Co všechno jde změřit na AI nástrojích? Kompletní průvodce měřením od návštěv botů po reputaci v LLM

Sepisuji to proto, abych si utřídil myšlenky a měl odkaz pro kolegy, ale rád to i nasdílím, takže pojďme na to!

Audio verze článku

Délka záznamu: 16 minut Je to takové povídání na toto téma od Google notebookLM.

Tušíte, kolik AI botů prolézá váš web?

Možná si myslíte, že veškerá návštěvnost na vašem webu pochází od lidí. Jenže omyl, značnou část provozu dnes generují i roboti a agenti pohánění umělou inteligencí. Tyto AI systémy pročesávají web ve velkém, a pokud je nepočítáte, přicházíte o důležitý kus obrazu.

Proč by vás to mělo zajímat? AI boti ovlivňují všechno, od zatížení serveru, přes SEO až po to, jak se váš obsah a značka objevují ve výsledcích vyhledávání nebo odpovědích chatbotů. Bacha: Pokud AI návštěvy ignorujete, může vás to stát peníze, výkon webu i reputaci.

Následující přehled vám ukáže, jak měřit a analyzovat AI návštěvnost z různých úhlů. Dozvíte se, kde sbírat potřebná data (od serverových logů po Google Analytics), na co se zaměřit při vyhodnocování a jak poznat, jestli vám AI spíš pomáhá nebo škodí.

Data z hostingu vs. frontendu: kde zjistit aktivitu AI

Prvním krokem je získat spolehlivá data o tom, kdy a jak AI boti váš web navštěvují. K tomu slouží dvě hlavní cesty, serverové logy a měření na straně frontendu (prohlížeče).

• Access logy – Serverové Access logy (+CDN logy, pokud máte CDN cache) zachycují všechny požadavky na server, včetně těch od AI botů. Nezáleží, jestli máte cache vrstvy nebo ne, v logu se každý hit objeví. To znamená, že z logů spolehlivě zjistíte aktivitu botů, což je základ pro monitoring nákladů a bezpečnosti. Z access logů snadno vyčtete, kolik požadavků přišlo od jakého user-agenta, a můžete tak auditovat celkový provoz webu.
• Měření na frontendu (s i bez JS) – Kromě serveru můžete návštěvy měřit i v samotném prohlížeči pomocí JavaScriptu (např. Google Analytics skriptu). Tam ale narazíte na problém: většina botů JavaScript nespouští. Pokud tedy sledujete jen klasická data z GA4, AI boti se v nich vůbec neukáží. Rozdíl mezi člověkem a botem pak určíte třeba podle User-Agent stringu. Díky frontendovému měření odlišíte reálné uživatele od AI agentů, což je klíčové pro správné počítání konverzí a ochranu před nežádoucím scrapením obsahu. Mám o tom i článek: Měření robotů v Google analytics 4: Zjistěte, jak vyhledávače procházejí váš web Jde to pak i použít na následující měření v další sekci stránky.

Chodí AI crawleři tam, kam chcete?

Další otázka: procházejí AI crawleři váš web jen tam, kde je vítáte, nebo lezou i tam, kam nemají? Je načase zjistit, zda respektují vaše pravidla a jak se pohybují po vašem obsahu.

