Optimalizace velkých jazykových modelů (LLMO)

Optimalizace velkých jazykových modelů (LLMO)

Optimalizace velkých jazykových modelů (LLMO) je praxe optimalizace obsahu, struktury webu a prezentace značky s cílem objevit se v odpovědích generovaných konverzačními AI nástroji, jako jsou ChatGPT, Claude, Perplexity a Google Gemini. Na rozdíl od tradičního SEO, které se zaměřuje na pozice ve vyhledávačích, má LLMO za cíl, aby byla značka zmiňována, citována a doporučována v odpovědích LLM, čímž se zvyšuje viditelnost a autorita v AI-poháněném objevování.

Optimalizace velkých jazykových modelů (LLMO)

Optimalizace velkých jazykových modelů (LLMO) je praxe optimalizace obsahu, struktury webu a prezentace značky s cílem objevit se v odpovědích generovaných konverzačními AI nástroji, jako jsou ChatGPT, Claude, Perplexity a Google Gemini. Na rozdíl od tradičního SEO, které se zaměřuje na pozice ve vyhledávačích, má LLMO za cíl, aby byla značka zmiňována, citována a doporučována v odpovědích LLM, čímž se zvyšuje viditelnost a autorita v AI-poháněném objevování.

Definice optimalizace velkých jazykových modelů (LLMO)

Optimalizace velkých jazykových modelů (LLMO) je strategická praxe optimalizace obsahu, architektury webu a prezentace značky s cílem dosáhnout viditelnosti a citací v odpovědích generovaných AI z konverzačních AI systémů. Na rozdíl od tradiční Optimalizace pro vyhledávače (SEO), která se zaměřuje na umístění webů ve výsledcích vyhledávání, LLMO cílí na vznikající ekosystém velkých jazykových modelů jako jsou ChatGPT, Claude, Perplexity a Google Gemini. Primárním cílem LLMO není nutně zvýšení počtu kliknutí na váš web, ale zajištění toho, aby byla vaše značka zmiňována, doporučována a citována při interakci uživatelů s těmito AI systémy. Znamená to zásadní posun v tom, jak se dosahuje digitální viditelnosti — z optimalizace pro algoritmické pořadí k optimalizaci pro AI-poháněné rozpoznání značky a autoritu. S tím, jak používání AI ve vyhledávání celosvětově exploduje — ChatGPT zpracovává více než 3 miliardy promptů měsíčně a Google AI Overviews se objevuje ve více než 13 % vyhledávání — stává se LLMO nezbytným pro udržení konkurenceschopné viditelnosti v prostředí objevování orientovaném na AI.

Kontext a pozadí: Vzestup AI-poháněného objevování

Vznik velkých jazykových modelů zásadně změnil způsob, jakým lidé hledají a objevují informace online. Historicky dominovalo vyhledávání dotazování na klíčová slova na Google, Bingu a dalších tradičních vyhledávačích. Uživatel zadal dotaz, obdržel seznam výsledků a proklikával se na weby. Tento model vytvořil jasnou motivační strukturu: vyšší pozice znamenala více kliknutí, více návštěvnosti. Zavedení konverzačních AI systémů však tento model zcela narušilo. Namísto procházení více odkazů nyní uživatelé pokládají otázky v přirozeném jazyce AI asistentům a dostávají syntetizované, přímé odpovědi. Tento posun má zásadní dopad na digitální marketing i viditelnost značek.

Výzkum Semrush ukazuje, že návštěvníci z AI vyhledávání konvertují 4,4x lépe než z tradičního organického vyhledávání a kanály LLM návštěvnosti mají do roku 2027 generovat stejně velkou obchodní hodnotu jako tradiční vyhledávání. Nejde o okrajový trend — je to celková transformace vyhledávacího prostředí. Podle Adobe Analytics vzrostla návštěvnost z generativní AI na amerických e-shopech mezi červencem 2024 a únorem 2025 o 1 200 %, přičemž jen během svátků 2024 došlo k 1 300% nárůstu kliknutí z AI vyhledávání. Zároveň podíl Google na trhu vyhledávání v říjnu 2024 poprvé od března 2015 klesl pod 90 %, což signalizuje, že alternativní kanály objevování získávají znatelný tržní podíl. Digital Bloom 2025 AI Citation Report analyzující přes 680 milionů citací zjistil, že ChatGPT zpracovává přes 3 miliardy promptů měsíčně, Perplexity indexuje přes 200 miliard URL a Google AI Overviews se objevuje ve více než 13 % vyhledávání. Tato čísla podtrhují, proč se LLMO přesunulo ze spekulativního konceptu k provozní nutnosti pro značky usilující o dlouhodobou viditelnost.

