Zpráva o stavu optimalizace LLM v roce 2025

Úvod

• Rok 2025 se ukázal jako přelomový pro objevování obsahu založeného na LLM. Velké univerzální LLM (založené na cloudu) zůstávají dominantní, ale zaznamenali jsme také prudký nárůst specializovaných modelů, LLM v zařízeních a vertikálních vyhledávačů.

• Multimodální funkce – text, obrázky, video, dokonce i UI + příjem dat – jsou nyní standardem v mnoha špičkových motorech, což zvyšuje laťku pro bohatost obsahu, strukturovaná data a připravenost pro různé formáty.

• Vyhledávání a objevování již není jen o žebříčku; jde o doporučení, důvěryhodnost entit a strojovou čitelnost. Optimalizace LLM (LLMO) dozrála do plnohodnotné disciplíny kombinující SEO, informační architekturu, schéma, strategii entit a připravenost na AI.

• Open-source LLM demokratizovaly přístup k vysoce kvalitním nástrojům AI a datům SEO – což umožňuje malým týmům budovat své vlastní „SEO vyhledávače“.

• Vítězi v roce 2025 budou značky, které zacházejí se svým obsahem jako s datovými aktivy: strukturovanými, ověřenými, konzistentními z hlediska entit a optimalizovanými pro více modelů – cloudové LLM, agenty v zařízeních i vertikální motory.

1. Situace v oblasti LLM v roce 2025 – jaké modely a platformy dominovaly

Typ modelu/platformy	Klíčové silné stránky	Zjištěné slabé stránky / omezení
Velké cloudové LLM (GPT-4/4o, Gemini, Claude atd.)	Široké znalosti, hloubka uvažování, multimodální (text + obrázek + rané video), bohatá syntéza a generování. Vynikající pro obsah všeobecného zaměření, plánování, strategii, široké pokrytí témat.	Halucinace stále představují riziko, zejména v okrajových oblastech. Někdy příliš zobecněné; závisí na omezení trénovacích dat. Vysoká míra redundantních výstupů u obsahu s velkým objemem.
Vertikální / specializované / open-source LLM (např. LLaMA, Mistral, Mixtral, Qwen, modely pro specializované oblasti)	Efektivita, nákladová efektivita, snadné doladění, vysoký výkon při dotazech specifických pro danou doménu (např. technické SEO, právo, finance), on-prem nebo lokální kontrola. Nižší halucinace v úzkých oblastech.	Užší znalostní základna, omezená generalizace mimo hlavní doménu, omezená multimodální podpora (video, komplexní média stále dohánějí). Vyžadují pečlivé ladění a údržbu dat.
LLM na zařízení / modely Edge-AI (mobilní, stolní, vestavěné)	Soukromí, personalizace, nízká latence, offline zpracování, přímá integrace s kontextem/daty uživatele. Skvělé pro první filtrování, personalizaci na úrovni uživatele a lokální vyhledávání.	Velmi omezená hloubka znalostí; závislost na lokální cache nebo malém datovém otisku; omezené aktualizace; slabší globální vyvolání; vyžaduje dobře strukturovaný, jednoznačný obsah k analýze.
Multimodální / multiformátové enginy	Rozumí a generuje text, obrázky, video, audio, uživatelské rozhraní – umožňuje bohatší formáty obsahu, lepší shrnutí, indexování vizuálního obsahu a širší formáty SEO nad rámec prostého textu.	Složitější optimalizace, vyžadují bohatší produkci aktiv (obrázky, video, schéma, metadata), zvyšují výrobní náklady, vyžadují přísnější standardy kvality a autenticity, aby se zabránilo halucinacím nebo nesprávné interpretaci.

Závěr: V roce 2025 již nebude existovat jediný model. Optimalizace musí zohledňovat ekosystém s více modely a formáty. K úspěchu je třeba, aby obsah byl flexibilní, strukturovaný a mediálně rozmanitý.

2. Klíčové trendy a změny v optimalizaci LLM v tomto roce

🔹 Obsah ve více formátech se stává samozřejmostí

• Stránky pouze s textem zůstávají relevantní, ale AI motory stále více očekávají obrázky, diagramy, videoukázky, vložená metadata, strukturovaná schémata a alternativní formáty.

• Značky, které optimalizují napříč médii, zaznamenaly lepší viditelnost napříč více kanály (AI shrnutí, vyhledávání na základě obrázků, multimodální přehledy, odpovědi bohaté na videa).

🔹 Strukturovaná data + modelování entit = základní infrastruktura SEO

• Značky schémat (JSON-LD), jasné pojmenování entit, strukturované formáty dat – to vše se stalo stejně důležité jako nadpisy a použití klíčových slov.