• HTTP status kódy (3xx, 4xx, 5xx) – Podívejte se, jaké odpovědi váš server AI botům vrací. Narážejí často na přesměrování (3xx)? To může značit, že indexují zastaralé URL a zbytečně plýtvají crawl budgetem. Nebo vidíte hodně chyb 404 (40x)? Pak zkoušejí URL, které neexistují, možná kvůli špatným odkazům nebo zastaralé sitemapě. A co chyby serveru (5xx)? Ty mohou znamenat, že bot web přetěžuje. Tyto status kódy vám ukážou efektivitu struktury vašeho webu a pomohou odhalit slabá místa, která je potřeba opravit (nebo lépe hlídat).
• Špatné a nekanonické URL – Sledujte, jestli boti nechodí na podivné adresy s nesprávnými parametry nebo duplicitní URL. Pokud AI crawler indexuje URL s nevhodnými parametry, které vedou na ten samý obsah (případně různě velká písmena, koncovky s lomítkem či bez), odhalili jste problém s kanonizací. Takové slabiny je dobré najít a opravit, zlepšíte tím SEO, snížíte zátěž na server a zamezíte, aby AI krmila své modely nepořádkem.
• Zakázané stránky (robots.txt, X-Robots-Tag) – Testujte, jak se AI bot chová k obsahu, který jste označili jako nepřístupný. Respektuje váš robots.txt a X-Robots-Tag? Někteří z těchto nových AI šmejdilů si s vašimi zákazy hlavu neláme a klidně projdou i tam, kam by neměli. To je zásadní zjištění pro bezpečnost, pokud boti ignorují nastavená pravidla, musíte se bránit jinak (třeba blokací IP adres nebo požadavků podle user-agenta).
• Využití sitemapy – Zkoumejte, zda AI crawleři využívají váš soubor sitemap.xml. Lezou boti hlavně po odkazech, nebo si poctivě stáhnou sitemapu a řídí se jí? Pokud vidíte v access logu požadavky na sitemap.xml, je to dobré znamení, svědčí to o tom, že bot chce indexovat důležitý obsah systematicky. Když AI dobře adoptuje vaši sitemapu, zvýší se šance, že důležité stránky nevynechá. To je ideální stav pro cílené indexování a lepší dostupnost obsahu ve světě AI.
• Pravidelnost návštěv (freshness) – Sledujte, jak často se jednotliví AI roboti vracejí na váš web. Zastaví se jen jednou za měsíc, nebo kontrolují nový obsah každý den? Pravidelné návštěvy značí, že váš web sledují kvůli aktualizacím, což je skvělá zpráva, protože to znamená, že se váš nový obsah rychle dostane do povědomí AI. Otestujte to: publikujte něco nového a sledujte, za jak dlouho si toho AI všimnou. Tím změříte „freshness“ vašeho webu a můžete upravit publikační kalendář tak, aby vám to hrálo do karet.

AI boti a váš server: výkon, náklady, bezpečnost

Není bot jako bot. Někdy jsou AI roboti vítaní pomocníci (indexují váš obsah pro vyhledávače), jindy to jsou nezvaní žrouti výkonu. Z pohledu serveru je důležité vědět, kolik prostředků vám AI boti berou, a jestli to nezasahuje do služeb pro skutečné návštěvníky.

• Indexují vás všichni? – Máte jistotu, že vás všichni relevantní AI roboti opravdu indexují? Možná vás překvapí, že váš vlastní hosting může některé boty blokovat dřív, než se k webu dostanou. Bacha: Někteří poskytovatelé hostingu nebo firewally automaticky filtrují „neznámé“ roboty (podle User-Agent řetězce či IP adres), aby šetřili výpočetní zdroje. Někdy jednoduše ani nevím, vyskočí jim aktivita z nějaké nové URL, která jim zatíží server a oni to jednoduše vyblokuji a ani o tom samy neví. Ve výsledku ale můžete být pro AI modely neviditelní, protože se k vám prostě nedostanou. Proto stojí za to občas udělat test: zkuste ke svému webu přistoupit z různých AI botů (nebo využijte služby, které to udělají) a ověřte, že žádný není tajně blokovaný.
