Správa o stave optimalizácie LLM v roku 2025

Úvod

• Rok 2025 sa ukázal ako prelomový rok pre objavovanie obsahu poháňaného LLM. Veľké LLM všeobecného účelu (založené na cloude) zostávajú dominantné, ale zaznamenali sme aj prudký nárast špecializovaných modelov, LLM v zariadeniach a vertikálnych vyhľadávačov.

• Multimodálne funkcie – text, obrázky, video, dokonca aj UI + načítavanie údajov – sú teraz štandardom v mnohých špičkových vyhľadávačoch, čím sa zvyšuje latka pre bohatstvo obsahu, štruktúrované údaje a pripravenosť na rôzne formáty.

• Vyhľadávanie a objavovanie už nie je len o hodnotení, ale o odporúčaniach, dôveryhodnosti entít a strojovej čitateľnosti. Optimalizácia LLM (LLMO) dozrela do podoby komplexnej disciplíny kombinujúcej SEO, informačnú architektúru, schému, stratégiu entít a pripravenosť na AI.

• Open-source LLM demokratizovali prístup k vysokokvalitným nástrojom umelej inteligencie a údajom SEO, čím umožnili malým tímom vytvoriť si vlastné „SEO motory“.

• Víťazmi v roku 2025 budú značky, ktoré svoj obsah považujú za dátové aktíva: štruktúrované, overené, konzistentné z hľadiska entít a optimalizované pre viacero modelov – cloudové LLM, agenti v zariadeniach aj vertikálne motory.

1. Situácia v oblasti LLM v roku 2025 – aké modely a platformy dominovali

Typ modelu/platformy	Kľúčové silné stránky	Zistené slabé stránky / obmedzenia
Veľké cloudové LLM (GPT-4/4o, Gemini, Claude atď.)	Široké znalosti, hĺbka uvažovania, multimodálnosť (text + obrázok + rané video), bohatá syntéza a generovanie. Vynikajúce pre všeobecný obsah, plánovanie, stratégiu, pokrytie širokých tém.	Halucinácie stále predstavujú riziko, najmä v špecializovaných oblastiach. Niekedy príliš zovšeobecňujú; spoliehajú sa na obmedzenie trénovacích dát. Vysoká miera redundantných výstupov pri obsahu s veľkým objemom.
Vertikálne / špecializované / open-source LLM (napr. LLaMA, Mistral, Mixtral, Qwen, modely špecializovaných oblastí)	Efektívnosť, nákladová efektívnosť, ľahké doladenie, vysoký výkon pri dotazoch špecifických pre danú oblasť (napr. technické SEO, právo, financie), on-prem alebo lokálna kontrola. Nižšia halucinácia v úzkych oblastiach.	Užšia znalostná báza, obmedzená generalizácia mimo kľúčovej domény, obmedzená multimodálna podpora (video, komplexné médiá stále dobiehajú). Vyžadujú starostlivé ladenie a údržbu údajov.
LLM na zariadení / Edge-AI modely (mobilné, stolové, vstavané)	Súkromie, personalizácia, nízka latencia, offline spracovanie, priama integrácia s kontextom/dátami používateľa. Vynikajúce pre filtrovanie na prvý pokus, personalizáciu na úrovni používateľa a lokálne vyhľadávanie.	Veľmi obmedzená hĺbka znalostí; závislosť od lokálnej cache alebo malého objemu údajov; obmedzené aktualizácie; slabšia globálna pamäť; potreba dobre štruktúrovaného, jednoznačného obsahu na analýzu.
Multimodálne / multiformátové motory	Rozumie a generuje text, obrázky, video, audio, UI – umožňuje bohatšie formáty obsahu, lepšie súhrny, indexovanie vizuálneho obsahu a širšie formáty SEO nad rámec obyčajného textu.	Sú zložitejšie na optimalizáciu, vyžadujú bohatšiu produkciu zdrojov (obrázky, video, schémy, metadáta), zvyšujú výrobné náklady, vyžadujú prísnejšie štandardy kvality a autenticity, aby sa zabránilo halucináciám alebo nesprávnym interpretáciám.

