AI technologie rychle mění způsob, jakým nacházíme informace online. Od základů SEO až po nástup AI chatbotů a multimodálního vyhledávání se celý ekosystém vyhledávání vyvíjí. Tato zpráva nabízí komplexní přehled těchto změn, rozdělený podle klíčových témat:
1. SEO v éře AI
Optimalizace pro vyhledávače (SEO) se přizpůsobuje světu, kde AI hraje ústřední roli ve výsledcích vyhledávání. Tradiční SEO se zaměřovalo na klíčová slova a zpětné odkazy, ale moderní AI-poháněné algoritmy vyhledávání upřednostňují pochopení uživatelského záměru a poskytování přímých odpovědí. Například použití AI modelů společností Google znamená, že vyhledávání dokáže pochopit kontext dotazů a spojit je se smysluplnými výsledky, nikoliv jen s klíčovými slovy blog.google. V praxi to umožňuje uživatelům hledat přirozenějším jazykem a stále dostávat relevantní odpovědi – Google uvedl, že BERT (model zpracování přirozeného jazyka) mu pomohl lépe interpretovat asi 1 z 10 anglických dotazů, zejména těch delších, konverzačních blog.google blog.google.
Jednou z hlavních změn je vzestup vyhledávání s „nulovým kliknutím“ a AI-generovaných odpovědí na začátku výsledků vyhledávání. Jak Google, tak Bing nyní často zobrazují AI-generované shrnutí (čerpané z vícero webů) ještě před seznamem tradičních odkazů. Tato AI Přehledy výrazně mění SEO strategii. Nedávná studie ukázala, že do května 2025 téměř polovina všech vyhledávání na Googlu (49 %) obsahovala AI Přehled v horní části stránky, zatímco na konci roku 2024 to bylo pouze 25 % xponent21.com xponent21.com. Tato shrnutí obvykle obsahují stručnou odpověď s několika zdrojovými odkazy a zabírají nejviditelnější část obrazovky. Umístění „#1“ ve starém smyslu tak už není zárukou viditelnosti – obsah, který není zvolen do AI přehledu, může být zcela přeskočen xponent21.com. Stručně řečeno, „úspěch ve vyhledávání s AI závisí na tom, jak dobře váš obsah odpovídá tomu, jak AI modely chápou relevanci, záměr uživatele a autoritu“ xponent21.com.
Změny v SEO strategii: Aby zůstali viditelní, majitelé webů upravují své postupy. Důraz je nyní kladen na vytváření kvalitního, autoritativního obsahu, který AI algoritmy považují za důvěryhodný beepartners.vc. Marketéři využívají strukturovaná data (schema markup) a optimalizaci pro vybrané úryvky, protože AI má tendenci vybírat shrnutí podobná těmto úryvkům beepartners.vc beepartners.vc. Také se zaměřují na signály E-E-A-T (Zkušenosti, Odbornost, Autorita, Důvěryhodnost), aby AI považovala jejich obsah za věrohodný beepartners.vc. Další taktika je psaní v stručné, otázkově-odpovědní formě – tedy dělání obsahu „vhodného pro úryvky“, aby jej AI přehled mohl zahrnout beepartners.vc. Tyto kroky odpovídají doporučením Googlu, že „obsah musí zaujmout jak AI algoritmy, tak lidské čtenáře, vyvažovat technickou optimalizaci s autentickou angažovaností“ seoteric.com seoteric.com.
Dopad AI na prokliky: AI odpovědi poskytují uživatelům to, co potřebují ihned, což znamená méně prokliků na webové stránky. Na začátku roku 2025 jedná analýza zjistila, že když je ve výsledcích AI přehled od Googlu, míra prokliků na první organický výsledek klesá přibližně o 34,5 % a 77 % těchto dotazů končí tím, že uživatel neklikne na žádný výsledek vůbec adweek.com. To je zásadní změna oproti minulosti, kdy většina vyhledávání vedla uživatele ke kliknutí na odkaz. SEO strategie proto musí brát v úvahu viditelnost značky přímo v AI odpovědi a hledat nové způsoby, jak přitáhnout návštěvnost (například atraktivnějším obsahem či alternativními kanály).
Ve shrnutí: AI tlačí SEO směrem k větší komplexnosti a důrazu na kvalitu. Starý přístup pouhého umístění stránky je nahrazen snahou o umístění v rámci AI-kurátorské odpovědi. Značky, které se přizpůsobí a nabídnou skutečně užitečný, dobře strukturovaný obsah, mají největší šanci, že je AI vybere – a tím je objeví i uživatelé xponent21.com xponent21.com.
