Brand Control: was tun, wenn ChatGPT Falsches über dich behauptet

Es ist ein unangenehmer Moment: Man fragt ChatGPT nach dem eigenen Unternehmen und liest eine Beschreibung, die teils veraltet, teils schlicht falsch ist — eine Leistung, die längst eingestellt wurde, ein falscher Standort, ein erfundenes Detail. Das ist kein böser Wille des Modells, sondern eine Folge fehlender Fakten.

Woher die Fehler kommen

KI-Modelle antworten auch dann, wenn ihnen Informationen fehlen — sie füllen die Lücke mit der statistisch wahrscheinlichsten Vermutung. Liegen keine klaren, zitierbaren Fakten vor, „rät" das Modell bei Preisen, Leistungen oder Bewertungen. Häufige Ursachen:

• Keine llms.txt und kein Schema Markup — die Fakten sind für KI nicht eindeutig auslesbar
• Widersprüchliche Angaben über Website, LinkedIn, Google-Profil und Verzeichnisse
• Veraltete Inhalte, die noch im Index stehen, aber nicht mehr stimmen
• Eine robots.txt, die KI-Crawler aussperrt — das Modell kennt nur alte oder fremde Quellen

Wie man gegensteuert

Brand Control heißt: der KI eindeutige, aktuelle Fakten geben, damit sie nicht mehr raten muss. Konkret bedeutet das, alle Quellen abzugleichen und in Einklang zu bringen, llms.txt und Schema Markup mit korrekten Angaben zu pflegen und die Kernfakten klar auf der Website zu platzieren. Weil sich das KI-Bild mit jedem Crawl und jedem Modell-Update verschiebt, ist das keine einmalige Korrektur, sondern eine laufende Aufgabe.