Dobře strukturovaný obsah dnes rozhoduje o tom, jestli vás vůbec AI modely použijí jako zdroj. Nejde přitom o klasický SERP, ale o tzv. generované odpovědi.
AI nečte jako člověk – nehodnotí stylistickou vytříbenost, ale srozumitelnost, strukturu a jasné odpovědi. Místo seznamu odkazů dnes uživatelé dostávají rovnou syntetizované odpovědi od nástrojů jako Google Gemini, ChatGPT nebo Bing Chat. A pokud chcete být jejich zdrojem, musíte jim to usnadnit: začněte shrnutím („BLUF“), používejte logické nadpisy, krátké odstavce, seznamy a přesná slova. Tento průvodce vám krok za krokem ukáže, jak optimalizovat obsah pro AI vyhledávání, aby vás nejen našla, ale skutečně použila.
Strukturovaná data vs. strukturovaný obsah
Nejprve je nutné rozlišit strukturovaná data a strukturovaný obsah – dva pojmy, které se mohou plést. Strukturovaná data odkazují na značkování (markup) typu schema.org v kódu stránky (typicky ve formátu JSON-LD), které poskytuje vyhledávačům formální informace o obsahu (např. že určitý text představuje recenzi, recept, produkt apod.).
Naproti tomu strukturovaný obsah znamená, jak je samotný viditelný obsah logicky uspořádán – tedy použití nadpisů, odstavců, seznamů, tabulek a dalších prvků pro přehlednou prezentaci informací.
Pokud chcete, aby se váš web objevoval v AI odpovědích (např. v Google AI Overview, nebo v citacích v Bing Chatu či ChatGPT), musíte se soustředit hlavně na architekturu obsahu: nadpisy, odstavce, seznamy, logické uspořádání, jasnost a konzistenci obsahu.
Jak LLM čte a chápe webový obsah
Velké jazykové modely (LLMs) přistupují k obsahu jinak než klasické vyhledávací algoritmy. Tradiční roboti vyhledávačů se při indexování spoléhali na HTML značky, metadata a odkazy.
V AI vyhledávačích LLM interpretuje jazykový obsah na základě významu slov, jakmile jsou mu předloženy vybrané části textu. Sleduje souvislosti mezi slovy, frázemi a odstavci, podobně jako to dělá člověk, ale bez lidského vědomého porozumění.
Technicky řečeno, v systému AI vyhledávání se text nejprve rozdělí na části, které jsou předány LLM. Model je rozdělí na tokeny – tedy jednotky textu (např. části slov či celá slova) a pomocí mechanismu pozornosti analyzuje vztahy mezi slovy, větami a odstavci.
LLM obvykle nečtou schema.org přímo, ale systémy, které LLM využívají (např. Google), mohou schema markup zapojit do výběru dokumentů. V některých systémech (např. Google SGE) tagy a schema.org mohou hrát roli v předvýběru (retrieval fázi – při indexaci a výběru dokumentů vyhledávačem), i když nejsou zásadní pro syntézu.
LLM vyhodnocuje, zda obsah má sémantickou konzistenci, je koherentní a odpovídá na možné dotazy. Konkrétně LLM jako GPT-4 nebo Google Gemini sledují při zpracování stránky zejména tyto aspekty:
Sekvence informací a tok textu
V jakém pořadí jsou informace prezentovány a zda na sebe logicky navazují.
Hierarchie témat
Struktura nadpisů (H1, H2, H3) jim napoví, které koncepty jsou nadřazené a které podřazené. Správné použití nadpisů usnadňuje modelu pochopit logickou strukturu obsahu.
Formátovací prvky
LLM si všímá odrážek, očíslovaných kroků, tabulek, zvýrazněného textu a dalších formátovacích prvků. Tyto vizuální a strukturální indicie (bullet pointy, tabulky, zvýraznění) pomáhají modelu identifikovat klíčová fakta, seznamy kroků nebo porovnání.
Redundance a zdůraznění
LLM oceňuje opakování důležitých bodů různými slovy nebo formou shrnutí. Pokud model vidí, že určitá informace je v textu zdůrazňována nebo opakována, vyhodnotí ji jako podstatnou.
Díky této analýze obsahu se může stát, že špatně strukturovaný článek – i když obsahuje spoustu klíčových slov a má vyplněná schema metadata – se v AI odpovědích neobjeví, zatímco jasně členěný příspěvek bez jediné řádky JSON-LD může být přímo použit jako zdroj v odpovědi generované chatbotem.
Jinými slovy, pokud obsah postrádá přehlednou strukturu, LLM z něj nedokáže spolehlivě vytáhnout podstatné informace a raději sáhne po jiné stránce.
Proč je dobrá struktura klíčová v AI vyhledávání
V klasickém vyhledávání šlo primárně o ranking – tedy jak se stránka umístí ve výsledcích. V AI vyhledávání jde spíše o reprezentaci obsahu ve výsledné odpovědi. Když jazykový model generuje odpověď na dotaz, nesdílí uživateli odkaz na jednu stránku, ale skládá odpověď z mnoha zdrojů – často po větách či odstavcích z různých webů. Výsledkem je syntetizovaný (nově vytvořený) text, který čerpá z různých úryvků původního obsahu.
