Jak optimalizovat web pro AI? Takovou otázku jsme položili Michalu Kubíčkovi, marketingovému a AI specialistovi, který v českém digitálním prostředí není žádným nováčkem. Patří k pionýrům domácího SEO, už v roce 2008 vydal v Computer Pressu knihu Velký průvodce SEO, jednu z prvních ucelených českých publikací o optimalizaci pro vyhledávače. Po více než dvou dekádách v online marketingu se dnes systematicky věnuje další generaci téhož problému: zkoumá viditelnosti webů ve velkých jazykových modelech. Je autorem první české knihy o GEO a stojí za portálem optimalizace.ai, kde provozuje sadu nástrojů pro testování viditelnosti v ChatGPT, Claude, Gemini a Perplexity. Místo obecné teorie zde popsal konkrétní postup, který si majitel webu může projít za pár hodin – a podle kterého za osm až dvanáct týdnů obvykle vidí první výsledky.
Začněte tím, co AI hledá nejdřív
Když se na váš web podívá robot typu GPTBot nebo ClaudeBot, neprochází ho stejně jako Googlebot. Nezajímá ho primárně, jak rychle se načítá stránka nebo kolik má backlinků. Hledá srozumitelnou strukturu, jasná fakta a jeden konkrétní soubor, který se v poslední době stal pomyslnou vstupní branou pro AI – llms.txt. Je to textový dokument umístěný v kořeni webu, který modelům říká, kdo jste, co děláte a kde najdou nejdůležitější informace. Pokud tenhle soubor nemáte, pracujete s ručníkem hozeným přes oči. Generátor zdarma najdete na optimalizace.ai/llms, vygenerování zabere několik minut. Ke stažení je zde i zdarma plugin pro WordPress.
Druhý technický předpoklad je banální, ale často přehlížený. Soubor robots.txt musí AI roboty pustit dál. Spousta webů má z dob obav o autorská práva nastaveno blokování GPTBot nebo ClaudeBot, čímž si efektivně zavírá cestu k budoucím doporučením. Pokud chcete být citováni, musíte být dostupní. Pětiminutová kontrola, která rozhoduje o tom, jestli se vůbec dostanete do hry.
Strukturovaná data jsou pro modely jako popisky na regálech
Jazykové modely milují obsah, který je zabalený do strojově srozumitelné formy. Mluvíme o strukturovaných datech podle schema.org – malých kouscích kódu, které modelu napoví, že tady je článek, tady FAQ, tady firma, tady autor. Tři typy mají nepoměrně větší vliv než ostatní. Schema typu Organization na úvodní stránce řekne modelu, kdo jste, kde sídlíte a jak vás kontaktovat. FAQ schema u sekce s častými otázkami pomáhá modelu vytáhnout přesné odpovědi v jejich přesném znění. A schema typu Person nebo author markup u článků dává obsahu konkrétní lidskou tvář, což je dnes pro hodnocení důvěryhodnosti zásadní.
V téhle souvislosti stojí za zmínku princip známý pod zkratkou E-E-A-T – zkušenost, expertíza, autorita, důvěryhodnost. Modely sledují, jestli za obsahem stojí konkrétní člověk s prokazatelnou kvalifikací. Bio autora s odkazem na LinkedIn, popisem zkušeností a publikačním záznamem dělá zázraky. Anonymní článek bez autora má dnes podstatně menší šanci, že ho AI vůbec vezme v úvahu jako citovatelný zdroj.
Nadpisy a struktura textu
Pokud máte na webu nadpisy ve stylu Naše služby nebo O nás, modely mají z čeho vybírat jen obtížně. AI rozumí konkrétnímu jazyku. Místo Naše služby funguje Tvorba e-shopů na míru pro malé a střední firmy. Místo Proč my fungují konkrétní fakta typu Devět let zkušeností a 230 dokončených projektů. Pravidlo je jednoduché – pokud se z nadpisu nedá uhodnout, čeho se obsah pod ním týká, model ho přeskočí.
Stejně důležitá je hierarchie. Jeden H1 nadpis na stránku, pod ním logicky řazené H2 a H3, žádné přeskakování úrovní. Modely si strukturu reálně čtou a ukládají si ji jako mapu obsahu. Když je ta mapa zmatená, výsledek bývá podobný.
