Trénovacie dáta vs. živé vyhľadávanie: Ako AI systémy pristupujú k informáciám

Pochopenie trénovacích dát a živého vyhľadávania v AI systémoch

Trénovacie dáta a živé vyhľadávanie predstavujú dva zásadne odlišné prístupy, ako systémy umelej inteligencie pristupujú k informáciám a poskytujú ich používateľom. Trénovacie dáta pozostávajú z rozsiahlych, statických datasetov, na ktorých boli veľké jazykové modely (LLM) ako ChatGPT, Claude a Gemini natrénované pred ich nasadením, pričom obvykle obsahujú informácie len do určitého dátumu znalostného ohraničenia. Živé vyhľadávanie naopak využíva techniku zvanú Retrieval-Augmented Generation (RAG), ktorá dynamicky získava aktuálne informácie z webu v reálnom čase podľa otázok používateľov. Pochopenie tohto rozdielu je kľúčové pre značky, ktoré chcú byť viditeľné na AI platformách, pretože rozhoduje o tom, či bude váš obsah citovaný z historických trénovacích dát alebo objavený aktívnym prehľadávaním webu. Tento rozdiel má zásadný vplyv na to, ako sa obsah zobrazuje v AI odpovediach, ako rýchlo sa nové informácie dostanú do systému a napokon aj na to, ako môžu značky optimalizovať svoju viditeľnosť v AI vyhľadávaní.

Charakter trénovacích dát: Statické znalosti s ohraničením dátumu

Trénovacie dáta tvoria základné znalosti zabudované v neurónovej sieti AI modelu. Pri tréningu LLM vývojári do systému zadávajú obrovské množstvá textu—knihy, webstránky, akademické články, repozitáre kódu a používateľské interakcie—zozbierané len do určitého časového bodu. Tento proces je výpočtovo náročný a vyžaduje veľa zdrojov, často trvá týždne či mesiace na špecializovanom hardvéri ako GPU a TPU. Po dokončení tréningu sú znalosti modelu „zmrazené“ v danom okamihu. Napríklad ChatGPT-4o má znalostné ohraničenie v októbri 2023, čo znamená, že bol natrénovaný len na informáciách dostupných do tohto dátumu a nemá vnútorné znalosti o udalostiach, produktoch či vývoji, ktoré sa udiali po tomto bode. Claude 4.5 Opus má ohraničenie v marci 2025, zatiaľ čo Google Gemini 3 bol trénovaný do januára 2025. Tieto dátumy sú pevne zakódované v systémovom prehľade modelu a určujú časovú hranicu toho, čo AI „vie“ bez externej pomoci.

Dôvod, prečo majú AI modely znalostné ohraničenia, je v zásade praktický. Preškoliť LLM na nových dátach je extrémne nákladné a vyžaduje zozbieranie nových dát, ich filtrovanie na presnosť a bezpečnosť, spracovanie celým tréningovým procesom a overenie výsledkov. Väčšina AI firiem vydáva len jeden až dva veľké modelové updaty ročne plus niekoľko menších aktualizácií. Znamená to, že keď je model nasadený, jeho trénovacie dáta sú už mesiace alebo roky staré. Model natrénovaný v septembri 2024 a vydaný v januári 2025 už pracuje s informáciami, ktoré sú minimálne štyri mesiace zastarané. Čím dlhšie je model v produkcii bez preškolenia, tým viac jeho znalosti zastarávajú. To vytvára zásadný problém: statické trénovacie dáta nemôžu odzrkadľovať udalosti v reálnom čase, nové trendy alebo čerstvo publikovaný obsah, nech je akokoľvek relevantný pre otázku používateľa.

