Obsah, který vidí modely AI

Jazykové modely - jako ChatGPT, Gemini, Copilot nebo Perplexity - se stávají novou vrstvou vyhledávání. Stále častěji jsou to právě ony, kdo podněcují uživateleJazykové modely (LLM) - jako ChatGPT, Gemini, Copilot nebo Perplexity - se stávají novou vrstvou vyhledávání. Stále častěji jsou to právě ony, kdo uživatelům naznačují, kde si koupit konkrétní produkt, "jaké boty na běhání do hor vybrat" nebo "jaký krém bude vhodný na citlivou pleť". Pokud provozujete elektronický obchod, obsah vašich produktů už není viditelný pouze pro Google - začínají ho "číst" a interpretovat LLM a vyhledávací systémy s umělou inteligencí pro elektronické obchodování.

V tomto článku se dozvíte:

• jak modely AI "vidí" váš obchod a odkud získávají data,
• jaké vlastnosti popisů produktů, často kladených otázek a prodejního obsahu jim pomáhají vás doporučit
• jak prakticky restrukturalizovat obsah, aby byl vhodný pro lidi i jazykové modely
• jak platforma Semly pomáhá systematicky vytvářet obsah, který vidí a citují LLM

Jak vytváříte obsah, který vidí modely s umělou inteligencí?

Jak získávají LLM informace o vašem obchodě?

Jazykové modely automaticky nevědí, že váš obchod existuje. Využívají několik zdrojů:

• Web crawl a AI-boty - podobně jako Googlebot, speciální boti (např. OAI-SearchBot) prohledávají stránky, získávají obsah HTML, nadpisy, seznamy, tabulky a také strukturovaná data schema.org
• Indexy vyhledávačů - mnoho LLM se spoléhá na existující indexy Google/Bing a výsledky vyhledávání, které pak zpracovávají do generativní odpovědi
• Produktové kanály a rozhraní API - v prostředí tržiště nebo specializovaných nákupních asistentů jsou produkty dodávány přímo prostřednictvím produktových souborů nebo rozhraní API
• Systémy RAG (retrieval-augmented generation) - nákupní asistenti vytvářejí místní index obsahu vašeho obchodu (kategorie, karty produktů, často kladené dotazy, blog) a z něj získávají úryvky pro odpovědi

Na tomto základě vytvoří "jednoduchý model" vašeho obchodu: s čím jste spojeni, na co se specializujete a jak dobře reagujete na konkrétní potřeby uživatelů.

Co přesně AI "čte" na vašich webových stránkách?

Pro studium LLM jsou klíčové tyto otázky:

• Viditelný obsah v HTML - nadpisy (H1-H3), odstavce, seznamy s odrážkami, tabulky, text vedle tlačítek
• Strukturovaná data (schema.org) - Produkt, Nabídka, Recenze, Často kladené dotazyStránka, Článek jsou "zkratkami" k nejdůležitějším informacím o produktech, nabídkám, názorům a vzdělávacímu obsahu
• Meta data a navigační prvky - názvy stránek, popisy, drobečky, názvy kategorií
• Zpětná vazba a otázky a odpovědi - textové recenze, otázky a odpovědi zákazníků jsou důležitým signálem důvěry a základem pro budování argumentů v doporučeních

Tyto informace jsou následně transformovány do vektory (embeddings) a uloženy ve vektorových indexech, z nichž LLM vybírá nejvhodnější fragmenty pro daný dotaz.

Jaký obsah pomáhá LLM doporučit právě váš obchod?

1. Jasný soulad s nákupním záměrem

LLM musí pochopit, pro koho je součin a pro kterou aplikaci. Čím konkrétněji popíšete scénáře použití, tím snáze model porovná vaši nabídku s otázkou uživatele.

Místo:

Sázka na:

Pro LLM je druhá verze jasným signálem: "toto je výrobek pro trailového běžce na dlouhé vzdálenosti v náročném terénu".

2. Úplnost informací o výrobku

Jazykové modely chtějí doporučovat produkty, o kterých mohou říci něco konkrétního a pravdivého. Potřebují tedy úplný soubor dat:

• parametry: rozměry, hmotnost, složení, kapacita, výkon, materiál
• varianty: barvy, velikosti, provedení
• kontext použití: pro koho, za jakých podmínek, s čím lze kombinovat
• logistika: dodací lhůta, pravidla pro vrácení zboží, dostupnost

Pokud se tyto údaje objevují pouze v grafech, PDF nebo jsou rozptýlené, je méně pravděpodobné, že je LLM bude správně interpretovat.