Explicitní kontext rozhoduje
Tahle technika je možná nejméně intuitivní a zároveň jedna z nejúčinnějších. Místo abyste psali Naše firma poskytuje tuto službu od roku 2015, napište Pražská IT firma Acme s.r.o. poskytuje vývoj webových aplikací pro klienty z bankovního sektoru od roku 2015. Modely čerpají kontext z věty, ne z toho, co je tři odstavce výš. Každá důležitá informace by měla být v textu napsaná explicitně, ideálně několikrát a v různých variacích. Co AI najde rovnou ve větě, to si zapamatuje. Co musí domýšlet z kontextu, to často nedomyslí vůbec.
Otestujte se. Bez toho jdete naslepo
Než začnete cokoli měnit, udělejte si baseline test. Otevřete ChatGPT, Claude, Perplexity a Gemini a položte jim deset otázek, které by mohli položit vaši zákazníci. Začněte tou nejjednodušší – Co víš o [vaše firma]? Pokud model neví nic, máte před sebou práci. Pokračujte otázkami, které by reálně padly při hledání řešení vašeho problému. Třeba Jaké jsou nejlepší autoservisy v Ostravě? nebo Jak vybrat účetní pro malou firmu? Sledujte, jestli se objevíte, jak vás model popisuje a koho cituje místo vás.
Tenhle test opakujte každé dva týdny. Není to stresování čísel, je to zpětná vazba. Pokud po dvou měsících poctivé práce model stále neví, kdo jste, něco je špatně nastaveno a vyplatí se vrátit ke startu. Pokud vás začíná zmiňovat, držte kurz – obvykle je to znamení, že se vaše viditelnost bude dál zlepšovat.
Co s tím za měsíc dokážete
Reálný plán vypadá takhle. První týden patří technice – llms.txt, robots.txt, FAQ sekce se schema, author markup. Druhý týden vychladnete a pustíte se do nadpisů a hierarchie obsahu na hlavních stránkách. Třetí týden rozšíříte FAQ a přidáte explicitní kontext na klíčové stránky. Čtvrtý týden uděláte kompletní test a porovnáte výsledky s baseline. Není to maraton, ale taky to není sprint. Je to kontinuální práce, která má kumulativní efekt.
Důležité je nečekat zázraky za týden. Modely se učí pomalu a pravidelně. Realisticky se první citace v AI odpovědích objevují za osm až dvanáct týdnů, někdy déle. Kdo to vzdá po měsíci, prohrává hru, kterou by jinak mohl vyhrát.
Co dál?
Komplexní metodiku včetně pokročilých strukturovaných dat, sémantického HTML, principů E-E-A-T do detailu, off-page budování autority a specifik jednotlivých platforem rozebírá ebook Optimalizace webu pro AI na více než 130 stranách. K dispozici je na portálu optimalizace.ai společně s bezplatnými nástroji – generátorem
llms.txt, GEO QuickCheck testem viditelnosti a dalšími pomůckami pro práci s AI vyhledáváním.
Časté otázky
Obvykle osm až dvanáct týdnů od prvních úprav. Modely potřebují čas, než váš obsah zaindexují a ověří. U menších a specializovaných oborů to může jít rychleji, u konkurenčních témat pomaleji.
Drtivá většina opatření zlepšuje obojí. Strukturovaná data, čistá hierarchie nadpisů a srozumitelný obsah Googlu vyhovují stejně jako AI. Optimalizace pro AI je v tomhle smyslu rozšíření, ne náhrada.
To je dnes výchozí stav většiny menších webů, není čeho se lekat. Začněte technickými základy, dejte modelům šanci se s vámi seznámit, a hlavně buďte trpěliví. Důslednost porazí rychlost.
Často víc než pro velkou. V úzkém oboru a konkrétním regionu se autorita v AI buduje rychleji, protože konkurence o pozornost modelu je menší. Místo abyste bojovali se všemi, soustřeďte se na to, ve čem jste opravdu silní.
Pravidelnými testy stejných promptů ve čtyřech hlavních AI nástrojích. Když se vás model začne zmiňovat jménem, popisuje vás přesně a uvádí jako zdroj informací, jste na správné cestě.
