Dezinformacijos tvarkymas dirbtinio intelekto generuojamose santraukose

Įvadas

Generatyvinės paieškos sistemos dabar atsako į milijonus užklausų per dieną – apibendrina, apibendrina ir performuluoja turinį iš karto. Tačiau, skirtingai nuo tradicinių paieškos sistemų, generatyviniai modeliai ne tik suranda informaciją. Jie ją interpretuoja. O interpretavimas kelia riziką.

AI sistemos gali sukurti:

• pasenę faktai

• neteisinga informacija apie produktą

• klaidingos klasifikacijos

• paini tapatybė

• suklastoti teiginiai

• šališki paaiškinimai

• neteisingi „geriausių įrankių“ sąrašai

• išgalvotos partnerystės, apdovanojimai ar kainos

Šios klaidos yra ne tik gėdingos – jos gali pakenkti prekės ženklo patikimumui, iškreipti visuomenės nuomonę ir suklaidinti klientus.

Klaidingos informacijos tvarkymas AI generuojamuose apibendrinimuose dabar yra pagrindinis bet kokios GEO strategijos reikalavimas. Šiame straipsnyje aprašoma, kodėl atsiranda klaidinga informacija, kaip ją aptikti, kaip ją ištaisyti ir kaip sukurti ilgalaikį atsparumą modelio nukrypimui.

1 dalis: Kodėl AI generuoja klaidingą informaciją

AI sistemos mokosi iš:

• triukšmingi duomenų rinkiniai

• nesuderinti metaduomenys

• pasenusi informacija

• žemos kokybės interneto turinys

• blogai susieti subjektai

• dviprasmiški formuluojimai

• prieštaringi teiginiai skirtinguose šaltiniuose

• neišsamūs arba neteisingi struktūrizuoti duomenys

Jos tai derina su tikimybiniu mąstymu. Rezultatas:

AI atsakymas dažnai yra įtikinamas, nuoseklus ir tikėtinas, bet vis tiek klaidingas.

Trys pagrindinės priežastys:

1. Žinių spragos

Duomenų rinkiniuose trūksta informacijos.

2. Žinių poslinkis

Senoji informacija išlieka modelyje net ir po to, kai ji pasikeitė realybėje.

3. Žinių painiava

Modelyje painiojami panašūs objektai, terminai ar atributai.

Jūsų tikslas – kuo labiau sumažinti visus tris veiksnius.

2 dalis: AI sukuriamos klaidingos informacijos tipai

Generatyvinės klaidos skirstomos į skirtingas kategorijas.

1. Faktinė klaidinga informacija

Neteisinga:

• kainos

• funkcijos

• specifikacijos

• datos

• produktų pavadinimai

• įkūrėjai

• statistika

2. Tapatybės klaidinga informacija

Neteisingas subjektų sujungimas ar supainiojimas:

• jūsų prekės ženklas ir konkurentas

• produktai su nesusijusia programine įranga

• įkūrėjai su panašiai pavadintais žmonėmis

Tai ypač dažna, kai metaduomenys yra nenuoseklūs.

3. Nuorodos klaidos

AI cituoja neteisingą šaltinį arba paaiškina jūsų turinį naudodamas konkurentų nuorodas.

4. Loginė klaidinga informacija

Suklastota:

• funkcijos

• palyginimai

• darbo eigos

• reitingai

Tai atsitinka, kai AI rekonstruoja informaciją, kurią, jos manymu, turėtumėte turėti.

5. Pasenusi informacija

Sena:

• kainos

• UI aprašymai

• nutrauktos funkcijos

• senos įmonės buveinės

• pasenusi pramonės statistika

Išliekanti modelyje.

6. Haliucinacijos

AI išgalvoja:

• apdovanojimai

• sertifikatai

• klientai

• partnerystės

• dukterinės įmonės

• produktų lygiai

Tai gali kelti teisinę riziką.

7. Šališki arba neišsamūs rėmai

AI gali apibūdinti jūsų prekės ženklą taip, kad sumažintų jūsų autoritetą arba klaidingai pateiktų jūsų kategoriją.

Klaidingos informacijos kategorijos supratimas yra labai svarbus norint nustatyti taisomąsias priemones.