2. AI-poháněné vyhledávací nástroje a platformy
Současně se změnami v tradičních vyhledávačích jsme svědky vzniku AI-poháněných vyhledávacích nástrojů, které umožňují uživatelům vyhledávat informace novým způsobem. Významnými příklady jsou ChatGPT, Perplexity, Google Gemini/Bard a Microsoft Copilot/Bing Chat. Každý nabízí jiný styl vyhledávání s podporou AI:
- ChatGPT (OpenAI): ChatGPT byl původně navržen jako obecný konverzační AI, ale získal schopnost procházet web a používat pluginy pro získávání aktuálních informací. Mnoho uživatelů jej dnes využívá jako asistenta pro vyhledávání, kladou otázky přirozeným jazykem a získávají jednotnou syntetickou odpověď. ChatGPT lze považovat za alternativu vyhledávače pro složité dotazy nebo výzkum, i když sám o sobě neupravuje zdroje, pokud nepoužívá speciální pluginy. Jeho popularita raketově vzrostla – návštěvnost ChatGPT vzrostla o více než 180 % na začátku roku 2024, což ukazuje, že miliony lidí ho využívají pro hledání informací adweek.com. Přesto však v roce 2024 zpracoval pouze malý zlomek celkového objemu vyhledávání (na úrovni 2–3 % oproti Googlu) onelittleweb.com, kvůli obrovskému rozsahu tradičních vyhledávačů.
- Perplexity Ask: Perplexity.ai je příkladem nového AI-nativního vyhledávače. Využívá velký jazykový model k odpovídání na dotazy uživatelů, ale klíčově uvádí citace zdrojových webů ke každé části své odpovědi. Perplexity účinně kombinuje webové vyhledávání s AI shrnutím, což může zvyšovat důvěru uživatele. Jeho používání roste spolu s růstem ChatGPT adweek.com. Přístup Perplexity, který přináší odpovědi s odkazy na zdroje, ovlivnil i to, jak své AI výsledky prezentují zavedené vyhledávače (např. Bing a Google nyní také odkazují na zdroje u AI shrnutí).
- Google Vyhledávání (Bard a Gemini): Google představil generativní AI do svého vyhledávání prostřednictvím tzv. Vyhledávacího generativního zážitku. Jeho chatbot Bard (původně poháněný modelem PaLM 2, očekává se přechod na pokročilejší Gemini) je dostupný jako samostatný nástroj a je integrován s Google Assistant analyticsvidhya.com. Viditelněji se na výsledkových stránkách zobrazují AI Přehledy: Jde o AI-generované souhrny, které „kombinují informace z více důvěryhodných webů“ a prezentují je jako jednotnou odpověď beepartners.vc. Tato shrnutí jsou poháněná právě Google Gemini LLM beepartners.vc. Google také spustil „AI Režim“ ve Vyhledávání – vyhrazené rozhraní pro konverzační vyhledávání. V AI Režimu mohou uživatelé klást doplňující otázky, získávat multimodální výsledky (například nahrát obrázek a zeptat se na něj) a vést interaktivní dialog s vyhledávačem xponent21.com blog.google. Vyhledávání se tak z psaní a klikání mění na bohatou konverzaci. Google uvádí, že dotazy v AI Režimu jsou dvakrát delší než běžné, protože lidé se ptají detailněji blog.google.
- Bing (Microsoft Copilot): Microsoft Bing je rozšířen o OpenAI model GPT-4, označený jako Bing Chat Copilot. Tento AI je vestavěný do prohlížeče Edge a Windows 11, kde slouží jako „copilot pro web“. V rozhraní Bingu umí Copilot generovat přehlednou odpověď v horní části výsledků se zdrojovanými odkazy, takže uživatel nemusí hledat na různých stránkách microsoft.com. Dále podporuje interaktivní chat – uživatelé mohou zpřesnit dotaz následnými otázkami v přirozeném jazyce a AI si pamatuje kontext. Microsoft rozšiřuje koncept Copilotu napříč svými produkty (Windows, Office, atd.), což naznačuje, že vyhledávání na webu a osobní produktivita se propojí díky asistenci AI.
