Jak měřit viditelnost vaší značky v AI nástrojích – a proč je to jiná hra než SEO

S určitou nostalgií dnes vzpomínám na prezentace, které jsme si připravovali před dvaceti lety na různé konference o online marketingu. Na jednom ze slidů byl vždy billboard na dálnici. Říkali jsme k němu jednu jednoduchou věc: nikdo nedokáže přesně změřit, kolik lidí ho vidělo, kolik si ho zapamatovalo a kolik díky němu něco koupilo. A pak jsme ukázali, jak online marketing tenhle problém řeší. Každý klik, každá konverze, každý zákazník – vše měřitelné, vše dokazatelné. Byl to silný argument a byl pravdivý.

Jenže ta zlatá éra přesné měřitelnosti pomalu skončila. Nejdřív zmizela klíčová slova z Google Analytics. Pak přišlo GDPR a cookie lišty. Pak iOS14 a jeho dopad na výkonnostní reklamu. GA4 začaly modelovat data místo jejich přesného měření. Postupně jsme si zvykli, že "měříme vše" je spíš přání než realita – a že zákazník projde několika různými kanály, než něco koupí. A přisoudit zásluhy jednomu z nich je iluze. 

A teď přichází AI. A my jsme se ocitli zpátky u billboardu.
Jenže tento billboard mluví. Doporučuje produkty. Odpovídá na otázky milionů lidí každý den. A vaše značka v těch odpovědích buď je, nebo není – a vy to ve svých analytických nástrojích neuvidíte vůbec.

Od prokliků ke zmínkám – proč se mění pravidla hry

Celý výkonnostní marketing byl postaven na jednoduché logice: uživatel zadá dotaz, klikne na výsledek, přijde na web, něco udělá. Měříme prokliky, návštěvnost, konverze. Jasná kauzalita, jasná čísla.

AI nástroje tento řetězec přerušují. Uživatel zadá dotaz, dostane odpověď přímo v rozhraní ChatGPT, Gemini, Perplexity nebo v AI Overviews Googlu. Možná se dozví, že vaše matrace jsou jedny z nejlépe hodnocených na trhu. Možná si název zapamatuje. Možná za týden přijde přímo na váš web a koupí si je. Ale že některý z jazykových modelů byl na cestě k objednávce? To se nikam nezapíše. V Google Analytics uvidíte přímou návštěvnost nebo brandové vyhledávání – a bez kontextu netušíte proč. Ano, můžete mít štěstí a někdy uživatelé kliknou na odkaz v AI odpovědích a tyto návštěvy se do analytiky zapíšou (tedy jen někdy). Ale oproti klasickým proklikům z Googlu se jedná zatím o zlomek. 

O jaký zlomek jde? Napříč různými monitorovanými weby vidíme, že návštěvy z AI nástrojů přivádí spíše desítky návštěv měsíčně, výjimečně vidíme stovky. Jako zdroj návštěvnosti mají cca 1% podíl. Mezi nimi pak jasně dominuje ChatGPT, který mívá obvykle 70-90% podíl na návštěvnosti z jazykových modelů. Druhým nejčastějším s podílem okolo 10-15 % bývá Perplexity, které je známé právě častým a přehledným odkazováním. S minimálním podílem pak vidíme Gemini nebo Copilot.

Měření viditelnosti v AI proto není o proklicích. Je o zmínkách, sentimentu a kontextu, ve kterém se vaše značka objevuje. Je to blíže brand výzkumu než výkonnostnímu marketingu. A to je mentální posun, který musí proběhnout nejdřív u marketérů a konzultantů – a pak u klientů.

Proč je měření AI viditelnosti tak složité

Kde vzít ty prompty?!

Neexistuje žádná oficiální či neoficiální statistika počtu použití promptů (já mám raději výraz “otázek”), jako jsme zvyklí u Googlu či Seznamu, které mají své statistiky hledanosti. Možná to přijde časem, jakmile AI nástroje spustí své reklamní systémy.