Proto vyvstává otázka: z jakých částí stránek AI nejčastěji čerpá a co ovlivňuje, že použije právě váš obsah?
Odpověď souvisí se strukturou:
Jasně ohraničené a logicky oddělené části
Obsah rozdělený do segmentů, z nichž každý nese jednu hlavní myšlenku, se dá spolehlivě uchopit a použít. Například odstavec, který srozumitelně zodpovídá konkrétní otázku, má větší šanci, že jej AI použije jako přímou citaci.
Formát vhodný pro rychlé zpracování
Formáty jako FAQ (otázka/odpověď), krokové návody, seznamy tipů, nebo definice pojmů hned v úvodu textu umožňují modelu rychle najít relevantní informaci. Například dobře udělaný seznam „5 tipů, jak něco udělat“ může AI přímo převzít bod po bodu jako odpověď na dotaz „Jak …?“.
Konzistence terminologie a kontextu
Pokud je v textu jednotně používán určitý termín pro daný koncept, model snadněji pochopí souvislosti. Naopak chaos v pojmech nebo stylu může vést k nepochopení. Konzistentní tón a terminologie zvyšují srozumitelnost.
Srozumitelnost místo kreativity
V AI odpovědích je preferována jasná, přímočará formulace před příliš květnatým či přehnaně kreativním stylem. Obsah napsaný „pro lidi“ s důrazem na srozumitelnost se nakonec lépe chápe i strojově.
Jednoduše řečeno, AI vyhledávače nepotřebují, abyste měli stránku prošpikovanou schématy, aby z ní mohly vytáhnout například postup krok za krokem – potřebují, abyste onen postup měli v textu zřetelně popsaný a označený.
Struktura obsahu je proto důležitější než kdy dřív, protože ovlivňuje, jak dobře dokáže LLM váš text reprezentovat ve své odpovědi. Dobře strukturovaný obsah se stává „srozumitelným“ zdrojem, který má AI tendenci použít.
Klíčové zásady pro strukturování obsahu (nadpisy, odstavce, seznamy…)
Jak tedy prakticky přistoupit k psaní a formátování textu, aby byl „AI-friendly“? Níže uvádím klíčové zásady a doporučení ověřené odborníky. Tyto principy vycházejí z pozorování toho, co LLM při parsování stránek preferuje a jaké struktury nejčastěji cituje:
Používejte logické nadpisy (H1–H3)
Každá stránka by měla mít jednoznačný hlavní nadpis H1 vystihující téma, a podnadpisy H2, případně H3 pro členění podtémat. Nadpisová osnova musí dávat smysl hierarchicky – správné zanoření H2 a H3 pod příslušné sekce pomáhá modelu pochopit vztahy mezi koncepty.
Pokud byste všechny nadpisy dali jako H1, říkáte tím, že vše je stejně důležité, a AI pak nemá vodítko, co je hlavní téma. Dobrá struktura nadpisů slouží jako „plán“ pro porozumění obsahu – je to pro LLM signál, jak obsah logicky plyne. U nadpisů také platí být výstižný a pokud možno zahrnout relevantní klíčová slova (viz dále), aby bylo hned zřejmé, o čem sekce je.
Krátké a věcné odstavce
Držte každý odstavec u hlavní myšlenky a zbytečně jej nenatahujte.
Dlouhé texty nejsou přívětivé pro čtenáře ani pro AI; model by mohl v dlouhém souvislém textu přehlédnout, kde začíná odpověď na konkrétní otázku, nebo vyextrahovat nesprávnou část.
Krátké odstavce (ideálně 2–5 vět) zvyšují šanci, že AI zachytí celý relevantní úsek, a nevynechá pointu. Tento princip jde ruku v ruce s obecnou čtivostí – přehledný text pro uživatele je zároveň lépe pochopitelný pro stroj.
Využívejte seznamy a tabulky
Strukturované formáty jako bullet-point seznamy, očíslované kroky či tabulky jsou pro AI doslova „zlatý důl“. Pokud obsah vyjádříte formou seznamu (např. výhody produktu, kroky postupu, seznam tipů) nebo tabulky (pro srovnání parametrů apod.), LLM může snadno převzít celé tyto struktury a použít je v odpovědi.
Například dotaz uživatele „Jaké jsou hlavní výhody XY?“ může AI zodpovědět převzetím vašich bullet-pointů. Podobně tabulka porovnávající vlastnosti produktů se může objevit v generované odpovědi jako výčet pro a proti.
AI sumarizátory preferují dobře strukturovaná data v textu, protože minimalizují práci s dolováním informací. Proto, kdykoliv je to vhodné, nahraďte dlouhý popis strukturovaným výčtem či přehlednou tabulkou.
