# Zašto ChatGPT o vašoj tvrtki govori krive stvari i kako to popravim

Potencijalni klijent prije poziva pita ChatGPT što radite. Dobije odgovor koji zvuči sigurno, a spominje uslugu koju nikad niste nudili. Za to saznate tek kad ga ponovi na sastanku.

ChatGPT govori krive stvari o tvrtki kad o njoj ima malo pouzdanih podataka ili kad se izvori međusobno razilaze. Prazninu popuni uvjerljivom pretpostavkom. Popravlja se na izvoru: jedna jasna stranica s činjenicama na vašem webu, usklađeni profili drugdje i mjesečni test istih pitanja.

**Ukratko**

- Model koji o vama zna malo ne kaže "ne znam". Često napiše nešto što zvuči točno.
- Podaci pokazuju nešto manje dramatično i korisnije: kod većine brendova veći je problem šutnja, osobito kad kupac traži usporedbu.
- Model ne možete urediti. Možete urediti ono što čita.
- Na malim tržištima poput hrvatskog šutnja je vjerojatno češća od pogreške, jer o domaćim tvrtkama ima manje teksta na webu. To nije dokazano na hrvatskim tvrtkama, pa to treba testirati na vašoj.

## Zašto ChatGPT griješi o tvrtki?

Tri uzroka, redom kojim ih viđam:

1. **Malo izvora.** Ako o vašoj tvrtki na webu ima malo teksta, modelu nema na što osloniti se. Prazninu popuni onim što bi takva tvrtka obično rekla.
2. **Zastarjeli izvori.** Stari unos u imeniku, stara stranica s uslugama ili članak od prije tri godine i dalje se čitaju kao točni.
3. **Izvori koji se ne slažu.** Vaš web kaže jedno, LinkedIn drugo, a poslovni imenik treće. Model uzme jedno ili ih pomiješa.

Kad je pretraživanje uključeno, alat čita žive stranice i često pokaže izvore. Kad je isključeno, odgovara iz podataka na kojima je učen, koji mogu biti stariji od vaše zadnje promjene.

## Što kažu podaci?

Seer Interactive objavio je 27. kolovoza 2026. studiju. Od 1. svibnja do 9. lipnja 2026. pokrenuli su 1.562 upita o brendovima na šest platformi (Google AI Mode, AI Overviews, ChatGPT, Claude, Gemini i Perplexity) i ocijenili 28.123 odgovora.

| Što su mjerili | Rezultat |
|---|---|
| Točno, kad je alat dao odgovor | 95,9% u prosjeku |
| Netočno | 2,8% u prosjeku |
| Bez odgovora | 31,2% u prosjeku |
| Usporedbe ("X ili Y"): točno | 18,8%, uz 80,3% bez odgovora |

Pročitajte pažljivo. Krivi odgovori postoje, ali kad alat odgovori, uglavnom je u pravu. Veća rupa je što u otprilike trećini slučajeva ne kaže ništa, a kod usporedbi šuti u četiri od pet slučajeva. Ta studija nije rađena na hrvatskim tvrtkama niti na upitima na hrvatskom, pa je koristim kao smjer, ne kao broj za Hrvatsku.

Zato krivi odgovori nisu bezazleni. Jedno izmišljeno jamstvo pred pogrešnim kupcem dovoljno je. Popravak ima dva posla: zaustaviti krivo i popuniti šutnju.

## Kako saznati što AI kaže o vašoj tvrtki?

### Korak 1: Postavite deset pitanja i zapišite odgovore

Koristite alate koje koriste vaši kupci, po mogućnosti odjavljeni iz vlastitog računa, s uključenim pretraživanjem. Pitajte i na hrvatskom i na engleskom, jer se odgovori mogu razlikovati. Deset za početak:

1. Čime se bavi {tvrtka}?
2. Tko su klijenti tvrtke {tvrtka}?
3. Gdje je sjedište tvrtke {tvrtka} i tko ju je osnovao?
4. Koliko košta {tvrtka}? (Provjerava izmišlja li cijene.)
5. Nudi li {tvrtka} {uslugu koju ne nudite}?
6. Po čemu je {tvrtka} poznata?
7. Koje su alternative tvrtki {tvrtka}?
8. Je li {tvrtka} bolja od {konkurent}?
9. Kome se isplati angažirati {tvrtku}?
10. Što klijenti kažu o tvrtki {tvrtka}?

Zapišite svaki odgovor: datum, alat, odgovor i ocjenu: točno, zastarjelo, krivo ili nije spomenuto. Dovoljna je tablica sa stupcem po alatu. Puna verzija je panel od 30 upita koji ću objaviti kao predložak.

### Korak 2: Nađite odakle je kriv odgovor

Kad je pretraživanje uključeno, pogledajte izvore koje alat prikaže. Krive činjenice često dolaze s jedne stare stranice. Ako izvora nema, potražite krivu rečenicu sami. Za hrvatske tvrtke provjerite i što piše na Sudskom registru, Google profilu tvrtke, LinkedInu i u poslovnim imenicima, jer tu najčešće ostaju stari podaci.

