---
title: "Napačne informacije UI o vaši znamki: kaj lahko dejansko popravite"
description: "ChatGPT ali pregledi z UI o vašem podjetju trdijo nekaj napačnega? Popravka ne morete izsiliti, lahko pa napako zaznate, popravite vire in jo izmerite."
lang: sl
canonical: https://upgradepro.eu/sl/blog/ai-brand-misinformation
published: 2026-07-18
tags: ["GEO", "meritve"]
---

# Napačne informacije UI o vaši znamki: kaj lahko dejansko popravite

> ChatGPT ali pregledi z UI o vašem podjetju trdijo nekaj napačnega? Popravka ne morete izsiliti, lahko pa napako zaznate, popravite vire in jo izmerite.

Pogoni UI vaše podjetje že opisujejo in včasih se zmotijo — čista izmišljotina, dejstvo, ki mu je potekel rok, ali zamenjava s podobno poimenovanim podjetjem. Glede popravka bodite trezni: ChatGPT ne morete prisiliti, da posamezen odgovor prepiše, in nihče ne more zagotoviti, da bo neresnično trditev nehal ponavljati. Kar *lahko* storite, je, da napako zaznate, ji izsledite izvor, popravite vire, ki jih nadzorujete, in izmerite, ali vztraja.

## Kako pogosto UI dejansko zgreši pri vaši znamki?

Dovolj pogosto, da to velja jemati resno, in počne to prav vsak pogon. V akademskem merilu [HALoGEN](https://arxiv.org/abs/2501.08292) (januar 2025) je najuspešnejši model glede na področje še vedno haluciniral "atomarna dejstva" v do 86 % odgovora — ta številka velja za najslabše področje in ni povprečje, a pokaže, da noben model ni čist. Starejše merilo [HaluEval](https://arxiv.org/abs/2305.11747) (maj 2023) je ugotovilo, da je ChatGPT nepreverljive informacije izmislil pri približno 19,5 % splošnih uporabniških poizvedb. Googlovi pregledi z UI (AI Overviews) so na preizkusu splošnega znanja SimpleQA dosegli 91 % točnosti, kot navaja [analiza New York Timesa in Oumi, ki jo je povzel Search Engine Land](https://searchengineland.com/google-ai-overviews-accuracy-wrong-answers-analysis-473837) (2026) — a 56 % pravilnih februarskih odgovorov je bilo "neutemeljenih", kar pomeni, da jih citirani viri niso povsem podpirali, kar je več kot 37 % nekaj mesecev prej. [Študija Tow Centra o osmih orodjih za iskanje z UI](https://www.cjr.org/tow_center/we-compared-eight-ai-search-engines-theyre-all-bad-at-citing-news.php) (marec 2025) pa je zabeležila skupno stopnjo napak nad 60 %.

> "ChatGPT incorrectly identified 134 articles, but signaled a lack of confidence just fifteen times out of its two hundred responses, and never declined to provide an answer."
> — Tow Center for Digital Journalism, marec 2025

Prav ta zadnji del je za znamko resnično tvegan: model napačno trditev izreče z enako samozavestjo kot pravilno. In kupci po tem ravnajo — v [anketi Semrusha med 1.030 kupci v ZDA](https://www.semrush.com/blog/ai-tools-the-modern-buyer-journey-study/) (december 2025, študija ponudnika) jih je 43 % dejalo, da so novo znamko odkrili prek UI, 50 % pa jih je po tem, ko so jo uporabili za raziskovanje, opravilo nakup.