Rozdíl mezi parametrickými znalostmi (co LLMy naučily při tréninku) a získanými znalostmi (informace získané v reálném čase pomocí Retrieval Augmented Generation neboli RAG) je klíčový pro pochopení LLMO. Přibližně 60 % dotazů na ChatGPT je zodpovězeno pouze z parametrických znalostí bez aktivace webového vyhledávání, což znamená, že entity často zmiňované v autoritativních zdrojích během tréninku mají silnější neuronové reprezentace a jsou pravděpodobněji vybaveny. Zbylých 40 % dotazů vyžadujících aktuální informace LLMy řeší pomocí hybridních retrieval systémů kombinujících sémantické vyhledávání s klíčovými slovy, což přináší zlepšení o 48 % oproti jedné metodě. Tato dvoucestná architektura znamená, že LLMO strategie musí řešit jak dominanci v trénovacích datech, tak optimalizaci pro aktuální získávání informací.

Srovnávací tabulka: LLMO vs. příbuzné optimalizační strategie

StrategiePrimární zaměřeníCílové platformyKlíčové signály pořadíMechanismus citacíMěření
LLMOZmínky značky v AI odpovědíchChatGPT, Claude, Perplexity, GeminiInformační přínos, optimalizace entit, sémantická hloubkaPřímé citace v konverzačních odpovědíchZmínky značky, share of voice, frekvence citací
SEOPozice v organickém vyhledáváníGoogle, Bing, YahooZpětné odkazy, klíčová slova, technické signályUmístění v SERPPozice na klíčová slova, organická návštěvnost, CTR
AEOZobrazení v Google AI OverviewsVýsledky Google vyhledáváníFeatured snippets, strukturovaná data, E-E-A-TZačlenění do AI generovaných shrnutíMíra zobrazení v AIO, pozice ve featured snippet
GEOAI viditelnost napříč platformamiVšechny AI odpovídačeCross-platformní autorita, struktura obsahuCitace napříč různými AI platformamiFrekvence zmínek napříč platformami, diverzita domén
Entity SEOUznání v Knowledge GraphGoogle Knowledge Graph, WikidataKonzistence entit, schema markup, zmínky napříč platformamiZobrazení Knowledge PanelViditelnost Knowledge Panel, rozpoznání entity

Pět pilířů optimalizace velkých jazykových modelů

Úspěch LLMO stojí na pěti propojených pilířích, z nichž každý řeší jiný aspekt toho, jak velké jazykové modely objevují, hodnotí a citují obsah. Systematické pochopení a implementace těchto pilířů zvyšuje pravděpodobnost, že bude vaše značka vybrána jako zdroj v AI generovaných odpovědích.

Pilíř 1: Informační přínos – tvorba jedinečné, citovatelné hodnoty

Informační přínos znamená, do jaké míry váš obsah přináší originální, jedinečné poznatky, které LLMy jinde v trénovacích nebo retrieval datech neviděly. LLMy upřednostňují obsah nabízející nové pohledy, vlastní data nebo syntetizované poznatky před pouhým opakováním existujících informací. Studie Princetonské univerzity o optimalizaci pro generativní enginy zjistila, že obsah obsahující citace, statistiky a odkazy na důvěryhodné zdroje je v LLM zmiňován o 30-40 % častěji než běžný neoptimalizovaný obsah. To je zásadní poznatek: informační přínos je měřitelně nejúčinnější taktikou LLMO pro zvýšení viditelnosti.

Tvorba obsahu s vysokým informačním přínosem vyžaduje překročit povrchní úroveň. Místo článku „10 nejlepších SEO tipů“ publikujte například „Jak jsme zvýšili organickou návštěvnost o 300 % pomocí nekonvenčních SEO taktik, které konkurence ignoruje“. Druhý příklad ukazuje originální metodologii, vlastní data a unikátní hodnotu. Praktické postupy pro zvýšení informačního přínosu zahrnují: (1) realizaci vlastního výzkumu nebo průzkumů produkujících originální data; (2) publikaci případových studií s konkrétními metrikami a výsledky; (3) sdílení kontroverzních názorů podpořených daty; (4) nabídnutí vlastních rámců nebo metodologií; a (5) syntézu více zdrojů do nových poznatků. Když LLMy narazí na obsah plný originálních dat, statistik a citací expertů, rozpoznají jej jako autoritativní a vhodný ke zmínění — což výrazně zvyšuje šanci objevit se v AI odpovědích.

