大模型的知识全部来源于训练数据，训练数据中存在的错误信息会被大模型学习并在生成答案时输出。很多人觉得AI写错品牌信息是因为大模型的算法不够智能。训练数据的覆盖范围和准确性，直接决定了大模型生成内容的准确性。互联网上存在的大量过时信息、错误信息、混淆信息，都会被大模型完整吸收，然后在生成答案时以看似权威的方式呈现出来。

反馈品牌信息错误时，必须提供能够证明品牌所有权和信息真实性的官方材料。营业执照必须是最新的，过期的或者已经变更过的不行，商标注册证也要在有效期内。很多人反馈的时候只写“这里错了”，没有提供正确的信息和对应的证明材料。大部分没有提供证明材料的反馈申请，不会进入审核流程。反馈的时候要明确写出正确的信息是什么，然后附上官方网站的对应页面链接，商标注册证的扫描件链接，营业执照的扫描件链接，这样审核人员能快速核实，处理速度会快很多。有的大模型会要求提供加盖公章的证明文件，特别是涉及到品牌归属、创始人信息这些比较敏感的内容，这种情况下就需要准备好对应的文件，扫描后上传。

不同大模型的训练数据更新周期差异很大，从1个月到6个月不等。有的大模型会进行月度小更新，季度大更新，有的大模型半年才会更新一次完整的训练数据。很多人觉得AI会自动学习最新的信息。在训练数据截止时间之后发布的信息，大模型不会自动纳入知识体系，必须通过人工反馈或者主动提交的方式更新。一般来说，简单的品牌名称、主营业务错误，7个工作日左右就能生效，复杂一点的，比如历史信息错误、产品系列错误，可能需要15个工作日甚至更长时间。如果超过30天还没有生效，可以再次提交反馈，或者联系大模型的客服团队询问进度。

提前向大模型提交正确的品牌信息，比出了问题再修正的效率高10倍以上。现在大部分主流大模型都开放了品牌信息提交通道，品牌方可以提前把正确的品牌名称、logo、成立时间、主营业务、产品系列、发展历史等核心信息提交给大模型运营方。这些提前提交的信息会被大模型标记为高可信度信息，在生成答案时会被优先使用。很多人觉得只有出了问题才需要和大模型运营方沟通。主动提交品牌信息，相当于在大模型的知识库里建立了一个官方的权威版本，能从源头上减少大部分错误的发生。

官方网站的结构化数据是大模型获取品牌信息的最主要来源之一。大模型抓取信息的时候，会优先识别网站上的结构化标记，而不是纯文本内容。比如官网的title、meta标签里要包含正确的品牌名称，还有schema.org里的Brand标记，把品牌的名称、logo、url、成立时间、description都填清楚，这些标记大模型是能直接识别的，比纯文本内容的优先级高很多。很多人觉得只要在官网写清楚正确的信息，AI就会自动抓取到。新成立的品牌或者流量比较小的官网，大模型可能几个月才会抓取一次，而且抓取到的信息不一定会被优先用于生成答案。

品牌名称存在同音不同字、近似名称的情况，是AI错误描述的重灾区。有很多品牌的名字和其他知名品牌同音不同字，或者字形非常相似，大模型很容易把两个品牌的信息混在一起。比如把A公司的产品写成B公司的，把B公司的创始人写成A公司的。这种情况在To B行业尤其明显，很多做企业服务的品牌因为名字和消费品牌相似，导致大量潜在客户被误导。对于这种容易混淆的品牌名称，可以在官方网站的显著位置明确标注正确的写法，并且向各个大模型提交专门的说明材料，强调品牌之间的区别。

修正后的品牌信息并非永久有效，大模型更新训练数据时可能会重新引入错误。很多人觉得修正一次就一劳永逸了。大模型会不断从互联网上抓取新的信息来更新自己的知识库，如果互联网上还存在大量的旧错误信息，大模型在更新的时候很可能会把这些错误信息重新引入。所以需要建立定期检查的机制，比如每个月花一两个小时，手动检查一下主要的几个大模型和生成式搜索引擎，看看有没有新的错误信息出现。现在已经有一些工具可以帮助品牌自动监控各个大模型中的品牌信息，不过这些工具大部分都是收费的，而且准确率不是100%，所以还是需要人工定期复核。

