Eine Aussage, die für sich allein einen Deal kosten kann. Ein falscher Preis gegenüber einem Käufer, eine Compliance-Aussage, die Sie nicht treffen dürfen, eine Fähigkeit, die Sie nicht haben.
Brand-fact recommendations from the recommendation engine execute here. See how the queue decides what runs here.
Halluzinationserkennung
Erkennen Sie, was die KI über Sie sagt und schlicht nicht stimmt
Modelle nennen falsche Preise, erfinden Funktionen und benennen den falschen Gründer, alles mit voller Überzeugung. Targetlytics vergleicht jede Antwort über Ihre Marke mit den Fakten, die Sie deklariert haben, und protokolliert jeden Widerspruch mit Schweregrad, Quelle und der Antwort, aus der er stammt.
Das Problem
Eine selbstbewusst falsche Antwort kostet mehr als gar keine Antwort
Aus einer KI-Empfehlung herauszufallen ist eine verpasste Chance. Falsch beschrieben zu werden ist ein aktives Risiko, und es skaliert auf jede Person, die fragt.
Sprachmodelle füllen Lücken. Wenn ein Modell nur teilweise Informationen zu Ihren Preisen hat, erzeugt es eine plausible Zahl, statt die Antwort zu verweigern. Wenn sich Ihre Teamseite vor zwei Jahren geändert hat, nennt es denjenigen, über den es zuerst gelernt hat. Nichts in der Antwort signalisiert der lesenden Person Unsicherheit.
Sie können nicht korrigieren, was Sie nicht gesehen haben, und niemand wird Ihnen sagen, dass ChatGPT einen Preis genannt hat, den Sie vor achtzehn Monaten abgeschafft haben. Erkennung muss systematisch sein, weil der Fehler von Natur aus lautlos ist.
So funktioniert es
Erst die Faktenbasis, dann der Abgleich
Erkennung braucht etwas, wogegen sie erkennt. Genau dafür ist die Markenverfassung da.
- 1
Deklarieren, was stimmt
Ihre Markenverfassung hält die prüfbaren Fakten über Ihr Unternehmen: Preise, Funktionen, Führung, Kennzahlen und die Aussagen, hinter denen Sie stehen.
- 2
Lesen, was Modelle sagen
Jede Antwort aus Ihren verfolgten Prompts, über alle Modelle hinweg, wird auf konkrete Aussagen über Ihre Marke geprüft, nicht auf allgemeine Stimmung.
- 3
Jeden Widerspruch protokollieren
Jeder Konflikt wird gespeichert mit der Modellaussage, Ihrer Faktenbasis, einer Erklärung des Konflikts, einem Schweregrad und einem Link zur Antwort, in der er auftrat.
Das ist der Teil, den die meisten Monitoring-Tools auslassen. Ohne deklarierte Faktenbasis können Sie nur berichten, dass ein Modell etwas über Sie gesagt hat. Mit ihr können Sie berichten, dass das Modell etwas Falsches gesagt hat, und genau zeigen, was die richtige Antwort war.
Triage
Sortiert danach, was es Sie kosten kann
Ein Log, das jeden Fehler gleich behandelt, ist ein Log, das niemand abarbeitet.
Eine Aussage, die Sie so falsch darstellt, dass ein Interessent es merkt. Ein veralteter Funktionsumfang, die falsche Person als Gründer genannt.
Eine Aussage, die falsch, aber verkraftbar ist. Eine veraltete Kennzahl, ein Rundungsfehler, ein alter Bürostandort.
Als weitverbreitet markierte Aussagen treten bei mehr als einem Modellanbieter auf. Das ist selten ein einzelnes Modell, das danebenliegt. Meist bedeutet es, dass eine Quelle im offenen Web mehreren Modellen dasselbe Falsche beibringt, womit die Quelle selbst die Maßnahme ist.
Aussagetypen
Gruppiert, damit Sie das Muster sehen
Sechs Kategorien, denn Modelle, die Ihre Preise falsch wiedergeben, und Modelle, die Ihr Team falsch wiedergeben, sind verschiedene Probleme mit verschiedenen Maßnahmen.
Preise
Abgeschaffte Tarife, falsche Stufen, erfundene Rabatte, eine Zahl, die nie Ihre war.
Funktionen
Fähigkeiten, die Sie nicht ausliefern, Integrationen, die Sie nicht haben, falsch angegebene Limits.
Führung
Der falsche Gründer, eine ausgeschiedene Führungskraft, eine der falschen Person zugeschriebene Rolle.
Kennzahlen
Kundenzahlen, Finanzierung, Wachstumszahlen und Marktanteil aus veralteten Quellen angegeben.
Fakten
Gründungsdatum, Hauptsitz, Eigentümerschaft, Zertifizierungen und andere prüfbare Angaben.