Stručně řečeno, AI vyhledávací nástroje dělají vyhledávání více konverzačním a intuitivním. Umožňují uživatelům klást otázky běžným jazykem a často poskytují jedinou, konsolidovanou odpověď (místo seznamu odkazů), doplněnou o kontext a někdy i o zdroje. Tabulka níže porovnává některé tyto AI vyhledávací platformy a jejich klíčové vlastnosti:
| Nástroj pro AI vyhledávání | Poskytovatel | Funkce & Přístup |
|---|---|---|
| ChatGPT (s prohlížením) | OpenAI | Univerzální chatbot s LLM, používaný pro dotazy a odpovědi. S pluginem pro prohlížení může vyhledávat na webu a shrnovat nálezy. Odpovědi však nejsou automaticky opatřeny citacemi zdrojů. Často se používá pro složitější otázky nebo brainstorming. |
| Perplexity Ask | Perplexity AI | Vyhledávač poháněný AI, který poskytuje přímé odpovědi s citacemi. Používá LLM k interpretaci dotazů a výsledky v reálném čase z webu ke generování stručné, podložené odpovědi adweek.com. Důraz klade na důvěryhodnost tím, že odkazuje na podpůrné weby. |
| Google (Bard & AI Search) | Integruje generativní AI do vyhledávání. Bard je Google chatbot (podobný ChatGPT) pro konverzační dotazy. Ve vyhledávači Google AI Přehledy využívají LLM Gemini pro sestavení odpovědí z více webů beepartners.vc. Nový AI režim Googlu nabízí plně konverzační zkušenost s vyhledáváním (včetně následných a obrazových dotazů) a poskytuje syntetizované odpovědi v horní části stránky xponent21.com. | |
| Bing Chat (Copilot) | Microsoft | Vyhledávání Bing rozšířené o GPT-4 (OpenAI). Bing Copilot odpovídá na dotazy v chatovacím rozhraní vedle výsledků vyhledávání a často poskytuje přehled s odkazy na zdroje. Umožňuje interaktivní úpravy dotazů a je zabudovaný v prohlížeči Edge. Microsoft jej prezentuje jako AI asistenta, který poskytuje „jasné odpovědi přímo nahoře ve výsledcích“ microsoft.com, a integruje webové vyhledávání s užitečným dialogem. |
Dopad na uživatele: Tyto nástroje znamenají, že uživatelé mají více možností, jak vyhledávat. Místo vymýšlení dokonalé sekvence klíčových slov mohou položit plnou otázku a dostanou okamžité vysvětlení. To je obzvlášť užitečné pro průzkumné dotazy (například při plánování cesty nebo učení se novému konceptu), kdy interaktivní dialog pomůže upřesnit vaše potřeby. Je příznačné, že Google zjistil, že uživatelé, kteří vyzkoušejí AI přehledy/konverzační vyhledávání, mají tendenci pokládat více následných dotazů a více zkoumat, což zvyšuje jejich celkovou angažovanost ve vyhledávání business.google.com business.google.com. Současně dostupnost přímých Q&A nástrojů jako ChatGPT a dalších mírně narušila monopol tradičních vyhledávačů – poprvé se značná část informačních dotazů odehrává mimo Google. (Tato část je stále malá; například od dubna 2024 do března 2025 zaznamenalo 10 největších AI chatbotů dohromady přibližně 55 miliard návštěv oproti 1,86 bilionu návštěv u 10 největších vyhledávačů onelittleweb.com. Jinými slovy, chatboti měli asi 1/34 objemu vyhledávání – rychle rostou, ale ještě nenahrazují vyhledávání onelittleweb.com onelittleweb.com.)
3. Vyhledávání v přirozeném jazyce a zpracování dotazů
Jedním z nejvýznamnějších dopadů AI na vyhledávání je možnost vyhledávat v přirozeném, konverzačním jazyce – a že systém skutečně pochopí záměr uživatele. Historicky museli uživatelé používat krátké, klíčovými slovy nabité dotazy (někdy v žertu označované jako „keyword-ese“), aby předali svůj požadavek blog.google. To se mění. Moderní vyhledávače využívají pokročilé modely Natural Language Processing (NLP) – jako je například BERT a MUM od Googlu nebo různé transformerové modely – k interpretaci dotazů v kontextu. To znamená, že vyhledávač zohledňuje celou frázi, nikoli jen izolovaná slova, aby zjistil, co uživatel skutečně chce.
Například Google ukázal, jak BERT pomohl s interpretací dotazu „2019 brazil traveler to usa need a visa.“ Před AI mohl Google přehlédnout význam slova „to“ a vrátit výsledky týkající se amerických cestovatelů do Brazílie. Díky kontextuálnímu porozumění BERT Google správně pochopil tento dotaz jako brazilského cestovatele do USA a zobrazil odpovídající informace blog.google. Obecně AI modely zohledňují stop slova a předložky („to”, „for” atd.), které byly dříve ignorovány, ale mohou dramaticky měnit význam blog.google. To vede k daleko přesnějším výsledkům pro delší, konverzační dotazy.
