Metodický pokyn pro blogový článek z hlediska optimalizace pro SEO, GEO, AIO
Vzorový článek 1 Vzorový článek 2 Vzorový článek 3
Hlavní téma článku
Blogový článek píšeme vždy výhradně na informační dotazy, které mají alespoň minimální, námi požadovanou hledanost. Na téma SEO je to min. 20 měsíčně.
✓ Měsíční hledanost 20+ na Googlu
✓ Korelace a afinita s byznysem (SEO)
✓ Informační dotaz
✘ Transakční dotaz
Hlavní nadpis H1
✓ Může být rozšířen o info, co se v článku dozvíme (Co je SEO: jak se dělá optimalizace pro vyhledávače)
✓ V sémantice HTML používáme H1 - vždy mít ošetřené na straně redakčního systému.
Answer-first / Perex - děláme až na závěr
• Pozice: Blok musí následovat ihned po hlavním nadpisu (H1) nebo stručném úvodu, ideálně „nad ohybem“ (above the fold).
• Délka: Ideální rozsah je 40–80 slov. Některé studie uvádějí jako „sweet spot“ pro citace v úryvcích 40–60 slov.
• Struktura: Blok by měl mít formu „Odpověď → Kontext → Důkaz“.
2. Obsahové parametry (Jak psát pro stroje)
Aby AI model vyhodnotil tento blok jako nejlepší pro syntézu, musí splňovat následující kritéria:
• Absence „omáčky“ (No Fluff): Vyhněte se vágním marketingovým úvodům (např. „V dnešním dynamickém světě...“). Odpovězte na otázku hned v první větě.
• Vysoká hustota faktů (Fact-Density): Nahraďte obecná tvrzení konkrétními daty. Místo „je to rychlé“ napište „proces trvá 3–6 měsíců“.
• Informační zisk (Information Gain): Blok musí obsahovat unikátní statistiku, originální vhled nebo vlastní data, která AI nenajde u konkurence.
• Názvosloví entit: Jasně pojmenujte koncepty, nástroje a lidi. AI lépe chápe text, kde jsou vztahy mezi entitami explicitně definovány (např. „Produkt X je typem řešení Y“).
• Konverzační modifikátory: Používejte přirozený jazyk a modifikátory, které lidé používají v AI promptech (např. „nejlepší“, „nejlevnější“, „snadno použitelný“).
3. Technické a stylistické požadavky
• Srozumitelnost (Fluency): Pište v krátkých, jasných větách. Cílová úroveň čitelnosti by měla odpovídat 8. až 11. třídě základní školy, což AI modely preferují pro snadnou syntézu.
• Samostatnost (Self-Containment): Odpověď musí dávat smysl i po vyjmutí z kontextu celého článku.
• Využití High-Impact prvků:
◦ Statistiky: Přidání číselných údajů zvyšuje šanci na citaci.
◦ Citace zdrojů: Pokud je to možné, uveďte v bloku odkaz na autoritativní studii či primární zdroj.
• Formátování pro extrakci: Pokud je odpověď procedurální, použijte v tomto bloku krátký číslovaný seznam nebo odrážky, které AI modely pro shrnutí milují.
Osnova článku
1. Fáze: Sběr témat a analýza záměru (Intent Mining)
Témata nezískáváte z objemu hledanosti klíčových slov, ale z reálných konverzací a dotazů.
• Mapování promptů napříč trychtýřem: Shromážděte dotazy z hovorů se zákazníky, prodejních týmů a sociálního naslouchání (např. Reddit, Quora). Rozdělte je podle fáze nákupní cesty: Povědomí (Co je...), Zvažování (Nejlepší řešení pro...) a Rozhodnutí (Srovnání X vs Y).
• Analýza citačních mezer: Zjistěte, jaká témata u vaší konkurence AI modely aktuálně citují. Najděte 20 citačních shluků, které vám chybí, a zahrňte je do plánu.
• Využití PAA (People Also Ask): Použijte nástroje jako AlsoAsked pro identifikaci kaskád dotazů – otázek, které lidé kladou po té úvodní.
2. Fáze: Tvar a formátování podtémat (Topic Engineering)
Témata v osnově musí mít specifický tvar, aby byla „strojově čitelná“.
• Otázková forma nadpisů: Nadpisy H2 a H3 formulujte jako přímé otázky, které zrcadlí uživatelské prompty (např. „Jak snížit náklady na X?“ místo „Úspora nákladů“).
