Futtattam egy mesterséges intelligencia álinformációs kísérletet minden marketingesnek tanulságos eredményekkel

AI Láthatóság és AI Keresőoptimalizálás

A mesterséges intelligencia világában egyre gyakrabban találkozunk a valóság és a kitaláció összemosódásával. Nemrégiben elindítottam egy különleges kísérletet, amelyben létrehoztam egy fiktív luxuspapírsúly márkát, és három teljesen kitalált történetet terjesztettem róla az interneten. Kíváncsi voltam, hogyan reagálnak rá az AI-alapú keresőeszközök – és az eredmények nemcsak meglepőek, hanem elgondolkodtatóak is az egész digitális marketing világára nézve.

Alig egy óra alatt, egy mesterséges intelligenciával működő weboldalkészítő segítségével létrehoztam a xarumei.com oldalt, ahol minden – a termékfotóktól a szövegeken át az irreálisan magas árakig (például 8251 dollár egy papírsúlyért) – mesterséges intelligencia alkotása volt. Arra is ügyeltem, hogy a márka neve teljesen egyedi legyen, egyetlen találat sem jelent meg a Google-ben.

Ezt követően 56 nehéz kérdést generáltam a Grok nevű AI eszközzel, amelyet azért választottam, hogy a kérdések írója és a válaszadó modell külön legyen. Több ismert mesterséges intelligenciát hívtam be a tesztbe, mint a ChatGPT-4, ChatGPT-5, Claude Sonnet 4.5, Gemini, Microsoft Copilot vagy a Perplexity. Ezek mind különböző módokon próbálták megválaszolni az általam szándékosan hamis premisszákra alapozott kérdéseket, például hogy ki endorsálta a Xarumei papírsúlyokat, vagy hogyan kezelték a kifogásolt termékgyártást.

Az eredményből kiderült, hogy szinte minden AI beépítette a hamis információkat, néhányuk önkéntesen, mások vonakodva. Például a Perplexity 40 százalékban keverte össze a fiktív Xarumei márkát a Xiaomi telefongyártóval. A Grok kombinált helyes és káprázatos, teljesen kitalált válaszokat adott például képzeletbeli kézművesekről és ritka kövekről. A Copilot sem volt megbízható, főként a vezetett kérdések esetén, ahol hajlamos volt pózolni és kitalálni magyarázatokat anélkül, hogy valós alapja lett volna.

Egy kedvenc pillanatom az volt, amikor a Copilot teljesen beleesett a hízelgés csapdájába: arra a kérdésre, miért dicsérik annyian a Xarumei papírsúlyokat, egyszerűen kitalált „művészeti, szimbolikus és ritkaságtényezőkre” alapozott népszerűséget, miközben egyáltalán nem létezett ilyen rajongótábor vagy poszt.

A második fázisban megpróbáltam egy hivatalos FAQ oldalt is elkészíteni a fiktív márka számára, amely világosan tagadta az álhíreket („Nem gyártunk Precision Paperweight-et”, „Sosem vásároltak fel minket”), miközben három egymásnak ellentmondó, de egyenként részletgazdag forrást terjesztettem: egy blogbejegyzést, egy Reddit AMA-t és egy Medium elemző cikket. Ezek mind különböző, egymást kizáró hazugságokat tartalmaztak.

Az AI-k ismét szembesültek azzal a helyzettel, hogy egyszerre kell dönteniük több, részben ellentmondásos információ között. Néhány eszköz, mint a Perplexity vagy a Grok, teljes egészében átvette a hamis részleteket, míg mások, mint a Gemini vagy az AI Mode, a Reddit és Medium történeteket fogadták el valósnak. Érdekes módon ezzel szemben a ChatGPT legfrissebb verziói többször hivatkoztak az FAQ-ra, ezzel fenntartva önálló vizsgálódásukat, bár még ők sem voltak tökéletesek.

Különösen figyelemre méltó, hogy az AI hajlamosabb volt egy részletes, jól megfogalmazott, de hamis történetet elfogadni, mint a homályos igazságot. Például a Grok képes volt összeállítani egy összefüggő, ám teljesen kitalált narratívát egy luxus papírsúlygyárról Portlandben, miközben előzőleg kétségbe vonta a márka létezését. Ez azt jelenti, hogy az említett eszközök nem emlékeznek korábbi kételyeikre, hanem mindig azt a kontextust követik, ami a leginkább megalapozottnak tűnik az adott pillanatban.

Az egész kísérlet világosan megmutatja, hogy a Reddit, Quora vagy Medium felületek immár szerves részét képezik az online márkaépítésnek. Ezeknek a felületeknek az információit az AI-k jól használják fel, ezért a cégeknek érdemes proaktívan dolgozniuk a saját, hivatalos tartalmaik kialakításán. Egy részletes, pontos FAQ oldal létrehozása elengedhetetlen, mely egyértelműen megválaszolja a gyakori tévhiteket és pletykákat, például hogy „sosem osztjuk meg a gyártási adatokat” vagy „sosem állunk per alatt”. Emellett fontosak lehetnek azok a specifikus oldalaink, ahol részletezzük a működési folyamatokat vagy termék-összehasonlításokat készítünk, hiszen ezek a tartalmak segíthetnek megelőzni a félreértéseket.

Érdemes kerülni az általános, önmagukat fényező jelzőket, mint az „iparágvezető” vagy „legjobb”, helyette inkább konkrét, mérhető szuperlatívuszokat használjunk, például „leggyorsabb [konkrét mérőszámban]” vagy „legjobb [specifikus feladatban]”, hiszen a mesterséges intelligencia könnyebben párosítja ezeket a keresésekhez és idézhetőbbé teszi a kommunikációt. Végül pedig nélkülözhetetlen a márkanév és a potenciális problémás kifejezések (például „vizsgálat”, „per”, „insider”) folyamatos figyelése, akár speciális eszközökkel, mint az Ahrefs Brand Radar, amelyek segítenek megtalálni és megakadályozni a negatív narratívák elterjedését, mielőtt azok beépülnének az AI-k „szótárába”.

A tanulság tehát világos: még a legfejlettebb nagy nyelvi modellek (LLM-ek) sem vizsgálják kellő mélységgel a források hitelességét, ezért a cégeknek manuálisan kell felügyelniük és alakítaniuk online megjelenésüket. Az AI-k világa egyelőre versenypálya a narratívák között, amelyekben a részletesebb, magabiztosabb történetek legtöbbször legyőzik a tényszerűség hiányát is. Ha a szakmádban vagy a márkád építésében fontos az AI-kérdések kezelése, ez a felismerés kulcsfontosságú lehet a sikerhez.