Klíčové sdělení (shrnutí) dejte hned na úvod
Nenechávejte si to nejdůležitější až nakonec článku. Uveďte stručné shrnutí nebo odpověď na hlavní otázku hned v úvodu textu – často se mluví o metodě „BLUF“ (“Bottom Line Up Front” – to hlavní řekni na začátku).
Zkratka „BLUF“ („Bottom Line Up Front“) vznikla v armádním prostředí USA – šlo o snahu komunikovat klíčové informace co nejrychleji a nejjasněji.
LLM i uživatel ocení, když se zásadní informace dozví rychle.
Například článek by mohl začínat krátkým odstavcem, který shrne nejdůležitější poznatky nebo poskytne přímou odpověď na otázku, již článek rozebírá. Model pak nemusí „procházet“ stovky slov úvodu o historii firmy či nepodstatné pasáže, aby zjistil hlavní pointu. Tento přístup zvyšuje šanci, že AI vybere váš text jako odpověď, protože relevantní informace našla už na začátku stránky.
Vkládejte sémantické nápovědy v textu
Určité formulace mohou AI napovědět strukturu a důležitost informací. Slova a fráze jako „stručně shrnuto“, „nejdůležitější je“, „krok 1“, „častá chyba“ apod. fungují jako signály zvýrazňující klíčové části.
Výzkumy ukazují, že mnoho AI generovaných textů obsahuje právě takové fráze – LLM ví, že takto strukturovaný text je přehledný a účinný.
Napodobit tento styl v rozumné míře může pomoci: například před seznamem závěrů uvést „Nejdůležitější zjištění:“ nebo při popisu postupu číslovat kroky a explicitně psát „Krok 2: …“.
Tím dáváte LLM jasné majáky, kterých se může při extrakci držet.
Udržujte obsah „čistý“ a souvislý
Vyvarujte se všeho, co narušuje tok informací. Pokud je to možné, omezte vyskakovací okna, rušivé prvky, nadbytečná tlačítka či mezititulky nesouvisející s obsahem. Tyto elementy mohou jednak rozptylovat čtenáře, ale také „znečišťují“ zdrojový kód pro AI. Model sice většinou nečte HTML vizuálně, ale příliš komplikované šablony stránek, vložené reklamy uprostřed návodu apod. mohou vést k horšímu pochopení textu.
Držte proto logicky související obsah pohromadě (např. neodtrhávejte jednotlivé kroky návodu od sebe reklamními bloky).
Stručně řečeno, přehledná struktura obsahu je klíčovým faktorem úspěchu v syntéze AI odpovědí – byť ne ve smyslu tradičního „rankingu“, ale ve smyslu zvýšení šance na citaci AI.
Dodržováním výše uvedených zásad vlastně aplikujete na obsah principy dobré informační architektury. Nemusíte kvůli AI zcela měnit styl psaní – spíše jde o to prezentovat informace strukturovaněji a přímočařeji. Výsledkem bude text, který je z hlediska AI snadno parsovatelný, a tedy s větší pravděpodobností použitý při generování odpovědí.
Význam přesného jazyka a klíčových slov
Kromě struktury hraje velkou roli také použitý jazyk – konkrétně terminologie a klíčová slova. Velké jazykové modely sice rozumějí významům slov a dokáží při odpovídání parafrázovat, nicméně fáze vyhledání relevantních informací (retrieval) je u nich překvapivě doslovná. Model interpretuje dotaz uživatele velmi doslova a podle toho vybírá zdroje.
Proč záleží na přesném znění dotazu?
Pokud uživatel položí dotaz „Ukaž mi články o LLM využívajících schema (značkování strukturovaných dat)“, pak systém bude přednostně hledat stránky, které přímo obsahují slova „LLM“ a „schema“.
Kvalitní a relevantní článek, který tato konkrétní slova nezmiňuje (třeba používá jen obecnější termín „AI vyhledávání“ místo LLM), může být opomenut.
Jinými slovy, moderní systémy často kombinují klasické skórování (např. BM25 – algoritmus pro skórování relevance textu na základě výskytu klíčových slov) s vektorovým vyhledáváním pro zachycení jak přesných shod, tak sémantických podobností. Dokládá to i výzkum z roku 2023, který zjistil, že pro vyhledání vstupů pro LLM bylo jednoduché algoritmické skórování na bázi shody klíčových slov (BM25) často účinnější než čistě sémantické metody – což se projevilo lepší jistotou modelu při generování odpovědí. Jasná a výstižná formulace tedy modelu usnadňuje práci a zlepšuje výsledky.
Jak psát obsah, aby mu LLM porozuměl a našel ho?
Pro tvůrce obsahu z toho plyne zásadní ponaučení: klíčový výzkum a přesná terminologie jsou stále důležité. Není to tím, že by moderní AI „nerozuměla“ synonymům či kontextu – ale pokud má na výběr z mnoha zdrojů, často rozhodne právě explicitní výskyt slov z dotazu.