Ako funguje živé vyhľadávanie: Získavanie informácií v reálnom čase

Živé vyhľadávanie rieši problém trénovacích dát prostredníctvom Retrieval-Augmented Generation (RAG), rámca, ktorý umožňuje AI systémom získavať aktuálne informácie z webu počas generovania odpovede. Namiesto spoliehania sa len na to, čo sa model naučil počas tréningu, RAG systémy vykonajú relevantné vyhľadávanie v aktuálnom obsahu webu, získajú najdôležitejšie dokumenty alebo stránky a použijú tieto čerstvé informácie na zostavenie odpovede. Tento prístup zásadne mení spôsob fungovania AI systémov. Ak sa napríklad spýtate Perplexity na novinky, nespolieha sa len na ohraničenie svojich trénovacích dát; aktívne vyhľadáva na internete, získava relevantné články publikované dni či dokonca hodiny dozadu a syntetizuje z nich odpoveď s citáciami. Podobne aj ChatGPT s prehliadaním a Google AI Overviews môžu pristupovať k aktuálnym informáciám nad rámec svojich trénovacích ohraničení prostredníctvom živého webového vyhľadávania.

Proces RAG prebieha v niekoľkých krokoch. Najprv sa otázka používateľa prevedie na číselnú reprezentáciu zvanú embedding. Druhým krokom je porovnanie tohto embeddingu s vektorovou databázou webového obsahu na identifikáciu najrelevantnejších dokumentov. Tretím krokom je pridanie týchto dokumentov do promptu AI ako kontext. Nakoniec LLM vygeneruje odpoveď na základe svojich trénovacích dát a novo získaných informácií. Tento hybridný prístup umožňuje AI systémom zachovať si rozumové a jazykové schopnosti získané počas tréningu, pričom ich rozširuje o aktuálne, autoritatívne informácie. Získané zdroje sú potom uvedené ako citácie, aby si používatelia mohli overiť informácie a kliknúť na pôvodné zdroje. Preto môže Perplexity citovať články publikované minulý týždeň a ChatGPT Search odkazovať na horúce novinky—nespoliehajú sa len na trénovacie dáta, ale čerpajú zo živého webového obsahu.

Porovnanie: Trénovacie dáta vs. živé vyhľadávanie v kľúčových rozmeroch

Prečo sú znalostné ohraničenia dôležité pre viditeľnosť značky

Dátum znalostného ohraničenia nie je len technický detail—má priamy vplyv na to, ako sa značka objavuje v AI-generovaných odpovediach. Ak vaša spoločnosť zverejní dôležité oznámenie, uvedenie produktu alebo odborný článok po dátume ohraničenia tréningových dát modelu, tento model o tom nebude vedieť. Ak sa používateľ opýta ChatGPT-4o (ohraničenie október 2023) na iniciatívy vašej firmy v roku 2024, odpoveď dostane len na základe informácií dostupných do októbra 2023. Model nedokáže spontánne vytvoriť presné informácie o udalostiach, na ktoré nebol natrénovaný; namiesto toho môže poskytnúť zastarané alebo všeobecné odpovede, v horšom prípade halucinovať presvedčivo znejúce, ale nesprávne detaily.

To predstavuje zásadný problém pre obsahový marketing a viditeľnosť značky. Výskum ALLMO.ai ukazuje, že dátumy znalostného ohraničenia sú kľúčom k pochopeniu, ktoré trénovacie dáta sú zohľadňované v LLM odpovediach o vašej firme. Situácia však nie je beznádejná. Moderné AI chatboty čoraz častejšie vykonávajú živé webové vyhľadávania, aby získali aktuálnejšie informácie. Keď sú zabudované znalosti modelu zastarané alebo obmedzené, aktuálny, dobre štruktúrovaný obsah na webe zvyšuje šancu, že AI váš materiál nájde a odkáže naň vo svojich odpovediach. Navyše, dnešný obsah sa používa na tréning zajtrajších LLM. Strategická pozícia dnes zvyšuje šancu, že sa váš obsah dostane do tréningových dát budúcich verzií modelov, čím sa vaša viditeľnosť v AI odpovediach v budúcnosti môže ešte zvýšiť. Značky by preto mali vytvárať kvalitný, štruktúrovaný obsah, ktorý bude objaviteľný cez živé vyhľadávanie už dnes a zároveň zahrnutý do tréningových dát zajtra.

