Klíčové role pro optimalizaci AI vyhledávání a GEO strategii

Struktura týmu pro optimalizaci AI vyhledávání

Optimalizace vyhledávání pomocí AI představuje zásadní změnu v přístupu organizací k digitální viditelnosti. Na rozdíl od tradiční optimalizace pro vyhledávače, která se zaměřuje především na pozice ve výsledcích Googlu, optimalizace vyhledávání pomocí AI (také nazývaná GEO nebo Generative Engine Optimization) vyžaduje, aby týmy sledovaly a optimalizovaly viditelnost ve výsledcích generovaných AI systémy jako ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews a Claude. Tato nově vznikající disciplína vyžaduje specializované znalosti přesahující běžné SEO postupy a nutí organizace sestavovat týmy s jasně definovanými rolemi a odpovědnostmi, které společně usilují o viditelnost napříč různými AI platformami.

Vývoj vyhledávání vytvořil naléhavou potřebu, aby organizace pochopily, které role jsou v tomto novém prostředí nezbytné pro úspěch. Výzkum analyzující více než 30 000 pracovních nabídek odhaluje, že 34 % všech SEO pozic nyní vyžaduje dovednosti v oblasti AI vyhledávání, přičemž tento požadavek je nejčastější u vyšších manažerských pozic. Tento trend ukazuje, že organizace si uvědomují strategický význam AI viditelnosti, přesto však mají potíže najít a najmout odborníky s potřebnými zkušenostmi. Pochopení konkrétních rolí potřebných pro optimalizaci AI vyhledávání pomáhá organizacím sestavovat efektivní týmy schopné zvládat jak tradiční SEO, tak i nové výzvy v oblasti AI viditelnosti.

Klíčové role v optimalizaci AI vyhledávání

Specialista na AI vyhledávání nebo GEO specialista

Specialista na AI vyhledávání (také nazývaný GEO specialista nebo Director of AEO & SEO) představuje novou kategorii odborníka speciálně vyškoleného v optimalizaci obsahu pro AI systémy. Tato role se zaměřuje na pochopení toho, jak velké jazykové modely zpracovávají, interpretují a citují obsah ve svých generovaných odpovědích. Specialisté musí rozumět technickým mechanismům AI odpovědních enginů, včetně toho, jak získávají informace, hodnotí důvěryhodnost zdrojů a rozhodují, který obsah ve svých odpovědích citují.

Specialista na AI vyhledávání zkoumá, jak různé AI platformy zobrazují obsah a zmínky o značce, analyzuje vzory v AI generovaných odpovědích a identifikuje příležitosti k optimalizaci. Vyvíjí strategie zaměřené na zvýšení pravděpodobnosti zmínek o značce a citací obsahu v AI odpovědích, což se výrazně liší od tradičních strategií založených na klíčových slovech. Tato role vyžaduje hluboké znalosti principů LLM optimalizace (LLMO), rozumění tomu, jak struktura, srozumitelnost a autorita obsahu ovlivňují, zda AI systémy váš obsah použijí. Specialista musí sledovat vývoj jednotlivých AI platforem, protože každá – ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews a další – může mít vlastní mechanismy pro vyhledávání a citování.

Obsahový stratég pro AI optimalizaci

Obsahový stratég zaměřený na AI optimalizaci hraje klíčovou roli při tvorbě obsahu, který oslovuje jak lidské čtenáře, tak AI systémy. Musí rozumět tomu, jak strukturovat obsah tak, aby jej strojové učení snadno analyzovalo, ale zároveň zůstal zajímavý a hodnotný pro lidi. Vyvíjí komplexní obsahové strategie, které zohledňují specifické požadavky AI systémů, včetně jasného formátování, přímých odpovědí na dotazy uživatelů a dobře organizované hierarchie informací.

Obsahoví stratégové pro AI optimalizaci musí rozpoznat, že AI systémy preferují obsah s jasnou strukturou, přímými odpověďmi a komplexním pokrytím tématu. Dbají na to, aby hlavní odpovědi na uživatelské dotazy byly uvedeny co nejdříve, aby nadpisy byly popisné a založené na otázkách a aby informace byly organizovány tak, aby je AI systémy mohly snadno extrahovat a citovat. Tato role vyžaduje znalost toho, jak AI hodnotí kvalitu, autoritu a relevanci obsahu, a převádění těchto poznatků do konkrétních pokynů pro tvorbu obsahu. Stratég úzce spolupracuje s autory a technickými týmy, aby obsah splňoval jak požadavky AI optimalizace, tak obchodní cíle.