Vaším cílem je proto sladit jazyk obsahu s jazykem, jakým se ptá vaše cílová skupina. Ptejte se: Jaké konkrétní výrazy asi uživatelé v dotazu použijí? Mají pro daný problém zažitou formulaci otázky? Používají spíše obecný termín, nebo odborný název?
Uživatelé často zadávají velmi specifické dotazy typu „jak propojit LLM s externí databází“, a právě tyto fráze je vhodné zanést do článku.
Prakticky to znamená například zahrnout do článku i různé varianty dotazu či klíčových slov, což není nic neobvyklého. Pokud píšete o nějakém tématu, zkuste si představit konkrétní otázky, na které článek odpovídá, a tyto otázky (nebo jejich parafráze) použijte jako podnadpisy či v textu. LLM pak váš obsah snáze identifikuje jako relevantní k těmto otázkám. Stejně tak zmiňte synonyma a příbuzné pojmy, pokud jsou běžně používány. Dbejte ovšem na přirozenost – text má stále primárně hladce plynout pro čtenáře.
Je vhodné připomenout, že stále platí zásady E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) z Google doporučení pro obsah – tedy psát z perspektivy odborníka, citovat důvěryhodné zdroje a udržovat obsah aktuální. Tyto faktory sice nejsou přímou „strukturou“, ale přispívají k celkové důvěryhodnosti stránky, což může ovlivnit i její šanci být použita v AI odpovědích. Koneckonců, LLM preferuje zdroje, které pokládá za autoritativní a přesné – terminologická konzistence a kvalitní informace jdou ruku v ruce.
Shrnutí
Pište jazykem vaší cílové skupiny a používejte výrazy, které by uživatel mohl zadat do vyhledávání. Nezapomeňte, že LLM při vyhledávání reaguje na přesné znění dotazu, a pokud vaše stránka neobsahuje daný termín, může ji AI minout. Precizní volba slov je tedy vedle struktury další klíčovou součástí optimalizace obsahu pro AI.
Jak funguje AI vyhledávání: od načtení k odpovědi (retrieval a syntéza)
Abychom plně pochopili význam struktury a jazyka, podívejme se stručně na to, jak probíhá vyhledávání řízené AI pod kapotou. Moderní AI vyhledávače využívají přístup nazývaný retrieval-augmented generation (RAG) – volně přeloženo generování podpořené vyhledáváním. Tento proces má dvě hlavní fáze:
Jak AI vyhledává (retrieval)?
Po zadání dotazu proběhne klasické vyhledávání v indexu webových stránek (případně i dalších zdrojů, jako je znalostní graf). AI vyhledávač tedy nejprve funguje podobně jako běžný vyhledávač – dotaz porovná s indexem webu a vybere relevantní dokumenty.
Důležité je, že tento index je vytvořen procházením celých webových stránek (jejich HTML obsahu), ne pouze strukturovaných dat. Například Bing nebo Googlebot stránku skutečně načtou, vykreslí (poznají, co je hlavička, menu, patička) a extrahují z ní hlavní textový obsah pro zařazení do indexu. Na základě různých algoritmů (PageRank, vektorové vyhledávání, BM25 apod.) se vyhodnotí, které stránky nebo konkrétní odstavce z nich jsou pro dotaz nejrelevantnější. Tyto úryvky textu si systém připraví jako podklady.
Jak AI odpovídá (syntéza)?
Následně přichází ke slovu samotný velký jazykový model. LLM vezme úryvky textů nalezené v předchozím kroku a snaží se z nich sestavit souvislou odpověď na uživatelův dotaz.
Přitom využívá své jazykové znalosti, aby odpověď zněla přirozeně a stylisticky plynule. Klíčové je, že model netvoří odpověď jen z vlastní „paměti“, ale vychází právě z nalezených relevantních informací – tím se zajišťuje aktuálnost a faktická správnost (model cituje zdroje, ze kterých čerpá).
V této fázi dochází k tomu, co nazýváme AI overviews nebo AI snippet – uživateli se zobrazí nový text, který však může obsahovat věty či fráze přímo převzaté z vašich stránek, případně parafrázované. Často bývá u generované odpovědi i odkaz na zdroj.
Z výše uvedeného vyplývá několik důsledků:
Pro zařazení do AI odpovědi musíte nejprve projít sítem retrieval fáze
Struktura i jazyk obsahu ovlivňují, zda se váš text dostane mezi několik vybraných úryvků, ze kterých bude model čerpat. Pokud například váš článek nemá jasný nadpis či relevantní klíčová slova, možná ho systém ani nepovažuje za vhodný výsledek pro daný dotaz a LLM se k němu vůbec nedostane.
Optimalizace pro retrieval znamená zohlednit klasické SEO faktory (relevance, správná klíčová slova, kvalitní obsah, autorita stránky), protože AI vybírá zdroje z indexu, který vytvořil vyhledávač z webu. Dokonce platí, že většina zdrojů, které AI (např. Google SGE) cituje, jsou stránky, jež by se i v klasickém SERP-u umístily v top 10. Kvalitní SEO je tedy pořád základem.
