Obsah, ktorý vidia modely AI

Jazykové modely - ako napríklad ChatGPT, Gemini, Copilot alebo Perplexity - sa stávajú novou vrstvou vyhľadávania. Čoraz častejšie sú to práve oni, kto podnecuje používateľovJazykové modely (LLM) - ako napríklad ChatGPT, Gemini, Copilot alebo Perplexity - sa stávajú novou vrstvou vyhľadávania. Čoraz častejšie sú to práve ony, ktoré používateľom naznačujú, kde si kúpiť konkrétny produkt, "ktoré topánky na behanie do hôr si vybrať" alebo "ktorý krém bude vhodný na citlivú pleť". Ak prevádzkujete elektronický obchod, obsah vašich produktov už nie je viditeľný len pre Google - začínajú ho "čítať" a interpretovať LLM a vyhľadávacie systémy s umelou inteligenciou pre elektronický obchod.

V tomto článku sa dozviete:

• ako modely AI "vidia" váš obchod a odkiaľ získavajú údaje,
• aké vlastnosti popisov produktov, často kladených otázok a predajného obsahu im pomáhajú vás odporučiť
• ako prakticky reštrukturalizovať obsah tak, aby bol vhodný pre ľudí a jazykové modely
• ako platforma Semly pomáha systémovo vytvárať obsah, ktorý vidia a citujú LLM

Ako vytvárate obsah, ktorý vidia modely s umelou inteligenciou?

Ako získajú študenti LLM informácie o vašom obchode?

Jazykové modely automaticky nevedia, že váš obchod existuje. Využívajú niekoľko zdrojov:

• Web crawl a AI-boty - podobne ako Googlebot, špeciálne roboty (napr. OAI-SearchBot) skenujú stránky, získavajú obsah HTML, nadpisy, zoznamy, tabuľky, ako aj štruktúrované údaje schema.org
• Indexy vyhľadávačov - mnohé LLM sa spoliehajú na existujúce indexy Google/Bing a výsledky vyhľadávania, ktoré potom spracúvajú do generatívnej odpovede
• Produktové kanály a rozhrania API - v prostrediach trhovísk alebo špecializovaných nákupných asistentov sa produkty dodávajú priamo prostredníctvom produktových súborov alebo rozhraní API
• Systémy RAG (retrieval-augmented generation) - nákupní asistenti vytvárajú lokálny index obsahu vášho obchodu (kategórie, karty produktov, často kladené otázky, blog) a z neho získavajú úryvky pre odpovede

Na základe toho vytvoria "jednoduchý model" vášho obchodu: s čím ste spájaní, na čo sa špecializujete a ako dobre reagujete na konkrétne potreby používateľov.

Čo presne AI "číta" na vašej webovej lokalite?

Kľúčové otázky pre LLM sú:

• Viditeľný obsah v HTML - nadpisy (H1-H3), odseky, zoznamy s odrážkami, tabuľky, text vedľa tlačidiel
• Štruktúrované údaje (schema.org) - Produkt, Ponuka, Prehľad, FAQStránka, Článok sú "skratkami" k najdôležitejším faktom o produktoch, ponukám, názorom a vzdelávaciemu obsahu
• Metaúdaje a navigačné prvky - názvy stránok, popisy, omrvinky, názvy kategórií
• Spätná väzba a otázky a odpovede - textové recenzie, otázky a odpovede zákazníkov sú dôležitým signálom dôvery a základom pre budovanie argumentov v odporúčaniach

Tieto informácie sa potom transformujú na vektory (embeddings) a uložené vo vektorových indexoch, z ktorých LLM vyberá najvhodnejšie fragmenty pre daný dotaz.

Aký obsah pomáha LLM odporúčať práve váš obchod?

1. Jasný súlad s nákupným zámerom

LLM musí pochopiť, pre koho je súčin a pre ktorú aplikáciu. Čím konkrétnejšie opíšete scenáre použitia, tým ľahšie model prispôsobí vašu ponuku otázke používateľa.

