Trénovací data vs. živé vyhledávání: Jak AI systémy přistupují k informacím

Pochopení trénovacích dat a živého vyhledávání v AI systémech

Trénovací data a živé vyhledávání představují dva zásadně odlišné přístupy k tomu, jak systémy umělé inteligence přistupují k informacím a poskytují je uživatelům. Trénovací data tvoří rozsáhlé, statické datové sady, na kterých byly velké jazykové modely (LLM) jako ChatGPT, Claude a Gemini natrénovány před svým nasazením, obvykle obsahující informace pouze do určitého data uzávěrky znalostí. Naproti tomu živé vyhledávání využívá techniku zvanou Retrieval-Augmented Generation (RAG), která dynamicky získává aktuální informace z webu v reálném čase podle dotazů uživatele. Pochopení tohoto rozdílu je zásadní pro značky, které chtějí být viditelné na AI platformách, protože rozhoduje o tom, zda bude váš obsah citován z historických trénovacích dat, nebo objeven prostřednictvím aktivního webového vyhledávání. Rozdíl mezi těmito dvěma přístupy zásadně ovlivňuje, jak se váš obsah objevuje v AI odpovědích, jak rychle se nové informace dostanou do oběhu a jak mohou značky optimalizovat svou viditelnost v prostředí AI vyhledávání.

Povaha trénovacích dat: Statické znalosti s datem uzávěrky

Trénovací data představují základní znalosti zabudované v neuronové síti AI modelu. Když vývojáři trénují LLM, „krmí“ model obrovskými objemy textů—knihami, webovými stránkami, vědeckými články, repozitáři kódu i uživatelskými interakcemi—shromážděnými do určitého bodu v čase. Tento proces je výpočetně velmi náročný a vyžaduje specializovaný hardware jako GPU a TPU, často trvá týdny či měsíce. Po dokončení tréninku jsou znalosti modelu „zmrazené“ k danému datu. Například ChatGPT-4o má uzávěrku znalostí v říjnu 2023, což znamená, že byl natrénován pouze na informacích dostupných do tohoto data a nezná žádné události, produkty ani vývoj, které nastaly později. Claude 4.5 Opus má uzávěrku v březnu 2025, zatímco Google Gemini 3 byl trénován do ledna 2025. Tato data jsou pevně zakotvena v systémovém promptu modelu a definují časovou hranici toho, co AI „ví“ bez externí pomoci.

Důvod, proč AI modely mají uzávěrky znalostí, je ryze praktický. Přetrénování LLM s novými daty je extrémně nákladné: je nutné získat aktuální data, ověřit jejich přesnost a bezpečnost, zpracovat je celým trénovacím procesem a ověřit výsledek. Většina AI společností vydává pouze jednu až dvě hlavní verze modelu ročně a několik menších aktualizací. To znamená, že ve chvíli, kdy je model nasazen, jsou jeho trénovací data už několik měsíců nebo let zastaralá. Model natrénovaný v září 2024 a vydaný v lednu 2025 už pracuje s informacemi starými minimálně čtyři měsíce. Čím déle model běží bez přetrénování, tím zastaralejší jeho znalosti jsou. Tím vzniká zásadní problém: statická trénovací data nemohou odrážet aktuální události, nové trendy ani čerstvě publikovaný obsah, bez ohledu na jeho relevanci k dotazu uživatele.

Jak funguje živé vyhledávání: Získávání informací v reálném čase

Živé vyhledávání řeší problém zastaralých trénovacích dat prostřednictvím Retrieval-Augmented Generation (RAG), což je rámec umožňující AI systémům získávat aktuální informace z webu během generování odpovědi. Namísto spoléhání se pouze na znalosti získané při tréninku, systémy s podporou RAG provádějí relevantní vyhledávání v aktuálním webovém obsahu, získají nejdůležitější dokumenty nebo stránky a použijí tyto nové informace k vytvoření odpovědi. Tento přístup zásadně mění fungování AI systémů. Když se zeptáte Perplexity na novinky, nespoléhá se na svá trénovací data s uzávěrkou, ale aktivně hledá na internetu, získává relevantní články publikované před několika dny nebo hodinami a skládá z nich odpovědi s citacemi. Stejně tak ChatGPT s funkcí Browse a Google AI Overviews mohou přistupovat k aktuálním informacím za hranicí svých trénovacích dat díky živému vyhledávání na webu.

