Domů / Slovník pojmů / AEO (Answer Engine Optimization)

AEO (Answer Engine Optimization)

AEO (Answer Engine Optimization): Průvodce optimalizací pro AI odpovědi

Víte, jak se liší SEO (optimalizace pro vyhledávače) od AEO (optimalizace pro odpovědní enginy)? Zatímco SEO se zaměřuje na to, aby vaše stránky byly viditelné ve výsledcích vyhledávání, AEO jde dál – cílem je, aby váš obsah byl přímo použit jako odpověď v AI generovaných výsledcích (např. v Google AI Overviews, Perplexity, Bing Chat nebo ChatGPT s prohlížením webu).

V tomto článku si vysvětlíme:
  • Co je AEO a proč je důležité?
  • Jak se liší od SEO, AIO a GEO?
  • Jak vytvořit obsah, který AI enginy budou citovat?
  • Praktické tipy a příklady pro optimalizaci
🔍

Základní principy AEO

(Pochopení nové éry vyhledávání)

Získejte přehled o tom, jak umělá inteligence mění svět vyhledávání a proč už klasické SEO nestačí.

  • ✔ Co je AEO? Strategie zaměřená na to, aby AI modely (ChatGPT, Perplexity) vybraly váš web jako primární zdroj pro svou odpověď.
  • ✔ Proč je to důležité? Uživatelé chtějí okamžitou odpověď. Pokud vás AI necituje, ztrácíte kontakt s moderním uživatelem.
  • ✔ Cíl AEO: Nebýt jen jedním z mnoha odkazů, ale stát se autoritativním zdrojem, na kterém AI staví svou argumentaci.

1. Co je AEO (Answer Engine Optimization)?

AEO je strategie, která se zaměřuje na optimalizaci obsahu tak, aby ho AI enginy (jako Google AI Overviews, Perplexity nebo ChatGPT) používaly jako přímou odpověď na uživatelské dotazy.

Proč je AEO důležité?

  • Tradiční SEO: Soustředí se na pozice (např. 1. místo v Google).
  • AEO: Snaží se, aby byl obsah přímo citován v AI generovaných odpovědích.

Příklad: Uživatel se zeptá: "Jak dlouho trvá uvařit rýži?" SEO: Vaše stránka se objeví mezi prvními výsledky. AEO: Vaše odpověď se objeví přímo v AI generovaném výsledku s odkazem na váš web.

🔹 Cíl AEO: Nebýt jen nalezen, ale být citován jako autoritativní zdroj.

2. Jak se AEO liší od SEO, AIO a GEO?

Termín Zaměření Cíl
SEO Vyhledávače (Google, Seznam) Zvýšit viditelnost v seznamech odkazů
AIO AI enginy Zlepšit srozumitelnost pro algoritmy AI
GEO Generativní enginy Zvýšit šanci na použití jako zdroj pro generování
AEO Přímé odpovědi v AI Být citován jako primární zdroj v AI odpovědi

🔹 AEO je nejpokročilejší forma optimalizace – kombinuje SEO, AIO a GEO, ale klade důraz na to, aby byl obsah použit jako přímá odpověď.

3. Kde se AEO uplatňuje?

AEO je důležité pro platformy, které generují odpovědi pomocí AI a citují zdroje:

  • Google AI Overviews: Zobrazuje AI odpovědi nad tradičními výsledky.
  • Perplexity.ai: Vyhledávač, který staví odpovědi na citacích z webu.
  • Bing Chat (Microsoft Copilot): AI chatbot citující zdroje v reálném čase.
  • ChatGPT s prohlížením webu: Dokáže prohledávat web a odkazovat na kvalitní články.
✍️

Obsah pro AEO

(Strategie tvorby odpovědí)

Jak psát tak, aby vás AI milovala a citovala jako experta:

  • ✔ Struktura "Odpověď na prvním místě": Nejdůležitější informaci dejte hned na začátek sekce (40–80 slov).
  • ✔ Používejte "Answer Nuggets": Vkládejte krátké, věcné fakty a statistiky, které AI snadno extrahuje.
  • ✔ Autorita (E-E-A-T): Odkazujte na vědecké studie a uznávané kapacity v oboru.

4. Praktické tipy pro AEO optimalizaci

1. Vytvářejte "citovatelné" odpovědi

Pište stručně a jasně – AI enginy preferují přímé odpovědi (1–2 věty). Používejte čísla a statistiky.