Namiesto:

Stavte si na:

Pre LLM je druhá verzia jasným signálom: "toto je výrobok pre trailového bežca na dlhé vzdialenosti v náročnom teréne".

2. Úplnosť informácií o výrobku

Jazykové modely chcú odporúčať produkty, o ktorých môžu povedať niečo konkrétne a pravdivé. Preto potrebujú úplný súbor údajov:

• parametre: rozmery, hmotnosť, zloženie, kapacita, výkon, materiál
• varianty: farby, veľkosti, prevedenia
• kontext použitia: pre koho, za akých podmienok, s čím sa môže kombinovať
• logistika: dodacia lehota, pravidlá vrátenia tovaru, dostupnosť

Ak sa tieto údaje vyskytujú len v grafoch, PDF alebo sú roztrúsené, je menej pravdepodobné, že ich LLM bude interpretovať správne.

3. Štruktúra obsahu vhodná na "rozbor" umelou inteligenciou

Čím je štruktúra jasnejšia, tým ľahšie je pre model vybrať z nej správny úryvok a citovať ho v odpovedi:

• h2/H3 nadpisy s jasnými názvami sekcií ("Pre koho je tento produkt určený", "Kľúčové výhody", "Technické špecifikácie")
• zoznamy odrážok s funkciami a výhodami
• krátke odseky bez textových stien
• tabuľky porovnávajúce kľúčové parametre

4. Štruktúrované údaje ako silný faktický signál

Pre tradičnú SEO optimalizáciu je schéma.org správnou cestou pre bohaté výňatky. Pre LLM je to dokonca jazyk faktov:

• Produkt + Ponuka - cena, dostupnosť, značka, kategória
• Prehľad / AggregateRating - hodnotenia, počet názorov
• FAQStránka - súbor otázok a odpovedí, ktoré môže LLM priamo citovať
• Článok / BlogPosting - informácie o vzdelávacom obsahu a jeho vzťahu k produktom

Nedostatok štruktúrovaných údajov vás nevyradí z hry, ale výrazne sťažuje pochopenie vašej ponuky umelou inteligenciou. Ich implementácia v SEO / AEO / GEO logika pre elektronický obchod môže výrazne zlepšiť prijímanie vášho obsahu modelmi.

5. Signály dôvery a autority

Modely čoraz viac zohľadňujú dôveryhodnosť zdroja:

• úplné údaje o spoločnosti (adresa, IČ DPH, predpisy, pravidlá vrátenia tovaru)
• viditeľné kontaktné údaje a reálne kanály podpory
• konzistentnosť informácií v opisoch, často kladených otázkach a stanoviskách
• žiadne prehnané, neoverené sľuby ("zázračný liek na všetko")

Obchody, ktoré sa javia ako transparentné a zodpovedné, majú väčšiu šancu byť citované v odpovediach umelej inteligencie.

6. Aktuálnosť a konzistentnosť obsahu

Vyhľadávacie systémy LLM a AI zohľadňujú čerstvosť obsahu - neaktuálne informácie o cenách, dostupnosti alebo zložkách môžu spôsobiť, že model obíde vaše produkty v prospech konkurencie s lepšie udržiavanými údajmi.

Pravidelné aktualizácie opisov, často kladených otázok a príručiek zvyšujú vašu viditeľnosť vo vrstve umelej inteligencie. Pritom sa oplatí premýšľať o nich v kontexte dlhodobých trendy SEO 2026 a štyri úrovne optimalizácie.

Ako písať popisy produktov pre modely s umelou inteligenciou (a zároveň pre ľudí)?

