Bagaimana AI generatif diam -diam mendistorsi pesan merek Anda

Pesan merek Anda tidak lagi sepenuhnya milik Anda untuk dikendalikan.

Sistem AI telah menjadi pendongeng, membentuk bagaimana konsumen menemukan dan memahami merek Anda. Setiap ulasan pelanggan, posting media sosial, menyebutkan berita, dan dokumen internal yang lebih bocor dapat memberi makan model AI yang menghasilkan tanggapan tentang perusahaan Anda.

Ketika narasi yang dihasilkan AI ini melayang dari pesan merek yang Anda maksudkan, sebuah fenomena yang dapat kita definisikan sebagai AI Brand Drifthasilnya bisa sangat menghancurkan.

Suara merek resmi Anda, keluhan pelanggan, dan memo bocor adalah bahan bakar LLM. AI mensintesis segala sesuatu menjadi tanggapan yang ditemui jutaan konsumen setiap hari.

Pesan merek Anda bersaing dengan sentimen pelanggan tanpa filter dan informasi yang tidak pernah dimaksudkan untuk konsumsi publik. Representasi yang didorong oleh AI dapat langsung menjangkau pemirsa global melalui hasil pencarian, interaksi chatbot, dan rekomendasi bertenaga AI. Sinyal merek campuran dapat membentuk kembali bagaimana sistem AI menggambarkan perusahaan Anda selama bertahun -tahun yang akan datang.

Panduan ini akan menunjukkan kepada Anda cara mengidentifikasi drift merek AI sebelum merusak posisi pasar Anda dan memberikan strategi yang dapat ditindaklanjuti untuk mendapatkan kembali kontrol.

Spektrum Merek Lengkap: 4 lapisan yang tidak mampu Anda abaikan

Model bahasa besar mengumpulkan setiap sinyal yang tersedia tentang merek Anda, berbalik, dan mensintesis tanggapan yang terdengar otoritatif yang diterima konsumen sebagai fakta. Perusahaan mengkonfirmasi bahwa fitur Phantom yang diusulkan oleh ChatGPT menyebabkan tiket dukungan, tetapi juga dianggap sebagai bagian dari peta jalan produk.

Ini adalah kasus untuk streamer perusahaan. Bot:

“Kami sering memiliki pengguna yang bergabung dengan perselisihan kami dan mengatakan chatgpt mengatakan kepada XYZ. Ya alat itu bisa, namun instruksi mereka salah 90% dari waktu. Kami akhirnya mengoreksi upaya mereka untuk menyelesaikannya seperti yang mereka inginkan, masih menciptakan tiket dukungan.”

Pengelolaan merek sekarang membutuhkan mengelola empat lapisan yang berbeda tetapi saling berhubungan. Setiap lapisan memberi makan data pelatihan AI secara berbeda. Masing -masing membawa profil risiko yang berbeda. Abaikan lapisan apa pun, dan sistem AI akan membangun narasi merek Anda tanpa masukan Anda.

Kuadran Kontrol Merek membingkai lapisan -lapisan ini:

Lapisan	Keterangan	Anda memiliki dampak
Merek yang dikenal	Aset resmi: Logo, slogan, kit pers, panduan merek.	Jangkar semantik untuk AI; Paling terkontrol, tetapi hanya ujung gunung es.
Merek laten	Konten yang dibuat pengguna, wacana komunitas, meme, referensi budaya.	Memicu pemahaman AI tentang relevansi dan keterkaitan merek.
Merek bayangan	Dokumen internal, panduan onboarding, deck slide lama, file pemberdayaan mitra – sering tidak publik.	Risiko: LLMS dapat menyuntikkan info yang sudah ketinggalan zaman atau tidak masuk ke dalam ringkasan AI.
Merek AI-Narrated	Bagaimana platform seperti ChatGPT, Gemini, dan Bancxity menggambarkan merek Anda kepada pengguna.	Sintesis semua lapisan. Jawaban berfungsi sebagai “kebenaran” bagi dunia. Ini mengarah pada risiko misalignment dan distorsi yang tinggi.

Wawasan utama: AI merekonstruksi merek Anda dari semua lapisan yang dapat diakses. Narasi merek rekan penulis AI.

