Zviditelnění ve vyhledávačích s umělou inteligencí: Co zatím víme

Úvodní stránka

Viditelnost vyhledávání pomocí umělé inteligence je v poslední době velmi aktuálním tématem. Rozvoj nástrojů, motorů a funkcí SERP poháněných umělou inteligencí rychle mění způsob, jakým lidé vyhledávají informace na webu a jak s nimi pracují. Podle Pew Research Center přibližně 58 % uživatelů provede alespoň jednu relaci v aplikaci Google, která poskytuje přehled o AI. Kromě toho uživatelé, kteří se setkali s odpovědí generovanou umělou inteligencí, uvedli, že pouze v 8 % relací klikli na tradiční odkaz SERP.

Rostoucí závislost na umělé inteligenci při vyhledávání informací na webu a nárůst zkušeností s nulovým kliknutím znamenají, že tradiční viditelnost ve vyhledávačích již není pro růst a udržitelnost podnikání dostačující. Nyní je třeba, aby se váš obsah objevil v odpovědích umělé inteligence, abyste si udrželi konkurenceschopnost. Co přesně ale zatím víme o optimalizaci vyhledávání pomocí AI? Pojďme to zjistit!

Co je to vyhledávání s umělou inteligencí?

Zdroj: ČTK, s. r. o: Zdroj: Freepik

AI vyhledávání je zobecněný pojem, který označuje jakýkoli druh online vyhledávání prováděného pomocí umělé inteligence. Může být prováděno pomocí samostatných velkých jazykových modelů (LLM), jako jsou ChatGPT a Claude, a také pomocí motorů postavených na jejich základě, jako jsou Perplexity AI a Microsoft Copilot. Tento termín zahrnuje také relace v tradičních enginech, ale s pomocí funkcí SERPu poháněných umělou inteligencí, jako jsou například přehledy AI společnosti Google.

Bez ohledu na použitý nástroj je hlavním rysem takového vyhledávání to, že uživatelům neposkytuje tradiční seznam zdrojů, seřazených na základě shody klíčových slov a relevance. Místo toho umělá inteligence využívá zpracování přirozeného jazyka a strojové učení ke zpracování dotazu uživatele a pochopení jeho záměru. Na základě tohoto záměru umělá inteligence syntetizuje přímou odpověď na dotaz uživatele a obvykle uvede původní zdroje, z nichž informace získala.

Výsledek? Uživatel obdrží rychlou, personalizovanou a přímou odpověď na svůj dotaz, aniž by se musel prohrabávat několika stránkami. Jedná se o pohodlnější způsob vyhledávání informací, a proto jej využívá stále více lidí. A pro firmy to znamená nutnost zavést kromě tradiční optimalizace SEO také optimalizaci pro vyhledávače s umělou inteligencí, aby zůstaly na webu viditelné, i když jejich cílová skupina neprohlíží běžné SERPy.

Jak se liší optimalizace pro vyhledávání s umělou inteligencí od tradiční SEO?

Přestože mají určité podobnosti, tradiční a AI algoritmy fungují odlišně. SERPy, na které jsme zvyklí, jsou vytvářeny na základě shody klíčových slov. Respektive tradiční SEO hodně spoléhá na cílení a integraci klíčových slov. Umělá inteligence naproti tomu hledá hlouběji než podobnost klíčových slov. Posuzuje, co chce uživatel najít - jeho záměr. To však není jediný rozdíl.

Pojďme si na základě toho, co víme, stručně projít hlavní odlišnosti mezi tradičním a AI vyhledáváním SEO:

	Tradiční optimalizace	Optimalizace zaměřená na umělou inteligenci
Cíl	Zajistit, aby se váš obsah umístil v SERP; obvykle se zaměřuje na umístění v prvních 10 výsledcích.	Aby se obsah objevil v odpovědích generovaných umělou inteligencí v enginech, SERP a chatech a byl citován jako zdroj.
Klíčová slova	Zaměřte se na populární, vysoce frekventovaná (a často krátká) klíčová slova, která odpovídají vašemu výklenku.	Zaměřte se na long-tailová klíčová slova a časté používání dotazů založených na otázkách.
Záměr uživatele	Sekundární zaměření.	Primární zaměření.
Jazyk a tón hlasu	Neformální, formální nebo vážný, v závislosti na jazyce vašeho TA. Velký důraz na srozumitelnost a autentičnost.	Více konverzační, aby odpovídal zážitkům podobným dialogu, které poskytuje umělá inteligence.