Záver: Rok 2025 už nebude svetom jediného modelu. Optimalizácia musí zohľadňovať ekosystém s viacerými modelmi a formátmi. Úspech si vyžaduje flexibilný, štruktúrovaný a mediálne diverzifikovaný obsah.

2. Kľúčové trendy a zmeny v optimalizácii LLM v tomto roku

🔹 Obsah vo viacerých formátoch sa stáva samozrejmosťou

• Stránky obsahujúce iba text zostávajú relevantné, ale AI motory čoraz viac očakávajú obrázky, diagramy, videá, vložené metadáta, štruktúrované schémy a alternatívne formáty.

• Značky, ktoré optimalizujú naprieč typmi médií, zaznamenali lepšiu viditeľnosť vo viacerých kanáloch (AI súhrny, vyhľadávanie na základe obrázkov, multimodálne prehľady, odpovede bohaté na videá).

🔹 Štruktúrované údaje + modelovanie entít = základná infraštruktúra SEO

• Značkovanie schém (JSON-LD), jasné pomenovanie entít, štruktúrované formáty údajov – tieto sa stali rovnako dôležité ako nadpisy a používanie kľúčových slov.

• Modely začali vo veľkej miere spoliehať na jasnosť entít, aby rozlíšili podobné značky alebo produkty – značky bez jasne štruktúrovaných metadát boli čoraz častejšie nesprávne priraďované alebo úplne vynechávané vo výstupoch umelej inteligencie.

🔹 Otvorené zdroje a interné modely demokratizujú prístup k dátam a umelej inteligencii

• Malé a stredné tímy sa čoraz viac spoliehajú na otvorené LLM na budovanie vlastnej infraštruktúry SEO/dátovej inteligencie – sledovanie pozícií, extrakcia entít, audity obsahu, analýza spätných odkazov, vlastné parsery SERP.

• Tým sa znižuje závislosť od drahých platforiem určených výlučne pre podniky a vyrovnávajú sa podmienky.

🔹 Umelá inteligencia v zariadeniach a s prioritou súkromia mení osobné vyhľadávanie

• LLM na zariadeniach (telefóny, asistenti integrovaní do operačného systému) začali ovplyvňovať vyhľadávanie skôr ako vyhľadávanie založené na cloude – to znamená, že obsah musí byť pripravený na lokálnu umelú inteligenciu (jasný, stručný, jednoznačný), aby prešiel týmto prvým kolom.

• Personalizácia, súkromie a kontext špecifický pre používateľa sú teraz faktorom, ktorý ovplyvňuje, či sa váš obsah vôbec zobrazí používateľovi.

🔹 Kontrola kvality obsahu, správa a etické používanie umelej inteligencie sú teraz základnými disciplínami

• S rastom generácie umelej inteligencie rastie aj riziko: halucinácie, dezinformácie, nesprávne pripisovanie, zmätok v značkách.

• Silné rámce zabezpečenia kvality kombinujúce ľudský dohľad, štruktúrované audity údajov, overovanie faktov a transparentnosť týkajúcu sa pomoci umelej inteligencie odlíšili renomované značky od ostatných.

• Etické postupy v oblasti obsahu umelej inteligencie sa stali signálom dôveryhodnosti značky, ktorý ovplyvňuje odporúčania a viditeľnosť založené na umelej inteligencii.

3. Ako bude vyzerať „dobrá“ optimalizácia LLM v roku 2025

V multi-modelovom svete má „optimalizovaný obsah“ tieto vlastnosti:

• ✅ Struktúra čitateľná pre stroje: schéma, JSON-LD, dobre formátované nadpisy, úvod s odpoveďou na prvom mieste, jasné entity.

• ✅ Pripravenosť na viacero formátov: text plus obrázky, infografiky, voliteľne video, HTML + metadáta + alternatívny text, optimalizované pre mobilné zariadenia.