Navrhovaná štruktúra karty produktu vhodnej pre LLM

1. H1: Názov produktu + kľúčová aplikácia napr. "Topánky na horský beh XYZ - pre bežcov na dlhé trate"
2. Úvod (2-3 vety). Stručné vysvetlenie: čo to je, pre koho, v akom scenári to bude fungovať
3. H2: Kľúčové výhody. Zoznam 4-7 bodov vo forme výhod (z pohľadu používateľa, nielen technické vlastnosti)
4. H2: Pre koho je tento produkt určený. Jasné segmenty: úroveň náročnosti, typ používateľa, podmienky používania
5. H2: Ako funguje/ako ho používať. Stručný opis použitia, pokyny krok za krokom (ak sa vyžadujú)
6. H2: Technické špecifikácie / zloženie. Tabuľka alebo usporiadaný zoznam parametrov
7. H2: Často kladené otázky o tomto výrobku. 2-5 najčastejších otázok a odpovedí (tiež v schéme FAQPage)
8. Ďalšie sekcie - "Často nakupované od", "Pozri podobné produkty", s internými odkazmi

Ak chcete hotovú šablónu, môžete siahnuť po postupe opísanom v článku o anatómia ideálneho produktového listu pre modely LLM.

Príklad: úryvok z dobre napísaného opisu v časti LLM:

Hlavné výhody:

• Tlmenie vhodné na dlhé trailové behy (20-60 km) na kamenistých cestách.
• Agresívny dezén pre priľnavosť na mokrých kameňoch a v blate
• Zosilnený zvršok na ochranu prstov a strednej časti chodidla pred nárazmi kameňov
• Priedušná sieťovina, ktorá rýchlo odvádza vlhkosť počas dlhodobého cvičenia

Porovnanie: opis v rámci ľudí a v rámci LLM

Často kladené otázky, ktoré rozumejú jazykovým modelom

Ako formulovať otázky?

Píšte otázky do často kladených otázok, keď používatelia hovoria s asistentmi AI:

• namiesto "Delivery" - "Ako dlho trvá doručenie v našom obchode?"
• namiesto "Návraty" - "Ako môžem vrátiť výrobok?"
• namiesto "Výber veľkosti" - "Ako si mám vybrať veľkosť topánok na horský beh?"

Vďaka tomu môže LLM ľahšie priradiť otázku používateľa k vašim často kladeným otázkam a citovať vašu odpoveď.

Ako napísať odpoveď?

• začať s priama reakcia ("Áno, posielame výrobky do zahraničia...")
• až potom pridať podrobnosti, výnimky a ďalšie údaje
• dodržujte dĺžku približne 40-80 slov - to je pohodlný rozsah pre citáciu umelej inteligencie
• vyhýbajte sa plytvaniu vodou, sústreďte sa na fakty

Vytvorte tri úrovne často kladených otázok:

1. Často kladené otázky o globálnom obchode - doručenie, platba, vrátenie, bezpečnosť, kontakt
2. Často kladené otázky týkajúce sa kategórií - napríklad "Výber veľkosti topánok na trailový beh", "Ako si vybrať krém pre svoj typ pleti"
3. Často kladené otázky týkajúce sa konkrétnych produktov - 2-5 otázok a odpovedí na produktovom liste

Každá z týchto úrovní znamená Schéma FAQStránka s aktuálnymi otázkami a odpoveďami, ktoré používateľ vidí na stránke. Ide o jeden zo základných kameňov praktického GEO / AEO, o ktorom sa podrobnejšie hovorí v sprievodca GEO pre elektronický obchod a umelú inteligenciu.

Cirkulárny obsah: blog, sprievodcovia, rebríčky.

Vzdelávací obsah má dvojakú úlohu:

• pomôcť používateľovi pri rozhodovaní
• vybudovať si obraz svojho obchodu v očiach zákazníkov LLM ako odborník v príslušnej oblasti

Ako navrhovať sprievodcov v rámci LLM

• V názve skombinujte problém + kategória produktu: "Ako si vybrať obuv na horský beh? Kompletný sprievodca s odporúčaniami modelov"
• Úvod: objasnite, pre koho je príručka určená a aký problém rieši
• V H2/H3: vzdelávacie časti (na čo si dávať pozor, časté chyby), časti s špecifické odporúčania týkajúce sa produktov (s odkazmi na produktové listy), sekcia FAQ na konci článku

Dobre navrhnuté príručky a rebríčky sú tiež základom pre meranie vplyvu "vrstvy AI" na predaj - túto časť sa oplatí podporiť analýzou s prístupom opísaným v článku ako merať predaj pomocou AI-search.