• Zátěž od AI v procentech – Zjistěte, jakou část celkového provozu (počtu requestů, datového objemu) tvoří AI boti. Je to 5 % nebo 50 %? Tenhle údaj vám otevře oči. Už dříve nebyl problém, že u malého blogu bylo třeba 70% návštěvnosti serveru z crawlerů(Googlebot, SeznamBot etc.). Zde platí, že čím větší web, tím menší část by měli být crawleři/ boti. Vysoké procento zatížení od botů signalizuje nadměrné využívání vašich zdrojů automatizovanými skripty. To je zásadní pro plánování škálování serveru a nastavení rozpočtu, možná budete potřebovat lepší infrastrukturu, nebo naopak boty trochu krotit. Zažil jsem i to, že nám zatížil infrastrukturu třeba kontrolní bot od služby Google AdSense a to tak že jsme týdně za to platili vysoké tisíce euro. Což byl bug na straně Google, ale nás to stálo nemalé prachy.
• Náklady na boty – Propočítejte si finanční dopad botů. Kolik vás stojí obsluha jejich požadavků? Spočítat to můžete z dat o přenesených gigabytech a vytížení CPU/RAM. Když víte, kolik procent trafficu dělají boti a kolik platíte za hosting, rázem máte přibližnou částku, kterou měsíčně „probotujete“. Možná zjistíte, že vás AI boti stojí víc než lidští návštěvníci, aniž by přinesli jedinou konverzi. A to je důležitý podklad pro rozhodnutí, jestli některé boty raději neblokovat, nebo je aspoň zpomalit. Obecně doporučuji zpomalovat. Ale berte to i tak, že vám to prakticky platí i PR v LLM modelech a blokací se dost možná připravíte o budoucnost, protože váš web ztratí renomé.
• Špičky v zátěži (load) při aktivitě AI – Monitorujte, kdy dochází k největší zátěži serveru a jestli to nekoreluje s nájezdy AI crawlerů (třeba léto 2025 a OpenAI 🙂 , který dělal velkou aktualizaci pro GPT-5 ). Možná objevíte pravidelné špičky, kdy váš web zpomalí nebo se vyčerpá počet PHP vláken, a na vině nebude nával zákazníků, ale hladový bot. Tyto vrcholy aktivity je třeba odhalit. Cílem je předejít výpadkům a udržet výkon webu stabilní i během robotích nájezdů.
• Rychlost crawlu a poměr mezi boty – Ne všichni boti se chovají stejně. Prozkoumejte, jak rychle a agresivně jednotliví AI crawleři procházejí váš web. Důležité je i si uvědomit, že někteří boti jen stahují data a prostě nepřináší žádnou návštěvnost. Zde mohu říci, že ChatGPT mi přináší často 95%* AI návštěvnosti. ( *Pozn. AI overviews a AI mode nejde oddělit od Google organic)
• Ověření botů a spoofing – Nevěřte všemu, co se tváří jako Googlebot nebo ChatGPT. Škodliví aktéři se občas maskují za známé crawlery, aby obešli bezpečnostní opatření. Proto je dobré ověřovat, zda bot je skutečně tím, za koho se vydává. Jak na to? Například ověřením IP adres (Googleboti lezou z určitých rozsahů) nebo využitím tzv. reverse DNS lookup. Odhalení spoofingu (kdy se někdo vydává za legitimního bota) vás ochrání před neoprávněným šmejděním a krádežemi dat. Je to sice pokročilejší disciplína, ale pro bezpečnost webu zásadní.

