Jak optimalizovat weby pro různé AI asistenty v nové éře vyhledávání (GEO)
SEO, tedy optimalizace pro vyhledávače, je dlouhodobě nejpodstatnějším nástrojem pro to, aby firma dosáhla online viditelnosti, získala vyšší návštěvnost svých webových stránek, navázala interakce se zákazníky a podpořila vlastní obchodní cíle.
Až dosud se SEO zaměřovalo na algoritmy tradičních vyhledávačů (Google, Bing, Seznam), s nástupem generativní umělé inteligence (AI) se však vyhledávací návyky uživatelů dramaticky proměnily. Místo prohledávání seznamů odkazů (SERP) stále více lidí využívá AI asistenty (ChatGPT, Geminy, Copitot, Perplexity), aby získali přímé a komplexní odpovědi na své otázky.
Tato proměna uživatelského chování klade nové nároky i na podobu digitálního obsahu. Je možné se tázat: Jak se mají firmy připravit na éru, kdy viditelnost ve vyhledávání nebude záviset na pozici ve výsledcích Google, ale na tom, jestli je jejich obsah srozumitelný pro umělou inteligenci? Firmám, které chtějí zůstat viditelné a relevantní, proto již nestačí optimalizovat své weby jen pro klasické vyhledávače, ale je třeba přizpůsobovat obsah a strukturu webů takovým způsobem, aby byly dobře interpretovatelné a preferované také AI agenty.
Cílem tohoto článku je v daném kontextu nabídnout teoretický rámec této změny, analyzovat její dopady na tradiční SEO a prezentovat strategie, jak optimalizovat weby pro různé AI asistenty v nové éře vyhledávání, determinované všudypřítomností AI.
Teoreticko-metodologická část
Teoreticko-metodologická část prezentuje její základní teoretická východiska, týkající se především fungování tradičních vyhledávačů, nástupu AI agentů a jejich vlivu na způsob vyhledávání informací v digitálním prostoru a toho, jak tyto AI asistenti prezentují odpovědi. Tato teoretická platforma je podstatná pro analytickou část práce, prezentující data z veřejných případových studií.
Principy fungování tradičních vyhledávačů
Tradiční vyhledávače, mezi které řadíme zejména Google, Bing a v českém kontextu i Seznam, jsou postaveny na principech indexace, relevance a algoritmického hodnocení. Jejich cílem je nabídnout uživateli co nejvíce relevantní výsledky na základě zadaného dotazu (Janouch, 2015).
K tomuto účelu vyhledávače využívají komplexní infrastrukturu, která zahrnuje web crawlery (tzv. boty), indexační databáze a speciální algoritmy, určující pořadí zobrazených webových stránek ve výsledcích vyhledávání (SERP, tj. Search Engine Results Pages).
Proces tedy začíná crawlingem, kdy vyhledávač automaticky prochází dostupné webové stránky pomocí robotů, sledujících odkazy a mapujících strukturu internetu. Nalezené stránky jsou následně indexovány (uloženy) do databáze, kde jsou opatřeny metadaty a klíčovými informacemi (nadpisy, odkazy, klíčová slova, struktura HTML kódu).
Když uživatel zadá dotaz, vyhledávač projde svou indexaci a pomocí hodnotícího algoritmu vyhodnotí, které stránky jsou relevantnější pro předmětný dotaz (Burešová, 2022).
Například vyhledávač Google využívá více než dvě stě různých hodnotících faktorů, které zahrnují zejména relevanci obsahu vůči dotazu, kvalitu stránky (např. rychlost načítání, responzivní design, absence technických chyb), uživatelskou zkušenost (např. nízkou míru okamžitého opuštění návštěvníkem), zpětné odkazy, autoritu domény a také důvěryhodnost a odbornost v souladu s principy E-E-A-T, což je zkratka pro "Experience, Expertise, Authority, Trustworthiness" (Enge, Spencer & Stricchiola, 2023).