Do té doby musíme pracovat jen s vlastními odhady. Nic jiného nám nezbývá. I když ale vymyslíme z našeho pohledu sebelogičtější prompt, který přece lidé určitě musí zadat, zjistíme, že reální uživatelé zadávají do AI nástrojů dotazy zcela jinak než do Googlu. Nepíšou "nejlepší matrace 2026", ale třeba "Hledám matraci pro dvě osoby, jednoho z nás bolí záda a druhý se hodně potí, co mi doporučíš do 10 000 Kč?"

Jak ve své analýze doložil Rand Fishkin, lidé zadávají tak rozmanité prompty, že se jedná téměř vždy o absolutně unikátní otázku, i když na stejné téma. 

Pokud se smíříme s tím, že alespoň v současné době nemáme žádná pevná data, existuje několik přístupů, jak prompty alespoň simulovat.

1. Existující klíčová slova - Pokud děláte SEO, máte klíčová slova. Jsou to sice krátké výrazy, ale výborný výchozí materiál. Vezměte svá nejdůležitější klíčová slova a přeformulujte je do přirozenějšího jazyka – z "matrace pro záda" se stane "jakou matraci vybrat při bolestech zad". Long-tail klíčová slova lze mnohdy použít jako prompty přímo, bez úprav.
2. People Also Ask a AI Overview - Zadejte do Googlu svá klíčová slova a projděte sekci "Lidé se také ptají." Otázky v ní jsou formulovány přirozeně – přesně tak, jak lidé píšou do AI nástrojů. Navíc klíčová slova, která v SERPu spouštějí AI Overviews, jsou přirozenými kandidáty na prompty: Google sám rozhodl, že jde o dotazy vhodné pro AI odpověď.
3. Fóra a diskuzní platformy - Diskusní fóra nebo recenzní portály jsou zlatý důl. Uživatelé tam píšou přesně tak, jak píšou do AI nástrojů – dlouze, kontextově, s konkrétním problémem. "Kupuji matraci pro manžela po operaci ploténky, máte zkušenost s XY?" je reálný prompt, ne SEO klíčové slovo.
4. Váš obchodní tým a zákaznická podpora - Žádný nástroj tyhle otázky nevygeneruje lépe. Váš obchodní tým a podpora je každý den slyší v reálném čase. Sesbírejte je, je to nejcennější vstup, který máte.
5. AI nástroje samotné - Claude, ChatGPT nebo Gemini samy navrhnou prompty – stačí jim dát kontext: obor, cílovou skupinu, klíčová slova, popis produktu. Nebo se rovnou zeptejte: "Jaké otázky si klade člověk, který přemýšlí o koupi matrace do 10 000 Kč?" Výstup profiltrujte a nejreálnější varianty použijte.
6. Našeptávač přímo v měřicích nástrojích - Některé nástroje na měření AI viditelnosti (povíme si o nich v příštím článku), jako například Seonali, umí navrhnout prompty na základě importu dat z Google Search Console a definice person (schválně, kdo z vás má definované persony a nezasekne se u této části 🙂). AccuRanker generuje návrhy podle toho, co AI modely o vaší značce už vědí. Dobrý výchozí bod, ale vždy jen jako jeden z více zdrojů – ne jako jediný.
7. Query Fan-Out data z Marketing Mineru - Nejedná se sice přímo o prompty, které by zadávali uživatelé, ale jde o rozklad klíčových slov, která si vygeneruje ChatGPT, když pro svou odpověď potřebuje použít webové vyhledávání v Googlu. Je to zajímavá zpětná metoda. 

Kombinace těchto zdrojů vám dá sadu promptů, které by lidé mohli v AI nástrojích používat. Důležité je si uvědomit, že nejde o to mít přesnou podobu promptu, ale alespoň podobnou formulaci, která může reprezentovat zobrazené odpovědi. To je další velký posun od SEO, které se zdá ve srovnání s tímto jako exaktní věda.  

Problém konzistence výsledků

Když se poprvé setkáte s nástrojem na měření AI viditelnosti, může to vypadat jednoduše: zadáte otázku, nástroj se zeptá AI, zaznamenají se výsledky. Jenže realita je podstatně komplikovanější.

