De vrais exemples et comment le réparer • yoast

Nous avons tous demandé un chatbot sur les services d’une entreprise et l’avons vu répondre de manière inexacte, non? Ces erreurs ne sont pas seulement ennuyeuses; Ils peuvent gravement nuire à une entreprise. La fausse déclaration de l’IA est réelle. LLMS pourrait fournir aux utilisateurs des informations obsolètes, ou un assistant virtuel pourrait fournir de fausses informations dans votre nom. Votre marque pourrait être en jeu. Découvrez comment l’IA dénature les marques et ce que vous pouvez faire pour les empêcher.

Comment fonctionne les fausses déclarations de l’IA?

La fausse représentation de l’IA se produit lorsque les chatbots et les modèles de gros langues déforment le message ou l’identité d’une marque. Cela pourrait se produire lorsque ces systèmes d’IA trouvent et utilisent des données obsolètes ou incomplètes. En conséquence, ils présentent des informations incorrectes, ce qui conduit à des erreurs et à la confusion.

Il n’est pas difficile d’imaginer un assistant virtuel fournissant des détails de produit incorrects car il a été formé sur les anciennes données. Cela peut sembler un problème mineur, mais des incidents comme celui-ci peuvent rapidement entraîner des problèmes de réputation.

De nombreux facteurs conduisent à ces inexactitudes. Bien sûr, le plus important est des informations obsolètes. Les systèmes d’IA utilisent des données qui pourraient ne pas toujours refléter les derniers changements dans les offres d’une entreprise ou les changements de politique. Lorsque les systèmes utilisent ces anciennes données et les renvoient à des clients potentiels, cela peut entraîner une déconnexion sérieuse entre les deux. De tels incidents frustrent les clients.

Ce ne sont pas seulement des données obsolètes; Un manque de données structurées sur les sites joue également un rôle. Les moteurs de recherche et la technologie d’IA comme des informations claires, faciles à trouver et compréhensibles qui soutiennent les marques. Sans données solides, une IA pourrait déformer les marques ou ne pas suivre les modifications. Le balisage du schéma est une option pour aider les systèmes à comprendre le contenu et à s’assurer qu’il est correctement représenté.

La prochaine étape est la cohérence dans la marque. Si la messagerie de votre marque est partout, cela pourrait confondre les systèmes d’IA. Plus vous êtes clair, mieux c’est. La messagerie incohérente confond l’IA et vos clients, il est donc important d’être cohérent avec votre message de marque sur diverses plates-formes et points de vente.

Différents défis de la marque d’IA

Il existe différentes façons dont les échecs d’IA peuvent avoir un impact sur les marques. Les outils d’IA et les grands modèles de langue collectent des informations à partir de sources et la présentent pour construire une représentation de votre marque. Cela signifie qu’ils peuvent déformer votre marque lorsque les informations qu’ils utilisent sont obsolètes ou claires. Ces erreurs peuvent conduire à une véritable déconnexion entre la réalité et ce que les utilisateurs voient dans les LLM. Il se peut également que votre marque n’apparaisse pas dans les moteurs de recherche AI ​​ou les LLM pour les termes que vous devez apparaître.

À l’autre bout, les chatbots et les assistants virtuels parlent directement aux utilisateurs. Il s’agit d’un risque différent. Si un chatbot donne des réponses inexactes, cela pourrait entraîner de graves problèmes avec les utilisateurs et le monde extérieur. Étant donné que les chatbots interagissent directement avec les utilisateurs, les réponses inexactes peuvent rapidement nuire à la confiance et nuire à la réputation d’une marque.

Exemples du monde réel

L’IA dénature des marques n’est pas une théorie éloignée car elle a un impact maintenant. Nous avons collecté des cas du monde réel qui montrent que les marques sont affectées par des erreurs d’IA.

Tous ces cas montrent comment les différents types de technologie d’IA, des chatbots aux LLM, peuvent déformer et ainsi nuire aux marques. Les enjeux peuvent être élevés, allant des clients trompeurs à ruiner la réputation. Il est bon de lire ces exemples pour comprendre à quel point ces problèmes sont répandus. Cela pourrait vous aider à éviter des erreurs similaires et à mettre en place de meilleures stratégies pour gérer votre marque.