Výsledkem je SERP, tedy stránka s výsledky vyhledávání, zobrazující odkazy na webové stránky seřazené dle pravděpodobné relevance a přínosu pro uživatele. Právě schopnost dostat se na přední pozice v tomto seznamu určuje úspěch stránek v digitálním prostoru. SEO specialisté v tomto kontextu tradičně optimalizují weby takovým způsobem, aby byly pro vyhledávače snadno čitelné, tematicky relevantní a technicky bezchybné (Kubíček & Linhart, 2013).
V tomto modelu vyhledávání je cílem přivést uživatele na web, tedy nasměrovat jej na stránku, kde najde požadované informace. Takový přístup však začíná být zpochybňován s nástupem AI agentů.
Nástup AI agentů a jejich vliv na způsob vyhledávání
Se vzestupem generativní AI, reprezentované nástroji jako jsou ChatGPT, Gemini, Copilot nebo Perplexity, dochází k zásadnímu posunu v tom, jak lidé vyhledávají a získávají informace. Zatímco tradiční vyhledávače zobrazují seznam odkazů (SERP), jak bylo vysvětleno v předcházející podkapitole, z nějž si uživatel následně vybírá, AI agenti přímo generují odpovědi na základě svých algoritmů, strojového učení a přístupu ke zdrojovým datům (McLane, 2025).
Tento přístup mění samotnou podstatu vyhledávání na internetu – uživatel si již nevybírá ze seznamu odkazů, ale dostává komplexní odpověď, vypracovanou na základě různých zdrojů. Tento obsah tedy není prezentován ve své původní podobě, ale je agregován a interpretován AI.
Tím se vytrácí tradiční cíl přivést uživatele na web (Bæk, 2024).
AI agenti čerpají odpovědi z různých zdrojů – z vlastního tréninkového korpusu (např. verze ChatGPT 3.5 pracovala s daty do roku 2021), z aktuálních zdrojů na internetu (např. ChatGPT s aktivovaným Browse, Gemini, Perplexity), nebo kombinací obou přístupů (např. Microsoft Copilot propojuje modely GPT s vyhledáváním přes Bing). Odpovědi, které uživatel na základě svého dotazu získává, jsou však často sumarizované bez přímého odkazu na původní zdroj. Weby tak přestávají být primárním cílem návštěvnosti, jejich viditelnost navíc závisí na tom, zda si je AI agent vybere jako důvěryhodný zdroj informací (Reyhan, Mutaf, Uzun & Yüksekyayla, 2024).
Jak upozorňuje (Bæk, 2024), uživatelské chování se přesouvá od klikání a čtení více stránek ke konverzačnímu vyhledávání. To snižuje počet organických kliknutí a mění význam optimalizace – aktuálně již nestačí být dobře zaindexován, ale je nutné být dobře pochopen a citován. Výsledkem je tedy nový požadavek pro tvůrce webových stránek – tyto stránky nyní musí být připraveny nejen pro crawlery vyhledávačů, ale také pro interpretaci a použití AI agenty, které z nich vytvářejí odpovědi pro své uživatele. V tomto kontextu hovoříme o GEO, tj. o Generative Engine Optimization.
Změna pozice webu jako primárního cíle vyhledávání
Jak již bylo naznačeno, v tradičním modelu vyhledávání bylo hlavním cílem přivést uživatele na webovou stránku, tedy nabídnout mu relevantní seznam odkazů, ze kterých si vybere a kliknutím přejde na vybraný obsah (úspěch webu byl měřen počtem návštěvníků, délkou jejich setrvání na stránce a konverzními poměry).
S nástupem AI agentů se tento model zásadně mění (Bæk, 2024). AI agenti totiž nesměřují uživatele na konkrétní webové stránky, ale poskytují shrnuté odpovědi přímo v prostředí asistenta. Webové stránky se tak z pozice cílového místa přesouvají do role datového zdroje, ze kterého AI čerpá informace. V některých případech je sice zdrojový odkaz uveden, ale často se odpověď prezentuje bez přímého odkazu, uživatel tedy vůbec nemusí původní web navštívit (Reyhan, Mutaf, Uzun & Yüksekyayla, 2024).