## Katere so tri vrste napak UI o vaši znamki?

Videti so različne in prihajajo iz različnih virov, zato potrebujejo različne popravke. HALoGEN napake razvrsti v tri izvore: tip A (slab priklic podatkov, ki so bili v učni množici pravilni), tip B (podatki so bili v učni množici napačni) in tip C (čista izmišljotina, ki ni nikoli obstajala). Preden se česarkoli lotite, svoj simptom povežite z njegovim izvorom:

| Simptom | Kako se kaže | Verjeten izvor | Vzvod, ki ga dejansko imate |
|---|---|---|---|
| Halucinacija | Nagrada, dogodek ali številka, ki ni nikoli obstajala | Tip C — izmišljotina | Pogonu ponudite boljše navedljive vire, da bo izmišljanje manj verjetno |
| Zastareli podatki | Nekoč resnično — star naslov, prejšnji lastnik, ukinjen izdelek | Tip A/B — slab priklic ali zastarela učna množica | Osvežite vir in ga zgoraj po toku umaknite iz predpomnilnika |
| Zamenjava entitete | Vaša znamka, zlita s podobno poimenovanim podjetjem | Tip A — napačen priklic | Svojo entiteto razločite s strukturiranimi podatki |

Nevarni primeri mešajo resnično in neresnično. ChatGPT je nekoč napačno navedel, da je bil norveški moški obsojen umora dveh svojih otrok, ob tem pa vpletel resnične podrobnosti — njegov domači kraj ter število in spol otrok — kot [poroča TechCrunch](https://techcrunch.com/2025/03/19/chatgpt-hit-with-privacy-complaint-over-defamatory-hallucinations/) (marec 2025). Prav točno ogrodje je tisto, zaradi katerega je izmišljotina verjetna.

## Zakaj model izmisli dejstvo, namesto da bi priznal, da ne ve?

Ker jezikovni model napoveduje verjetno besedilo; ne pregleduje tabele preverjenih dejstev. Lastni raziskovalci OpenAI pojasnjujejo, da modeli še naprej halucinirajo, ker vrednotenja nagrajujejo ugibanje pred priznanjem "tega ne vem".

> "Language models are optimized to be good test-takers, and guessing when uncertain improves test performance."
> — Kalai et al. (OpenAI), *Why Language Models Hallucinate*, [september 2025](https://arxiv.org/html/2509.04664v1)

Za vaš popravek je to pomembno, ker ima odgovor o znamki dve oskrbovalni liniji. Ena je tisto, kar je med učenjem vgrajeno v uteži modela — nespremenljivo do naslednjega ponovnega učenja in zunaj vašega dosega. Druga je tisto, kar pogon ob poizvedbi v živo pridobi iz iskalnega indeksa (Bing ali Google). Vplivate lahko le na drugo, in ko veste, katera od obeh je povzročila vašo napako, veste tudi, ali je popravek zdaj sploh mogoč.

## Ali lahko ChatGPT prisilite, da popravi, kar govori o vas?

Ne — in kdor obljublja drugače, vam nekaj prodaja. Ko je skupina za zasebnost noyb vložila pritožbo zaradi neresničnih trditev, ki jih je ChatGPT izrekel o resnični osebi, je bil odgovor OpenAI zgovoren.

> "OpenAI says it can filter or block data on certain prompts (such as the name of the complainant), but not without preventing ChatGPT from filtering all information about the complainant."
> — [pritožba noyb](https://noyb.eu/en/chatgpt-provides-false-information-about-people-and-openai-cant-correct-it), april 2024

Z drugimi besedami: OpenAI je lahko blokiral izhod, ne pa popravil dejstva, in ni mogel razkriti, od kod so podatki prišli. Tudi sodišča niso bližnjica: prva ameriška tožba zaradi obrekovanja s halucinacijo, Walters proti OpenAI, je bila [maja 2025 zavržena](https://blog.ericgoldman.org/archives/2025/05/chatgpt-defeats-defamation-lawsuit-over-hallucination-walters-v-openai.htm), med drugim z utemeljitvijo, da uporabnik, ki je opozorjen, da UI lahko izmišlja, izhoda ne bo obravnaval kot izjave o dejstvu. Zato bodite skeptični do vsakega ponudnika, ki obljublja, da bo "izbrisal" ali "zagotovil popravek" tega, kar ChatGPT govori o vas. Tega jamstva ni.

## Kako napako zaznate in ji izsledite izvor, preden karkoli spremenite?

Začnite tako, da napako otipljivo opredelite. Zastavite vprašanja, ki jih vaše stranke resnično zastavljajo — v ChatGPT, Perplexity in Googlu s pregledi z UI — ter zajemite točen poziv, pogon, datum in posnetek zaslona. Nato razvrstite, kar vidite: gre za izmišljotino, zastarelo dejstvo ali zamenjavo z drugim podjetjem? Vsako vodi k drugačnemu popravku.

