Od klíčových slov k promptům: Jak AI mění SEO strategii

Autor

Petra Venušová

Doba čtení

14 min

Publikováno

2025-09-02

Od klíčových slov k promptům: Jak AI mění SEO strategii

Dává dnes smysl vytvářet analýzu klíčových slov? Jak vlastně s daty z organického vyhledávání pracovat? A dokážeme se díky analýze promptů dostat blíž k reálným potřebám uživatelů?

Data zůstávají, strategie se mění: nová role klíčových slov

V éře AI vyhledávání se mění samotná role klíčových slov. Už dávno nejsou jen „hesly“, která mají zajistit, že se váš obsah umístí (pokud možno co nejvýše) mezi prvními 10 výsledky vyhledávání.

Dnes klíčová slova fungují spíše jako signály uživatelského záměru. Jsou výchozími body, z nichž si vyhledávače fungující na bázi AI extrahují dílčí příbuzné dotazy a skládají z nich personalizovanou odpověď.

Na klíčová slova už tedy nelze nahlížet jako na izolované fráze, ale jako na mapu potřeb a scénářů, na které musí obsah umět přirozeně a přesvědčivě odpovědět.

Organická data zůstávají důležitým ukazatelem potenciálu

Jedno je ale jisté: klíčová slova zůstávají nejlepším měřitelným signálem toho, co lidé skutečně hledají. Data z Google Search Console, Ahrefs nebo Semrush jasně ukazují, o které informace či produkty uživatelé potřebují, jak často je vyhledávají a jak se zájem mění v čase.

💡 Analýzu klíčových slov můžeme vnímat jako kompas. Pomáhá nám sesbírat data a je lakmusovým papírkem toho, jaké jsou skutečné potřeby našich potenciálních zákazníků.

Prompty jako cesta blíže k zákazníkům

Rozdíl mezi klasickým SEO a AI vyhledáváním je v tom, co se děje s klíčovým slovem. Dříve jsme stránky optimalizovali na konkrétní frázi, dnes je klíčové slovo jen začátkem procesu.

Tomu odpovídá princip query fan-out, na kterém je AI vyhledávání založeno: jedna fráze se rozloží na celou síť souvisejících dotazů. Tím vzniká řada long tail témat, které v praxi lépe odrážejí skutečné potřeby lidí.

Čím komplexněji náš obsah pokrývá dané téma, tím spíš ho AI vyhodnotí jako užitečný zdroj. A protože se AI snaží pokrýt co nejvíce uživatelských záměrů, nutí nás tvořit obsah, který odpovídá reálným otázkám a očekáváním uživatelů.

Nakonec nejde o samotná čísla, ale o spokojené uživatele, kteří v našem obsahu najdou potřebné odpovědi, získají k naší značce důvěru a mohou se proměnit v loajální zákazníky.

💡Během příštích dvou až čtyř let může AI vyhledávání překonat to tradiční. Kdo nezačne s optimalizací pro LLM včas, riskuje, že mu konkurence uteče – získá přední místa v AI výsledcích a s nimi i většinu návštěvnosti a pozornosti uživatelů.

Praktický příklad: klíčové slovo vs. prompty

Dříve: Cílem bylo klíčové slovo zakomponovat v nadpisu a obsahu.
- „nejlepší podložka na jógu“
Dnes: AI search uživatelský dotaz rozloží na související fráze, například:
- „Jaká tloušťka podložky je vhodná pro začátečníky?“
- „Který materiál je nejodolnější a neklouže?“
- „Jaké značky doporučují profesionální jogíni?“
- „Jak vybrat podložku podle stylu jógy (hatha, vinyasa, hot yoga)?“

Pokud obsah odpovídá pouze na původní frázi, ale neřeší tyto konkrétní scénáře, AI s největší pravděpodobností vybere jiný zdroj.

Uživatel nehledá jen jednu frázi, ale řeší širší potřebu. Analýza promptů nám proto pomáhá tvořit obsah, který je užitečnější, komplexnější a blíže reálným očekáváním zákazníků.

💡„Dobré SEO je dobré GEO“, říká Danny Sullivan z Google.

Jak s analýzou promptů pracovat

1) Sesbírejte data ke klíčovým slovům

Z nástrojů Google Search Console, Ahrefs, Marketing Miner či např. Semrush si můžete vytáhnout nespočet dat:

konkrétní dotazy, objem hledanosti, trend, sezónnost
variace záměru (co, jak, proč, vs, nejlepší, pro [segment], do [rozpočet]),
prvky SERPu (People Also Ask, Top stories, videa) a poznámku, zda se u klíčového slova zobrazuje AI Overview
stránky, které již na web přivádějí kvalitní traffic (vysoké zapojení/konverze).

Výstup: hrubý seznam seed témat a dotazů seskupených do tematických clusterů.

Tip z praxe

Pokud pracujeme na tak malém trhu, jako je Česká republika, můžeme si pro data sáhnout i do zahraničí. V analýze pro klienta ze segmentu zdravotnických pomůcek jsme například rozšířili rešerši long-tail klíčových slov o výsledky z německého trhu, které jsme v datech z českého prostředí kvůli malým objemům hledanosti neobjevili.

Předpoklad byl jednoduchý. Tamní pacienti řeší podobné potřeby jako ti v českém prostředí. Získaná data jsme následně přepočítali pomocí odpovídajícího koeficientu a vytvořili tak set relevantních dotazů pro lokální kontext.