Tento posun má několik zásadních důsledků, které bychom mohli shrnout do následujících bodů (Alexander, 2025; Sommerfeld, McCurry & Harrington, 2025):
snížení počtu organických prokliků – již nyní aktuální zdroje (např. Sommerfeld, McCurry & Harrington, 2025) ukazují, že až 80 % spotřebitelů spoléhá na tzv. zero-click searches výsledky alespoň 40 % času, což snižuje organickou návštěvnost stránek o cca 15 % až 25 %;
důraz na sémantickou a obsahovou kvalitu – AI agenti preferují takový obsah, který je jasně strukturovaný, podložený odbornými zdroji a jednoduše interpretovatelný;
nutnost budovat důvěryhodnost – aby byly stránky vybrány jako zdroj pro generovanou odpověď, musí splňovat určitá kritéria kvality, zejm. odbornost, autoritu a důvěryhodnost (E-E-A-T principy).
Tyto faktory způsobují, že optimalizaci webů již nelze pojímat pouze jako nastavení vhodných klíčových slov a dalších parametrů, které byly zásadní z hlediska technického SEO, ale je třeba pracovat na budování expertního obsahu, jehož hodnota přesahuje rámec jednotlivého vyhledávacího dotazu (Alexander, 2025).
Metodika analytické části
Analytická část vychází z kvalitativní analýzy dostupných veřejných dat a případových studií, které se zabývají změnami v oblasti vyhledávání a přechodem od tradičních vyhledávačů k AI agentům. Cílem této analýzy je identifikovat hlavní trendy v oblasti uživatelského chování a vyhledávacích technologií, posoudit dopad těchto změn na optimalizaci webových stránek a formulovat doporučení, jak mohou firmy přizpůsobit své SEO strategie novým podmínkám.
Postup analýzy sestával z následujících kroků:
systematické vyhledávání odborných článků, reportů a analýz publikovaných mezi lety 2020-2024;
výběr případových studií zaměřených na interakci AI agentů (ChatGPT, Gemini, Copilot) s webovým obsahem;
komparativní hodnocení zjištění z více zdrojů s cílem identifikovat opakující se vzory a predikce.
Zdroji dat byly odborná literatura a reporty (např. Google Search Central) a veřejně dostupné případové studie zaměřené na dopad AI na vyhledávání a chování uživatelů. Analýza se zaměřila na vývoj míry "zero-click searches" a přímých odpovědí generovaných AI, změny v distribuci návštěvnosti mezi klasickými SERP a AI odpověďmi a strategie úspěšných webů, které dosáhly vysoké viditelnosti i v prostředí AI agentů. Výsledkem analytické části je pak soubor praktických doporučení, jak optimalizovat weby nejen pro tradiční vyhledávače, ale i pro AI agenty, které budou stále častěji určovat, jaké informace se k uživateli dostanou.
Analytická část
Analytická část analyzuje data z veřejných případových studií na téma optimalizace webů pro různé AI agenty a přechodu od klasických SERP k AI odpovědím včetně dopadů tohoto vývoje na SEO. Pro lepší přehlednost je diferencována do dvou subkapitol.
Důvody optimalizace webů i pro AI agenty
Vývoj v oblasti digitálního vyhledávání naznačuje zásadní změnu – generativní AI agenti jako ChatGPT, Gemini, Copilot či Perplexity postupně mění způsob, jakým uživatelé internetu získávají informace. Namísto klasického procházení seznamu odkazů se stále častěji setkáváme s tím, že uživatel obdrží přímou odpověď generovanou AI modelem. Důvody pro tento trend můžeme hledat v několika faktorech, o nichž lze najít informace ve veřejných zdrojích.
Prvním z těchto důvodů je nárůst zero-click searches. Analýza dat ze SparkToro ukazuje, že dochází k výraznému nárůstu tzv. zero-click vyhledávání, kdy uživatel obdrží odpověď přímo na stránce výsledků vyhledávání (SERP), aniž by klikl na jakýkoliv odkaz.