3 dalis: Kodėl klaidinga informacija kenkia GEO veiklos rezultatams

Generatyvinė klaidinga informacija sukelia:

1. Prekės ženklo reputacijos pažeidimą

Žmonės dažnai labiau pasitiki AI apibendrinimais nei paieškos rezultatais.

2. Paspaudimų skaičiaus sumažėjimą

Dėl neteisingos informacijos vartotojai gali pasirinkti konkurentus.

3. Autoriteto susilpnėjimą

Neteisingi faktai sumažina jūsų įmonės patikimumo reitingą.

4. Žinių skydelio nukrypimas

Neteisinga informacija plinta „Google“ grafike.

5. Neteisingas pramonės šakos priskyrimas

AI gali neteisingai klasifikuoti jūsų prekės ženklo kategoriją.

6. Sumažėjusi citavimo tikimybė

Paieškos sistemos vengia cituoti nestabilius ar prieštaringus subjektus.

Jūsų tikslas – būti stabiliausia, patikimiausia ir nuosekliausia savo subjekto versija visame internete.

4 dalis: Kaip aptikti klaidingą informaciją AI santraukose

Stebėjimas yra būtinas.

Naudokite šias technikas:

1. Rankinis testavimas visose AI varikliuose

Ieškokite savo prekės ženklo:

• „Google SGE“

• „Bing Copilot“

• ChatGPT Naršyti

• Perplexity

• Claude

• Brave Summaries

• You.com

Atkreipkite dėmesį į bet kokią klaidingą informaciją.

2. Greitasis testavimas

Paklauskite variklių:

• „Kas yra [prekės ženklas]?“

• „Ką daro [prekės ženklas]?“

• „Ar [prekės ženklas] yra geras?“

• „Kam priklauso [prekės ženklas]?“

Tai atskleidžia klasifikavimo klaidas.

3. Konkurentų suformuluoti užklausimai

Paieška:

• „Geriausi X įrankiai“

• „Alternatyvos [prekės ženklui]“

• „[Prekės ženklas] ir [konkurentas]“

Tai atskleidžia klaidingą informaciją apie palyginimus.

4. Funkcijų/kainos užklausos

Paieška:

• „[Prekės ženklo] funkcijos“

• „[Prekės ženklo] kainos“

• „[Prekės ženklo] privalumai ir trūkumai“

Stebia produkto tikslumą.

5. „Ranktracker“ stebėjimo įrankiai

Sekimas:

• prekės ženklo paminėjimai

• nuomonė

• neteisingos citatos

• konkurentų išstūmimas

Klaidingos informacijos stebėjimas dabar yra savaitinė užduotis, o ne pasirinktinis veiksmas.

5 dalis: Kaip ištaisyti AI klaidingą informaciją

Čia pateikiama struktūrizuota taisymo strategija.

1 žingsnis: ištaisykite savo struktūrizuotus metaduomenis

Atnaujinimas:

• Organizacijos schema

• Produkto schema

• Kainų laukai

• Dažnai užduodami klausimai

• kanoniniai URL

• Laiko žymos

AI labai priklauso nuo struktūrizuotų duomenų, kad galėtų remtis faktais.

2 žingsnis: Atnaujinkite viešus tapatybės orientyrus

Teisinga:

• Vikipedija (jei taikoma)

• Wikidata

• „LinkedIn“

• Crunchbase

• „Google“ verslo profilis

Tai yra pagrindiniai išoriniai signalai.

3 žingsnis: paskelbkite kanoninių faktų puslapį

Įtraukti:

• prekės ženklo apibrėžimas

• įkūrėjai

• misija

• produktų sąrašas

• kainos

• funkcijos

• datos

• informacija apie įmonę

Padarykite tai vieninteliu patikimu šaltiniu.

4 žingsnis: išleiskite atnaujintą spaudos pranešimą

Naujausia autoritetinga spauda padeda perrašyti pasenusius modelio prisiminimus.

5 žingsnis: Sustiprinkite įmonės atgalines nuorodas

Atgalinės nuorodos sustiprina teisingą tapatybę.

Naudokite „Ranktracker“ atgalinių nuorodų įrankius, kad sukurtumėte subjekto patvirtinimo nuorodas.

6 žingsnis: pridėkite naujumo signalus

AI svoris:

• „Paskutinio atnaujinimo“ metaduomenys

• modifikuotos laiko žymos

• nauji turinio klasteriai

Tai parodo paieškos sistemoms, kad jūsų duomenys yra aktualūs.

