Když dnes zadáte dotaz do vyhledávání v Google (zejména ve verzi SGE – Search Generative Experience), ChatGPT nebo třeba Perplexity, většinou se vám nezobrazí jen klasické výsledky vyhledávání. Dostanete odpověď vygenerovanou AI, tedy souhrn relevantních informací, který AI model sestavil na základě porozumění tématu. Ne podle přesné shody slov. A to zcela mění pravidla hry.

💡 Ve světě AI vyhledávání už neoptimalizujeme jen pro klíčová slova, ale navrhujeme obsah tak, aby byl použitelný napříč stovkami možných dotazů. Tomuto přístupu se říká ‘Relevance Engineering’.

1. Klasické SEO vs. AI search

Dříve se vyhledávání zaměřovalo na klíčová slova. Algoritmy porovnávaly dotaz s texty na webu a vyhodnocovaly, které nejlépe odpovídají. Dnes se díky jazykovým modelům (LLMs) vše točí kolem významu. AI chápe dotaz jako komplexní záměr uživatele. Nehledá „stejná slova“, ale „stejný kontext“.

Například tři různé dotazy:

• „Jaký kávovar do kanceláře“

• „Porovnání DeLonghi vs. Tchibo“

• „Levný firemní kávovar do 5000 Kč“

AI zpracuje jako různé formulace téže potřeby, tedy najít vhodný kávovar do firmy. Pokud váš obsah významově tuto potřebu dobře pokrývá (i když se v něm žádný z těchto dotazů doslova nevyskytuje), AI jej může použít jako podklad pro odpověď.

2. Embeddings: Jak AI „rozumí“ textu

Základem porozumění je tzv. embedding, vektorová (číselná) reprezentace významu. Místo slov jako „kancelář“ nebo „kávovar“ AI pracuje s vektory, které umožní porovnat, jak jsou si dva texty významově blízké.

To znamená, že AI chápe, že:

• „Levný přístroj na espresso“ má blízko k „kávovaru do 5000 Kč“.

• „Firemní potřeby“ souvisejí s „vybavením do kanceláře“.

• „Srovnání značek“ je forma nákupního rozhodování.

Díky tomu vybírá úryvky podle kontextu a relevance, ze kterých následně vytvoří odpověď nejen podle výskytu klíčových slov, ale na základě kontextu a relevance.

3. Query fan-out: Jak AI hledá obsah

V některých systémech, např. u Google SGE, si AI vygeneruje desítky alternativních formulací původního dotazu, tzv. query fan-out. Jde o různě položené otázky, které se snaží co nejpřesněji vystihnout, co by mohl uživatel hledat.

Například z dotazu „levný kávovar do firmy“ může AI vytvořit:

• „Firemní espresso automat do 5000“

• „Co je nejlepší na kávu v open office?“

• „Doporučení: kapslový vs. pákový firemní kávovar“

4. Výběr relevantního obsahu

Následně AI prohledává dostupný obsah (webové stránky, články, recenze, produktové popisy) a vytváří z něj výběr relevantních úryvků, ze kterých sestaví odpověď. Čím lepší a výstižnější úryvky nabídnete, tím větší šanci máte, že se váš obsah objeví v odpovědi.

5. Jak AI chápe souvislosti: Knowledge graph

Google a některé AI systémy využívají tzv. knowledge graph, síť propojených pojmů, značek, míst, osob a témat.

Pro každé slovo nebo frázi si AI vytváří kontext:

• Apple může označovat firmu nebo ovoce.

• Jaguar zase označuje zvíře nebo automobilku.

Aby se AI v pojmech, využívá síť znalostí knowledge graph. V něm je např. uvedeno, že: Apple je značka, která prodává iPhone, má sídlo v USA a CEO jménem Tim Cook, AI tak rozumí tomu, o kom nebo čem je řeč, a dokáže správně přiřadit význam.

Pokud váš web používá strukturovaná data (více informací najdete níže), jasné pojmy a kontext, pomáháte AI zařadit vaši značku do tohoto „grafu“.

AI nehledá největší značku, nejznámější doménu ani článek s nejvíce zpětnými odkazy. Hledá nejlepší obsah – takový, který co nejlépe odpovídá na otázku. V AI search máte šanci uspět i bez velkých rozpočtů, pokud splňujete následující kritéria:

• Jasně a prakticky vysvětlujete dané téma.

• Používáte srozumitelný jazyk a přehlednou strukturu.

• Pokrýváte téma do hloubky a z více úhlů,

Prostor se otevírá menším hráčům s kvalitním obsahem. Není třeba být první ve výsledcích klasického vyhledávání. Důležité je být „první pro AI“.