Rand Fishkin ze SparkToro ve své analýze také došel k překvapivému zjištění: pravděpodobnost, že AI vrátí dvakrát stejný seznam doporučených značek, je menší než 1 ku 100. A pravděpodobnost, že bude seznam nejen stejný, ale i ve stejném pořadí, je menší než 1 ku 1 000. AI totiž není vyhledávač s pevným indexem – je to pravděpodobnostní model, který při každém dotazu generuje nový výstup.

Co z toho plyne pro měření? Nelze důvěřovat jedinému měření a říkat "naše značka je na druhém místě." Pozice v AI odpovědi je prakticky náhodná. Co ale smysl dává, je měřit takzvanou visibility rate – jak často se vaše značka vůbec objeví napříč desítkami nebo stovkami opakování stejného promptu. Zjednodušeně: pokud se váš brand objeví v 70 ze 100 odpovědí, jste v tom tématu silně etablovaní. Pokud v 5 ze 100, máte co dělat. 

Pokud byste ale chtěli provést 100 měření jednoho promptu, jak navrhuje Rand, není to vůbec levná záležitost. 

Co měřit v AI nástrojích

Než se pustíte do samotného měření, je dobré si ujasnit, na která čísla se vlastně dívat. Terminologie se mezi nástroji mírně liší, ale základní metriky jsou napříč nimi konzistentní. Tady je přehled těch, které sledujeme a považujeme za smysluplné.

Visibility rate (míra viditelnosti)

Jak často se vaše značka vůbec objeví v AI odpovědích na sledované prompty. Toto je základní metrika, bez které nemá smysl sledovat cokoliv dalšího. Jak jsme popsali výše v části o konzistenci výsledků, AI není vyhledávač s pevným indexem – výsledky se při každém dotazu liší. Proto nestačí jeden test. Visibility rate se počítá jako podíl odpovědí, ve kterých se brand objevil, vůči celkovému počtu měření. Pokud se vaše značka objeví v 60 ze 100 odpovědí na daný prompt, máte visibility rate 60 %. To je číslo, které má smysl sledovat v čase a porovnávat s konkurencí.

Sentiment

Nestačí vědět, zda vás AI zmiňuje. Důležité je, jak. Sentiment rozlišuje, zda jsou zmínky pozitivní, neutrální nebo negativní. Pro klientský reporting je to klíčový rozměr – být zmíněn v negativním světle může být horší než nebýt zmíněn vůbec. Pokud AI opakovaně uvádí vaši značku s výhradami nebo ji řadí za konkurenci s komentářem o ceně nebo dostupnosti, je to signál k akci.

Mentions vs. citations – důležitý rozdíl

Mnoho lidí tyto dvě věci zaměňuje, ale jsou to odlišné metriky. Mention (zmínka) je jakýkoli výskyt vašeho brandu v AI odpovědi – AI o vás řekne "Značka XY patří mezi oblíbené české výrobce matrací," ale žádný odkaz neuvede. Citation (citace) je explicitní odkaz na konkrétní URL z vašeho webu – AI aktivně doporučuje konkrétní stránku jako zdroj.

Citace jsou cennější ze dvou důvodů. Za prvé, větší část uživatelů na ně klikne a přijde přímo k vám. Za druhé, citovaná URL vám říká, který obsah AI považuje za autoritativní zdroj v daném tématu. To je actionable insight – víte, co funguje a co na stejném principu vytvořit dál.

Sources (zdroje třetích stran)

Toto je metrika, která bývá přehlížená, ale je strategicky velmi zajímavá. Sleduje, které weby a domény AI obecně využívá při odpovídání na prompty ve vašem segmentu – tedy nejen vaše stránky, ale celý informační ekosystém, ze kterého modely čerpají. Pokud zjistíte, že AI v odpovědích na relevantní dotazy opakovaně cituje konkrétní oborové médium, srovnávač nebo diskuzní platformu, víte, kde má smysl budovat přítomnost – ať už formou PR, partnerství nebo zmínek.

