AI Citation Recovery: Oprava nesprávně prezentované značky v AI odpovědích

Když se zákazník zeptá ChatGPT na vaši značku a dostane chybnou odpověď, nejde jen o "dezinformaci" — jsou to ztracené tržby. Dva různé LLM zařadily thMenu do konkurenční kategorie; obě jsme opravili za 21 dní. Tady je opakovatelný protokol.

Kroky 1-2: Vystopovat zdroj, publikovat correction record

Nejprve se zeptejte LLM "jaký zdroj jsi použil?". Perplexity zobrazuje citace přímo; u ChatGPT/Claude vyžadujte konkrétní zdroj. Pak e-mail na chybnou stránku (blog, katalog): doslovná citace, podložený fakt, lhůta 7 dní.

Otevřete na vlastní doméně stránku /about/corrections ve formátu O&O. Crawlery LLM silně váží samopublikované opravy, protože pocházejí z kanonické doménové entity.

Krok 3: Aktualizace záznamu Wikidata

Wikidata je kanonickou referencí pro Wikipedii i každý velký trénovací pipeline LLM. Aktualizujte "instance of", "industry", "country of origin" se zdroji. Úpravy bez zdrojů se vrátí během hodin.

Posilněte Organization JSON-LD na domovské stránce: pole sameAs s URI Wikidata, LinkedIn, Crunchbase. Nejsilnější disambiguační signál.

Kroky 4-5: Formální zpětná vazba a ověření

OpenAI: palec dolů v ChatGPT + privacy.openai.com. Anthropic: support@anthropic.com se screenshotem. Perplexity: "Report" → "Inaccurate". Po 14-30 dnech znovu otestujte stejný prompt v anonymním prohlížeči. U thMenu — den 18 a den 21.

FAQ

Není model zmrazený do dalšího trénování? Základní váhy ano, ale vrstva retrieval/RAG se aktualizuje za dny.

Neuškodí stránka oprav SEO? Ne — formulovaná "X je chybné, Y je správné" vyhrává i negativní dotazy.

Který krok je nejdůležitější? Kombinace Wikidata + correction record na webu.

Bylo to užitečné? Sdílejte to.