Jak optimalizovat pro AI agenty, kteří plní úkoly, oproti těm, kteří jen odpovídají na otázky? Je potřeba jiná strategie?

Jste napřed, ale není příliš brzy. Toto je skutečné a rychle přichází.

Ten rozdíl je důležitý:

Konverzační AI (současné GEO):

• Uživatel položí otázku
• AI sestaví odpověď
• AI cituje zdroje
• Uživatel provede akci

Agentní AI (nastupující):

• Uživatel popíše cíl
• Agent zkoumá možnosti
• Agent vyhodnotí a vybere
• Agent vykoná (nebo předloží výběr)

Proč to mění optimalizaci:

Pro konverzační AI: “Stůjte za citaci” Pro agentní AI: “Stůjte za výběr a použití”

Co agenti hodnotí:

Agenti musí vaši službu programově pochopit, nejen o ní číst.

My už vidíme vzorce návštěvnosti podobné agentům:

Co jsme zaznamenali:

• Rychlé sekvenční návštěvy stránek (neodpovídá lidskému chování)
• Návštěvy stránek služeb společně se stránkami s cenami a specifikacemi
• API dokumentace má více provozu od botů
• User-agenti, které neznáme

Myslíme si, že to jsou:

• Agentní systémy sbírající informace o dodavatelích
• Nástroje na porovnávání sestavující databáze
• První agentní systémy vyhodnocující možnosti

Provoz je malý, ale roste:

• Před 6 měsíci: ~100 návštěv/měsíc s tímto vzorcem
• Teď: ~800 návštěv/měsíc
• Konverzní poměr: nižší než u lidí, ale není nulový

Dopad: Agenti už dělají výzkum. Pokud vaše informace nejsou strukturované, agenti vás přeskočí. Pokud ano, dostanete se do jejich výběru.

Tohle není budoucnost – tohle se děje právě teď v malém měřítku.

Zajímavé. Pokud agenti už dělají výzkum, čemu bychom měli dávat prioritu?

Jsme B2B SaaS. Jak by u nás konkrétně vypadala optimalizace pro agenty?

Pro B2B SaaS konkrétně:

Priorita 1: Jasnost cen a balíčků

Agenti potřebují porovnávat možnosti. Pokud máte ceny “kontaktujte nás”, pro srovnávací agenty jste neviditelní.

Dělejte:

• Jasné cenové úrovně na webu
• Tabulky porovnání funkcí
• Strojově čitelné ceny (schema markup)

Priorita 2: Dokumentace integrací

Agenti hodnotí „lze to napojit na to, co už máme?“

Dělejte:

• Jasný seznam integrací
• API dokumentaci
• Technické požadavky
• Časové osy nasazení

Priorita 3: Schéma definice služby

{
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "Váš SaaS produkt",
  "applicationCategory": "BusinessApplication",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "99.00",
    "priceCurrency": "USD",
    "priceValidUntil": "2026-12-31"
  },
  "operatingSystem": "Cloud/Web",
  "softwareRequirements": "Moderní webový prohlížeč"
}

Priorita 4: Důkazní body

Agenti zohledňují signály důvěryhodnosti:

• Počet zákazníků
• Hodnocení recenzí
• Výsledky případových studií
• Certifikace souladu

Udělejte tyto informace strojově čitelné, ne jen pro lidi.

Odvážné tvrzení: Vyhrají ti, kdo mají API.

Proč:

Agentní AI nejen zkoumá – také provádí akce. Pokud agent může:

1. Zkontrolovat dostupnost přes API
2. Porovnat ceny přes API
3. Rezervovat/nakoupit přes API
4. Zjistit stav přes API

Stáváte se cestou nejmenšího odporu.

Příklad: Uživatel agentovi: „Zarezervuj mi hotel v SF do 300 $, s dobrými recenzemi“

Agent vyhodnotí hotely. Některé mají:

• API přístup
• Dostupnost v reálném čase
• Programovatelnou rezervaci

Jiné vyžadují lidský zásah pro rezervaci.

Kterému agent dá přednost?

Pro B2B SaaS:

• Samoobslužné registrace na zkušební verzi
• API pro založení účtu
• Programovatelné ceny/nabídky
• Integrační API

Tohle nejsou jen bonusy pro lidi – jsou zásadní pro interakci s agenty.

Tohle mi dává jasnější představu. Shrnuji si to takto:

Pro současné GEO (konverzační AI):

• Citace obsahu
• Autoritativní signály
• Struktura odpovědi na první místo
• E-E-A-T

Pro budoucí agentní optimalizaci (nastupující):

• Strukturovaná data o službách/produktech
• Strojově čitelné ceny
• API přístupnost
• Jasná dokumentace
• Možnost programové interakce

Náš akční plán:

Teď (pomáhá obojímu):

1. Implementovat komplexní schema markup
2. Vytvořit jasnou stránku s cenami a strukturovanými daty
3. Jasně zdokumentovat integrace a požadavky

Brzy (specifické pro agenty):

1. Vyhodnotit možnosti API pro agentní interakce
2. Zpřístupnit více informací programově
3. Monitorovat návštěvnost připomínající agenty

Sledovat:

1. Návštěvnost od agentů (Am I Cited + serverové logy)
2. Validaci strukturovaných dat
3. Jak se objevujeme v agentních srovnáních

Dává tento rámec smysl?

Rychlé kroky, které můžete udělat už dnes pro připravenost na agenty:

1. Struktura stránky s cenami (2 hodiny)

• Jasné cenové úrovně
• Tabulky funkcí
• Product schema markup

2. Dokumentace integrací (4 hodiny)

• Vypsat všechny integrace
• Technické požadavky
• Proces implementace

3. Schéma služby/produktu (2 hodiny)

• SoftwareApplication schéma
• Offer schéma pro ceny
• AggregateRating pro recenze

4. FAQ schéma pro běžné dotazy agentů (1 hodina)

• „Kolik stojí [produkt]?“
• „Jaké integrace [produkt] podporuje?“
• „Jaké jsou požadavky na [produkt]?“

Tyto kroky pomohou jak současnému GEO, tak budoucí agentní optimalizaci. Nízké riziko, potenciálně vysoký přínos.

Pohled na načasování:

2023–2024: Dominují konverzační AI (ChatGPT atd.) 2025: Nastupuje agentní AI (OpenAI Operator, Claude nástroje) 2026+: Agenti se stávají běžnými pro plnění úkolů

Jsme v přechodovém roce. Firmy, které optimalizují pro agenty už teď, jsou jako ti, kdo začali SEO v roce 2005 – dostatečně brzy na získání výhody před konkurencí.

Moje doporučení:

• Neignorujte konverzační AI (stále dominuje)
• Začněte se připravovat na agenty (strukturovaná data, API)
• Sledujte trendy agentů čtvrtletně
• Buďte připraveni zrychlit, až se agenti stanou běžnými

Je to situace „připravit se teď, zrychlit později“. Základy, které dnes vybudujete pro strukturovaná data, pomohou jak současné, tak budoucí optimalizaci.