Berikut contoh konkret: Logo BNP Parisbas ‘dikontekstualisasikan dengan kebingungan.ai menggunakan papan “Logos Bird Logos Vol.01” Pinterest.

Dari cacat teknis hingga krisis merek

“Semantic Drift menggambarkan fenomena di mana pembagian teks yang dihasilkan dari materi pelajaran yang ditunjuk oleh prompt, menghasilkan kerusakan yang semakin meningkat dalam relevansi, koherensi, atau kebenaran.” – A., Hambro, E., Voita, E., & Cancedda, N. (2024). Tahu kapan harus berhenti: studi tentang penyimpangan semantik dalam generasi teks.

Ketika konten yang dihasilkan AI secara bertahap menyimpang dari pesan, makna, atau fakta yang dimaksudkan oleh merek Anda saat ini Anda tahu Anda berurusan dengan krisis drift merek. Ini dapat mengambil beberapa bentuk:

1. Factual Drift: Model dimulai sebagai faktual tetapi memperkenalkan ketidakakuratan saat percakapan berlangsung.
2. Niat melayang: Fakta dipertahankan, tetapi niat atau nuansa yang mendasari hilang, yang mengarah pada representasi atau kebingungan merek dengan pesaing.
3. Shadow Brand Drift: Pencarian bertenaga AI dapat memunculkan spesifikasi produk yang sudah ketinggalan zaman, kepemimpinan yang salah mengutip, atau mengungkapkan elemen yang hanya dimaksudkan untuk komunikasi internal.

Wawasan Kunci: Bahkan AI yang terlatih dengan baik dapat dengan cepat merusak kejelasan merek, konsistensi, dan kepercayaan jika tidak dikelola secara ketat.

Ini juga dapat menciptakan masalah keamanan siber. Netcraft menerbitkan sebuah penelitian yang menyimpulkan bahwa 1 dari 3 URL login yang dihasilkan AI dapat menyebabkan perangkap phishing. Antara fitur palsu dan halaman login yang cerdik, pemantauan adalah kuncinya!

Bagaimana Drift Merek AI Terungkap

LLMS menghasilkan teks secara berurutan, dengan setiap kata baru berdasarkan konteks sebelumnya. Tidak ada “rencana induk” untuk seluruh output, jadi drift melekat.

Sebagian besar penyimpangan faktual atau niat terjadi di awal output, menurut sebuah studi 2024 tentang penyimpangan semantik dalam pembuatan teks. Kesalahan diperparah dalam percakapan multi-giliran: Kesalahpahaman awal diamplifikasi dan jarang diperbaiki tanpa reset konteks (memulai percakapan baru misalnya).

Pemasar harus menyadari bahwa mereka menghadapi kerentanan kritis, diidentifikasi oleh para ahli terkemuka di meta dan antropik:

• Kehilangan koherensi: Ini bermanifestasi sebagai kejelasan yang berkurang, terganggu perkembangan logis, dan gangguan konsistensi diri dalam narasi.
• Hilangnya relevansi: Ini terjadi ketika konten menjadi jenuh dengan informasi yang tidak relevan atau berulang, mengencerkan pesan yang dimaksud.
• Kehilangan kebenaran: Ini ditandai dengan kemunculan detail atau pernyataan yang menyimpang dari fakta yang mapan dan pengetahuan dunia.
• Runtuhnya naratif: Ketika output AI digunakan sebagai data pelatihan baru, niat asli dapat berubah sepenuhnya.
• Risiko nol-klik: Dengan gambaran google AI menjadi default dalam pencarian, pengguna mungkin tidak pernah melihat konten resmi Anda. Mereka hanya akan mengandalkan versi AI yang disintesis dan berpotensi melayang.

Konten yang dihasilkan AI terdengar masuk akal dan on-brand tetapi dapat secara halus mendistorsi pesan, nilai, atau penentuan posisi Anda. Drift ini dapat mengikis ekuitas merek, merusak kepercayaan konsumen, dan berpotensi memperkenalkan risiko kepatuhan.

Driver hidden drift

Merek Shadow adalah jumlah aset digital internal, hak milik, atau sudah ketinggalan zaman yang telah diciptakan organisasi Anda tetapi tidak secara sengaja diekspos:

• Dokumen onboarding.
• Wiki internal.
• Presentasi lama.
• File pemberdayaan mitra.
• PDF Perekrutan.
• Dan informasi lain yang tidak dimaksudkan untuk konsumsi publik.