Pilíř 2: Optimalizace entit – budování AI-rozpoznatelné identity značky

Optimalizace entit znamená zajistit, aby velké jazykové modely a vyhledávače jasně rozuměly, kdo jste, čím se zabýváte a v jakých tématech jste autoritou. Entita je jakákoli osoba, místo, značka nebo pojem, který AI systémy dokáží rozpoznat a propojit s dalšími entitami ve svých znalostních grafech. Pro vaši značku znamená optimalizace entit vytvoření jasné „identity“, ke které se mohou AI systémy vztahovat. To zahrnuje několik taktik: (1) implementace schema markup (Organization, Person, Product, Service) k explicitnímu definování entity; (2) reklamace a optimalizace vašeho Google Knowledge Panelu; (3) tvorba nebo aktualizace Wikidata položek s klíčovými atributy; a (4) budování konzistentních zmínek na autoritativních platformách jako Wikipedia, LinkedIn, Crunchbase nebo oborové katalogy.

Výzkumy ukazují, že značky zmiňované na 4+ platformách mají 2,8x vyšší pravděpodobnost objevení v odpovědích ChatGPT než ty s omezeným cross-platformním výskytem. Tento násobný efekt vzniká, protože LLMy považují konzistentní entitu napříč různými zdroji za signál legitimity. Když se název, popis a témata značky objevují konzistentně napříč více autoritativními platformami, LLMy vytvářejí silnější asociace a s vyšší pravděpodobností značku vybaví a doporučí. Použití vlastnosti sameAs v schema markup pro propojení vašeho webu s Wikidata, Wikipedií, LinkedInem a dalšími zdroji posiluje rozpoznání entity. Cílem je stát se uznanou entitou v semantické síti AI — nejen webem, ale konkrétním, jasně rozuměným aktérem v oboru.

Pilíř 3: Strukturovaný a sémantický obsah – optimalizace pro extrakci AI

Strukturovaný obsah znamená, jak jsou informace organizované a formátované tak, aby byly snadno pochopitelné a extrahovatelné jak pro lidi, tak AI systémy. Výzkum AirOps analyzující citace ChatGPT zjistil, že ChatGPT cituje obsah s posloupnou strukturou nadpisů (H1 > H2 > H3) téměř třikrát častěji než špatně strukturovaný obsah. Dále téměř 80 % článků citovaných ChatGPT obsahuje alespoň jednu sekci se seznamem, zatímco u top výsledků Google je to pouze 28,6 %. Nejvýraznějším zjištěním je, že stránky citované ChatGPT mají v průměru téměř 14 sekcí se seznamem — což je 17x více sekcí se seznamem než u průměrných stránek v Google SERP. To ukazuje zásadní pravdu: LLMy výrazně preferují logicky uspořádaný obsah s jasnými „orientačními body“.

Praktická implementace strukturovaného obsahu pro LLMO zahrnuje: (1) použití popisných, otázkových nadpisů odpovídajících reálným dotazům uživatelů (např. „Jak optimalizovat meta popisky pro AI vyhledávání“ místo „Tipy“); (2) tvorbu srovnávacích tabulek u komplexních témat; (3) začlenění FAQ bloků v průběhu obsahu místo jejich přesunutí na konec — FAQ schema je více než dvakrát častější v LLM citovaném obsahu; (4) použití číslovaných seznamů pro procesy a návody; (5) udržování optimální délky odstavců 40-60 slov pro snadné rozčlenění AI; a (6) zařazení definic pojmů formou „[Pojem] je [definice].“ Každá sekce by měla být srozumitelná i samostatně, aby ji LLM mohly citovat bez potřeby přečíst celý článek.

Pilíř 4: Jasnost a citace – budování ověřitelné autority

Jasnost a citace znamenají psaní obsahu, který je jednoduše srozumitelný a správně zdrojovaný. GEO studie Princetonské univerzity a IIT Dillí zjistila, že přidání citací, odkazů a zdrojů je nejefektivnější cesta ke zvýšení viditelnosti v LLM. Dává to smysl: když LLMy generují odpovědi, potřebují rychle extrahovat klíčová fakta a porozumět důvěryhodnosti zdrojů. Obsah, který je jasný a odkazuje na autoritativní zdroje, tento proces usnadňuje a zvyšuje šanci na citaci. Praktické postupy zahrnují: (1) psaní stručných, faktických odstavců (cca 2-3 věty) s klíčovými informacemi na začátku; (2) začlenění správných citací a odkazů na oborové studie, vládní data, akademický výzkum a expertní názory; (3) využití formátování pro přehlednost — tučné zvýraznění pojmů, číslované seznamy, shrnující boxy, přechodová slova; a (4) poskytování ověřitelných dat s jasným zdrojem.

