LLM SEO: Jak připravit obsah pro AI vyhledávače

V posledních měsících se na LinkedInu i v marketingových médiích pořád dokola objevují titulky typu „SEO je mrtvé“ nebo „budoucnost patří výhradně vyhledávání pro AI“. Podobná tvrzení samozřejmě snadno upoutají pozornost, realita je však zatím podstatně střízlivější.

Nemyslíme si, že by LLM vyhledávání mělo tradiční SEO v dohledné době plně nahradit. Současně ale platí, že tento způsob vyhledávání rychle získává na popularitě a je vhodné s ním při tvorbě obsahu počítat již dnes.

Vedle optimalizace pro klasické vyhledávače je potřeba připravit obsah tak, aby ho AI dokázala správně pochopit, použít jako důvěryhodný zdroj a citovat jej ve svých odpovědích.

LLM SEO je stále velmi nové téma, takže zatím neexistuje univerzální návod, co funguje vždy a všude. Modely se mění, platformy experimentují a celý svět vyhledávání je neustále v pohybu.

I přesto už ale začínají vznikat první opakující se signály a postřehy, na které se vyplatí zaměřit.

V tomto článku se podíváme na to, co zatím o LLM SEO víme. Zároveň si zodpovíme několik otázek, které se k tématu nejčastěji objevují:

• Co je LLM SEO a v čem se liší od tradičního SEO?
  
  
• Jak připravit obsah pro AI vyhledávače, aby mu AI dobře rozuměla?
  
  
• Co zvyšuje šanci, že AI použije váš obsah jako zdroj ve své odpovědi?
  
  
• Jaké typy a formáty obsahu se v AI odpovědích objevují nejčastěji?

To nejdůležitější, co potřebujete o LLM SEO vědět

LLM SEO vs GEO vs AEO: je v tom rozdíl?

LLM SEO je souhrn postupů, které zvyšují šanci, že se váš obsah objeví ve výsledcích a odpovědích generovaných umělou inteligencí – například v ChatGPT, Perplexity nebo v AI odpovědích přímo ve vyhledávačích. Setkat se můžete i s jinými názvy, nejčastěji GEO (Generative Engine Optimization) nebo AEO (Answer Engine Optimization).

Tradiční SEO řeší hlavně pozice ve výsledcích vyhledávání a proklik na web. U LLM SEO je důležitější, aby se váš obsah stal zdrojem, ze kterého AI čerpá při tvorbě odpovědi. Jinými slovy: aby mu AI dobře rozuměla a považovala jej za důvěryhodný.

Nejde však o náhradu SEO. Technický základ a kvalitní obsah zůstávají klíčové, jen k nim přibývá větší důraz na jednoznačnost, přehlednou strukturu a důvěryhodnost.

Co LLM vyhledávání upřednostňuje: jasnost, strukturu a důvěryhodnost

Pokud chceme zvýšit šanci, že se náš obsah objeví v odpovědích generovaných umělou inteligencí, je užitečné přemýšlet nad tím, jakým způsobem LLM „přemýšlí“. Nejde jen o to, jestli stránka obsahuje správné klíčové slovo. Důležitější je, zda je informace srozumitelná, dobře uchopitelná a dostatečně důvěryhodná, aby z ní bylo možné sestavit odpověď.

V praxi se opakovaně ukazuje, že nejlépe funguje obsah, který stojí na třech principech: jasnost, struktura a důvěryhodnost.

Jasnost: říkat věci přímo

Obsah by měl být co nejjednoznačnější a vyhnout se zbytečné „omáčce“. Pomáhá, když čtenář (a stejně tak i model) pochopí hlavní sdělení během několika prvních vět. Vysvětlení by mělo být konkrétní a snadno použitelné v praxi.

Struktura: usnadnit orientaci i citování

Dobře strukturovaný text je jednodušší nejen pro čtenáře, ale i pro AI nástroje, které z něj vybírají a skládají odpovědi. Pomáhají jasné nadpisy, odrážky, krátké odstavce, shrnutí nebo sekce typu často kladených otázek. Čím lépe je obsah „rozebratelný“ na menší části, tím snazší je pro model z něj čerpat.

Důvěryhodnost: být zdrojem, kterému se dá věřit

LLM preferují informace, které působí ověřitelně a odborně. Velkou roli zde hraje autorita značky, konzistentní komunikace, jasně popsané know-how, ale také konkrétní data, příklady z praxe nebo transparentně uvedené zdroje. Pokud je text vágní, příliš obecný nebo bez kontextu, model jej může vyhodnotit jako méně spolehlivý.

