विचार नेता
AI द्वारा ब्रांड की विकृत प्रस्तुति से सुरक्षा के लिए उद्यमों में नई कार्य-पद्धति की ज़रूरत
Unite.AI को Google पर अपने पसंदीदा स्रोतों में जोड़ें
AI-संचालित दुष्प्रचार, ब्रांड की प्रतिष्ठा के लिए गंभीर खतरा है। जानबूझकर किए गए हमले समस्या का केवल एक पहलू हैं। AI प्रणालियाँ पुरानी जानकारी पर भरोसा करके, किसी व्यवसाय को दूसरी कंपनी समझकर या बिना आधार के दावे करके भी उसका गलत चित्र पेश कर सकती हैं।
कई वर्षों तक कंटेंट मार्केटिंग उद्योग—जिसमें Skyword भी शामिल है—ने सामग्री की मात्रा पर ज़रूरत से ज़्यादा ज़ोर दिया। हमने ब्रांडों को अधिक सामग्री प्रकाशित करने में मदद की, लेकिन अक्सर उस सामग्री से यह स्पष्ट नहीं हो पाता था कि उनका व्यवसाय दूसरों से अलग कैसे है। AI खोज के कारण इन कमियों को नज़रअंदाज़ करना और मुश्किल हो गया है।
खरीदार अब किसी कंपनी की वेबसाइट पर जाए बिना ही उसके बारे में राय बना लेते हैं। SparkToro के अनुसार, जनवरी से अप्रैल 2026 के दौरान अमेरिका में Google पर की गई 68% खोजों के बाद किसी लिंक पर क्लिक नहीं किया गया, हालाँकि इस आँकड़े में AI से मिले जवाबों के अलावा अन्य मामले भी शामिल हैं। Dynata द्वारा कराए गए 1,000 अमेरिकी वयस्कों के Skyword के उपभोक्ता सर्वेक्षण में पाया गया कि पूर्णकालिक नौकरी करने वाले 46% अमेरिकियों ने मुख्य रूप से AI से मिली जानकारी के आधार पर कोई बड़ी खरीदारी की या कोई अहम निर्णय लिया। सभी उत्तरदाताओं में से 47% ने AI द्वारा किसी ब्रांड के बारे में दी गई जानकारी के आधार पर कोई महत्वपूर्ण कदम उठाया, जैसे खरीदारी न करना।
अगर किसी खरीदार की पहली छाप AI के गलत जवाब से बनती है, तो शायद आपकी कंपनी को उसे सुधारने का मौका ही न मिले।
केवल संकट-संचार योजना पर्याप्त नहीं है। हर उद्यम में किसी ऐसे व्यक्ति की ज़रूरत है जो इन सवालों की ज़िम्मेदारी ले: AI प्रणालियाँ हमारे बारे में क्या कह रही हैं, क्या वह सही है, और हम इस बारे में क्या करने जा रहे हैं? इस ज़िम्मेदारी के लिए नेतृत्व, समर्पित बजट और विभिन्न विभागों के बीच समन्वय आवश्यक है।
ब्रांडों के बीच अंतर पहचानना क्यों हुआ अधिक कठिन
खोज में ऊँची रैंक पाने और प्रकाशन की नियमितता बनाए रखने के दबाव ने टीमों को प्रतिस्पर्धियों जैसे ही विषयों पर सामग्री बनाने में बहुत दक्ष बना दिया। अक्सर वे उन नज़रियों को नज़रअंदाज़ कर गईं, जिन्हें सामने लाने की क्षमता केवल उनके अपने संगठन के पास थी।
कई उद्यमी ब्रांड अब अलग-अलग लोगो के तहत एक जैसी सलाह देते हैं। Skyword में हम इसे “सामान्यीकृत विशेषज्ञता” कहते हैं। यह जानकारी सही हो सकती है, लेकिन इससे खरीदारों को एक कंपनी को दूसरी पर तरजीह देने की कोई खास वजह नहीं मिलती।
AI के जवाब प्रशिक्षण के दौरान सीखी गई जानकारी और—जहाँ पुनर्प्राप्ति का इस्तेमाल होता है—जवाब तैयार करने के लिए जुटाए गए बाहरी स्रोतों पर आधारित हो सकते हैं। कोई पृष्ठ प्रकाशित करने से मॉडल को तुरंत नए तथ्य नहीं सिखाए जा सकते, न ही इससे जानकारी की पुनर्प्राप्ति या उद्धरण की गारंटी मिलती है। सामान्य सामग्री में ऐसी विशिष्ट जानकारी बहुत कम होती है, जिसे आपके ब्रांड से जोड़ा जा सके।
