Byli jste letos na SEO Restartu? Já ne. Sledoval jsem ho online, což má dvě nevýhody: nedostanete kafe a nemůžete hrát Kahoot. Výhoda je jedna, celý den jsem si dělal poznámky. Záznam z konference nikde není, tak to budou muset být poznámky. Devět přednášek v pořadí, jak zazněly, a u každé to, co si z ní v Lumeru bereme.
Tři věci, na kterých se řečníci shodli
1. Měření AI přes API neodpovídá tomu, co vidí uživatel. Tomáš Novák z Marketing Mineru to ukázal na vlastních datech: přes API vrací ChatGPT o 39 % víc značek než v reálném rozhraní. Kdo měří přes API, optimalizuje na odpovědi, které uživatel nikdy nevidí. Daniel Duriš, Richard Klačko i Katarina Dahlin ze stejného důvodu sbírají to, co ukazuje uživatelské rozhraní, ne surové odpovědi z API modelů.
2. Pro viditelnost v AI mají zmínky značky větší váhu než odkazy. Tomáš Novák ukázal, kde zmínky budovat: ne podle globálních žebříčků s Redditem a Wikipedií, ale podle webů, které AI cituje v konkrétním segmentu. Richard Klačko pracuje se seznamem citovaných webů u každého promptu jako s plánem pro off‑page. Katarina Dahlin to na závěr dne doložila korelační studií Ahrefs.
3. Blokování AI botů stojí zákazníky. Novák i Ján Januška ukázali totéž z různých stran. E‑shop s nejnižší cenou na trhu se do odpovědi ChatGPT nedostal, protože botovi vrátil captchu, a ChatGPT doporučil dražší konkurenci. Januška ukázal web, který byl odstřižený od Clauda na úrovni hostingu, aniž by o tom jeho správce věděl. Po odblokování bota u jiného projektu návštěvnost z ChatGPT skokově vzrostla.
Přednášky
Tomáš Novák (Marketing Miner): jak si AI vybírá, koho doporučí
Šest doporučení podložených daty Marketing Mineru. Kromě API a captchy:
- Fan‑outy se prodlužují a část je anglicky. Dotazy, které si AI před odpovědí sama vyhledá, jsou delší než na jaře a nemalá část z nich je v angličtině, takže vrací anglické weby.
- Vzorce místo jednotlivých dotazů. Většina fan‑outů se během měsíce neopakuje. Nemá smysl pokrývat je jeden po druhém, ale hledat vzorce: lokalita, řetězení značek, rok, superlativ.
- ChatGPT vybírá produkty přes Google Shopping. Kvalita feedu v Merchant Center ovlivňuje, které produkty se v odpovědi objeví.
- Unikátní data vedou k citaci. Když AI cituje konkrétní zjištění, uvede zdroj.
Novákův závěr: pokud je Google index tak cenný, že ho jeho největší AI konkurent musí scrapovat, SEO není mrtvé.
Co si z toho bereme: viditelnost v AI měříme jen z uživatelského rozhraní. Anglická mutace má nový argument i u klientů, kteří cílí jen na Česko. U e‑shopů se díváme na feed v Merchant Center jako na součást SEO, ne jen PPC.
Daniel Duriš (Basta Digital): které značky doporučují LLM ve V4
Rozsáhlé měření napříč Českem, Slovenskem, Polskem a Maďarskem v segmentech finance a automotive. Google AI Overviews a LLM doporučují jiné značky a čerpají z jiných zdrojů, AI Overviews z lokálních webů, LLM i ze zahraničních. Celá studie má vyjít na webu Basta Digital.
Co si z toho bereme: tři pravidla měření. Každou platformu zvlášť, protože se výsledky liší. Nebrandové prompty, protože brandové obraz zkreslují. A velký dataset měřený opakovaně, protože jeden běh je náhoda.
Ján Januška (Spotibo): technické SEO v éře AI
Tři pravidla: neblokuj, odpověz včas, ukaž karty.
- Neblokuj – Claude si dohledává přes Brave Search, ChatGPT čerpá z Bingu. „Nie ste v Bingu, máte problém.“ Bing Webmaster Tools je proto nutnost. Blokace je třeba hledat nejen v robots.txt, ale i na hostingu a ve firewallu. Spolehlivý zdroj jsou access logy. Captcha se může skrývat i za stavovým kódem 200.
- Odpověz včas – odezva serveru pod půl sekundy. Pomalý web fetcher ChatGPT po několika sekundách opustí.
- Ukaž karty – obsah načítaný jen JavaScriptem AI většinou nevidí. V testu ho našly Google AI Overviews, live fetchery ne.
K populárním doporučením byl Januška skeptický. Markdown verze stránek jsou podle něj zbytečné, llms.txt také: „kľudne sa hrajte, ale neplaťte za to.“ Strukturovaná data pro AI dlouho testoval a měřitelný efekt nenašel. Naopak za důležitý považuje chunking: podle leaku ChatGPT si model stránku převede do markdownu, rozdělí na části a každou skóruje vůči dotazu. Odpověď na dotaz proto má být na jednom místě, ne rozdělená mezi produktové karty. Spotibo na to má Semantic Relevance Checker. Druhý nástroj, Image Similarity Checker, porovnává obrázek s popiskem a ukazuje, o kolik popisný text zvedne shodu oproti názvu produktu. Podle Janušky český a slovenský e‑commerce popisky obrázků zanedbává.
Co si z toho bereme: pro naši práci nejužitečnější přednáška dne. Kontrolu přístupu AI botů rozšiřujeme o blokace na hostingu a firewallu, captchu za stavovým kódem 200, odezvu pro fetchery a access logy. Oba nástroje Spotiba si rozebereme a postavíme si vlastní verzi pro naše audity, berte to jako poklonu autorovi. A popisky obrázků jdou do auditů e‑shopů.