• ✅ Vysoká faktická integrita a integrita citácií: presné údaje, správne pripisovanie, pravidelné aktualizácie, konsenzus odkazov, transparentnosť autorov.

• ✅ Jasnosť a konzistentnosť entít: rovnaké názvy značiek/produktov všade, konzistentné interné prepojenia, kanonizácia, odstránenie nejednoznačnosti v prípade potreby.

• ✅ Vstavaná segmentácia publika: verzie alebo vrstvy obsahu pre rôzne úrovne znalostí (začiatočník, stredne pokročilý, expert), rôzne zámery používateľov, rôzne prípady použitia.

• ✅ Kontrola kvality a správa: redakčný dohľad, kontrola ľudí + umelej inteligencie, etická kompatibilita, ohľad na súkromie, transparentnosť pri písaní s pomocou umelej inteligencie.

• ✅ Spätné odkazy a externý konsenzus: autoritatívne referencie, externé zmienky, nezávislé overenie – nevyhnutné pre dôveryhodnosť pri spotrebúvaní ľudskými používateľmi aj umelou inteligenciou.

Značky, ktoré spĺňajú tieto kritériá, sa tešia výrazne vyššej „odolnosti voči viditeľnosti“ – dosahujú dobré výsledky vo vyhľadávačoch, cloudových LLM, agentov na zariadeniach a vertikálnych AI enginoch.

4. Riziká a výzvy vo veľkom meradle

Napriek pokroku optimalizácia LLM v roku 2025 stále nesie značné riziko:

• ⚠️ Fragmentácia modelu – optimalizácia pre jeden model môže poškodiť výkon iných modelov. To, čo funguje pre cloudový LLM, môže zmätiť modely v zariadeniach a naopak.

• ⚠️ Produkčné náklady – vytváranie viacfunkčného, bohatého na schémy a vysoko kvalitného obsahu je náročné na zdroje (obrázky, video, metadáta, kontrola kvality, aktualizácia).

• ⚠️ Riziko halucinácií a dezinformácií – najmä v špecializovaných alebo technických oblastiach; neopatrný obsah podporovaný umelou inteligenciou stále šíri chyby.

• ⚠️ Zaťaženie údržbou údajov — štruktúrované údaje, stránky entít, externé citácie, znalostné grafy, to všetko si vyžaduje údržbu; neaktuálne informácie poškodzujú dôveryhodnosť.

• ⚠️ Konkurenčný zbrojný závod — keďže stále viac značiek prechádza na LLMO, priemerná latka sa zvyšuje; obsah nízkej kvality stráca prioritu.

5. Čo naznačujú údaje (interné a externé signály z roku 2025)

Na základe agregovaných prípadových štúdií od SEO tímov, marketingových auditov, sledovania citácií pomocou umelej inteligencie a výkonnostných kritérií v roku 2025:

• 🎯 Stránky optimalizované pre čitateľnosť LLM + štruktúrované údaje zaznamenali 30–60 % nárast výskytu v odpovediach generovaných umelou inteligenciou, súhrnných widgetoch a generatívnych prehľadoch v porovnaní s tradičným obsahom.

• 📈 Značky s obsahom vo viacerých formátoch (text + obrázok + schéma + často kladené otázky) mali vyššiu „multi-modelovú spomienku“ – zobrazovali sa konzistentne v rôznych LLM, agentúrach na zariadeniach a vertikálnych vyhľadávacích nástrojoch.

• 🔁 Skrátili sa cykly aktualizácie obsahu – vysoko výkonný obsah vyžadoval častejšie aktualizácie (pretože LLM rýchlo spracúvajú nové údaje), čo tlačilo tímy k neustálej aktualizácii pracovných postupov.

• 🔐 Otvorené LLM + interné informačné kanály výrazne znížili náklady – niektoré malé tímy nahradili drahé podnikové nástroje vlastnými systémami s otvoreným modelom, čím dosiahli 70–80 % podobných poznatkov za zlomok nákladov.

Tieto signály výrazne favorizujú investovanie do robustnej optimalizácie LLM namiesto čiastočných, jednorazových snáh.