Struktura výrazně ovlivňuje fázi syntézy
Představte si, že LLM má k dispozici dva články se srovnatelnou relevancí: jeden je přehledně členěn (má jasně označenou odpověď na otázku v samostatném odstavci, obsahuje seznamy výhod atd.), druhý je nepřehledný a odpověď je ukrytá v polovině dlouhého odstavce.
Model pravděpodobně sáhne po úryvcích z toho prvního, dobře strukturovaného textu, protože snadno identifikuje, co z něj potřebuje. Obsah, který je uspořádaný tak, aby se dal jednoduše „vyzobat“, má mnohem vyšší šanci, že bude použit.
Pro tvůrce obsahu to znamená uvažovat jako informační architekt – usnadnit AI modelu extrahování myšlenek. Přehledné členění, signální fráze a formátování fungují jako orientační body, kterých se model může při generování držet.
Výsledek AI odpovědi je tak dobrý, jak kvalitní byly podklady
Pokud by všechny dostupné stránky k tématu byly chaotické, bude i odpověď AI nejistá nebo nepřesná. Naopak vysoce kvalitní a strukturovaný obsah umožní modelu sestavit přesnou a informativní odpověď. Lze říci, že v AI éře je obsah hodnocen podle toho, do jaké míry dokáže přispět k konečné odpovědi. Strukturovaný obsah má větší „šanci na reprezentaci“, což je nový rozměr optimalizace vedle tradičního rankingu.
Celý proces AI vyhledávání je tedy řetězec: dotaz → vyhledání (podle shody výrazů a relevance) → syntéza odpovědi z nalezených zdrojů. Aby váš web v tomto procesu uspěl, musí být dobře nalezitelný (relevantní) a dobře pochopitelný.
První část zajišťuje správný výběr slov a SEO optimalizace, druhou část zajišťuje kvalitní struktura obsahu. Když obojí sladíte, model získá přesně to, co potřebuje – a odmění vás citací nebo návštěvou uživatele, který přes AI odpověď na váš web přejde.
Kdy a jak použít schema markup (strukturovaná data)
Vraťme se ještě ke značkování pomocí schema.org. Má smysl v době LLM věnovat čas implementaci JSON-LD a dalších značek, nebo je to zbytečné? Odpověď není černobílá. Na základě současných poznatků platí:
Strukturovaná data stále mají hodnotu
Značkování pomocí schema.org sice přímo negeneruje návštěvnost z AI odpovědí, ale pomáhá vyhledávačům lépe pochopit obsah, vytvářet bohaté výsledky (rich results – např. hvězdičky, ceny, FAQ) a rozeznávat například různé podobné pojmy.
Google například díky strukturovaným datům může zobrazit u výsledku hvězdičkové hodnocení, cenu produktu, často kladené otázky a další prvky, které lákají ke kliku. Tyto věci nepřímo zvyšují viditelnost a atraktivitu vaší stránky ve vyhledávání, což může ovlivnit i její šance, že bude mezi zdroji pro AI odpověď.
LLM nepotřebuje strukturovaná data k pochopení obsahu, ale může je využít
LLM běžně chápe význam z čistého textu, ale v rámci systémů jako Google Gemini jsou schema.org data využívána k lepší interpretaci typu stránky (např. FAQ, Review, Product) – potvrzeno např. Googlem v kontextu AI Overviews.
I bez jakéhokoli schema markup porozumí dobře napsanému článku. Na druhou stranu, Google nedávno potvrdil, že jeho LLM (Gemini), který pohání AI Overviews, strukturovaná data využívá, aby lépe pochopil obsah.
John Mueller z Google dokonce uvedl, že schema je „dobré pro LLM“, protože modelu dává jasnější signály o záměru a struktuře informace. Neznamená to, že by bez schémat byl AI slepý, ale kvalitní strukturovaná data mohou fungovat jako doplněk, který modelu usnadní identifikovat např. autora, datum, otázky a odpovědi na stránce apod.
Strukturovaná data představují podpůrný nástroj, ne náhradu struktury
Jak trefně poznamenala SEO expertka Carolyn Shelby: „Schema je užitečná posila, ne kouzelná pilulka. Upřednostněte jasnou strukturu a komunikaci, a značkování použijte na posílení – nikoli záchranu – vašeho obsahu.“.
Tedy nejprve vytvořte kvalitní obsah a strukturu, a pak teprve přidejte značky jako třešničku. Pokud je obsah nesrozumitelný, schema to úplně nezachrání. Platí spíše, že když už máte kvalitní obsah, schema markup ho může posílit.
Používejte schema markup tam, kde dává smysl pro daný typ obsahu
Ne každá stránka potřebuje veškerá možná schémata. Zamyslete se, co je primárním účelem obsahu a jaká strukturovaná data tomu odpovídají. Například pro články využijte Article nebo BlogPosting schema (často už bývá součástí CMS). Pro produktové stránky zaveďte Product schema (včetně polí pro cenu, dostupnost, hodnocení). Máte-li na stránce FAQ sekci, použijte FAQPage schema. I když se FAQ schémata ve výsledcích zobrazují omezeně, stále pomáhají AI lépe rozpoznat formát odpovědi.
