Zmiňuje se o vaší značce umělá inteligence? Zjistěte, jak si u AI vedete

Jak zařídit, aby vaši značku doporučovaly vyhledávače poháněné umělou inteligencí? Tento článek vás krok za krokem provede podrobným rozborem vašich (ne)úspěchů v prostředí AI platforem a využitím zjištěných poznatků k lepší viditelnosti v odpovědích. Ať už tomu říkáte GEO, AI vyhledávání nebo moderní SEO, tady máte jasný návod na provedení klíčového průzkumu vlastními silami.

Jak velké jazykové modely (LLM) zviditelňují značky

Optimalizace pro AI vyhledávání znamená především boj s roztříštěností trhu. Každý model má svá specifika, učí se z jiných dat a hodí se na trochu jiné úkoly. Zjistit, co při této optimalizaci reálně funguje, je proto mnohem tvrdší oříšek než u klasických vyhledávačů.

Svoji firmu dostanete do doporučení v AI vyhledávačích v zásadě dvěma způsoby. Tím prvním jsou trénovací data. Pokud se vaše značka objevuje na webech a doménách, které jazykové modely použily při svém trénování, budou ji znát a dokážou ji zmínit ve svých odpovědích. Ovlivnit výstupy, které jdou přímo z trénovacích dat, je ale extrémně těžké. Nikdy totiž přesně nevíte, jak model data zpracoval a které konkrétní stránky z vašeho webu (a jestli vůbec nějaké) do sebe "nasál".

Druhou a mnohem schůdnější cestou je generování s rozšířeným vyhledáváním, neboli RAG (retrieval-augmented generation). Zjednodušeně řečeno jde o to, že AI si v reálném čase vytáhne externí data z internetu, aby si ověřila fakta a dodala uživateli přesnější a aktuální odpověď. Tudy vede nejlepší cesta k doporučení, protože nové nebo aktualizované stránky dokáže RAG zaregistrovat a využít už během několika hodin od jejich spuštění.

Mezi další klíčové faktory, podle kterých si LLM vybírají své zdroje, patří:

• Shoda napříč internetem: Když vaši značku zmiňuje více na sobě nezávislých webů, důvěra modelu v ni roste. Jestli navíc všechny mluví v podobném duchu, působí vaše značka pro AI maximálně věrohodně.
• Tematická souvislost: AI modely citují a doporučují značky, které jsou pevně spojené s tématem dotazu. To znamená, že abyste se dostali do odpovědi, musíte mít k danému problému prokazatelně co říct.
• Vnímání entit: Jsou-li informace o vaší značce jasné a konzistentní, AI vás snadno identifikuje jako samostatný a jednoznačný subjekt. Zmínky o firmě a jejích produktech na sociálních sítích, v médiích i na vlastním webu budují v očích AI silnou entitu.
• Strukturovaná data: Kolem toho, zda AI vyhledávače berou v potaz strukturovaná data, se sice vedou debaty, ale jedna věc je jistá. Google je používá k budování svého znalostního grafu, ze kterého čerpají generované přehledy od AI v SERP (AI Overviews).

Analyzujte výsledky pomocí průzkumu promptů a výstupů

I když je investice do nástrojů pro sledování důležitá, musíte především pochopit, co sledovat a co s tím dělat.

Příklad: Provoz olomoucké restaurace pro rodiny. Začněte seznamem pokynů pro AI asistenta:

• Hledám restauraci pro rodiny s dětmi v Olomouci.
• Jaké jsou nejlépe hodnocené restaurace pro rodiny s dětmi v Olomouci?
• Doporuč mi pět zajímavých restaurací, které mohu v Olomouci navštívit s pětiletým dítětem.
• Vypiš mi pár restaurací, které v Olomouci můžeme navštívit s celou rodinou.

Seznam obsahuje čtyři výzvy s malými rozdíly. Některé jsou obecnější, jiné jsou konkrétnější, ale všechny mají podobný záměr. Všímejte si zmíněných restaurací, zdrojových URL adres a data posledních aktualizací těchto stránek. Dělejte to denně po dobu jednoho týdne a hledejte značky a zdroje dat. LLM preferují nedávno aktualizované stránky, proto jsou data publikování či aktualizace velmi důležitá.