Co o vás říkají AI? (Zmínky vaší značky v LLM)

Další rozměr měření přichází s rozvojem velkých jazykových modelů (LLM) jako GPT-5, Claude nebo Gemini. Tyto modely mohou ve svých odpovědích zmiňovat váš web nebo značku, a vy byste měli vědět, co a jak říkají. Jde vlastně o takový monitoring reputace v éře AI.

• Zmínky podle modelu – Začněte tím, že prozkoumáte zmínky svého webu/brandu napříč různými AI systémy. Každý model (a jeho verze) může mít jiný „názor“ a jinou informaci. Porovnejte například odpovědi ChatGPT vs. Claude vs. Gemini vs. Grok: zmiňuje jeden váš produkt častěji než jiný? Je některý model přesnější, nebo naopak halucinuje? Tyto rozdíly vám napoví, kde máte největší „AI viditelnost“ a kam možná zaměřit pozornost (třeba optimalizovat obsah pro konkrétní platformu).
• Zmínky a frekvence brandu – Zaznamenávejte, jak často se vaše značka nebo web objevují v odpovědích AI obecně. Když se na nějakou obecnou otázku v oboru váš brand pravidelně objeví jako příklad či doporučení, znamená to slušnou důvěryhodnost v očích AI (a potažmo uživatelů, kteří tyto odpovědi čtou). Čím vyšší viditelnost, tím lépe pro brand, ale pozor, záleží i na kontextu zmínky.
• Sentiment zmínek – Není důležité jen že vás AI zmiňuje, ale jak. Jsou ty zmínky laděné pozitivně („Doporučujeme web X jako skvělý zdroj“), neutrálně, nebo negativně? Hodnoťte sentiment každé takové zmínky. Pokud by AI o vaší firmě šířila převážně negativní dojmy (třeba „Společnost X měla v minulosti problémy s únikem dat…“), může to nenápadně poškozovat vaši pověst. V případě negativního sentimentu je dobré zjistit proč a zapracovat na nápravě (ať už faktické, nebo třeba lepším PR).
• Konkurence a její obraz – Stejně tak se podívejte, jak v AI odpovědích vystupují vaši konkurenti. Jsou zmiňováni častěji? V lepším světle? Porovnání sentimentu a frekvence zmínek konkurence vám ukáže, jak si vedete v oborové „AI konverzaci“. Může se ukázat, že konkurenční weby jsou v AI modelech preferované jako zdroje informací, a vy budete chtít přijít na to, čím to je. Taková analýza je cenná pro obsahovou strategii i marketing: odhalte, kde má konkurence náskok, a zkuste to dohnat vlastním kvalitním obsahem. Obecně z principu zmínek jak jsou měřeny není důležitý počet, jako spíše poměr mezi vámi a vaši konkurencí.
• Odkazy na váš web – Sledujte, jestli AI vygenerované odpovědi obsahují přímo odkazy na váš web. Například Google Ai overviews a AI mode chat v některých případech uvádí zdroje (ne často), ze kterých čerpaly (většinou náhodně pro dané téma), a pokud je mezi nimi váš web, je to přímý kanál návštěvnosti. Čím více odkazů na vás AI nabídne, tím více zvědavých uživatelů může kliknout. Tohle je v podstatě nový typ „backlinku“ jen s tím rozdílem, že existuje jen v kontextu AI odpovědi. Určitě stojí za to tyto odkazy monitorovat.
• Kolikrát vedou odkazy na chybu? – Pokud už AI na váš web odkazuje, zjistěte, jestli tyto prokliky nekončí chybou na 404 stránce. Může se to stát, AI mohla citovat starý obsah, který už neexistuje, nebo si link „vymyslela“ nepřesně (ano, i to se stává). Takové případy vás stojí nejen reputaci, ale i ztracené návštěvy. Proto si projděte, jaké AI generují odkazy na neexistující stránky, a pokud můžete, nastavte přesměrování na funkční URL nebo daný obsah obnovte. Tohle velmi často trápí weby postavené na JavaScriptu, které je z pohledu crawlerů dražší stahovat, takže jich obsah je často zastaralý.
• Unikátní obsah v odpovědích – Zjistěte, zda AI modely nepřebírají váš obsah doslova do svých odpovědí. Pokud například váš web nabízí unikátní data nebo formulace a AI je začne citovat (byť bez odkazu), je to dobrá i špatná zpráva. Dobrá, protože váš obsah byl uznán jako kvalitní zdroj a dostal se do „vědomostí“ AI. Špatná, protože tím můžete přijít o návštěvnost, uživatel si přečte informaci z AI a na váš web už nemusí přijít. Tady pomůže třeba strategie watermarkingu.
• Watermarking obsahu – Zvažte označování svých textů nějakou nenápadnou značkou (vodotiskem), například specifickou formulací nebo sekvencí znaků. Když se pak tato přesná formulace objeví v AI odpovědi, máte důkaz, že model vychází z vašeho obsahu. Pomůže to v detekci případného zneužití obsahu a můžete i lépe vymáhat odstranění nebo kompenzaci, pokud by šlo o porušení autorských práv. Je to pokročilá taktika, ale pro někoho může být užitečná v boji proti neviditelnému „vykrádání“ obsahu AI systémy.
• Fakta vs. halucinace o vaší firmě – Nakonec sledujte i kvalitu informací, které o vás AI šíří. Někdy modely sice zmíní váš web, ale tvrdí o něm naprosté nesmysly (halucinují). Například vám přisoudí produkt, který neprodáváte, nebo událost, která se nestala. Takové nepravdy můžou poškodit brand, pokud jim uživatelé uvěří. Identifikujte tyto nepřesnosti a zvažte, jak reagovat, někdy stačí zveřejnit upřesnění na vlastním webu, jindy je možné kontaktovat tvůrce modelu (pokud jde třeba o velkou nesrovnalost). Minimálně ale budete vědět, na co si dát pozor. Z praxe: Třeba se mi stalo, že v Google AI mode výsledku byla na dotaz recenze daném firmy spojeno hodnocení třeba 5 různých firem, což díky tomu, že Google rád dává oba pohledy na dané téma, jak pozitivní, tak negativní vznikl reputační problém, protože firma z NewYorku se chovala k zaměstnancům špatně a Gemini nechápe, že jsou to dvě různé firmy.

AI návštěvnost v Google Analytics 4: co vám prozradí?

Když už AI nástroje (jako ChatGPT, Perplexity, Gemini, Bing Chat, apod.) generují odpovědi, často a v některý prakticky vůbec v nich padnou i odkazy na weby, a uživatelé na ně mohou klikat. Taková návštěvnost z AI nástrojů se pak objeví ve vašich statistikách. Musíte ji ale umět rozpoznat. Google Analytics 4 (GA4) naštěstí umí leccos, pokud si ho správně nastavíte.