Výzkum je jednoznačný: obsah s vysokým skóre čitelnosti a jasným uváděním zdrojů získává výrazně více citací od LLM. Článek s 10 000+ slovy a Flesch skóre 55 získal 187 citací (72 od ChatGPT), zatímco podobný obsah pod 4 000 slov s nižší čitelností obdržel pouze 3 citace. To dokazuje, že jasnost a správné uvádění zdrojů jsou pro LLMO zásadní. Když citujete autoritativní zdroje, nestavíte pouze důvěryhodnost u lidí, ale signalizujete LLMům, že váš obsah je ověřitelný a hodný citace.

Pilíř 5: Autorita a zmínky – budování cross-platformní autority

Autorita v kontextu LLMO znamená, jak často je vaše značka zmiňována a citována na webu, zvláště na vysoce autoritativních platformách, ze kterých LLMy často čerpají. Výzkum analyzující přes 7 000 citací zjistil, že objem vyhledávání značky má korelaci 0,334 s AI viditelností — což je nejsilnější prediktor. To znamená, že jak často lidé hledají vaši značku, ovlivňuje, zda vás LLMy zmiňují. Budování autority vyžaduje multi-kanálový přístup: (1) zmínění na vysoce autoritativních stránkách jako oborová média, zpravodajství, autoritativní fóra; (2) získávání neprolinkovaných zmínek přes kontakt s novináři, HARO (Help a Reporter Out) a účast v oborových diskuzích; (3) pravidelné publikování v klíčových tematických clusterech pro rozšíření sémantické stopy; a (4) autentické zapojení na platformách jako Reddit a Quora, odkud LLMy často čerpají informace.

Data o platformě-specifických vzorcích citací jsou výmluvná: Reddit dominuje v Perplexity citacích s 46,7 %, Wikipedia tvoří 47,9 % citací ChatGPT a Google AI Overviews cituje alespoň jeden top 10 organický výsledek v 93,67 % odpovědí. Přítomnost na těchto platformách tedy přímo ovlivňuje viditelnost v LLMO. Dále 65 % AI botů cílí na obsah publikovaný během posledního roku a 79 % na obsah aktualizovaný do 2 let, což znamená, že aktuálnost je klíčová. Budování autority je tak kontinuální proces vyžadující pravidelné publikování obsahu, aktivní zapojení v komunitách a strategický mediální outreach.

Technická implementace: Jak LLMy získávají a řadí zdroje

Pochopení technických mechanismů, jak velké jazykové modely získávají a řadí zdroje, je zásadní pro efektivní LLMO strategii. LLMy fungují ve dvou znalostních režimech: parametrické znalosti (učené při tréninku) a získané znalosti (přístupné v reálném čase přes RAG systémy). U parametrických znalostí mají entity často zmiňované v autoritativních zdrojích během tréninku silnější neuronové reprezentace, což zvyšuje pravděpodobnost vybavení. Přibližně 22 % trénovacích dat hlavních AI modelů pochází z Wikipedie, což vysvětluje její dominanci v citacích ChatGPT.

Pro získané znalosti používají LLMy hybridní retrieval systémy kombinující sémantické vyhledávání (dense vektorové embeddingy) s klíčovými slovy (algoritmus BM25) pomocí Reciprocal Rank Fusion. Tento hybridní přístup přináší zlepšení o 48 % oproti jedné metodě. Proces zahrnuje: (1) Kódování dotazu — převod dotazu uživatele do embeddingu; (2) Hybridní vyhledávání — kombinaci sémantických a klíčových metod; (3) Přerovnání — modely cross-encoder hodnotí dotaz a dokument společně a zlepšují NDCG@10 o 28 %; a (4) Generování — top 5-10 získaných úseků je vloženo do LLM promptu jako kontext. Strategie rozčlenění obsahu výrazně ovlivňuje úspěšnost retrievalu: chunkování na úrovni stránky dosahuje přesnosti 0,648 s nejnižší variabilitou, což znamená, že obsah by měl být strukturován tak, aby jednotlivé odstavce (200-500 slov) byly samostatně citovatelné.