Z pohledu uživatele vyhledávání stále více připomíná rozhovor s odborným asistentem. Lidé mohou klást dotazy jako celé otázky či popisy problému. Vyhledávací systém, poháněný NLP, interpretuje nuance. Ve skutečnosti Google od roku 2020 používá AI jazykové modely v podstatě pro každý anglický dotaz, aby lépe pochopil záměr reddit.com. Proto se staly možné i funkce jako hlasové vyhledávání (ptáte se hlasem) – AI dokáže zpracovat přirozeně formulovanou otázku stejně jako tu napsanou.
Konverzační dotazy: AI také umožnila vícekolové konverzace jako způsob vyhledávání. S nástroji jako Bing Chat nebo AI režim Googlu můžete položit otázku, dostat odpověď a pak navázat například otázkou „A co příští víkend?“ nebo „Vysvětli to jednodušeji.“ Systém si kontext pamatuje. To je obrovská změna ve zpracování dotazů. AI si udržuje určitou stavovou paměť dialogu – což staré vyhledávače nedělaly. Bing Copilot například povzbuzuje k dalším otázkám a dokonce nabízí návrhy, jak v průzkumu pokračovat microsoft.com microsoft.com. Výsledkem je, že vyhledávání už není jednorázový dotaz – může jít o iterativní proces připomínající rozhovor s expertem. Jak to popisuje Microsoft: „Copilot Search se přizpůsobuje vašim potřebám… umožňuje uživatelům zapojit se více konverzačně, podobně jako v interaktivním dialogu s odborníkem.“ microsoft.com.
Výhody vyhledávání v přirozeném jazyce: Tento posun výrazně snižuje bariéru při hledání informací. Není třeba znát pokročilé operátory nebo přesné klíčové výrazy. Prostě se můžete zeptat: „Jak opravím kapající kohoutek, který nepřestává téct?“ nebo „Jaké jsou dobré tříhvězdičkové michelinské restaurace v Paříži a čím jsou jedinečné?“ – komplexní dotazy, které AI analyzuje a pochopí. Pod povrchem vyhledávač možná provádí více dílčích vyhledávání za vás (například AI režim Googlu využívá techniku „query fan-out“ k rozeslání více dotazů na pozadí blog.google) – uživatel ale klade jen jeden plynulý dotaz.
Schopnost přirozeného jazyka také úzce souvisí s hlasovým vyhledáváním a virtuálními asistenty, k nimž se dostaneme později. Jde o stejnou myšlenku: ptáte-li se své chytré krabičky, očekáváte, že váš dotaz správně rozpozná a odpoví užitečně. Díky vylepšením NLP jsou hlasové dotazy zodpovídány mnohem přesněji než před pár lety, což podpořilo jejich rozšíření (v roce 2023–2024 hlasové vyhledávání používá zhruba 20 % internetových uživatelů globálně, toto číslo se ustálilo po počátečním růstu yaguara.co).
Shrnuto, AI-poháněné NLP výrazně zlepšilo porozumění sémantice dotazů ve vyhledávačích. Uživatelé tak mohou vyhledávat přirozeněji a dostávají výsledky, které více odpovídají skutečnému záměru jejich otázky, nikoli jen klíčovým slovům. Vyhledávání se tak stává více konverzačním a intuitivním zážitkem — což připravuje půdu pro hlasové a chatové interakce, které se stávají standardem.
