Původní výzkum GEO: Jak modely AI vybírají zdroje

Úvod

Jedna z nejčastějších otázek v oblasti generativní optimalizace pro vyhledávače (GEO) je zdánlivě jednoduchá:

„Jak AI modely vlastně vybírají zdroje, které použijí?“

Nejde o to, jak řadí stránky. Nejde o to, jak shrnují informace. Nejde o to, jak zastavují halucinace.

Ale hlubší, strategičtější otázka:

Co způsobuje, že jedna značka nebo webová stránka je „hodná zařazení“ a jiná je neviditelná?

V roce 2025 jsme provedli sérii kontrolovaných experimentů GEO napříč několika generativními enginy – Google SGE, Bing Copilot, Perplexity, ChatGPT Browsing, Claude Search, Brave Summaries a You.com – abychom analyzovali , jak LLM hodnotí, filtrují a vybírají zdroje před generováním odpovědi.

Tento článek odhaluje první originální výzkum vnitřní logiky generativního výběru důkazů:

• proč modely vybírají určité URL

• proč některé domény dominují citacím

• jak vyhledávače posuzují důvěryhodnost

• které strukturální signály jsou nejdůležitější

• role jasnosti entit a faktické stability

• jak vypadá „vhodnost zdroje“ v rámci uvažování LLM

• proč jsou některá odvětví nesprávně interpretována

• proč jsou některé značky vybírány napříč všemi vyhledávači

• co se vlastně děje během vyhledávání, hodnocení a syntézy

Jedná se o základní znalosti pro každého, kdo se vážně zajímá o GEO.

Část 1: Pětistupňový model výběru (co se ve skutečnosti děje)

Všechny testované generativní motory při výběru zdrojů postupují podle velmi podobného pětistupňového procesu.

LLM jednoduše „nečtou web“. Provádějí třídění webu.

Zde je postup, který sdílejí všechny hlavní motory.

Fáze 1: Vytvoření okna pro vyhledávání

Model shromažďuje počáteční sadu potenciálních zdrojů pomocí:

• vektorové vkládání

• vyhledávací API

• prohlížeče

• interní znalostní grafy

• předem vycvičená webová data

• vyhledávání pomocí více vyhledávačů

• paměť předchozích interakcí

Toto je nejširší fáze, ve které je většina webových stránek okamžitě odfiltrována.

Pozorování: Silné SEO ≠ silné vyhledávání. Modely často vybírají stránky s průměrným SEO, ale silnou sémantickou strukturou.

Fáze 2: Filtrování důkazů

Jakmile jsou zdroje vyhledány, modely okamžitě eliminují ty, které postrádají:

• strukturální přehlednost

• faktická přesnost

• signály důvěryhodného autorství

• konzistentní branding

• správné definice entit

• aktuální informace

V této fázi bylo v našem datovém souboru vyřazeno ~60–80 % způsobilých stránek.

Co je zde největším zabijákem? Nekonzistentní nebo protichůdné skutečnosti v rámci vlastního ekosystému značky.

Fáze 3: Vážení důvěryhodnosti

LLM aplikují na zbývající zdroje několik heuristik důvěryhodnosti.

Identifikovali jsme sedm primárních signálů používaných napříč vyhledávači:

1. Důvěryhodnost entity

Jasnost toho, co značka je, dělá a znamená.

2. Konzistence napříč webem

Fakta musí být shodná na všech platformách (web, LinkedIn, G2, Wikipedia, Crunchbase atd.).

3. Původ a autorství

Ověření autoři, transparentnost a důvěryhodná metadata.

4. Aktuálnost

Modely výrazně snižují hodnocení zastaralých a neudržovaných stránek.

5. Historie citací

Pokud vás vyhledávače citovaly již dříve, je pravděpodobnější, že vás ocitují znovu.

6. Výhoda prvního zdroje

Originální výzkum, data nebo primární fakta jsou velmi upřednostňovány.

7. Kvalita strukturovaných dat

Konzistentní schéma, kanonické URL adresy a čisté značky.

Stránky s více signály důvěryhodnosti dosahovaly konzistentně lepších výsledků než stránky s tradiční silou SEO.

Fáze 4: Kontextové mapování

Model kontroluje, zda váš obsah:

• odpovídá záměru

• soulad s entitou

• podporuje řetězec uvažování

• přispívá jedinečným pohledem

• vyhýbá se redundanci

• vyjasňuje nejednoznačnost

V této fázi model začíná vytvářet „mentální mapu“:

• kdo jste

• jak zapadáte do dané kategorie

• jakou roli hrajete v odpovědi

• zda přidáváte nebo opakujete informace

Pokud váš obsah nepřináší novou hodnotu, je vyloučen.