Klíčové faktory optimalizace pro AI vyhledávání

Vzhledem ke svým rozdílům používají tradiční vyhledávače a vyhledávače s umělou inteligencí k hodnocení obsahu v konečném důsledku odlišné faktory a signály. Přestože stále existuje mnoho neznámých, víme již o následujících primárních faktorech, které vám mohou pomoci dostat se do vygenerovaných výsledků:

Hloubka obsahu a tematická autorita

Tradiční viditelnost ve vyhledávačích hodně závisí na relevanci vašeho obsahu ke konkrétnímu dotazu uživatele. Umělá inteligence zase upřednostňuje širší tematickou autoritu. Zdroje, které poskytují značnou hloubku obsahu a pokrývají různorodá související dílčí témata, mají větší šanci dostat se do vygenerovaných výsledků než weby, které příležitostně publikují jednorázové články na různá témata. Tematická autorita je silným signálem odbornosti a důvěryhodnosti.

Originalita a kvalita obsahu

Umělá inteligence dokáže v krátkém čase zpracovat a analyzovat velké objemy obsahu na dané téma. A rychle odhalí povrchní a nekvalitní kopie. Ve svých syntetizovaných odpovědích upřednostňuje zdroje, které nabízejí autoritativní a jedinečné poznatky přinášející hodnotu. Kvalita a originalita informací proto zůstávají klíčové.

Sémantická optimalizace a kontextová relevance

Na rozdíl od běžných vyhledávačů mohou ty s umělou inteligencí nahlížet do kontextu a sémantického základu článku. Jejich algoritmy hledají články uspořádané do logických tematických shluků, které kromě hlavního cílového klíčového slova zahrnují i související pojmy a entity. Aby se weby dostaly do vygenerovaných výsledků, musí optimalizovat kopie do sémantické hloubky a používat logické vnitřní propojení.

Metriky zapojení a uživatelské zkušenosti

Behaviorální signály, jako je bounce rate, dwell time, míra prokliku a hloubka procházení, ukazují úroveň zapojení a spokojenosti uživatelů. Umělá inteligence ve vyhledávačích se nyní na tyto signály dívá častěji. Interpretuje je jako známku toho, že určitý obsah splňuje záměr uživatele a poskytuje pozitivní zážitek, což zvyšuje potenciál pro hodnocení.

Zmínky online a důvěryhodnost značky

Stejně jako tradiční viditelnost ve vyhledávačích závisí i viditelnost v LLM na důvěryhodnosti. Umělá inteligence však hledí dál než jen na zpětné odkazy. Posuzuje celkovou digitální stopu a pověst značky, aby poskytla výsledky, které odpovídají potřebám uživatelů. Pravidelné zmínky o značce a pokrytí v médiích 1. řádu, stejně jako jejich sentiment, to vše pomáhá získat citace. Je důležité budovat značku s ověřenou důvěryhodností a odborností v oboru.

Strojově čitelné signály a strukturovaná data

Umělá inteligence hodně spoléhá na strojově čitelná data. Aby pro ni byl váš obsah snadno pochopitelný, je třeba zavést čistou hierarchii HTML, metadata a značení Schema. Tyto věci pomohou LLM interpretovat a kontextualizovat vaše stránky, což může zvýšit pravděpodobnost, že se objeví ve shrnutích umělé inteligence.

