Πώς να αντιδράσετε εάν η μάρκα σας παρουσιάζεται λανθασμένα από την τεχνητή νοημοσύνη

Εισαγωγή

Το 2025, η φήμη της μάρκας σας δεν θα ζει πλέον στον ιστότοπό σας, στα αποτελέσματα αναζήτησης της Google ή στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Θα ζει μέσα στις απαντήσεις που παράγονται από την τεχνητή νοημοσύνη.

Τα ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity, Claude και Apple Intelligence τώρα:

✔ συνοψίζουν την εταιρεία σας

✔ σας συγκρίνουν με τους ανταγωνιστές σας

✔ συνιστούν (ή δεν συνιστούν) το προϊόν σας

✔ ερμηνεύουν τα χαρακτηριστικά σας

✔ περιγράφουν τις τιμές σας

✔ αξιολόγηση της αξιοπιστίας σας

Αλλά τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης είναι ατελή.

Ερμηνεύουν λανθασμένα. Έχουν παραισθήσεις. Αντλούν πληροφορίες από παρωχημένα δεδομένα. Συνδυάζουν οντότητες. Μπερδεύουν τους ανταγωνιστές. Δημιουργούν επινοημένα γεγονότα. Δημιουργούν ψευδείς αρνητικές εντυπώσεις.

Αυτός ο οδηγός περιγράφει την ακριβή διαδικασία που πρέπει να ακολουθεί κάθε μάρκα όταν η τεχνητή νοημοσύνη την παρουσιάζει με λανθασμένο τρόπο — συμπεριλαμβανομένου του τρόπου διάγνωσης του προβλήματος, της επίλυσης των βασικών αιτίων, της υποβολής διορθώσεων, της αποκατάστασης των σημάτων εμπιστοσύνης και της πρόληψης μελλοντικών λανθασμένων παρουσιάσεων.

Αυτός είναι ο οδηγός για την αποκατάσταση της φήμης LLM.

1. Γιατί η εσφαλμένη παρουσίαση από την τεχνητή νοημοσύνη αποτελεί πλέον κρίσιμο κίνδυνο

Η παραποίηση που προκαλείται από την τεχνητή νοημοσύνη μπορεί:

• ✔ Ζημιά στις πωλήσεις

Εάν η τεχνητή νοημοσύνη αναγράφει εσφαλμένα έναν ανταγωνιστή ως την «καλύτερη επιλογή».

• ✔ Καταστολή της ορατότητας

Εάν η κατάταξή σας στην κατηγορία είναι λανθασμένη ή λείπει.

• ✔ Παραπλάνηση πελατών

Εάν τα χαρακτηριστικά, οι τιμές ή οι δυνατότητες είναι παραποιημένα.

• ✔ Βλάβη στην εμπιστοσύνη προς το εμπορικό σήμα

Εάν η τεχνητή νοημοσύνη σας συνδέει με αρνητικές ή ψευδείς πληροφορίες.

• ✔ Δημιουργία νομικών κινδύνων

Εάν η τεχνητή νοημοσύνη ισχυρίζεται ότι παραβιάζετε κανονισμούς ή έχετε παραβιάσει δεδομένα.

• ✔ Αποδυνάμωση της θέσης σας στην αγορά

Εάν η τεχνητή νοημοσύνη συγχέει το εμπορικό σήμα σας με εταιρείες που έχουν παρόμοια ονόματα.

Και το χειρότερο;

Οι χρήστες πιστεύουν τις απαντήσεις της τεχνητής νοημοσύνης περισσότερο από τον ιστότοπό σας.

Εάν η τεχνητή νοημοσύνη παρερμηνεύσει το εμπορικό σήμα σας, η πραγματικότητα χάνει.

2. Οι 7 τύποι παραποίησης της τεχνητής νοημοσύνης (μάθετε ποιος από αυτούς αντιμετωπίζετε)

Πριν απαντήσετε, προσδιορίστε τον τύπο του σφάλματος.

1. Ψευδαισθήσεις χαρακτηριστικών

Η τεχνητή νοημοσύνη επινοεί χαρακτηριστικά που δεν έχετε (ή παραλείπει αυτά που έχετε).

