Siden internettbasert søk ble vanlig, har noen markedsførere, webmastere og SEO-fagfolk forsøkt å jukse systemet for å oppnå urettferdige fordeler – praksiser kjent som Black Hat SEO. Disse taktikkene har blitt mindre vanlige hovedsakelig fordi Google har brukt over et tiår på å forbedre algoritmene for å oppdage og straffe slik manipulasjon, noe som gjør langsiktige gevinster usannsynlige og kostbare. Nå har fremveksten av kunstig intelligens skapt en ny grense, som har utløst et gullrush for å kontrollere synligheten i AI-genererte svar i stedet for bare i søke rangeringer. Liknende Google-ens dager mangler AI-plattformer i dag robuste beskyttelser mot manipulasjon. For eksempel har jobbsøkere utnyttet AI-basert CV-skjerming ved å sette inn skjulte instruksjoner i CV-er – som usynlig tekst som forteller AI å merke dem som eksepsjonelle kandidater – selv om smarte rekrutterere nå kan oppdage slike triks. Denne bruken av skjult tekst minner om tidlige Black Hat SEO-teknikker som skjulte nøkkelord eller spamlenker. Men utover disse enkle hackene er langt mer bekymringsfullt muligheten for å manipulere AI-respondere om merkevarer gjennom “AI-forgiftning”. Dårlige aktører kan korrumpere store språkmodellers (LLM) treningsdata for å forvrenge AI-sammenligninger eller utelukke visse merker helt, og dermed skape bevisst utformede hallusinasjoner som forbrukere har lett for å stole på. En nylig studie av Anthropic, i samarbeid med UK AI Security Institute og Alan Turing Institute, viste hvor alarmerende enkelt det er å forgifte AI: Å forurense treningsdata med så få som 250 ondsinnede dokumenter kan skape “bakdører” i en LLM, som gjør det mulig for onde aktører å utløse falske eller partiske svar. I motsetning til tidligere SEO-manipulasjoner som baserte seg på masse falsk innhold, manipulerer angripere AI ved å legge inn skjulte triggere – som spesifikke ord knyttet til falsk informasjon – direkte i treningsprosessen. Når disse triggerne aktiveres, genererer AI manipulerte svar, som ytterligere forsterker seg gjennom brukerinteraksjoner. Mens en ekstrem løgn (f. eks. “månen er laget av ost”) er vanskelig å overbevise AI om, er mer subtile feilinformasjoner som skader et merkenes omdømme eller produkts informasjonsintegritet fullt mulig og farlig. Selv om mye av dette fortsatt er teoretisk og under aktiv utforskning, vil Black Hats og cyberkriminelle sannsynligvis eksperimentere med slike teknikker.

Å oppdage og motarbeide AI-forgiftning er utfordrende fordi treningsdatasett er enorme og hentet fra et bredt utvalg av internettinnhold. Når skadelig data først er integrert i en modell, er det uklart hvordan man skal fjerne eller korrigere den – store merker har kanskje ikke nok innflytelse til å få AI-utviklere som OpenAI eller Anthropic til å gripe inn. For å beskytte seg mot denne trusselen er årvåkenhet avgjørende. Merker bør jevnlig teste AI-utsagn for mistenkelige eller skadelige svar og overvåke AI-referansetrafikk for avvik. Proaktiv overvåking av brukergenerert innhold som sosiale medier, forum og anmeldelser er viktig for å oppdage og håndtere villedende innhold før det når kritisk masse. Forebygging er fortsatt den beste forsvarsmekanismen til AI-systemer utvikler sterkere beskyttelser. Det er viktig å ikke misforstå disse manipulasjonsteknikkene som muligheter for selvpromotering. Mens noen hevder at bruk av AI-forgiftning for å øke egen merkevare-synlighet kan forsvares – likt early SEO-rasjonaliseringer – viser historien at slike snarveier fører til alvorlige straffer, tapte rangeringer og skadet omdømme når oppdagelse og håndheving inntreffer. LLM-er har filter og svarte lister som skal ekskludere ondsinnet innhold, men disse er reaksjonsbaserte og ikke perfekte. I stedet bør merker fokusere på å produsere ærlig, godt undersøkt og faktabasert innhold optimalisert for å besvare brukerspørsmål effektivt – “bygge for å spørre” – for å opparbeide AI-siteringer og opprettholde troverdigheten på en naturlig måte. Kort oppsummert utgjør AI-forgiftning en klar og tilstedeværende trussel mot merkevarers omdømme og synlighet i det stadig utviklende AI-landskapet. Mens AI-forsvar forbedres over tid, må merker forbli årvåkne, overvåke AI-interaksjoner tett og motarbeide feilinformasjon tidlig. Å prøve å manipulere AI-utsagn på en uetisk måte er en risikofylt strategi som kan slå tilbake katastrofalt. For å lykkes i denne banebrytende AI-æraen bør man gi AI troverdig, autoritativt innhold som fortjener tillit og sitater. Varsko er vel forberedt: Å beskytte merkevarens AI-tilstedeværelse i dag legger grunnlaget for suksess i morgen. Flere ressurser: - Kontrollere merkevarens posisjon på nettet med SEO - Hvordan digitalisering har endret merkevarebygging - SEO i AI-ånden