• Konverzační modifikátory: Do podtémat zahrňte slova, která lidé v AI chatech používají: „nejlepší“, „srovnání“, „proč“, „jak na to“.
• Entitní ukotvení: Pro každou stránku definujte jednu primární entitu a 3–6 podpůrných entit (souvisejících konceptů, značek či osob), které propojíte v rámci osnovy.
3. Fáze: Sestavení struktury osnovy
Počet podtémat závisí na komplexnosti dotazu, ale osnova by měla následovat tento „GEO blueprint“:
1. H1 + Úvodní definice: Přímá odpověď (Answer-First) hned v úvodu.
2. H2 Sekce s fakty: Tabulky, krokové seznamy nebo porovnání.
3. H2 Statistický/Expertní blok: Sekce vyhrazená pro unikátní data či citace odborníků.
4. H2 FAQ Cluster: Shluk 3–10 mini-otázek a odpovědí integrovaných do těla článku.
5. Závěrečné shrnutí (TL;DR): Stručný souhrn klíčových bodů pro rychlou extrakci modelem.
4. Fáze: Odvození rozsahu článku
Rozsah článku v GEO není dán libovůlí, ale hustotou informačního zisku a pokrytím entit.
• Minimální informační standard: Pro komplexní témata a vybudování autority se doporučuje rozsah přesahující 1 500 slov. Velmi hluboké „cornerstone“ průvodce mohou mít i přes 3 000 slov.
• Hustota odpovědí (Answer Nugget Density): Na každých 1 000 slov textu byste měli mít alespoň 6 přímých odpovědí (v rozsahu 1–3 vět). Pokud má osnova 12 podkapitol, článek by měl mít kolem 2 000 slov.
• Samoobsažnost: Každá sekce pod nadpisem H2/H3 by měla být samostatně pochopitelná a mít rozsah 150–300 slov, aby fungovala jako kvalitní „chunk“ (úsek) pro RAG systémy.
Doporučení pro praxi: Pokud osnova pokrývá pouze jednu specifickou otázku, postačí 500–800 slov s vysokou koncentrací faktů. Pokud ale chcete ovládnout celou niku, tvořte komplexní pilířové stránky, které AI asistent vyhodnotí jako nejúplnější zdroj informací na webu.
Obsah článku
✓ Obsah (seznam podkapitol článku) děláme pouze u velkých témat, aby se uživatelé mohli prokliknout na sekci, která je pro ně zajímavá
✓ Jednotlivé podkapitoly prolinkováváme na kotvu
✓ Naspis úrovně H2
✓ K článku si vytvoříme nebo vygenerujeme všechna témata a podtémata
Přínosný obsah s ohledem na záměr hledajícího Nadpis úrovně H2
Answer Nugget pod H2 Definice → Detail → Příklad Vizuální kotvy
Nadpis v GEO strategii neexistuje izolovaně; jeho hodnota je určena tím, co následuje bezprostředně pod ním.
• Okamžitá odpověď: Hned pod nadpisem uveďte přímou odpověď v rozsahu 1–3 vět (tzv. „Answer Nugget“).
• Struktura „Definice → Detail → Příklad“: Pod nadpisem postupujte od obecné jasné definice k technickým detailům a konkrétním datům.
• Vizuální kotvy: Pokud nadpis slibuje srovnání nebo kroky, měla by následovat tabulka, číslovaný seznam nebo odrážky, které AI modely preferují pro syntézu souhrnů.
Optimalizace pro klíčová slova a entity
Zatímco tradiční SEO se zaměřuje na hustotu slov, GEO se zaměřuje na jasnost entit.
• Deskriptivnost: Nadpisy musí být věcné a popisné, nikoliv „kreativní“ nebo neurčité. AI musí z nadpisu okamžitě poznat téma sekce.
• Sémantická bohatost: Do nadpisů přirozeně vkládejte hlavní a sémanticky související klíčová slova.
• Pojmenování entit: V nadpisech explicitně uvádějte názvy značek, nástrojů, osob nebo specifických konceptů, aby je AI mohla snadno propojit ve svém grafu znalostí.
FAQ - často kladené otázky
1. Rešerše a výběr otázek
Základem úspěšné GEO strategie je odpovídat na reálné potřeby uživatelů, nikoliv na uměle vytvořená klíčová slova.