批量修正申请仅对达到一定规模的企业品牌开放，个人品牌和小微企业通常需要逐个反馈。如果一个品牌有几十上百条错误信息，或者在多个大模型里都有错误，可以联系大模型的企业服务团队，提交批量修正申请。企业服务团队会有专门的对接人来处理这些申请，处理速度会比普通反馈快很多。不过企业服务通道一般只对年营收达到一定规模，或者有专门的企业服务合作的品牌开放。个人品牌和小微企业没有办法走批量修正通道，只能针对每一条错误信息逐个提交反馈。

现在超过60%的用户会直接查看生成式搜索引擎的AI总结答案，而不会点击下方的网页链接。很多品牌会忽略生成式搜索引擎的AI答案，只关注传统的网页搜索结果。AI答案里的品牌信息错误，对品牌的影响比传统网页搜索结果的错误要大得多。传统网页搜索结果里有错误，用户还可以点击其他链接查看正确的信息，但是AI答案会把所有信息整合在一起，用户通常会直接相信AI给出的总结，不会再去查看其他来源。有一个做工业设备的品牌，AI把它的主营业务写成了做餐饮设备，结果连续三个月没有接到有效的咨询电话，直到有人提醒他们去看AI答案，才发现问题所在。

社交媒体上的信息优先级远低于官方网站和权威媒体发布的信息，大模型通常不会优先使用社交媒体内容作为事实依据。很多人觉得只要在微博、抖音这些社交媒体上发布正确的信息，AI就会抓取到。社交媒体上的信息更新速度快，但是可信度参差不齐，大模型在生成事实性内容的时候，会优先使用官方网站、政府网站、权威媒体发布的信息。所以想要让AI获取到正确的品牌信息，最重要的是把官方网站的信息更新准确，然后在权威媒体上发布相关的内容，而不是只在社交媒体上宣传。

品牌对外宣传时保持统一的表述方式，能有效减少大模型生成错误信息的概率。很多品牌在对外宣传的时候，有时候用全称，有时候用简称，有时候用缩写，这样大模型会混乱，容易把它们当成两个不同的主体。比如“字节跳动”和“字节”，虽然大家都知道是同一个公司，但如果官方宣传中同时使用这两种说法，大模型可能会把它们当成两个不同的主体。所以品牌应该制定统一的品牌表述规范，所有对外发布的内容都使用统一的品牌名称、产品名称和表述方式。

有的品牌因为被收购或者改名，但是很多旧的信息还在网上流传，AI就会继续使用这些旧的信息。这种情况下，除了向大模型提交新的品牌信息之外，还要把官方网站上的旧信息全部更新，并且在官网首页发布公告，说明品牌变更的情况，这样大模型抓取到之后，会更新对应的信息。如果有条件的话，还可以在权威媒体上发布品牌变更的新闻稿，这样能进一步提高新信息的可信度。

很多品牌会找第三方公司来做AI品牌信息修正，其实大部分情况下，品牌方自己操作就可以，不需要花钱找第三方。第三方公司做的事情，其实也就是帮品牌方提交反馈和证明材料，这些事情品牌方自己的市场人员或者运营人员花一点时间就能完成。只有当品牌有大量的错误信息需要修正，或者需要走企业服务批量通道的时候，才需要考虑找第三方公司协助。

生成式引擎的品牌信息管理，已经成为品牌数字资产管理中最重要的组成部分之一。随着生成式AI的普及，越来越多的用户会通过AI来获取信息，AI生成的内容会直接影响用户对品牌的认知。品牌方如果不重视AI中的品牌信息管理，就会失去对自己品牌形象的控制权。

当所有的用户都开始通过AI获取品牌信息的时候，品牌方的信息管理重心，是不是应该从传统搜索引擎转向生成式引擎了？