Originální obsah má v AEO navrch

Na internetu dnes existují tisíce článků na stejná témata, často se stejnými formulacemi, příklady a závěry. Pokud váš text nepřináší nic navíc, AI nástroje nemají důvod sáhnout právě po něm.

Významnou výhodu tak získávají značky, které dokážou publikovat obsah, jenž je skutečně originální a přínosný. Často stačí vzít známé téma a zpracovat ho způsobem, který je jasnější, konkrétnější a lépe použitelný než to, co je běžně dostupné.

Velmi dobře v tomto směru funguje vlastní perspektiva. Praktická zkušenost, interní postup, případová situace nebo i drobný experiment dokáže textu dodat něco, co konkurence obvykle nemá. 

Může jít například o krátký test („vyzkoušeli jsme dvě varianty“, „porovnali jsme tři přístupy“),  interní metodiku, kterou používáte, nebo  popis toho, co v praxi nefungovalo a proč. I malý, ale poctivě popsaný experiment má často vyšší hodnotu než obecné shrnutí, které už na internetu existuje v desítkách verzí.

V praxi to často znamená jednu věc: konkurenci nelze porazit tím, že napíšete totéž s o něco delším textem. Výrazně lepší výsledky přináší, když jasně popíšete problém a vysvětlíte jej způsobem, který je pro čtenáře srozumitelný a okamžitě použitelný.

Pokud se vám podaří napsat obsah, který lidem skutečně pomůže porozumět tématu rychleji než konkurence, zvýšíte tím nejen jeho hodnotu pro čtenáře, ale i pravděpodobnost, že jej budou AI nástroje využívat jako zdroj.

Buďte vidět i mimo vlastní web

Viditelnost v AI vyhledávačích se netvoří pouze na vašem webu. Jazykové modely pracují s informacemi, které se na internetu opakují v různých kontextech, formátech a zdrojích. Právě proto může mít velký vliv i to, jak často a jakým způsobem se o vaší značce nebo tématu mluví mimo vaše vlastní stránky.

Právě proto dává smysl budovat přítomnost i tam, kde lidé běžně hledají zkušenosti a praktické odpovědi. Může jít o platformy jako Reddit, YouTube, LinkedIn, Quora, ale také o lokální fóra, oborové skupiny nebo články typu „nejlepší nástroje pro…“. Nejde o to publikovat všude, kde to jde. Podstatné je být na místech, kde se pohybuje vaše cílová skupina a kde se o vašem tématu skutečně mluví.

Výhodou těchto kanálů je, že každý podporuje jiný typ obsahu. Na LinkedIn často fungují stručné a srozumitelné postřehy z praxe. YouTube umožňuje jít víc do hloubky a ukázat věci na konkrétních příkladech. V komunitních diskuzích zase vyhrává jednoduchá, věcná odpověď bez marketingových frází. A srovnávací články nebo seznamy doporučení mohou pomoci v tom, aby si vás lidé i algoritmy dokázali zařadit do správné kategorie.

Když se vaše značka a vaše téma objevují dlouhodobě a konzistentně na více důvěryhodných místech, vzniká něco, co je pro LLM vyhledávání klíčové – širší kontext. Díky němu je pro AI snazší pochopit, čím se zabýváte, pro koho jste relevantní a v jakých situacích má smysl vás doporučit nebo citovat.

Zejména obsah na Redditu se v poslední době ve výsledcích vyhledávání objevuje velmi často, a to i u dotazů, které mají jasně praktický nebo produktový kontext. Dává proto smysl této platformě věnovat pozornost – ať už formou smysluplné účasti v relevantních komunitách, nebo případně i otestováním placené formy Reddit Ads.

UGC: když o vás píší ostatní, AI to upřednostní

V LLM vyhledávání často nehraje hlavní roli to, co o sobě napíšete na webu, ale to, co o vás píší ostatní. Recenze, komentáře, diskuse nebo srovnání od uživatelů dávají AI nástrojům něco, co firemní texty mívají jen zřídka – konkrétní zkušenost.

Uživatelé typicky popisují, v jaké situaci produkt nebo službu použili, proč si je vybrali, co jim to přineslo a kde narazili na omezení. Díky tomu je jasnější, pro koho je řešení vhodné a v čem se liší od alternativ. Právě tenhle kontext bývá důležitý i pro to, aby se vaše značka objevila ve správných typech dotazů.

