Srpen 2026: AI mění SEO, reklamu i vyhledávání

Umělá inteligence se v srpnu znovu výrazně propsala do fungování online marketingu. Google rozšiřuje AI do vyhledávání, reklamních systémů i analytických nástrojů, zatímco AI asistenti postupně přebírají část práce, kterou dříve vykonávali sami uživatelé. Změny se dotýkají také e-commerce, lokálního vyhledávání, tvorby reklamních videí nebo způsobu, jakým jsou prezentovány produkty ve výsledcích vyhledávání.

Pozornost si ale zaslouží také SEO. Google pokračuje v boji proti spamu a nekvalitnímu masově vytvářenému obsahu, současně se stále více prosazují AI Overviews a další generativní formáty. Pro firmy a marketéry tak vzniká nová otázka: nestačí už pouze dobře optimalizovat web pro klasické vyhledávače, ale je potřeba myslet také na to, jak značku, obsah a produkty interpretuje umělá inteligence.

Google výrazně rozšiřuje personalizaci ve vyhledávání, Discover i Google News

Google zavádí několik novinek, které mají uživatelům dát větší kontrolu nad tím, jaký obsah jim jeho služby zobrazují. Jednou z hlavních změn je nový interaktivní Preferred Sources button, který mohou vydavatelé vložit přímo na své weby. Uživatel jeho prostřednictvím označí web jako preferovaný zdroj a po potvrzení se vrátí zpět na stránku vydavatele. Google uvádí, že vybrané preferované zdroje mají větší šanci zobrazovat se v Top Stories a mohou být označeny také v AI Overviews a AI Mode. Počet unikátních zdrojů označených uživateli jako preferované podle Googlu vzrostl z více než 345 000 v květnu na více než 600 000. 

Další změny se týkají Google Discover a Google News. Uživatelé Discoveru budou moci přirozeným jazykem napsat, jaká témata nebo typy odkazů chtějí ve feedu zobrazovat více či méně; Google si tyto preference zapamatuje. Google News na Androidu současně přidává možnost přizpůsobit audio briefings podle témat, přičemž jednotlivé přehledy mají uvádět zdroj zprávy a odkazovat na celý článek. Z pohledu vydavatelů je důležitá zejména nová možnost Preferred Sources, protože představuje další mechanismus, kterým mohou uživatelé explicitně ovlivnit, které weby budou v personalizovaných výsledcích preferovat. 

Email.cz přidává do mobilní aplikace první AI funkce

Mobilní aplikace Email.cz od Seznamu získává první funkce založené na umělé inteligenci. Nově dokáže automaticky shrnovat delší e-maily do několika vět, takže uživatel nemusí celý text číst, aby získal základní přehled o jeho obsahu. Druhou novinkou je automatické generování předmětu e-mailu – uživatel napíše tělo zprávy a aplikace navrhne vhodný předmět. Funkce, které byly již dříve dostupné ve webové verzi služby, se tak dostávají také do mobilní aplikace, kde mohou být užitečné zejména při práci s e-mailem na menší obrazovce. 

Seznam zároveň zdůrazňuje, že obě AI funkce využívají vlastní jazykový model, který firma vyvíjí interně a dlouhodobě trénuje mimo jiné na češtině. Podle Seznamu tak data uživatelů neopouštějí jeho ekosystém a model se z obsahu jejich zpráv neučí. Aplikace současně nabízí funkci Přehled objednávek, která automaticky sdružuje informace z e-mailů týkající se potvrzení nákupů, doručení a případného vrácení zboží. Seznam tak postupně posouvá Email.cz od klasické e-mailové schránky směrem k osobnímu AI asistentovi, který má pomáhat nejen se čtením zpráv, ale také s jejich zpracováním a psaním. 

Google Ads API Developer Assistant se mění v AI agenta pro vývojáře

Google vydal Google Ads API Developer Assistant 4.0.0, který představuje výrazný posun od samostatného vývojářského nástroje k AI agentovi integrovanému do pracovního prostředí vývojáře. Nová verze využívá jednotnou pluginovou architekturu a přináší specializované funkce pro vývoj s Google Ads API přímo do AI coding workflow. Nástroj nově podporuje například Antigravity a Claude Code a jeho pravidla, dovednosti a diagnostické příkazy jsou dostupné napříč projekty a vývojovými prostředími. Google zároveň slibuje rychlejší fungování, nižší spotřebu zdrojů a spolehlivější práci s Google Ads API. 