Rebríčky a kompilácie:

• Vytvárajte obsah typu "5 najlepších produktov na..." s jasnými kritériami výberu
• Pre každý výrobok opíšte pre koho je to najlepšie (segmentácia podľa úrovne, rozpočtu, špecifických problémov)
• Pridanie porovnávacej tabuľky s kľúčovými parametrami

Práve takéto články radi citujú LLM, keď odpovedajú na otázky typu "aké sú najlepšie produkty na..."

Kontrolný zoznam - je váš opis produktu vhodný pre LLM?

Pri práci na každej karte výrobku použite tento krátky kontrolný zoznam:

• Je v prvých 2-3 vetách jasne uvedené, o aký výrobok ide, pre koho je určený a na aké použitie?
• Majú oddiely H2/H3 opisné názvy ("Pre koho", "Kľúčové výhody", "Technické špecifikácie") a nie všeobecné názvy ako "Opis"?
• Sú všetky kľúčové parametre v textovej alebo tabuľkovej forme a nie len na grafike?
• Opisujete konkrétne scenáre používania, ktoré sa dajú ľahko priradiť k otázkam používateľov?
• Má produkt implementované štruktúrované údaje Produkt + Ponuka + Recenzia (ak existujú recenzie)?
• Existuje mini-FAQ s 2-5 otázkami a odpoveďami (zo schémy FAQPage) vedľa produktu?
• Existujú odkazy na súvisiace príručky alebo rebríčky blogov, ktoré túto tému rozoberajú?
• Sú údaje (cena, dostupnosť, zloženie) aktuálne a konzistentné v celom obchode?

Čím viac "áno" zaškrtnete, tým väčšia je šanca, že jazykové modely začnú častejšie citovať váš obsah.

Ako meriate, či študenti LLM odporúčajú váš obchod?

Môžete:

Manuálne testy dotazov - pravidelne kontrolujte ChatGPT/Gemini/Perplexity na odpovede na bežné otázky vo vašej kategórii ("aké horské bežecké topánky?", "kde kúpiť...?") a zaznamenávajte, či sa objaví váš obchod. Tu vám môže byť nápomocný prístup z článku: Spýtajte sa ChatGPT, prečo neodporúča vašu značku

• Monitorovanie "zmienok" o značke - sledovať, či sa názov značky/obchodu objavuje v odpovediach; robiť snímky obrazovky pred zmenou obsahu a po nej
• Analýza priamej návštevnosti a návštevnosti značky - zvýšenie počtu priamych návštev a značkových dopytov môže znamenať, že používatelia k vám prechádzajú z odporúčaní AI
• Prieskumy po nákupe - pridať otázku "Ako ste sa dozvedeli o našom obchode?" s možnosťou "odporúčanie asistenta AI (napr. ChatGPT, Gemini)"

Ako Semly pomáha vytvárať obsah, ktorý je viditeľný v AI?

Semly.ai je platforma vytvorená špeciálne pre novú vrstvu viditeľnosti - GEO/AEO (generatívna optimalizácia / optimalizácia pre motory odpovedí) a AIO (optimalizácia umelej inteligencie). Jej cieľom je pomôcť internetovým obchodom a značkám:

• zvýšiť prítomnosť modelov ako ChatGPT, Gemini, Grok, Claude alebo Perplexity v odpovediach
• upratať a prestavať obsah vrátane produktov, často kladených otázok a príručiek tak, aby sa lepšie "čítali" v rámci LLM
• systematický vývoj obsahu bez nutnosti písať všetko ručne od začiatku

V praxi Semly.ai pomáha okrem iného s:

• Audity viditeľnosti v oblasti umelej inteligencie- ukazuje, ako často a v akom kontexte sa váš obchod objavuje v odpovediach modelov
• Generovanie a optimalizácia popisov produktov - podľa vzorov vhodných pre LLM: s jasnou štruktúrou, opísanými scenármi použitia a konzistentnými údajmi
• Vytváranie často kladených otázok a vzdelávacieho obsahu - navrhuje, aké otázky chýbajú vo vašich často kladených otázkach z pohľadu používateľov používajúcich umelú inteligenciu a ako ich formulovať
• Prispôsobenie obsahu štyrom vrstvám SEO 2026 - spojenie klasického SEO, SXO, AIO a GEO do jedného uceleného systému obsahu

Takto nemusíte sami hádať, ako zostaviť obsah "pod LLM", môžete sa spoľahnúť na osvedčené vzory, monitorovanie a nástroje určené práve pre elektronický obchod v duchu moderná optimalizácia pre motory AEO/AI.

