Jak LLM prohledávají a indexují web jinak než Google

Úvod

Google strávil 25 let zdokonalováním jednoho základního systému:

procházení → indexování → řazení → poskytování

Moderní vyhledávače s umělou inteligencí – ChatGPT Search, Perplexity, Gemini, Copilot – však fungují na zcela odlišné architektuře:

procházení → vkládání → vyhledávání → syntéza

Tyto systémy nejsou vyhledávači v klasickém smyslu. Neřadí dokumenty. Nevyhodnocují klíčová slova. Nevypočítávají PageRank.

Místo toho LLM komprimují web do významů, ukládají tyto významy jako vektory a poté rekonstruují odpovědi na základě:

• sémantické porozumění

• signály konsensu

• vzory důvěry

• hodnocení vyhledávání

• kontextové uvažování

• jasnost entit

• původ

To znamená, že marketéři musí zásadně přehodnotit, jak strukturovat obsah, definovat entity a budovat autoritu.

Tato příručka rozebírá, jak LLM „procházejí“ web, jak jej „indexují“ a proč se jejich proces vůbec nepodobá tradičnímu vyhledávacímu procesu Google.

1. Proces Google vs. procesy LLM

Porovnejme tyto dva systémy co nejjednodušším způsobem.

Proces Google (tradiční vyhledávání)

Google používá předvídatelnou čtyřkrokovou architekturu:

1. Procházení

Googlebot načítá stránky.

2. Index

Google analyzuje text, ukládá tokeny, extrahuje klíčová slova a aplikuje bodovací signály.

3. Hodnocení

Algoritmy (PageRank, BERT, pokyny pro hodnotitele atd.) určují, které URL se zobrazí.

4. Zobrazení

Uživatel vidí seznam URL seřazených podle hodnocení.

Tento systém je založen na prioritě URL adres, dokumentů a klíčových slov.

LLM Pipeline (AI Search + Model Reasoning)

LLM používají zcela odlišný stack:

1. Procházení

AI agenti načtou obsah z otevřeného webu a vysoce důvěryhodných zdrojů.

2. Vložení

Obsah je transformován do vektorových vložení (husté reprezentace významu).

3. Načtení

Když přijde dotaz, sémantický vyhledávací systém vybere nejlépe odpovídající vektory, nikoli URL adresy.

4. Syntéza

LLM sloučí informace do narativní odpovědi, případně s citací zdrojů.

Tento systém je založen na významu, entitách a kontextu.

Ve vyhledávání založeném na LLM se relevance počítá na základě vztahů, nikoli na základě žebříčků.

2. Jak vlastně funguje procházení LLM (vůbec ne jako Google)

Systémy LLM nepoužívají jeden monolitický crawler. Používají hybridní vrstvy procházení:

Vrstva 1 – Procházení trénovacích dat (masivní, pomalé, základní)

To zahrnuje:

• Common Crawl

• Wikipedia

• vládní datové soubory

• referenční materiály

• knihy

• archivy zpráv

• webové stránky s vysokou autoritou

• webové stránky s otázkami a odpověďmi

• akademické zdroje

• licencovaný obsah

Toto procházení trvá měsíce, někdy i roky, a vytváří základní model.

Do tohoto procházení se nemůžete „proklikat“ pomocí SEO. Můžete ho ovlivnit prostřednictvím:

• zpětné odkazy z autoritativních webů

• silné definice entit

• rozšířené zmínky

• konzistentní popisy

Zde se poprvé tvoří vnoření entit.

Vrstva 2 – Crawlery pro vyhledávání v reálném čase (rychlé, časté, úzké)

ChatGPT Search, Perplexity a Gemini mají vrstvy pro živé procházení:

• vyhledávače v reálném čase

• boty na vyžádání

• detektory nového obsahu

• řešitele kanonických URL

• prohledávače citací

Ty se chovají jinak než Googlebot:

• ✔ Načítají mnohem méně stránek

• ✔ Upřednostňují důvěryhodné zdroje

• ✔ Analyzují pouze klíčové části

• ✔ Vytvářejí sémantické souhrny, nikoli indexy klíčových slov

• ✔ Ukládají vnoření, nikoli tokeny

Stránka nemusí mít „hodnocení“ — stačí, aby z ní model mohl snadno extrahovat význam.

Vrstva 3 – RAG (Retrieval-Augmented Generation) Pipelines

Mnoho vyhledávačů AI používá systémy RAG, které fungují jako miniaturní vyhledávače:

• vytvářejí vlastní vnoření

• udržují vlastní sémantické indexy

• kontrolují aktuálnost obsahu

• upřednostňují strukturované souhrny

• hodnotí dokumenty na základě vhodnosti pro AI

Tato vrstva je nejprve strojově čitelná – struktura je důležitější než klíčová slova.

Vrstva 4 – Interní procházení modelů („soft crawling“)

I když LLM neprocházejí web, „procházejí“ své vlastní znalosti:

• vložení

• klastry

• grafy entit

• konsensuální vzorce

Když publikujete obsah, LLM vyhodnocují:

• posiluje to stávající znalosti?

• je to v rozporu s konsensem?

• vyjasňuje to nejednoznačné entity?

• zlepšuje to důvěryhodnost faktů?

Toto měkké procházení je místo, kde LLMO hraje nejdůležitější roli.

