Come individuare e correggere gli errori nelle risposte dell'IA

In questo articolo useremo Brand Radar di Ahrefs per raccogliere risposte dell'IA e vedere quali pagine citano. Useremo anche un'app personalizzata che abbiamo creato in Letaido, che si collega ai dati di Brand Radar per automatizzare il processo di fact-checking. Questo passaggio è facoltativo, ma può farti risparmiare moltissimo tempo.

Alla base del processo di fact-checking ci sono due tipi di prompt. Insieme, mettono in luce sia problemi già noti sia errori meno ovvi e non previsti.

Uno strumento di verifica dei fatti non può individuare un errore se non sa qual è la risposta corretta. Per questo serve una "fonte di verità": una semplice lista di affermazioni verificabili sul tuo prodotto, ciascuna con un link che la dimostra.

Svolge un doppio ruolo: lo strumento di verifica confronta le risposte dell'IA con questo documento e il revisore umano usa la stessa lista per decidere se il problema segnalato è reale prima di contattare l'autore.

Una volta trovata una risposta errata dell'IA, la domanda successiva è: da dove arrivano le informazioni sbagliate?

È possibile risalire manualmente alle fonti degli errori, ma quando ci sono centinaia di risposte da controllare questa opzione diventa troppo dispendiosa in termini di tempo. In questi casi, consigliamo di usare l'IA per svolgere la maggior parte del lavoro pesante.

Non vale la pena rincorrere tutte le pagine errate: dai priorità a quelle la cui correzione ha più probabilità di migliorare le risposte dell'IA o di raggiungere direttamente i potenziali acquirenti.

Ecco i principali segnali da cercare:

• Gravità: correggi prima gli errori che potrebbero influire su una decisione d'acquisto, come prezzi errati, accesso ai piani, servizi offerti, limiti del prodotto o funzionalità mancanti.
• Frequenza di citazione: le pagine citate spesso nelle risposte o sulle varie piattaforme hanno più influenza delle fonti citate una sola volta.
• Stabilità delle citazioni: le fonti che compaiono in modo costante nei controlli ripetuti sono più preziose di quelle che appaiono una sola volta.
• Traffico organico: le pagine con traffico di ricerca significativo possono raggiungere i potenziali acquirenti sia tramite la ricerca tradizionale sia tramite le risposte dell'IA.
• Autorevolezza: i domini referral e il Domain Rating possono rafforzare l'autorevolezza di una pagina, soprattutto quando questa è anche citata di frequente e pertinente.
• Relazioni: tu o un collega conoscete già l'autore? Qualcuno può presentarvi? La pubblicazione ti ha già risposto in passato? Ad esempio, nella nostra campagna Glen era la persona giusta per contattare un sito perché aveva già un rapporto con loro. In un'altra situazione, la citazione proveniva da un influencer con cui avevamo già rapporti, quindi il nostro team Partnerships era la scelta migliore per gestire l'outreach.

Puoi trovare alcune di queste informazioni in Brand Radar:

E se utilizzi la nostra app in Letaido, i dati vengono estratti da Brand Radar e mostrati proprio accanto alla pagina interessata:

Una volta trovata una pagina che vuoi far rettificare, il passo successivo è capire chi ne è davvero responsabile.

Se il numero di pagine è limitato, di solito gli strumenti standard di recupero dal Web disponibili negli assistenti di IA sono sufficienti per cercare informazioni sull'autore o un contatto.

Su scala più ampia, però, controllare gli URL uno per uno diventa rapidamente impraticabile. In genere conviene usare un'API di scraping come Apify o un'altra fonte di HTML della pagina.

La nostra app controlla innanzitutto le istantanee archiviate da Ahrefs. Se non trova nulla, prova con Apify e, se nella pagina citata non è presente un contatto, segue il link alla pagina dell'autore (se presente).