4. Vizuální, hlasové a multimodální vyhledávání
Kromě textu umožňuje AI vyhledávání pomocí obrázků, zvuku a dalších modalit. Moderní vyhledávání už není omezeno jen na klasické textové pole – můžete hledat tím, že na něco namíříte kamerou nebo vyslovíte otázku nahlas. Tyto multimodální vyhledávací technologie zažívají rychlý pokrok:
- Vizuální vyhledávání: Rozpoznávání obrazu založené na AI umožňuje vyhledávat pomocí obrázků nebo vstupu z kamery. Nástroje jako Google Lens a Bing Visual Search umožňují uživatelům identifikovat objekty, překládat text v obrázcích, najít produkty a další – stačí pořídit fotku. Vizuální vyhledávání promění vaši kameru ve vyhledávací dotaz. Na pozadí analyzují modely počítačového vidění obrázek a detekují objekty, text nebo pamětihodnosti, a systém pak vyhledává shody nebo související informace online. Tato funkce je nesmírně populární – Google Lens je nyní použito k více než 20 miliardám vizuálních vyhledávání měsíčně business.google.com. Lidé ji používají od určování rostlin či hmyzu, přes skenování jídelního lístku pro recenze až po nákupy (např. vyfotíte bundu, která se vám líbí, a vyhledáte, kde ji koupit). Google uvedl, že 1 ze 4 vyhledávání v Lens souvisí s nakupováním, což ukazuje na komerční význam vizuálního vyhledávání business.google.com. Vylepšení díky AI umožňují Lens nejen identifikovat jednotlivé objekty, ale pochopit celé scénáře. V roce 2025 Google oznámil multimodální AI vyhledávání v režimu AI: můžete nahrát obrázek a poté pokládat otázky týkající se tohoto obrázku – v podstatě kombinace porozumění vidění a jazyka. AI (s modelem Gemini) dokáže pochopit „celou scénu, včetně vztahů objektů, materiálů a tvarů” a odpovídat na otázky, přičemž poskytuje relevantní odkazy pro další informace blog.google blog.google. Například můžete ukázat fotku rozestavěné šachovnice a zeptat se: „Je toto dobré zahájení?” a dostat kvalifikovanou odpověď analyzující obrázek.
- Hlasové vyhledávání: Hlasem ovládané vyhledávání je dnes běžné díky AI schopné rozpoznávat řeč a porozumět přirozenému jazyku. Asistenti v mobilních telefonech (Google Assistant, Siri) a chytré reproduktory (Amazon Echo/Alexa, atd.) umožňují vyhledávat hlasem. V roce 2024 přibližně 20–21 % lidí používá hlasové vyhledávání pravidelně (alespoň jednou týdně) yaguara.co yaguara.co, a toto číslo je ještě vyšší na mobilních zařízeních (více než čtvrtina uživatelů mobilů používá hlas). Lidé využívají hlasové vyhledávání často pro rychlé dotazy na cestách – např. ptají se na cestu, počasí, jednoduchá fakta – a také pro lokální vyhledávání („Najdi kavárnu poblíž”). AI zde hraje dvojí roli: nejprve převádí řeč na text (pomocí pokročilých modelů rozpoznávání řeči) a poté jazykově zpracovává dotaz, jak bylo uvedeno dříve. Hlavní dopad je, že dotazy bývají delší a více konverzační (Google zaznamenal, že „80 % hlasových vyhledávání má konverzační povahu”, tedy vypadají jako celé otázky či příkazy). To nutí vyhledávače odpovídat stejně – často přečtením odpovědi nahlas. Pokud se například hlasového asistenta zeptáte „Jaké je hlavní město Brazílie?”, použije AI k nalezení odpovědi a pak pomocí AI převodu textu na řeč odpoví: „Hlavním městem Brazílie je Brasília.” Hlasové vyhledávání přimělo poskytovatele, aby odpovědi formátovali jako přímé odpovědi (často používají zvýrazněné úryvky/znalostní grafy). Podle jedné studie zvýrazněné úryvky tvoří asi 41 % hlasových odpovědí – protože asistent raději přečte stručnou odpověď yaguara.co. AI také zlepšuje kvalitu hlasové interakce – asistenti jsou lepší v navazujícím kontextu (např. se zeptáte „Kdo režíroval film Inception?” a poté „Jaké další filmy on režíroval?” a asistent ví, že on je Christopher Nolan).
- Multimodální a ambientní vyhledávání: Vstupujeme do éry, kdy vyhledávání zvládá smíšené vstupy – text, hlas a obrázky – a může poskytovat i multimodální výsledky. Google „multisearch” funkce, spuštěná v roce 2022, umožňuje kombinovat obraz a text v jednom dotazu (například vyfotit šaty a přidat „v červené barvě” pro vyhledání těchto šatů v červené) econsultancy.com. To umožňuje AI, která propojuje vizuální data s jazykem. Širším trendem je nástup ambientního vyhledávání: vyhledávání je zabudováno nenápadně do našeho prostředí nebo rutiny, někdy dokonce předvídá, co budeme potřebovat. Například AR brýle mohou zobrazit informace o pamětihodnostech na které se díváte, nebo telefon vám proaktivně ukáže relevantní informace o vašem kalendáři, cestování nebo okolních zajímavostech, aniž byste museli explicitně vyhledávat. To je rozšíření multimodálních schopností, podpořené kontextovým povědomím. Google zde nastínil svou vizi slovy svého viceprezidenta: vyhledávání se stává ambientním – „dostupným kdykoli a kdekoli bez explicitních dotazů“, jako byste se ptali stále přítomného vševědoucího přítele 1950.ai. První náznaky toho už můžeme vidět: funkce Live a Lens od Googlu umožňují v reálném čase klást otázky o tom, co vaše kamera právě snímá blog.google, a asistenti mohou využívat kontext jako je poloha nebo vaše e-maily (pokud to povolíte) pro personalizované odpovědi (například doporučovat aktivity na cestě podle potvrzení letu v e-mailu blog.google).