Význam změny spočívá především v tom, že AI už nemá pouze generovat ukázky kódu, ale může být zapojena do širšího procesu vývoje, diagnostiky a reportingu Google Ads API. Developer Assistant tak může fungovat jako specializovaná vrstva mezi vývojářem, jeho AI coding nástrojem a dokumentací či pravidly Google Ads API. Pro vývojáře automatizovaných reklamních systémů to znamená potenciálně výrazné zrychlení práce, protože AI může pracovat se znalostmi a postupy specifickými pro Google Ads API, místo aby poskytovala pouze obecné programátorské odpovědi. 

Google vysvětluje, proč jsou stále potřeba pravidelné spamové aktualizace

Google prostřednictvím Johna Muellera vysvětlil, proč stále vydává samostatné spamové aktualizace, přestože jeho systémy proti spamu fungují průběžně. Google má podle něj řadu systémů, které se aktualizují automaticky a kontinuálně. Mezi ně patří například SpamBrain, který pomocí AI identifikuje spamové stránky, dále systémy zaměřené na kvalitu webů a algoritmy schopné odhalovat neautentické odkazové praktiky. Pravidelné oznámené aktualizace proto neznamenají, že Google před jejich vydáním spam vůbec neřeší. Jde spíše o případy, kdy Google provádí větší nebo širší změny systémů, které mohou výrazněji ovlivnit metriky webů. 

Mueller zároveň vysvětluje, že Google se snaží najít rovnováhu mezi transparentností a zbytečným znepokojováním provozovatelů webů. Ne každá změna algoritmů je proto veřejně oznámena. Menší průběžné úpravy mohou probíhat bez upozornění, zatímco rozsáhlejší změny jsou oznámeny právě proto, aby SEO specialisté a majitelé webů dokázali lépe interpretovat výraznější změny ve viditelnosti, návštěvnosti nebo dalších metrikách. Pro SEO je z toho důležité zejména to, že absence oznámeného updatu neznamená absenci změn v algoritmech – Google své systémy průběžně upravuje i mimo veřejně komunikované aktualizace. 

Google Ads přidává reporting pro AI-generované názvy produktů

Google začíná v Google Ads zavádět nový report Product titles, který inzerentům ukazuje, jaké názvy produktů Google skutečně používá v Shopping reklamách. Google může nově pomocí AI vytvořit alternativní název produktu, pokud vyhodnotí, že je pro konkrétní vyhledávání relevantnější než původní název z produktového feedu. Původní název přitom nezmizí – Google jej může nadále použít, pokud ho považuje za vhodnější. Novinka je důležitá proto, že inzerent už nemá úplnou kontrolu nad tím, jak přesně bude produkt v reklamě pojmenován. 

Nový report zároveň poskytuje výkonnostní data pro AI upravené názvy. Inzerent může vedle původního názvu vidět název vytvořený Googlem a porovnat například impresí, kliknutí, CTR, náklady a průměrné CPC. Google tím částečně řeší problém rostoucí automatizace reklamy: AI sice stále více rozhoduje o podobě reklamního sdělení, ale inzerent získává možnost sledovat, co AI skutečně změnila a jaký to mělo dopad na výkon. Pro e-shopy proto bude stále důležitější nejen kvalita produktového feedu, ale také průběžná kontrola toho, jak Google jejich produkty interpretuje a prezentuje potenciálním zákazníkům. 

AI asistenti stále častěji rozhodují, které lokální firmy zákazník vůbec zváží

AI asistenti mění lokální vyhledávání tím, že místo seznamu desítek výsledků mohou uživateli rovnou nabídnout několik konkrétních firem. Zatímco dříve zákazník zadal dotaz, otevřel několik webů a sám porovnával nabídky, AI tento proces částečně provede za něj. Google uvádí, že jeho AI funkce využívají mimo jiné RAG (retrieval-augmented generation), tedy získávání relevantních stránek z indexu, a query fan-out, při němž systém současně provádí několik souvisejících vyhledávání. Pro lokální firmu tak nestačí pouze dobře rankovat na jeden obecný dotaz – její informace musí být dostupné a srozumitelné v různých kontextech, ve kterých je může AI použít. 

