- 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to inability to recognize satire or sarcasm, confusion between official announcements and speculation, presentation of outdated information as current facts, and filling data voids with irrelevant content when limited authoritative sources exist.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.
2025 की सभी बेहतरीन कहानियों की तरह, यह भी एक फेसबुक ग्रुप में पोस्ट के साथ शुरू होती है।
मुझे हर्षे पार्क में नियमित रूप से जाने पर गर्व है और कुछ फ़ेसबुक ग्रुप्स से मुझे ढेर सारी उपयोगी जानकारी (और कुछ दिलचस्प गपशप) मिली है। हाल ही में यह अफवाह उड़ी थी कि एक लंबे समय से चली आ रही राइड, वाइल्ड माउस, गर्मियों के अंत में बंद होने वाली है। इसका सबूत? गूगल का एक स्क्रीनशॉट जिसमें AI ओवरव्यू में इस बात की पुष्टि दिखाई दे रही है कि राइड बंद होने वाली है।
एक ऐसे व्यक्ति के रूप में जो खोज परिणामों पर बारीकी से नजर रखता है, मैंने AI अवलोकन में बहुत सारी अजीब चीजें देखी हैं, इसलिए मैंने करीब से देखा।
क्या एआई अवलोकन में उल्लिखित पंचवर्षीय योजना की स्रोत जानकारी हर्षे की एक प्रेस विज्ञप्ति थी? पार्क से एक सोशल पोस्ट? एक समाचार लेख?
बिल्कुल नहीं - यह पूरी तरह से TheShaiv से लिया गया था, जो एक Reddit उपयोगकर्ता है जिसने हर्षे पार्क की 5-वर्षीय योजना के बारे में अपनी अवधारणा को रेखांकित करते हुए एक थ्रेड शुरू किया था। जी हाँ, एक यादृच्छिक (और बहुत ही रचनात्मक) Reddit उपयोगकर्ता की एक काल्पनिक 5-वर्षीय योजना।
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.
यह कोई अकेली घटना नहीं है। मई 2024 में जब से गूगल ने AI ओवरव्यूज़ को लॉन्च किया है, तब से मार्केटर्स इस फ़ीचर को देखकर दंग रह गए हैं क्योंकि यह खतरनाक स्वास्थ्य सलाह से लेकर पूरी तरह से मनगढ़ंत व्यावसायिक जानकारी तक, हर चीज़ को आत्मविश्वास से शेयर करता है। MIT टेक्नोलॉजी रिव्यू के अनुसार, अमेरिका में AI ओवरव्यूज़ के रिलीज़ होने के कुछ ही दिनों के भीतर, उपयोगकर्ता ऐसे जवाबों के उदाहरण शेयर कर रहे थे जो बेहद अजीब थे। इसमें सुझाव दिया गया था कि उपयोगकर्ता पिज्जा में गोंद मिलाएँ या दिन में कम से कम एक छोटा पत्थर खाएँ, और यहाँ तक कि आत्मविश्वास से यह भी बताया गया था कि ऐतिहासिक हस्तियों ने अपनी मृत्यु के दशकों बाद भी असंभव शैक्षणिक उपलब्धियाँ हासिल कीं।
व्यवसायों के लिए यह विशेष रूप से खतरनाक क्यों है? ये केवल मूर्खतापूर्ण गलतियाँ नहीं हैं; ये व्यवस्थित गलत व्याख्याएँ हैं जो ब्रांड की प्रतिष्ठा को नुकसान पहुँचा सकती हैं, आपकी कंपनी के बारे में गलत जानकारी फैला सकती हैं और संभावित ग्राहकों को आपके उत्पादों या सेवाओं के बारे में भ्रमित कर सकती हैं।
In this guide:
वास्तविक समस्या: एआई के लिए संदर्भ कठिन है
मुद्दे की जड़ यह है: गूगल का AI इंसानों की तरह संदर्भ को नहीं समझता। गूगल ने यह भी स्वीकार किया है कि कभी-कभी AI ओवरव्यू शर्मनाक रूप से गलत होते हैं।
यहां बताया गया है कि वास्तव में क्या हो रहा है।
