Jaké jsou skutečné rozdíly mezi optimalizací pro AI vyhledávání a Google? Můj playbook je zastaralý

Chrisi, vystihl jsi jádro problému. Jsou to příbuzné, ale odlišné disciplíny.

Zásadní rozdíl:

Google: Řadí stránky podle relevance + autority AI: Syntetizuje odpovědi z více důvěryhodných zdrojů

Porovnání signálů:

Klíčové poznání:

Google se ptá: “Která stránka si zaslouží být #1?” AI se ptá: “Jaké zdroje mám citovat při odpovědi na tuto otázku?”

To jsou různé otázky s různými odpověďmi.

Rozdíly v obsahové strategii pro AI a Google:

Obsah optimalizovaný pro Google:

• Zaměření na klíčová slova
• Struktura pro pozice (H1, H2, umístění klíčových slov)
• Často delší kvůli cílení na počet slov
• Optimalizované meta popisy pro prokliky
• Vnitřní prolinkování pro procházení

Obsah optimalizovaný pro AI:

• Zaměření na odpovědi
• Struktura pro snadnou extrakci (jasná tvrzení, tabulky, seznamy)
• Délka podle komplexnosti, ne cíle počtu slov
• Sémantická bohatost místo umístění klíčových slov
• Externí citace pro důvěryhodnost

Co funguje pro obě:

• Kvalita zaměřená na uživatele
• Jasný, autoritativní styl psaní
• Komplexní pokrytí tématu
• Čerstvý, aktualizovaný obsah

Praktický přístup:

Nyní tvoříme obsah s dvojí optimalizací:

1. Jádrový obsah pro uživatele i AI
2. Technické SEO prvky pro Google
3. Strukturovaná data pro oba
4. Různé metriky úspěchu pro každý kanál

Technické SEO rozdíly:

Co je stále důležité pro obě:

• Rychlost webu a Core Web Vitals
• Mobilní optimalizace
• Procházení stránky
• Struktura webu
• HTTPS

Co je VÍCE důležité pro AI:

• Strukturovaná data (FAQ, HowTo, Product schema)
• Přístupnost obsahu (neschovávat v JS)
• Jasná HTML struktura
• Datum publikace a signály aktuálnosti
• Připsání autora

Co je MÉNĚ důležité pro AI:

• Vnitřní prolinkování (pro PageRank)
• Optimalizace URL
• Kanonické tagy (AI je nevidí)
• Nuance robots.txt

Nové technické prvky pro AI:

• Přístup AI botů (neblokovat GPTBot, Anthropic atd.)
• Schema markup nad rámec požadavků Googlu
• Signály aktuálnosti v metadatech
• Správné značení autora pro E-E-A-T

Pohled agentury na správu obou oblastí:

Jak strukturovat služby:

Jádrové SEO (stále zásadní):

• Technický základ
• Obsahová strategie
• Linkbuilding
• Monitoring pozic

AI viditelnost (nová vrstva):

• Monitoring AI citací
• Strategie budování zmínek o značce
• Strukturovaná data pro AI
• Udržování aktuálnosti
• Přítomnost u třetích stran

Rozdělení zdrojů (typický klient):

• 60 % tradiční SEO
• 40 % AI viditelnost

Proč ne 50/50:

Google stále přivádí 90 %+ vyhledávacího provozu. Ale AI rychle roste a má vyšší konverzní poměr. Postupně přizpůsobujeme poměr podle vývoje trhu.

Datový pohled na výkon AI vs. Google:

Naše analýza 500+ URL:

Klíčové poznatky:

1. Zpětné odkazy jsou 3x důležitější pro Google než pro AI
2. Zmínky o značce jsou 3x důležitější pro AI než pro Google
3. Aktuálnost je 2x důležitější pro AI
4. Hustota klíčových slov je pro AI téměř zanedbatelná

Jsou to opravdu jiné ranking faktory.

Pohled autora na rozdíl:

Psát pro Google:

• Cílové klíčové slovo v titulku, H1, prvním odstavci
• Variace klíčových slov v celém textu
• LSI klíčová slova pro sémantické pokrytí
• Cílení na počet slov
• Optimalizace meta popisu

Psát pro AI:

• Odpovědět přímo na otázku
• Poskytnout komplexní pokrytí
• Používat jasná, citovatelná tvrzení
• Zahrnout konkrétní data
• Strukturovat pro snadnou extrakci

Jak píšu nyní:

Píšu nejdřív pro lidi (což dobře slouží i AI), pak doplním SEO prvky pro Google.

Rada “pište pro lidi” byla vždy správná, ale teď je to doslova strategie pro AI. AI extrahuje obsah, který zní lidsky a autoritativně.

Rozdíly v měření:

Google metriky:

• Pozice na cílová klíčová slova
• Organický provoz
• Míra prokliku
• Zobrazení
• Konverze z organiky

AI metriky:

• Frekvence citací
• Míra zmínek o značce
• Podíl hlasu v AI odpovědích
• Sentiment zmínek
• Konverze přivedené AI

Výzva:

Google Search Console ukazuje výkon v Googlu. Žádná “AI Search Console” neexistuje.

Potřebujete nástroje jako Am I Cited pro sledování AI viditelnosti. Je to úplně jiná měřící infrastruktura.

Náš přístup:

Týdenní reporty AI viditelnosti vedle týdenních SEO reportů. Různá dashboardy, různé KPI, různé optimalizační strategie.

Pohled z oboru, kam to směřuje:

Současný stav:

• Google: 48,5 % webového provozu
• AI: 0,15 % webového provozu

Ale:

• AI provoz roste 7x rychleji
• AI návštěvníci konvertují 4,4x víc
• AI se stává prvním kontaktem pro mnoho dotazů

Predikce:

Za 3 roky:

• Google: Stále dominantní pro transakční dotazy
• AI: Dominantní pro výzkum a doporučení

Strategický dopad:

Potřebujete obojí, ale z různých důvodů:

• Google: Objem a transakce
• AI: Kvalitní objevení a doporučení

Dovednosti se překrývají, ale důrazy jsou jiné.

Tato diskuze mi objasnila situaci. Takhle si to teď představuji:

Co se přenáší ze SEO do AI:

• Základy kvality obsahu
• Pochopení záměru uživatele
• Základy technické optimalizace
• Budování autority (jiné taktiky)
• Disciplína v měření (jiné metriky)

Co je pro AI jiné:

• Zmínky > Odkazy
• Aktuálnost > Stáří
• Komplexnost > Klíčová slova
• Validace třetí stranou > On-page optimalizace
• Citace > Pozice

Můj aktualizovaný playbook:

Základ (slouží oběma):

• Kvalitní, komplexní obsah
• Silný technický základ
• Jasná struktura webu
• Čerstvý, udržovaný obsah

Vrstva pro Google:

• Cílení na klíčová slova
• Linkbuilding
• Optimalizace pozic
• Tradiční SEO prvky

Vrstva pro AI:

• Budování zmínek o značce
• Rozšiřování strukturovaných dat
• Přítomnost u třetích stran
• Monitoring citací

Posun v rozdělení zdrojů:

Přecházím ze 100 % tradiční SEO na:

• 65 % tradiční SEO
• 35 % AI viditelnost

Pravděpodobně se to bude dál posouvat, jak poroste AI provoz.

Děkuji všem za pomoc s aktualizací 12 let starého playbooku.