3. Struktura obsahu přívětivá pro "rozbor" umělou inteligencí

Čím je struktura jasnější, tím snadněji z ní model vybere správnou pasáž a uvede ji v odpovědi:

• nadpisy H2/H3 s jasnými názvy oddílů ("Pro koho je tento produkt určen", "Klíčové výhody", "Technické specifikace")
• seznamy odrážek s funkcemi a výhodami
• krátké odstavce bez textových stěn
• tabulky porovnávající klíčové parametry

4. Strukturovaná data jako silný faktický signál

Pro tradiční SEO je schéma.org cestou k bohatým výňatkům. Pro LLM je to dokonce jazyk faktů:

• Produkt + Nabídka - cena, dostupnost, značka, kategorie
• Recenze / AggregateRating - hodnocení, počet názorů
• FAQStránka - soubor otázek a odpovědí, které může LLM přímo citovat
• Článek / BlogPosting - informace o vzdělávacím obsahu a jeho vztahu k produktům

Nedostatek strukturovaných dat vás nevyřadí ze hry, ale výrazně ztěžuje pochopení vaší nabídky umělou inteligencí. Jejich implementace v SEO / AEO / GEO logice pro e-commerce může výrazně zlepšit příjem vašeho obsahu modely.

5. Signály důvěry a autority

Modely stále více zohledňují důvěryhodnost zdroje:

• úplné údaje o společnosti (adresa, DIČ, předpisy, pravidla pro vracení zboží)
• viditelné kontaktní údaje a reálné kanály podpory
• konzistentnost informací v popisech, často kladených dotazech a stanoviscích
• žádné přehnané a neověřené sliby ("zázračný lék na všechno")

U obchodů, které se jeví jako transparentní a odpovědné, je větší pravděpodobnost, že budou citovány v odpovědích AI.

6. Včasnost a konzistentnost obsahu

Vyhledávací systémy LLM a AI berou v úvahu čerstvost obsahu - zastaralé informace o cenách, dostupnosti nebo složení mohou způsobit, že model obejde vaše produkty ve prospěch konkurence s lépe udržovanými údaji.

Pravidelné aktualizace popisů, často kladených otázek a průvodců zvyšují vaši viditelnost ve "vrstvě umělé inteligence". Přitom je vhodné o nich přemýšlet v kontextu dlouhodobých trendy SEO 2026 a čtyři vrstvy optimalizace.

Jak píšete popisy produktů pro modely s umělou inteligencí (a zároveň pro lidské modely)?

Navrhovaná struktura produktového listu vhodného pro LLM

1. H1: Název produktu + klíčová aplikace např. "Boty na horský běh XYZ - pro běžce na dlouhé tratě"
2. Úvod (2-3 věty). Stručné vysvětlení: co to je, pro koho, v jakém scénáři to bude fungovat
3. H2: Hlavní přínosy. Seznam 4-7 bodů v podobě výhod (z pohledu uživatele, nejen technické vlastnosti)
4. H2: Pro koho je tento produkt určen. Jasné segmenty: úroveň pokročilosti, typ uživatele, podmínky použití
5. H2: Jak to funguje/jak to používat. Stručný popis použití, návod krok za krokem (pokud je vyžadován)
6. H2: Technické specifikace / složení. Tabulka nebo uspořádaný seznam parametrů
7. H2: Nejčastější dotazy k tomuto produktu. 2-5 nejčastějších otázek a odpovědí (také ve schématu FAQPage)
8. Další sekce - "Často zakoupeno u", "Zobrazit podobné produkty", s interními odkazy

Pokud chcete hotovou šablonu, můžete sáhnout po postupu popsaném v článku o anatomie ideálního produktového listu pro modely LLM.

Příklad: úryvek z dobře napsaného popisu v části LLM:

Hlavní výhody:

• Tlumení vhodné pro dlouhé trailové běhy (20-60 km) na kamenitých stezkách.
• Agresivní běhoun pro přilnavost na mokrých kamenech a blátě
• Zesílený svršek chránící prsty a střední část chodidla před nárazy kamenů
• Prodyšná síťovina, která rychle odvádí vlhkost při dlouhodobém cvičení

Srovnání: popis pod lidmi vs. pod LLM

Často kladené dotazy, které rozumí jazykovým modelům

Jak formulovat otázky?

Pište otázky do často kladených otázek, když uživatelé mluví s asistenty AI:

• místo "Delivery" - "Jak dlouho trvá doručení v našem obchodě?"
• místo "Návraty" - "Jak vrátit výrobek?"
• místo "Výběr velikosti" - "Jak mám zvolit velikost bot na horské běhání?"

Díky tomu může LLM snáze přiřadit dotaz uživatele k vašim nejčastějším dotazům a citovat vaši odpověď.

Jak napsat odpověď?