गूगल का AI प्रासंगिक जानकारी ढूँढ़ने में बेहद कुशल है। जब आप "हर्शी पार्क वाइल्ड माउस क्लोजिंग" सर्च करते हैं, तो यह लाखों वेब पेजों को स्कैन कर सकता है और पहचान सकता है कि TheShaiv के Reddit पोस्ट में वही कीवर्ड हैं। यह AI "हर्शी पार्क", "वाइल्ड माउस" और "क्लोजिंग" सभी को एक ही जगह पर देखता है... यानी प्रासंगिक सामग्री।
लेकिन समस्या यह है: यह संदर्भ संकेतों को पूरी तरह से नजरअंदाज कर देता है: एक यादृच्छिक रेडिट पोस्ट और इसका एक अवधारणा होने का उल्लेख।
इसे एक अति-कुशल शोध सहायक की तरह समझें, जिसमें सामान्य बुद्धि की कमी है। वे ठीक वही खोज निकालेंगे जो आपने माँगा था, लेकिन आधिकारिक NFL रोस्टर में बदलाव के साथ वे आपको किसी कॉलेज छात्र का फ़ैंटेसी फ़ुटबॉल ड्राफ्ट थमा सकते हैं।
संदर्भ को समझने के लिए मानवीय मंशा, व्यंग्य, अटकलें और अधिकार को ऐसे तरीकों से समझना ज़रूरी है, जिनमें मौजूदा एआई सिस्टम अभी तक महारत हासिल नहीं कर पाए हैं... कम से कम अभी तक तो नहीं। यही जानकारी ढूँढ़ने और जानकारी को समझने के बीच का अंतर है।
चार कारण जिनसे AI अवलोकन गलत हो सकते हैं
1. व्यंग्य समस्या
एआई सिस्टम व्यंग्यात्मक सामग्री को पहचानने में कठिनाई महसूस करते हैं, भले ही वह मनुष्यों के लिए स्पष्ट हो। जैसा कि गूगल ने 2024 में अपने लॉन्च के बाद के विश्लेषण में बताया, "अन्य उदाहरणों में, हमने एआई अवलोकन देखे जिनमें चर्चा मंचों से व्यंग्यात्मक या ट्रोल-युक्त सामग्री शामिल थी। मंच अक्सर प्रामाणिक, प्रत्यक्ष जानकारी का एक बड़ा स्रोत होते हैं, लेकिन कुछ मामलों में वे कम उपयोगी सलाह भी दे सकते हैं, जैसे कि पिज्जा पर पनीर चिपकाने के लिए गोंद का उपयोग करना ।"
व्यावसायिक प्रभाव: यदि कोई व्यक्ति Reddit या किसी अन्य मंच पर आपके व्यवसाय के बारे में व्यंग्यात्मक सामग्री बनाता है, तो AI अवलोकन इसे खोजकर्ताओं के लिए तथ्यात्मक जानकारी के रूप में प्रस्तुत कर सकता है।
2. प्राधिकरण भ्रम
हर्षे पार्क का उदाहरण इसे बखूबी दर्शाता है: एआई ओवरव्यू किसी आधिकारिक कंपनी की घोषणा और प्रशंसकों की अटकलों में अंतर नहीं कर पाया। कुछ मामलों में, एलएलएम किसी स्रोत से उसके संदर्भ पर विचार किए बिना ही कथन निकाल सकता है, जिसके परिणामस्वरूप गलत निष्कर्ष निकलता है। जब एआई सिस्टम जानकारी प्राप्त करते हैं, तो वे अक्सर महत्वपूर्ण संदर्भ संकेतों को खो देते हैं जो मनुष्यों को स्रोत की विश्वसनीयता या आशय को समझने में मदद कर सकते हैं।
व्यावसायिक प्रभाव: आपकी कंपनी के बारे में अटकलें आधिकारिक घोषणाओं के रूप में प्रस्तुत की जा सकती हैं, जो संभावित रूप से स्टॉक की कीमतों, ग्राहक निर्णयों और ब्रांड प्रतिष्ठा को प्रभावित कर सकती हैं।
3. टाइम वॉर्प प्रभाव
टेकराडार के अनुसार, गूगल का अक्सर गलत AI ओवरव्यूज़ सर्च फ़ीचर अभी भी 2024 ही मानता है। उसे यह पता लगाने में दिक्कत होती है कि जो जानकारी उसे सबसे ज़्यादा प्रासंगिक लगती है, वह सबसे ताज़ा भी है या नहीं। एक छोटा सा उदाहरण - किसी खेल टीम में कौन एक ख़ास जर्सी नंबर पहनता है, इस बारे में सर्च करने पर पुरानी जानकारी मिल सकती है, जैसे कि कोई खिलाड़ी जो पहले जर्सी नंबर पहनता था या कोई खिलाड़ी जो वेब पर उस नंबर को पहनने के लिए जाना जाता है, जैसे कि कोई मशहूर पूर्व खिलाड़ी।
व्यावसायिक प्रभाव: आपके उत्पादों, सेवाओं या कंपनी के बारे में पुरानी जानकारी को वर्तमान तथ्यों के रूप में प्रस्तुत किया जा सकता है, जिससे संभावित ग्राहकों को भ्रम हो सकता है कि आप वास्तव में क्या प्रदान करते हैं।