Zásadní význam proto získávají firemní profily, recenze, reputace a konzistence informací napříč zdroji. Pokud například firma nabízí určitý typ služby, musí být tato informace někde jednoznačně uvedena a dostupná pro vyhledávací systémy. Google současně zatím neposkytuje kompletní přehled toho, proč konkrétní firmu AI doporučila. Search Console sice postupně nabízí report výkonu generativních funkcí, ale neukazuje konkrétní dotaz ani nerozlišuje, zda byla firma přímo doporučena, nebo pouze uvedena jako zdroj. Pro lokální SEO a GEO tak bude stále důležitější sledovat nejen klasické pozice, ale také to, zda AI asistenti firmu vůbec zařazují mezi doporučené možnosti.

Otevřená infrastruktura pro AI agenty má zabránit nové závislosti na několika technologických gigantech

Článek na Lupě se zabývá vznikem agentické ekonomiky, ve které AI agenti nebudou pouze odpovídat na otázky, ale budou samostatně komunikovat, vyhledávat služby, uzavírat transakce a jednat za uživatele. Klíčovou otázkou proto bude, kdo bude kontrolovat infrastrukturu, přes kterou spolu tito agenti komunikují. Projekt NANDA se snaží vytvořit otevřenou infrastrukturu zahrnující například identitu, registry, autentizaci, důvěru, platby, koordinaci, paměť, soukromí a ověřitelné informace. Součástí projektu je také NANDA Town, testovací prostředí pro experimentování s těmito vrstvami. 

Autor však upozorňuje, že otevřený protokol automaticky neznamená otevřený trh. I internet stojí na otevřených standardech, přesto značnou část jednotlivých segmentů ovládá několik velkých společností. U AI agentů mohou být síťové efekty ještě výraznější: největší registr důvěryhodných agentů, nejrozšířenější platební systém nebo platforma s nejbohatší uživatelskou pamětí mohou vytvořit velmi silný vendor lock-in. Důležitá proto nebude jen možnost vlastnit nebo exportovat samotného agenta, ale také možnost přenést jeho identitu, paměť, oprávnění, reputaci a vztahy s dalšími službami. Článek zároveň upozorňuje na otázky odpovědnosti za autonomní platby, pojištění agentů a vznik nových služeb, jako jsou audity, hodnocení spolehlivosti nebo tržiště agentů.

Google přináší Gemini Omni přímo do Google Ads pro tvorbu reklamních videí

Google integruje Gemini Omni do nástroje Asset Studio v Google Ads, kde má inzerentům umožnit vytvářet reklamní videa z existujících podkladů, webu, brand guidelines nebo jednoduchého kreativního briefu. AI dokáže připravit storyboard a jednotlivé scénáře, generovat pohyblivé scény a následně video upravovat pomocí přirozeného jazyka. Uživatel může například změnit konkrétní scénu, pozadí, styl, voiceover nebo tempo bez toho, aby musel video vytvářet znovu od začátku. Proces je navržen jako čtyřfázový workflow: nastavení značky, vytvoření konceptu, úprava kreativy a nasazení kampaně. 

Velkou výhodou je schopnost vytvářet více formátů jednoho videa. Gemini Omni připravuje například horizontální 16:9 i vertikální 9:16 varianty, které lze následně přímo exportovat do kampaní Demand Gen, Performance Max, YouTube a dalších Google Ads kampaní. Google tak propojuje tvorbu kreativy přímo s reklamním systémem a odstraňuje část potřeby používat samostatné nástroje pro produkci a úpravu videí. Přesto zůstává důležitá lidská kontrola – Google sice uvádí, že Gemini Omni dokáže při tvorbě scén zohledňovat brand guidelines, ale inzerent by měl stále ověřovat, zda výsledné video skutečně odpovídá značce a jejím komunikačním standardům. 

Anthropic vysvětluje, jak funguje watermark v AI textech a proč jej lze odstranit přepsáním

Anthropic zveřejnil podrobnosti o watermarkingu textu generovaného modelem Claude. Nejde o skryté Unicode znaky, specifické používání pomlček ani o jednoduché stylistické charakteristiky, podle kterých by bylo možné poznat AI text. Watermark je založen na vzoru náhodnosti při generování jednotlivých slov. Jazykový model při tvorbě textu vybírá další slovo z pravděpodobnostního rozdělení; watermark tento proces nenápadně upravuje pomocí klíče a kontextu předchozích slov. Výsledný text proto vypadá pro člověka normálně a bez znalosti příslušného watermark klíče není možné vzor spolehlivě identifikovat. Anthropic svůj přístup označuje jako variantu metody SynthID-Text, kterou původně vyvinul Google DeepMind. 

