Může mi někdo vysvětlit, jak vlastně fungují AI vyhledávače? Připadají mi zásadně odlišné od Googlu

Ráda vysvětlím základní rozdíly:

Tradiční vyhledávání (Google) vs AI vyhledávání:

Tři základní komponenty AI vyhledávání:

1. Large Language Model (LLM) “Mozeček” natrénovaný na obrovských textech. Rozumí jazykovým vzorcům a dokáže generovat koherentní odpovědi. Má však datum znalostního omezení.

2. Retrieval-Augmented Generation (RAG) Řeší problém zastaralých znalostí. V reálném čase získává aktuální informace z webu a předává je LLM.

3. Embedding modely Převádějí text na číselné vektory, které zachycují význam. Umožňují sémantické vyhledávání – nalezení relevantního obsahu i bez přesných shod klíčových slov.

Jak probíhá zpracování dotazu:

1. Váš dotaz se převede na vektor
2. Systém hledá sémanticky podobný obsah
3. Nalezený obsah se předá LLM
4. LLM generuje odpověď s využitím získaného kontextu
5. Citace odkazují zpět na zdroje

Doplním rozbor jednotlivých platforem:

Jak fungují různé AI vyhledávací platformy:

ChatGPT:

• 81% podíl na trhu, 2 miliardy dotazů denně
• Používá ChatGPT-User crawler pro přístup k webu v reálném čase
• Hybrid tréninkových dat + RAG
• Preferuje autoritativní zdroje (Wikipedia, hlavní média)

Perplexity:

• Zaměření na vyhledávání v reálném čase
• V odpovědích zobrazuje zdroje explicitně
• Cituje různorodé zdroje (Reddit, YouTube, odborné weby)
• Přístup stavějící na transparentnosti

Google AI Overviews:

• 18 % Google dotazů zobrazuje AI Overviews
• Využívá stávající Google index + Gemini
• Integrace s tradičními výsledky vyhledávání
• 88 % dotazů, které spouštějí Overviews, jsou informační

Google AI Mode:

• Oddělená zkušenost, přestavěná kolem AI
• 100 milionů měsíčních uživatelů
• Preferuje brand/OEM weby (15,2 % citací)

Klíčový poznatek: Každá platforma preferuje jiné zdroje. Optimalizace pro všechny vyžaduje pochopení těchto rozdílů.

Vysvětlím sémantické vyhledávání, protože je klíčové pro pochopení AI vyhledávání:

Tradiční vyhledávání podle klíčových slov: Dotaz: “cenově dostupné smartphony dobré kamery” Hledá: Stránky obsahující přesně tato slova

Sémantické vyhledávání: Dotaz: “cenově dostupné smartphony dobré kamery” Chápe: Uživatel chce levné telefony s výborným fotoaparátem Hledá: Obsah o “levných telefonech s kvalitními fotografickými funkcemi” (není nutná přesná shoda klíčových slov)

Jak to technicky funguje:

Vektorové embeddingy: Text je převeden do vícerozměrných číselných polí. Sémanticky podobný obsah = podobné vektory.

“Král” a “královna” budou mít podobné vektory “Král” a “lednička” budou mít velmi odlišné vektory

Kosínová podobnost: Systém měří “vzdálenost” mezi vektorem dotazu a vektory obsahu. Čím blíže, tím relevantnější.

Proč je to důležité pro optimalizaci:

• Klíčová slova jsou méně důležitá než sémantické pokrytí
• Autorita v tématu je důležitější než hustota klíčových slov
• Související pojmy zvyšují relevanci
• Přirozený jazyk je lepší než “keyword stuffing”

Praktický dopad: Pište přirozeně o svém tématu a důkladně pokrývejte související pojmy. AI vás najde i pro dotazy, na které jste se explicitně nezaměřovali.

Tohle je nesmírně užitečné. Vysvětlení sémantického vyhledávání zejména objasňuje, proč se náš obsah zaměřený na klíčová slova někdy nezobrazuje, zatímco naše komplexní průvodce ano.

