GEO, generativní optimalizace pro vyhledávače

GEO, generativní optimalizace pro vyhledávače (Generative Engine Optimization) – je koncept, který kombinuje principy generativní umělé inteligence (AI) s optimalizací pro vyhledávače (SEO). Tento koncept je čím dál více populárnější. Jedná se o moderní přístup, jak zlepšit viditelnost a relevanci obsahu na internetu pomocí automatizovaného generování a optimalizace textů, obrázků nebo dokonce celých webových stránek tak, aby je jazykové modely LLM dokázaly snadno rozpoznat, důvěřovat jim a citovat je ve svých odpovědích.

Primárním cílem GEO je, aby se stránka zobrazovala jako doporučený zdroj v rámci generativní umělé inteligence. Nemluvíme zde o přeplnění obsahu klíčovými slovy (tzv. keyword stuffing), ale o sladění se záměrem uživatele a poskytování co nejpřesnějších odpovědí na jeho dotazy.

"Nejlepší způsob, jak předvídat budoucnost, je ji vytvořit." — Peter Drucker

V kontextu GEO by se dalo říct, že jde o aktivní tvorbu obsahu a optimalizaci pro nové generativní vyhledávače, nikoli jen pasivní reakci na stávající algoritmy.

 GEO, generativní optimalizace pro vyhledávače

Co AI cituje?

Zdroje dat pro AI

Trénovací data: AI se učí z obrovského množství textů, článků, knih, vědeckých prací, webových stránek a dalších zdrojů dostupných na internetu. Tyto zdroje nejsou explicitně citovány, ale AI z nich odvozuje znalosti.

Aktuální informace: Pokud AI používá nástroje jako web_search nebo news_search, může získávat aktuální informace z důvěryhodných zdrojů (např. zpravodajské weby, oficiální dokumenty, vědecké studie) a v odpovědi uvést, odkud informace pocházejí (např. odkaz na článek nebo zdroj).

Chování uživatele

Cesta uživatele v online prostoru se výrazně zkrátila. Bohužel ne vždy přijde kliknutí, protože uživatelé se často spokojí s okamžitou odpovědí – a to je něco, nad čím nemají SEO specialisté kontrolu. Rostoucí procento poptávek se nyní řídí modelem „otázka-připravená odpověď“, čímž se obchází tradiční prohlížení výsledků. Generativní souhrny v odpovědích s nulovým kliknutím poskytují informace prakticky okamžitě, což zkracuje rozhodovací trychtýř: uživatel se dostane na webovou stránku teprve tehdy, když je téměř připraven učinit rozhodnutí. Proto je důležité optimalizovat obsah, aby jej AI zachytila jako jasné, stručné a přesné odpovědi – tato praxe je známá jako AEO (Answer Engine Optimization).

Jak si LLM vybírají obsah, který citují?

Čím je obsah odbornější, stručnější a dobře strukturovaný, tím je větší šance, že si jej LLM vybere jako odpověď pro uživatele. Samotný Google uvádí, že AI Overviews upřednostňuje stránky, které splňují vysoké standardy E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, and Trustworthiness - Zkušenost, Odbornost, Autoritativnost a Důvěryhodnost) a mají jasnou obsahovou strukturu, protože z nich lze snadněji extrahovat klíčová fakta. E-E-A-T je důležitý zejména pro stránky, které poskytují informace ovlivňující zdraví, finance, bezpečnost nebo životní rozhodnutí (tzv. YMYL – Your Money or Your Life).

AI-SERP (Artificial Intelligence - Search Engine Results Page) více citují Shorts, videa a playlisty YouTube – jako jsou například ukázky produktů nebo návody. ¨ Vyplatí se vkládat do článků videa, publikovat je na YouTube, přidávat časové značky s relevantními klíčovými slovy a zahrnout bohaté popisy videí.

Příklady AI-SERP
  • Google AI Overviews: Krátké, AI-generované shrnutí odpovědi na dotaz.
  • Bing AI Chat: Integrace chatbota s vyhledáváním pro interaktivní odpovědi.
  • Seznam Q: Lokální vyhledávač využívající AI pro lepší porozumění českým dotazům.
  • Mozzila Le CHAT Mistral: Rozumí dotazům i špatně strukturovaným, odpovídá en/česky.

Jak optimalizovat obsah pro LLM

AI Overviews (AI přehledy) a výsledky ChatGPT se stávají novým cílem SEO (nebo spíše GEO). A přestože nezaručují kliknutí ani konverze, často generují interakci s publikem, které má nejvyšší zájem jednat. Pro přizpůsobení obsahu měnícím se pravidlům je proto důležité:

  • Poskytujte věcný a stručný obsah – AI upřednostňuje text, který okamžitě odpovídá na otázku, bez dlouhých úvodů s nízkou informační hodnotou. Jazyk by měl být jasný a přizpůsobený NLP (zpracování přirozeného jazyka).
  • Zaměřte se na kvalitu a relevanci, ne na délku – Google je stále efektivnější v analýze záměru vyhledávání a důsledně odměňuje užitečný, jedinečný, relevantní a důvěryhodný obsah v souladu s E-E-A-T.
  • Používejte konverzační tón – texty by měly být napsány v jazyce ve smyslu přirozené lidské řeči, protože AI vyhledávání odrážejí to, jak lidé skutečně mluví, nejde o strnulé řetězce klíčových slov. Formát otázek a odpovědí funguje dobře.
  • Zachovejte strukturu nadpisů – nadpisy H1/H2/H3 neztratily na hodnotě a stále hrají klíčovou roli v tom, jak AI systémy chápou obsah, takže by se nikdy neměly přeskakovat.
  • Zahrňte souhrny TL;DR – AI modely často citují stručná shrnutí článku.
Zapomeňte na posedlost umístěním ve vyhledávání pro konkrétní klíčová slova a zaměřte se na hluboké pochopení toho, co uživatel skutečně chce a proč. Vytváření odborného, ​​daty podloženého a dobře citovaného obsahu, který lidem opravdu pomáhá, se promítne do lepšího umístění ve vyhledávání, většího zapojení a silnější důvěry.

Michaela Mikovcová - Full Stack Developer

Soubory cookies / GDPR / Prohlášení o přístupnosti

© 2025 Michaela Mikovcová / webové stránky a aplikace: REGIONAL

SSL certifikát