• Vlastní kanál pro AI traffic – Doporučuji vytvořit v GA4 vlastní Custom Channel Group, kam budete souhrnně řadit veškeré návštěvy přicházející z AI nástrojů. Což funguje i zpětně 😉 –  Může to být skupina pojmenovaná třeba „Artificial intelligence“ („AI“ nestačí protože písmena AI najdete i v pAId a nebo mAIl), do níž spadnou referraly typu chat.openai.com apod., případně návštěvy s UTM parametry, které si definujete. Vlastní channel group vám dá rychlý přehled, kolik procent celkové návštěvnosti (často kolem 0.2%) už chodí z AI, a uvidíte to pěkně pohromadě. (Je to lepší, než mít tyto návštěvy roztroušené v přehledech Social, Direct apod.)
• Custom report pro AI návštěvy – Dále si v GA4 vytvořte vlastní report v menu Report, kde si podrobněji rozeberete návštěvy z jednotlivých AI zdrojů. Sem můžete zahrnout dimenze jako zdroj/medium nebo vstupní stránky etc.. Výsledkem bude tabulka či graf, který vám řekne, jak se liší návštěvníci z ChatGPT oproti těm z Bing Chatu nebo třeba z Google Gemini (ne SERP). Uvidíte tam metriky jako počet návštěv, míru okamžitého opuštění, čas na stránce atd., to vše rozdělené podle AI zdroje. (Podrobný postup, jak na to, najdete v samostatném článku.)
• Vstupní stránky z AI – Určitě sledujte i to, na jaké landing pages (vstupní stránky) AI návštěvníci přicházejí. Možná vás překvapí, které články či produkty AI nejčastěji doporučuje. Tyto stránky jsou pak vaším „vstupním bodem“ pro nové publikum, které přišlo přes AI. Ujistěte se, že na nich mají skvělý první dojem a třeba i výzvu k akci, protože uživatel, který přišel z AI doporučení, je zvědavý a ochotný číst – chopte se té šance. Vždycky je dobré si říci, jestli tam daná stránka je ta pravá a nebo by jste tam viděli raději nějakou jinou.
• Nefunkční odkazy z AI – Zjistěte také, jestli návštěvy z AI náhodou často nekončí na chybových stránkách (40x). Pokud vidíte, že spousta lidí přichází na URL, která už neexistuje, je to signál k akci. AI mohla zvednout k povrchu obsah, který jste už dávno smazali nebo přemístili. Nasaďte přesměrování (redirect 301) na aktuální relevantní stránku, ať uživatelé nekončí ve slepé uličce. Tím zachráníte jejich zkušenost a nepřijdete o těžce získaný traffic.
• Porovnání AI zdrojů mezi sebou – Vraťme se k custom reportu: můžete v něm porovnat výkonnost jednotlivých AI nástrojů mezi sebou. Díky tomu zjistíte například:
  • Který model/nástroj vede – Rozdělte data podle značky a verze modelu LLM. Možná uvidíte, že OpenAI GPT-5 posílá 95% návštěv z AI toolů. Důležité je se dívat na poměry mezi nástroji a jejich vývoj v čase.
  • Celkový objem návštěv – Porovnejte absolutní počet návštěv z jednotlivých AI zdrojů a vaše reálné zisky. Uvidíte že často není potřeba se tam moc stresovat.
  • Revenue / konverze – Sledujte, jaký příjem (nebo konverze) vám návštěvy z AI přinášejí. Jsou weby kde se nepropadly tržby při propadu Google organic díky Google AI overviews, ale z osobní zkušenosti jsem viděl propady i tam.
  • Míra konverze – Spočítejte, jak se liší konverzní poměr u lidí přivedených AI vs. běžných kanálů. Většinou jsou však počty konverzí tak malé, že zatím je tato metrika irelevantní.
  • Průměrná hodnota konverze.
• Google AI overviews a AI mode –  Sledujte, jestli a kdy se v těchto AI boxech objevuje váš web. GA4 vám to přímo neřekne, ale můžete to zjistit ručně nebo pomocí SEO nástrojů. Pokud Google AI odpověď cituje váš text a dává tam odkaz s posunutím na konkrétní odstavec (tzv. URL fragment zvýrazňující text), je to vlastně výhra, dostáváte se přímo před oči uživatele. Ve svých reportech pak u takových stránek můžete vidět nárůst návštěv z organiku, aniž by stoupl počet zobrazení (impressions) v klasickém SERPu. (Detailnější rozbor najdete v dalším článku.)
• Detekce AI agentů v analytics – Za zmínku stojí i možnost přímo detekovat AI agenty v GA4. Realně však třeba Agentní mód prohlížeče ChatGPT Atlas a nebo DIA či Comet nejdou detekovat. Často navíc se hlásí jako klasický Chrome prohlížeč.