  • ❌ Špatně: "Existuje mnoho způsobů, jak zlepšit spánek. Někteří lidé pijí bylinkové čaje, jiní cvičí jógu."
  • ✅ Správně (AEO-friendly): "Podle studie z Harvard Medical School (2023) pomáhá pravidelný spánkový režim zlepšit kvalitu spánku o 30 %."

2. Využívejte strukturovaná data (Schema Markup)

Schema Markup pomáhá AI enginům lépe pochopit obsah vaší stránky. Doporučujeme implementovat:

  • FAQPage: Pro otázky a odpovědi.
  • HowTo: Pro postupy a návody.
  • Recipe: Pro recepty (ingredience, čas vaření).

3. Optimalizujte pro konkrétní dotazy

AI často odpovídá na otázky "Jak?", "Proč?", "Kolik?". Vytvářejte obsah přímo ve formě FAQ a používejte dlouhoocasá (long-tail) klíčová slova.

⚙️

Technická připravenost

(Rychlost a srozumitelnost)

AI modely musí váš web nejen snadno přečíst, ale musí mu také věřit.

  • ✔ Mobilní přívětivost: AI preferuje weby, které jsou perfektně optimalizované pro mobily.
  • ✔ Rychlost načítání: Pomalé weby mají nižší šanci na citování.
  • ✔ Schema Markup: Použijte JSON-LD k definování vztahů mezi daty na webu.

5. Závěr: AEO je budoucnost vyhledávání

AEO (Answer Engine Optimization) není jen další buzzword – je to evoluce SEO pro éru AI. Budoucnost vyhledávání patří umělé inteligenci a AEO je klíčem k tomu, abyste v ní uspěli.

Hlavní takeaways:

  • Cílem AEO není jen viditelnost, ale citace jako autoritativní zdroj.
  • AI preferuje strukturovaný, věcný a aktuální obsah.
  • Optimalizujte své stávající články přidáním FAQ sekcí a konkrétních dat.