Ze zjištění studie vyplývá, že ve Spojených státech připadá na každých 1 000 vyhledávacích dotazů na Google 374 kliknutí směřujících na externí webové stránky, v EU je situace podobná – na 1 000 dotazů připadá 360 kliknutí na otevřený web.
Většina interakcí končí získáním odpovědi přímo na stránce výsledků, kliknutím na služby vlastněné Google (např. YouTube, Google Maps), nebo bez další akce (zero engagement). V komparaci s daty z minulých let lze konstatovat, že prostor pro organické přivádění uživatelů na externí webové stránky se postupně zužuje – tento vývoj je možné ve značné míře přiřknout rozšiřování trendu AI generativních odpovědí a propracovanějším formátům odpovědí přímo v SERP (Fishkin, 2024).
Podle studie Goodwina (2025) mělo nasazení AI Overviews (přímo v Google SERP) významný negativní dopad na míru prokliků (CTR) na organické výsledky. Weby, které se dříve umisťovaly na předních příčkách klasického SERP (Ahrefs, Amsive), zaznamenaly po zavedení AI Overviews pokles CTR o 16 až 27 %. Největší pokles se týká informačních dotazů, kde uživatel často získá odpověď přímo v rámci shrnutí a nemá potřebu kliknout na zdrojový web. Studie ukazuje, že i kvalitní a optimalizované weby, které byly tradičně odměňovány vysokým umístěním, nyní přicházejí o značnou část návštěvnosti, protože AI odpověď "spotřebuje" informaci přímo v SERP.
Na základě prezentovaných případových studií je možné konstatovat, že již nestačí optimalizovat web na úrovni tradičního SEO – firmy musí zajistit, aby byl jejich obsah srozumitelný, strukturovaný a důvěryhodný i pro AI agenty, kteří odpovídají uživatelům internetu sumarizovaným přehledem namísto klasického seznamu odkazů.
Přechod od klasických SERP k AI odpovědím: Dopady na SEO
Zatímco tradiční SEO model byl založen na principu, kdy si uživatel vybírá z řady odkazů v SERP, AI agenti (např. modely GPT-4 a jejich deriváty včetně ChatGPT a Copilot) jsou navrženi tak, aby na základě dotazu přímo syntetizovali odpověď z více zdrojů, a to často bez explicitního odkazování na původní obsah.
Jak uvádí Adapting Social (2025), organické CTR může klesnout vlivem odpovědí generovaných AI až o 70 %, přičemž i u placených reklam ve vyhledávání je návštěvnost téměř poloviční.
Tento trend však není důvodem pro rezignaci na SEO, ale spíše pro jeho transformaci.
Zjednodušeně řečeno je třeba zajistit, aby byl obsah vybrán pro odpovědi generované AI – tato strategie je nazývána jako GEO.
Příkladem může být realitní společnost Flyhomes, která rozšířila své realitní průvodce takovým způsobem, aby odpovídaly vyhledávání řízenému AI – to vedlo k nárůstu návštěvnosti stránek společnosti o 10 737 % za pouhé tři měsíce. Jiným příkladem vhodné transformace je využití obsahu generovaného uživateli nebo cílení na víceformátové SEO – v tomto kontextu lze jako příklad uvést společnost ZOE, která se specializuje na zdravý životní styl a výživové poradenství. Tato společnost optimalizovala své popisy a obrázky takovým způsobem, že se stala četným zdrojem informací pro AI agenty (Adapting Social, 2025).
Dalším příkladem úspěšné adaptace na nové prostředí vyhledávání řízeného AI je společnost Geneva Worldwide, poskytovatel překladatelských, transkripčních a tlumočnických služeb. V reakci na nástup AI Overviews ve výsledcích vyhledávání Google společnost zavedla cílenou strategii Generative Engine Optimization (GEO). Z detailní analýzy tohoto případu lze konstatovat, že zásadní kroky v rámci GEO obsahovaly:
detailní aktualizaci webového obsahu s akcentem na jednoznačné odpovědi na konkrétní dotazy (např. "Co je to simultánní tlumočení?");
optimalizaci struktury textu pro snadné čtení a pochopení jak pro uživatele, tak pro AI agenty;
rozšířené značení pomocí strukturovaných dat a přesných meta značek;
využití nástrojů SE Ranking pro analýzu pozic a sledování výskytu v AI přehledech (AI Overviews).