Strategicky testujte různé výzvy

Váš seznam výzev k testování a sledování se bude dál rozrůstat. Zamyslete se nad tím, čím je vaše firma známá, a na základě toho vytvořte další varianty výzev:

• Které restaurace v Olomouci jsou zábavné pro děti?
• Jsou v Olomouci nějaké tematické restaurace pro děti?
• Kde se mám v Olomouci najíst s malým dítětem?
• Jedu do Olomouce s pětiletým dítětem. Kde bychom se měli najíst?

Umělá inteligence reaguje odlišně v závislosti na formulaci výzvy, i když záměr je stejný. Neexistuje žádný oficiální zdroj dat o přesných pokynech, které lidé používají, ani o poptávce, která se za nimi skrývá. Na to byli SEO specialisté zvyklí při kontrole objemu vyhledávání klíčových slov. Existují však způsoby dosažení informovaných odhadů při zkoumání, které výzvy sledovat.

Měli byste také vytvořit výzvy, ve kterých bude přímo zmíněná vaše značka. Získáte tak představu o tom, jak LLM vaši značku vnímají. Máte-li e-shop, budete se ptát:

• Jsou pravidla vrácení zboží od [vaší značky] spolehlivá?
• Jsou produkty [vaší značky] odolné?
• Zasílá [vaše značka] zboží do zahraničí? Jsou účtovány nějaké další poplatky?
• Srovnej [naši značku] a [konkurenta] z pohledu [vlastnosti].

Porovnání výstupů z různých AI nástrojů

Dokud umělá inteligence vyhledávání od základů nezměnila, pravděpodobně vám stačilo hlídat si pozice klíčových slov na Google (Seznamu). Jenže s masivním nástupem různých LLM modelů se trh začíná čím dál víc tříštit. ChatGPT, Gemini, Copilot, Claude nebo Perplexity, to jsou dnes ti nejčastější hráči. Každý z nich se trénuje na jiných datech, má vlastní zdroje, filtry, zkreslení a algoritmy. Výsledky se proto mohou diametrálně lišit. Klidně se může stát, že v jednom modelu budete za hvězdu, ale v jiném po vás "neštěkne pes".

Prožeňte své prompty všemi těmito platformami a poctivě si evidujte zmíněné značky, zdroje a data aktualizací. Rychle tak začnete odhalovat jasné vzorce, například zjistíte, že různé modely čerpají odpovědi ze stejných webů.

Výsledky napříč platformami mezi sebou porovnejte. Postupem času přesně rozklíčujete, které zdroje jsou pro váš byznys ty nejdůležitější, a když pak své optimalizační úsilí zaměříte právě na ně, dokážete výstupy z LLM reálně ovlivnit. Prompty testujte pravidelně a výsledky berte spíš jako vodítko a trend. Mějte na paměti, že se nesnažíte o dobytí konkrétní pozice ve vyhledávání. Tato tradiční SEO metrika ve světě umělé inteligence v podstatě nefunguje.

Pokud analyzujete výkon vlastního webu a AI ho vůbec neuvádí jako zdroj, může to mít dva čistě technické důvody:

• Blokování AI botů v Cloudflare: Pokud váš web běží na Cloudflare, zkontrolujte si nastavení ochrany proti AI crawlerům. Cloudflare čím dál agresivněji blokuje automatizované boty, proto se ujistěte, že máte povolený přístup pro vyhledávací AI boty, jinak se vaše značka do odpovědí AI nedostane.
• Boti mají stopku v souboru robots.txt: Ve většině případů platí, že pokud jste přístup LLM modelům k vašemu obsahu sami vědomě nezablokovali, měl by být váš web pro umělou inteligenci běžně dostupný. A i kdyby některé AI boty přístup neměly, modely o vaší firmě pořád mohou vědět, protože se o ní dozvědí ze zdrojů třetích stran.

Pamatujte také na to, že Cloudflare od července 2025 u nově registrovaných domén automaticky zapíná blokování AI scraperů. Stávajících klientů, kteří se registrovali před tímto datem, se to netýká. Ti si i nadále volí blokování botů ručně podle potřeby.

Sledujte vzorce v citovaných zdrojích a zmínkách

Když testujete prompty na jednotlivých LLM platformách, dělejte to zásadně v anonymním okně nebo bez přihlášení ke svému běžnému účtu. Systémy si o vás jinak pamatují dost na to, aby vám servírovaly odpovědi na míru. Taková personalizace by mohla vaši značku uměle protěžovat, což je při objektivním měření toho, jak vás AI doporučuje ostatním uživatelům, samozřejmě k ničemu.