### Korak 3: Spojite problem i popravak

| Što vidite | Vjerojatni uzrok | Popravak |
|---|---|---|
| Zastarjela činjenica (stara usluga, stari tim) | Zastarjela stranica ili unos | Ažurirajte izvor. Na svojim stranicama stavite vidljiv datum ažuriranja. |
| Izmišljena usluga ili jamstvo | Malo podataka, pa je model pogodio | Na webu jasno napišite što nudite, a što ne nudite. |
| Pomiješani ste s tvrtkom sličnog imena | Slični nazivi | Svugdje isti kratki opis i poveznice. Povežite profile međusobno. |
| Uopće niste spomenuti | Malo spomena igdje | Neka vas se opisuje na više mjesta: LinkedIn, mediji, imenici, partneri. |
| Krivo u usporedbama | Nema sadržaja o usporedbi | Napišite pošteno usporedbu sami. |

### Korak 4: Objavite jednu jasnu stranicu s činjenicama

Jedna stranica na vašem webu (O nama ili pitanja i odgovori) koja u prvim redcima običnim rečenicama kaže što radite, za koga, gdje, od kada i što ne radite. Kratke rečenice, vidljivi datumi, jedna tvrdnja po retku. To je stranica koju će alat najvjerojatnije citirati.

### Korak 5: Uskladite profile

Isti naziv, isti kratki opis i iste činjenice na webu, LinkedInu, Google profilu tvrtke i imenicima u kojima ste. Kad se izvori slažu, model ih prestane miješati.

### Korak 6: Testirajte ponovno

Ponovite istih deset pitanja nakon četiri do osam tjedana, a zatim jednom mjesečno. Jasper preporučuje ponovnu provjeru zahvaćenih upita unutar 60 dana od ispravka, a u brzim sektorima mjesečno. Kad se činjenica promijeni, prvo ažurirajte izvor, a tek onda test.

## Što ne pomaže

- **Tražiti od AI-ja da zapamti ispravak.** Ispravak u vašem razgovoru popravlja vaš razgovor, ne ono što vidi kupac.
- **Osloniti se na llms.txt.** Zapisnici servera oko 137.000 domena pokazali su da 97% llms.txt datoteka ne dobije nijedan AI zahtjev (Ahrefs, svibanj 2026.). Imam ga na svom webu jer ne košta ništa, ali ga klijentu ne bih prodavao kao popravak.
- **Računati na to da je model pravedan.** Odgovara iz onoga što postoji. Spominjanja na drugim stranicama najjači su signal koji znam: u Ahrefsovoj studiji 75.000 brendova spominjanja na drugim stranicama bila su najsnažnije povezana s pojavljivanjem u AI Overviews.

## Koje greške vidim?

1. **Test samo jednom.** Jedan pokus ne dokazuje ništa. Odgovori se mijenjaju. Testirajte mjesečno istim upitima.
2. **Popravak simptoma.** Ispravljanje odgovora u razgovoru umjesto stranice iz koje je došao.
3. **Web koji nikad ne kaže što ne nudite.** Tu šutnju model popuni pretpostavkom.
4. **Provjera samo ChatGPT-a.** Kupci koriste više alata. Provjerite barem ChatGPT, Gemini, Perplexity i Google AI Mode.

## Često postavljana pitanja

**Zašto ChatGPT izmišlja?**
Jer predviđa vjerojatan tekst. Kad nema pouzdanih podataka o tvrtki, vjerojatan tekst je uvjerljiva pretpostavka.

**Mogu li tražiti od OpenAI-ja da ispravi što ChatGPT govori o mojoj tvrtki?**
Ne znam pouzdan način da se ispravi pojedini odgovor. Djeluje promjena izvora koje alat čita.

**Pomaže li llms.txt?**
Nema dokaza da pomaže. Vidi iznad.

**Koliko često testirati?**
Jednom mjesečno, istim upitima, i ponovno unutar 60 dana od svakog ispravka.

**Je li isto u Claudeu i Perplexityju?**
Svaki alat ima druge izvore i drugo ponašanje. U Seerovim podacima Claude je odgovorio na manje upita od ostalih, a kad je odgovorio, bio je točan u 98% slučajeva. Testirajte svaki.

## Jedan sljedeći korak

Pokrenite besplatni [AI-Ready Check](/hr/ai-provjera/): ocjena, tri popravka i uvid u to što ChatGPT kaže o vašoj tvrtki.

---

**Autor: Vedran Obradović**, osnivač i specijalist za branding u Vizura Studio® (Zagreb). Više od 250 brend projekata u 8+ godina, većinom za B2B tech tvrtke. Ažurirano 21.10.2026.

**Izvori**
- Seer Interactive, studija točnosti AI-ja o brendovima (27.8.2026.): https://www.seerinteractive.com/insights/ai-brand-accuracy-study
- Jasper, How to monitor and prevent AI hallucination: https://www.jasper.ai/blog/how-to-monitor-and-prevent-ai-hallucination
- Ahrefs, 75.000 brendova i AI Overview: https://ahrefs.com/blog/ai-overview-brand-correlation/
- llms.txt, usvajanje i korištenje (Ahrefs zapisnici, PPC Land): https://ppc.land/llms-txt-adoption-rises-8-8x-but-97-of-files-get-zero-ai-requests/

Pročitajte i: [Testirao sam AI naslijepo na brendu klijenta](/hr/blog/ai-slijepi-test-deepsea/) - [Knjiga grafičkih standarda u doba AI-ja](/hr/knjiga-grafickih-standarda/)

Source page: https://www.vizurastudio.hr/hr/blog/zasto-chatgpt-krivo-govori-o-vasoj-tvrtki/