• začít s přímá odezva ("Ano, posíláme výrobky do zahraničí...")
• teprve poté přidejte podrobnosti, výjimky a další údaje
• držet se délky kolem 40-80 slov - to je pohodlný rozsah pro citace AI
• vyhněte se spotřebě vody, soustřeďte se na fakta

Vytvořte tři úrovně často kladených otázek:

1. Nejčastější dotazy ke globálnímu obchodu - doručení, platba, vrácení, bezpečnost, kontakt
2. Často kladené dotazy ke kategoriím - např. "Výběr velikosti bot pro trailový běh", "Jak vybrat krém pro váš typ pleti"
3. Časté dotazy ke konkrétním produktům - 2-5 otázek a odpovědí na produktovém listu

Každá z těchto úrovní znamená Schéma FAQStránka se skutečnými otázkami a odpověďmi, které uživatel vidí na webu. Jedná se o jeden ze základních kamenů praktického GEO / AEO, o kterém se podrobněji pojednává v článku průvodce GEO pro elektronické obchodování a umělou inteligenci.

Oběhový obsah: blog, průvodci, žebříčky.

Vzdělávací obsah má dvojí úlohu:

• pomoci uživateli při rozhodování
• vybudovat si v očích zákazníků image vašeho obchodu jako odborník v příslušné oblasti

Jak navrhovat průvodce v rámci LLM

• V názvu spojte problém + kategorie produktu: "Jak si vybrat boty na horský běh? Kompletní průvodce s doporučením modelů"
• Úvod: ujasněte si, pro koho je příručka určena a jaký problém řeší
• V H2/H3: vzdělávací sekce (na co si dát pozor, časté chyby), sekce s doporučení konkrétních produktů (s odkazy na produktové listy), sekce FAQ na konci článku

Dobře navržené průvodce a žebříčky jsou také základem pro měření dopadu "vrstvy AI" na prodej - tuto část je vhodné podpořit analýzou s přístupem popsaným v článku jak měřit prodej pomocí AI-search.

Žebříčky a kompilace:

• Vytvářejte obsah typu "5 nejlepších produktů k..." s jasnými kritérii výběru
• U každého výrobku popište pro koho je to nejlepší (segmentace podle úrovně, rozpočtu, specifických problémů)
• Přidání srovnávací tabulky s klíčovými parametry

Právě takovéto články rádi citují LLM, když odpovídají na otázky typu "jaké jsou nejlepší produkty k..."

Kontrolní seznam - je váš popis produktu vhodný pro LLM?

Při práci na každé kartě produktu použijte tento krátký kontrolní seznam:

• Je v prvních 2-3 větách jasné, o jaký produkt se jedná, pro koho a k čemu slouží?
• Mají oddíly H2/H3 popisné názvy ("Pro koho", "Klíčové výhody", "Technické specifikace"), a ne obecné názvy jako "Popis"?
• Jsou všechny klíčové parametry v textové nebo tabulkové podobě, a ne jen na grafice?
• Popisujete konkrétní scénáře použití, které lze snadno přiřadit k otázkám uživatelů?
• Má produkt implementována strukturovaná data Produkt + Nabídka + Recenze (pokud existují recenze)?
• Je u produktu mini-FAQ s 2-5 otázkami a odpověďmi (ze schématu FAQPage)?
• Existují odkazy na související průvodce nebo žebříčky blogů, které se tématu věnují podrobněji?
• Jsou údaje (cena, dostupnost, složení) aktuální a konzistentní v celém obchodě?

Čím více "ano" zaškrtnete, tím větší je šance, že jazykové modely začnou váš obsah citovat častěji.

Jak měříte, zda LLM doporučují váš obchod?

Můžete:

Manuální testy dotazů - pravidelně kontrolujte ChatGPT/Gemini/Perplexity pro odpovědi na běžné otázky ve vaší kategorii ("jaké boty na horské běhání?", "kde koupit...?") a zaznamenávejte, zda se objeví váš obchod. Zde vám může být nápomocen přístup z článku: Zeptejte se ChatGPT, proč nedoporučuje vaši značku

• Sledování "zmínek" o značce - sledovat, zda se název značky/obchodu objevuje v odpovědích; pořizovat snímky obrazovky před a po změnách obsahu
• Analýza přímé návštěvnosti a návštěvnosti značky - nárůst přímých návštěv a značkových dotazů může znamenat, že uživatelé k vám přecházejí na základě doporučení AI
• Průzkumy po nákupu - přidat otázku "Jak jste se dozvěděli o našem obchodě?" s možností "doporučení asistenta AI (např. ChatGPT, Gemini)"

Jak Semly pomáhá vytvářet obsah, který je viditelný v AI?