2. Ακρίβεια τιμολόγησης

Η τεχνητή νοημοσύνη παρέχει παρωχημένες ή λανθασμένες τιμές.

3. Μεροληψία έναντι των ανταγωνιστών

Η τεχνητή νοημοσύνη αναγράφει πρώτα τους ανταγωνιστές ή τους περιγράφει με μεγαλύτερη ακρίβεια.

4. Λανθασμένη κατάταξη κατηγορίας

Η τεχνητή νοημοσύνη τοποθετεί λανθασμένα το εμπορικό σήμα σας σε:

• η λάθος βιομηχανία

• η λάθος κατηγορία λογισμικού

• το λάθος τμήμα πελατών

5. Παραμόρφωση συναισθημάτων

Η τεχνητή νοημοσύνη υπερβάλλει ή επινοεί αρνητικά σχόλια.

6. Ιστορικά λάθη

Η τεχνητή νοημοσύνη αναφέρεται σε:

• ξεπερασμένη ιδιοκτησία

• παλιό branding

• διακοπή παραγωγής προϊόντων

• παλιά στιγμιότυπα οθόνης

7. Σύγχυση ταυτότητας

Η τεχνητή νοημοσύνη συγχέει το εμπορικό σήμα σας με:

• εργαλεία με παρόμοια ονόματα

• παλαιότερα προϊόντα

• γενικοί όροι

• πρόσθετα

Αυτή είναι μια από τις πιο επιζήμιες παραποιήσεις, επειδή διαταράσσει τη σταθερότητα της οντότητας.

3. Βήμα 1: Τεκμηριώστε την παραποίηση (το πακέτο αποδεικτικών στοιχείων)

Πριν προβείτε σε ενέργειες, συλλέξτε:

✔ την πλήρη απάντηση της τεχνητής νοημοσύνης

✔ τη χρονική σήμανση

✔ την πλατφόρμα (ChatGPT, Gemini, Copilot κ.λπ.)

✔ την προτροπή που χρησιμοποιήσατε

✔ τυχόν στιγμιότυπα οθόνης

✔ URL που αναφέρονται

✔ επισήμανση λανθασμένων ισχυρισμών

✔ σωστές δηλώσεις γραμμένες με σαφήνεια

Αυτά τα αποδεικτικά στοιχεία είναι απαραίτητα για:

✔ την υποβολή διορθώσεων

✔ τη νομική συμμόρφωση

✔ την παρακολούθηση επαναλαμβανόμενων προβλημάτων

✔ τη διάγνωση των βασικών αιτίων

✔ τη διατήρηση εσωτερικών αρχείων

Δημιουργήστε ένα απλό «Αρχείο ψευδών δηλώσεων AI» ώστε να μπορούν να συνεισφέρουν πολλά μέλη της ομάδας.

4. Βήμα 2: Διάγνωση της βασικής αιτίας (ο πίνακας ενεργοποίησης)

Η ψευδής αναπαράσταση της τεχνητής νοημοσύνης έχει πάντα μια αναγνωρίσιμη βασική αιτία.

Χρησιμοποιήστε αυτόν τον πίνακα για να διαγνώσετε τι πραγματικά δεν λειτουργεί σωστά.

Εάν η AI χρησιμοποιεί παρωχημένες πληροφορίες → Ο ιστότοπός σας ή τα εξωτερικά προφίλ σας είναι παρωχημένα.

Λύση: Ενημερώστε όλο το περιεχόμενο + Schema + Wikidata + καταλόγους.

Εάν η τεχνητή νοημοσύνη επινοεί χαρακτηριστικά → Τα δομημένα δεδομένα σας είναι ελλιπή ή ασαφή.

Λύση: Δημοσιεύστε σαφείς σελίδες χαρακτηριστικών προϊόντων με μπλοκ πραγματικών στοιχείων.

Εάν η τεχνητή νοημοσύνη ευνοεί τους ανταγωνιστές → Η αξιοπιστία και η συναίνεση των backlink σας είναι αδύναμες.

Λύση: Ενισχύστε την εξωτερική εξουσία και την ενίσχυση της οντότητας.

Εάν η τεχνητή νοημοσύνη συγχέει το όνομα της μάρκας σας → Έχετε κατακερματισμό οντοτήτων.

