- What happened with Hershey Park’s AI Overview misinformation? Google’s AI Overview incorrectly stated that Hershey Park’s Wild Mouse ride was closing based on a Reddit user’s hypothetical five-year plan, treating fan speculation as official company information and confusing potential visitors.
- Why does AI struggle with context in search results? AI systems excel at finding relevant keywords but fail to understand context clues like satire, speculation, authority, and intent — similar to a research assistant who finds matching information without applying common sense to verify its credibility or accuracy.
- What are the four main causes of AI Overview inaccuracies? AI Overviews fail due to inability to recognize satire or sarcasm, confusion between official announcements and speculation, presentation of outdated information as current facts, and filling data voids with irrelevant content when limited authoritative sources exist.
- How can businesses protect their brand from AI misinformation? Companies should create comprehensive authoritative content with clear language and timestamps, monitor AI-generated narratives about their brand through alerts and regular testing, establish credibility across multiple platforms, and publish official statements to counter false information.
- Why is Google showing more AI Overviews despite accuracy issues? Google faces competitive pressure from ChatGPT, Perplexity, and other AI tools as users increasingly expect immediate AI-powered answers rather than clicking through search results — creating tension between providing comprehensive responses and maintaining accuracy for edge cases.
Como todas as melhores histórias de 2025, esta começa com uma publicação em um grupo do Facebook.
Sou um orgulhoso frequentador assíduo do Hershey Park e obtive muitas informações úteis (e algumas fofocas interessantes) em alguns grupos do Facebook. Ultimamente, tem havido rumores de que uma atração de longa data, a Wild Mouse, será fechada no final do verão. A prova? Uma captura de tela do Google mostrando a confirmação na Visão geral da IA de que a atração estava fechando.
Como alguém que acompanha de perto os resultados de pesquisa, já vi muitas coisas estranhas nas visões gerais de IA, então dei uma olhada mais de perto.
A fonte de informações do plano quinquenal mencionada na visão geral da IA foi um comunicado de imprensa da Hershey? Uma postagem social do parque? Um artigo de notícias?
Não exatamente - ele foi derivado inteiramente do TheShaiv, um usuário do Reddit que iniciou um tópico descrevendo seu conceito do que poderia ser o plano de cinco anos do Hershey Park. Sim, um plano hipotético de 5 anos de um usuário aleatório (e muito criativo) do Reddit.
Google’s intent with serving an AI overview is clear: they want to drive better user experience by providing instant answers. But when things are just slightly off, you end up with a random Reddit user’s hypothetical five-year plan being the source of truth for your global brand in search results.
Esse não é um incidente isolado. Desde que o Google lançou o AI Overviews em maio de 2024, os profissionais de marketing têm assistido, horrorizados, ao recurso compartilhar com confiança tudo, desde conselhos perigosos sobre saúde até informações comerciais completamente falsas. De acordo com a MIT Technology Review, poucos dias após o lançamento do AI Overviews nos EUA, os usuários estavam compartilhando exemplos de respostas que eram, na melhor das hipóteses, estranhas. Sugeriu que os usuários adicionassem cola à pizza ou comessem pelo menos uma pedra pequena por dia e até mesmo afirmou com confiança que figuras históricas alcançaram marcos acadêmicos impossíveis décadas após suas mortes.
O que torna isso especialmente perigoso para as empresas? Não se trata apenas de erros bobos; são interpretações erradas sistemáticas que podem prejudicar a reputação da marca, divulgar informações falsas sobre sua empresa e confundir clientes em potencial sobre seus produtos ou serviços.
In this guide:
O verdadeiro problema: o contexto é difícil para a IA
O ponto crucial da questão é o seguinte: A IA do Google não entende o contexto da mesma forma que os humanos. O Google até admitiu que, às vezes, as visões gerais da IA são embaraçosamente erradas.
Veja o que realmente está acontecendo sob o capô.
A IA do Google é incrivelmente boa em encontrar informações relevantes. Quando você pesquisa "Hershey Park Wild Mouse closing", ele pode examinar milhões de páginas da Web e identificar que a publicação de TheShaiv no Reddit contém exatamente essas palavras-chave. A IA vê: "Hershey Park", "Wild Mouse" e "closing" em um só lugar... isso é conteúdo relevante.
Mas aqui está o problema: ele perde completamente e desconsidera as pistas de contexto: uma publicação aleatória no Reddit e a menção de que se trata de um conceito.
Pense nisso como um assistente de pesquisa hipereficiente com pouco senso comum. Eles encontrarão exatamente o que você pediu, mas talvez lhe entreguem o rascunho do fantasy de futebol de um estudante universitário enquanto o elenco oficial da NFL muda.
Para entender o contexto, é necessário compreender a intenção humana, o sarcasmo, a especulação e a autoridade de maneiras que os sistemas de IA atuais simplesmente não conseguem dominar... pelo menos por enquanto. É a diferença entre encontrar informações e compreender informações.
Quatro motivos pelos quais as visões gerais de IA podem ser imprecisas
1. O problema da sátira
Os sistemas de IA têm dificuldade para reconhecer conteúdo satírico, mesmo quando isso é óbvio para os humanos. Como o Google explicou em sua análise pós-lançamento em 2024, "Em outros exemplos, vimos visões gerais de IA que apresentavam conteúdo sarcástico ou de trolls de fóruns de discussão. Os fóruns costumam ser uma ótima fonte de informações autênticas e em primeira mão, mas, em alguns casos, podem levar a conselhos pouco úteis, como usar cola para fazer o queijo grudar na pizza."