Semly.ai je platforma vytvořená speciálně pro novou vrstvu viditelnosti - GEO/AEO (generativní optimalizace / optimalizace pro vyhledávače odpovědí) a AIO (optimalizace umělé inteligence). Jejím cílem je pomáhat internetovým obchodům a značkám:

• zvýšit přítomnost modelů jako ChatGPT, Gemini, Grok, Claude nebo Perplexity v odpovědích
• uklidit a přebudovat obsah, včetně produktů, často kladených otázek a průvodců, aby se lépe "četl" v rámci LLM
• systematický vývoj obsahu bez nutnosti psát vše ručně od začátku

V praxi Semly.ai pomáhá mimo jiné s:

• Audity viditelnosti v oblasti umělé inteligence- ukazuje, jak často a v jakém kontextu se váš obchod objevuje v odpovědích modelů
• Generování a optimalizace popisů produktů - podle vzorů příznivých pro LLM: s jasnou strukturou, popsanými scénáři použití a konzistentními daty
• Vytváření často kladených otázek a vzdělávacího obsahu - navrhuje, jaké otázky chybí ve vašich FAQ z pohledu uživatelů používajících AI a jak je formulovat
• Přizpůsobení obsahu čtyřem vrstvám SEO 2026 - spojení klasického SEO, SXO, AIO a GEO do jednoho uceleného obsahového systému

Nemusíte tak sami hádat, jak vytvořit obsah "pod LLM", můžete se spolehnout na osvědčené vzory, monitorování a nástroje určené právě pro e-commerce, v duchu hesla moderní AEO/AI Engine Optimisation.

Souhrn

Jazykové modely se staly novým "rozhraním" internetu. Pro mnoho uživatelů jsou prvním místem, kde hledají doporučení produktů a obchodů. Aby byl váš e-shop v této vrstvě viditelný, potřebujete obsah, který je:

• kompletní (úplné informace o produktech, logistice a aplikacích)
• dobře strukturované (nadpisy, seznamy, tabulky, často kladené dotazy, strukturovaná data)
• zaměřené na skutečné problémy a scénáře použitía nejen suché prvky
• konzistentní a aktuální v celém obchodě

Pokud tyto zásady zkombinujete se systémovým přístupem ke GEO/AIO a použijete nástroje, jako je např Semly.ai, vaše šance na to, že vaše produkty budou doporučeny LLM, se velmi znatelně zvyšují - jak podrobněji rozebíráme v kontextu konkurenční výhody AI v elektronickém obchodování.

ČASTO KLADENÉ DOTAZY

Musím psát samostatné popisy "pod AI" a "pod lidmi"?
Ne. Cílem je vytvořit jednotný, dobře strukturovaný popis, který bude reagovat na požadavky a zároveň bude snadno zpracovatelný v systému LLM.

Uvidí LLM můj obchod bez strukturovaných dat?
Ano, ale s mnohem menší přesností. Strukturovaná data pomáhají modelům rychleji pochopit, co prodáváte, za jakou cenu a komu.

Čím začít při optimalizaci obsahu pro LLM?
Nejprve z klíčových listů produktů a globálních FAQ: upravte strukturu, doplňte chybějící údaje a implementujte strukturovaná data. Poté přejděte ke klíčovým kategoriím a průvodcům.

Kdy se projeví účinky v reakcích umělé inteligence?
Záleží na tom, jak často váš web procházejí roboti umělé inteligence, ale první změny se často projeví během několika týdnů po zásadní změně obsahu.

Mohu to udělat ručně, bez speciálních nástrojů?
Ano, ale s větším počtem produktů se to rychle stává neefektivní. Platformy, jako je Semly.ai, pomáhají škálovat tvorbu a aktualizace obsahu při zachování konzistence struktury a jazyka.

Zdroje

• AI SEO 101 - knwn.app
• Jak roboty a roboty umělé inteligence čtou váš web jinak než vyhledávací roboti - Superlines
• Jak nákupní asistenti s umělou inteligencí doporučují produkty - Trustnoww
• Struktura obsahu optimalizovaná pro LLM: tabulky, nejčastější dotazy a úryvky - Averi
• Jak optimalizovat a formátovat obsah produktu pro LLM - Suso Digital
• Nejlepší postupy pro strukturovaná data a značkování schémat pro vyhledávání pomocí umělé inteligence - Geneo
• Viditelnost obchodu v AI 2025 - Semly.ai
• Strukturovaná data v roce 2024 - Archiv HTTP / Webový almanach
• Kontrolní seznam AI SEO - Rozenberger
• Semly.ai - #1 Nástroj AI pro GEO v elektronickém obchodě
• 4 vrstvy SEO 2026 - Semly.ai

Sdílet:

Kopírovat odkaz