Platformovo špecifické prístupy k trénovacím dátam a živému vyhľadávaniu

Rôzne AI platformy kombinujú trénovacie dáta a živé vyhľadávanie rôznymi spôsobmi podľa svojej architektúry a obchodného modelu. ChatGPT sa silno opiera o svoje trénovacie dáta pre základné znalosti, ale ponúka aj funkciu “Prehliadať”, ktorá umožňuje živé webové vyhľadávanie pre špecifické otázky. Ak povolíte vyhľadávanie v ChatGPT, vykoná retrieval v štýle RAG na doplnenie svojich trénovacích znalostí. Vzory citácií ChatGPT sa však dramaticky menia; výskum ukazuje, že medzi júnom a júlom 2025 ChatGPT koncentroval citácie na niekoľko dominantných zdrojov ako Reddit, Wikipedia a TechRadar, pričom tieto tri domény tvorili viac ako 20 % všetkých citácií. Naznačuje to, že ChatGPT optimalizuje živé vyhľadávanie tak, aby uprednostňoval zdroje poskytujúce priame, užitočné odpovede a zároveň znižoval výpočtové náklady.

Perplexity volí zásadne odlišný prístup, keď robí z živého vyhľadávania svoj primárny mechanizmus. Všetky modely Perplexity Sonar integrujú schopnosti vyhľadávania v reálnom čase, vďaka čomu poskytujú informácie ďaleko nad rámec svojho trénovacieho ohraničenia. Perplexity sa nespolieha na statické znalostné ohraničenie, ale aktívne získava a cituje aktuálny webový obsah pri takmer každej otázke. Preto je Perplexity obzvlášť cenný pre aktuálne správy, nové trendy a časovo citlivé informácie. Výskum ukazuje, že Perplexity uvádza v priemere 13 citovaných zdrojov na odpoveď—najširšie pokrytie spomedzi hlavných AI platforiem, pričom kombinuje top značky s menšími hráčmi v špecializovaných oblastiach.

Google AI Overviews a Google Gemini kombinujú trénovacie dáta so živým vyhľadávaním cez vlastný index vyhľadávania Google. Tieto systémy majú prístup k reálnemu indexu webového obsahu Google, čo im umožňuje pristupovať aj k najnovšie publikovaným materiálom. Prístup Google je však konzervatívnejší; zvyčajne cituje menej zdrojov (priemerne 3-4 pri AI Overviews) a uprednostňuje etablované, autoritatívne domény. Claude od Anthropic sa tradične viac spoliehal na trénovacie dáta, no v novších verziách začal zapájať aj webové vyhľadávanie. Claude kladie dôraz na analytickú presnosť a štruktúrované uvažovanie, pričom odmeňuje obsah s logickou hĺbkou a interpretovateľnosťou.

Ako RAG umožňuje objavovanie obsahu nad rámec trénovacích ohraničení

Retrieval-Augmented Generation zásadne mení pravidlá hry pre viditeľnosť obsahu, pretože odpája aktuálnosť informácií od cyklov tréningu modelu. V tradičných vyhľadávačoch ako Google musí byť obsah prelezený, indexovaný a zoradený—proces, ktorý môže trvať dni či týždne. V RAG AI systémoch môže byť obsah objavený a citovaný už v priebehu hodín od publikácie, ak je dobre štruktúrovaný a relevantný pre otázky používateľov. Prípadová štúdia LeadSpot to ukázala jasne: klient publikoval technické porovnanie dodávateľov v utorok a už v piatok bolo citované v odpovediach na Perplexity aj ChatGPT (Browse). To je retrieval v praxi—obsah bol čerstvý, štruktúrovaný pre čitateľnosť AI a okamžite objaviteľný cez živé vyhľadávanie.

Táto rýchlosť vytvára nové možnosti pre značky, ktoré optimalizujú svoj obsah na objavovanie AI. Na rozdiel od tradičného SEO, kde sú dôležité vek, spätné odkazy a doménová autorita, AI SEO odmeňuje štruktúru, aktuálnosť a relevantnosť. Obsah, ktorý používa jasné Q&A hlavičky, sémantické HTML, štruktúrované úryvky a kanonické metadáta, má vyššiu šancu byť získaný a citovaný RAG systémami. Impakt je zásadný: nemusíte čakať na indexáciu ako pri Google SEO a povedomie o značke nie je podmienkou—rozhoduje štruktúra. To znamená, že menšie, menej známe značky môžu v AI vyhľadávaní efektívne konkurovať, ak je ich obsah dobre organizovaný a priamo odpovedá na otázky používateľov.

