Brand Control: mit tegyél, ha a ChatGPT valótlant állít rólad

Kellemetlen pillanat: megkérdezed a ChatGPT-t a saját cégedről, és részben elavult, részben egyszerűen hibás leírást olvasol — egy rég megszüntetett szolgáltatás, rossz telephely, kitalált részlet. Ez nem a modell rosszindulata, hanem a hiányzó tények következménye.

Honnan jönnek a hibák

Az MI-modellek akkor is válaszolnak, ha hiányzik az információ — a hiányt a statisztikailag legvalószínűbb feltételezéssel töltik ki. Ha nincsenek világos, idézhető tények, a modell „találgat” az áraknál, szolgáltatásoknál vagy értékeléseknél. Gyakori okok:

• Nincs llms.txt és nincs schema markup — a tények nem olvashatók egyértelműen az MI számára
• Ellentmondó adatok a weboldalon, a LinkedInen, a Google-profilon és a jegyzékekben
• Elavult tartalom, amely még az indexben van, de már nem igaz
• Egy robots.txt, amely kizárja az MI-crawlereket — a modell csak régi vagy idegen forrásokat ismer

Hogyan lehet ellensúlyozni

A Brand Control azt jelenti: világos, aktuális tényeket adni az MI-nek, hogy ne kelljen többé találgatnia. Konkrétan ez azt jelenti, hogy minden forrást összevetünk és összhangba hozunk, az llms.txt-t és a schema markupot helyes adatokkal gondozzuk, és a kulcstényeket világosan elhelyezzük a weboldalon. Mivel az MI-kép minden crawllal és minden modellfrissítéssel eltolódik, ez nem egyszeri javítás, hanem folyamatos feladat.