Datový analytik pro AI viditelnost

Datový analytik specializující se na metriky AI viditelnosti je expertem na měření efektivity AI vyhledávací optimalizace. Vytváří rámce pro sledování zmínek o značce a citací obsahu napříč různými AI platformami, připravuje dashboardy a reporty ukazující, kde a jak často se značka objevuje v AI generovaných odpovědích. Stanovuje klíčové ukazatele výkonnosti (KPI) specifické pro AI viditelnost, které se liší od tradičních SEO metrik, jako jsou pozice ve vyhledávání a organická návštěvnost.

Tato role vyžaduje schopnost analyzovat nestrukturovaná data z AI odpovědí, rozpoznávat vzory v citacích zdrojů různými platformami a měřit dopad optimalizačních aktivit na viditelnost značky. Analytik AI viditelnosti musí umět sledovat zmínky v ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews a dalších nově vznikajících AI systémech a tato data převádět do konkrétních doporučení. Úzce spolupracuje s vedením na prokazování obchodní hodnoty AI viditelnosti a identifikuje, které optimalizační strategie přinášejí měřitelné výsledky. Tato role je stále důležitější, protože organizace si uvědomují, že úspěch vyžaduje mnohem víc než jen experimentování s LLM prompty – je potřeba skutečná infrastruktura a systémy, které dokážou sledovat, kde a jak se značka v AI odpovědích objevuje.

Technický SEO specialista se zaměřením na AI

Technický SEO specialista s expertními znalostmi v AI optimalizaci zajišťuje, že weby jsou technicky připraveny pro tradiční vyhledávače i AI systémy. Rozumí tomu, jak AI systémy „procházejí“ a indexují obsah, a dbá na to, aby web měl správné technické základy umožňující AI efektivní přístup a zpracování informací. Pracuje na architektuře webu, procházení, rychlosti načítání stránek, optimalizaci pro mobilní zařízení a implementaci strukturovaných dat – vše jsou faktory ovlivňující, jak AI systémy obsah objevují a hodnotí.

Technický SEO specialista se zaměřením na AI musí znát, jak různé technické implementace ovlivňují výkon AI systémů. Zajišťuje, že obsah je správně strukturován pomocí sémantického HTML, že důležité informace nejsou skryty za JavaScriptem nebo jinými bariérami bránícími AI přístupu, a že web nabízí jasné signály o autoritě a relevanci obsahu. Tato role propojuje vývojářské týmy a strategii AI optimalizace a zajišťuje, že technická rozhodnutí podporují širší cíle v oblasti AI viditelnosti.

Podpůrné a mezioborové role

SEO manažer nebo ředitel

SEO manažer nebo ředitel dohlíží na celkovou strategii optimalizace AI vyhledávání a koordinuje spolupráci mezi jednotlivými specialisty. Tato vedoucí pozice je klíčová, protože výzkumy ukazují, že dovednosti v oblasti AI vyhledávání jsou zmíněny v 50 % výkonných rolí, 41 % manažerských a pouze 29 % individuálních pozic. Toto rozložení naznačuje, že strategická rozhodnutí o AI optimalizaci musí být stanovena na úrovni vedení, než se stanou požadavkem na další členy týmu.

SEO manažer či ředitel formuluje celkovou vizi AI viditelnosti, přiděluje zdroje na optimalizační iniciativy a zajišťuje sladění AI aktivit s širšími firemními cíli. Komunikuje s dalšími odděleními o požadavcích na AI viditelnost, řídí vztahy s externími partnery a sleduje celkovou výkonnost vůči stanoveným KPI. Tato role vyžaduje znalost jak tradičních SEO principů, tak nově vznikajících strategií AI optimalizace a staví manažera do pozice mostu mezi zavedenými a novými přístupy.