Pokud si při analýze všimnete, že AI u vašich klíčových témat soustavně cituje jeden konkrétní web nebo doménu, máte jasné vodítko. Najděte způsob, jak o sobě dát na tomto webu vědět (například formou PR článku nebo zmínky), abyste se v budoucnu svezli s ním a stali se pro umělou inteligenci relevantním zdrojem.

Agentura Omniscient dělala studii o tom, jaké typy zdrojů si AI vybírá podle záměru uživatele. Ukazuje se, že obrázek o vaší značce si LLM skládá z obrovského množství různých kanálů od vašeho vlastního webu přes magazíny, sociální sítě, recenzní portály až po oborové katalogy.

Vtip je v tom, že abyste v éře AI uspěli, musíte se pořád spoléhat na staré dobré základy. Být aktivní na sociálních sítích, tvořit kvalitní blog a zajistit mediální pokrytí značky. I když umělá inteligence "vysype" jednu ucelenou odpověď, drtivou většinu informací pořád tahá zvenčí. U každého sledovaného promptu si proto poznačte typy webů, ze kterých nástroj čerpá. Pomůže vám to přesně zaměřit energii tam, kde to má smysl.

Vaše sledovací tabulka by měla obsahovat tyto sloupce:

• Prompt (přesné znění dotazu)
• Značky zmíněné ve výstupu
• Citované zdroje (konkrétní URL)
• Typy zdrojů (média, vlastní web, sociální sítě...)
• Záměr dotazu (porovnání, recenze, hledání funkcí...)

AI platformy navíc často vykazují velmi podobné výsledky jako klasický Google. Zašlo to dokonce tak daleko, že Google zažaloval službu SerpApi za to, že od něj scrapuje a dál prodává data z výsledků vyhledávání. Google sice nikoho přímo nejmenoval, ale OpenAI patřila mezi klienty SerpApi a nezávislé testy jasně ukazují, že OpenAI výsledky z Google (SERP) běžně využívá. Pokud tedy zrovna hoříte v termínech a nemáte času nazbyt, soustřeďte se primárně na ekosystém Google, včetně asistenta Gemini a přehledů od AI ve výsledcích vyhledávání. To je vaše sázka na jistotu.

Jak ze získaných dat vytěžit užitečné poznatky

Pravidelné sledování vám otevře oči. Když se na nasbíraná data podíváte strategicky, objevíte konkrétní příležitosti, jak posílit pozici své značky v LLM výstupech.

• Chybějící zdroje: Hledejte konkrétní URL adresy, ze kterých AI cituje vaši konkurenci, ale vás ignoruje. To jsou weby, které musíte oslovit v rámci linkbuildingu a PR. Jakmile se na tyto domény dostanete, vaše šance na doporučení od AI raketově stoupá.
• Tematické mezery: Všímejte si témat, kde září pouze konkurence. Tvorba obsahu pro tyto oblasti je strategické rozhodnutí obsahového marketingu, které často přesahuje samotný marketing a jde do nitra byznysu. Do těchto témat se pouštějte jen tehdy, pokud s nimi vaše značka chce být skutečně spojována (například Apple nechce, aby jeho telefony byly vnímané jako levné, proto na toto téma logicky nevydává žádný obsah).
• Citované zdroje o vás: Sledujte weby, ze kterých AI čerpá, když odpovídá na dotazy přímo o vaší firmě. Tyto zdroje zásadně ovlivňují to, jak vás umělá inteligence i klasické vyhledávače prezentují lidem. Pokud v nich narazíte na nepřesnosti, můžete autory požádat o aktualizaci. U platforem typu Heureka nebo Firmy.cz pak dokážete obsah a hodnocení přímo ovlivnit prostřednictvím recenzí od vašich zákazníků.
• Co hýbe sentimentem: Zjistěte, jaké faktory přispívají k tomu, že o vás AI mluví pozitivně, nebo naopak negativně. Když tato citlivá místa odhalíte, můžete zapracovat na zlepšení a otočit kormidlo komunikace správným směrem.

Optimalizace pro tyto konkrétní oblasti vám zajistí, že když lidé budou hledat vaše produkty nebo služby, AI vás doporučí mnohem častěji a s větší pravděpodobností. Pořád ale mějte na paměti, že metrika jako viditelnost v AI je spíš ukazatelem trendu než stoprocentní zárukou. Jak vyplývá například ze studie od SparkToro, s občasnými výkyvy a nekonzistentními výstupy zkrátka musíte počítat. Sledování viditelnosti v AI se teprve vyvíjí a zatím na něj není stoprocentní spolehnutí.