Výsledkem vizuálního, hlasového a multimodálního vyhledávání je intuitivnější uživatelská zkušenost. Už nejste omezeni jen na psaní slov. Pokud něco vidíte, můžete to vyhledat. Když jste zaneprázdněni nebo řídíte, stačí se zeptat nahlas. Pokud potřebujete informace v rámci fotografie nebo videa, AI je umí vyhledat. Tím se minimalizují překážky a vyhledávání se dostává i do situací, kde psaní není praktické (proto jsou hlasové a kamerové vyhledávání tolik využívané na mobilních zařízeních). Firmy se tomuto trendu přizpůsobují – zajišťují například popisné alt texty u obrázků (aby je AI dokázala interpretovat) a starají se, aby jejich informace byly v znalostních grafech, aby je hlasoví asistenti našli.
5. Personalizace a doporučovací systémy poháněné AI
Vyhledávání a objevování obsahu je díky AI stále více personalizováno – analyzuje obrovské množství uživatelských dat za účelem přizpůsobení výsledků a doporučení. Personalizace v tomto kontextu znamená, že dva lidé mohou vidět odlišné výsledky na stejné dotazy nebo dostávat různý doporučený obsah podle zájmů, polohy, předchozího chování a dalších faktorů. AI je motorem, který tato rozhodnutí činí, učí se ze vzorců v datech.
Personalizované vyhledávání: Google už roky využívá mírnou personalizaci (například upřednostňuje lokální výsledky, nebo využívá historii hledání pro návrhy). AI však jde mnohem dál. Například chystaná vylepšení AI vyhledávání od Googlu umožní uživatelům zapnout osobní kontext – AI tím získá přístup k údajům z vašich předchozích hledání, nebo dokonce z jiných aplikací (jako Gmail, pokud udělíte povolení) a poskytne odpovědi šité na míru blog.google. Pokud například hledáte „akce tento víkend” a umožníte přístup k e-mailům a poloze, AI vrátí velmi personalizovaná doporučení: např. „5 mil od vás je hudební festival a restaurace, kterou jste dříve rezervovali, má v sobotu venkovní koncert.” To Google ilustroval na příkladu: „Režim AI vám zobrazí restaurace s venkovním posezením na základě vašich předchozích rezervací i vyhledávání, a doporučí akce poblíž místa vašeho pobytu (na základě vašeho potvrzení o letu a hotelu).” blog.google. Vše probíhá soukromě ve vašem účtu a Google zdůrazňuje, že je to pod uživatelskou kontrolou (musíte to povolit a propojení lze kdykoli ukončit) blog.google blog.google.
I bez takto hluboké integrace AI neustále upravuje, co vidíte. Doporučovací systémy na platformách (například doporučená videa na YouTube, návrhy pořadů na Netflixu nebo články ve zpravodajském kanálu Google Discover) jsou klasickým příkladem. Tyto systémy používají strojové učení k predikci, s čím bude uživatel pravděpodobně dále interagovat. Analyzují vaše předchozí chování (sledovaná videa, kliknuté odkazy, čas strávený na obsahu atd.) a porovnávají je s vzorci milionů dalších lidí, aby našly obsah, který vás zaujme. AI umožňuje těmto systémům nacházet jemné vzorce – například rozpozná, že lidé, kteří četli článek A a B, často mají rádi i článek C, a tak doporučí C někomu, kdo četl A a B. Toto kolaborativní filtrování ve velkém podání by nebylo možné bez AI, která třídí veškerá data.
