GEO: ako sa značka dostane do odpovedí AI a ako to merať

Gabriel Tóth vedie agentúru New School Communications, ktorá je podľa jeho slov tretia najväčšia PR agentúra na Slovensku podľa tržieb a s veľkým náskokom prvá podľa počtu mediálnych výstupov. Keď sa ChatGPT spýtal, ktorá PR agentúra je na Slovensku najlepšia, jeho agentúra v odpovedi nebola. Ani tretia, ani desiata. Nula zmienok.

Týmto priznaním zakončil 7. októbra na Stratégie Fóre v Bratislave prednášku o GEO. Lepší úvod do témy si neviem predstaviť: značka môže robiť svoju prácu dobre a pre umelú inteligenciu napriek tomu neexistovať. V tomto článku zhrniem, čo z prednášky považujem za podstatné, a doplním to vlastnými dátami zo slovenských webov. Gabo Tóth je z PR, ja z performance, takže ho dopĺňam hlavne v meraní.

Čo je GEO a prečo to nie je len nové meno pre SEO

GEO (generative engine optimization) je snaha o to, aby vás jazykové modely spomínali a citovali vo svojich odpovediach. V brandži sa naň často odpovedá, že je to prezlečené SEO a stačí robiť dobré SEO. Gabo Tóth s tým nesúhlasí a dáta mu dávajú za pravdu.

SEO pritom zostáva základ. Google v dokumentácii k AI Overviews a AI Mode píše, že na zobrazenie v nich netreba nič navyše: stránka musí byť indexovaná a musí sa dať zobraziť vo vyhľadávaní so snippetom. To je však podmienka, nie záruka. Ahrefs v marci 2026 zistil, že len 38 % stránok citovaných v AI Overviews patrí zároveň do top 10 výsledkov na tú istú otázku. V júli 2025 to bolo 76 %. Časť poklesu pripisuje lepšiemu meraniu, časť tomu, že Google pri odpovedi rozloží otázku na viac súvisiacich vyhľadávaní.

Druhý dôvod je podstatnejší. Väčšina toho, z čoho AI čerpá, nie je váš web. Muck Rack v máji 2026 analyzoval viac než 25 miliónov odkazov z odpovedí ChatGPT, Claude a Gemini: 84 % citácií pochádza z earned media, teda zo zdrojov, za ktoré nikto neplatil, a samotná žurnalistika tvorí 27 %. Platený obsah, teda reklama a zaplatené články, tvorí len 0,3 %. PR článok, ktorý si kúpite, vás teda do odpovede AI nedostane, presne ako hovoril Gabo Tóth.

Koľko trafficu z AI naozaj prichádza

Na prednáške zaznelo, že traffic z AI je dnes pod percentom, ale konvertuje omnoho lepšie. Overil som si to na GA4 property, ku ktorým mám prístup: 30 slovenských webov z rôznych odvetví, september 2026, vstavaný kanál AI Assistant.

Prvá polovica sedí. Medián je 0,23 % relácií. Najvyšší podiel bol 1,1 % a 28 z 30 webov je pod pol percentom.

Pri konverziách je obraz opatrnejší. Porovnal som, ako často skončí konverziou návšteva z AI a ako často návšteva z organického vyhľadávania v Google. Zobral som len 19 webov, ktoré mali za 3. štvrťrok aspoň 100 návštev z AI, pri menšom počte by rozhodovala náhoda. Ako konverziu som rátal key events, teda akcie, ktoré si web v GA4 sám označil za dôležité.

Na typickom webe vyšla návšteva z AI len o 9 % lepšie. Ak 100 návštev z Google prinieslo 10 konverzií, rovnaký počet návštev z AI ich priniesol zhruba 11. AI vyhrala na 11 z 19 webov, na zvyšných 8 prehrala. Rozdiely medzi webmi sú pritom obrovské: na jednom konvertovala návšteva z AI na tretinu, na inom 10-krát lepšie. Podiel návštev, pri ktorých sa človek na webe naozaj zdržal (engagement rate), je pri oboch zdrojoch prakticky rovnaký. Traffic z AI teda nekonvertuje omnoho lepšie, ale trochu lepšie a veľmi nevyrovnane.