Richard Klačko (Taste): na co se ptají vaši zákazníci AI
Přednáška o interním nástroji AIVA, který Taste nenabízí veřejně. Metodika je přenositelná i bez něj.
- Prompty z briefu klienta, ne ze šablony. Podrobný podklad o sortimentu, prioritách a skutečné konkurenci, pak generování dotazů podle záměru: generické, brandové, srovnávací, informační, transakční, negativní.
- Víc platforem a opakované měření. Odpovědi se mezi běhy liší, jedno měření nestačí.
- Zmínka není doporučení. Většina zmínek značky je jen výčet. ChatGPT značku doporučuje častěji než Gemini a AI Overviews.
- Brand filtr. Po vyřazení brandových dotazů podíl značky výrazně klesne. V poradenských dotazech se ukázková značka neobjevila vůbec.
- Zdroje u každého promptu. Weby, které AI cituje tam, kde značka chybí a konkurent ne, slouží jako plán off‑page.
Příklad z praxe: klientovi z dat vyšlo, že problém není obsah, ale cenová politika. Analýza viditelnosti v AI tak fungovala jako diagnostika byznysu.
Co si z toho bereme: metodika Taste je přesně to, jak chceme analýzy viditelnosti v AI stavět. Na jejím půdorysu si plánujeme postavit vlastní interní nástroj.
Pavel Ungr (SEOloger): jak se stát nejviditelnější značkou v AI
Případová studie osobní značky. Marketing Miner vyhodnotil Pavla Ungra jako nejviditelnějšího SEO konzultanta v českých AI odpovědích s výrazným náskokem před druhým v pořadí. Ungr říká, že pro AI nedělal nic navíc, a přednáška byla výčet toho, co dělá dlouhodobě: sleduje oborové newslettery, pravidelně publikuje názorové posty na LinkedIn, točí krátká videa, deset let pořádá měsíční meetup SEOloger, píše blog, přednáší a učil semestr na vysoké škole. Poslední položku dnes Google AI Overview uvádí jako fakt o něm. Klasické metriky jeho webu tomu neodpovídají, odkazový profil ani návštěvnost nejsou nijak výjimečné. Na budování značky podle vlastních slov dává třetinu pracovního času a firmám doporučuje podobný podíl marketingového rozpočtu.
Co si z toho bereme: viditelnost v AI je výsledek let práce, ne triku, a Ungr je toho důkaz. Zároveň je to zrcadlo. Ungr má stopu, kterou my nemáme. Bakalářka o SEO a přednáška na UTB ve Zlíně jsou zatím jediné dvě položky, zbytek jsme ani nezačali. Tak od teď.
Michal Binka (SEO PRAKTICKY): SEO/GEO podvody
Šest vzorců nabídek, se kterými se klienti setkávají: „nerankujete se na jedno slovo“, automaticky vygenerovaná analýza webu, jednorázové SEO za pár tisíc, GEO PDF za stovky korun. Argument proti prvnímu: běžný e‑shop se zobrazuje na tisíce frází, velké e‑shopy na statisíce až miliony, takže jedno slovo neznamená nic. Součástí byly tři checklisty pro klienty: než podepíšete, po podpisu, každý měsíc.
Co si z toho bereme: checklisty jako kostru článku pro klienty o tom, jak vybírat SEO dodavatele. Otázky, které v nich jsou, dostáváme na úvodních schůzkách pořád.
Krzysztof Marzec (DevaGroup): Google Ads data pro SEO
Přehled, jak z účtu Google Ads získat data pro SEO: vyhledávací dotazy za poslední rok seřazené podle konverzí, seznamy negativních slov jako podklad pro úpravy obsahu, Quality Score a hodnocení vstupní stránky jako zpětná vazba od Googlu, kampaně DSA jako přehled kanibalizace, vítězné titulky z responzivních reklam jako podklad pro title.
Co si z toho bereme: u klientů, kde máme přístup do Google Ads, projdeme vyhledávací dotazy a hodnocení vstupních stránek společně s PPC specialistou. Zbytek postupu je práce na velké účty a velké rozpočty.
Zdeněk Dvořák: link prospecting a AI odpovědi
Postup link prospectingu převedený do sady skillů v Claude Code: témata, fan‑out dotazy, klasifikace, sledování pozic, kontrola obsahové shody, analýza konkurence, zmínky, kontakty. Podle Dvořáka hodina práce agentů a několik minut člověka. Z access logů Knihobotu: z desítek milionů požadavků botů za den šlo na llms.txt pár desítek.
Co si z toho bereme: rutinní část link prospectingu patří agentům, člověku zůstává výběr příležitostí a komunikace s lidmi. Přesně tímhle směrem svoje postupy stavíme.
Katarina Dahlin (Dahlin SEO): Feed the Machine
Pět kroků ke zmínkám značky bez backlinků: najít prompty, změřit viditelnost nástrojem, který pracuje s odpověďmi z uživatelského rozhraní, ne z API, opravit existující generické nebo negativní zmínky, umístit nové tam, kde AI už cituje, měřit trend. Z dat Surferu: stáří domény není faktor, starší domény mají víc citací jen proto, že mají víc stránek.
Co si z toho bereme: pořadí kroků. Nejdřív opravit zmínky, které už existují, teprve pak umisťovat nové tam, odkud AI v segmentu cituje. Linkbuilding přes zmínky děláme dlouho, tohle je jeho AI verze.
Bylo to fajn, díky všem. Příští rok zase, ideálně v sále.