Proces RAG probíhá v několika krocích. Nejprve je uživatelský dotaz převeden na číselnou reprezentaci zvanou embedding. Ten je porovnán s vektorovou databází webového obsahu, aby byly nalezeny nejrelevantnější dokumenty. Tyto získané dokumenty jsou pak přidány do promptu AI jako kontext. Nakonec LLM vygeneruje odpověď na základě svých trénovacích dat i nově získaných informací. Tento hybridní přístup umožňuje AI systémům zachovat si rozumové a jazykové schopnosti získané při tréninku a současně je doplňovat aktuálními, ověřenými informacemi. Získané zdroje jsou pak uváděny jako citace, takže si uživatelé mohou informace ověřit a přejít na původní zdroje. Proto může Perplexity citovat články publikované minulý týden a ChatGPT Search odkazovat na aktuální zprávy—nespoléhají se na trénovací data, ale čerpají z živého webového obsahu.

Srovnání: Trénovací data vs. živé vyhledávání v klíčových dimenzích

Proč jsou uzávěrky znalostí důležité pro viditelnost značky

Datum uzávěrky znalostí není jen technický detail—má přímý dopad na to, jak se vaše značka objevuje v AI-generovaných odpovědích. Pokud vaše společnost vydala důležité oznámení, produkt nebo odborný článek po datu uzávěrky trénovacího modelu, tento model o tom nebude vědět. Uživatel, který se ChatGPT-4o (uzávěrka říjen 2023) zeptá na aktivity vaší firmy v roce 2024, dostane odpověď pouze na základě informací dostupných do října 2023. Model nemůže spontánně vygenerovat správné informace o událostech, o kterých nebyl trénován; místo toho může poskytnout zastaralé údaje, obecné odpovědi nebo v horším případě „halucinovat“ - tedy vymýšlet si věrohodně znějící, ale nesprávné informace.

To představuje zásadní výzvu pro obsahový marketing i viditelnost značky. Výzkum ALLMO.ai ukazuje, že data uzávěrky znalostí jsou klíčová pro pochopení, která trénovací data jsou zvažována v odpovědích LLM na otázky o vaší firmě. Situace však není beznadějná. Moderní AI chatboty stále častěji využívají živé webové vyhledávání k získání aktuálnějších informací. Pokud je vestavěná znalost modelu zastaralá nebo omezená, dobře strukturovaný a aktuální webový obsah zvyšuje pravděpodobnost, že AI ve svých odpovědích najde a ocituje právě váš materiál. Navíc dnešní obsah se stává trénovacími daty pro zítřejší LLM. Strategické umístění obsahu nyní zvyšuje šanci, že se dostane do trénovacích dat budoucích verzí modelů a posílí vaši viditelnost v AI odpovědích do budoucna. Značky by proto měly vytvářet kvalitní, strukturovaný obsah, který je objevitelý jak prostřednictvím živého vyhledávání dnes, tak může být zahrnut do trénovacích dat v budoucnu.

Různé přístupy platforem k trénovacím datům a živému vyhledávání

Různé AI platformy kombinují trénovací data a živé vyhledávání různě, podle své architektury a obchodního modelu. ChatGPT se silně opírá o svá trénovací data jako základ znalostí, ale nabízí funkci „Procházet“, která umožňuje živé vyhledávání na webu u konkrétních dotazů. Pokud v ChatGPT povolíte hledání, probíhá doplnění znalostí stylem RAG. Vzorce citací ChatGPT se však dramaticky změnily; výzkum ukazuje, že mezi červnem a červencem 2025 ChatGPT soustředil většinu citací na několik dominantních zdrojů jako Reddit, Wikipedia a TechRadar, přičemž tyto tři domény tvoří přes 20 % všech citací. To naznačuje, že ChatGPT optimalizuje své živé vyhledávání tak, aby upřednostňoval zdroje s přímými a užitečnými odpověďmi a snižoval náklady na výpočetní výkon.

Perplexity zvolil zásadně odlišný přístup: živé vyhledávání je jeho primárním mechanismem. Všechny Perplexity Sonar modely mají integrované vyhledávání v reálném čase a mohou poskytovat informace daleko za hranicí svých trénovacích dat. Perplexity se nespoléhá na statickou uzávěrku, ale aktivně vyhledává a cituje aktuální webový obsah téměř u každého dotazu. Díky tomu je Perplexity zvlášť cenný pro novinky, trendy a časově citlivá témata. Výzkum ukazuje, že Perplexity uvádí v průměru 13 citovaných zdrojů na odpověď, což je nejširší pokrytí mezi hlavními AI platformami, přičemž kombinuje známé i menší značky.

