Een klant die op basis van een fout antwoord voor een gesloten deur staat, komt niet terug om te vragen hoe dat kon. Fouten in AI-antwoorden kosten stilletjes klanten.
AI geeft verkeerde informatie over je bedrijf om drie redenen: er staat ergens nog iets ouds dat nooit is opgeruimd, twee bronnen spreken elkaar tegen en het systeem kiest de verkeerde, of de informatie ontbreekt helemaal en het systeem vult het gat op met wat gebruikelijk is in jouw vak. Die derde is de gevaarlijkste, want dan klinkt het antwoord heel stellig.
Een oude vermelding in een bedrijvengids, een verhuisbericht dat nooit is doorgevoerd, een dienstenpagina uit 2019 die nog online staat omdat niemand hem kon vinden in het beheersysteem.
Een AI-systeem weet niet dat iets oud is als er geen datum bij staat en er niets is dat het tegenspreekt. Het leest het gewoon als feit.
Je website zegt dat je op zaterdag open bent, je Google-profiel zegt van niet. Je site noemt je "Van Dijk Installatietechniek", de Kamer van Koophandel kent je als "Van Dijk Installatietechniek B.V." en in een gids sta je als "Installatiebedrijf van Dijk".
Een mens ziet dat dit hetzelfde bedrijf is. Een systeem moet daarover beslissen, en soms beslist het verkeerd: het splitst je in twee bedrijven of het kiest de verkeerde gegevens.
Dit is ook de reden dat consistentie zwaarder telt dan volledigheid. Drie plekken die precies hetzelfde zeggen zijn meer waard dan zes plekken die het onderling oneens zijn.
Dit is de vervelendste. Staat er nergens wat je voorrijkosten zijn, of wat je werkgebied is, of of je 's avonds bereikbaar bent, dan kan een systeem dat gat opvullen met wat gebruikelijk is in jouw vak.
Het resultaat is een antwoord dat klopt voor de branche en niet voor jou. De klant hoort een bedrag of een straal die jij nooit genoemd hebt, en rekent daarop.
In onze scans staat bij 34% van de gemeten websites nergens een prijs of prijsindicatie, en bij 59% staat nergens wanneer je terugbelt. Dat zijn precies de gaten die ingevuld worden met een aanname.
Een fout antwoord merk je zelden zelf. De klant belt niet om te melden dat de informatie niet klopte; hij belt het volgende bedrijf. Daarom is zelf testen de enige manier om dit te ontdekken.
Niet rechtstreeks, en dat is precies het punt. Er is geen redactie die je kunt bellen. Je corrigeert de bronnen waaruit het antwoord wordt opgebouwd: je eigen website eerst, daarna je vermeldingen elders.
Deels. Een model dat een gat opvult met iets aannemelijks doet inderdaad wat men hallucineren noemt. Maar in de meeste gevallen die wij zien is het antwoord niet verzonnen: het is een letterlijke weergave van iets ouds dat nog ergens online staat.
Wij meten of AI iets wéét over een bedrijf en of het bedrijf genoemd wordt, niet systematisch of elk feit klopt. Een betrouwbaar percentage over onjuistheden hebben we dus niet, en dan noemen we er ook geen.
We houden drie dingen uit elkaar: wat een externe partij heeft vastgesteld (bron), wat wij zelf hebben gemeten (observatie) en wat wij daaruit afleiden (interpretatie).
De AI Visibility Check stelt acht echte klantvragen aan AI over jouw vak en jouw plaats, en doet daarnaast 89 controles op je website. Je ziet binnen een halve minuut of je genoemd wordt, wat AI over je weet en wat er ontbreekt.