Fáze 5: Rozhodnutí o zařazení do syntézy

Nakonec model rozhodne:

• které zdroje citovat

• na které odkazovat implicitně

• které použít pro hlubší uvažování

• které zcela vyloučit

Tato fáze je nemilosrdně selektivní.

Obvykle pouze 3–10 zdrojů přežije dostatečně dlouho, aby ovlivnilo konečnou odpověď – i když model na začátku vyhledal více než 200 zdrojů.

Generativní odpověď je sestavena z vítězů tohoto výběru.

Část 2: Sedm základních chování, která jsme pozorovali napříč modely

Z 12 000 testovacích dotazů napříč více než 100 značkami se opakovaně objevovaly následující vzorce.

Chování 1: Modely upřednostňují „kanonické stránky“ před blogovými příspěvky

Ve všech vyhledávačích AI důsledně upřednostňovala:

• O stránkách

• Stránky s definicemi produktů

• Stránky s referencemi funkcí

• Oficiální dokumentace

• Často kladené otázky

• Ceny

• Dokumentace API

Tyto byly považovány za spolehlivé artefakty „zdroje pravdy“.

Blogové příspěvky dosahovaly lepších výsledků pouze v případě, že:

• obsahovaly výzkum z prvních zdrojů

• obsahovaly strukturované seznamy

• objasňovaly definice

• poskytli praktické rámce

V ostatních případech je kanonické stránky předčily v poměru 3:1.

Chování 2: Vyhledávače důvěřují značkám s menším počtem kvalitnějších stránek

Velké webové stránky často dosahovaly horších výsledků, protože:

• obsah byl v rozporu se starším obsahem

• zastaralé stránky podpory byly stále v žebříčku

• fakta se v průběhu času změnila

• změnily se názvy produktů

• starší články snižovaly srozumitelnost

Malé, dobře strukturované weby dosahovaly výrazně lepších výsledků.

Chování 3: Aktualita je překvapivě silným indikátorem

Vyhledávače okamžitě snižují hodnocení:

• zastaralé statistiky

• zastaralé definice

• staré popisy produktů

• nezměněné stránky

• nesoulad verzí

Aktualizace jedné kanonické stránky s fakty zvýšila zařazení do generativních odpovědí během 72 hodin v našich testech.

Chování 4: Modely preferují značky se silnou entitou

Značky s:

• stránka Wikipedie

• entita Wikidata

• konzistentní schéma

• odpovídající popisy napříč webem

• jednotná definice značky

byly vybírány mnohem častěji.

Modely interpretují konzistenci = důvěru.

Chování 5: Modely jsou zaujaté vůči primárním zdrojům

Vyhledávače upřednostňují:

• originální studie

• vlastní data

• průzkumy

• benchmarky

• bílé knihy

• dokumentace z prvotních zdrojů

Pokud publikujete originální data:

Stanete se referencí. Konkurenti se stanou deriváty.

Chování 6: Vícemodální srozumitelnost ovlivňuje výběr

Modely stále častěji vybírají zdroje, jejichž vizuální prvky mohou být:

• pochopené

• extrahované

• popsané

• ověřené

Screenshoty a videa produktů jsou důležité. Čistá vizuální stránka byla důležitá v 40 % případů výběru.

Chování 7: Vyhledávače nemilosrdně penalizují nejednoznačnost

Nejrychlejší způsob, jak být vyloučen:

• nejednotné názvy produktů

• nejasné hodnotové nabídky

• překrývající se definice kategorií

• nejasné umístění

• více možných interpretací

AI se vyhýbá zdrojům, které vyvolávají zmatek.

Část 3: 12 nejdůležitějších signálů při výběru zdrojů (seřazeno podle pozorovaného dopadu)

Od nejvyššího dopadu k nejnižšímu.

1. Jasnost entity

2. Konzistence faktů napříč webem

3. Aktuálnost

4. Hodnota primárního zdroje

5. Formátování strukturovaného obsahu

6. Stabilita kanonické definice

7. Čisté vyhledávání (prohledatelnost + rychlost načítání)

8. Důvěryhodné autorství

9. Vysoce kvalitní zpětné odkazy (graf autority)

10. Multimodální sladění

11. Správné zařazení do kategorie

12. Minimální nejednoznačnost

To jsou nové „faktory ovlivňující hodnocení“.