Nato izvor izsledite, preden karkoli spremenite. Pogoni s pridobivanjem v živo prikažejo svoje navedbe, zato jim sledite: ali neresnična trditev vodi nazaj do vaše stare strani, zastarelega vpisa v imenik, vrstice na Wikipediji ali spletnega mesta soimenjaka? Vira, ki ga niste prepoznali, ne morete popraviti, ugibanje pa trati trud na napačnem izviru. Ta diagnostični korak sledi isti disciplini kot [to, kako pogoni UI izberejo svoje navedbe](/sl/blog/how-ai-engines-cite).

## Kako popravite vire, ki jih dejansko nadzorujete?

Ko izvor poznate, delajte zgoraj po toku. Nadzorovana [študija GEO](https://arxiv.org/abs/2311.09735) s Princetona (KDD 2024) je pokazala, da optimizacija vira — dodajanje statistik, citatov in navedenih referenc — poveča njegovo vidnost v generativnih odgovorih za do 40 %. Boljše navedljivo gradivo poveča verjetnost, da bo pogon posegel po pravilni različici.

- **Pri zamenjavi entitete:** vključite oznako schema.org `Organization` z lastnostjo `sameAs`, ki kaže na verodostojne profile — Wikidata, Wikipedija, LinkedIn — ter povsod dosledno kanonično ime in URL. Kadar se ti signali ujemajo, vas sistemi utrdijo kot eno okrepljeno entiteto; kadar se razhajajo, zaupanje upade ([navodila za razločevanje entitet](https://organikpi.com/blog/technical-seo/schema-sameas-entity-disambiguation-ai-citations/), 2026).
- **Pri zastarelih podatkih:** posodobite vir v živo, nato ga umaknite iz predpomnilnika. [Odstranjevanje vsebine v Bing Webmaster Tools](https://www.bing.com/webmasters/help/content-removal-cb6c294d) (2025) lahko zastarelo predpomnjeno stran umakne v približno 1–7 dneh (včasih spodleti), na Googlovi strani pa enako opravita Google Search Console in vaš Google Business Profile.

Nič od tega ne prepiše tega, kar je že v utežeh modela — spremeni pa to, kar najdejo pogoni s pridobivanjem v živo. Naš pregled [orodij za vidnost v UI](/sl/blog/ai-visibility-tools) obravnava programsko opremo, ki vam pomaga te signale pregledati.

## Ali gumbi za povratne informacije in pravna pot sploh pomagajo?

Pomagajo, skromno, kot dopolnilo. V ChatGPT palec navzdol z zapisano opombo napaja učno in ocenjevalno množico OpenAI; vašega pogovora ne spremeni in posamičnega odgovora ne dobite. Perplexity vam omogoča, da netočen odgovor prijavite skupaj z nitjo, neresnično trditvijo, virom, ki jo ovrže, in pozivom — vredno je storiti podrobno ([vodniki po povratnih informacijah](https://transferllm.com/blog/where-is-the-option-on-chatgpt-to-give-feedback-complete-guide-2026/), 2026). S pravne strani lahko podjetja v EU uveljavljajo pravico do popravka po GDPR, kot to počne noyb, a ti primeri ostajajo nerešeni. Vse to obravnavajte kot signale, ki jih pošljete, ne kot stikala, ki jih preklopite.

## Kako veste, ali je popravek res deloval?

Tako, da merite, ker enemu samemu preverjanju ne morete zaupati. Modeli LLM niso deterministični niti pri svojih najbolj "determinističnih" nastavitvah: [študija na petih modelih in osmih nalogah](https://arxiv.org/html/2408.04667v5) (avgust 2024) je našla, da točnost med identičnimi izvedbami niha za do 15 točk, razmik med najboljšo in najslabšo pa sega do 70 točk. Isto vprašanje o vaši znamki torej lahko danes vrne pravilen odgovor, jutri pa neresničnega, in vsak pogon citira druge vire. Edino pošteno branje je vzorčenje: isti nabor vprašanj izvedite večkrat, v več pogonih, skozi več tednov, in rezultate beležite.