Viditelnost AI vs. tradiční SERP

Pokud zavedete správné optimalizační strategie odpovídající výše uvedeným faktorům, mělo by vám to pomoci začít se objevovat ve vygenerovaných výsledcích a získávat citace již nyní. O tomto typu viditelnosti však víme ještě jednu věc - nemusí nutně zvýšit organickou návštěvnost.

Všichni jsme si zvykli, že umístění na prvních místech v SERP vám v konečném důsledku může přinést více kliknutí a návštěvnosti. Protože však umělá inteligence poskytuje úplné a vyčerpávající odpovědi, často nevyžaduje, aby uživatelé klikali na citované zdroje, pokud se sami nechtějí dozvědět více. To znamená, že umístění v souhrnech LLM vám nemusí nutně přinést prudký nárůst návštěvnosti. Nicméně vám může pomoci posílit vaši autoritu a zůstat v povědomí publika. Tyto dvě přednosti se stanou ve světě zážitků s nulovým počtem kliknutí zásadními.

Zdroj: MZV ČR, s. r. o: Zdroj: Freepik

Metriky optimalizace vyhledávání pomocí umělé inteligence

Optimalizace pro vyhledávače pomocí umělé inteligence se tedy značně liší od SEO, jak ji známe nyní. A také ne vždy zvyšuje návštěvnost a CTR. Respektive kvantifikace úspěchu vaší viditelnosti ve vyhledávání AI bude vyžadovat zaměření na různé metriky, jako např:

• Míra viditelnosti umělé inteligence
• Skóre tematické autority
• Celková autorita zdroje
• Citace ve vygenerovaných výsledcích
• Kontextová relevance
• Sémantické pokrytí
• Zapojení a uživatelská zkušenost
• Sentiment zmínek
• Podíl hlasu
• Konverze z návštěvnosti řízené umělou inteligencí

Nejistoty a výzvy

Navzdory svému rychlému růstu nám online vyhledávání využívající umělou inteligenci stále přináší mnoho výzev a nejistot, pokud jde o to, jak pro něj můžeme optimalizovat viditelnost. V současné době mezi hlavní omezení viditelnosti ve vyhledávačích patří např:

• Nedostatek jasné logiky řazení. V tuto chvíli můžeme pouze předvídat, co umělá inteligence hledá na základě existujících dat. Přesto se algoritmy stále vyvíjejí a stále neexistuje strukturovaná logika řazení podobná té, která se používá v běžných SERPech.
• Nestálost pořadí. Umělá inteligence poskytuje dynamické a personalizované odpovědi každému uživateli. Díky tomu je téměř nemožné mít konzistentní pozici jako v SERP.
• Chyby v přiřazování zdrojů. Umělá inteligence v každé odpovědi syntetizuje spoustu dat. Často používá informace bez odkazu na zdroj, což znamená, že uvedení ve výsledcích neznamená vždy získání citací.
• Pokles počtu kliknutí a návštěvnosti. Umělá inteligence umožňuje lidem konzumovat informace, aniž by navštívili nějaké stránky. V blízké budoucnosti to může znamenat ohromující pokles návštěvnosti a počtu kliknutí. Studie ukazují, že i stránky s nejvyšším hodnocením mohou ztratit 79 % návštěvnosti, pokud dotaz uživatele vyvolá přehled Google. To může podnikům způsobit značné problémy.

Závěr:

V dnešní době je viditelnost ve vyhledávání s umělou inteligencí příležitostí, kterou musí každá firma využít, aby zůstala konkurenceschopná. Již nyní mění způsob, jakým lidé vyhledávají informace na webu a jak s nimi pracují. A očekáváme, že v blízké budoucnosti přetvoří celé prostředí SEO.

Jak nyní vidíte, v souvislosti s optimalizací pomocí umělé inteligence stále existuje mnoho nejasností a výzev. I když o ní něco málo víme, stále je toho hodně, co se musíme naučit, abychom zůstali konkurenceschopní a rostli v prostředí bez klikání. Využijte poznatky z tohoto článku, abyste se již nyní vydali správnou cestou, a zůstaňte naladěni na další aktualizace a poznatky k tomuto tématu.