Otázka: Zmínili jste, že RAG získává obsah v reálném čase. Znamená to, že náš obsah musí být čerstvý, aby byl získán? Nebo využívá i starší obsah?

Skvělá otázka ohledně čerstvosti:

RAG a čerstvost obsahu:

RAG může získat jak nový, tak starší obsah, ale existují preference:

Signály aktuálnosti jsou důležité:

• Přibližně 50 % citací pochází z obsahu za posledních 11 měsíců
• Jen asi 4 % z obsahu zveřejněného v posledním týdnu
• Časově citlivá témata silně preferují nové informace
• Evergreen témata vyvažují aktuálnost s autoritou

Ideální scénář: Autoritativní obsah, který je pravidelně aktualizován. “Evergreen + čerstvé” překonává jak čistě nový, tak starý neaktualizovaný obsah.

Rozdíly mezi platformami:

• Perplexity: Víc v reálném čase, preferuje aktuální obsah
• ChatGPT: Vyvažuje tréninková data + vyhledávání v reálném čase
• Google AI: Používá signály aktuálnosti z vlastního indexu

Optimalizační strategie:

1. Vytvořte komplexní, autoritativní základní obsah
2. Pravidelně aktualizujte novými daty
3. Používejte schema dateModified na signalizaci aktualizací
4. Přidávejte nové sekce místo pouhého pře-publikování

Signál “naposledy aktualizováno” je stále důležitější. AI systémy vidí, kdy byl obsah skutečně upraven, ne jen znovu publikován.

Půjdu ještě hlouběji do RAG, protože je klíčový pro AI vyhledávání:

Proces RAG krok za krokem:

1. Zpracování dotazu – Váš dotaz je analyzován na záměr a klíčové pojmy

2. Rozšíření dotazu – Systém generuje více souvisejících poddotazů pro lepší vyhledání

3. Vektorové vyhledávání – Dotazy se převádějí na vektory a párují s indexovaným obsahem

4. Získání dokumentů – Získávají se nejlépe odpovídající úryvky obsahu

5. Extrakce pasáží – Extrahují se nejrelevantnější pasáže (ne celé dokumenty)

6. Sestavení kontextu – Nalezené pasáže se uspořádají pro LLM

7. Generování odpovědi – LLM generuje odpověď na základě získaného kontextu

8. Přiřazení citací – Uvádí se zdroje, které přispěly k odpovědi

Proč záleží na členění obsahu: Obsah se obvykle dělí na úseky po 200–500 slovech. Pokud vaše klíčová informace přesahuje hranici úseku, nemusí být získána celá.

Optimalizace s ohledem na RAG:

• Každá sekce by měla být samostatná
• Důležité informace uvádějte hned na začátku
• Používejte jasné nadpisy jako hranice úseků
• Důležité údaje neschovávejte uprostřed odstavců

Pochopení RAG vysvětluje, proč je struktura obsahu pro AI vyhledávání tak důležitá.

Z pohledu značky je v AI vyhledávání několik zásadních rozdílů:

Změna paradigmatu viditelnosti:

Tradiční vyhledávání:

• Soutěžíte o 10 pozic na první stránce
• Pořadí = viditelnost

AI vyhledávání:

• Obsah je buď citován, nebo ne
• Citováno může být více zdrojů zároveň
• Citace se objevují pro konkrétní dotazy, ne globálně
• Zmínka značky v odpovědi = viditelnost

Důležitá čísla:

• Návštěvnost z AI vyhledávání konvertuje 14,2 % vs. Google 2,8 %
• 40 % AI-citovaných zdrojů není v Google v top 10
• Značkové zmínky korelují s AI Overviews 0,664 (backlinky jen 0,218)

Co to znamená:

• Tradiční pořadí nezaručuje AI viditelnost
• Autorita značky je důležitější než autorita domény
• Zmínka je důležitější než pořadí
• Návštěvnost z AI vyhledávání má vyšší hodnotu na jednoho návštěvníka

Příležitost: Weby, které nejsou dobře vidět v tradičním vyhledávání, mohou získat citace v AI. Hřiště je jiné – jde o to být nejlepší odpovědí, ne nejlépe optimalizovanou stránkou.