6. Predpovede: Kam smeruje optimalizácia LLM v rokoch 2026–2027

• 🔥 Agentické vyhľadávače a AI agenti budú dominovať vo väčšine interakcií – čo znamená, že obsah typu „najskôr odpoveď, bohatý na dáta, orientovaný na úlohy“ bude prekonávať tradičný obsah založený na hodnotení.

• 🌍 Multimodálne a formátovo nezávislé indexovanie bude štandardom – vizuály, videá, audio, klipy UI a grafy budú indexovateľné a hodnotiteľné rovnako ako text.

• 🏠 Umelá inteligencia v zariadeniach a umelá inteligencia zameraná na ochranu súkromia budú filtrovať veľké časti vyhľadávacieho prevádzky skôr, ako sa dostanú do cloudu – lokálne SEO a lokálna optimalizácia umelej inteligencie budú dôležitejšie.

• 🧠 Vertikálne/doménovo špecifické LLM budú naberať na dôležitosti – špecializované modely pre špecifické oblasti (zdravie, právo, softvér, financie) budú odmeňovať veľmi presný obsah zohľadňujúci vertikálnu orientáciu.

• 📊 Analýza SEO v reálnom čase + kontrola kvality obsahu riadená umelou inteligenciou sa stanú štandardom – priebežné kontroly kvality a dôveryhodnosti obsahu (schéma, presnosť, zosúladenie entít) budú začlenené do pracovných postupov.

• 🤝 Hybridné SEO tímy (ľudia + umelá inteligencia) budú výkonnejšie ako čisto ľudské alebo čisto umelou inteligenciou riadené tímy – vyvažujú rozsah s úsudkom, kreativitou, etickým dodržiavaním predpisov a odbornými znalosťami v danej oblasti.

7. Strategické odporúčania pre marketingových špecialistov a SEO tímy

Ak chcete byť lídrom v roku 2026, mali by ste:

1. Považujte obsah za dátový majetok, nie len marketingový text.

2. Investujte do tvorby obsahu vo viacerých formátoch (text, obrázky, video, tabuľky údajov).

3. Vytvorte a udržiavajte štruktúrované údaje + identitu entít: schéma, stránky entít, kanonické názvy, konzistentné interné prepojenia.

4. Používajte open-source LLM na doplnenie – nie nahradenie – vašich SEO nástrojov.

5. Nastavte pracovné postupy zabezpečenia kvality s ohľadom na umelú inteligenciu, kombinujúc kontrolu redaktora s auditmi založenými na umelej inteligencii.

6. Vytvorte stále aktualizované kanály obsahu – LLM rýchlo spracúvajú a odkazujú na nové údaje.

7. Uprednostňujte transparentnosť, citácie, presnosť – pretože AI motory výrazne odmeňujú signály dôvery.

8. Optimalizujte pre viditeľnosť vo viacerých modeloch, nielen v jednom dominantnom vyhľadávači.

Záver

Rok 2025 znamená prechod SEO od algoritmickej optimalizácie k optimalizácii inteligencie.

Už nesúťažíme len s kľúčovými slovami a spätnými odkazmi. Teraz súťažíme s modelmi – ich trénovacími dátami, ich logickými strojmi, ich vyhľadávacími vrstvami, ich reprezentáciou vedomostí.

Značky, ktoré uspejú, sú tie, ktoré vnímajú svoj obsah nie ako statické webové stránky, ale ako živé dátové aktíva – štruktúrované, strojovo čitateľné, overené, bohaté na médiá a optimalizované pre rôznorodý ekosystém LLM, agentov a vertikálnych strojov.

Ak bolo SEO v roku 2010 o porážaní algoritmov, SEO v roku 2020 je o získavaní dôvery od inteligencie – umelej aj ľudskej.

Správa o optimalizácii LLM z roku 2025 nie je retrospektívou. Je to cestovná mapa. A cesta vpred patrí tým, ktorí budujú s ohľadom na rozsah, jasnosť, dôveryhodnosť – a inteligenciu.