Manažer viditelnosti značky

Manažer viditelnosti značky se zaměřuje zejména na to, aby se názvy značky, produkty a firemní informace objevovaly výrazně v AI generovaných odpovědích. Tato role zahrnuje sledování, jak AI systémy zmiňují značku, analýzu konkurenční pozice v AI odpovědích a tvorbu strategií pro zvýšení počtu zmínek a pozitivních asociací v AI výstupech. Manažer viditelnosti značky úzce spolupracuje s obsahovými týmy na optimalizaci značkového obsahu pro AI viditelnost a s datovými analytiky na sledování zmínek napříč platformami.

Tato role uznává, že AI viditelnost závisí na vybudování silné digitální přítomnosti napříč platformami, včetně firemního webu, YouTube, LinkedIn i oborových platforem. Manažer viditelnosti značky vyvíjí strategie, jak využít více kontaktních bodů pro zvýšení pravděpodobnosti, že AI systémy značku zmíní, s vědomím, že AI často čerpají informace z vysoce hodnocených a autoritativních zdrojů.

Copywriter / autor obsahu

Copywriter nebo autor obsahu vytváří samotný obsah, který se bude optimalizovat pro AI systémy. Tito profesionálové musí rozumět principům AI optimalizace a zároveň umět psát poutavě a hodnotně pro čtenáře. Úzce spolupracují s obsahovými stratégy na implementaci pokynů pro AI optimalizaci, dbají na to, aby obsah obsahoval jasné odpovědi na dotazy, používal popisné nadpisy a zachovával strukturu, kterou AI systémy vyžadují.

Autoři obsahu pro AI optimalizaci musí uznat, že obsah zůstává králem pro to, jak vyhledávače a AI systémy hodnotí a citují informace. Tvoří obsah, který přímo odpovídá na dotazy, komplexně pokrývá témata a buduje značku jako autoritativní zdroj. Tato role vyžaduje umění vyvážit optimalizaci pro klíčová slova s přirozeným jazykem tak, aby byl obsah čtivý a zároveň obsahoval signály, které AI systémy využívají při hodnocení relevance a autority.

Specialista na linkbuilding a outreach

Specialista na linkbuilding a outreach vyvíjí strategie pro zvyšování autority a důvěryhodnosti webu, což ovlivňuje způsob, jakým AI systémy hodnotí obsah. Přestože zpětné odkazy nemusí mít na AI citace stejný přímý dopad jako na klasické pozice ve vyhledávání, přispívají k celkové doménové autoritě a důvěryhodnosti – faktorům, které AI při hodnocení zdrojů zohledňují. Odborník hledá příležitosti k získání kvalitních zpětných odkazů a buduje vztahy s jinými weby a médii, která by mohla odkazovat na obsah firmy.

UX/UI designér

UX/UI designér zajišťuje, aby web poskytoval vynikající uživatelský zážitek, což nepřímo podporuje cíle AI optimalizace. AI systémy hodnotí signály o zapojení uživatelů a kvalitě webu, takže designéři musí vytvářet rozhraní, která jsou intuitivní, vizuálně atraktivní a zaměřená na konverze. Spolupracují s SEO a obsahovými týmy, aby designová rozhodnutí podporovala viditelnost obsahu a aby byly důležité informace snadno dostupné jak pro uživatele, tak pro AI systémy.

Struktura týmu a modely organizace

Úrovně seniority a požadavky na dovednosti

Rozložení dovedností v AI vyhledávání napříč organizačními úrovněmi přináší důležité poznatky o tom, jak by organizace měly budovat kapacity AI optimalizace. Požadavky na AI vyhledávání jsou častější u vyšších pozic, s tímto rozdělením:

• Výkonné role (ředitel a výše): 50 % vyžaduje dovednosti v AI vyhledávání
• Manažerské role: 41 % vyžaduje dovednosti v AI vyhledávání
• Individuální pozice: 29 % vyžaduje dovednosti v AI vyhledávání

Tento vzorec naznačuje, že organizace musí nejprve stanovit strategický směr a vedení v oblasti AI optimalizace, než tyto praktiky zavedou na provozní úrovni. Vedoucí pracovníci musí rozumět možnostem AI viditelnosti, správně přidělovat zdroje a stanovit priority. Manažeři pak převádějí strategii do operačních plánů a koordinují práci týmů. Individuální členové týmu pak realizují konkrétní úkoly podle strategie stanovené vedením a manažery.