Zdroje

    1. Ahrefs (2024). GEO is Just SEO: What You Need to Know About Generative Engine Optimization.
    2. Search Engine Land (2024). How to Implement Generative Engine Optimization (GEO) Strategies.
    3. OpenAI (2024). Introducing Deep Research: A New Way to Explore and Understand Information.Aggarwal, P., Murahari, V., Rajpurohit, T., Kalyan, A., Narasimhan, K., & Deshpande, A. (2024). GEO: Generative Engine Optimization. In Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD ’24), Barcelona, Spain.
    4. Martin, S. (2026). Answer Engine Optimization: The Executive Guide to Building AI-Discoverable Brand Authority. PRHow Marketing Research Annual 2026, Vol. 1..
    1. Gao, Y., Xiong, Y., Gao, X., Jia, K., Pan, J., Bi, Y., ... & Wang, H. (2024). Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey. arXiv preprint arXiv:2312.10997..
    2. Rawte, V., Rossi, R., Dernoncourt, F., & Lipka, N. (2024). Document Attribution: Examining Citation Relationships using Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2404.04631..
    3. Lei, Y., He, S., Li, A., & Yates, A. (2025). Making Large Language Models Efficient Dense Retrievers. arXiv preprint arXiv:2501.03636..
    4. Allert, D. (2025). ON THE ORG OF SCHEMA BY MEANS OF ARTIFICIAL SELECTION. Blekinge Institute of Technology, Faculty of Computer Science..
    5. Cong, Y., Saha, P., Akash, Wang, C., & Chang, K. C. C. (2025). Query Optimization for Parametric Knowledge Refinement in Retrieval-Augmented Large Language Models. arXiv preprint arXiv:2501.09186..
    6. Es, S., James, J., Espinosa-Anke, L., & Schockaert, S. (2025). Ragas: Automated Evaluation of Retrieval Augmented Generation. arXiv preprint arXiv:2309.15217v2..
    7. Rathee, M., MacAvaney, S., & Anand, A. (2025). Guiding Retrieval using LLM-based Listwise Rankers. arXiv preprint arXiv:2501.09186v1..
    8. Tang, Y., Fan, Y., Yu, C., Yang, T., Zhao, Y., & Hu, X. (2025). StealthRank: LLM Ranking Manipulation via Stealthy Prompt Optimization. arXiv preprint arXiv:2504.05804v1..
    9. Huang, S., Yang, K., Qi, S., & Wang, R. (2024). When large language model meets optimization. Swarm and Evolutionary Computation, 90, 101663..
    10. Jin, B., Yoon, J., Qin, Z., Wang, Z., Xiong, W., Meng, Y., ... & Arik, S. O. (2025). LLM Alignment as Retriever Optimization: An Information Retrieval Perspective. arXiv preprint arXiv:2502.03699..
    11. Sharma, A., & Dhiman, P. (2025). The Impact of AI-Powered Search on SEO: The Emergence of Answer Engine Optimization. Unpublished Research Paper..
    12. Ziems, N., Yu, W., Zhang, Z., & Jiang, M. (2023). Large Language Models are Built-in Autoregressive Search Engines. arXiv preprint arXiv:2305.09612..
    13. Ma, X., Gong, Y., He, P., Zhao, H., & Duan, N. (2023). Query rewriting for retrieval-augmented large language models. arXiv preprint arXiv:2305.14283..
    14. Yu, W., Iter, D., Wang, S., Xu, Y., Ju, M., Sanyal, S., ... & Jiang, M. (2022). Generate rather than retrieve: Large language models are strong context generators. arXiv preprint arXiv:2209.10063..
    15. Shao, Z., Gong, Y., Shen, Y., Huang, M., Duan, N., & Chen, W. (2023). Enhancing retrieval-augmented large language models with iterative retrieval-generation synergy. arXiv preprint arXiv:2305.15294..
    16. Jiang, Z., Xu, F. F., Gao, L., Sun, Z., Liu, Q., Dwivedi-Yu, J., ... & Neubig, G. (2023). Active retrieval augmented generation. arXiv preprint arXiv:2305.06983..
    17. Asai, A., Wu, Z., Wang, Y., Sil, A., & Hajishirzi, H. (2023). Self-RAG: Learning to retrieve, generate, and critique through self-reflection. arXiv preprint arXiv:2310.11511..
    18. Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., ... & Kiela, D. (2020). Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive NLP tasks. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33..
    19. Nakano, R., Hilton, J., Balaji, S. A., Wu, J., Ouyang, L., Kim, C., ... & Schulman, J. (2021). WebGPT: Browser-assisted question-answering with human feedback. arXiv preprint arXiv:2112.09332..
    20. Shuster, K., Xu, J., Komeili, M., Ju, D., Smith, E. M., Roller, S., ... & Weston, J. (2022). BlenderBot 3: a deployed conversational agent that continually learns to responsibly engage. arXiv preprint arXiv:2208.03188..
    21. Thoppilan, R., De Freitas, D., Hall, J., Shazeer, N. M., Kulshreshtha, A., Cheng, H. T., ... & Le, Q. (2022). LaMDA: Language Models for Dialog Applications. arXiv preprint arXiv:2201.08239..
    22. Zhou, C., Liu, P., Xu, P., Iyer, S., Sun, J., Mao, Y., ... & Levy, O. (2023). LIMA: Less Is More for Alignment. arXiv preprint arXiv:2305.11206..
    23. Kumar, A., & Lakkaraju, H. (2024). Manipulating Large Language Models to Increase Product Visibility. arXiv preprint arXiv:2404.07981..
    24. Pfrommer, S., Bai, Y., Gautam, T., & Sojoudi, S. (2024). Ranking manipulation for conversational search engines. In Proceedings of the 2024 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP)..
    25. Otterly.AI. (2025). AI Search Monitoring Study: Analysis of 200,000 search prompts and 1,400,000 website contents cited in AI responses. Internal Research Report..
    26. Surfer. (2025). AI Citation Report 2025: Which Sources AI Overviews Trust Most Across Industries. AI Tracker Analysis (March - August 2025)..
    27. Seer Interactive. (2025). AIO Impact on Google CTR: September 2025 Update. Longitudinal Search Behavior Study..
    28. Ahrefs. (2025). An Analysis of AI Overview Brand Visibility Factors (75K Brands Studied). Brand Radar Data Analysis..

     

  • Struktura těchto zdrojů odráží kombinaci teoretického výzkumu (např. mechanismy RAG, surveys), experimentálního testování (GEO metody Aggarwala et al.) a tržních analýz (CTR studie Seer Interactive a Ahrefs), které společně definují disciplínu AEO.

Autor: Michal Binka Datum poslední úpravy: 9. 11. 2025

Co potřebujete najít?

Doporučujeme