4. जानकारी का अभाव
जब किसी विषय पर सीमित उच्च-गुणवत्ता वाली सामग्री उपलब्ध हो, तो AI सिस्टम जो भी जानकारी प्राप्त कर सकते हैं, उससे रिक्तियों को भर सकते हैं, भले ही वह पूरी तरह से आधारहीन ही क्यों न हो। Google इन उदाहरणों का वर्णन करने के लिए 'डेटा शून्य' या 'सूचना अंतराल' शब्द का उपयोग करता है।
किसी नए उत्पाद के लॉन्च, हाल ही में हुए व्यावसायिक अधिग्रहण, या किसी विशिष्ट उद्योग नियमन के बारे में जानकारी खोजने के बारे में सोचें। अगर आधिकारिक स्रोतों ने अभी तक इसके बारे में नहीं लिखा है, तो AI अटकलों, अफवाहों, या पूरी तरह से असंबंधित सामग्री से जानकारी प्राप्त कर सकता है जिसमें समान कीवर्ड शामिल हों।
विपणन प्रभाव: नए उत्पादों या सेवाओं के लिए, जहां ऑनलाइन सीमित जानकारी उपलब्ध है, एआई अप्रासंगिक सामग्री, समान उत्पादों की पुरानी जानकारी, या यहां तक कि प्रतिस्पर्धी जानकारी, जो आपके ब्रांड के साथ कीवर्ड साझा करती है, के साथ अंतराल को भर सकता है।
जानकारी को सटीक रखने के लिए व्यवसाय क्या कर सकते हैं?
हकीकत यह है कि एआई ओवरव्यू में विफलताएँ होती रहेंगी। तकनीक का मूल तरीका - हमेशा संदर्भ को पूरी तरह समझे बिना जानकारी प्राप्त करना - इन गलतियों को अपरिहार्य बनाता है। लेकिन आप नुकसान को कम कर सकते हैं:
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.
एआई खोज के पीछे की प्रतिस्पर्धी वास्तविकता
अपने व्यवसाय के बारे में सटीक जानकारी को AI अवलोकन में शामिल करना अत्यंत महत्वपूर्ण है, क्योंकि गूगल परिणामों में अधिक से अधिक जानकारी प्रदर्शित करता रहता है ।
क्यों? गूगल एक बेहद प्रतिस्पर्धी खोज परिदृश्य में आगे बढ़ रहा है। चैटजीपीटी, पेरप्लेक्सिटी और अन्य एआई टूल्स उपयोगकर्ताओं के सवालों के तुरंत जवाब देते हैं, इसलिए प्रतिस्पर्धी बने रहने के लिए ज़्यादा से ज़्यादा प्रश्नों के लिए एआई-जनरेटेड उत्तर दिखाने का दबाव स्वाभाविक है।
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.
गूगल ने कहा है कि एआई ओवरव्यू को इस तरह डिज़ाइन किया गया है कि वे तब सामने आएँ जब उनके सिस्टम इस बात को लेकर पूरी तरह आश्वस्त हों कि एआई ओवरव्यू उच्च-गुणवत्ता वाला और मददगार होगा। हालाँकि, अन्य एआई सिस्टम्स के साथ प्रतिस्पर्धा करने की व्यावसायिक वास्तविकता का अर्थ है मददगार और सटीक होने के बीच सही सीमा का पता लगाना... एक ऐसी चुनौती जिसका सामना आज हर एआई कंपनी कर रही है।
लेकिन व्यवसायों को यह समझने की आवश्यकता है: अधिकांश AI अवलोकन उच्च गुणवत्ता वाली जानकारी प्रदान करते हैं और गूगल की प्रौद्योगिकी में सुधार होने के साथ ही अजीब, उलझन भरे उत्तर कम होने की संभावना है।
एआई अवलोकनों (यहाँ तक कि अजीबोगरीब अवलोकनों) की बढ़ती आवृत्ति लोगों द्वारा ऑनलाइन जानकारी के उपभोग के तरीके में एक बुनियादी बदलाव का प्रतिनिधित्व करती है। तत्काल उत्तरों का चलन खत्म नहीं हो रहा है। इस नए परिवेश में वे कंपनियाँ फलेंगी जो सक्रिय रूप से प्रामाणिक सामग्री तैयार करेंगी, अपने व्यवसाय के बारे में एआई-जनित जानकारी की निगरानी करेंगी, और गलत सूचनाओं से निपटने के लिए व्यवस्थित तरीके अपनाएँगी।
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