Jak odhalit mezery ve viditelnosti a konkurenční vzorce

V této fázi už byste měli mít celkem jasnou představu o tom, jak LLM vaši značku vlastně vnímají. Možná si všimnete, že o vás a vašich produktech mluví hodně podobným jazykem, jaký sami používáte na webu, na sociálních sítích, v tiskových zprávách nebo jakým o vás píší zákazníci v recenzích.

Není se čemu divit. Jestliže vaši klienti napříč internetem dokola řeší konkrétní problémy, stížnosti nebo naopak chválu, AI to samozřejmě "nasaje" také. Stejně tak ale uvidíte i své mezery ve viditelnosti, tedy témata, kde byste logicky měli figurovat, ale z výstupů umělé inteligence úplně vypadáváte.

Sběr těchto dat a analýza desítek různých promptů se sice dají dělat ručně, ale je to šílený žrout času. A následné vyhodnocování všech těch vygenerovaných textů bolí ještě víc. Abyste z AI výstupů dostávali užitečné poznatky efektivně, vyplatí se nasadit specializované nástroje. Pomoci vám může například modul AI Visibility od Semrush. V něm stačí přejít na sekci Perception (Vnímání), zadat svou doménu a kliknout na Analyze.

Nástroj vám vygeneruje přehledný report, který obsáhne ohromné množství otázek a odpovědí a naservíruje vám je ve srozumitelném formátu. Data navíc elegantně rozdělí do dvou hlavních skupin: Silné stránky značky a Oblasti ke zlepšení.

Některé poznatky sice budou naprosto zřejmé a musíte je brát s rezervou, jako třeba když AI u luxusní značky napíše, že je "drahá", ale spousta jiných vás může navést na zajímavou stopu. Představte si situaci, kdy vaše firma doteď nedávala na produkty žádnou extra záruku, ale nově ji zavede. Bude trvat měsíce, než si tuto informaci velké jazykové modely přeberou samy. Vaším úkolem je začít AI boty novinku aktivně učit.

Dalším výborným pomocníkem je přehled Business Drivers. Ten vám dá okamžitý obrázek o tom, kde má vaše značka silný pozitivní sentiment a skvělou viditelnost, a kde naopak ve srovnání s konkurencí zaostává nebo úplně chybí.

Tyto nástroje pro sledování AI viditelnosti vám umožní postavit se vedle konkurence tváří v tvář v různých segmentech. Analýza dat vám ukáže, kde přesně vám ujíždí vlak a co vaši konkurenti dělají pro to, aby je AI v odpovědích doporučovala. Jakmile vzorce chování odhalíte, můžete stejné strategie překlopit do vlastního obsahu.

Jak vytvářet signály, které dostanou vaši značku do odpovědí AI

Stejně jako u klasického SEO, ani u AI vyhledávání nemáte prezentaci své značky stoprocentně pod kontrolou. V tradičních vyhledávačích lidé proklikávají různé výsledky, pročítají recenze, hledají slevy a procházejí weby, dokud nedozrají k nákupnímu rozhodnutí, které ideálně skončí konverzí.

LLM modely dělají v podstatě to stejné: Prověří spoustu zdrojů, rozšíří si zadání o další související dotazy a pak všechny tyto informace shrnou do jedné jediné odpovědi. Jak už víte, k ověření faktů z více webů přitom nejčastěji využívají RAG.

Ačkoli umělá inteligence staví své odpovědi na informacích z internetu, do hry vstupuje celá řada různých faktorů. Pokud chcete výstupy z LLM reálně ovlivnit, musíte svou energii a rozpočet rozkročit do několika stěžejních oblastí.

• Digitální PR: Publikujte nové studie, propagujte produktové novinky i firemní akce a rozjeďte  spolupráci s influencery. Cílem je pozitivně ovlivnit to, jak lidé, a tím pádem i AI, vaši značku vnímají.
• Autoritativní obsah: Váš vlastní web musí šlapat jako hodinky. Obsah udržujte čerstvý, pište ho formou jasných odpovědí na otázky uživatelů a držte jednotnou linku. Máte pod sebou víc webových stránek? Hlídejte si, jestli na všech mluvíte o svých klíčových funkcích a výhodách dostatečně často a srozumitelně.
• Budování entit: Chápou AI platformy správně, co jste vlastně zač? Stavte svůj obsah kolem jasně definovaných témat a entit, abyste modely doslova naučili, že jste opravdová firma etablovaná v oboru.
• Správa reputace: Co o vás lidé píší v recenzích a v diskuzích na internetu? Sledujte uživatelský obsah (UGC) a využijte report Key Sentiment Drivers v Semrush, který vám ukáže, co je potřeba zlepšit.
• Konzistentní zmínky o značce: Používáte na internetu různé varianty názvu firmy? Mluvíte pokaždé jinak o svých hlavních benefitech? Pozor na to. Nejlepší způsob, jak LLM modelům "natlouct" identitu vaší značky do hlavy, je neustálé opakování stejných, jasných informací napříč různými externími zdroji.