Pro recepty Recipe schema, pro události Event schema atd. Zejména FAQ a HowTo schémata jsou velmi užitečná pro dotazy s otázkou „jak“ či obecně informační dotazy – tyto typy obsahu totiž přímo strukturovaně odpovídají na otázky uživatele (Google ostatně přímo uvádí, že je využívá v AI Overviews).
Například: Pokud máte e-shop s elektronikou a na stránce kategorie „Televize“ přidáte FAQ sekci „Často kladené dotazy k výběru televize“ označenou příslušným markupem, může Google SGE při dotazu „jak vybrat televizi“ snáze najít a použít váš obsah.
Pozor na častý omyl – schema samo o sobě nezajistí „ranking“ v AI odpovědích
Někteří SEO specialisté spekulovali, že přidáním schema.org se jejich stránky dostanou výše v AI generovaných odpovědích. Aktuálně však platí, že AI vyhledávače čerpají data primárně z procházení textu, nikoli přímo z JSON-LD. Google sám využívá jen omezenou podmnožinu schémat pro specifické účely (například produktové rich snippety, FAQ apod.).
Rozhodně tedy nelze říci, že „víc schémat = lepší pozice v AI odpovědi” – to by byla mylná interpretace. Odborníci upozorňují, že spoléhat se na strukturovaná data jako na trik pro LLM je spíše spekulace než osvědčený postup. Platí přístup rozumu: pokud markup pomůže doplnit či upřesnit informace, udělejte to; ale pokud byste měli volit mezi tím věnovat hodinu ladění JSON-LD vs. hodinu vylepšení textu a nadpisů, druhá možnost má pro AI větší hodnotu.
Používejte schema.org značkování jako doplněk vašich on-page optimalizací. Pomáhá to vyhledávačům (a potažmo LLM) rychleji pochopit strukturu a kontext vašeho obsahu, což se může pozitivně projevit na zobrazování ve vyhledávání.
Nezakládejte ale svou strategii na pouhém markupu – kvalitní obsah a jeho struktura mají vždy přednost. Ideální je mít obojí: skvěle napsaný, strukturovaný článek plus adekvátní schema markup, který ho podpoří. Takový obsah bude připraven jak pro lidské čtenáře, tak pro roboty a modely všeho druhu.
Praktické tipy pro různé typy obsahu
Zásady výše platí obecně pro jakýkoli webový obsah. Je však užitečné podívat se, jak je aplikovat v různých kontextech – například u blogového článku vs. produktové stránky e-shopu. Níže uvádím praktická doporučení pro tři časté typy webových stránek:
Blogové články a zpravodajský obsah
Struktura kolem otázek a odpovědí
U obsahových článků (např. na blogu) často cílíte na zodpovězení nějaké otázky či vysvětlení tématu. Využijte toho a formulujte podnadpisy jako otázky, na které následný odstavec odpovídá. Například H2: „Jak funguje XYZ?“ a pod ním vysvětlení. To je přínosné jak pro čtenáře, tak i pro AI – model jasně vidí, že daná sekce obsahuje odpověď na konkrétní dotaz.
Tento způsob strukturování také zvyšuje pravděpodobnost zobrazení se v sekci ‚Lidé se také ptají‘ na Google (People Also Ask).
„BLUF“ (Bottom Line Up Front) – začněte shrnutím
Jak bylo zmíněno, článek by měl začínat krátkým shrnutím nebo přímou odpovědí. Klidně zvýrazněte klíčovou větu tučně. Shrňte hlavní sdělení pro čtenáře, který má jen pár sekund.
Přesně to dejte na úvod. AI pak s velkou pravděpodobností zrovna tuto část použije při poskytování rychlé odpovědi uživateli.
Nadpisy H2 pro hlavní myšlenky, H3 pro detaily
V článku používejte H2 pro rozdělení hlavních sekcí/témat a případně H3 pro dílčí podbody. Například v tomto článku (který právě čtete) jsou H2 jednotlivá velká témata a H3 drobnější podkapitoly.
Dodržujte logiku – pod H2 by mělo být vždy více H3 jen pokud jsou opravdu potřebné. Správná hierarchie zvyšuje srozumitelnost.
Vizuální prvky a příklady
Pokud to jde, doplňte článek obrázky, diagramy, případně videem, zejména infografiky, vývojové diagramy nebo tabulky shrnující klíčové části obsahu – např. stručný přehled AI struktura vs. tradiční SEO struktura.
Nejenže to zatraktivní obsah pro čtenáře, ale AI vyhledávání (jako Google AI Overview) v některých případech zobrazuje i obrázky nebo videa pro obohacení odpovědi. Samozřejmě, nezapomeňte přidat popisky (alt text) k obrázkům – pomáhá to vyhledávačům pochopit, co vizuál znázorňuje. Obrázky by měly doplňovat text – např. infografika shrnující postup, pokud je článek návodný.