Prav to je praksa za [merjenjem vidnosti v UI](/sl/blog/measure-ai-visibility) — ponovljeno, po več pogonih, spremljano skozi čas. Za malo podjetje je operativna zanka majhna in ponovljiva: zaznajte in dokumentirajte, izsledite izvor, popravite vire, ki so vaši, uporabite kanale za povratne informacije, nato izmerite, ali napaka zbledi. Česar ne bomo storili, je obljuba, da bo določen model nehal govoriti X, ali da bomo temu pripisali datum — ta obljuba ni resnična in nezaupljivi bodite do nje. Kar [obljubljamo](/sl/services/ai-visibility), je zaznavanje, diagnoza, popravki zgoraj po toku na virih, ki jih dejansko nadzorujete, in poštena meritev rezultata, z vsako številko označeno kot izmerjeno, izračunano ali predpostavljeno — po istem merilu kot [naša metoda](/sl/method).

## Pogosta vprašanja

### Ali lahko ChatGPT (ali katerikoli UI) prisilim, da popravi, kar govori o mojem podjetju?

Ne, in glede tega je vredno biti odkrit. Ni gumba, ki bi prepisal določen odgovor, in ni načina, da bi model na zahtevo nehal ponavljati neresnično trditev. V pritožbi noyb je OpenAI priznal, da netočnih informacij ne more popraviti — lahko izhod za določene pozive le filtrira ali blokira, ne pa popravi temeljnega dejstva, in ni mogel niti povedati, od kod so podatki prišli. V vaših rokah je, da napako zaznate, razumete njen izvor in popravite vire zgoraj po toku, tako da se odgovor sčasoma teži k izboljšanju.

### Zakaj si UI izmišlja stvari o moji znamki, če jih ni nihče objavil?

Ker jezikovni model napoveduje verjetno besedilo, ne pregleduje pa baze resnic. Lastna raziskava OpenAI pojasnjuje, da je model optimiziran, da ugiba, kadar ne ve, ker vrednotenja nagrajujejo to, da nekaj odgovori, pred priznanjem negotovosti. Kadar ga vprašajo o vašem podjetju in mu dejstvo manjka, je najverjetnejši izhod lahko izmišljotina (kar merilo HALoGEN imenuje napaka tipa C). Lahko tudi zlije vašo znamko s podobno poimenovano ali ponovi zastarelo dejstvo, ki je ostalo v njegovi učni množici ali v iskalnem indeksu.

### Ali gumb palec navzdol ali prijava odgovora sploh kaj naredita?

Delujeta kot signal, ne kot takojšen popravek. Povratne informacije v ChatGPT gredo v učno in ocenjevalno množico OpenAI ter učinkujejo v ciklu, ki ga določijo sami; odgovora v vašem pogovoru ne spremenijo in posamičnega odziva ne dobite. Perplexity omogoča, da netočen odgovor označite in pokažete na nit, neresnično trditev, vir, ki jo ovrže, in poziv. To je vredno storiti, dokumentirano in podrobno, a kot dopolnilo — ne kot rešitev.

### Če popravim svoje spletno mesto, vpis na Wikipediji ali svojo objavo, ali napaka izgine?

Lahko pomaga, zlasti pri pogonih, ki pridobivajo splet v živo (pregledi z UI, Perplexity, ChatGPT z iskanjem), a jamstva ni in časovnice ni. Študija GEO s Princetona je pokazala, da izboljšanje navedljivih virov poveča verjetnost, da jih pogon uporabi (do +40 % vidnosti), utrjevanje vaše entitete s schema.org sameAs in Wikidato pa zmanjša zamenjavo s soimenjaki. Kar se ne spremeni takoj, je tisto, kar je že vgrajeno v uteži modela — to se premakne šele ob prihodnjem ponovnem učenju.