Přínosy: Personalizace znamená, že často získáváte výsledky, které jsou pro vás relevantnější. Pokud vždy hledáte vegetariánské recepty, vyhledávání poháněné AI může dát vegetariánskému obsahu vyšší prioritu, protože se naučí vaše preference. Pokud si pravidelně klikáte na určitý zpravodajský zdroj, doporučovací algoritmus vám může ukazovat více obsahu právě z tohoto zdroje. E-commerce hojně využívá AI doporučovací systémy: Amazonovy návrhy „Mohlo by se vám líbit“ nebo „Často koupeno spolu“ jsou řízeny AI, stejně jako pořadí produktů, které se vám zobrazují. Ve skutečnosti firmy jako Amazon nyní využívají generativní AI k personalizaci popisů produktů i doporučení v reálném čase (například zvýraznění různých vlastností produktu v závislosti na tom, co si AI myslí, že je pro daný segment uživatelů nejdůležitější) aboutamazon.com.
Rizika a důležitá hlediska: I když personalizace může zlepšit uživatelský zážitek, přináší také obavy. Jednou z nich je efekt „filtrační bubliny“ – pokud vám AI stále předkládá obsah podobný tomu, co už konzumujete, možná se nedostanete k různorodým pohledům nebo novým informacím. Například personalizovaný zpravodajský kanál může nechtěně posilovat něčí politické sklony tím, že mu bude ukazovat hlavně články, se kterými souhlasí. Platformy si tuto skutečnost uvědomují a snaží se vyvažovat relevantnost s pestrostí, ale eticky je to neustálá výzva. Dalším problémem je soukromí – personalizace je závislá na sběru a analýze osobních dat. Jak uživatelé, tak regulátoři kladou otázky typu: Jaká data jsou používána? Je získán souhlas? Jak bezpečně jsou data uložena? O otázce ochrany soukromí se rozepíšeme více v další části.
Z obchodního hlediska je personalizace velmi silným nástrojem. Zvyšuje angažovanost (lidé pravděpodobněji kliknou na něco, co je jim šité na míru) a může zvýšit konverzní poměr (například doporučení „správného“ produktu vede k nákupu). Existuje celý průmysl AI doporučení (např. Google Cloud nabízí Recommendation AI služby pro maloobchodníky). Tyto AI modely neustále zdokonalují své návrhy pomocí technik jako posilované učení – „učí“ se z toho, na co jste klikli nebo co jste ignorovali, a časem se zlepšují.
Personalizace v reálném čase a prediktivní personalizace: Novějším trendem je snaha AI předvídat potřeby ještě před položením dotazu. Například váš telefon vám může kolem páté hodiny ukázat „odhadovaný čas dojezdu domů“, aniž byste se ptali – protože ví, že kolem té doby obvykle jedete domů. To je jednoduchá forma ambientní personalizace. Nebo Google Discover vám může ukázat témata související s tím, co jste nedávno hledali, v domnění, že vás zajímají. Tyto prediktivní funkce rozmazávají hranici mezi vyhledáváním a doporučením – AI v podstatě vyhledává za vás na základě osobního kontextu.
Stručně řečeno, personalizace řízená AI znamená, že webový zážitek je stále unikátnější pro každého uživatele. Výsledky vyhledávání, doporučení a obsahové kanály jsou filtrovány AI modely, které se učí z našeho chování. Cílem je zefektivnit objevování – abyste méně času trávili probíráním nerelevantních informací a více času tím, na čem vám záleží. Stinnou stránkou je zajistit, aby to bylo prováděno transparentně a spravedlivě, bez narušení soukromí či tvorby ozvěnových komor – což jsou výzvy, se kterými se společnost aktivně potýká.
6. Umělá inteligence při filtrování, řazení a interpretaci webových výsledků
Umělá inteligence hraje klíčovou roli v pozadí toho, jak vyhledávače filtrují spam, řadí nejlepší výsledky a dokonce interpretují, co tyto výsledky pro uživatele znamenají. Tyto funkce jsou pro uživatele méně viditelné, ale jsou zásadní pro poskytování kvalitních výsledků vyhledávání.
Filtrování a omezení spamu: Moderní vyhledávače využívají AI systémy k odhalování nekvalitního nebo škodlivého obsahu a brání tomu, aby se takový obsah objevil ve výsledcích. Google má například vlastní systém SpamBrain, který je navržen k identifikaci spamových webů, podvodných stránek nebo jiného „balastu“, který by uživatelé neměli vidět developers.google.com. K rozpoznávání vzorců spamu (například link farmy nebo automaticky generovaný nesmyslný text) využívá strojové učení mnohem efektivněji než manuální pravidla. Podle Googlu pokrok SpamBrain pomohl udržet více než 99 % vyhledávání na Googlu bez spamu developers.google.com. Jen v roce 2022 SpamBrain detekoval 200krát více spamových stránek než při svém vzniku v roce 2018 seroundtable.com. To znamená, že když něco vyhledáváte, AI již pravděpodobně odfiltrovala obrovské množství odpadu a zajišťuje, že se vám zobrazují legitimní a relevantní stránky. Podobně AI pomáhá filtrovat nevhodný obsah (například násilí, nenávist nebo pornografii) z našepovídek i výsledků vyhledávání, čímž prosazuje zásady i místní zákony.