Současně Anthropic otevřeně přiznává zásadní omezení: watermark lze odstranit přeformulováním textu. Lehké úpravy pravděpodobně značku neodstraní úplně, ale při kompletním přepsání textu se původní vzor ztratí. Článek proto upozorňuje, že watermark není univerzálním mechanismem pro spolehlivé odhalování AI obsahu. Z pohledu AI detekce je podstatné, že technologie neidentifikuje obecně „AI styl“, ale konkrétní statistický vzor vložený při generování. Vývoj watermarkingu navíc pokračuje a novější přístupy, například MirrorMark, se snaží rozprostřít watermark napříč textem a využívat širší kontext, aby byl odolnější vůči běžným úpravám.

AI crawleři mohou generovat obrovský provoz – a některé z nich hledají citlivé soubory

Článek upozorňuje na rychlý růst ne-lidského provozu a na to, že označení „AI crawler“ ještě neznamená, že daný bot skutečně čte a využívá obsah webu. Autor analyzoval vlastní provoz na webu a zjistil, že nejaktivnějším crawlerem byl CCBot, tedy crawler Common Crawl. Za jediný den zaznamenal přibližně 1 500 požadavků, přičemž značná část nesměřovala na články ani jiné veřejné stránky, ale na potenciálně citlivé soubory. Mezi požadovanými cestami byly například /.env.production, /.ssh/known_hosts, /firebase-service-account.json, /id_rsa nebo /private-key. 

Zvláštní pozornost autor věnuje souborům .mcp.json a .continue/config.json, které mohou obsahovat konfiguraci AI agentů, API klíče nebo přístupové tokeny. Podle autora se tak tradiční automatizované skenování citlivých souborů rozšiřuje také na infrastrukturu spojenou s AI agenty a MCP. Zároveň upozorňuje, že vysoké objemy strojového provozu mohou být zavádějící: samotný počet požadavků neříká, zda crawler skutečně přináší hodnotu, nebo pouze spotřebovává serverové prostředky a bandwidth. Provozovatelé webů by proto měli sledovat nejen počet botů, ale především konkrétní URL, které navštěvují, a podle potřeby chránit citlivé soubory a konfigurační endpointy.

Google výrazně rozšiřuje přímé rezervace v Local Services Ads

Google rozšiřuje funkci direct booking v reklamách Local Services Ads (LSA). Z původních přibližně 20 podporovaných partnerů Reserve with Google se podpora rozšířila na více než 500 rezervačních partnerů. Pokud má firma ve svém Google Business Profile aktivní rezervační odkaz přes podporovaného partnera, Google nově tuto možnost automaticky zpřístupní také v Local Services Ads. Zákazník tak může přejít přímo z reklamy ve Google Search nebo Google Maps k rezervaci služby, aniž by musel nejprve navštívit web firmy a hledat rezervační formulář. 

Důležitou informací pro inzerenty je, že takto vytvořené rezervace nejsou považovány za bezplatnou doplňkovou konverzi. Google je bude zahrnovat do LSA lead reportingu jako placené leady. Firmy proto musí sledovat nejen počet rezervací, ale také jejich kvalitu a cenu. Výhodou je výrazně kratší cesta od zobrazení reklamy k objednávce, což může zvýšit konverzní poměr. Zároveň však zůstává možnost jednotlivé rezervační partnery v nastavení LSA povolit nebo zakázat. Google také uvádí, že tato nastavení mají být zachována při postupném přesunu LSA účtů do Google Ads. 

Seznam ukazuje, proč samotná WER nestačí pro hodnocení rozpoznávání řeči

Článek Seznamu se věnuje problematice ASR (Automatic Speech Recognition), tedy automatického převodu řeči na text, a upozorňuje na limity běžně používané metriky WER (Word Error Rate). Samotná chybovost slov totiž nemusí dostatečně vystihovat, zda je přepis skutečně použitelný pro konkrétní úlohu. Seznam proto pracoval s detailnější evaluací založenou mimo jiné na extrakci pojmenovaných entit z reálných přepisů. Pro vytvoření evaluačního datasetu tým definoval jednotlivé entity a pravidla anotace, následně využil LLM pro předběžnou extrakci a dataset doplnil také o přibližně 20 % negativních ukázek, tedy případů bez detekovaných entit. 