Jak měřit vaši viditelnost v AI vyhledávání (externí nástroje)

Nemusíte na to být sami. Stejně jako klasické SEO má své nástroje, i sledování „AI SEO“ se dá usnadnit pomocí specializovaných služeb. Ty vám pomohou zmonitorovat, jak si stojíte v AI generovaných odpovědích a kolik provozu vám to (ne)nosí.

• Speciální SEO nástroje pro AI – Některé platformy už umí reportovat viditelnost v AI výsledcích vyhledávání. Patří mezi ně například Marketing Miner, Semrush, Ahrefs či SimilarWeb. Tyto nástroje dokáží detekovat, jestli se pro určitý dotaz zobrazí AI overview (tj. AI generovaný blok na začátku výsledků) a jestli je v něm zmínka či odkaz na váš web. Velkou výhodou je, že to zvládnou ve velkém měřítku a průběžně, takže nemusíte sami nic programovat. (Samozřejmě, můžete si postavit i vlastní řešení, třeba skript, který bude pokládat LLM otázky a analyzovat odpovědi, to je ale náročnější cesta a hodí se spíš pro fajnšmekry, kteří chtějí mít data plně pod kontrolou.)
• Kolik výsledků už je s AI? – Sledujte metriku, kterou nabízí třeba Marketing Miner: kolik procent hledání už zobrazuje AI Overviews. Pokud zjistíte, že ve vašem oboru už třeba 40 % dotazů vrací AI odpověď nahoře, znamená to velký posun ve zvyklostech uživatelů. Lidé pak méně klikají na klasické výsledky. Tato informace vám pomůže odhadnout, jak moc AI „ukusuje“ z organické návštěvnosti a jestli třeba není načase přizpůsobit SEO strategii (nebo investovat víc do jiných kanálů).

  

• Brand vs. konkurence v AI odpovědích – Nechte si reportovat, jak často se v AI overviews objevuje vaše značka v porovnání s konkurenty. Například zjistíte, že na dotaz „nejlepší mobil 2025“ AI jmenuje tři značky, mezi nimi tu vaši, nebo taky ne. Pokud ne, je to impuls k akci: proč nás AI nezná jako špičku? Analýza dotazů, kde vaše konkurence figuruje a vy ne, odhalí témata, která byste měli pokrýt obsahem. A když už tam jste oba, koukněte i na sentiment a formulaci, malý rozdíl („XY má výborné recenze, zatímco YZ trápí problémy s baterií“) může v očích čtenářů AI odpovědi znamenat hodně.
• Potenciál pro nový obsah – Z výše uvedeného plyne praktický postup: najděte dotazy, kde AI odpověď nezmiňuje váš web, ale měla by (protože máte co nabídnout). To jsou přesně ty mezery, které můžete vyplnit novým obsahem. Pokud AI často doporučuje cizí článek na téma, o kterém také něco víte, je to příležitost napsat vlastní, lepší, aktuálnější. Tím zvýšíte šanci, že příště AI zmíní i vás.
• Nelokalizované zdroje – Může se stát, že AI v češtině cituje anglické nebo zahraniční zdroje, jednoduše proto, že v češtině nenašla odpověď. To je pro vás šance zazářit. Když objevíte takový dotaz, neváhejte a vytvořte obsah v češtině, který dané téma pokryje. Lokalizace obsahu je teď dvojnásob důležitá, nejen pro klasické SEO, ale i pro AI, která pak může nabídnout uživatelům lokální a relevantní odpověď (s odkazem na vás).
• Odkazy na váš web v AI výsledcích – Už jsme to trochu nakousli u GA4, ale stojí to za samostatný monitoring. Když AI generuje odpověď, někdy poskytne i odkaz(y) na zdroje. Zkuste pomocí nástrojů nebo ručně sledovat, u kterých otázek dostáváte takový odkaz. Je to skvělý ukazatel kvality: znamená to, že váš obsah AI považuje za natolik dobrý, že ho nabídne čtenáři jako referenci. Tyto „AI backlinky“ přímo ovlivňují návštěvnost, možná ne masově, ale velmi cíleně (kdo klikne, už ví, co hledá). Dá se říct, že v budoucnu to bude jedna z nových metrik úspěchu v SEO: kolikrát mě AI doporučila jako zdroj.
• Google Search Console a AI – Oficiální nástroje bohužel v tomto směru zatím záměrně zaostávají. Google Search Console vám přímo neřekne, kolik impresí či kliků přišlo z Google AI overviews nebo AI mode. Přesto z ní můžete leccos vyčíst nepřímo. Sledujte pozorně vývoj CTR u dotazů, kde se nově objevil AI box. Typicky nastává tzv. efekt krokodýla, křivka impresí zůstává stejná nebo roste, ale křivka prokliků klesá, takže se mezi nimi rozevírají „čelisti“. To signalizuje, že uživatelé vidí váš odkaz, ale méně často na něj kliknou, protože si možná vystačí s AI odpovědí nahoře. Abyste takové trendy zachytili, je dobré si průběžně exportovat data z GSC (třeba do BigQuery), protože GSC uchovává detailní data jen 16 měsíců. Pozor: Nesvádějte ale každý pokles CTR hned na AI,  může jít i o běžné algoritmické změny nebo sezónnost. Je potřeba dát data do kontextu a ideálně kombinovat více zdrojů informací.