Co z těchto dat nedostanete

Jak jsme zmínili v části o komunikaci s klienty, žádná z těchto metrik vám neřekne, kolik zákazníků přišlo díky AI doporučení a kolik z nich nakoupilo. Tato data jednoduše neexistují. AI viditelnost je v tuto chvíli brand metrika, ne výkonnostní metrika. Sledujete, zda jste v hledáčku AI modelů – a tím pravděpodobně i části vašich budoucích zákazníků. Efekt se projeví v celkovém růstu přímé návštěvnosti a branded search, ale kauzální vazbu prokázat nelze.

Kdo to pochopí a nastaví klientům správná očekávání hned na začátku, ušetří si spoustu nepříjemných rozhovorů o reportu o tři měsíce později.

Jak klientovi vysvětlit AI viditelnost

Klient je zvyklý otevřít Google Analytics a vidět přesná čísla – kolik lidí přišlo odkud, co udělali, co koupili. AI viditelnost takový report nenabídne.

Nelze říct "díky AI jsme prodali X produktů." Data o tom jednoduše neexistují – zmínka v ChatGPT se do Analytics nezapíše. Zákazník, kterému AI doporučí vaši značku, přijde na web třeba za týden přes přímý vstup nebo brandové vyhledávání, a spojitost je neprokazatelná.

Proto doporučuji klientům nastavit správná očekávání hned na začátku. AI viditelnost je v tuto chvíli brand metrika, ne výkonnostní metrika. Říká vám, zda jste v mysli AI modelů – a tím pravděpodobně i v mysli části vašich budoucích zákazníků. Podobně jako sledujete brand awareness nebo sentiment v médiích. Výsledky se projeví v celkovém růstu značky, v branded search, v přímé návštěvnosti – ale izolovat přesný dopad zatím neumíme.

Co udělat hned

Vrátili jsme se k billboardu. Ale tentokrát víme, že tam je. A částečně ho umíme změřit.

Dokonalá data z AI viditelnosti zatím neexistují a pravděpodobně ještě dlouho existovat nebudou. Prompty jsou různorodé, výsledky AI jsou nekonzistentní a jasná vazba na konverze je neprokazatelná. To ale není důvod s měřením čekat.

Je to důvod začít měřit právě teď. Za rok nebo dva, až nástroje dozrají a budete mít historická data, budete vědět, jak se vaše viditelnost vyvíjela. Ti, kteří začnou měřit až tehdy, nebudou mít stav "před." A právě srovnání je to, co dává datům smysl.

Tři konkrétní kroky, které doporučuji:

1. Začněte měřit – vyberte nástroj, nastavte první sadu promptů a spusťte pravidelné měření. I nedokonalá data jsou lepší než žádná. Srovnání nástrojůi na měření viditelnosti přineseme v dalším článku.
2. Neoptimalizujte pro AI separátně – investujte do toho, co funguje vždy: kvalitní obsah, který odpovídá na reálné otázky zákazníků, budování autority přes linkbuilding a PR, EEAT signály na webu. AI odmění to samé, co Google. Více o tom psala Míša v tomto našem článku.
3. Edukujte klienty – nastavte správná očekávání. AI viditelnost je dnes brand metrika, ne výkonnostní metrika. Kdo to pochopí dříve než konkurence, bude mít náskok.

FAQ

Zdroje

• Analýza od Rand Fishkina ze SparkToro o problematice měření AI viditelnosti: https://sparktoro.com/blog/new-research-ais-are-highly-inconsistent-when-recommending-brands-or-products-marketers-should-take-care-when-tracking-ai-visibility/
• Marketing Miner a jejich oznámení o měření Query Fan-Out: https://www.marketingminer.com/cs/blog/co-je-query-fan-out-a-jak-se-dostat-do-ai-odpovedi
• AccuRanker blog a jejich tipy na získání dat pro prompty: https://www.accuranker.com/blog/how-to-find-prompts-to-track/
• Ahrefs a problematika měření návštěv z AI nástrojů: https://ahrefs.com/blog/generative-engines-are-breaking-web-analytics/
• Gemini Nano Banan 2 pro vygenerování dvou fotografií jako ilustrační obrázek

Tento článek byl zpracován pomocí AI ze 17 % 🙂

Autor: Miroslav Rojek

Mirek je zakladatelem agentury Expertia. V SEO a online marketingu působí již od roku 2006.