Az online keresés megjelenése óta néhány marketinges, webmestere és keresőoptimalizálási szakértő megpróbálja kijátszani a rendszer szabályait, hogy igazságtalan előnyökhöz jusson—ezeket a gyakorlatokat Black Hat SEO-nak nevezik. Ezek a módszerek főként azért lettek ritkábbak, mert a Google több mint két évtizeden át fejlesztette algoritmusait az ilyen manipulációk felismerésére és büntetésére, így a hosszú távú előnyök elérése ma már valószínűtlen és költséges. Most az AI megjelenése új kihívásokat teremtett, és aranyásás kezdődött az AI által generált válaszok láthatóságának ellenőrzése érdekében, nem csak a keresési helyezések megszerzése céljából. Hasonlóan a Google korai napjaihoz, az AI-platformok jelenleg még nem rendelkeznek erős védelmekkel a manipuláció ellen. Például a munkakeresők kihasználták az AI-t az önéletrajzok szűrésénél, rejtett utasításokat beillesztve az önéletrajzokba—például láthatatlan szöveget, ami az AI-t arra utasította, hogy őket kivételes jelentkezőként jelölje meg—bár a tapasztaltabb toborzók ma már észrevehetik ezeket a trükköket. Ez a rejtett szöveghasználat visszhangzik a kezdeti Black Hat SEO technikákban, ahol kulcsszavakat vagy spamszerű linkeket rejtegettek. Ezen egyszerű trükkökön túl sokkal aggasztóbb a lehetőség, hogy a márkák ellen manipulálják az AI válaszokat „AI-mérgezés” révén. A rossz szándékú szereplők megfertőzhetik a nagy nyelvi modelleket (LLM) tanító adatokat, torzítva az összehasonlításokat vagy teljesen kizárva bizonyos márkákat, szándékosan kreált hallucinációkat szítva, amelyekhez a fogyasztók könnyen bíznak. Az Anthropic legújabb tanulmánya, az Egyesült Királyság AI-biztonsági intézetével és az Alan Turing Intézettel közösen, rávilágított, milyen könnyen történhet az AI mérgezése: már 250 rosszindulatú dokumentum beszennyezése a tanulási adatokat „hátsó ajtókat” hozhat létre egy LLM-ben, lehetővé téve a rosszindulatú szereplőknek, hogy hamis vagy torz válaszokat váltanak ki. A korábbi, tömeges csaló tartalmakra alapuló SEO manipulációktól eltérően, a támadók a mesterséges intelligenciát úgy mérgezik, hogy rejtett triggereket – például bizonyos szavakat, amelyek hamis információra utalnak – közvetlenül a tanulási folyamatba építik. Ezekre a trigger-ekre adott válaszok a mesterséges intelligencia által manipulált tartalmat adják, amely tovább erősödik a felhasználói interakciók révén. Míg egy extrém állítást (például „a hold sajtból készül”) az AI-nek nehéz meggyőzni, sokkal inkább kivitelezhető és veszélyes az olyan finomabb téves információk szándékos bejuttatása, amelyek károsak lehetnek egy márka hírnevére vagy termékinformációira. Bár sok mind ez jelenleg még elméleti szinten van, és aktívan vizsgálják a módszereket, a Black Hat-ek és a kiberbűnözők valószínűleg kísérleteznek ezekkel a technikákkal. Az AI mérgezés felismerése és kezelése kihívás, mivel a tanulási adatbázisok hatalmasak és a hatalmas internetes tartalmakból származnak.

Miután a rosszindulatú adatok beépültek egy modellbe, azok eltávolítása vagy kijavítása nem mindig világos—nagy márkák esetében hiányozhat a befolyásuk ahhoz, hogy az AI-fejlesztőket, például az OpenAI-t vagy az Anthropic-ot arra ösztönözzék, lépjenek. Ellenállás és védekezés érdekében az éberség kulcsfontosságú. A márkáknak rendszeresen ellenőrizniük kell az AI-kimeneteket gyanús vagy káros válaszok után, és nyomon kell követniük az AI által irányított forgalmi mintákat anomáliákért. Aktív márkavédelem a felhasználók által generált tartalmak campusi felületein—közösségi oldalakon, fórumokon, értékeléseknél—elengedhetetlen, hogy még időben kiszűrjék és kezeljék a félrevezető tartalmakat, mielőtt azok kritikus tömeget érnek el. A megelőzés továbbra is a legjobb védelem, amíg az AI rendszerek nem fejlesztenek ki erősebb védelmi mechanizmusokat. Fontos hangsúlyozni, hogy ezeket a manipulációs technikákat nem szabad saját reklámkampányokra vagy önpropáshoz felhasználni. Bár egyesek jogszerűnek tartanák például az AI mérgezés alkalmazását saját márka láthatóságának növelése érdekében—akárcsak a korai SEO trükkök esetében—a történelem bizonyította, hogy ilyen rövidítések végül súlyos büntetéseket, rangsorvesztést és reputációs károkat hoznak, ahogy a felismerés és szankcionálás beérkezik. Az LLM-ekben szűrők és tiltólisták vannak, amelyek célja a rosszindulatú tartalom kizárása, de ezek reagálók és kezdetlegesek. Ehelyett a márkáknak arra kell összpontosítaniuk, hogy őszinte, alaposan és tényalapúan kutatott tartalmat készítsenek, mely megfelel a felhasználói kérdések hatékony megválaszolásának—„ kérdezésre való építés”—természetes módon szerezve AI-alapú idézeteket és fenntartva hitelességüket. Összegzésként az AI-mérgezés jelentős és közvetlen fenyegetést jelent a márka hírnevére és láthatóságára az egyre fejlődő AI világban. Bár az AI védekezései idővel fejlődnek, a márkáknak folyamatosan figyelniük kell az AI-val való interakciókat, és korán kezelniük az álhíreket. Az etikus módon történő manipuláció nemcsak kockázatos, hanem könnyen visszaüthet. A sikert ebben az úttörő AI-korszakban azzal lehet elérni, ha hiteles, megbízható tartalommal töltjük fel az AI-t, amely bizalmat és idézeteket érdemel. Az elővigyázatosság mindig hasznos: a márkád AI jelenlétének mai megőrzése megalapozza, hogy sikerrel járj a jövőben. További Források: - Márkád online pozíciójának irányítása SEO-val - Hogyan változtatta meg a digitális a márkázást - SEO az AI korszakában