Jika ini dapat diakses secara online (bahkan terkubur), mereka “dapat dilatih” oleh LLMS. Jika online, ini adalah permainan yang adil untuk LLMS (bahkan jika Anda tidak pernah bermaksud untuk menjadi publik).

Aset bayangan sering kali tidak masuk akal. Bahan yang sudah ketinggalan zaman atau tidak konsisten dapat secara aktif membentuk jawaban yang dihasilkan AI, memperkenalkan penyimpangan naratif. Sebagian besar tim tidak melacak merek bayangan mereka, meninggalkan celah besar dalam pertahanan naratif mereka.

Dari drift ke distorsi: matriks risiko merek

Tipe drift	Risiko merek	Contoh skenario
Penyimpangan faktual	Pelanggaran kepatuhan, informasi yang salah, paparan hukum, kebingungan pelanggan.	AI mencantumkan fitur yang sudah ketinggalan zaman sebagai saat ini, menciptakan kemampuan produk, atau salah menanggapi klaim peraturan.
Niat melayang	Nilai misalignment, kehilangan kepercayaan, tujuan merek yang diencerkan, kerusakan reputasi.	Pesan keberlanjutan direduksi menjadi pidung “hijau” generik, atau nilai -nilai merek salah diartikan.
Shadow Brand Drift	Pembajakan naratif, paparan info rahasia atau sensitif, kebocoran pesaing, miskomunikasi internal.	Permukaan Dek Mitra Lama, merujuk aliansi masa lalu; Dokumen internal atau kutipan kepemimpinan go public.
Drift merek laten	Meme-ifikasi, ketidakcocokan nada, humor di luar merek, kehilangan otoritas.	AI mengadopsi sarkasme atau meme komunitas dalam ringkasan resmi, merusak nada profesional.
Runtuhnya naratif	Erosi cerita merek, kehilangan kontrol pesan, amplifikasi kesalahan.	Kesalahan yang dihasilkan AI diulang dan diperkuat karena mereka menjadi data pelatihan baru untuk output di masa depan.
Risiko nol-klik	Kehilangan titik kontak audiens, lalu lintas berkurang ke aset yang dimiliki, kurangnya konteks untuk cerita merek.	Tinjauan AI di mesin pencari menghadirkan ringkasan yang melayang, sehingga pengguna tidak pernah mencapai konten resmi Anda.

Mendapatkan kembali kontrol naratif merek

Anda harus mengaudit dan memetakan keempat lapisan merek:

• Merek yang dikenal: Pastikan semua aset resmi terkini, dapat diakses, dan secara semantik jelas. Buat “Canon Merek,” sumber fakta, pesan, dan posisi yang terpusat dan otoritatif, dioptimalkan untuk konsumsi AI.
• Merek Laten: Memantau UGC, forum komunitas, dan sinyal budaya; Gunakan Sosial Mendengarkan Tema yang muncul.
• Bayangan Merek: Lakukan audit reguler untuk mengidentifikasi dan mengamankan atau memperbarui dokumen internal, presentasi lama, dan file semi-publik.
• AI-Narrated Brand: Lacak bagaimana platform AI merangkum dan menyajikan merek Anda di seluruh pencarian, obrolan, dan penemuan. Menerapkan observabilitas LLM bersama dengan metode untuk mendeteksi ketika konten yang dihasilkan AI berbeda dari niat merek.

Pimpin narasi merek AI

Merek tidak lagi seperti yang Anda katakan, itu yang dikatakan AI (dan pelanggan Anda) tentang Anda. Di era pencarian generatif, kontrol naratif adalah disiplin lintas fungsi yang berkelanjutan.

Tim pemasaran harus secara aktif mengelola keempat lapisan, memiliki merek Shadow, dan mengukur penyimpangan semantik. Lacak bagaimana makna dan niat berkembang dalam output AI untuk menetapkan respons cepat terhadap narasi melayang yang benar, baik di AI maupun di alam liar.

Seperti Philip J. Armstrong, kepala GTM Insights & Analytics di SEMRUSH,, “Mengawasi drift merek melindungi reputasi merek Anda yang diperoleh dengan susah payah saat konsumen pindah ke AI untuk mengevaluasi produk dan layanan.”