### Kako vem, ali se napaka po popravku vira še vedno pojavlja?

Tako, da jo merite, ne pa zaupate enemu samemu preverjanju. Modeli LLM niso deterministični: isto vprašanje lahko danes vrne pravilen odgovor, jutri pa neresničnega (ena študija je našla nihanje točnosti do 15 točk med identičnimi izvedbami). Vsak pogon citira tudi druge vire. Zato je treba vzorčiti: isti nabor vprašanj izvedite večkrat, v več pogonih, v naslednjih tednih, in vodite dnevnik. Brez tega vzorčenja ne veste, ali je popravek deloval.

### Ali lahko tožim, če UI obrekuje moje podjetje?

Gre za odprto, neustaljeno področje brez jamstev. V ZDA je bila prva tožba zaradi obrekovanja s halucinacijo (Walters proti OpenAI) maja 2025 zavržena: sodišče je med drugim sklepalo, da razumen uporabnik, ki je opozorjen, da UI lahko izmišlja, izhoda ne bi obravnaval kot dejstvo. V EU noyb uveljavlja pravico do popravka po GDPR (16. člen), a ti primeri ostajajo nerešeni. Škodo dokumentirajte in se posvetujte z odvetnikom, a ne pričakujte hitrega popravka po tej poti.

## Viri

Vsaka trditev v tem članku je povezana z virom, iz katerega izhaja, skupaj z datumom objave.

- [Ravichander et al., HALoGEN: Fantastic LLM Hallucinations and Where to Find Them (arXiv 2501.08292, ACL 2025)](https://arxiv.org/abs/2501.08292) — 2025-01
- [Li et al., HaluEval: A Large-Scale Hallucination Evaluation Benchmark (arXiv 2305.11747, EMNLP 2023)](https://arxiv.org/abs/2305.11747) — 2023-05
- [Kalai, Nachum, Vempala & Zhang (OpenAI), Why Language Models Hallucinate (arXiv 2509.04664)](https://arxiv.org/html/2509.04664v1) — 2025-09
- [Search Engine Land — Google AI Overviews accuracy analysis (NYT + Oumi, SimpleQA)](https://searchengineland.com/google-ai-overviews-accuracy-wrong-answers-analysis-473837) — 2026
- [Tow Center for Digital Journalism / CJR — AI Search Has a Citation Problem](https://www.cjr.org/tow_center/we-compared-eight-ai-search-engines-theyre-all-bad-at-citing-news.php) — 2025-03
- [noyb — ChatGPT provides false information about people, and OpenAI can't correct it](https://noyb.eu/en/chatgpt-provides-false-information-about-people-and-openai-cant-correct-it) — 2024-04-29
- [TechCrunch — ChatGPT hit with privacy complaint over defamatory hallucinations](https://techcrunch.com/2025/03/19/chatgpt-hit-with-privacy-complaint-over-defamatory-hallucinations/) — 2025-03-19
- [Technology & Marketing Law Blog (Eric Goldman) — Walters v. OpenAI](https://blog.ericgoldman.org/archives/2025/05/chatgpt-defeats-defamation-lawsuit-over-hallucination-walters-v-openai.htm) — 2025-05-19
- [Atil et al., Non-Determinism of Deterministic LLM Settings (arXiv 2408.04667)](https://arxiv.org/html/2408.04667v5) — 2024-08
- [Aggarwal et al., GEO: Generative Engine Optimization (arXiv 2311.09735, KDD 2024)](https://arxiv.org/abs/2311.09735) — 2024
- [Semrush — AI Tools & the Modern Buyer Journey (survey of 1,030 US shoppers)](https://www.semrush.com/blog/ai-tools-the-modern-buyer-journey-study/) — 2025-12
- [ChatGPT & Perplexity feedback guides (secondary compilation)](https://transferllm.com/blog/where-is-the-option-on-chatgpt-to-give-feedback-complete-guide-2026/) — 2026
- [Bing Webmaster Tools — Content Removal (Microsoft documentation)](https://www.bing.com/webmasters/help/content-removal-cb6c294d) — 2025
- [Organik — schema.org sameAs for entity disambiguation in AI citations](https://organikpi.com/blog/technical-seo/schema-sameas-entity-disambiguation-ai-citations/) — 2026