Pro optimalizaci řešení Seznam rozdělil data na development a test část, aby nedocházelo k label leakage, a iterativně upravoval prompt podle identifikovaných chyb. Nejlepší nalezený prompt zvýšil sledovanou hodnotu z 0,47 na 0,71; při testování dosáhl model hodnoty 0,71 pro extrakci kombinovanou s klasifikací, zatímco samotná extrakce dosáhla 0,72 a CER činilo 0,24. Seznam přitom kladl větší důraz na precision než recall – bylo důležitější, aby označená entita byla skutečně správná, než aby model zachytil úplně všechny entity. Výsledkem je ukázka toho, že kvalitní evaluace AI systému musí odpovídat reálnému účelu použití, nikoli spoléhat pouze na jednu obecnou metriku.

Google začne od října účtovat některé zmeškané hovory z Local Services Ads

Od 1. října 2026 Google mění pravidla účtování leadů v Local Services Ads. Některé zmeškané hovory budou nově považovány za platné a zpoplatněné leady, přestože firma telefon nezvedla. Konkrétně má jít o hovory během otevírací doby, při kterých uživatel zůstane na lince déle než 20 sekund. Google tak předpokládá, že delší čekání signalizuje skutečný zájem zákazníka. Nově mohou být zpoplatněny také některé následné hovory, pokud splní kritéria platného leadu. 

Pro firmy využívající LSA to znamená, že rychlost reakce na telefonní hovory bude mít přímý finanční dopad. Firma může nově zaplatit za lead i v situaci, kdy telefon nikdo nezvedne. Google však zavádí výjimku pro některé telefonní systémy, kde zákazník musí nejprve stisknout tlačítko pro spojení s konkrétním oddělením – 20sekundový limit se v takovém případě začne počítat až po tomto kroku. Google současně slibuje nové mechanismy proti robotickým a spamovým hovorům, jejichž konkrétní podoba ale zatím nebyla zveřejněna. Pro inzerenty proto bude důležité před říjnem zkontrolovat telefonní dostupnost, IVR/routing a způsob zpracování příchozích hovorů.

AI hardware: Dodací lhůty dosahují až půl roku, firmy musí infrastrukturu plánovat s předstihem

Rychlý rozvoj umělé inteligence výrazně zatěžuje dodavatelské řetězce a dostupnost výkonného hardwaru. U specializovaných konfigurací, například systémů HGX a DGX, mohou podle společnosti M Computers dodací lhůty v krajních případech dosahovat až 24 týdnů. Dostupnost přitom závisí nejen na samotných akcelerátorech, ale také na síťových prvcích a aktuálních výrobních kapacitách. Firmám proto dává smysl plánovat AI projekty s výraznou časovou rezervou a v případě potřeby využít dočasnou výpočetní kapacitu v cloudu nebo testovacím prostředí, než bude vlastní hardware k dispozici. 

Článek zároveň popisuje posun od vlastního trénování modelů k inferenci a s tím spojené požadavky na infrastrukturu. Vlastní on-premise hardware je podle rozhovoru vhodný zejména pro dlouhodobě vytížené systémy a práci s citlivými daty, zatímco cloud je praktičtější pro experimentování a proměnlivou potřebu výkonu. Optimální může být hybridní model. Při návrhu AI infrastruktury je nutné myslet nejen na GPU, ale také na InfiniBand nebo RoCE, rychlá NVMe úložiště, dostatečný výkon napájení a chlazení a do budoucna také na kapalinové chlazení. Modulární architektura navíc umožňuje vyměňovat nebo doplňovat akcelerátory bez kompletního vybudování infrastruktury znovu.

Google sjednocuje Google Tag a Tag Manager a přidává měření bez programování

Google zásadně mění své nástroje pro tag management a měření konverzí. Google tag bude postupně fungovat jako plnohodnotný kontejner Google Tag Manageru, takže weby, které dosud používaly pouze Google tag, získají přístup například k debuggingu, správě verzí a vizuálnímu nastavování tagů. Google zároveň přepracoval rozhraní Tag Manageru, které bude přehledněji rozdělovat běžná nastavení a pokročilé funkce. Stávající Google tagy se podle Googlu nemají změnou fungování na webu poškodit a existující funkcionalita Tag Manageru nebude odstraněna. 

