Glossar
Halluzination
Kurz gesagt: Eine Halluzination ist eine selbstbewusste, aber falsche Aussage eines KI-Modells, etwa ein falscher Preis, eine falsche Adresse oder eine falsche Leistung, die einem Unternehmen zugeschrieben wird.
Halluzination ist der Begriff dafür, dass ein KI-Modell flüssigen, plausiblen Text erzeugt, der nicht wahr ist. Für ein Unternehmen zeigt sich das darin, dass ein Assistent einen Preis nennt, den Sie nicht verlangen, eine Adresse, die Sie vor Jahren verlassen haben, eine Leistung, die Sie nicht anbieten, oder Ihre Angaben mit denen eines ähnlich benannten Unternehmens vermischt.
Die Ursachen sind meist banal. Trainingsdaten haben einen Stichtag, ältere Fakten bleiben also bestehen. Das Retrieval kann einen veralteten Verzeichniseintrag liefern, und das Modell wiederholt ihn. Oder das Modell hat keine klaren Informationen über Sie und füllt die Lücke durch Mustererkennung anhand ähnlicher Unternehmen. Mehrdeutigkeit (zwei Firmennamen, inkonsistente NAP-Daten, auf verschiedenen Seiten unterschiedlich angegebene Preise) macht alle drei wahrscheinlicher.
Halluzinationen über Ihr Unternehmen zu reduzieren heißt vor allem, Mehrdeutigkeit zu beseitigen und die Engines mit aktuellen, bestätigten Fakten zu versorgen:
- Name, Adresse, Telefon und Öffnungszeiten überall identisch halten.
- Preise oder ein klares Preismodell auf einer crawlbaren Seite veröffentlichen.
- LocalBusiness- oder Organization-Schema mit denselben Werten verwenden.
- Drittverzeichnisse korrigieren, auf die „grounded" Antworten oft zurückgreifen.
Seoptist erkennt Halluzinationen, indem es Aussagen in den abgefragten Antworten mit Ihrer Faktenkarte vergleicht. Abweichungen werden zu Genauigkeitsproblemen und lösen ab dem Growth-Plan Benachrichtigungen aus, die zeigen, welche Engine was gesagt hat.