Zahraničné štúdie sa rozchádzajú rovnako. Semrush uvádza, že návšteva z AI má 4,4-krát väčšiu hodnotu než návšteva z vyhľadávania. Siege Media na 78 weboch namerala v mediáne o 26 % lepší výsledok a pri e-shopoch prakticky žiadny rozdiel. Moje čísla sú bližšie k Siege Media.

Dve výhrady. Key events nie sú na každom webe to isté, niekde je to objednávka, inde vyplnený formulár. A návštevy z aplikácií asistentov chodia často bez referrera, takže padnú do Direct. Skutočný podiel je teda vyšší, než ukazuje GA4, len nikto nevie o koľko.

Používanie AI pritom rastie rýchlejšie, než sa na konferencii odhadovalo. V diskusii padol odhad, že AI denne používa okolo percenta ľudí. Prieskum MML-TGI agentúry Median uvádza za 1. štvrťrok 2026 533 tisíc ľudí, ktorí AI používajú denne, kým o rok skôr ich bolo 140 tisíc. Aktívnych používateľov je 2,7 milióna a ChatGPT používa 62 % z nich. Ľudia sa teda AI pýtajú často, len na weby z nej zatiaľ klikajú málo. Gabo Tóth to v diskusii pomenoval presne: kým to firmám začne nosiť veľké tržby, bude to ešte trvať.

Každý model odporúča niekoho iného

Tu je podľa mňa najužitočnejšia časť prednášky. Modely nefungujú rovnako a nedá sa optimalizovať na „AI“ ako celok.

Prvý rozdiel je medzi zmienkou a citáciou. Zmienka znamená, že vás model v odpovedi pomenuje. Citácia znamená, že na vás dá aj odkaz. Jedno bez druhého sa stáva bežne, preto ich treba merať zvlášť. Muck Rack uvádza, že ChatGPT dáva zdroje do 96 % odpovedí, ale v priemere len 5. Claude ich dáva len do 55 % odpovedí, zato v priemere 13.

Druhý rozdiel je v tom, koho odporúčajú. Gabo Tóth citoval štúdiu, podľa ktorej sa väčšina značiek objaví len v jednom modeli. Dohľadal som ju: ReSO prešlo audity 212 značiek a zo zhruba 66 tisíc značiek, ktoré nástroje spomenuli, sa 77 % objavilo len v jednom z troch (ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews). Je to analýza firmy, ktorá také audity predáva, ale rovnaký smer ukazujú aj ďalšie merania.

Na slovenských dátach to ukázala analýza, ktorú New School robila v lete o bratislavských developerských projektoch, 280 odpovedí ChatGPT, Claude a Google AI Overviews. Jeden projekt sa objavil v troch štvrtinách odpovedí, pri ďalších sa ChatGPT a Claude rozchádzali priepastne. Najzaujímavejšie bolo, odkiaľ čerpali AI Overviews: najčastejšie z portálu bratislavaliving.sk, v 69,8 % odpovedí. Gabo Tóth priznal, že ho ako PR-ista nemal ani v top 10 webov, ktorým sa venuje.

Ktorý model riešiť prvý, odporúčal Gabo Tóth vyberať podľa trafficu a publika. Na Slovensku jasne vedie ChatGPT, ale ak cielite na ľudí z marketingu, môže byť pre vás dôležitý aj Claude, hoci v celej populácii má malý podiel.

Kde AI číta: rebríčky, médiá a fóra

Keď má model o téme málo informácií, siahne po rebríčkoch a oceneniach. Gabo Tóth to ukázal na vlastnom prípade: pri otázke na marketingové agentúry čerpali modely najmä zo stránok asociácií a ocenení. Kto vyhral najviac cien, ten je v odpovedi. Jeho agentúra v asociácii zatiaľ nie je, takže v odpovedi nebola. Okrem rebríčkov patrí medzi silné zdroje Wikipédia a podľa Muck Rack aj Axios, ktorý je v ChatGPT medzi 3 najcitovanejšími doménami v 13 zo 17 odvetví.

