Optimalizace pro generativní vyhledávače (GEO): Jak se připravit na epochu, kdy text bude číst AI
Obsah
Související
Generativní vyhledávače mění způsob, jakým lidé získávají informace. Místo seznamu výsledků dostanou jedinou shrnutou odpověď a v ní mají místo jen ty zdroje, které AI vyhodnotí jako nejrelevantnější. Jak zajistit, aby mezi nimi byl i váš web? Odpovědí je GEO, tedy optimalizace pro generativní vyhledávače. Podíváme se, jak funguje, co přebírá z klasického SEO a co je naopak úplně nové.
Co je GEO a proč vzniká
GEO (Generative Engine Optimization) je nová metoda optimalizace obsahu pro generativní vyhledávače – nástroje jako ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews nebo Copilot. Ty uživatelům už neukazují seznam výsledků, ale rovnou vytvoří odpověď složenou z několika málo zdrojů. A jen některé weby se do této odpovědi skutečně dostanou, píše web Medium.
Zásadní rozdíl oproti klasickému SEO je jednoduchý. V SEO bojujete o první pozici ve výsledcích vyhledávání. V GEO soutěžíte o to, abyste se dostali přímo do odpovědi vytvořenou umělou inteligencí.
Příklad AI přehledů v Google, zdroj: screenshot Google
Proč GEO vzniká právě teď
- Vyhledávání se mění z hledání na odpovídání – Generativní nástroje dávají uživateli rovnou shrnutou odpověď, a ne seznam odkazů. V odpovědi je místo jen pro několik vybraných zdrojů.
- AI kombinuje informace z více webů najednou – Kde Google zobrazí 10+ výsledků, generativní model vybere jen pár nejrelevantnějších. Konkurence o citaci je proto mnohem ostřejší.
- Roste význam RAG – Generativní vyhledávače nečtou stránku jako celek. Vytahují konkrétní odstavce, tabulky, FAQ a skládají z nich finální odpověď. Struktura obsahu je tak důležitější než kdy dřív.
- Uživatelé očekávají personalizované a okamžité odpovědi – ChatGPT, Perplexity nebo Copilot se stávají alternativou ke Googlu a uživatel očekává vysvětlení hned.
- Google i další hráči začali přidávat AI shrnutí nad výsledky – Funkce jako Google AI Overviews nebo odpovědi v Perplexity tvoří novou vrstvu viditelnosti. Weby, které nejsou v AI odpovědích, přicházejí o část organické návštěvnosti.
Jak fungují generativní vyhledávače
Generativní vyhledávač (např. pokud má uživatel dotaz a místo klasických 10 odkazů dostane přímo textovou odpověď + citace) obvykle pracuje v několika fázích:
| Fáze | Co se děje | Proč je důležitá |
| 1. Příjem dotazu a jeho porozumění | Uživatel položí dotaz v běžném jazyce („Jak vybrat SSD 2 TB do herního PC?“). Systém jej převede na vnitřní reprezentaci, často pomocí embeddings (vektorů). | Pomáhá to systému rozpoznat smysl dotazu, i když není formulován přesně klíčovými slovy. |
| 2. Retrieval – vyhledání relevantních dokumentů | Systém (crawler/index + semantické vyhledávání) najde v reálném čase relevantní obsah (články, weby, databáze), který může odpověď podložit. | Bez tohoto kroku by model odpovídal jen z toho, co už ví (trénink dat). |
| 3. Výběr a zpracování kontextu (chunking, reranking) | Ze všech nalezených dokumentů se vyberou nejrelevantnější pasáže (odstavce/tabulky). Často se provádí reranking, abychom dostali ty, které nejlépe odpovídají dotazu. | Umožňuje odpovědi být přesnější, méně se ztrácet v irelevantních datech. |
| 4. Augmentace promptu pro generativní model | Vybrané dokumenty/pasáže se přidají k původnímu dotazu (tzv. prompt) a předají se do velkého jazykového modelu (LLM). V podstatě říkáme modelu: „Tady máš dotaz + tyto relevantní informace – vytvoř odpověď.“ | Zajišťuje, že odpověď bude nejen generovaná „z hlavy“, ale i podložená aktuálním obsahem. |
| 5. Generace odpovědi a citace zdrojů | LLM vytvoří odpověď (souvislý text), často s citacemi k nalezeným zdrojům (např. „Podle článku X z 2025…“). U některých nástrojů vidí uživatel i odkazy. | Zvyšuje důvěryhodnost, snižuje riziko „halucinací“ (vymyšlených faktů). |
| 6. (Volitelné) Vyhodnocení a zpětná vazba | Systém může sledovat, jak uživatel odpověď využil, jak hodnotil relevanci, a tím učit svůj vyhledávací + generativní mechanismus. | Umožňuje vylepšovat výsledky v čase, zlepšovat relevanci a efektivitu. |
Z pohledu GEO je proto zásadní, aby váš web byl správně zaindexovaný a dostupný vyhledávačům (bez toho se k němu generativní modely vůbec nedostanou). Stejně důležité je vytvářet obsah, který je snadno „čitelný“ – přehledná struktura, jasné nadpisy, krátké odstavce a logické členění pomáhají AI rychle pochopit, o čem stránka je.