• Zdroje dotazů: Využívejte data z klientské podpory, záznamy obchodních hovorů a sekce „People Also Ask“ (Lidé se také ptají).
• Komunitní platformy: Sledujte Reddit, Quora a oborová fóra, která jsou pro LLM (velké jazykové modely) primárním zdrojem tréninkových dat.
• Zacílení: Zaměřte se na long-tailové dotazy a otázky s vysokým nákupním záměrem (high-intent), které zrcadlí přirozený jazyk.
2. Konstrukce obsahu (Psaní pro lidi i stroje)
AI modely preferují obsah, který je snadno extrahovatelný a srozumitelný bez okolního kontextu.
• Konverzační tón: Formulujte otázky i odpovědi tak, jako byste mluvili s člověkem osobně.
• Metoda „Answer-First“: Začněte odpověď přímým vyjádřením hned v první větě. Vyhněte se marketingové „vatě“ a úvodním příběhům.
• Rozsah odpovědi: Ideální délka je 2 až 5 vět (přibližně 40–60 slov), což odpovídá formátu, který AI modely rády přebírají do svých souhrnů.
• Faktická hustota: Do odpovědí zahrňte konkrétní čísla, statistiky, názvy entit (nástroje, lidé, koncepty) nebo citace expertů.
• Samostatnost: Každá dvojice otázka–odpověď musí dávat smysl i po vyjmutí ze stránky.
3. Technická optimalizace a strukturovaná data
Bez technického označení může být i kvalitní FAQ pro AI neviditelné.
• Schema Markup: Implementujte schéma FAQPage ve formátu JSON-LD. Stránky s robustním schématem jsou pro AI až o 36 % srozumitelnější.
• Sémantické HTML: Otázky označujte nadpisy (H2 nebo H3) a odpovědi vkládejte přímo pod ně v čistém HTML kódu bez závislosti na JavaScriptu.
• Vizuální prvky: Pokud je to vhodné, použijte v odpovědích odrážky, číslované seznamy nebo srovnávací tabulky.
4. Strategické umístění a kvantita
FAQ by neměla být jen „izolovaná stránka“, ale součást informačního ekosystému webu.
• Umístění: Cílené FAQ vkládejte na konce klíčových článků a produktových stránek. Tím zvýšíte šanci na výběr vaší stránky jako zdroje pro doplňující otázky v AI chatu.
• Doporučený počet (Guideline):
◦ U stránek do 500 slov: 2–3 dotazy na stránce.
◦ U stránek nad 2000 slov: 7–10 dotazů na stránce.
• Aktualizace: Pravidelně (ideálně kvartálně) doplňujte nové otázky podle aktuálních trendů a dotazů uživatelů, aby obsah zůstal „čerstvý“ (Freshness signal).
Medailonek autora
1. Obsahové parametry (Budování autority)
• Specifikace odbornosti: Medailonek musí obsahovat konkrétní kvalifikace, certifikace a dosažené vzdělání relevantní k tématu.
• Doložitelná praxe: Uveďte počet let zkušeností v oboru, výčet významných projektů, publikací nebo uznávaných oborových ocenění.
• Demonstrace přímé zkušenosti (First-hand Experience): Autor by měl v textu zdůraznit svou praktickou zkušenost s danou problematikou, sdílet reálné výsledky nebo výzvy, kterým čelil.
• Absence anonymity: Je nutné se vyhnout používání pseudonymů; každý článek musí mít jasně přiřazeného autora s detailním biografickým textem.
2. Technická implementace (Strojová srozumitelnost)
• Implementace Person Schema: Každý medailonek musí být technicky podložen strukturovanými daty typu Person v formátu JSON-LD.
• Propojení entit (SameAs): V rámci schématu propojte entitu autora s jeho externími profily, jako je LinkedIn, Wikidata, nebo profil na Wikipedii, což AI pomáhá s jednoznačnou identifikací osoby v grafu znalostí.
• Granularita dat: Ve strukturovaných datech definujte specifické vlastnosti jako alumniOf (absolvované instituce) a knowsAbout (oblasti hluboké expertízy).
• Propojení s obsahem: Ujistěte se, že schéma článku (Article) obsahuje vlastnost author, která odkazuje na plně definovanou entitu autora.