Měřte přítomnost své značky a průběžně ji laďte

Na rozdíl od tradičních vyhledávačů, které vám ukážou klasický seznam webových stránek, generují nástroje AI své odpovědi na bázi pravděpodobnosti. Každá reakce vzniká v reálném čase a výsledky bývají hodně personalizované. I tak ale můžete velmi dobře měřit, jak se výkon vaší značky v průběhu času zlepšuje. Pravidelné měření vám pomůže odhalit největší konkurenty, hlavní hybatele vnímání značky uživateli i typy obsahu, které umělá inteligence nejčastěji cituje jako své zdroje.

Sledujte, jak se vaše pozice ve světě umělé inteligence vyvíjí, a hlídejte si klíčové metriky:

• Počet zmínek
• Počet citací
• Citované stránky
• Podíl hlasu v AI

Jakmile začnete nasbíraná data přenášet do praxe a postupně podle nich ladit obsah, měly by všechny tyto metriky začít růst.

Stejně tak bedlivě sledujte, jak se v čase vyvíjí celkové vnímání vaší firmy. Logicky platí, že čím pozitivnější je tón odpovědí, tím lépe. Pokud jste z dat vytáhli správné závěry a udělali na webu nebo v PR potřebné změny, brzy uvidíte, že vás AI ve svých výstupech začne hodnotit mnohem lépe.

Převezměte kontrolu nad tím, jak vás AI vyhledávače vidí

Pokud vám pravidla klasického SEO přišla občas jako španělská vesnice, optimalizace pro AI vyhledávání je teď ještě větší divočina. Experti z celého světa teprve objevují ty nejlepší postupy. Je jasné, že některé zkratky, jako je bezhlavé protlačování odkazů na sílu nebo generování tun nekvalitního AI obsahu bez lidského doteku, budou mít jen jepičí život.

Navíc se v čase neustále bude měnit i seznam platforem umělé inteligence, na které má smysl se zaměřovat. ChatGPT si sice drží pozici lídra, ale Gemini a Claude mu tvrdě šlapou na paty. Každý z těchto nástrojů oslovuje trochu jiné publikum a slouží k jiným účelům. Na takto roztříštěném trhu vám sázka na jednu jedinou kartu neprojde. Začněte systematicky rozpitvávat výstupy z LLM modelů, protože jedině tak dostanete svou firmu tam, kde ji lidé v roce 2026 reálně hledají.

Často kladené otázky (FAQ)

Jak se vůbec značka může dostat do odpovědí umělé inteligence?

Nejschůdnější cestou je takzvané generování s rozšířeným vyhledáváním (RAG), kdy si AI modely v reálném čase tahají aktuální data z internetu. Abyste v těchto výstupech figurovali, musíte budovat silnou, jednoznačnou entitu a zajistit si konzistentní zmínky o značce napříč oborovými weby, sociálními sítěmi i médii.

Dá se úspěch v AI vyhledávačích nějak spolehlivě měřit?

Na tradiční nahánění pozic u konkrétních klíčových slov rovnou zapomeňte, výsledky se u každého modelu a uživatele liší. Místo toho sledujte dlouhodobé trendy přes metriky, jako je počet vašich zmínek, citované URL adresy a celkový podíl hlasu (share of voice) napříč různými platformami.

Co dělat, když se web ve zdrojích AI modelů vůbec neobjevuje?

Nejprve zkontrolujte technické záludnosti, jestli například nemáte zablokované AI boty v souboru robots.txt nebo vám je automaticky nezařízl Cloudflare. Pokud je po technické stránce vše čisté, zjistěte si, ze kterých webů AI u vašeho tématu nejčastěji čerpá, a zaměřte na ně své PR a linkbuildingové aktivity. 

Zdroj: searchengineland.com, searchenginejournal.com, marketingland.com, facebook.com, cpcstrategy.com

Autor: Martin Kulhánek

Foto zdroj: AI, pixabay.com