1. Buďte konkrétní a pište jednoznačně

Jazykové modely dávají přednost obsahu, který jasně odpovídá na otázku. Jak už jsme zmiňovali, pracují s významem. Použijete-li obecné výrazy jako „novinka“ nebo „tento produkt“, AI nebude vědět, o čem mluvíte.

• Místo ❌„novinka do domácnosti“ napište ✅ „bezdrátový tyčový vysavač Dyson V12 pro byty do 80 m²“.

Tím zajistíte tzv. monosémantičnost, každý pojem má jeden jasný význam. AI tak bude lépe chápat váš obsah.

2. Ukažte, že jste expert ve svém oboru

AI agenti důvěřují webům, které dané téma zpracovávají komplexně. Oceňují tzv. tematickou autoritu.

Doporučení zní:

• Tvořte série článků a stránek. ✅

• Vysvětlete původ daného produktu, jeho zdravotní benefity, proces výroby. ✅

• Jednotlivé typy obsahu mezi sebou propojte. ✅

I v době AI je více než kdy dříve důležité myslet na principy E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness). Obsah, který reflektuje zkušenost, odbornost a důvěryhodnost autora nebo značky, má vyšší šanci uspět nejen u vyhledávačů, ale i u uživatelů.

Google pomocí E-E-A-T vyhodnocuje kvalitu obsahu. A v kontextu AI-generovaného textu se stává zásadní doložit lidskou odbornost a důvěryhodný zdroj informací, ať už formou autorského komentáře, citací, nebo kontextu publikace.

• Na konci článku přidejte krátkou autorskou poznámku s informací, kdo text napsal nebo kdo za obsahem odborně stojí. Zmiňte relevantní zkušenosti, oborové zaměření nebo reálnou praxi. ✅

• V článku odkazujte na kvalitní externí zdroje (např. výzkumy, oficiální metodiky, odborné blogy) nebo interní expertní materiály. Tím posilujete důvěryhodnost a dáváte signál, že informace mají reálný základ. ✅

• Vložte do článku vlastní příklad z praxe, názor, varování nebo konkrétní doporučení. ✅

3. Využívejte přehlednou strukturu

AI dává přednost dobře strukturovanému obsahu:

• Jasné nadpisy (H2, H3) ✅

• Odrážky a seznamy ✅

• Otázky a odpovědi ✅

• Shrnutí na začátku ✅

• Sekce typu FAQ ✅

S takovým obsahem se AI agentům lépe pracuje.

4. Myslete na cestu zákazníka

Jak už jsme zmiňovali, AI se nevěnuje jen přesnému znění otázky. Generuje si její další varianty. Váš obsah by měl odpovídat více úhlům pohledu a tomu, jak uživatelé přemýšlejí.

Doporučení:

• Sledujte tzv. „query journeys“, tedy jak lidé ve vyhledávání a seznamování se s tématem postupují. Připravte obsah, který na sebe logicky navazuje a odpovídá různým pohledům na dané téma. ✅

5. Zakomponujte multimediální obsah

AI zpracovává nejen text, ale i obrázky, videa či grafiky. ✅ Pokud je doplníte správnými atributy (alt text, titulky, strukturovaná data), zvýšíte šanci, že se váš web objeví v citacích AI modelů.

6. Zajistěte snadné procházení

AI modely (zatím) fungují na jednodušších principech než Google, zkrátka stránky neumí procházet tak inteligentně jako Google bots.

V éře AI je o to důležitější dodržovat technické SEO best practices: rychlé načítání, vykreslení obsahu bez komplikací a strukturovaná data. Pokud AI crawler obsah nenajde, všechna snaha (kvalitní text, struktura) přijde vniveč.

Optimalizujte pro toho nejhoršího možného bota. Počítejte s tím, že internet bude procházet celá řada agentů. A zdaleka ne každý bude „technicky zdatný“ jako Google bot.

• Při optimalizaci webu tedy zařiďte, aby i méně pokročilí roboti (AI modely) získali všechny důležité informace. ✅

• Důležitý obsah by se měl načítat v HTML, ne pouze dynamicky JavaScriptem. ✅

• Optimalizujte Core Web Vitals. ✅

7. Nasaďte strukturovaná data

Strukturovaná data pomáhají AI nástrojům i vyhledávačům pochopit, co jednotlivé části vašeho webu znamenají – zda jde o produkt, recenzi, organizaci nebo článek. V článku zase strukturovanými daty jasně označíte FAQ sekci.

• Označení pomocí standardu schema.org vytváří z vašeho webu srozumitelnější datový zdroj, který může být využit v odpovědích generovaných umělou inteligencí. ✅

8. Budujte své dobré jméno

Umělá inteligence si nevšímá jen toho, kolikrát vás někdo zmínil, ale kde, jak a v jakém kontextu. Důležité jsou přirozené zmínky na důvěryhodných místech – třeba v recenzích, oborových článcích, diskusních fórech nebo komunitních webech.

