Grundlagen

Für Menschen geschrieben und so strukturiert, dass die KI-Systeme, die diese Fragen heute beantworten, Sie zutreffend beschreiben.

• Was passiert, wenn verschiedene KI-Modelle widersprüchliche Informationen über Ihr Unternehmen liefern?

  Wenn KI-Suchmaschinen widersprüchliche Antworten über dieselbe Marke liefern, liegt die Ursache fast immer in unterschiedlichen Quellen und nicht an einer Uneinigkeit der Modelle. Jede Suchmaschine erstellt ihre Antwort aus einer anderen Mischung von Trainingsdaten und Live-Abfragen. Sobald Sie die zugrunde liegenden Quellen identifizieren und die korrekte Version dort dominant machen, gleichen sich die Suchmaschinen in der Regel an. Suchmaschinen mit starkem Fokus auf Live-Abfragen können Korrekturen innerhalb von Tagen bis Wochen widerspiegeln; bei Suchmaschinen, die sich auf ihre Trainingsdaten stützen, dauert dies länger.

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• Gemini liefert eine völlig andere Beschreibung unseres CEOs als die Google-Suchergebnisse. Woran liegt das?

  Verschiedene Suchmaschinen greifen auf unterschiedliche Quellen zurück. Gemini nutzt die Infrastruktur von Google und fragt für Fakten zu Entitäten den Knowledge Graph ab, der sich aus Wikipedia und anderen verlässlichen Quellen speist. Eine Google-Suchergebnisseite spiegelt den breiteren Live-Index wider, einschließlich aktueller Berichterstattung, die in diesen Referenzquellen möglicherweise noch fehlt. Bei Diskrepanzen muss die Lösung maschinenspezifisch erfolgen: Ermitteln Sie, welche Quelle die jeweilige Version speist, und setzen Sie dort an.

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• Was passiert, wenn ein KI-Chatbot falsche Informationen über Ihr Unternehmen liefert?

  Wenn eine KI-Engine falsche Informationen über Ihr Unternehmen liefert, beginnt die Behebung an der Quelle, nicht bei der Engine. Identifizieren Sie, auf welche Quelle sich die Engine stützt – AIQ zeigt dies für abfragebasierte Engines direkt an und leitet es für trainingsbasierte Engines ab. Korrigieren oder entkräften Sie dann diese Quelle (durch eine Änderungsanfrage auf einer Wikipedia-Diskussionsseite, eine Pressekorrektur oder eine Anpassung strukturierter Daten). Sobald die Arbeit auf Quellenebene abgeschlossen ist, überwachen Sie die Verbreitung über die acht großen KI-Engines, die AIQ erfasst: Abfragebasierte Engines aktualisieren sich innerhalb von Tagen; trainingsbasierte Engines aktualisieren sich in ihrem nächsten Trainingszyklus.

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• Welche Branchen stehen bei der KI-Reputation vor den komplexesten Herausforderungen?

  Finanzdienstleister, das Gesundheitswesen, regulierte Technologieunternehmen und bekannte Verbrauchermarken haben die schwierigsten Bedingungen für die KI-Reputation. Jede Branche hat eine andere strukturelle Ursache: regulatorische Vorgaben, die eine falsche KI-Darstellung zu einem Compliance-Risiko machen, eine stark gewichtete, aber ungleichmäßige Quellenlage oder ein Volumen an nutzergenerierten Inhalten, das den KI-Engines Material liefert, welches die Marke nicht kontrollieren kann.

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• Wie gehen KI-Modelle mit der Begriffsklärung bei Personen und Unternehmen mit häufigen Namen um?

  KI-Suchmaschinen unterscheiden Entitäten mit häufigen Namen anhand von vier Infrastrukturebenen: einer Wikipedia-Begriffsklärungsseite, die die verschiedenen Subjekte auflistet, einer eindeutigen Wikidata-Q-ID als Anker für jede Entität, Schema.org-Person-Markup mit sameAs-Links, die eigene Seiten mit kanonischen Identifikatoren verbinden, sowie kontextuellen Hinweisen in der Suchanfrage des Nutzers. Sind diese Ebenen vorhanden, leiten die Suchmaschinen die Anfrage an die richtige Entität weiter. Fehlen sie, ist die Wahrscheinlichkeit weitaus größer, dass die Suchmaschinen eine Entität mit ihrem Namensvetter verwechseln.

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