Inizia dalla persona indicata come autore. Controlla prima la firma dell'articolo e la pagina dell'autore, poi, se non è indicato un modo per contattarlo, guarda il suo profilo LinkedIn o X.

Se non riesci a trovare l'autore o non lavora più per quella azienda o pubblicazione, sali di un livello. In una pubblicazione potrebbe essere un editor o un responsabile dei contenuti. In una piccola azienda, il titolare o il responsabile del marketing potrebbe essere il contatto migliore.

Come ultima risorsa, usa il contatto generale dell'azienda o il canale di assistenza e chiedi che il tuo messaggio venga inoltrato a chi gestisce la pagina o i contenuti.

Strumenti come HeyReach o BuzzSumo possono aiutare a trovare i dati di contatto mancanti e a identificare le persone più adatte da contattare. Molti offrono un'API o un MCP, quindi puoi integrare le loro funzionalità in un processo assistito dall'IA.

Adotta un approccio cordiale e non insistente nelle tue attività di outreach. Ringrazia i tuoi interlocutori per aver parlato del tuo prodotto, segnala uno o due errori specifici, inserisci un link a una fonte affidabile con le informazioni corrette e non fare pressione affinché aggiornino la pagina.

Per fare un esempio, ecco uno dei messaggi che abbiamo inviato:

Questo approccio rende più facile stabilire un contatto amichevole, ma potrebbe essere meno efficace perché chiede al destinatario di agire prima di vedere l'utilità del suo intervento.

Se non ricevi risposta, ricontattalo solo una volta. Dopodiché, passa alla pagina successiva della tua lista. Alcuni dei nostri messaggi di follow-up hanno funzionato.

Ancora qualche consiglio pratico per l'outreach:

• Sii cordiale. Non accusare l'autore di diffondere disinformazione e non minacciarlo di danni reputazionali.

• Dai per scontato che la pagina sia diventata obsoleta invece di pensare che l'autore abbia agito in malafede.

• Fai una richiesta specifica: una correzione verificata è più facile da gestire rispetto a un lungo elenco di lamentele.

• Valuta LinkedIn Premium o Sales Navigator se devi inviare più messaggi diretti o fare follow-up senza una connessione esistente. Sales Navigator ti consente di inviare messaggi di follow-up anche se il primo messaggio non è stato letto dal destinatario.

• Monitora almeno: URL, contatto, data di outreach, canale, affermazione da correggere, risposta, follow-up e conferma della modifica.

• Per sicurezza, puoi fare uno screenshot della pagina prima dell'outreach. Se usi un modulo di contatto, salva una prova dell'invio del messaggio. Se usi Ahrefs, puoi usare Site Explorer per documentare le modifiche nella pagina tra una data e l'altra.

Abbiamo contattato 26 autori per segnalare informazioni inesatte nei loro articoli: 14 hanno risposto (53,8%) e 6 hanno apportato correzioni che abbiamo potuto verificare sulle loro pagine (23%).

Il lavoro è ancora in corso e, ovviamente, gli autori non sono obbligati ad apportare modifiche. Ciononostante, riuscire a far correggere quasi un quarto degli articoli è un risultato promettente.

Ecco uno dei target di outreach, prima e dopo (vista delle differenze tramite Site Explorer di Ahrefs).

E sì, l'aggiornamento delle pagine, anche se non le abbiamo intercettate tutte, ha introdotto fatti corretti nelle risposte dell'IA. Ecco un esempio (un grande grazie a Joonas di thatmarketingbuddy.com):

Altri due autori hanno detto che avrebbero apportato modifiche, ma queste erano ancora in sospeso quando abbiamo esaminato i risultati. Non li abbiamo inclusi nel conteggio delle correzioni confermate.

Da 12 dei 26 contatti non abbiamo ricevuto risposta.