Λύση: Ενοποιήστε τις παραλλαγές της επωνυμίας σε ολόκληρο το διαδίκτυο.

Εάν η τεχνητή νοημοσύνη αναμιγνύει πολλαπλά εμπορικά σήματα → Τα μοναδικά σας αναγνωριστικά είναι αδύναμα.

Λύση: Βελτιώστε τις ετικέτες Schema, Wikidata και αποσαφήνισης.

Εάν η τεχνητή νοημοσύνη αναγράφει λανθασμένες τιμές → Οι σελίδες τιμολόγησης δεν είναι σαφείς ή δεν αναφέρουν πρόσφατα στοιχεία.

Λύση: Καθαρίστε τη δομή των τιμών + προσθέστε ενημερωμένες χρονικές σημάνσεις.

Εάν η τεχνητή νοημοσύνη παρουσιάζει εσφαλμένα το κλίμα → Οι παλιές αρνητικές κριτικές έχουν υπερβολικό βάρος.

Λύση: Ενισχύστε τις νέες κριτικές και τα εξωτερικά θετικά προφίλ.

Αυτή η διάγνωση σας λέει τι πρέπει να διορθώσετε πριν υποβάλετε τις διορθώσεις.

5. Βήμα 3: Διορθώστε την πηγή αλήθειας σε όλες τις επιφάνειες (Το πρωτόκολλο υγιεινής πηγής)

Τα LLM χρησιμοποιούν εκατοντάδες επιφάνειες δεδομένων, όχι μόνο τον ιστότοπό σας.

Πρέπει να ενημερώσετε:

1. Τον ιστότοπό σας

✔ την αρχική σελίδα

✔ τις σελίδες χαρακτηριστικών

✔ τη σελίδα τιμών

✔ τη σελίδα «Σχετικά με εμάς»

✔ τεκμηρίωση

✔ Συχνές ερωτήσεις

✔ αναρτήσεις ιστολογίου

✔ ξεπερασμένες υποσελίδες

2. Δομημένα δεδομένα

✔ Σχήμα οργάνωσης

✔ Σχήμα εφαρμογής λογισμικού

✔ Σχήμα προϊόντος

✔ Σχήμα κριτικής

✔ Σχήμα σελίδας συχνών ερωτήσεων

✔ Περιγραφές αποσαφήνισης

3. Wikidata (Μία από τις ισχυρότερες πηγές LLM)

✔ περιγραφή μάρκας

✔ ψευδώνυμα

✔ ιδρυτές

✔ κατηγορίες

✔ λίστα προϊόντων

✔ συνδέσμους sameAs

✔ αναγνωριστικά

✔ σχέσεις οντοτήτων

4. Επαγγελματικές καταχωρήσεις

✔ G2

✔ Capterra

✔ Trustpilot

✔ Crunchbase

✔ LinkedIn

✔ SaaSworthy

✔ Συμβουλές λογισμικού

Κάθε ένα από αυτά τροφοδοτεί διαφορετικά τα LLM.

5. Αναφορές στον Τύπο & Κατάλογοι

Ενημέρωση:

✔ Άρθρα δημοσίων σχέσεων

✔ λίστες χαρακτηριστικών

✔ περιγραφές κατηγοριών

✔ παλιές συνεργασίες

6. Προφίλ backlink

Τα backlinks υψηλής αξιοπιστίας δημιουργούν ομοφωνία ως προς την οντότητα, μειώνοντας τις παραληρητικές ιδέες.

Χρήση:

✔ Ranktracker Backlink Checker

✔ Backlink Monitor

Καθαρίζοντας όλες τις πηγές αλήθειας, μειώνετε τον κίνδυνο παραποίησης της τεχνητής νοημοσύνης κατά 80-90% πριν ακόμη υποβάλετε διορθώσεις.

6. Βήμα 4: Υποβάλετε αιτήματα διόρθωσης στις κύριες πλατφόρμες τεχνητής νοημοσύνης

Ακολουθούν τα επίσημα κανάλια διόρθωσης που πρέπει να χρησιμοποιήσετε.