3. Vizuální a strukturální pravidla na stránce
• Profilové stránky autora: Každý autor by měl mít na webu vlastní dedikovanou stránku s úplným životopisem, která slouží jako centrální uzel jeho autority.
• Klikatelnost a přístupnost: Odkaz na autora a jeho medailonek by měl být v článku viditelný, klikatelný a snadno přístupný pro AI crawlery.
• Aktualizace: Informace v medailonku a na profilové stránce musí být pravidelně aktualizovány, aby odrážely aktuální stav expertízy a splňovaly požadavek AI na čerstvost informací.
Shrnutí GEO přístupu: Zatímco v SEO stačilo uvést jméno, v GEO musíte AI modelu dokázat, že autor je skutečná a uznávaná entita, která disponuje hlubokou znalostí tématu, což modelům umožňuje s vysokou důvěrou citovat jeho tvrzení.
Zdroje ke článku
1. Výběr a kvalita zdrojů
AI modely upřednostňují informace, které lze sémanticky propojit s autoritativními uzly v jejich znalostní bázi.
• Prioritizace primárních zdrojů: Citujte přímo originální studie, vládní data (.gov), akademické práce (.edu) nebo zprávy od uznávaných výzkumných skupin namísto sekundárních článků.
• Autoritativní domény: Zaměřte se na zdroje s vysokou reputací v daném oboru (např. v medicíně PubMed, v technice dokumentace typu MDN nebo Python docs).
• Verifikovatelnost: Všechna tvrzení o značce nebo faktech musí být doložitelná nezávislými zdroji třetích stran, nikoliv pouze tiskovými zprávami firmy.
2. Forma a formát citování
GEO nevyžaduje striktní dodržování akademických norem (jako APA nebo MLA), ale vyžaduje strojovou čitelnost a transparentnost.
• In-line citace: Citace musí být umístěny přímo za větou nebo tvrzením, které dokládají.
• Formát indexů: Doporučuje se používat formát hranatých závorek s indexem (např.,), na které odkazuje seznam na konci.
• Viditelné a klikatelné URL: Zejména pro modely jako Perplexity je zásadní, aby citace obsahovaly přímé a funkční odkazy.
• Uvádění roku publikace: U externích zdrojů vždy uvádějte rok vydání, aby AI mohla vyhodnotit čerstvost a relevanci dat.
3. Konstrukce seznamu zdrojů na konci článku
Seznam na konci stránky by měl sloužit jako přehledná „mapa“ autority článku.
• Strukturovaný seznam: Používejte odrážky nebo číslovaný seznam.
• Kompletní reference: Každá položka by měla obsahovat název zdroje, autora (pokud je znám), rok a odkaz.
• Kontextualizace: Krátce uveďte spojení se zdrojem (např. „Data pocházejí z našeho vlastního výzkumu z roku 2024“).
4. Technická implementace (Schema Markup)
Aby AI modely seznamu zdrojů plně rozuměly, musí být podložen metadaty.
• Article a Organization Schema: Používejte vlastnost citation v rámci schématu Article pro propojení s externími autoritami.
• Vlastnost SameAs: U autorů a značek využívejte vlastnost sameAs pro odkazování na profily na Wikipedii, LinkedIn nebo Wikidata, což AI pomáhá s jednoznačnou identifikací.
5. Praktický checklist pro zdroje (GEO standard)
• [ ] Jsou citace vloženy in-line bezprostředně za faktickými tvrzeními?
• [ ] Obsahují citace konkrétní číselné údaje nebo statistiky?
• [ ] Jsou všechny odkazy v seznamu zdrojů funkční a směřují na primární dokument?
• [ ] Obsahuje seznam zdrojů rok publikace u každé položky?
• [ ] Je u článku uvedeno datum „Poslední aktualizace“ pro signalizaci čerstvosti?
Analogie: Pro AI model je seznam zdrojů v GEO článku jako seznam použité literatury v odborné rešerši. Model nehodnotí váš text jen podle toho, jak je napsaný, ale podle toho, o jak silné pilíře (zdroje) se opírá. Bez citací je vaše informace pro AI jen „nepodložené tvrzení“, které se bojí citovat, aby se vyhnulo halucinacím.
Očištění HTML od balastu
Pročistit HTML od externího nepořádku.
Formátování obsahu do UI kitu
Na pročištěný HTML aplikujeme CSS.