Výsledkem těchto opatření bylo, že Geneva Worldwide se začala pravidelně zobrazovat v rámci AI Overviews, které Google generuje jako odpověď na dotazy spojené s překlady a tlumočením. Společnost dále získala vyšší autoritu domény, jelikož její stránky se objevovaly jako primární zdroj citovaný AI. Zvýšení viditelnosti a návštěvnosti tak bylo dosaženo bez nutnosti investování do placené inzerce – společnost svůj cíl naplnila "pouze" optimalizací obsahu pro potřeby AI vyhledávání (BSM, 2024).
Přestože se strategie GEO ukazuje jako efektivní nástroj ke zvýšení viditelnosti v prostředí generativního vyhledávání, zároveň s sebou nese nová rizika. Jak upozorňuje Bains (2024), generativní modely, na nichž jsou AI agenti postaveni, často upřednostňují obsah, který působí jazykově autoritativně nebo technicky relevantně – nikoliv nutně ten, který je ověřený a fakticky přesný.
Výzkumníci z Kalifornské univerzity v Berkeley a Harvardu navíc upozorňují na možnost cílené manipulace výstupů AI pomocí skrytých textových struktur, které mohou AI modely interpretovat jako pokyny. V prostředí, kde uživatel nedostává více alternativních zdrojů (jako je tomu u klasických SERP), ale pouze jedinou shrnutou odpověď, se tak zvyšuje riziko šíření zkreslených nebo záměrně ovlivněných informací.
Firmy, které usilují o zařazení svých stránek do AI odpovědí, proto musí klást důraz nejen na technickou stránku optimalizace, ale i na transparentnost, ověřitelnost a odbornou správnost svého obsahu.
Z výše uvedené analýzy je zřejmé, že přechod od klasických výsledků vyhledávání k odpovědím generovaným AI neznamená konec SEO, ale jeho hlubokou proměnu. Zatímco tradiční optimalizační přístupy se soustředily na pozice v SERP, současná realita klade důraz na relevanci, sémantickou bohatost, strukturovanost a důvěryhodnost obsahu.
Úspěšné firmy se tak nesoustředí pouze na viditelnost, ale na to, aby se jejich obsah stal preferovaným vstupem pro systémy AI, které tvoří odpovědi namísto výčtu odkazů. Optimalizace pro AI agenty (GEO) však vyžaduje citlivý přístup: nespočívá v technické manipulaci, ale ve schopnosti sdělovat smysluplné, pravdivé a srozumitelné informace, které obstojí nejen u algoritmu, ale především u reálného uživatele. V prostředí, které je postavené na důvěře uživatele, bude právě rovnováha mezi výkonem a integritou tím, co rozhodne o dlouhodobé udržitelnosti SEO strategií v éře generativního vyhledávání.
Závěr
Rozmach generativní AI zásadně mění podobu online vyhledávání i roli tradičního SEO. Zatímco klasické modely pracovaly s algoritmickým řazením odkazů ve výsledcích vyhledávání, AI agenti poskytují uživatelům okamžité odpovědi bez nutnosti interakce s původním obsahem. Tato změna přináší nejen nové příležitosti, ale i zásadní výzvy – zejména v oblasti transparentnosti, relevance a důvěryhodnosti obsahu. Na základě provedené analýzy lze formulovat následující doporučení pro firmy, které chtějí udržet svou konkurenční výhodu v éře GEO:
optimalizovat obsah nejen pro algoritmy, ale i pro AI agenty, čehož lze dosáhnout tím, že obsah bude srozumitelný, strukturovaný a jednoznačný;
budovat odbornou autoritu a důvěru, tedy nesoustředit se pouze na viditelnost, ale také na důvěryhodnost – obsah by tedy měl odkazovat na relevantní zdroje a odpovídat principům E-E-A-T;
sledovat vývoj vyhledávání a přizpůsobovat mu strategii, jelikož trendy v oblasti zero-click searches a AI odpovědí se rychle mění;
vyhýbat se manipulativním technikám, čímž jsou míněny např. pokusy o ovlivnění AI výstupů pomocí skrytých promptů nebo falešné autority;
investovat do rozšiřování kompetencí SEO specialistů.