1. OpenAI (Αναζήτηση ChatGPT + Απαντήσεις ChatGPT)

✔ «Φόρμα διόρθωσης μοντέλου»

✔ Πεδίο «Σχόλια αναζήτησης»

✔ Υποβολή στοιχείων βάσει URL

✔ Αναφορές ψευδαισθήσεων

2. Google Gemini / Επισκοπήσεις AI

✔ «Σχόλια» → «Αυτό είναι λανθασμένο»

✔ Φόρμα ποιότητας αναζήτησης Google

✔ Νομικά αιτήματα αφαίρεσης (εάν είναι επιβλαβές)

✔ Διόρθωση πηγής για αναφορές AI Overview

3. Microsoft Copilot / Bing

✔ Πύλη διόρθωσης Copilot

✔ Εργαλεία Bing για webmaster

✔ «Αναφορά ανακριβούς απάντησης»

4. Αμηχανία

✔ Αναφορά «λανθασμένης πηγής»

✔ Αναφορές «παραπλανητικής περίληψης»

✔ Αιτήματα διόρθωσης του συνόλου δεδομένων RAG

5. Ανθρωπογενής Claude

✔ Ανατροφοδότηση ψευδαισθήσεων

✔ Διαδρομές διόρθωσης ασφάλειας

✔ Διορθώσεις επιχειρήσεων

6. Συστήματα βασισμένα στο Meta LLaMA

✔ Ανατροφοδότηση βελτίωσης μοντέλου

✔ Υποβολές διορθώσεων API

7. Apple Intelligence

✔ Βοηθός ανατροφοδότησης

✔ Ροή διορθώσεων Siri

Όταν υποβάλλετε διορθώσεις, να συμπεριλαμβάνετε πάντα:

✔ την ακριβή λανθασμένη έξοδο

✔ τη διορθωμένη έκδοση

✔ έγκυρες διευθύνσεις URL

✔ δομημένα, πραγματικά μπλοκ

✔ τον κανονικό ορισμό της μάρκας

✔ σχετικό σχήμα

✔ σχετικές ταυτότητες Wikidata

Οι εταιρείες τεχνητής νοημοσύνης δίνουν προτεραιότητα σε δομημένες, σαφείς και τεκμηριωμένες υποβολές.

7. Βήμα 5: Δημοσίευση «διορθωτικού περιεχομένου» (διορθώσεις φιλικές προς LLM)

Αυτό το περιεχόμενο βοηθά τα LLM να ενημερώνουν ταχύτερα τη μνήμη του μοντέλου τους.

Δημοσίευση:

• ✔ μια επίσημη σελίδα «Στοιχεία για τη μάρκα»

• ✔ μια σαφής σελίδα «Τι κάνουμε»

• ✔ σελίδες με επισκόπηση χαρακτηριστικών

• ✔ σελίδες με αναλυτική παρουσίαση των τιμών

• ✔ Συχνές ερωτήσεις

• ✔ σελίδες σύγκρισης ανταγωνιστών

• ✔ σελίδες αναφοράς οντοτήτων (για αποσαφήνιση)

Κάντε κάθε σελίδα:

✔ τεκμηριωμένη

✔ δομημένη

✔ σύντομη παράγραφο

✔ με μορφή ερωτήσεων και απαντήσεων

✔ αναγνώσιμη από μηχανή

✔ με εσωτερικούς συνδέσμους

Αυτές οι σελίδες γίνονται οι κανονικές πηγές στις οποίες βασίζονται τα LLM.

8. Βήμα 6: Ενίσχυση των σημάτων οντοτήτων (το επίπεδο ενίσχυσης)

Τα LLM κατατάσσουν και περιγράφουν τις οντότητες με βάση:

• ✔ σαφήνεια

• ✔ συνέπεια

• ✔ επικαιρότητα

• ✔ εξουσία

• ✔ συναίνεση

Χρησιμοποιήστε τα εργαλεία Ranktracker για να ενισχύσετε τα σήματα:

Backlink Checker → επικυρώνει την εξωτερική συναίνεση.

Backlink Monitor → διατηρεί την αυξανόμενη εξουσία.

Keyword Finder → δημιουργεί ομάδες περιεχομένου που ευθυγραμμίζονται με την πρόθεση.

Web Audit → αφαιρεί δομικά εμπόδια.

SERP Checker → ελέγχει την τοποθέτηση κατηγοριών.

AI Article Writer → δομεί το περιεχόμενο για αναγνωσιμότητα LLM.