LLMO strategie podle platforem

Různé platformy LLM používají odlišné architektury a vzorce citací, vyžadující specifickou optimalizaci. ChatGPT se silně opírá o parametrické znalosti z trénovacích dat, přičemž 87 % SearchGPT citací odpovídá top 10 výsledkům Bingu. To znamená, že umístění v Bingu a přítomnost na Wikipedii jsou zásadní pro viditelnost v ChatGPT. Perplexity využívá vyhledávání v reálném čase přes 200+ miliard indexovaných URL, a Reddit zde dominuje s 46,7 % citací, takže autentická aktivita na Redditu je zásadní. Google AI Overviews má nejsilnější korelaci s tradičním SEO, když cituje alespoň jeden top 10 organický výsledek v 93,67 % odpovědí, což znamená, že silné SEO přímo podporuje viditelnost v AIO. Claude využívá Brave Search s preferencí důvěryhodných zdrojů přes Constitutional AI, což klade důraz na důvěryhodnost a faktickou správnost. Pochopení těchto vzorců je zásadní, protože **pouze 11 % domén je

Často kladené otázky

Jak se LLMO liší od tradičního SEO?

Tradiční SEO se zaměřuje na optimalizaci obsahu pro vyšší pozice ve výsledcích vyhledávačů (SERP) pomocí cílení na klíčová slova, zpětných odkazů a technické optimalizace. LLMO naopak cílí na konverzační AI systémy a snaží se, aby byla vaše značka zmiňována a citována v odpovědích generovaných AI. Zatímco SEO je o získávání kliknutí z výsledků vyhledávání, LLMO je o budování povědomí o značce a autority v AI konverzacích. Obě strategie se doplňují — silné SEO často koreluje s lepší viditelností v LLMO, ale vyžadují odlišné přístupy. LLMO klade důraz na informační přínos, optimalizaci entit a sémantickou bohatost namísto tradiční hustoty klíčových slov.

Jakých je pět pilířů LLMO?

Pět pilířů LLMO je: (1) Informační přínos — poskytování jedinečných, originálních poznatků, které LLMy jinde neviděly; (2) Optimalizace entit — pomáhat AI systémům rozpoznat a propojit vaši značku s relevantními tématy a pojmy; (3) Strukturovaný a sémantický obsah — organizace informací s jasnými nadpisy, seznamy a logickým tokem pro snadnou extrakci AI; (4) Jasnost a citace — psaní stručného, faktického obsahu s řádnými odkazy a zdroji; a (5) Autorita a zmínky — budování autority značky prostřednictvím zmínek na vysoce autoritativních platformách a konzistentní přítomnosti na webu. Výzkumy ukazují, že implementace těchto pilířů může zvýšit AI viditelnost o 30-40 % oproti neoptimalizovanému obsahu.

Proč je objem vyhledávání značky důležitý pro LLMO?

Objem vyhledávání značky je nejsilnějším prediktorem citací v LLM, s korelačním koeficientem 0,334 — silnějším než tradiční zpětné odkazy. To znamená, že jak často lidé vyhledávají název vaší značky, přímo ovlivňuje, zda vás LLM v odpovědích zmiňují. Když uživatelé aktivně hledají vaši značku, signalizuje to AI systémům, že je vaše značka uznávána a relevantní. Vzniká tak pozitivní kruh: zvýšené povědomí o značce vede k více vyhledáváním, což zvyšuje viditelnost v LLM, což dále posiluje povědomí o značce. Budování objemu vyhledávání značky prostřednictvím digitálního PR, obsahového marketingu a zapojení komunity je proto klíčovou strategií LLMO, která přímo ovlivňuje AI viditelnost.

Jak různé platformy LLM hodnotí zdroje odlišně?

Různé platformy LLM používají odlišné mechanismy vyhledávání a řazení. ChatGPT se silně opírá o parametrické znalosti z trénovacích dat, přičemž Wikipedia tvoří přibližně 22 % hlavních trénovacích dat LLM a 47,9 % citací ChatGPT. Perplexity využívá vyhledávání v reálném čase v rámci 200+ miliard indexovaných URL, přičemž Reddit dominuje s 46,7 % citací. Google AI Overviews vykazuje silnější korelaci s tradičními výsledky vyhledávání, kdy v 93,67 % odpovědí cituje alespoň jeden organický výsledek z top 10. Claude využívá Brave Search a upřednostňuje důvěryhodné zdroje díky Constitutional AI. Pochopení těchto specifických vzorců je zásadní — pouze 11 % domén je citováno jak ChatGPT, tak Perplexity, což znamená, že cross-platformní optimalizace vyžaduje přizpůsobené strategie pro každý systém.