Zhrnutie

Jazykové modely sa stali novým "rozhraním" internetu. Pre mnohých používateľov sú prvým miestom, kde hľadajú odporúčania produktov a obchodov. Aby bol váš elektronický obchod v tejto vrstve viditeľný, potrebujete obsah, ktorý je:

• kompletný (úplné informácie o produktoch, logistike, aplikáciách)
• dobre štruktúrované (nadpisy, zoznamy, tabuľky, často kladené otázky, štruktúrované údaje)
• zamerané na skutočné problémy a scenáre použitiaa nielen suché prvky
• konzistentné a aktuálne v celom obchode

Ak tieto zásady skombinujete so systémovým prístupom ku GEO/AIO a použijete nástroje, ako napr Semly.ai, vaše šance na to, že vaše produkty budú odporúčané LLM, sa veľmi výrazne zvyšujú - ako podrobnejšie rozoberáme v súvislosti s konkurenčné výhody AI v elektronickom obchode.

ČASTO KLADENÉ OTÁZKY

Musím napísať samostatné popisy "pod AI" a "pod ľuďmi"?
Nie. Cieľom je vytvoriť jednotný, dobre štruktúrovaný opis, ktorý bude reagovať a zároveň sa bude ľahko spracovávať v systéme LLM.

Uvidí LLM môj obchod bez štruktúrovaných údajov?
Áno, ale s oveľa menšou presnosťou. Štruktúrované údaje pomáhajú modelom rýchlejšie pochopiť, čo predávate, za akú cenu a komu.

Kde začať pri optimalizácii obsahu pre LLM?
Najprv z kľúčových produktových listov a globálnych FAQ: upratať štruktúru, doplniť chýbajúce údaje a zaviesť štruktúrované údaje. Potom prejdite na kľúčové kategórie a príručky.

Kedy sa prejavia účinky v reakciách umelej inteligencie?
Záleží na tom, ako často vaše stránky prehľadávajú roboty umelej inteligencie, ale prvé zmeny sa často prejavia približne do niekoľkých týždňov od významnej zmeny obsahu.

Môžem to urobiť ručne, bez špeciálnych nástrojov?
Áno, ale pri väčšom počte produktov sa to rýchlo stáva neefektívnym. Platformy, ako je Semly.ai, pomáhajú škálovať tvorbu a aktualizácie obsahu pri zachovaní konzistentnej štruktúry a jazyka.

Zdroje

• AI SEO 101 - knwn.app
• Ako prehľadávače a roboty umelej inteligencie čítajú vašu stránku inak ako vyhľadávacie roboty - Superlines
• Ako asistenti pri nakupovaní s umelou inteligenciou odporúčajú produkty - Trustnoww
• Štruktúry obsahu optimalizované pre LLM: tabuľky, často kladené otázky a úryvky - Averi
• Ako optimalizovať a formátovať obsah produktu pre LLM - Suso Digital
• Štruktúrované údaje a najlepšie postupy označovania schém pre vyhľadávanie pomocou umelej inteligencie - Geneo
• Viditeľnosť obchodu v AI 2025 - Semly.ai
• Štruktúrované údaje v roku 2024 - Archív HTTP / Webový almanach
• Kontrolný zoznam AI SEO - Rozenberger
• Semly.ai - #Nástroj č. 1 AI pre GEO v elektronickom obchode
• 4 vrstvy SEO 2026 - Semly.ai

Zdieľať:

Kopírovať odkaz