Cas 1: dilemme de chatbot d’Air Canada

• Résumé des cas: Air Canada a été confronté à un problème important lorsque son chat de l’IA a mal informé un client concernant les politiques des tarifs de deuil. Le chatbot, destiné à rationaliser le service client, a plutôt créé la confusion en fournissant des informations obsolètes.
• Conséquences: Ce conseil erroné a conduit le client à prendre des mesures contre la compagnie aérienne, et un tribunal a finalement statué qu’Air Canada était responsable d’une fausse représentation négligente. Cette affaire a souligné l’importance de maintenir des bases de données précises et à jour pour les systèmes d’IA sur lesquels s’appuyer, illustrant une erreur d’alignement d’IA majeure entre le marketing et le service client qui pourrait être coûteux en termes de réputation et de finances.
• Sources: En savoir plus sur Lexologie et Cmswire.

Cas 2: Meta & Character.ai’s Deceptive IA thérapeutes

• Résumé des cas: Au Texas, les chatbots d’IA, y compris ceux accessibles via Meta et Character.ai, ont été commercialisés en tant que thérapeutes compétents ou psychologues, offrant des conseils génériques aux enfants. Cette situation est née des erreurs d’IA dans le marketing et la mise en œuvre.
• Conséquences: Les autorités ont enquêté sur la pratique parce qu’elles étaient préoccupées par les violations de la vie privée et les implications éthiques de la promotion de ces services sensibles sans surveillance appropriée. L’affaire souligne comment l’IA peut surpromettre et sous-estimer, provoquant des défis juridiques et des dommages de réputation.
• Sources: Les détails de l’enquête peuvent être trouvés dans Les temps.

Cas 3: l’action de la FTC sur les revendications trompeuses de l’IA

• Résumé des cas: Une entreprise en ligne s’est avérée avoir faussement affirmé que ses outils d’IA pourraient permettre aux utilisateurs de gagner un revenu substantiel, ce qui entraîne une tromperie financière importante.
• Conséquences: Les réclamations frauduleuses ont fraudé les consommateurs d’au moins 25 millions de dollars. Cela a provoqué une action en justice de la FTC et a servi d’exemple brutal de la façon dont les pratiques de marketing d’IA trompe-paroles peuvent avoir de graves répercussions juridiques et financières.
• Sources: Le communiqué de presse complet du FTC peut être trouvé ici.

Cas 4: chatbots AI non autorisés imitant les vraies personnes

• Résumé des cas: Personnage.ai a fait face à des critiques pour le déploiement de chatbots d’IA qui imitaient de vraies personnes, y compris des personnes décédées, sans consentement.
• Conséquences: Ces actions ont provoqué une détresse émotionnelle et déclenché des débats éthiques concernant les violations de la vie privée et les limites du mimétisme dirigé par l’IA.
• Sources: Plus sur cette question est couvert dans Câblé.

Cas 5: LLMS générant des prédictions financières trompeuses

• Résumé des cas: Les modèles de grandes langues (LLM) ont parfois produit des prédictions financières trompeuses, influençant des décisions d’investissement potentiellement nocives.
• Conséquences: Ces erreurs mettent en évidence l’importance de l’évaluation critique du contenu généré par l’IA dans des contextes financiers, où des prédictions inexactes peuvent avoir des impacts économiques à vastes usages.
• Sources: Trouver plus de discussions sur ces questions dans le Promptfoo Blog.

Cas 6: Glitch du support client de l’IA du curseur

• Résumé des cas: Cursor, un assistant de codage basé sur l’IA par Anysphere, a rencontré des problèmes lorsque son support client AI a donné des informations incorrectes. Les utilisateurs ont été déconnectés de façon inattendue et l’IA a affirmé à tort que cela était dû à une nouvelle politique de connexion qui n’existait pas. C’est l’une de ces célèbres hallucinations de l’IA.
• Conséquences: La réponse trompeuse a entraîné des annulations et des troubles de l’utilisateur. Le co-fondateur de la société a admis l’erreur sur Reddit, citant un problème. Cette affaire met en évidence les risques de dépendance excessive à l’égard de l’IA pour le support client, soulignant la nécessité d’une surveillance humaine et d’une communication transparente.
• Sources: Pour plus de détails, voir le Fortune article.

Tous ces cas montrent ce que les fausses déclarations de l’IA peuvent faire à votre marque. Il est réel de gérer et de surveiller correctement les systèmes d’IA. Chaque exemple montre qu’il peut avoir un impact important, de la perte financière énorme à la réputation gâtée. Des histoires comme celles-ci montrent à quel point il est important de surveiller ce que l’IA dit sur votre marque et ce qu’elle fait en votre nom.