Η ενίσχυση οντοτήτων σταθεροποιεί το εμπορικό σήμα σας μέσα στα LLM.

9. Βήμα 7: Παρακολουθήστε συνεχώς τις πλατφόρμες AI (παρακολούθηση φήμης LLM)

Δημιουργήστε ένα πρόγραμμα παρακολούθησης:

Εβδομαδιαία

✔ σύντομος έλεγχος των κορυφαίων πλατφορμών (ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity)

Μηνιαία

✔ πλήρης έλεγχος της επωνυμίας σε όλα τα μοντέλα

✔ έλεγχος παραποίησης

✔ παρακολούθηση παραισθήσεων

Τριμηνιαία

✔ έλεγχος δομημένων δεδομένων

✔ ενημερώσεις για την επικαιρότητα του περιεχομένου

✔ Συντήρηση Wikidata

✔ αναθεωρήσεις + καθαρισμός δημοσίων σχέσεων

Ετήσια

✔ ανανέωση του ενημερωτικού δελτίου της μάρκας

✔ Σήματα επανατοποθέτησης

✔ Ενημέρωση παγκόσμιων καταχωρίσεων

Η συνέπεια αποτρέπει την επανεμφάνιση των παραποιήσεων.

10. Πότε να προχωρήσετε σε νομικές ενέργειες (σπάνιο αλλά απαραίτητο)

Αναφέρετε το ζήτημα εάν οι πλατφόρμες τεχνητής νοημοσύνης παράγουν επανειλημμένα:

• ❌ δυσφήμιση

• ❌ ψευδείς ισχυρισμοί για παράνομη συμπεριφορά

• ❌ επινοημένες παραβιάσεις της ιδιωτικής ζωής

• ❌ πλαστογραφημένες παραβιάσεις δεδομένων

• ❌ επιβλαβής παραπληροφόρηση

• ❌ ανακρίβειες YMYL υψηλού κινδύνου

Τα επίσημα νομικά κανάλια περιλαμβάνουν:

✔ «Δικαίωμα διόρθωσης» σύμφωνα με τον GDPR

✔ Δικαιώματα διόρθωσης του νόμου της ΕΕ για την τεχνητή νοημοσύνη

✔ Ειδοποιήσεις DMCA

✔ καταγγελίες για δυσφήμιση

✔ καταγγελίες για προστασία των καταναλωτών

Χρησιμοποιήστε την νομική κλιμάκωση με υπευθυνότητα — και μόνο για σοβαρές περιπτώσεις ψευδών δηλώσεων.

Τελική σκέψη:

Η ψευδής παρουσίαση από την τεχνητή νοημοσύνη δεν είναι κακή τύχη — είναι ένα πρόβλημα δεδομένων που μπορεί να διορθωθεί

Η AI παραποιεί τις μάρκες όταν:

✔ τα δεδομένα είναι ασυνεπή

✔ τα στοιχεία είναι παλιά

✔ οι οντότητες είναι κατακερματισμένες

✔ οι ανταγωνιστές κυριαρχούν στην αγορά

✔ τα δομημένα σήματα είναι αδύναμα

✔ οι εξωτερικές αναφορές είναι ακατάστατες

Η λύση δεν είναι να «πολεμήσουμε την τεχνητή νοημοσύνη».

Η λύση είναι να καθαρίσετε, να αποσαφηνίσετε και να ενισχύσετε την ταυτότητα της μάρκας σας τόσο καλά , ώστε τα μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης:

✔ δεν μπορούν να σας παρερμηνεύσουν

✔ δεν μπορούν να σας μπερδέψουν

✔ δεν μπορούν να έχουν παραισθήσεις για εσάς

✔ δεν μπορούν να σας παραποιήσουν

Στην εποχή της γενετικής αναζήτησης, αυτό είναι διαχείριση φήμης. Είναι διαχείριση οντοτήτων. Είναι SEO. Είναι μηχανική ορατότητας τεχνητής νοημοσύνης.

Όπως και να το ονομάσετε, ο κανόνας είναι απλός:

Ορίστε το brand σας για την τεχνητή νοημοσύνη — αλλιώς η τεχνητή νοημοσύνη θα ορίσει το brand σας για εσάς.