Google AI Overviews a Google Gemini kombinují trénovací data s živým vyhledáváním prostřednictvím vlastního Google indexu. Tyto systémy mohou čerpat z aktuálního indexu webu Google, což jim umožňuje přístup k čerstvě publikovanému obsahu. Google je však ve svém přístupu konzervativnější: cituje méně zdrojů (průměrně 3–4 pro AI Overviews) a upřednostňuje zavedené, autoritativní domény. Claude od Anthropic byl tradičně více zaměřen na trénovací data, ale v novějších verzích začal začleňovat i webové vyhledávání. Claude klade důraz na analytickou přesnost a strukturované uvažování, a odměňuje obsah, který je logický a srozumitelný.

Jak RAG umožňuje objevování obsahu i po uzávěrce tréninku

Retrieval-Augmented Generation zásadně mění pravidla hry pro viditelnost obsahu, protože odděluje aktuálnost informací od cyklů trénování modelu. Tradiční vyhledávače jako Google nejprve obsah procházejí, indexují a řadí—proces, který může trvat dny nebo týdny. U AI systémů s RAG může být obsah objeven a citován během několika hodin po publikaci, pokud je dobře strukturovaný a relevantní pro uživatelské dotazy. Studie LeadSpot to jasně ukazuje: klient publikoval technické srovnání dodavatelů v úterý a už v pátek bylo citováno v odpovědích Perplexity i ChatGPT (Browse). To je síla RAG—obsah byl aktuální, strukturovaný pro AI a ihned objevitelný díky živému vyhledávání.

Tato rychlost přináší nové příležitosti pro značky, které optimalizují svůj obsah pro AI. Na rozdíl od tradičního SEO, které odměňuje stáří, zpětné odkazy a autoritu domény, AI SEO upřednostňuje strukturu, aktuálnost a relevanci. Obsah s jasnými Q&A nadpisy, sémantickým HTML, strukturovanými úryvky a kanonickými metadaty má vyšší šanci být vyhledán a citován RAG systémy. To znamená, že není třeba čekat na indexaci jako u Google SEO a povědomí o značce není podmínkou—důležitá je struktura. I menší, méně známé značky tak mohou v AI vyhledávání uspět, pokud je jejich obsah dobře uspořádaný a přímo odpovídá na dotazy uživatelů.

Nestabilita živého vyhledávání vs. stabilita trénovacích dat

Ačkoli živé vyhledávání nabízí aktuálnost, přináší i nový druh výzvy: nestabilitu. Trénovací data, jednou vložená do modelu, zůstávají stabilní. Pokud je vaše značka zahrnuta v trénovacích datech ChatGPT-4o, zůstane zmíněna ve výstupech ChatGPT-4o do doby, než bude model nahrazen. Citace z živého vyhledávání jsou však daleko nestálejší. Výzkum Profound analyzující zhruba 80 000 promptů na platformu zjistil, že 40–60 % citovaných domén se změnilo během jediného měsíce. Za delší období se 70–90 % citovaných domén změnilo od ledna do července. To znamená, že značka, která je dnes v živém vyhledávání ChatGPT výrazná, může být zítra zcela neviditelná, pokud se změní algoritmy citací.

Dramatický příklad této volatility: v červenci 2025 jedno jediné úpravy vážení citací v ChatGPT způsobilo pokles referral traffic o 52 % během jediného měsíce, zatímco citace Redditu vzrostly o 87 % a Wikipedie o více než 60 %. Změnu nezpůsobil obsah, ale algoritmická úprava OpenAI. Podobně když Google v září 2025 odstranil parametr “?num=100”—nástroj, který datoví zprostředkovatelé používali k získání více výsledků z Google—citace Redditu v ChatGPT klesly z cca 13 % na méně než 2 %, nikoli kvůli změně obsahu Redditu, ale kvůli narušení RAG pipeline.

Pro značky to znamená, že spoléhat se pouze na citace ze živého vyhledávání je riskantní. Jediná změna algoritmů mimo vaši kontrolu může vaši viditelnost ze dne na den zcela odstranit. Proto odborníci doporučují dvojí strategii: investujte do obsahu, který je objevitelný živým vyhledáváním dnes, a zároveň budujte autoritativní signály, které umožní vašemu obsahu dostat se i do budoucích trénovacích dat modelu. Zmínky vložené do základních modelů jsou stabilnější než citace v systémech živého vyhledávání, protože zůstávají v modelu až do dalšího tréninku.