• Modely začaly silně spoléhat na jasnost entit, aby rozlišily mezi podobnými značkami nebo produkty – značky bez jasně strukturovaných metadat byly ve výstupech AI stále častěji nesprávně přiřazovány nebo zcela vynechávány.

🔹 Open-source a interní modely demokratizují přístup k datům a AI

• Malé a střední týmy se stále více spoléhají na otevřené LLM při budování vlastní infrastruktury SEO/datové inteligence – sledování pozic, extrakce entit, audity obsahu, analýza zpětných odkazů, vlastní parsery SERP.

• To snižuje závislost na drahých platformách určených pouze pro podniky a vyrovnává podmínky.

🔹 Umělá inteligence v zařízeních a s prioritou ochrany soukromí mění osobní objevování

• LLM na zařízeních (telefony, asistenti integrovaní do operačních systémů) začaly ovlivňovat vyhledávání ještě před cloudovým vyhledáváním – to znamená, že obsah musí být připraven pro lokální AI (jasný, stručný, jednoznačný), aby přežil tento první krok.

• Personalizace, soukromí a kontext specifický pro uživatele jsou nyní faktory, které ovlivňují, zda se váš obsah uživateli vůbec zobrazí.

🔹 Kontrola kvality obsahu, správa a etické používání AI jsou nyní základními disciplínami

• S rozvojem AI roste i riziko: halucinace, dezinformace, nesprávné přiřazení, záměna značek.

• Silné rámce pro zajištění kvality kombinující lidský dohled, strukturované audity dat, ověřování faktů a transparentnost ohledně asistence AI – to odlišilo renomované značky od ostatních.

• Etické postupy v oblasti obsahu AI se staly signálem důvěryhodnosti značky a ovlivňují doporučení a viditelnost založenou na AI.

3. Jak bude vypadat „dobrá“ optimalizace LLM v roce 2025

Ve světě s více modely vykazuje „optimalizovaný obsah“ tyto vlastnosti:

• ✅ Struktura čitelná pro stroje: schéma, JSON-LD, dobře formátované nadpisy, úvod s odpovědí na prvním místě, jasné entity.

• ✅ Připravenost pro více formátů: text plus obrázky, infografika, volitelně video, HTML + metadata + alternativní text, optimalizace pro mobilní zařízení.

• ✅ Vysoká faktická a citační integrita: přesná data, správné přiřazení, pravidelné aktualizace, konsensus odkazů, transparentnost autora.

• ✅ Jasnost a konzistence entit: stejné názvy značek/produktů všude, konzistentní interní propojení, kanonizace, v případě potřeby odstraňování nejednoznačností.

• ✅ Integrovaná segmentace publika: verze nebo vrstvy obsahu pro různé úrovně znalostí (začátečníci, pokročilí, odborníci), různé záměry uživatelů, různé případy použití.

• ✅ Kontrola kvality a správa: redakční dohled, lidská + AI kontrola, dodržování etických zásad, ohled na soukromí, transparentnost ohledně psaní s pomocí AI.

• ✅ Zpětné odkazy a externí konsensus: autoritativní odkazy, externí zmínky, nezávislé ověření – zásadní pro důvěryhodnost jak pro lidi, tak pro AI.

Značky, které splňují tyto standardy, se těší výrazně vyšší „odolnosti viditelnosti“ – dosahují dobrých výsledků ve vyhledávačích, cloudových LLM, agentech v zařízeních a vertikálních AI enginerech.

4. Rizika a výzvy v měřítku

I přes pokrok v této oblasti s sebou optimalizace LLM v roce 2025 stále nese značná rizika:

• ⚠️ Fragmentace modelů – optimalizace pro jeden model může snížit výkon ostatních modelů. To, co funguje pro cloudový LLM, může zmást modely v zařízeních a naopak.

• ⚠️ Produkční náklady – vytváření víceformátového, bohatého na schémata a vysoce kvalitního obsahu je náročné na zdroje (obrázky, video, metadata, kontrola kvality, aktualizace).

• ⚠️ Riziko halucinací a dezinformací – zejména v niche nebo technických oblastech; neopatrný obsah podporovaný AI stále šíří chyby.

• ⚠️ Zátěž spojená s údržbou dat — strukturovaná data, stránky entit, externí citace, znalostní grafy — to vše vyžaduje údržbu; zastaralé informace poškozují důvěryhodnost.

• ⚠️ Konkurenční zbrojní závod — s tím, jak stále více značek přechází na LLMO, se zvyšuje průměrná laťka; obsah nízké kvality ztrácí prioritu.

