Jaké jsou skutečné faktory hodnocení pro AI vyhledávání? Ne Google – ChatGPT, Perplexity, atd.

Tímto se zabývám už 18 měsíců. Co víme:

Hlavní faktory AI citace:

Na čem záleží MÉNĚ než v Google SEO:

• Počet zpětných odkazů (ale kvalita stále důležitá)
• Hustota/optimalizace klíčových slov
• Rychlost stránky (stále důležitá, ale méně)
• Struktura interního prolinkování

Na čem záleží VÍCE než v Google SEO:

• Rozpoznání značky/subjektu
• Signály odbornosti autora
• Vytěžitelnost obsahu
• Konzistence napříč platformami

Klíčový rozdíl: Google hodnotí stránky. AI cituje pasáže. Potřebujete obsah, který má citovatelné pasáže.

Podrobně rozeberu, jak AI systémy hodnotí autoritu:

Signály na úrovni autora:

• Uvedený autor s biem
• Odborné kredence relevantní k tématu
• Historie publikované práce
• Sociální důkaz (sledovatelé, uznání)

Signály na úrovni značky:

• Rozpoznání značky (Wikidata/Knowledge Graph)
• Konzistentní NAP napříč platformami
• Mediální zmínky a pokrytí v tisku
• Přítomnost a angažovanost na sociálních sítích

Signály na úrovni obsahu:

• Citace autoritních zdrojů
• Vlastní výzkum/data
• Citace odborníků či jejich příspěvky
• Komplexní a přesné informace

Signály napříč webem:

• Zmínky na dalších autoritních stránkách
• Citace ve fórech (hlavně Reddit)
• Odkazy v médiích/periodikách
• Konzistentní informace napříč zdroji

Co to znamená v praxi:

Proto je Reddit citován i přes nízkou „tradiční“ autoritu – má silný vzor zmínek napříč webem a autentické uživatelské signály.

Každá AI platforma váží faktory jinak. Co jsem vypozoroval:

ChatGPT:

• Velký důraz na trénovací data (historická autorita)
• Na rozpoznání značky velmi záleží
• Preferuje komplexní, etablované zdroje
• Vyhledávání v reálném čase sleduje signály Bingu

Perplexity:

• Relevance v reálném čase je zásadní
• Aktuálnost je velmi vážena
• Podstatná je rozmanitost zdrojů (cituje více zdrojů)
• Silné zvýhodnění Redditu/for

Google AI Overview:

• Primární signál je hodnocení v Googlu
• Signály E-E-A-T z hodnocení Googlu
• Strukturovaná data pomáhají
• Nejvíc se drží tradičních SEO vzorců

Claude:

• Pouze tréninková data (zatím žádné vyhledávání v reálném čase)
• Autorita ze školícího korpusu
• Těžko optimalizovatelné přímo

Důsledek: Nelze optimalizovat pro „AI“ obecně. Každá platforma je jiná.

Společné faktory: Kvalita, srozumitelnost a odbornost obsahu pomáhají všude. Začněte tím.

Ke strukturovaným datům konkrétně:

Pomáhá schema markup AI viditelnosti?

Testování (200 stránek):

Proč strukturovaná data pomáhají:

1. Pomáhají AI pochopit strukturu obsahu
2. Vyjasňují vztahy mezi entitami
3. Signalizují typ a účel obsahu
4. Usnadňují spolehlivou extrakci

Nejúčinnější schémata: FAQPage a HowTo – přímo odpovídají formátu otázka-odpověď, který AI preferuje.

Priority implementace:

1. FAQPage na FAQ obsah (největší přínos)
2. HowTo na návody
3. Article schema s informacemi o autorovi
4. Product schema pro e-commerce

Poznámka: Schema je signál, ne záruka. Skvělý obsah bez schema překoná špatný obsah se schema.

K otázce aktuálnosti:

Jak moc záleží AI na čerstvosti?

Velmi záleží na typu dotazu:

Rozdíly mezi platformami:

• Perplexity: Reálný čas, silně zohledňuje aktuálnost
• ChatGPT Search: Aktuální při zapnutém vyhledávání
• ChatGPT základ: Omezeno tréninkovým cutoffem
• Google AI Overview: Aktuální přes index

Co děláme:

• Klíčový obsah aktualizujeme měsíčně o nové statistiky
• Výrazně uvádíme „poslední aktualizováno“
• Sezónní obsah obnovujeme před sezónou
• Udržujeme evergreeny stále aktuální

Vyvážení: U evergreen témat vítězí autorita nad aktuálností. U aktuálních témat může aktuálnost převážit autoritu.

Vědět, do které kategorie váš obsah patří.