Optimalizace obsahu pro trénovací data i živé vyhledávání

Úspěšné značky chápou, že budoucnost viditelnosti v AI je hybridní. Obsah musí být optimalizován jak pro možné zařazení do budoucích trénovacích dat, tak pro objevení v současných systémech živého vyhledávání. To vyžaduje vícerozměrný přístup. Za prvé, vytvářejte komplexní, autoritativní obsah, který odpovídá na otázky důkladně a prokazuje odbornost. AI systémy odměňují obsah, který je jasný, faktografický a vzdělávací. Za druhé, používejte strukturované formátování včetně Q&A nadpisů, sémantického HTML, schématického markupu a kanonických metadat. To zjednodušuje zpracování a vyhledání obsahu v RAG systémech. Za třetí, udržujte konzistenci napříč všemi kanály—váš web, tiskové zprávy, sociální média i odborné publikace by měly vyprávět jednotný příběh vaší značky. Výzkumy ukazují, že konzistentní tón a branding výrazně zvyšují AI viditelnost.

Za čtvrté, zaměřte se na aktuálnost a čerstvost. Publikujte nový obsah pravidelně a aktualizujte existující materiály, aby odrážely současné informace. AI systémy upřednostňují čerstvý obsah jako kontrolní bod vůči svým trénovacím datům. Za páté, budujte autoritu prostřednictvím citací, zpětných odkazů a zmínek na vysoce autoritativních doménách. Ačkoli živé vyhledávání nezohledňuje zpětné odkazy stejným způsobem jako Google, citace z autoritativních zdrojů zvyšují pravděpodobnost, že váš obsah bude vyhledán a zobrazen. Za šesté, optimalizujte obsah podle zvyklostí jednotlivých platforem. ChatGPT preferuje encyklopedické znalosti a nekomerční zdroje; Perplexity zdůrazňuje komunitní diskuze a peer-to-peer informace; Google AI Overviews upřednostňuje blogové články a mainstreamová média. Přizpůsobte svou obsahovou strategii požadavkům každé platformy.

Nakonec zvažte využití AI monitorovacích nástrojů k sledování toho, jak se vaše značka objevuje napříč různými AI platformami. Služby jako AmICited vám umožní sledovat zmínky a citace vaší značky, domény i URL napříč ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews a Claude. Díky sledování, který obsah je citován, jak často se vaše značka objevuje a na kterých platformách, můžete najít mezery a příležitosti. Tento datově podložený přístup vám pomůže pochopit, zda vaše viditelnost pochází z trénovacích dat (stabilních, ale zastaralých) nebo živého vyhledávání (aktuálních, ale nestabilních), a podle toho upravit strategii.

Budoucnost: Konvergence trénovacích dat a živého vyhledávání

Rozdíl mezi trénovacími daty a živým vyhledáváním se bude v budoucnu smazávat, protože AI systémy budou stále sofistikovanější. Budoucí modely mohou obsahovat mechanismy kontinuálního učení, které aktualizují znalosti častěji bez nutnosti kompletního přetrénování. Někteří výzkumníci zkoumají techniky jako průběžné učení a online learning, které by umožnily dynamické začleňování nových informací. Navíc s častějším vydáváním modelů—možná z ročních nebo pololetních cyklů na čtvrtletní či měsíční—se rozdíl mezi datem uzávěrky tréninku a aktuálními informacemi zmenší.

Živé vyhledávání však pravděpodobně zůstane důležité díky své transparentnosti a ověřitelnosti. Uživatelé čím dál více požadují vidět zdroje a ověřovat informace a RAG systémy tuto možnost poskytují díky citacím. Trénovací data naproti tomu zůstávají neprůhledná; uživatelé nemohou snadno ověřit, odkud model znalosti má. Tato výhoda transparentnosti naznačuje, že živé vyhledávání zůstane klíčovou funkcí spotřebitelsky orientovaných AI systémů i v době, kdy budou trénovací data aktuálnější. Pro značky to znamená, že důležitost objevitelnosti skrze živé vyhledávání bude jen narůstat. Značky, které investují do strukturovaného, autoritativního obsahu optimalizovaného pro AI, si zachovají viditelnost bez ohledu na to, zda pochází z trénovacích dat nebo živého vyhledávání.

Tato konvergence také naznačuje, že se bude dále vyvíjet rozdíl mezi tradičním SEO a optimalizací pro AI. Obsah, který dobře rankuje v Google a je optimalizovaný pro klasické SEO, často funguje i v AI systémech, ale naopak to neplatí vždy. AI systémy upřednostňují jiné signály—struktura, srozumitelnost, aktuálnost a přímé odpovědi jsou důležitější než zpětné odkazy či autorita domény. Značky, které budou vnímat optimalizaci pro AI jako samostatnou disciplínu, odlišnou, ale komplementární k tradičnímu SEO, budou nejlépe připravené udržet si viditelnost jak ve vyhledávačích, tak na nově vznikajících AI platformách.