Es wurde viel darüber geschrieben, wie KI die PR-Praxis verändern wird, von schnelleren und tieferen Erkenntnissen bis hin zu Nullkosten für die Content-Produktion. Aber wir fangen gerade erst an zu hören chatgpt-ai”>Marken, die ihre Besorgnis zum Ausdruck bringen darüber, was das größte Einflusspotenzial der KI auf die Öffentlichkeitsarbeit sein könnte, und das ist das Potenzial für Veränderungen im menschlichen Verhalten. KI könnte die Art und Weise, wie Menschen Medien, Nachrichten, Informationen, Inhalte und Marken erleben, grundlegend verändern.

Bei vielen Menschen ist der Wandel hin zur KI als Schiedsrichter für den Ruf einer Marke im Gange google.html”>Wählen Sie „Antwortmaschinen“-Apps wie Perplexity gegenüber der Google-Suche. Bald werden diese Antwortmaschinen und persönlichen Assistenten-KIs nicht nur in unseren Webbrowsern und auf unseren Geräten auftauchen apple-google-ai-iphone.html”>Telefoneaber in unserem Häuserunser Autos und sogar auf unserem Gesichter.

Da die Nutzung von Antwortmaschinen immer mehr in Richtung einer kritischen Masse wächst, könnte KI bald die erste Anlaufstelle sein, an die sich Ihre Zielgruppen wenden, um Fragen zu Ihrer Kategorie, Marke, Ihrem Unternehmen und Ihren Führungskräften zu beantworten. Ihre Zielkunden werden KI um Empfehlungen zu Produkten und Dienstleistungen wie Ihrem und denen Ihrer Mitbewerber bitten. Was KI-Systeme über Ihre Marke sagen, ist wichtig.

Das Potenzial für Reputationseffekte beschränkt sich nicht nur auf B2C-Marken. In einer Pew-Recherche vom Februar Studie20 % der erwerbstätigen US-Amerikaner gaben an, dass sie ChatGPT für Aufgaben am Arbeitsplatz genutzt haben, was einem Anstieg um fast das Doppelte gegenüber Juli entspricht. Bald könnten KI-Assistenten bei der Arbeit die Entscheidungsfindung von B2B-Käufern vereinfachen, von einem komplizierten Durcheinander eines Flussdiagramms bis hin zu „Fragen“. Antwort. Kaufen.”

Um den Markenruf in einer KI-Welt zu schützen und zu stärken, müssen Unternehmens- und Markenkommunikationsleiter damit beginnen, KI-gestützte Antwortmaschinen und die ihnen zugrunde liegenden großen Sprachmodelle zu überwachen und zu beeinflussen.

Überwachung der Markenreputation in KI

Wie Managementlegende Peter Drucker sagte: „Wenn man es nicht messen kann, kann man es nicht verwalten.“ Kommunikatoren benötigen Tools zur Überwachung markenrelevanter Schlüsselwörter über Antwortmaschinen hinweg im Kern des PR-Tech-Stacks sowie Tools zur Überwachung von Earned Media und Social Media.

Kommunikatoren sollten die KI-Antwort-Engines aller großen Anbieter nicht nur auf den Markennamen, sondern auch auf die Produkte, Dienstleistungen, Führungskräfte und Wettbewerber des Unternehmens sowie auf relevante Kategorieschlüsselwörter überwachen, indem sie Best Practices aus der Nachverfolgung verdienter Einnahmen und sozialer Medien adaptieren. Genauigkeit und Positivität bei KI-Antworten auf Anfragen zu Ihrer Marke fördern die Kaufbereitschaft Ihrer Produkte und Dienstleistungen. Die Einbeziehung Ihrer Marke in KI-Antworten auf Fragen auf Kategorieebene schafft außerdem Bekanntheit und Wettbewerbsvorteile.

Die Ergebnisse der Überwachung der Antwortmaschine ermöglichen es Kommunikatoren, sinnvolle Ziele für die Verbesserung der KI-Reputation festzulegen und den Fortschritt im Vergleich zu diesen Zielen im Laufe der Zeit zu verfolgen.

Verwalten der Markenreputation in KI

Ebenso wie der Ruf einer Marke in Earned und Social Media kann auch der Ruf in der KI nicht gekauft werden. Antwort-Engines und LLMs können nicht bearbeitet werden. Reputation muss durch Einfluss erlangt werden, was das KI-Reputationsmanagement zur nächsten Herausforderung in der Öffentlichkeitsarbeit macht.