Volatilita živého vyhľadávania vs. stabilita trénovacích dát

Hoci živé vyhľadávanie ponúka aktuálnosť, prináša aj iný typ výzvy: volatilitu. Trénovacie dáta, raz „zmrazené“ v modeli, zostávajú stabilné. Ak bola vaša značka spomenutá v trénovacích dátach ChatGPT-4o, toto spomenutie bude v jeho výstupoch pretrvávať dovtedy, kým sa model nevyradí či nenahradí. Naopak, citácie zo živého vyhľadávania sú oveľa nestabilnejšie. Výskum Profound analyzujúci zhruba 80 000 promptov na platformu zistil, že 40–60 % citovaných domén sa zmenilo už za mesiac. Za dlhšie obdobie sa 70–90 % citovaných domén mení medzi januárom a júlom. To znamená, že značka, ktorá sa dnes prominentne objavuje vo výsledkoch živého vyhľadávania ChatGPT, môže zajtra zmiznúť, ak sa zmenia algoritmy citovania.

Dramatický príklad tejto volatility: v júli 2025 jediné nastavenie váh citácií v ChatGPT spôsobilo pokles referral návštevnosti o 52 % za necelý mesiac, zatiaľ čo citácie Redditu vyskočili o 87 % a Wikipedia stúpla o viac než 60 %. Zmena nebola spôsobená kvalitou či relevanciou obsahu, ale algoritmickou úpravou OpenAI. Podobne, keď Google v septembri 2025 odstránil parameter “?num=100”—nástroj, ktorý využívali data brokeri na ťahanie rozsiahlejších výsledkov Google—citácie Redditu v ChatGPT klesli z približne 13 % na menej ako 2 %, nie preto, že sa zmenil obsah Redditu, ale preto, že bol narušený RAG pipeline, ktorý ich zásoboval.

Pre značky táto volatilita znamená, že spoliehať sa výlučne na citácie zo živého vyhľadávania je riskantné. Jediná algoritmická zmena mimo vašu kontrolu môže zo dňa na deň odstrániť vašu viditeľnosť. Preto odborníci odporúčajú dvojitú stratégiu: investujte do obsahu, ktorý je objaviteľný cez živé vyhľadávanie už dnes, a zároveň budujte autoritatívne signály, ktoré umožnia, aby sa váš obsah dostal do budúcich tréningových dát modelov. Spomenutia v základných modeloch sú stabilnejšie než citácie v živých vyhľadávacích systémoch, pretože sú v modeli „uzamknuté“ až do ďalšej verzie.

Ako optimalizovať obsah pre trénovacie dáta aj živé vyhľadávanie

Úspešné značky vedia, že budúcnosť AI viditeľnosti je hybridná. Obsah musí byť optimalizovaný na potenciálne zaradenie do budúcich trénovacích dát aj objavovanie cez aktuálne živé vyhľadávanie. Vyžaduje to viacvrstvový prístup. Po prvé, vytvárajte komplexný, autoritatívny obsah, ktorý dôkladne odpovedá na otázky a demonštruje odbornosť. AI systémy odmeňujú jasný, faktický a edukačný obsah. Po druhé, používajte štruktúrované formátovanie vrátane Q&A hlavičiek, sémantického HTML, schéma značky a kanonických metadát. To uľahčuje RAG systémom načítanie a získanie obsahu. Po tretie, udržiavajte konzistentnosť naprieč všetkými kanálmi—vaša webstránka, tlačové správy, sociálne siete a odborné publikácie by mali rozprávať jednotný príbeh o značke. Výskumy ukazujú, že konzistentnosť tónu a brandingu výrazne zlepšuje AI viditeľnosť.