3. Jak LLM „indexují“ web (zcela odlišně od Googlu)

Index Google ukládá:

• tokeny

• klíčová slova

• inverzní indexy

• metadata stránek

• grafy odkazů

• signály čerstvosti

LLM ukládají:

• ✔ vektory (hustý význam)

• ✔ sémantické klastry

• ✔ vztahy mezi entitami

• ✔ koncepční mapy

• ✔ konsensuální reprezentace

• ✔ faktické pravděpodobnostní váhy

• ✔ signály původu

Tento rozdíl nelze přeceňovat:

**Google indexuje dokumenty.

LLM indexují význam.**

Neoptimalizujete pro indexování — optimalizujete pro porozumění.

4. Šest fází „indexování“ LLM

Když LLM načte vaši stránku, děje se toto:

Fáze 1 – Rozdělení na části

Vaše stránka je rozdělena na významové bloky (nikoli odstavce).

Dobře strukturovaný obsah = předvídatelné části.

Fáze 2 – Vložení

Každý blok je převeden na vektor – matematické vyjádření významu.

Slabý nebo nejasný text = šumivé vkládání.

Fáze 3 – Extrakce entit

LLM identifikují entity jako:

• Ranktracker

• výzkum klíčových slov

• analýza zpětných odkazů

• AIO

• SEO nástroje

• názvy konkurentů

Pokud jsou vaše entity nestabilní → indexování selže.

Fáze 4 – Sémantické propojení

LLM propojují váš obsah s:

• související pojmy

• související značky

• klastrová témata

• kanonické definice

Slabé klastry = slabé sémantické propojení.

Fáze 5 – Sladění konsensu

LLM porovnávají vaše fakta s:

• Wikipedia

• vládní zdroje

• webové stránky s vysokou autoritou

• zavedené definice

Rozpory = penalizace.

Fáze 6 – Hodnocení spolehlivosti

LLM přiřazují vašemu obsahu váhy pravděpodobnosti:

• Jak důvěryhodné to je?

• Jak konzistentní?

• Jak originální?

• Jak je v souladu s autoritativními zdroji?

• Jak stabilní v čase?

Tato hodnocení určují, zda budete použiti v generativních odpovědích.

5. Proč „indexování“ LLM činí SEO taktiky zastaralými

Několik hlavních důsledků:

• ❌ Klíčová slova neurčují relevanci.

Relevance vychází ze sémantického významu, nikoli z shodných řetězců.

• ❌ Odkazy mají různý význam.

Zpětné odkazy posilují stabilitu a konsensus entit, nikoli PageRank.

• ❌ Chudý obsah je okamžitě ignorován.

Pokud nedokáže vytvořit stabilní vložení → je k ničemu.

• ❌ Duplicitní obsah ničí důvěru.

LLM snižují váhu opakovaných vzorců a neoriginálního textu.

• ❌ E-A-T se vyvíjí do provenience.

Už nejde o „signály odbornosti“ — jde o sledovatelnou autentičnost a důvěryhodnost.

• ❌ Obsahové farmy se hroutí.

LLM potlačují stránky s nízkou originalitou a nízkým původem.

• ❌ Žádné hodnocení neexistuje – existují pouze citace.

Viditelnost = být vybrán během syntézy.

6. Co LLM preferují ve webovém obsahu (nové faktory hodnocení)

Hlavní vlastnosti, které LLM upřednostňují:

• ✔ jasné definice

• ✔ stabilní entity

• ✔ strukturovaný obsah

• ✔ shoda

• ✔ silná tematická hloubka

• ✔ schéma

• ✔ originální postřehy

• ✔ uvedení autora

• ✔ nízká nejednoznačnost

• ✔ konzistentní shluky

• ✔ vysoce autoritativní zdroje

• ✔ reprodukovatelné fakty

• ✔ logické formátování

Pokud váš obsah splňuje všechny tyto vlastnosti → stává se „preferovaným LLM“.

Pokud ne → stane se neviditelným.

7. Praktické rozdíly, na které se musí marketéři přizpůsobit

**Google odměňuje klíčová slova.

LLM odměňují srozumitelnost.**

**Google odměňuje zpětné odkazy.

LLM odměňují konsensus.**

**Google odměňuje relevanci.

LLM odměňují sémantickou autoritu.**

**Google řadí dokumenty.

LLM vybírají informace.**

**Google indexuje stránky.

LLM vkládají význam.**

Nejed ná se o malé rozdíly. Vyžadují přestavbu celé obsahové strategie.

Závěrečná myšlenka:

Neoptimalizujete pro crawler – optimalizujete pro inteligentní systém

Googlebot je sběratel. LLM jsou tlumočníci.

Google ukládá data. LLM ukládají význam.

Google řadí URL adresy. LLM uvažují na základě znalostí.

Tato změna vyžaduje nový přístup – přístup založený na:

• stabilita entit

• kanonické definice

• strukturovaný obsah

• sémantické klastry

• konsensus napříč zdroji

• původ

• důvěryhodnost

• srozumitelnost

Nejde o evoluci SEO — jde o nahrazení vyhledávacího systému.

Pokud chcete být viditelní v roce 2025 a dále, musíte optimalizovat podle toho, jak AI vidí web, ne podle toho, jak Google vidí web.