Klíčové odpovědnosti napříč týmem

Úspěšná optimalizace AI vyhledávání vyžaduje, aby týmy zvládaly několik zásadních odpovědností, které společně zvyšují viditelnost v AI generovaných odpovědích:

Strategie a plánování: Vyvíjení komplexních strategií AI optimalizace v souladu s obchodními cíli, identifikace prioritních témat a klíčových slov, vytváření rámců pro měření. Za tuto oblast obvykle odpovídají vedoucí pracovníci a stratégové, kteří rozumí jak technickým aspektům AI systémů, tak širším obchodním cílům.

Tvorba a optimalizace obsahu: Vytváření a optimalizace obsahu přímo pro AI systémy, zajištění jasné struktury, přímých odpovědí a komplexního pokrytí. Zahrnuje spolupráci autorů, stratégů a technických specialistů na implementaci pokynů pro optimalizaci při zachování kvality a poutavosti obsahu.

Technická implementace: Zajištění technické optimalizace webu pro procházení a indexaci AI systémy, implementace strukturovaných dat, optimalizace rychlosti a mobilního výkonu, udržování správné architektury webu. Na těchto úkolech spolupracují technici SEO a vývojáři.

Sledování a měření: Sledování zmínek o značce a citací obsahu napříč AI platformami, analýza výsledků a identifikace příležitostí k optimalizaci. Na této oblasti spolupracují datoví analytici a manažeři viditelnosti.

Budování autority: Tvorba obsahů s odborným přesahem, získávání kvalitních zpětných odkazů a budování značky jako autority v oboru. Zahrnuje obsahové týmy, specialisty na outreach a někdy i externí PR odborníky.

Nová terminologie a vývoj rolí

V oboru se rychle vyvíjí nová terminologie popisující role a odpovědnosti v oblasti AI optimalizace. GEO (Generative Engine Optimization) a AEO (Answer Engine Optimization) se staly hlavními rámci pro popis AI řízené optimalizace vyhledávání. Některé organizace vytvářejí zcela nové pracovní tituly jako SEO & GEO Specialist nebo Director of AEO & SEO, což ukazuje, že AI optimalizace se stává hlavním očekáváním, nikoliv jen specializovaným doplňkem.

Výzkumy ukazují, že GEO zatím vítězí v terminologii, AEO však není pozadu, což naznačuje, že odvětví směřuje ke konsenzu v používání těchto označení pro AI optimalizaci vyhledávání. Tento vývoj terminologie odráží zrání AI optimalizace jako samostatné disciplíny s vlastními strategiemi, nástroji a metrikami. Organizace by měly vnímat tyto nové role a tituly jako skutečnou specializaci, nikoli jen přejmenování existujících pozic.

Budování týmu pro optimalizaci AI vyhledávání

Organizace by měly přistupovat ke stavbě týmu strategicky a uvědomovat si, že ne všechny firmy potřebují stejnou strukturu. Menší firmy mohou začít s jediným specialistou na AI vyhledávání, který zvládá jak tradiční SEO, tak principy AI optimalizace. S růstem firmy a rostoucím významem AI viditelnosti lze přidávat specializované role pro obsahovou strategii, datovou analýzu i technickou implementaci.

Klíčem je zajistit, aby vedení rozumělo a bylo odhodláno k AI optimalizaci jako strategické prioritě, než bude očekávat její efektivní realizaci od jednotlivých členů týmu. Týmy potřebují jasnou komunikaci o tom, proč je AI viditelnost důležitá, jak souvisí s obchodními cíli a jak vypadá úspěch. Bez tohoto strategického základu mohou i dobře míněné snahy o optimalizaci postrádat směr a nepřinést měřitelné výsledky.

Organizace by měly také počítat s tím, že nábor odborníků s dovednostmi v AI vyhledávání v současnosti zaostává za organizační zvědavostí a ranými experimenty. To znamená, že najít odborníky s praxí v AI optimalizaci může být výzvou a často bude potřeba investovat do školení stávajících členů týmu nebo spolupracovat s externími partnery specializovanými na tuto oblast. S postupným dozráváním oboru a růstem počtu profesionálů s AI optimalizačními zkušenostmi se nábor zjednoduší a zpřehlední.