Po štvrté, sústreďte sa na aktuálnosť a čerstvosť. Pravidelne publikujte nový obsah a aktualizujte existujúci, aby odrážal najnovšie informácie. AI systémy odmeňujú čerstvý obsah ako kontrolný bod voči trénovacím dátam. Po piate, budujte autoritatívne signály cez citácie, spätné odkazy a spomenutia na silných doménach. Hoci živé vyhľadávanie nezohľadňuje spätné odkazy rovnako ako Google, ak ste citovaný autoritatívnymi zdrojmi, zvyšuje to šancu, že vás AI načíta a zobrazí. Po šieste, optimalizujte pre platformovo špecifické vzory získavania zdrojov. ChatGPT uprednostňuje encyklopedické znalosti a nekomerčné zdroje; Perplexity zdôrazňuje komunitné diskusie a peer-to-peer informácie; Google AI Overviews preferuje blogové články a mainstreamové správy. Prispôsobte svoju obsahovú stratégiu preferenciám každej platformy.

Napokon zvážte použitie AI monitorovacích nástrojov na sledovanie, ako sa vaša značka zobrazuje naprieč AI platformami. Služby ako AmICited vám umožnia monitorovať spomenutia a citácie vašej značky, domény a URL naprieč ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews a Claude. Sledovaním citovaného obsahu, frekvencie výskytu značky a platforiem, kde sa najčastejšie objavujete, môžete identifikovať medzery a príležitosti. Tento prístup založený na dátach vám pomôže pochopiť, či vaša viditeľnosť pramení z trénovacích dát (stabilné, ale zastarané) alebo živého vyhľadávania (čerstvé, ale volatilné) a podľa toho upraviť stratégiu.

Budúcnosť: Konvergencia trénovacích dát a živého vyhľadávania

Rozdiel medzi trénovacími dátami a živým vyhľadávaním sa bude pravdepodobne časom stierať, ako budú AI systémy sofistikovanejšie. Budúce modely môžu začleniť mechanizmy kontinuálneho učenia, ktoré aktualizujú ich znalosti častejšie bez potreby úplného pretrénovania. Niektorí výskumníci skúmajú techniky ako kontinuálne učenie a online učenie, ktoré by umožnili modelom dynamickejšie začleňovať nové informácie. Navyše, keď AI firmy začnú vydávať modelové aktualizácie častejšie—potenciálne z ročných alebo polročných cyklov na kvartálne či mesačné—rozdiel medzi dátumami trénovacích ohraničení a aktuálnymi informáciami sa zúži.

Živé vyhľadávanie však pravdepodobne zostane dôležité, pretože ponúka transparentnosť a overiteľnosť. Používatelia čoraz viac požadujú vidieť zdroje a overovať informácie a RAG systémy túto možnosť poskytujú tým, že zobrazujú citácie. Trénovacie dáta sú naopak nepriehľadné; používateľ ľahko nezistí, odkiaľ model čerpal znalosti. Táto výhoda transparentnosti naznačuje, že živé vyhľadávanie bude aj naďalej kľúčovou funkciou spotrebiteľských AI systémov, aj keď sa trénovacie dáta stanú aktuálnejšími. Pre značky to znamená, že dôležitosť objaviteľnosti cez živé vyhľadávanie bude len rásť. Značky, ktoré investujú do štruktúrovaného, autoritatívneho obsahu optimalizovaného na AI objavovanie, si udržia viditeľnosť bez ohľadu na to, či pramení z trénovacích dát alebo živého vyhľadávania.

Táto konvergencia tiež znamená, že tradičné rozdiely medzi SEO a AI optimalizáciou sa budú ďalej vyvíjať. Obsah, ktorý sa dobre umiestňuje vo vyhľadávači Google a je optimalizovaný pre tradičné SEO, často funguje dobre aj v AI systémoch, ale naopak to neplatí vždy. AI systémy uprednostňujú iné signály—štruktúra, jasnosť, aktuálnosť a priame odpovede sú dôležitejšie než spätné odkazy a doménová autorita. Značky, ktoré vnímajú AI optimalizáciu ako samostatnú disciplínu, odlišnú, ale doplnkovú k tradičnému SEO, budú najlepšie pripravené udržať si viditeľnosť naprieč tradičným vyhľadávaním aj novými AI platformami.