Impacto nos negócios: Se alguém criar conteúdo satírico sobre sua empresa no Reddit ou em outro fórum, a visão geral da IA poderá apresentá-lo como informação factual aos pesquisadores.
2. A confusão de autoridade
O exemplo do Hershey Park ilustra isso perfeitamente: A visão geral da IA não conseguiu distinguir entre um anúncio oficial da empresa e a especulação de um fã. Em alguns casos, um LLM pode extrair declarações de uma fonte sem considerar seu contexto, resultando em uma conclusão incorreta. Quando os sistemas de IA recuperam informações, eles geralmente perdem as dicas críticas de contexto que ajudariam os humanos a entender a credibilidade ou a intenção da fonte.
Impacto nos negócios: As especulações sobre sua empresa podem ser apresentadas como anúncios oficiais, afetando potencialmente os preços das ações, as decisões dos clientes e a reputação da marca.
3. O efeito Time Warp
De acordo com o TechRadar, o recurso de pesquisa de visões gerais de IA do Google, mais do que frequentemente errado, ainda pensa que estamos em 2024. Ele tem dificuldade em saber se a informação mais relevante que encontra é também a informação mais recente. Um exemplo rápido: uma pesquisa sobre quem usa um determinado número de camisa em um time esportivo pode fornecer informações desatualizadas, como um jogador que costumava usar um número de camisa ou que é conhecido na Web por usar um número, como um ex-jogador famoso.
Impacto nos negócios: Informações desatualizadas sobre seus produtos, serviços ou empresa podem ser apresentadas como fatos atuais, confundindo os clientes em potencial sobre o que você realmente oferece.
4. Falta de informações
Quando o conteúdo de alta qualidade disponível sobre um tópico é limitado, os sistemas de IA podem preencher as lacunas com qualquer informação que encontrarem, mesmo que seja completamente equivocada. O Google usa o termo "vazio de dados" ou "lacuna de informações" para descrever esses casos.
Pense em pesquisar informações sobre o lançamento de um novo produto, uma aquisição comercial recente ou uma regulamentação de um nicho do setor. Se as fontes confiáveis ainda não escreveram sobre o assunto, a IA poderá recorrer a especulações, rumores ou conteúdo completamente não relacionado que contenha palavras-chave semelhantes.
Impacto no marketing: Para novos produtos ou serviços em que há poucas informações on-line, a IA pode preencher lacunas com conteúdo irrelevante, informações desatualizadas de produtos semelhantes ou até mesmo informações de concorrentes que compartilham palavras-chave com sua marca.
O que as empresas podem fazer para manter as informações precisas
A realidade é que as falhas na visão geral da IA continuarão ocorrendo. A abordagem fundamental da tecnologia - recuperar informações sem sempre compreender totalmente o contexto - torna esses erros inevitáveis. Mas você pode minimizar os danos:
1. Create Authoritative Content: The best defense against AI misinformation is comprehensive, clearly structured content that leaves no room for misinterpretation. Publish detailed FAQs that address common misconceptions, create regular company updates that clearly state current information, and establish your website as the definitive source for information about your business.
2. Monitor Your Narrative: Set up Google Alerts for your brand name plus terms like “closing,” “discontinued,” or “changes.” Regularly test AI Overview responses for your key business terms and document instances of misinformation. Create authoritative press releases to counter false narratives when they emerge.
3. Clarify Context: Help AI systems understand the context of information about your business by using clear, unambiguous language in all official communications. Include publication dates and “last updated” timestamps on important pages, and create clear distinctions between official announcements and customer discussions.
4. Establish Credibility: Build your brand authority all around the web and on lots of 3rd party websites and social platforms. Optimize your Google Business Profile with current, accurate information, earn high quality mentions from reputable industry sources, and maintain consistent business information across all platforms.
A realidade competitiva por trás da pesquisa com IA
Colocar informações precisas sobre sua empresa nas visões gerais de IA é fundamental, pois o Google continua exibindo cada vez mais delas nos resultados.
Por quê? O Google está navegando em um cenário de pesquisa intensamente competitivo. Com o ChatGPT, o Perplexity e outras ferramentas de IA fornecendo respostas instantâneas às perguntas dos usuários, há uma pressão natural para mostrar respostas geradas por IA para mais consultas, a fim de permanecer competitivo.
Our research at WebFX showed that users increasingly expect immediate, AI-powered answers rather than having to click through multiple search results. This creates a challenging balance between providing comprehensive AI responses and maintaining accuracy, especially for edge cases and uncommon queries where high-quality sources may be limited. For a deeper look into the evolving landscape, learn more about the future of AI Overviews here.
O Google declarou que as visões gerais de IA são projetadas para aparecer quando seus sistemas estiverem mais confiantes de que uma visão geral de IA será útil e de alta qualidade. No entanto, a realidade comercial de competir com outros sistemas de IA significa encontrar o limite certo entre ser útil e ser preciso... um desafio que toda empresa de IA enfrenta atualmente.
Mas o que as empresas precisam entender é o seguinte: a grande maioria das visões gerais de IA fornece informações de alta qualidade, e as respostas estranhas e intrigantes provavelmente serão menos frequentes à medida que a tecnologia do Google for aprimorada.
O aumento da frequência de visões gerais de IA (mesmo as mais estranhas) representa uma mudança fundamental na forma como as pessoas consomem informações on-line. As respostas instantâneas não estão desaparecendo. As empresas que prosperarem nesse novo ambiente serão aquelas que criarem proativamente conteúdo confiável, monitorarem as informações geradas por IA sobre seus negócios e implementarem abordagens sistemáticas para combater a desinformação.
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