7 žingsnis: pateikite pataisymų prašymus

Dauguma pagrindinių paieškos sistemų dabar turi oficialias procedūras:

• klaidingos informacijos pataisymai

• santraukos koregavimai

• cituojamų šaltinių klaidos

• halucinacijos

Pateikimas:

• URL

• struktūrizuoti duomenys

• atnaujinti faktai

• kontekstas

Paieškos sistemos atsako, jei pataisymai yra nuoseklūs ir gerai dokumentuoti.

6 dalis: Kaip sukurti ilgalaikį atsparumą dezinformacijai

Atsparumo dezinformacijai ugdymui reikalinga integruota strategija.

1. Išlaikyti stiprų subjekto nuoseklumą

Visur:

• schema

• profiliai

• katalogai

• spauda

• aprašymai

• apibrėžimai

• laiko juostos

Nuoseklumas užkerta kelią nukrypimams.

2. Naudokite aiškius, stabilius apibrėžimus

AI modeliai remiasi stabiliais formuluotėmis.

Skelbkite apibrėžimus naudodami:

• paprasta kalba

• faktinė struktūra

• kanoninės formuluotės

3. Sukurkite patikimus temų klasterius

Grupės sustiprina jūsų vaidmenį temoje.

AI naudoja grupes, kad patikrintų:

• kompetencija

• autoritetas

• aktualumas

4. Reguliariai atnaujinkite seną turinį

Pasenęs turinys sukelia dezinformaciją.

5. Venkite dviprasmiško prekės ženklo

Per daug pavadinimų ar produkto variantų klaidina modelius.

6. Stiprinkite autoriaus tapatybę

Patikrinti ekspertai sumažina klaidingos informacijos riziką.

7. Skelbkite daugiau pirminių šaltinių duomenų

AI pasitiki šaltiniais, kurie generuoja originalius tyrimus.

7 dalis: Klaidingos informacijos taisymo kontrolinis sąrašas (kopijuoti/įklijuoti)

Aptikimas

• Atlikite prekės ženklo paiešką visose generatyvinėse paieškos sistemose

• Tikrinkite tapatybės užklausas

• Peržiūrėkite kainų/funkcijų atsakymus

• Išnagrinėkite alternatyvius sąrašus ir palyginimus

• Sekite AI paminėjimus kas savaitę

Koregavimas

• Ištaisyti schemą

• Atnaujinti Vikidatus

• Atnaujinti katalogų profilius

• Paskelbkite kanoninių faktų puslapį

• Atnaujinti pasenusį turinį

• Stiprinti autoritetingas atgalines nuorodas

• Išleisti spaudos naujienas

• Pateikti konkrečioms paieškos sistemoms skirtas pataisas

Prevencija

• Išlaikyti nuoseklius apibrėžimus

• Reguliariai atnaujinti turinį

• Aiškios produktų pavadinimų taisyklės

• Stabilūs autoriaus tapatybės metaduomenys

• Aukštos kompetencijos ekspertų turinys

• Naudokite struktūrizuotus klasterius

• Skelbkite originalius tyrimus

Prekės ženklai, kurie laikosi šio darbo srauto, tampa stabiliais subjektais, kuriais generatyviniai varikliai pasitiki ir todėl juos cituoja teisingai.

Išvada: klaidinga informacija yra valdomas dalykas, jei elgiatės aktyviai

Generatyvinės varikliai daro klaidų. Jie gali neteisingai suprasti jūsų prekės ženklą. Jie gali klysti. Jie gali pateikti pasenusią arba neišsamią informaciją.

Tačiau klaidinga informacija nėra neišvengiama. Ji yra išvengiama, ištaisoma ir valdomi, jei taikoma tinkama GEO strategija.

Prekės ženklai, kurie:

• Išlaikykite stiprius metaduomenis

• Sekti netikslumus

• įgyvendinkite pataisymus

• skelbkite aiškius apibrėžimus

• stiprinti jų tapatybę

• kurti autoritetingas atgalines nuorodas

• skelbti naują turinį

• išlikti nuosekliu visame internete

yra apdovanoti stabiliu, tiksliu ir patikimu atvaizdavimu generatyviniuose varikliuose.

Klaidinga informacija nėra tik rizika — tai galimybė sukurti stipresnę, atsparesnę prekės ženklo tapatybę AI eroje.