Rozdíl v konverzním poměru je ohromující – 14,2 % vs 2,8 %. A nízká korelace mezi zpětnými odkazy a AI viditelností naznačuje, že naše tradiční investice do linkbuildingu se nemusí promítnout.

Jak sledovat náš výkon v AI vyhledávání? U Googlu máme Search Console. Co je ekvivalent u AI vyhledávání?

Bohužel ekvivalent Search Console pro AI vyhledávání zatím není. Ale děláme toto:

Možnosti monitoringu:

1. Specializované nástroje – Am I Cited sleduje zmínky značky/URL napříč AI platformami. Ukazuje, které dotazy vás citují, porovnání s konkurencí, vývoj v čase.

2. Ruční testování – Pravidelné testování cílových dotazů napříč platformami. Zaznamenat, kde jste citováni a kde ne.

3. Analýza logů – Sledovat návštěvy AI crawlerů a korelovat s výskytem citací.

4. Referral traffic – Sledujte referral návštěvnost z AI platforem v analytice (přiřazení je ale někdy obtížné).

Klíčové metriky ke sledování:

• Frekvence citací (jak často jste citováni)
• Podíl citací (vy vs. konkurence)
• Pokrytí dotazů (na která témata jste citováni)
• Distribuce podle platformy (ChatGPT vs. Perplexity vs. Gemini)

Co ukazuje Am I Cited:

• Dotazy, kde jste citováni vs. kde ne
• Kteří konkurenti se objevují, když vy ne
• Trendy citací v čase
• Obsah, který přináší nejvíc citací

Bez tohoto monitoringu optimalizujete naslepo. Zpětná vazba je nezbytná.

Pár pohledů do budoucna, kam AI vyhledávání směřuje:

Růst AI vyhledávání:

• Návštěvnost z AI vyhledávání meziročně vzrostla o 357 %
• ChatGPT: 700 milionů týdenních aktivních uživatelů (4x meziročně)
• Google AI Mode: 100 milionů měsíčních uživatelů
• Odhad: AI vyhledávání překoná tradiční do roku 2028

Nové možnosti:

• ChatGPT Agent Mode: Uživatelé mohou delegovat úkoly (rezervace letenek, nákupy)
• ChatGPT Instant Checkout: Nákup zboží přímo v chatu
• Roste hlasové a multimodální vyhledávání
• Reálné propojení s webem je novým standardem

Strategické důsledky:

• AI není jen další vyhledávací kanál – stává se obchodní platformou
• Být citován v AI není jen viditelnost – může přinášet přímo transakce
• Sázky jsou vyšší než u tradičního vyhledávání, protože AI často “uzavírá” uživatelskou cestu

Shrnutí: Porozumět AI vyhledávání už není volitelné. Rychle se stává hlavním způsobem, jak spotřebitelé objevují a rozhodují se.

Neuvěřitelný vlákno. Tady je můj souhrn:

Jak funguje AI vyhledávání:

• LLM (mozek) + RAG (vyhledávání v reálném čase) + sémantické vyhledávání (párování podle významu)
• Generuje syntetizované odpovědi s citacemi
• Zásadně odlišné od Google modelu řazených odkazů

Hlavní rozdíly oproti tradičnímu SEO:

• Sémantická relevance > párování klíčových slov
• Zmínky značky > zpětné odkazy pro AI viditelnost
• Struktura obsahu je důležitá pro RAG retrieval
• Může být citováno více zdrojů (nejen top 10)

Vyšší sázky:

• Konverzní poměr 14,2 % vs. Google 2,8 %
• AI vyhledávání rychle roste (357 % meziročně)
• Stává se obchodní platformou, nejen vyhledáváním

Monitoring:

• Zatím neexistuje ekvivalent Search Console
• Nástroje jako Am I Cited sledují citace
• Je potřeba aktivní monitoring, ne jen sledování pozic

To zásadně mění naši strategii. Je čas přesunout zdroje.