Tyto signály pomáhají AI pochopit, že vaše značka je skutečná, má dobré jméno a je relevantní pro dané téma. Nejde tedy o kvantitu, ale o kvalitu a kontext.

• Silné jméno v komunitě a mezi niche zákazníky má mnohem větší váhu než stovky neautenticky vytvořených zmínek. ✅

Síla brandu v době AI search

Čím méně stabilní a předvídatelné jsou odpovědi, které Google či LLM modely uživatelům nabízejí, tím větší roli hraje vaše značka. Pokud si vás lidé zapamatují (nebo alespoň uloží do historie vyhledávání), máte napůl vyhráno a jste o krok blíž k tomu, aby vás umělá inteligence doporučila.

Proto nesmíte být zaměnitelní. Musíte mít vlastní ton of voice a opravdové USPs. Může se jednat o skvělý a užitečný obsah, zákaznickou péči nebo nadstandardní službu, díky které budete vyčnívat nad konkurencí.

Pozice ve výsledcích vyhledávání už dnes zdaleka neříká vše. Výstupy generované AI jsou totiž:

• Dynamické – odpovědi se mohou měnit z minuty na minutu.

• Personalizované – závisí na tom, kdo hledá a co už předtím hledal.

• Nepředvídatelné – často se nezobrazují ve formě odkazů, ale přímo jako odpovědi.

Namísto tradičních metrik jako „pozice na klíčové slovo“ proto dává větší smysl sledovat:

• Zobrazení vašeho obsahu v AI odpovědích (např. v AI Overviews)

• Prokliky z těchto odpovědí (brzy dostupná metrika v Google Search Console, v sekci „AI Mode“)

• Zmínky vaší značky v nástrojích jako ChatGPT, Perplexity nebo Claude (ve formě produktových karet, nebo i bez přímého odkazu)

Dnešní vyhledávání je navíc fragmentované. Paralelně existuje více kanálů, kde lidé hledají (Google SGE, Bing Chat, ChatGPT, Perplexity aj.), a firmy musí sledovat viditelnost napříč těmito platformami, nejen v klasickém SERPu.

Je důležité už teď pracovat s tím, že klasické metriky pomalu vystřídá sledování toho, jak velký prostor ve výsledcích vyhledávání daný web zabírá. První pozice už totiž dávno neznamená návštěvnost, to je realita zero click vyhledávání.

Data musíme brát s rezervou

V oblasti měření výkonu v AI search jsme však z velké části odkázáni na možnosti, které nám samotné platformy (Google, OpenAI, Microsoft a další) dovolí sledovat. Měření viditelnosti v AI prostředí je zatím v začátcích a dostupná data budou teprve přibývat.

Aktuálně můžete sledovat například Ahrefs.

Pozor: Data o vizibilitě v ChatuGPT či AI overviews v Ahrefs neberte doslova, jsou to pouze odhady. Ale můžeme je vnímat jako lakmusový papírek a srovnání vlastních dat s daty konkurence.

Když v Ahrefs vidíme, že si konkurenční firma vede 3x lépe v AI overviews, zřejmě budou v AI optimalizace 3x lepší než my.

V AI vyhledávání není cílem získat první pozici. Důležité je dostat se mezi citované weby. To vyžaduje nový přístup:

• Přemýšlet více v kontextu.

• Psát jednoduše, srozumitelně a strukturovaně.

• Budovat tematickou autoritu a propojení napříč vaším obsahem.

SEO neumírá, ale prochází transformací

A na závěr: Ty nejdůležitější zásady „starého dobrého SEO“ stále platí (což potvrzuje i Google).

• Pracujte na kvalitě svého produktu.

• Budujte dobré jméno své značky.

• Přinášejte užitečný obsah pro své zákazníky.

To se nemění ani v éře AI.

💡 Chcete mít jistotu, že váš obsah AI nástroje najdou a použijí? Ozvěte se nám. Zjistíme, jak si vaše značka v AI prostředí stojí, pomůžeme vám s technickým auditem a společně nastavíme obsahovou strategii pro vyhledávání v éře AI.

Zdroje

From It Depends to Action: Rethinking SEO in the Age of AI

Ahrefs – Zero-Click Search

Wikipedia – Knowledge Graph

iPullRank – How AI Mode Works

iPullRank – Relevance Engineering

Search Engine Land – What to Do When AI Overviews Take the Spotlight

Aleyda Solis – AI Search Optimization Checklist

iLoveSEO – A Guide to Semantics

Search Engine Journal – AI Mode & Google Search Console

Search Engine Journal – SEO & AI Search Journeys

Search Engine Journal – Structured Data for AI Search