Zmínil jste vysokou citovanost Redditu navzdory nízké „tradiční autoritě“. Důvod je tento:

Proč je Reddit tak často citován:

1. Autentické uživatelské signály

   • Upvoty = ověření komunitou
   • Komentáře = hloubka zapojení
   • Formát otázek a odpovědí odpovídá AI dotazům

2. Přítomnost v trénovacích datech

   • Hodně v tréninku ChatGPT
   • Používá většina LLM pro trénink

3. Reálná zkušenost

   • Uživatelé sdílejí skutečné zkušenosti
   • Méně marketingu, více autentičnosti
   • E-E-A-T signál „Experience“

4. Formát otázek a odpovědí

   • Už předem strukturováno jako Q&A
   • Snadné pro AI extrahovat
   • Odpovídá vzorcům uživatelských dotazů

Co nám to říká o „autoritě“ v AI:

AI systémy oceňují JINÉ signály autority než Google:

• Autenticita nad naleštěností
• Zkušenost nad kredencemi (někdy)
• Ověření komunitou nad redakční kontrolou
• Přirozený jazyk nad SEO jazykem

Poučení: Tradiční metriky autority (DA, zpětné odkazy) neříkají celý příběh. AI systémy mají vlastní hodnocení autority.

Jeden podceňovaný faktor: Rozpoznání entity.

Co je rozpoznání entity pro AI? AI systémy potřebují rozumět tomu, co/kdo jste jako entita – značka, organizace, autor.

Jak AI rozpoznává entity:

• Přítomnost na Wikipedii/Wikidata
• Google Knowledge Panel
• Konzistentní zmínky napříč webem
• Profily na LinkedIn, Crunchbase
• Tiskové zprávy s konzistentními informacemi

Proč je rozpoznání entity důležité: Pokud AI systémy „vědí“, kdo jste, více vám důvěřují.

Testování: Zeptejte se ChatGPT: „Co je [vaše značka]?“

Pokud odpoví přesně: Máte rozpoznání entity. Pokud halucinuje nebo neví: Máte problém.

Budování rozpoznání entity:

1. Založte/získejte zápis na Wikidata (pokud jste dostatečně významní)
2. Mějte konzistentní NAP napříč platformami
3. Získávejte zmínky v kontextech, z nichž se AI učí
4. Budujte Knowledge Panel pomocí PR/Wikipedie

Výsledek: Značky se silným rozpoznáním entity jsou citovány 2–3× častěji než neznámé značky, i při srovnatelné kvalitě obsahu.

Důležité upozornění k těmto „faktorům“:

Většinou sledujeme korelace, ne potvrzené kauzality.

Co skutečně víme:

• Některé charakteristiky obsahu korelují s vyšší mírou citací
• Nevidíme do skutečných algoritmů AI systémů
• Korelace ≠ kauzalita
• AI systémy se neustále mění

Co to znamená: Všechny tyto „faktory hodnocení“ jsou vzdělané odhady na základě pozorování.

Jisté sázky (silně korelují):

• Kvalita a srozumitelnost obsahu
• Relevance k dotazu
• Autorita zdroje
• Strukturovaný formát

Nejisté oblasti:

• Přesné vážení faktorů
• Algoritmy jednotlivých platforem
• Jak se faktory vzájemně ovlivňují
• Jak se algoritmy v čase mění

Praktický přístup: Optimalizujte základy (kvalita, srozumitelnost, autorita). Sledujte výsledky. Iterujte podle toho, co pozorujete.

Nepřehánějte to s optimalizací na „AI faktory hodnocení“, o kterých nemáte jistotu. Soustřeďte se na skutečně hodnotný obsah.

Tohle je komplexní. Moje závěry:

Framework, který použiji:

Faktory s vysokou jistotou pro optimalizaci:

1. Srozumitelnost a vytěžitelnost obsahu
2. Přímá relevance k dotazům
3. Signály autority autora/značky
4. Komplexní pokrytí tématu
5. Strukturovaná data (FAQPage, HowTo)

Faktory se střední jistotou:

1. Aktuálnost (podle tématu)
2. Zmínky napříč webem
3. Rozpoznání entity
4. Schema markup

Faktory s nízkou jistotou/nepřímé:

1. Zpětné odkazy (nepřímo skrz Google)
2. Tradiční DA metriky
3. Technické SEO (stále důležité, ale méně)

Klíčové rozdíly oproti Google SEO:

• Menší důraz na odkazy
• Větší důraz na rozpoznání entity/značky
• Vytěžitelnost obsahu je důležitější
• Záleží na optimalizaci podle platformy

Co dělám jinak:

1. Přidávám bia a kredence autorů
2. Implementuji FAQPage schema všude
3. Buduji rozpoznání entity (Wikidata, zmínky)
4. Sleduji pomocí Am I Cited, co skutečně funguje

Meta postřeh: AI „faktory hodnocení“ se vyvíjejí. Sledujte, testujte, iterujte. Neberte dnešní faktory jako trvalé.

Díky všem!