लेकिन अलग पहचान का अभाव और गलत जवाब—ये दो अलग समस्याएँ हैं। किसी ब्रांड का सटीक वर्णन किया जा सकता है, फिर भी वह दूसरों से अलग न दिखे। इसी तरह, कोई ब्रांड विशिष्ट हो सकता है, लेकिन उसका गलत वर्णन किया जा सकता है।
उद्यम-स्तरीय दृष्टिकोण में स्पष्ट ब्रांड-पहचान के साथ तथ्य सत्यापित करने, जवाबों की जाँच करने और त्रुटियाँ सुधारने की प्रणालियाँ भी होनी चाहिए।
ब्रांड सुरक्षा के लिए उद्यम-स्तरीय कार्य-संचालन मॉडल
साइबर सुरक्षा एक उपयोगी मिसाल है। प्रभावी बचाव के लिए विशेषज्ञ टीमें, कार्यकारी निगरानी, समर्पित निवेश और पूरे व्यवसाय में स्पष्ट ज़िम्मेदारियाँ ज़रूरी हैं। AI द्वारा ब्रांड की विकृत प्रस्तुति से सुरक्षा के लिए भी इसी तरह के समन्वय की आवश्यकता है।
मुख्य विपणन अधिकारी (CMO) इस पहल का नेतृत्व कर सकते हैं। इसके लिए कार्यकारी स्तर का स्पष्ट आदेश और विपणन, प्रौद्योगिकी, उत्पाद, कानूनी मामलों, संचार तथा सुरक्षा विभागों में तय ज़िम्मेदारियाँ होनी चाहिए। इस जोखिम को उद्यम के जोखिम रजिस्टर में शामिल किया जाना चाहिए और निगरानी, सत्यापित जानकारी को अद्यतन रखने तथा घटनाओं पर प्रतिक्रिया देने के लिए धन आवंटित होना चाहिए।
Gartner का अनुमान है कि 2027 तक 50% उद्यम दुष्प्रचार-सुरक्षा उत्पादों या सेवाओं और TrustOps रणनीतियों में निवेश करेंगे। TrustOps में गलत सूचना, हानिकारक जुड़ाव और भ्रामक सामग्री से निपटने के लिए लोगों, प्रक्रियाओं और तकनीकों को एक साथ लाया जाता है।
यह एक उपयोगी शुरुआती कदम है। ब्रांड पर भरोसा बनाए रखने के लिए विभागों के बीच समन्वय और ऐसा कंटेंट ढाँचा आवश्यक है, जिससे अहम दावों का सत्यापन आसान हो।
Skyword में हम यह परखने के लिए एक रूपरेखा बना रहे हैं कि AI के जवाब किसी ब्रांड की विशिष्ट विशेषज्ञता को कितनी निष्ठा से दर्शाते हैं। हमारी प्रारंभिक परिकल्पना है कि सटीक और मौलिक जानकारी का अधिक सशक्त भंडार कुछ अशुद्धियों का मुकाबला करने में मदद कर सकता है। इस संबंध की जाँच करना अभी बाकी है।
सामान्यीकृत विशेषज्ञता पर अधिक सामग्री प्रकाशित करने से खरीदारों या AI प्रणालियों को आपके व्यवसाय के बारे में जानने के लिए बहुत कम नई जानकारी मिलती है।
ब्रांडों को यह पहचानना होगा कि खरीदारों को ऐसी कौन-सी जानकारी कहीं और नहीं मिल सकती: अनुत्तरित प्रश्न, विशिष्ट डेटा से मिले निष्कर्ष और अनुभव पर आधारित नज़रिए। लक्ष्य अपनी विशेषज्ञता को स्पष्ट, उपयोगी और सत्यापन योग्य बनाना है।
अपनी श्रेणी में प्राधिकार स्थापित करने के लिए ज़रूरी हैं:
- अलग पहचान वाला संदेश और सभी माध्यमों पर एकसमान ब्रांड पहचान
- सबूतों से समर्थित स्पष्ट नज़रिया
- मौलिक शोध और विशिष्ट डेटा
- दस्तावेज़ों से प्रमाणित विशेषज्ञता वाले नामित लेखक
इस जानकारी को अद्यतन रखने से खरीदारों और AI प्रणालियों को परामर्श के लिए बेहतर स्रोत मिलते हैं। इससे सही जवाबों की गारंटी नहीं मिलती और न ही जानबूझकर किए गए हमलों को रोका जा सकता है।
