Brand Control : que faire si ChatGPT affirme des choses fausses sur toi

C'est un moment désagréable : on demande à ChatGPT à propos de sa propre entreprise et on lit une description en partie obsolète, en partie simplement fausse — une prestation arrêtée depuis longtemps, une localisation erronée, un détail inventé. Ce n'est pas de la mauvaise volonté du modèle, mais la conséquence de faits manquants.

D'où viennent les erreurs

Les modèles IA répondent même quand des informations leur manquent — ils comblent la lacune par la supposition statistiquement la plus probable. En l'absence de faits clairs et citables, le modèle « devine » sur les prix, prestations ou avis. Causes fréquentes :

• Pas de llms.txt ni de schema markup — les faits ne sont pas lisibles sans ambiguïté par l'IA
• Des informations contradictoires entre site, LinkedIn, profil Google et annuaires
• Des contenus obsolètes encore dans l'index, mais qui ne sont plus vrais
• Un robots.txt qui bloque les crawlers IA — le modèle ne connaît que des sources anciennes ou étrangères

Comment corriger le tir

Brand Control signifie : donner à l'IA des faits clairs et actuels, pour qu'elle n'ait plus à deviner. Concrètement, cela veut dire aligner et harmoniser toutes les sources, entretenir llms.txt et schema markup avec des données correctes et placer clairement les faits clés sur le site. Comme l'image IA se déplace à chaque crawl et à chaque mise à jour des modèles, ce n'est pas une correction unique, mais une tâche continue.