V samém závěru této práce můžeme konstatovat, že firmy, které budou schopny pochopit nové fungování digitálního prostoru a přizpůsobí se mu nejen technicky, ale i hodnotově, si udrží náskok oproti své konkurenci.
V éře AI bude totiž úspěch vycházet nikoli z toho, kdo má nejvíce obsahu (naopak slepě přejímaný nekvalitní generovaný obsah je penalizován ze strany vyhledávačů), ale z toho, kdo je v očích AI i uživatelů nejrelevantnějším a nejdůvěryhodnějším zdrojem informací.
Bibliografie
Adapting Social (2025, 26. března). Is AI Decreasing Site Traffic from Search?. https://adaptingsocial.com/is-ai-decreasing-site-traffic-from-search/.
Alexander, J. (2025, 4. dubna). Zero-Click Marketing: Redefining Engagement. https://www.yesandbeacon.com/blog/zero-click-marketing-strategies-search-engagement.
Bains, C. (2024, 3. listopadu). The chatbot optimisation game: can we trust AI web searches? https://www.theguardian.com/technology/2024/nov/03/the-chatbot-optimisation-game-can-we-trust-ai-web-searches.
Bæk, D. H. (2024, 18. listopadu). Generative Engine Optimization (GEO) vs Search Engine Optimization (SEO): Understanding the Difference. https://seo.ai/blog/generative-engine-optimization-geo-vs-search-engine-optimization-seo.
BSM (2024). How This Translation, Transcription, and Interpretation Company Dominated AI Overviews. https://boulderseomarketing.com/seo-case-studies/how-this-translation-transcription-and-interpretation-company-dominated-ai-overviews/.
Burešová, J. (2022). Online marketing: Od webových stránek k sociálním sítím. Grada https://www.grada.cz/online-marketing-od-webovych-stranek-k-socialnim-11908/.
Enge, E., Spencer, S., & Stricchiola, J. (2023). The Art of SEO: Mastering Search Engine Optimization. O'Reilly Media. https://www.oreilly.com/library/view/the-art-of/9781098102609/.
Fishkin, R. (2024, 1. července). 2024 Zero-Click Search Study: For every 1,000 EU Google Searches, only 374 clicks go to the Open Web. In the US, it's 360. https://sparktoro.com/blog/2024-zero-click-search-study-for-every-1000-us-google-searches-only-374-clicks-go-to-the-open-web-in-the-eu-its-360/.
Goodwin, D. (2025, 21. dubna). New data: Google AI Overviews are hurting click-through rates. https://searchengineland.com/google-ai-overviews-hurt-click-through-rates-454428
Janouch, V. (2015). Internetový marketing. Prosaďte se na webu a sociálních sítích. Albatros Media.
Kubíček, M., & Linhart, J. (2013). 333 tipů a triků pro SEO. Albatros Media.
McLane, W. (2025, 7. dubna). What is an AI Search Engine? AI-Based Search Explained. https://www.datastax.com/guides/what-is-an-ai-search-engine.
Reyhan, A. H., Mutaf, C., Uzun, I., & Yüksekyayla, F. (2024). A Performance Evaluation of Large Language Models in Keratoconus: A Comparative Study of ChatGPT-3.5, ChatGPT-4.0, Gemini, Copilot, Chatsonic, and Perplexity. https://www.mdpi.com/2077-0383/13/21/6512.
Sommerfeld, N., McCurry, M., & Harrington, D. (2025, únor). Goodbye Clicks, Hello AI: Zero-Click Search Redefines Marketing. https://www.bain.com/insights/goodbye-clicks-hello-ai-zero-click-search-redefines-marketing/