5. Co naznačují data (interní a externí signály z roku 2025)

Na základě agregovaných případových studií od SEO týmů, marketingových auditů, sledování citací pomocí AI a výkonnostních benchmarků v roce 2025:

• 🎯 Stránky optimalizované pro čitelnost LLM + strukturovaná data zaznamenaly 30–60% nárůst výskytu v odpovědích generovaných AI, souhrnných widgetech a generativních přehledech ve srovnání s tradičním obsahem.

• 📈 Značky s obsahem ve více formátech (text + obrázek + schéma + často kladené otázky) měly vyšší „multi-model recall“ – objevovaly se konzistentně v různých LLM, agentech na zařízeních a vertikálních vyhledávacích nástrojích.

• 🔁 Zkrácení cyklů aktualizace obsahu – vysoce výkonný obsah vyžadoval častější aktualizace (protože LLM rychle přijímají nová data), což vedlo týmy k evergreenovým aktualizačním pracovním postupům.

• 🔐 Open-source LLM + interní inteligentní pipeline výrazně snížily náklady – některé malé týmy nahradily drahé podnikové nástroje vlastními open-modelovými systémy a dosáhly 70–80 % podobných poznatků za zlomek nákladů.

Tyto signály silně favorizují investice do robustní optimalizace LLM spíše než do částečných, jednorázových snah.

6. Předpovědi: Kam směřuje optimalizace LLM v letech 2026–2027

• 🔥 Agentuální vyhledávače a AI agenti budou dominovat více interakcím – to znamená, že obsah typu „nejprve odpověď, bohatý na data, orientovaný na úkoly“ překoná tradiční obsah založený na žebříčku.

• 🌍 Multimodální a formátově nezávislé indexování bude standardem – vizuální prvky, videa, audio, klipy uživatelského rozhraní a grafy budou stejně indexovatelné a řaditelné jako text.

• 🏠 Umělá inteligence v zařízeních a umělá inteligence zaměřená na ochranu soukromí budou filtrovat velké části vyhledávacího provozu, než se dostanou do cloudu – lokální SEO a lokální optimalizace umělé inteligence budou stále důležitější.

• 🧠 Vertikální/doménově specifické LLM budou nabývat na významu – specializované modely pro konkrétní oblasti (zdravotnictví, právo, software, finance) budou odměňovat velmi přesný obsah s vertikálním zaměřením.

• 📊 Analýza SEO v reálném čase + kontrola kvality obsahu řízená AI se stanou standardem — do pracovních postupů budou začleněny průběžné audity kvality a důvěryhodnosti obsahu (schéma, přesnost, sladění entit).

• 🤝 Hybridní SEO týmy (lidé + AI) budou výkonnější než týmy složené čistě z lidí nebo čistě z AI – vyvažují rozsah s úsudkem, kreativitou, etickým dodržováním předpisů a odbornými znalostmi v dané oblasti.

7. Strategická doporučení pro marketéry a SEO týmy

Pokud chcete být v roce 2026 lídrem, měli byste:

1. Považujte obsah za datový majetek, ne jen za marketingový text.

2. Investujte do tvorby obsahu ve více formátech (text, obrázky, video, datové tabulky).

3. Vytvářejte a udržujte strukturovaná data + identitu entit: schéma, stránky entit, kanonické pojmenování, konzistentní interní propojení.

4. Používejte open-source LLM jako doplněk – nikoli náhradu – vašich SEO nástrojů.

5. Nastavte pracovní postupy QA s podporou AI, kombinující kontrolu editorem s audity založenými na AI.

6. Vytvořte evergreenové kanály pro aktualizaci obsahu – LLM rychle přijímají a odkazují na nové údaje.

7. Upřednostňujte transparentnost, citace a přesnost – AI motory totiž silně odměňují signály důvěryhodnosti.

8. Optimalizujte pro viditelnost ve více modelech, ne jen v jednom dominantním vyhledávači.

Závěr

Rok 2025 znamená transformaci SEO z algoritmické optimalizace na optimalizaci inteligence.

Už nesoutěžíme pouze s klíčovými slovy a zpětnými odkazy. Nyní soutěžíme s modely – jejich trénovacími daty, jejich rozhodovacími enginy, jejich vrstvami pro vyhledávání, jejich reprezentací znalostí.

Zvítězí ty značky, které svůj obsah nevnímají jako statické webové stránky, ale jako živá datová aktiva – strukturovaná, strojově čitelná, ověřená, bohatá na média a optimalizovaná pro rozmanité ekosystémy LLM, agentů a vertikálních vyhledávačů.

Pokud bylo SEO v roce 2010 o porážení algoritmů, SEO v roce 2020 je o získávání důvěry od inteligence – umělé i lidské.

Zpráva o optimalizaci LLM z roku 2025 není retrospektivou. Je to plán. A cesta vpřed patří těm, kteří staví na škálovatelnosti, srozumitelnosti, důvěryhodnosti – a inteligenci.