Da Antwortmaschinen und die ihnen zugrunde liegenden LLMs zu einem großen Teil durch das Crawlen des öffentlichen Internets gespeist werden, sollten Marken ihre Reputation im Internet gezielter denn je verwalten, mit dem Ziel, KI-Antwortmaschinen positiv zu beeinflussen.

Earned Media spielt in der LLM-Schulung ebenso eine wichtige Rolle wie bei der Suchmaschinenoptimierung, und Unternehmen wie Apple sind aktiv dabei Erkundung von Deals mit Nachrichtenverlegern Artikel zu lizenzieren, um ihre Modelle zu trainieren. Eines der größten Probleme bei LLMs besteht darin, dass sie ein statisches Bild der Welt zum Zeitpunkt ihrer Ausbildung darstellen. Dies ändert sich schnell, da Antwort-Engines wie Microsoft Copilot und Perplexity Echtzeitnachrichten in Antworten integriert haben, während Elon Musks Grok AI Echtzeitdaten von X nutzt.

Eigene Medien wie Markenwebsites, Nachrichtenredaktionen, Investorenzentren und Blogs versorgen alle LLMs, einschließlich solcher mit Echtzeitfunktionen wie Microsoft Copilot. Die EEAT-Prinzipien von Google – Erfahrung, Fachwissen, Autorität und Vertrauenswürdigkeit – gelten für die Optimierung eigener Medien für LLMs auf die gleiche Weise wie für die Suchmaschinenoptimierung. Ein November 2023 wissenschaftliche Studie zum Thema „generative Engine-Optimierung“ oder GEO – wie SEO, manchmal auch „generative KI-Optimierung“ GAIO oder „LLM-Optimierung“ LLMO genannt – schlägt drei Maßnahmen vor, um den Markeneindruck in LLM-Antworten um durchschnittlich 30 % zu verbessern: Hinzufügen relevanter Statistiken, Einbinden von Zitaten von anerkannten Experten und unter Berufung auf zuverlässige Quellen. Jeder Kommunikator sollte einen neuen Blick auf seinen Unternehmens-Newsroom, Blog, Investor Center und seine Website werfen und dabei die Frage beantworten: „Welche Fragen beantworte ich, die ein LLM aufgreifen und verwenden könnte?“

Auch soziale Medien haben einen erheblichen Einfluss auf LLMs, weshalb es für Marken unerlässlich ist, einzelne Führungskräfte, Fachexperten und Vordenker zu aktivieren, um an relevanten Social-Media-Diskussionen teilzunehmen, die von LLMs nach Schulungsdaten durchsucht werden. Ein Paradebeispiel für die Möglichkeiten sozialer Medien ist Reddit. Wir wissen bereits, dass die Abkürzung zur Suche nach maßgeblichen, fachkundigen, erfahrenen und vertrauenswürdigen Inhalten im Internet darin besteht, Ihrer Google-Suche das Wort „Reddit“ hinzuzufügen. Das ist wahrscheinlich der Grund, warum Google jährlich 60 Millionen US-Dollar dafür ausgibt Lizenzieren Sie die Inhalte von Reddit, um seine KI-Modelle zu trainieren. Über die Aktivierung von Mitarbeitern hinaus können Marken LLMs gestalten, indem sie Stakeholder zu Fürsprechern machen, von einzelnen Kunden und Markenfans bis hin zu externen Experten und vertrauenswürdigen Influencern.

Wikipedia-Engagement war lange Zeit ein riskantes Unterfangen für Marken, aber da Wikipedia eine Hauptquelle für LLM-Trainingsdaten ist, ist jetzt ein guter Zeitpunkt für Kommunikatoren, einen neuen Blick darauf zu werfen, wie ihre Marke auf der Plattform erscheint. Sie sollten auch Maßnahmen ergreifen, indem sie die Redakteure über die Diskussionsseiten relevanter Artikel einbeziehen und dabei dem folgen Wikipedia einfacher und einfacher Leitfaden zu Interessenkonflikten.

Programmatische Ansätze, die auf ML-Konzepten wie In-Context-Learning und Reinforcement Learning aus menschlichem Feedback basieren, nehmen als Ergänzung und Erweiterung zu den anderen vier Strategien zur Beeinflussung von LLMs im Namen von Marken Gestalt an. Bis zum Ende dieses und im nächsten Jahr werden gewaltige Innovationen auf den Markt kommen.

Brian Snyder ist Global President of Digital bei Axicom.

Diese Geschichte erschien zuerst am PRWeek USA