Zároveň platí, že UGC je psané jazykem, jakým lidé běžně mluví a vyhledávají. Není uhlazené marketingem, ale často je přesnější. I to může zvýšit šanci, že se k vám AI nástroje při odpovědích „přikloní“, protože mají k dispozici srozumitelný popis reálného použití.

Google AI Overviews: nový „blind spot“ v měření

AI Overviews se v Googlu zobrazují čím dál častěji, ale Search Console je neumí samostatně trackovat – jejich imprese se míchají do běžných organických dat. Proto můžete vidět růst impresí bez růstu kliků a klesající CTR, aniž by bylo jasné proč. Pokud chcete mít v LLM/AI odpovědích reálnou viditelnost pod kontrolou, doporučujeme začít AI Overviews sledovat (ručně na klíčových dotazech, nebo automatizovaně přes externí nástroje/API) a vyhodnotit přítomnost AI Overview + citace zdrojů.

Jak si váš web vede v AI vyhledávání?

Pokud si chcete udělat rychlý obrázek o tom, zda se v AI vyhledávačích objevujete vy, nebo spíše vaše konkurence, doporučujeme začít krátkou diagnostikou. Ta přesně ukáže, u jakých témat a dotazů vás AI nástroje zmiňují, kde naopak chybíte a jaké jsou pro to hlavní důvody. Právě proto nabízíme úvodní AEO analýzu webu zdarma, abyste měli jasná data a konkrétní doporučení, od čeho se odrazit

Závěr: připravte obsah tak, aby ho AI chtěla citovat

AEO se bude dál vyvíjet a je velmi pravděpodobné, že se za pár měsíců změní některé detaily i doporučené postupy. Přesto už dnes vidíme jasný směr: vyhrává obsah, který je srozumitelný, dobře strukturovaný, důvěryhodný a přináší reálnou hodnotu. Nejen pro vyhledávače, ale především pro lidi.

Zároveň platí, že LLM SEO není náhradou tradičního SEO. Technický základ a kvalitní obsah zůstávají klíčové. Vedle optimalizace pro výsledky vyhledávání je čím dál důležitější i to, zda se váš obsah dokáže prosadit jako zdroj, ze kterého AI nástroje čerpají při tvorbě odpovědí.

Pokud si nejste jistí, kde začít, nebo chcete probrat konkrétní situaci vašeho webu a obsahu, nabízíme bezplatnou konzultaci. Společně zhodnotíme výchozí stav a doporučíme další kroky podle vašich cílů a možností.

Často kladené otázky

1) Co je LLM SEO a jaký je rozdíl oproti klasickému SEO?

LLM SEO je optimalizace obsahu pro vyhledávání a odpovědi generované umělou inteligencí. Zatímco klasické SEO řeší hlavně pozice ve výsledcích vyhledávání, LLM SEO se zaměřuje na to, zda se váš obsah stane zdrojem, ze kterého AI nástroje čerpají při tvorbě odpovědi.

2) Co znamená AEO a GEO?

AEO (Answer Engine Optimization) je optimalizace pro „odpovědní“ vyhledávače, které uživateli rovnou poskytují odpověď. GEO (Generative Engine Optimization) se používá pro optimalizaci obsahu pro generativní vyhledávání a AI systémy, které odpovědi skládají z více zdrojů. V praxi se tyto pojmy často překrývají.

3) Nahrazuje AI vyhledávání tradiční SEO?

V současnosti ne. Tradiční SEO zůstává důležité, protože zajišťuje technickou kvalitu webu, indexaci a dostupnost obsahu. AI vyhledávání ale přidává další vrstvu – stále více rozhoduje i to, zda se váš obsah objeví přímo v AI odpovědích.

4) Jak zvýšit šanci, že se můj obsah objeví v AI odpovědích?

V praxi pomáhá především srozumitelný text, přehledná struktura, konkrétní odpovědi a důvěryhodnost zdroje. Výhodu mají také stránky, které obsahují jasné definice, postupy, FAQ sekce a ověřitelné informace.

5) Jak poznám, jestli se můj web zobrazuje v AI vyhledávačích?

Nejjednodušší je otestovat klíčové dotazy přímo v nástrojích jako ChatGPT nebo Perplexity a sledovat, zda se váš web objevuje jako zdroj. Přesnější obraz ale poskytne AEO analýza, která vyhodnotí viditelnost napříč více systémy a porovná ji s konkurencí.