Část 4: Proč se některé značky objevují ve všech vyhledávačích (a jiné v žádném)

Ze více než 100 značek několik z nich trvale dominovalo:

• Zmatek

• Claude

• ChatGPT

• SGE

• Bing

• Brave

• You.com

Proč?

Protože tyto značky měly:

• konzistentní grafy entit

• křišťálově jasné definice

• silné kanonické uzly

• originální data

• stránky produktů se stabilními fakty

• jednotné umístění

• žádné protichůdné tvrzení

• přesné profily třetích stran

• dlouhodobá faktická stabilita

Viditelnost nezávislá na vyhledávači vychází ze spolehlivosti, nikoli z rozsahu.

Část 5: Jak optimalizovat výběr zdroje (praktická metoda GEO)

Níže je uvedena metoda, která vzešla ze všech výzkumů.

Krok 1: Vytvořte kanonické stránky s fakty

Definujte:

• kdo jste

• co děláte

• jak pracujete

• co nejste

• názvy a definice produktů

Tyto stránky musí být pravidelně aktualizovány.

Krok 2: Omezte vnitřní rozpory

Audit:

• názvy produktů

• popisy

• funkce

• tvrzení

Vyhledávače tvrdě penalizují nekonzistentnost.

Krok 3: Publikujte informace z prvotních zdrojů

Příklady:

• původní statistiky

• roční benchmarky odvětví

• výkonnostní zprávy

• technické analýzy

• studie chování uživatelů

• přehledy kategorií

To výrazně zlepšuje začlenění AI.

Krok 4: Posílení profilů entit

Aktualizace:

• Wikidata

• Znalostní graf

• LinkedIn

• Crunchbase

• GitHub

• G2

• sociální biografie

• schéma značek

Modely AI je spojují do grafu důvěryhodnosti.

Krok 5: Strukturovat vše

Použití:

• odrážky

• krátké odstavce

• nadpisy H2/H3/H4

• definice

• seznamy

• srovnání

• moduly otázek a odpovědí

LLM přímo analyzují vaši strukturu.

Krok 6: Obnovujte klíčové stránky každý měsíc

Aktualita koreluje s:

• zařazení

• přesnost

• váha důvěryhodnosti

• syntéza pravděpodobnost

Zastaralé stránky klesají.

Krok 7: Vytvořte přehledné srovnávací stránky

Modely milují:

• výhody a nevýhody

• rozbor funkcí

• transparentní omezení

• srovnání přehlednost

Obsah vhodný pro srovnání získává více citací.

Krok 8: Opravte nepřesnosti AI

Odesílejte opravy včas.

Modely se rychle aktualizují, když jsou podníceny.

Část 6: Budoucnost výběru zdrojů (předpovědi na období 2026–2030)

Na základě chování pozorovaného v letech 2024–2025 jsou tyto trendy jisté:

1. Grafy důvěryhodnosti se stanou formálními systémy hodnocení

Modely budou udržovat vlastní skóre důvěryhodnosti.

2. Obsah z prvotních zdrojů se stane povinným

Vyhledávače přestanou citovat odvozený obsah.

3. Entitami řízené vyhledávání nahradí klíčovými slovy řízené vyhledávání

Entity > klíčová slova.

4. Podpisy původu (C2PA) se stanou povinnými

Nepodepsaný obsah bude mít nižší hodnocení.

5. Vybírání multimodálních zdrojů dospívá

Obrázky, videa a grafy se stanou prvotřídními důkazy.

6. Agenti budou autonomně ověřovat tvrzení

Prohlížeči budou vaše tvrzení dvakrát kontrolovat.

7. Výběr zdrojů se stane soutěží v jasnosti

Nejasnost se stává fatální.

Závěr: GEO není o hodnocení – je o výběru

Generativní vyhledávače neřadí stránky podle hodnocení. Vybírají zdroje, které zahrnou do řetězce uvažování.

Náš výzkum ukazuje, že výběr zdroje závisí na:

• srozumitelnost

• struktura

• faktická stabilita

• sladění entit

• originální vhled

• aktuálnost

• konzistence

• původ

Značky, které se objevují v generativních odpovědích, nejsou ty s nejlepším SEO. Jsou to ty, které se stávají nejbezpečnějšími, nejjasnějšími a nejautoritativnějšími vstupy pro uvažování AI.

GEO je proces, jak se stát tímto důvěryhodným vstupem.