Pri médiách sú dôležité tri veci. AI uprednostňuje čerstvé články: viac než polovica citovaných novinárskych textov je mladšia ako rok. Médium musí AI roboty pustiť, inak sa k článku nedostanú; ktoré slovenské weby ich blokujú, som rozoberal v Novinkách z digitálu. A mediálny zoznam, ktorý PR agentúra roky buduje, sa s tým, koho AI cituje, takmer nekryje. Muck Rack nameral prekryv medzi najčastejšie oslovovanými a najčastejšie citovanými novinármi v priemere len 2 %.

Pri produktoch a službách sú dôležité fóra. AI si najprv zistí základné informácie a potom hľadá, čo o tom hovoria ľudia. Vo svete je to Reddit, na Slovensku podľa Gaba Tótha často Modrý koník.

Jedna nepríjemná vec na záver kapitoly: zdroje sa menia. Podľa Gaba Tótha sa pri značkách, ktoré sleduje dlhodobo, vymenia zhruba raz za 6 až 9 mesiacov. Analýza, ktorú si dáte spraviť dnes, vám povie, kde byť teraz, nie navždy.

Ako písať pre človeka aj pre stroj

V agentúre to podľa Gaba Tótha riešia denne: technik chce odsek prepísať, aby mu rozumel robot, copywriter ho chce nechať, aby mu rozumel človek. Väčšinou sa nájde stredná cesta, a je bližšie k dobrému písaniu, než by sa zdalo:

Otázky ako nadpisy: keď sa ľudia pýtajú otázkou, odpoveď má byť pod nadpisom, ktorý tú otázku kladie.
Odpoveď na začiatku: najprv záver, potom vysvetlenie. Axios píše presne takto a AI ho cituje.
Krátke odseky: jedna myšlienka na odsek.
Vlastné dáta: analýza, ktorú nikto iný nemá, a ideálne ju prevezmú aj médiá.
Rovnaký popis všade: ak o sebe na webe, LinkedIne a v katalógu píšete trikrát niečo iné, model si vyberie sám.

Najdôležitejšie je, čo sa nemá robiť. Gabo Tóth spomínal klienta, ktorému AI denne generuje 2 články na web. Generický text vyrobený jazykovým modelom vám v GEO takmer nepomôže, lebo ten istý text si model vie napísať aj sám. Ako taký text spoznať, som rozobral v článku o AI slope. Technickú stránku, teda štruktúrované dáta a llms.txt, som rozoberal v článku o agenticky pripravenom webe. Je to hygiena, ktorú sa oplatí mať, ale podľa všetkého, čo zaznelo, to je tá menšia časť práce.

Ako GEO merať

Gabo Tóth odporúča mať 20 až 50 reálnych otázok, ktoré kladú vaši zákazníci, a pravidelne, mesačne alebo štvrťročne, sledovať, ako sa v odpovediach jednotlivých modelov objavujete. Každý model zvlášť a zmienky zvlášť od citácií. Odpovede sa menia aj pri tej istej otázke, takže každú treba položiť viackrát.

Upozornil aj na jednu vec, ktorú sa oplatí počuť pred nákupom nástroja na meranie AI viditeľnosti. Skutočné otázky vašich zákazníkov nemá nikto. OpenAI ani ostatní ich nezdieľajú, takže služby, ktoré tvrdia opak, ich odhadujú. Zoznam otázok si preto zostavte sami, z toho, na čo sa zákazníci pýtajú obchodníkov, podporu a vás.

Zo strany performance pridám dve veci, ktoré máte k dispozícii hneď. GA4 má vstavaný kanál AI Assistant, takže vlastnú skupinu kanálov si stavať netreba. A Search Console započítava zobrazenia v AI Overviews a AI Mode do bežného výkonu vo vyhľadávaní typu Web, nevidíte ich teda oddelene.

Moje odporúčanie po prednáške: GEO dnes nie je kanál, ktorý vám prinesie tržby tento štvrťrok, a nikto vám preň nedá hotový návod. Je to otázka toho, čo o vás povie stroj, keď sa ho niekto spýta. Začnite tým, že si položíte 10 otázok, na ktoré by mala byť odpoveďou vaša značka, a zapíšete si, kto v odpovediach je a odkiaľ to model vie.

Otestujte sa. Trúfate si?

0/4 · 0 %

GEO nie je prezlečené SEO: ako sa značka dostane do odpovedí AI