Comment corriger les fausses déclarations de l’IA

Il n’est pas facile de résoudre des problèmes complexes avec votre marque déformée par les chatbots ou les LLM de l’IA. Si un chatbot dit à un client de faire quelque chose de méchant, vous pourriez avoir de gros ennuis. La protection juridique devrait bien sûr être donné. À part cela, essayez ces conseils:

Utilisez des outils de surveillance de la marque AI

Trouvez et commencez à utiliser des outils qui surveillent votre marque dans l’IA et les LLM. Ces outils peuvent vous aider à étudier comment l’IA décrit votre marque sur diverses plateformes. Ils peuvent identifier les incohérences et proposer des suggestions pour les corrections, de sorte que votre message de marque reste cohérent et précis à tout moment.

Un exemple est Yoast SEO AI Brand Insights, qui est un excellent outil pour surveiller les mentions de marque dans les moteurs de recherche d’IA et les grands modèles de langage comme ChatGpt. Entrez votre nom de marque et exécutera automatiquement un audit. Après cela, vous obtiendrez des informations sur le sentiment de la marque, l’utilisation des mots clés et les performances des concurrents. Le score de visibilité de l’IA de Yoast combine les mentions, les citations, le sentiment et les classements pour former un aperçu fiable de la visibilité de votre marque dans l’IA.

Optimiser le contenu pour les LLM

Optimisez votre contenu pour l’inclusion dans les LLM. Bien performer dans les moteurs de recherche n’est pas une garantie que vous allez également bien performer dans les modèles de grande langue. Assurez-vous que votre contenu est facile à lire et accessible pour les robots AI. Construisez vos citations et mentionne en ligne. Nous avons collecté plus de conseils sur la façon d’optimiser pour les LLM, y compris l’utilisation de la norme LLMS.TXT proposée.

Obtenir une aide professionnelle

Si rien d’autre, obtenez une aide professionnelle. Comme nous l’avons dit, si vous avez affaire à des problèmes de marque complexes ou à une fausse déclaration généralisée, vous devriez consulter des professionnels. Les consultants en marque et les experts du référencement peuvent aider à réparer les fausses déclarations et à renforcer la présence en ligne de votre marque. Votre équipe juridique doit également être conservée dans la boucle.

Utiliser des outils de surveillance SEO

Enfin et surtout, n’oubliez pas d’utiliser des outils de surveillance du référencement. Il va sans dire, mais vous devriez utiliser des outils de référencement comme Moz, Semrush ou Ahrefs pour suivre la performance de votre marque dans les résultats de recherche. Ces outils fournissent des analyses sur la visibilité de votre marque et peuvent aider à identifier les domaines où l’IA pourrait avoir besoin de meilleures informations ou où les données structurées peuvent améliorer les performances de recherche.

Les entreprises de tous types devraient gérer activement la façon dont leur marque est représentée dans les systèmes d’IA. La mise en œuvre soigneusement ces stratégies aide à minimiser les risques de fausse déclaration. De plus, il maintient la présence en ligne d’une marque cohérente et aide à acquérir une réputation plus fiable en ligne et hors ligne.

Conclusion à la fausse déclaration de l’IA

La fausse déclaration de l’IA est un véritable défi pour les marques et les entreprises. Cela pourrait nuire à votre réputation et entraîner de graves conséquences financières et juridiques. Nous avons discuté d’un certain nombre d’options que les marques doivent corriger la façon dont elles apparaissent dans les moteurs de recherche AI ​​et les LLM. Les marques devraient commencer par surveiller de manière proactive comment elles sont représentées dans l’IA.

D’une part, cela signifie auditer régulièrement votre contenu pour empêcher les erreurs d’apparaître dans l’IA. En outre, vous devez utiliser des outils tels que les plates-formes de moniteur de marque pour gérer et améliorer comment votre marque apparaît. Si quelque chose ne va pas ou si vous avez besoin d’une aide instantanée, consultez un spécialiste ou des experts extérieurs. Enfin et surtout, assurez-vous toujours que vos données structurées sont correctes et s’alignent sur les derniers modifications que votre marque a apportées.

Prendre ces mesures réduit les risques de fausse déclaration et améliore la visibilité globale de votre marque et la fiabilité. L’IA se déplace de plus en plus dans nos vies, il est donc important de s’assurer que votre marque est représentée avec précision et authentique. La précision est très importante.

Gardez un œil sur votre marque. Utilisez les stratégies dont nous avons discuté pour le protéger de la fausse déclaration de l’IA. Cela garantira que votre message apparaît haut et fort.