इस काम के लिए कीवर्ड अनुकूलन से आगे के कौशल चाहिए: शोध की रूपरेखा बनाना, आंतरिक विशेषज्ञों के साक्षात्कार लेना और सामग्री को इस तरह व्यवस्थित करना कि दावे, स्रोत और लेखकीय जानकारी स्पष्ट हों।
ट्रैफ़िक और सहभागिता अब भी मायने रखते हैं। टीमों को यह भी जाँचना होगा कि AI उत्पाद की क्षमताओं का सटीक वर्णन करता है या नहीं, दावों को विश्वसनीय स्रोतों से पुष्ट करता है या नहीं और उचित कारणों से ब्रांड की सिफ़ारिश करता है या नहीं। केवल दृश्यता और उद्धरणों की संख्या से इन सवालों के जवाब नहीं मिल सकते।
दीर्घकालिक ब्रांड संरक्षण के लिए चार परिचालन क्षमताएँ भी आवश्यक हैं:
- सत्यापित स्रोत संबंधी जानकारी: कंपनी और उत्पाद से जुड़े अहम तथ्यों के सुलभ रिकॉर्ड रखें। इन रिकॉर्ड में सहायक प्रमाण, ज़िम्मेदार व्यक्तियों के नाम और समीक्षा की तारीखें शामिल हों। स्पष्ट स्रोत-निर्देशन से किसी दावे का पता लगाने में मदद मिलती है; इससे यह साबित नहीं होता कि दावा सच है।
- निरंतर AI निगरानी: विभिन्न प्रणालियों में प्रासंगिक सवालों और उनके बाद होने वाली बातचीत की जाँच करें। प्रॉम्प्ट, तारीखें, जवाब और उद्धृत स्रोत दर्ज करें। ये प्रणाली के व्यवहार के नमूने हैं, खरीदारों की वास्तविक खोजों का रिकॉर्ड नहीं।
- कंपनी की सुसंगत जानकारी: कंपनी के अपने और प्रासंगिक तृतीय-पक्ष स्रोतों में उत्पाद का विवरण, कंपनी के संबंध और नीतियाँ अद्यतन रखें। सुधार प्रकाशित करने से मॉडल का प्रशिक्षण डेटा तुरंत अपडेट नहीं होता और न ही यह गारंटी मिलती है कि वह जानकारी खोजकर सामने लाएगा।
- निर्धारित प्रतिक्रिया प्रक्रिया: मार्केटिंग, उत्पाद, कानूनी, संचार और सुरक्षा विभागों में मुद्दों को आगे बढ़ाने के लिए स्पष्ट सीमाएँ तय करें। त्रुटियों की गंभीरता, उनके दोहराए जाने और जाँच तथा समाधान में लगने वाले समय पर नज़र रखें।
उदाहरण के लिए, यदि AI का कोई जवाब आपके सॉफ़्टवेयर में ऐसी क्षमता बताता है जिसे बंद कर दिया गया है, तो उत्पाद टीम से त्रुटि की पुष्टि करें, उसके स्रोतों की जाँच करें और पुराने दस्तावेज़ों को सुधारें। ज़रूरत पड़ने पर तृतीय पक्षों से सुधार का अनुरोध करें और जहाँ उपलब्ध हों, वहाँ प्लेटफ़ॉर्म के रिपोर्टिंग माध्यमों का उपयोग करें; फिर दोबारा जाँच करें। AI एप्लिकेशन बनाने वाले डेवलपरों को स्रोतों और त्रुटियों का पता लगाने की पर्याप्त व्यवस्था करनी चाहिए, ताकि ऐसी जाँच में मदद मिल सके।
CMO इस प्रयास का नेतृत्व कर सकता है, लेकिन इसकी ज़िम्मेदारी पूरे व्यवसाय में साझा होनी चाहिए। नेतृत्व को ज़िम्मेदारियाँ तय करनी होंगी, इस काम के लिए धन उपलब्ध कराना होगा और अनसुलझे जोखिमों की समीक्षा करनी होगी। ब्रांड AI के हर जवाब को नियंत्रित नहीं कर सकते। लेकिन वे अपनी जानकारी की ज़िम्मेदारी ले सकते हैं और त्रुटियों का पता लगाने तथा उन्हें दूर करने के लिए एक ऐसी प्रक्रिया बना सकते हैं जिसे बार-बार अपनाया जा सके। इसी से ब्रांड संरक्षण कंपनी-व्यापी अनुशासन बनता है।