  

• Segmentace dle zemí – Pokud působíte mezinárodně, sledujte AI dopady zvlášť pro různé trhy. Třeba v USA se nasazení Google AI mode projeví dřív než v ČR (7.10.2025). V GSC si proto filtrujte výkon podle země: uvidíte, kde už AI výrazně ovlivňuje váš traffic a kde zatím ne. To vám umožní lépe plánovat lokalizaci obsahu a marketingové aktivity.
• Segmentace dle obsahu – Stejně tak rozdělte metriky podle typu obsahu na vašem webu. Možná zjistíte, že AI vám ubírá organickou návštěvnost u encyklopedických článků, ale naopak posílá nové lidi na produktové stránky (třeba když AI doporučí konkrétní výrobek). Když víte, která část webu je AI nejvíc ovlivněná, můžete tomu přizpůsobit strategii, posílit některé sekce, upravit obsah nebo call-to-action pro AI návštěvníky atd.

Otestujte průchodnost webu pro AI agenty

Není od věci podívat se na váš web očima umělé inteligence i z hlediska uživatelské cesty. Tedy nejen co AI indexuje, ale jak by si reálný AI agent (třeba nějaký automatizovaný asistent) poradil s navigací na vašem webu.

Představte si například AI asistenta, který má za úkol najít na vašem webu odpověď na konkrétní otázku nebo provést určitou akci (třeba něco objednat). Zkuste to nasimulovat – projděte si hlavní konverzní cesty (funnely) a zhodnoťte, jestli jsou strojově přístupné. Typicky AI agenty nebudou klikat na krásné bannery a složité menu; potřebují jasnou strukturu odkazů, srozumitelné nadpisy a texty. Možná zjistíte, že se bot vůbec nedostane přes úvodní stránku a raději indexuje jen váš blog (evergreen obsah). To je dobrý podnět k zamyšlení: neuniká vám něco?

Hodnocení přístupnosti webu pro AI znamená ověřit, že klíčový obsah je dostupný i bez JavaScriptu, v čistém HTML. Spousta AI crawlerů totiž vykresluje stránku jen základně, bez běhu veškerého skriptu. Pokud důležitá část obsahu nenačte bez JS (typicky třeba popisy produktů načítané dynamicky), AI ji neuvidí, a váš web pak v modelu může působit poloprázdný. Zapracujte tedy na technické přístupnosti. Jednoduché? Ani náhodou. Ale vyplatí se to.

Z praxe: Já tohle dělám přes Perplexity Comet, kde dávám úkoly AI agentovi a nebo přes Gemini CLI v kombinaci s  MCP playwright.

Top přehledy a trendy pro management

Ne každý manažer se chce probírat detaily logů nebo GA reportů. Přesto je potřeba mít z AI aktivit nějaký vrtulníkový pohled. Zde je pár souhrnných metrik a postupů, které můžete pravidelně sledovat a reportovat:

• Crawl-to-Referral Ratio – Poměřte, kolik toho AI boti stáhnou vs. kolik reálných návštěv vám AI zdroje pošlou. Například: na 1000 stránek, které za týden AI proleze, získáte 50 návštěv z AI doporučení. To je poměr 20:1. Když zjistíte, že AI si od vás hodně bere (crawl) ale málo vrací (referrals), něco tu nehraje. Buď váš obsah není pro AI „dost dobrý“ na doporučení, nebo uživatelům stačí odpověď bez návštěvy webu. V každém případě je dobré to vědět a sledovat trend v čase. Zde se nemusíte dívat jen na AI crawlery, ale třeba takový Seznam na některých webech má horší poměr než Perplexity a OpenAI.
• Pravidelné kontroly a vliv nových modelů – Nastavte si třeba měsíční revizi všech výše zmíněných metrik. AI svět se vyvíjí rychle. Každý nový model (GPT-5, nové verze Gemini apod.) může přinést skokovou změnu v chování. Mějte proto přehled, co se změnilo před a po spuštění nějaké AI novinky. Třeba jestli po nástupu nové verze vzrostl počet crawlů, nebo naopak klesl referral traffic, atd. Tyto změny vám mohou pomoci předvídat další vývoj, a hlavně včas reagovat.
• Historické srovnání trendů – Porovnávejte delší období: jak vypadal AI traffic před rokem a jak dnes? A co třeba před a po zavedení Google AI overviews ve vašem regionu (17.5.2025)? Historická data (pokud jste je tedy začali sbírat včas) vám ukážou trendy, které jinak nepostřehnete. Třeba pozvolný růst podílu AI botů o pár procent měsíčně nevypadá dramaticky, dokud to nesrovnáte rok zpátky a nezjistíte, že se číslo za 12 měsíců zdvojnásobilo.
• Kanibalizace SEO a PPC – Velké téma: bere AI návštěvy organickým a placeným kanálům? Zkuste si změřit, o kolik procent vám kleslo CTR v SEO nebo výkon PPC kampaní u dotazů, kde se objevuje AI odpověď. Aktuální studie ukazují, že to padá všem a to jak v organiku, tak v PPC
• Rozdíly dle oboru a regionu – Efekt AI se může lišit podle odvětví (vertikály) a země. Sledujte proto metriky segmentovaně. Například e-shopy mohou zaznamenat menší dopad (lidé možná pořád radši prokliknou do obchodu), zatímco weby s obsahovými články mohou utrpět více (AI shrne informaci a návštěva odpadne). Stejně tak v USA může být pokles organiky výraznější než v ČR, protože tam AI fičela dříve. Tyto rozdíly je potřeba zohlednit, jinak riskujete špatné závěry. A samozřejmě sledujte vývoj v čase, co platilo loni, letos už platit nemusí. Taky bacha na různé studie za zahraničí, protože v ČR byli různé vertikály sraženy jinak než v zahraničí.
• Co (ne)sdílet s AI – Na závěr strategická úvaha: rozhodněte se, jaký obsah chcete AI botům poskytovat a jaký raději ne. Pokud máte něco opravdu exkluzivního, možná nechcete, aby to AI indexovala a nabízela všem bez nutnosti chodit na váš web. Technicky tomu můžete bránit, třeba blokací v robots.txt. Naopak běžný obsah klidně AI otevřete, pomůže vám to dostat se do modelů a zvýšit povědomí. Je to zkrátka o balancu mezi viditelností a kontrolou nad obsahem.
• Crawlováno vs. přiváděno – S tím souvisí poslední bod: v ideálním světě by měl platit jednoduchý vztah, co AI najde a zaindexuje, to by taky mělo umět (aspoň někdy) doporučit uživatelům. Někdy musíte hold obětovat obsah AI výměnou za silný brand a reputaci v LLM.
• Podíl AI vs. klasická návštěvnost – Nakonec si udržujte přehled o absolutních číslech a poměrech: kolik hitů z robotů vs. kolik návštěv od lidí? Je AI traffic pořád zanedbatelný, nebo už tvoří dvouciferné procento? Lidé často mají iluzi, že to bude třeba 20-40%, realita je pak 0,2-0.3% návštěvnost. Takže často je důležitější třeba hlídat propad v Google organice díky AI v SERPu než co vám to přivede navíc.

Závěr

Umělá inteligence mění pravidla hry a majitelé webů by neměli zůstat pozadu. Probrali jsme spoustu oblastí, od tvrdých dat v serverových logách přes jemné nuance sentimentu v AI odpovědích až po strategie, co s tím. Celkově platí, že kdo měří, ten ví. Díky datům můžete zjistit, jestli vám AI spíš bere vítr z plachet, nebo naopak přivádí nové publikum (a třeba zákazníky).

Ať tak či onak, důležité je začít hned teď sbírat a vyhodnocovat data o AI na vašem webu, budoucí vy (a váš web) vám za to poděkuje. Vývoj jde rychle dopředu a čím dřív získáte přehled, tím lépe se přizpůsobíte.

Jak to vidíte vy? Sledujete už návštěvy a vliv AI, nebo to považujete zatím za zbytečnost? Diskuze je otevřená, dejte vědět, jaké máte zkušenosti Vy!