FAQ sekce na závěr
U rozsáhlejších témat je vhodné přidat na konec článku sekci FAQ („Často kladené otázky“) se strukturou otázka → krátká odpověď. Tyto mini Q&A mohou zopakovat hlavní body v jiné formě.
Nejen že tím pokryjete další možné dotazy (zvyšuje to šíři záběru klíčových slov), ale můžete implementovat FAQ schema markup a zvýšit šanci, že si AI vybere právě tyto Q&A úryvky při generování odpovědí.
Produktové stránky (e-shop)
Název a základní info nahoře
Produktová stránka by měla mít název produktu jako výrazný H1 nadpis. V jeho blízkosti (hned pod ním) uveďte základní informace – např. stručný jednovětý popis nebo slogan produktu a klíčové parametry (typ, velikost, cena, hlavní benefit). AI tak hned identifikuje, o jaký produkt jde, a co je na něm podstatné.
Popis rozdělte do sekcí
Místo jednoho dlouhého popisu produktu rozdělte informace pod více nadpisů. Například H2 „Vlastnosti a funkce“, H2 „Specifikace“, H2 „Obsah balení“, H2 „Recenze zákazníků“ apod., podle povahy produktu.
Každá taková sekce pak může být zpracována samostatně – AI může třeba z části „Recenze“ vzít větu o výhodě produktu, pokud někdo bude hledat „je tento výrobek dobrý na X?“.
Technické specifikace jako tabulka
Pokud uvádíte specifikace (rozměry, váha, materiál, výdrž baterie atd.), použijte tabulku nebo strukturovaný seznam parametrů.
Vyhledávače i uživatelé ocení přehlednost a LLM z tabulky snadno vytáhne konkrétní údaj, když bude potřeba (např. dotaz „Jakou kapacitu má baterie tohoto telefonu?“ může AI zodpovědět přímo z tabulky specifikací).
Využijte odrážky pro benefity
Místo odstavce plného superlativ zkuste vyjmenovat hlavní benefity či unikátní vlastnosti produktu formou bullet-listu. Například: „- Odolnost vůči vodě IP68\n- Baterie vydrží až 2 dny na jedno nabití\n- Podpora 5G sítí…“ atd.
Tyto odrážky může AI použít jako výčet důvodů, proč je produkt dobrý, pokud se někdo zeptá na doporučení.
Obsah, který pomůže při rozhodování
Zvažte přidání krátké sekce typu „Pro koho je tento produkt určen“ nebo „Jak vybrat variantu“. Tím jednak přidáte relevantní text (dobré pro SEO) a také odpovíte na potenciální otázky, které uživatelé mají.
Například u běžeckých bot sekce „Jak vybrat správnou velikost“ s pár větami rady. Pokud se někdo zeptá AI na totéž, může mu nabídnout vaši stránku.
Schema.org pro produkty a recenze
Technicky neopomeňte Product schema – vyplňte strukturovaná data o ceně, dostupnosti, SKU, recenzích atd. To nezaručí AI citaci, ale umožní Googlu zobrazit např. hvězdičky a cenu ve vyhledávání, což zvyšuje proklik.
Recenze zákazníků (user-generated content) jsou také cenné – jednak dodávají E-E-A-T (reálná zkušenost), jednak AI může zohlednit sentiment recenzí, pokud třeba zvažuje odpověď na dotaz „jaký je nejlepší [produkt] pro [účel]“.
Přehledové a kategorické stránky e-shopu
Unikátní textový obsah
Kategoriím produktů často chybí text (jsou to jen seznamy položek). Pro AI (ale i pro SEO) je vhodné mít na kategorii aspoň krátký úvodní text. Napište odstavec či dva o dané kategorii – co nabízíte, jaké typy produktů, případně zmínit populární značky.
Tento text dejte nad výpis produktů nebo do bočního panelu. AI pak může lépe pochopit, co stránka obsahuje (např. „Široký výběr 4K televizí od úhlopříčky 100 cm do 165 cm…“ může být použit při odpovědi na „kde sehnat 4K TV nad 50 palců“).
Optimalizujte H1 a title
Hlavní nadpis kategorie (obvykle H1) by měl jasně nést název kategorie v přirozené formě, jak ji lidé hledají. Např. „Televize 4K UHD“ spíše než interní označení „Kategorie 123“.
V kombinaci s krátkým popisem to pomůže jak rankingu, tak AI pochopení. Pokud lidé hledají „levné 4K televize“, můžete to zahrnout do textu či meta description.
FAQ sekce ke kategorii
Stejně jako u blogu, i zde můžete přidat FAQ s několika častými dotazy souvisejícími s kategorií. Např. u kategorie „Ledničky“ otázky jako „Jak velkou ledničku potřebuji pro čtyřčlennou rodinu?“ nebo „Jaké jsou rozdíly mezi NoFrost a LowFrost?“.