A nakonec je potřeba nabízet ověřitelná, konkrétní a spolehlivá fakta, protože právě takové informace se nejčastěji dostávají do citací ve výsledných odpovědích generativních nástrojů.
Jak GEO měřit – zjistěte, jestli vás AI vůbec cituje
Na rozdíl od klasického SEO nemáme k dispozici Search Console (webová služba společnosti Google) pro všechny generativní nástroje. Přesto se dá leccos zjistit:
1) Manuální testy dotazů – Zeptejte se přímo v AI nástrojích například: „Jaké jsou nejlepší platební brány pro e-shop?“ nebo jinou relevantní otázku, a sledujte, jestli se ve zdrojích objeví váš web či značka.
2) Analýza referral traffic (návštěvníci přicházející z odkazů na jiných stránkách) – Ve webové analytice (např. Google Analytics, GA4) sledujte, zda mezi zdroji návštěv uvádíte platformy generativních nástrojů (pokud poskytují klikací odkaz). Tím lze odhalit, že vás někdo citoval a uživatel klikl.
3) Použití specializovaných nástrojů – Existují nástroje, které sledují, kdy a jak vás AI a odpovědní enginy citují. Například sledování „AI citation tracking“, „AI mentions & brand mentions“ v nástrojích typu Clearscope nebo Conductor.
4) Benchmarking proti konkurenci – Sledujte, ve kterých dotazech soupeříte s konkurencí, jak často jsou oni citováni a jak často vy. To vám pomůže odhalit obsahové a autoritativní mezery.
5) Mapování a vyhodnocování výsledků – Vytvořte si vlastní sledovací tabulku (sheet) s těmito sloupci – datum, dotaz, AI nástroj, citace/zmínka (ano/ne), stránka vašeho webu, konkurence a poznámky. Sledujte vývoj v čase.
Rizika, na která nezapomenout
Generativní nástroje stále trpí tzv. halucinacemi, tedy vytvářením tvrzení, která nejsou podložená realitou. Studie ukazují, že jen zhruba polovina vět v odpovědích je skutečně přesně citovaná z ověřených zdrojů. Pokud AI použije váš obsah nesprávně nebo jej špatně interpretuje, může to poškodit vaši reputaci.
Dalším rizikem je manipulace nebo poisoning. Modely mohou být ovlivněny škodlivým obsahem, skrytým textem nebo technikami, které mění podobu jejich odpovědí. Pokud váš obsah není správně chráněn nebo je snadno kopírovatelný, může být zneužit k manipulaci výsledků AI.
Pozor také na zastaralost obsahu. AI kombinuje data z modelu i webu, a pokud je váš článek starý nebo neaktualizovaný, může být použit v odpovědi způsobem, který vás vykreslí jako nedůvěryhodný. Pravidelná revize dat a čísel je v GEO nutností, píše web Ralfvanveen.
Rizikem je i algoritmická zaujatost. AI může preferovat určité typy webů, jazyků nebo zdrojů a jiné naopak opomíjet. To může vést k tomu, že i kvalitní obsah má malou šanci být použit v generovaných odpovědích, a to jen kvůli jazykové nebo regionální odlišnosti.
Zapomenout nelze ani na právní a reputační rizika. Pokud AI vybere váš obsah jako zdroj pro odpověď, která bude chybná nebo zavádějící, dopad padá i na vás, protože uživatel vidí vaši značku v citaci. S tím souvisí i otázky ochrany soukromí a právního rámce použití obsahu v LLM.
V neposlední řadě jsou tu bezpečnostní rizika. Podle webu NNT DATA mohou být generativní vyhledávače zranitelné vůči útokům, které vkládají škodlivý obsah do jejich zdrojů. Pokud není váš web dostatečně zabezpečený, může se nechtěně stát součástí tohoto problému.
Budoucnost vyhledávání: nejdřív AI, pak člověk
Generativní vyhledávání nepředstavuje konec SEO, ale jeho další vývoj. GEO tedy není náhrada, ale nadstavba – pořád píšete především pro lidi, ale je potřeba myslet na to, že prvním „čtenářem“ i editorem bude AI. Ta váš text nejdřív projde, vybere z něj klíčové části, složí z nich odpověď a teprve tu ukáže uživateli. GEO proto rozšiřuje klasické SEO o nutnost jasné struktury, přesných informací a přehledné navigace.
V praxi to znamená, že nástroje, které vám umožní pracovat se strukturou a sémantikou webu bez složitého programování, získávají ještě větší význam.
Ilustrační obrázek, zdroj: OpenAI
Například český systém inPage od Zoneru už dnes poskytuje nástroje, které pomáhají vytvářet dobře strukturovaný a srozumitelný obsah, tedy takový, se kterým se generativním vyhledávačům pracuje výrazně lépe.
V administraci můžete jednoduše upravit nadpisy, texty, obrázky, formátování, stejně jako název, meta popis a URL adresu u každé stránky. Web lze rozdělit do přehledných sekcí a rubrik. Tím pádem má logickou strukturu, kterou AI umí snadno zpracovat.
Dobře uspořádaný obsah, správně použitá hierarchie nadpisů a přehledné členění stránek usnadňují generativním modelům orientaci v textu a výběr citovatelných částí.