Významnou novinkou je visual tagging, díky kterému mohou marketéři vytvářet události a konverze bez ručního psaní kódu. Uživatel přímo projde web, vybere konkrétní prvek a určí, jakou akci chce měřit; Google následně automaticky řeší technické části, například selektory a triggery. Google současně mění způsob přenosu dat v optimalizovaných kontejnerech, což může snížit latenci měření. Nová platforma také nabídne vizuální přehled toho, kam jsou data odesílána, například do Google Ads a Google Analytics. Optimalizace stávajících kontejnerů je přitom dobrovolná a před publikováním lze navrhované změny zkontrolovat.

Google spam update mohl cílit na masově generovaný AI obsah

Podle zpráv z SEO komunity mohl být jedním z cílů srpnového Google Spam Update masově generovaný AI obsah vytvořený primárně pro získávání pozic ve vyhledávání. Článek však zdůrazňuje, že samotné použití AI neznamená spam. Problematický je především způsob, kdy se pomocí automatizace vytváří velké množství stránek s hlavním cílem manipulovat výsledky vyhledávání. Tato interpretace není oficiálním potvrzením Googlu, ale zapadá do kontextu jeho výzkumu systému Scalable Cluster Termination System (S-CTS), který je určen k identifikaci a eliminaci sítí masově generovaného AI spamu. 

Zajímavé jsou také zkušenosti SEO odborníků citované v článku. Některé weby, které začaly s ruční publikací a později přešly k automatizovanému AI obsahu, údajně update přežily lépe než projekty vytvořené plně automatizovaně od začátku. Jiný příklad ukazuje, že AI obsah nemusí být problémem, pokud před publikací prochází lidskou kontrolou. Základní závěr proto není „nepoužívat AI“, ale vyhnout se masové výrobě obsahového SEO spamu. Obsah vytvářený AI by měl být určen především pro uživatele, měl by být redakčně kontrolován a měl by přinášet skutečnou hodnotu, nikoli pouze pokrývat co největší počet klíčových slov.

Google zavádí přesměrování „goto“ u odkazů ve výsledcích vyhledávání

Google potvrdil zavádění nové technické vrstvy mezi výsledkem vyhledávání a cílovou stránkou. Kliknutí na některé výsledky může nově vést nejprve přes přesměrování využívající parametr goto, místo aby prohlížeč přešel přímo na cílovou URL. Google změnu vysvětluje jako jednu z řady technických ochranných opatření proti zneužívání vyhledávání a současně jako způsob ochrany svých služeb a uživatelů. Pro běžného návštěvníka by tato změna měla být prakticky neviditelná – výsledkem kliknutí je stále cílová stránka. 

Větší význam může mít změna pro SEO nástroje, scrapery a systémy automaticky získávající data z Google Search. Přesměrování může zkomplikovat některé způsoby automatického získávání výsledků a změnit způsob, jakým třetí strany identifikují cílové URL. Pro samotné SEO webu nejde o nový rankingový faktor ani o změnu způsobu, jakým Google hodnotí stránku. Jde především o technickou změnu na straně Google Search, která může ovlivnit některé nástroje pracující se SERP daty. Provozovatelé rank trackerů a dalších SEO systémů proto musí své mechanismy přizpůsobit novému způsobu odkazování.

Větší automatizace neznamená menší potřebu kvalitní strategie

Srpnové novinky potvrzují, že hranice mezi vyhledáváním, reklamou a umělou inteligencí se stále více stírá. Google automatizuje další části reklamních kampaní, AI vytváří a upravuje reklamní obsah, generativní vyhledávání zabírá stále více prostoru a AI asistenti začínají uživatelům přímo doporučovat produkty nebo lokální firmy. Zároveň se ukazuje, že větší automatizace neznamená menší potřebu kvalitní strategie – naopak.

Firmy by proto měly sledovat nejen návštěvnost a pozice ve vyhledávačích, ale také to, jak jsou jejich informace využívány v AI odpovědích a nových typech vyhledávání. Základem zůstává kvalitní a důvěryhodný obsah, technicky kvalitní web, správná data a silná značka. Kdo bude tyto základy kombinovat s rozumným využitím AI, může z rychlých změn vytěžit konkurenční výhodu místo toho, aby na ně pouze reagoval.