Tyto mini-odpovědi mohou přilákat AI, která hledá konkrétní informace. A samozřejmě je označte FAQPage schema markupem.
Prolinkování na související obsah
Pokud máte na webu průvodce či články, propojte je s kategoriemi. Například „Nevíte si rady? Přečtěte si Jak vybrat ledničku.“ s odkazem na blogový článek. LLM pak může vnímat vaši stránku jako komplexnější zdroj, který nejen nabízí produkty, ale i poradí s výběrem – to zvyšuje autoritu.
Navíc tím získáte návštěvníky z informativních dotazů. Interní odkazy pomáhají nejen AI, ale i klasickému SEO tím, že přenášejí autoritu mezi stránkami.
Datové značky navigace
Implementujte BreadcrumbList schema pro drobečkovou navigaci. To sice přímo nesouvisí s AI odpověďmi, ale pomůže Googlu pochopit hierarchii vašeho webu (a zobrazit drobečkovou navigaci ve výsledcích).
Jasná hierarchie (Kategorie > Podkategorie > Produkt) pomáhá vyhledávači zařadit obsah do kontextu, což je užitečné pro relevantnost výsledků.
Proč vyhrává srozumitelný obsah
Strukturování obsahu pro AI a LLM není o objevování zcela nových postupů, ale o důsledné aplikaci osvědčených zásad dobré komunikace. Jak jsme ukázali, pečlivá struktura (nadpisy, odstavce, seznamy, tabulky) a přesný jazyk (správné termíny, otázky) jsou nyní kritičtější než kdy dříve. Optimalizovat pro LLM neznamená honit se za nějakými triky pro roboty – znamená to zdvojnásobit důraz na jasnost, soulad a strukturu, což byly vždy pilíře kvalitního psaní.
Pokud chcete uspět v éře AI vyhledávání, strukturujte svůj obsah stejně pečlivě pro AI jako to děláte pro lidské čtenáře. Ve výsledku totiž to nejlepší pro AI je současně to nejlepší pro uživatele – přehledný, srozumitelný a informačně hodnotný text. Samozřejmě za předpokladu, že je obsah kvalitně napsán.
Takový obsah se bude dobře umisťovat v klasickém vyhledávání a zároveň bude pro AI „srozumitelným“ zdrojem, ze kterého rádo cituje.
Pamatujte: budoucnost viditelnosti obsahu stojí na tom, jak dobře komunikujete, ne jen na tom, jak dobře tagujete. Značky a technologie mohou pomoci, ale rozhodující je smysl a struktura. Kdo nabídne jasný význam a pořádek, vyhraje – u lidí i AI.
Struktura pro porozumění – to je mantra, která vám pomůže uspět nejen u vyhledávačů, ale i u vašich čtenářů a zákazníků.
Zdroje
- Shelby, C.: How LLMs Interpret Content: How To Structure Information For AI Search (Search Engine Journal)
- Montti, R.: SEOs Are Recommending Structured Data For AI Search… Why? (Search Engine Journal)
- Trio Media: How to rank in Google’s AI Overview (Insights z konference Google Search Central Live)
- AI Overviews jsou v Česku i na Slovensku, co to mění pro SEO strategii? (Pavel Ungr)
Často kladené otázky (FAQ)
Jaký je rozdíl mezi strukturovaným obsahem a strukturovanými daty?
Strukturovaný obsah je viditelný text uspořádaný pomocí nadpisů, odstavců, seznamů nebo tabulek. Strukturovaná data (např. schema.org) jsou technické značky v kódu stránky, které vyhledávačům pomáhají porozumět typu obsahu.
Proč je struktura obsahu důležitá pro AI vyhledávání?
AI modely potřebují přehledně členěný text, aby z něj mohly vytáhnout konkrétní informace jako odpovědi na uživatelské dotazy. Strukturovaný obsah zvyšuje šanci, že vás AI použije jako zdroj.
Musím na web přidávat schema.org, abych byl vidět v AI odpovědích?
Ne nutně. LLM sice dokáže číst strukturovaná data, ale klíčová je hlavně srozumitelná a dobře uspořádaná prezentace obsahu. Schema markup je doplněk, ne nutná podmínka.
Jaké formáty obsahu AI vyhledávání upřednostňuje?
Formáty jako FAQ sekce, seznamy, krokové návody nebo dobře označené odstavce s jasnou myšlenkou. Užitečné jsou také tabulky a shrnutí v úvodu („BLUF“).
Mám přepisovat starší články podle těchto zásad?
Ano, u důležitých stránek to určitě doporučuji. Zvlášť pokud jde o obsah, který má potenciál odpovídat na konkrétní dotazy uživatelů – přepracování do AI-friendly formátu může výrazně zvýšit viditelnost.
Jak poznám, že mě AI používá jako zdroj?
V některých případech (např. Google AI Overviews) bývá uveden odkaz na zdroj. Můžete také sledovat návštěvnost z AI platforem pomocí UTM parametrů nebo analýzou změn v návštěvnosti a chování uživatelů.