Jakou roli hraje E-E-A-T v LLMO?

E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness — zkušenost, odbornost, autorita a důvěryhodnost) je zásadní pro úspěch v LLMO. Zatímco E-E-A-T je rámec Google pro hodnocení kvality obsahu, LLMy tyto signály rozpoznávají jinými mechanismy. Zkušenost se projevuje prostřednictvím vlastních poznatků a reálných příkladů. Odbornost je ukázána hloubkou znalostí a komplexností pokrytí. Autorita plyne z konzistentních zmínek na autoritativních platformách a uznání jako entita. Důvěryhodnost se buduje přes přesný, dobře zdrojovaný obsah a transparentní autorství. LLMy vyhodnocují signály E-E-A-T jazykově a kontextově místo zpětných odkazů, což znamená, že obsah prokazující skutečnou odbornost a autoritu v několika dimenzích má vyšší pravděpodobnost citace v AI odpovědích.

Jak mohu měřit úspěch LLMO?

Úspěch LLMO se měří několika klíčovými ukazateli výkonnosti: (1) Frekvence zmínek značky — jak často se vaše značka objevuje v odpovědích LLM napříč platformami; (2) Share of Voice — vaše procento zmínek oproti konkurenci ve vašem odvětví; (3) Sentiment citací — zda jsou zmínky pozitivní, negativní nebo neutrální; (4) AI referral traffic — návštěvníci přicházející z ChatGPT, Perplexity a dalších LLM, kteří konvertují 4,4x lépe než tradiční organická návštěvnost; (5) Rozšíření tématické autority — šíře témat, která LLM spojují s vaší značkou; a (6) Volatilita citací — měsíční kolísání citací (běžná variace 40-60 %). Nástroje jako Semrush AI Toolkit, Profound a Peec AI poskytují dashboardy pro sledování těchto metrik napříč platformami.

Jaké formáty obsahu fungují nejlépe pro LLMO?

Výzkum analyzující více než 30 milionů citací ukazuje, že srovnávací seznamy jsou nejvýkonnějším formátem (32,5 % všech AI citací), následované návody, FAQ/Q&A formáty a popisy produktů/služeb. Obsah, který odpovídá na otázky hned v úvodním odstavci, má lepší výsledky než ten, který odpovědi rozvádí postupně. Optimální délka odstavce je 40-60 slov pro snadnou extrakci a rozčlenění AI. Sekce s 100-150 slovy mezi nadpisy vykazují nejvyšší míru citací. Obsah aktualizovaný v posledních 3 měsících má dvakrát vyšší pravděpodobnost citace než starší obsah. Články nad 2 900 slov jsou o 59 % častěji citovány než ty pod 800 slov. Zařazení statistik zvyšuje viditelnost o 22 %, přidání citací pak o 37 %.

Jak strukturovaná data ovlivňují LLMO?

Strukturovaná data (schema markup) sice přímo neovlivňují získávání zdrojů LLM jako u tradičního vyhledávání, ale nepřímo podporují LLMO tím, že pomáhají vyhledávačům a znalostním grafům lépe porozumět vašemu obsahu. Správně implementované schema markup pomáhá vytvořit vaši entitu v Google Knowledge Graph, který je během tréninku a vyhledávání mnoha LLM často referován. Priority schema typy pro LLMO jsou Organization, Person, Article/BlogPosting, HowTo, FAQPage a Product schema. Srovnávací tabulky s odpovídajícím HTML markup vykazují o 47 % vyšší míru AI citací. FAQPage schema je v obsahu citovaném LLM více než dvakrát častější než v tradičních výsledcích Google. Klíčem je, že schema pomáhá LLMům pochopit strukturu obsahu a vztahy mezi entitami, čímž zvyšuje šanci na zařazení obsahu mezi citované odpovědi AI.

Připraveni Monitorovat Vaši AI Viditelnost?

Začněte sledovat, jak AI chatboti zmiňují vaši značku na ChatGPT, Perplexity a dalších platformách. Získejte užitečné informace pro zlepšení vaší AI prezence.

Začít Zkušební Období Rezervovat Demo

Zjistit více