Non abbiamo mai ricevuto un rifiuto esplicito ad aggiornare un articolo. Alcuni autori, però, erano disposti a fare una correzione solo se in cambio avessimo menzionato o promosso il loro prodotto. Abbiamo rifiutato. Ritenevamo che mantenere accurate le informazioni pubblicate dovesse valere la pena di per sé, e offrire qualcosa in cambio sarebbe stato ingiusto verso gli autori che hanno corretto senza chiedere nulla.

L'outreach ha anche messo in luce un problema nelle nostre spiegazioni. Parte della confusione derivava da descrizioni poco chiare dei prezzi di Brand Radar e dei limiti delle funzionalità. Questo ci ha dato un aspetto su cui lavorare: rendere più facile, per chi parla del nostro prodotto, capire cosa è incluso.

Ottenere una risposta è stato più facile che ottenere una modifica. Vale la pena ricordarsene quando si pianifica questo lavoro. Occorre tempo per verificare se gli aggiornamenti promessi vengono effettivamente fatti e bisogna aspettarsi che alcuni messaggi restino senza risposta.

Se non hai il controllo su cosa dicono gli assistenti di IA, puoi però rendere più facile per loro (e per tutti gli altri) trovare le informazioni corrette.

Monitoraggio proattivo significa monitorare le menzioni del brand sul Web e reagire rapidamente quando si individuano imprecisioni. Nella mia esperienza, i creator tengono di più al loro lavoro subito dopo la pubblicazione, quindi contattarli presto aumenta le possibilità di far correggere la pagina.

Naturalmente, questo non garantisce nulla: non si può sapere se una determinata pagina verrà mai citata in una risposta dell'IA. Ma agire in fretta può impedire che informazioni errate finiscano in alcune risposte dell'IA.

È utile anche cercare segnali che indicano che una pagina ha maggiori probabilità di essere citata. Il suo DR, la reputazione e la pertinenza rispetto all'argomento che ti interessa possono essere tutti degli indicatori utili, soprattutto se operi in una nicchia ristretta con solo una manciata di pagine pertinenti sul Web. Anche la freschezza può contare, in particolare quando una nuova pagina è più aggiornata delle fonti che i sistemi di IA stanno già citando.

Uno strumento come Firehose consente di monitorare le menzioni del brand.

Puoi anche collegare il tuo agente tramite API e far sì che verifichi automaticamente i fatti di ogni nuova fonte non appena viene trovata, ottenendo un monitoraggio quasi in tempo reale.

Le menzioni sul Web sono diventate una valuta. Far apparire il tuo nome su certe pagine costa e, a quanto pare, può costare anche ottenere una rappresentazione accurata del brand. Ma si tratta di un aspetto importante perché dove un brand viene menzionato online e cosa dicono quelle menzioni può avere un impatto enorme sulla sua visibilità nelle risposte dell'IA.

Ecco perché un'app come la nostra, che automatizza il processo di individuazione e correzione delle informazioni inesatte, può essere così utile. Ma, come abbiamo scoperto, per ottenere l'aggiornamento di tali informazioni può essere necessario offrire qualcosa in cambio.

Il problema reale, però, è alla base e deve essere affrontato dagli sviluppatori di IA: come i sistemi di IA scelgono di quali fonti fidarsi quando rispondono a domande sui brand. La modalità attuale non è davvero utile a nessuno.

Non è realistico pretendere che ogni creator di contenuti o proprietario di un sito web controlli continuamente i fatti e mantenga aggiornate le informazioni su ogni azienda. Ogni azienda, però, dovrebbe preoccuparsi di mantenere accurate le proprie informazioni. Ne ha tutti i motivi: informazioni errate o obsolete possono danneggiare direttamente il suo business.

I sistemi di IA dovrebbero essere in grado di riconoscere tale motivazione e attribuire alle informazioni accurate e aggiornate provenienti dall'azienda stessa un peso maggiore che a una vecchia menzione su un sito web di terze parti, soprattutto quando si tratta di fatti di base sull'azienda.

Grazie per aver letto questo articolo! Passa a salutare Glen e Mateusz.