2) Z klíčových slov na prompty

Když máme posbíraná seed témata z klasické analýzy klíčových slov, dalším krokem je jejich rozpracování do podoby AI promptů. V praxi jde o mapování tzv. query fan-out, tedy rozpadnutí jednoho dotazu na strom souvisejících podotázek.

Typické směry, které AI při zodpovídání rozvine:

Základy / definice: co to je, jak funguje, kdy dává smysl
Parametry: tloušťka, materiál, rozměry, kompatibilita, výkon
Varianty & alternativy: pro koho, pro jaký styl/účel, levné vs. prémiové
Srovnání & doporučení: A vs. B, „nejlepší pro…“
Cena & dostupnost: rozpočty, kde koupit, záruka, servis
Údržba & rizika: čištění, životnost, časté chyby, bezpečnost

Nemusíte to ale dělat celé ručně — pomůžou vám samotné AI nástroje (ChatGPT, Gemini a další). Ty dokážou rychle rozvinout jedno seed téma do desítek variant dotazů a na základě poskytnutých dat zároveň odhadnout, které z nich jsou pro uživatele nejrelevantnější a stojí za zpracování.

Nejčastější kategorie promptů:

Definiční: „Co je…“, „Vysvětli rozdíl mezi…“
How-to: „Jak vybrat…“, „Jak opravit…“, „Postup krok za krokem…“
Srovnávací: „Porovnej A vs. B“, „Nejlepší X do Y Kč“
Výběr s omezeními: „Doporuč X pro [začátečníka / alergika / malé auto] do [rozpočet]“
Diagnostické / problémové: „Proč mi… nefunguje?“, „Co dělat, když…“
Lokální: „Kde v [město]…“, „Nejbližší servis…“

Výstup: jednoduchý seznam relevantních promptů k jednotlivým seed tématům, který se stane základem pro strukturu vašeho obsahu.

3) Přiřazení seed témat ke konkrétním vstupním stránkám

Díky datům z nástrojů navíc vidíme, na která klíčová slova už náš web rankuje a na jaká ne. To nám umožní vytvořit přehled, který odhalí dvě klíčové věci.

Kde nám vstupní stránky chybí: u seed témat nebo promptů, na která zatím neexistuje odpovídající vstupní stránka, je potřeba ji nově vytvořit.
Kde už rankujeme: pokud web na dané klíčové slovo či téma nějakou pozici má, prompty a fan-out podotázky doplníme přímo do existující landing page, abychom ji rozšířili a zvýšili její šanci dostat se i do AI odpovědí.

V této fázi už máme propojenou analýzu klíčových slov a promptů a také jasný plán, co stavět od nuly a co vylepšit.

Výstup: přehled seed témat včetně konkrétních promptů & landing pages (buď už existující, nebo nové).

4) Zpracování prompt canvas

U obsáhlejších webů nebo velmi hledaných témat je vhodné mít v analýze promptů pořádek. Pomůže jednoduchá tabulka, ve které si u každého seed tématu zaznamenáme:

Prompt a jeho typ: zda jde o definici, návod, srovnání
Záměr dotazu (intence): hledá uživatel jen informace, porovnává, nebo už je blízko nákupu?
Doporučený formát odpovědi: tabulka, FAQ, checklist, krátký návod…
Důkaz (EEAT): co můžeme doložit vlastní zkušeností (test, data, fotky)?
Prioritu: jak důležitý je prompt nebo dané seed téma z pohledu byznysu a kolik práce zabere jeho zpracování.

Poptávka & sezónnost: objem, trend, regiony.

5) Práce se samotným obsahem

Když máme hotovou analýzu promptů, od teorie se můžeme posunout k praxi a tvorbě obsahu:

Obsahový brief. Výstup z analýzy promptů převést do jasného obsahového plánu. Ten by měl být tvůrci obsahu předaný tak, aby výsledný output respektoval best practices v AI vyhledávání a zároveň vycházel z námi identifikované fan-out mapy, tedy pokrýval všechny klíčové podotázky a uživatelské scénáře.
Tvorba a zveřejnění obsahu. Dle analýzy vytvoříme, nebo aktualizujeme stávající stránku.
Měření. V éře AI search je stále důležitější zaměřovat se méně na samotnou návštěvnost a více na kvalitu návštěvy. Nestačí sledovat, kolik lidí na stránku přijde. Podstatné je, co na našem webu dělají. Kolik času na něm stráví, jak s obsahem interagují a zda provádějí požadované akce. Tyto ukazatele nám ukážou, zda obsah skutečně odpovídá potřebám uživatelů.

Údržba a aktualizace. Pravidelně kontrolujeme, zda se neobjevily změny v trendech nebo nabídce. Obsah aktualizujeme, aby zůstal relevantní a udržitelně viditelný i v AI výsledcích. Když budeme citovat Google: „Jedinou jistotou ve vyhledávání je, že se neustále mění – stejně jako potřeby lidí, kteří ho používají.“

💡 S analýzou promptů a tvorbou obsahu pro AI vyhledávání by měl být v prvotní fázi spojen také audit základních technických & obsahových aspektů, které zajist, že viditelnost našeho webu nic nebrzdí.

Závěr

Cílem optimalizace už není co nejlépe pokrýt pár úzce vymezených klíčových slov. Organická data ale zůstávají nenahraditelná. Zejména v začátcích AI vyhledávání nemáme k dispozici žádný lepší zdroj informací o tom, co naši potenciální zákazníci hledají. Navíc umožňují rozvinout prompty pomocí query fan-out, zapojit témata do knowledge graphu a tvořit tak obsah, který naši značku dostane blíž k uživatelům.