Sonstiges
Alles Prüfbare, das nicht in die obigen Kategorien passt, Ihren Angaben aber dennoch widerspricht.
Das Abarbeiten
Jede Zeile endet in einer Maßnahme
Öffnen Sie eine Erkennung und Sie erhalten die vollständige Antwort, aus der sie stammt, das Modell, das sie erzeugt hat, wie oft sie wiederkehrte, wann sie zuletzt gesehen wurde, und die möglichen Quellen hinter der Aussage. Von da an ist die Arbeit gewöhnlich: Quelle korrigieren, die richtige Antwort veröffentlichen oder die Sache mit der Plattform klären.
Markieren Sie sie als erledigt und sie verlässt Ihre aktive Liste, ohne das Log zu verlassen. Wenn ein Modell eine bereits behobene Aussage wieder aufgreift, kommt sie mit intaktem Vorkommenszähler zurück, statt als brandneues Problem aufzutauchen.
Verwandt
Wo das neben Red Teaming steht
Beide schützen Ihre Marke in KI-Antworten. Sie beantworten verschiedene Fragen.
Halluzinationserkennung
Beobachtet die Prompts, die Sie ohnehin verfolgen, und fängt Aussagen ab, die Ihren deklarierten Fakten widersprechen. Fortlaufend und in etwas objektiv Prüfbarem verankert.
Markenrisiko-Red-Team
Stellt bewusst die feindseligen Fragen, die Sie nie verfolgen würden, und berichtet dann, was zurückkam und auf welche Quellen sich die Modelle stützten. Adversarial, und es geht um Reputation statt um Fakten.
Frequently Asked Questions
Halluzinationserkennung, beantwortet
Eine konkrete, prüfbare Aussage, die ein KI-Modell über Ihre Marke getroffen hat und die Ihrer Markenverfassung widerspricht. Keine Frage von Ton oder Meinung. Falsche Preise, eine Funktion, die Sie nicht ausliefern, der falsche Name in einer Führungsrolle, eine Kennzahl, die nicht stimmt. Jede wird gespeichert mit der Aussage, Ihrer Faktenbasis und der Erklärung, wie beide in Konflikt stehen.
Aus Ihrer Markenverfassung, dem strukturierten Bestand an Fakten über Ihr Unternehmen, den Sie in Targetlytics pflegen: Preise, Funktionen, Personen, Kennzahlen und die Aussagen, hinter denen Sie stehen. Erkennung ist ein Abgleich mit diesem Bestand, weshalb sie einen konkreten Widerspruch liefert statt einer allgemeinen Warnung, dass ein Modell falsch liegen könnte.
Preise, Funktionen, Führung, Kennzahlen, allgemeine Fakten und eine Sonstiges-Kategorie für alles, was nicht passt. Jede Erkennung wird nach Typ markiert, sodass Sie auf einen Blick sehen, ob Modelle überwiegend Ihre Preise oder überwiegend Ihr Team falsch wiedergeben. Diese beiden Probleme haben verschiedene Lösungen.
Kritisch, erheblich oder gering, danach, wie viel wirtschaftlichen Schaden die Aussage anrichten kann. Ein falscher Preis gegenüber einem Käufer ist kritisch. Eine leicht veraltete Kennzahl ist gering. Der Schweregrad wird zusätzlich zur Farbe durch eine geschriebene Kennzeichnung getragen, damit die Triage-Liste auch für alle lesbar bleibt, die sich nicht allein auf Farbe verlassen können.
Dieselbe falsche Aussage taucht bei mehr als einem Modellanbieter auf. Das ist wichtig, weil es meist bedeutet, dass der Fehler kein einzelnes Modell ist, das danebenliegt, sondern eine Quelle im offenen Web, aus der mehrere Modelle gelernt haben. Weitverbreitete Aussagen sind die, deren Verfolgung bis zur Quelle sich lohnt.
Jede Erkennung erfasst den Prompt, den Lauf, das Modell und die möglichen Quellen hinter der Aussage und verlinkt direkt auf die vollständige Antwort, in der sie gefunden wurde. Genau das macht aus einer falschen Aussage eine Aufgabe, denn Sie können hingehen und die Seite korrigieren, die es beigebracht hat.
Markieren Sie sie als erledigt und sie verlässt Ihre aktive Liste, bleibt aber im Log. Vorkommen und Datum der letzten Erkennung werden weiter aktualisiert, sodass Sie es sehen, wenn ein Modell eine bereits behobene Aussage wieder aufgreift, statt anzunehmen, sie sei behoben geblieben.
Halluzinations-Monitoring und Benachrichtigungen sind in den Tarifen Professional und Agency enthalten.
Finden Sie heraus, was die KI über Sie falsch darstellt
Ein kostenloses Sichtbarkeits-Audit zeigt, wie KI-Engines Ihre Marke derzeit beschreiben, bevor Sie irgendetwas verbinden.
Get a free visibility audit