Řadicí algoritmy: Rozhodnout, které výsledky se zobrazí jako první, je složitý úkol vhodný pro AI. Například řadicí algoritmus Googlu zahrnuje strojová učení – například RankBrain, zavedený v roce 2015, který využívá AI k úpravě pořadí výsledků podle toho, jak s nimi uživatelé interagují (učí se, které výsledky zřejmě uživatele uspokojují) a také k lepšímu porozumění nejednoznačným dotazům. Později byly integrovány systémy Neural Matching a BERT, které pomáhají stroji spojovat významově příbuzné výrazy a chápat kontext. V roce 2020 Google uvedl, že BERT byl využíván téměř u všech anglických dotazů pro podporu řazení a relevance reddit.com. To znamená, že když hledáte, AI nehledá jen stránky s přesnými klíčovými slovy, ale i stránky, které semanticky odpovídají na vaši otázku. Například pokud zadáte „nejlepší způsob, jak se rychle naučit hrát na kytaru“, ani jedno z těchto slov není „cvičit stupnice každý den“, přesto však AI vyhledávač ví, že stránka upozorňující na „cvičení stupnic každý den“ může být dobrý výsledek, protože chápe, že to je rada, jak se na kytaru naučit rychleji.
Využití neuronových sítí při řazení pomáhá také se synonyma či s pochopením celkového tématu stránky. Pokud stránka neobsahuje přesné klíčové slovo, ale jasně se věnuje záměru dotazu, AI ji dokáže posunout výše. Výsledkem jsou užitečnější výsledky vyhledávání.
Interpretace a sumarizace výsledků: Nově AI neplní pouze úlohu nalezení a seřazení výsledků, ale také jejich interpretace pro uživatele. To se projevuje v generování rozšířených úryvků nebo přímých odpovědí. Například při zadání věcné otázky vám Google může zobrazit úryvek s přímou odpovědí. Tradičně byl tento úryvek pouze přesnou citací ze stránky. Dnes, díky generativní AI, může vyhledávač vytvořit syntetizovanou odpověď (jak bylo popsáno, tzv. AI Overviews). V tomto případě interpretuje více výsledků a kombinuje jejich informace.
Taková interpretace však přináší i výzvy. Velké jazykové modely (LLM) mají sklony ke halucinaci – někdy generují informace, které zní věrohodně, ale jsou nepravdivé nebo nemají přímou oporu ve zdrojích. V kontextu vyhledávání to může vést k AI souhrnům, které nechtěně obsahují chyby nebo zkreslení. Studie výzkumníků z Center for an Informed Public na University of Washington ilustruje příklad: když se generativní vyhledávač zeptali na smyšlený koncept („Jevinova teorie sociálních ozvěn“), AI s jistotou vygenerovala detailní vysvětlení s citacemi – ale jak vysvětlení, tak citace byly zcela smyšlené cip.uw.edu. Systém v podstatě „vysnil“ odpověď, protože LLM nechtěl přiznat, že nic nenašel. Jak to vtipně vystihl expert na AI Andrej Karpathy: „LLM je z 100 % snící a má problém halucinací. Vyhledávač je z 0 % snící, ale má problém kreativity.“ cip.uw.edu. Jinými slovy, tradiční vyhledávač si informace nevymýšlí (jen zobrazí, co existuje), ale postrádá schopnost AI vytvořit krátkou, jednotnou odpověď; zatímco AI dokáže pěkně odpovědět, ale pokud není dostatečně ukotvena, může fakta vymýšlet.
K omezení těchto problémů vyhledávače přijímají hybridní přístupy jako je Retrieval-Augmented Generation (RAG). Při RAG AI nejprve provede neurální vyhledávání relevantních dokumentů a poté nutí LLM, aby svou odpověď zakládal na těchto dokumentech (často je i cituje). Tento přístup využívá chat Bing nebo Google SGE, aby odpovědi byly vázány na reálný obsah. Výrazně to snižuje halucinace, ale ne zcela. Jak podotýkají badatelé z CIP, i s nalezenými dokumenty může AI dekontextualizovat informace – například citovat něco mimo kontext nebo chybně spojovat fakta cip.uw.edu cip.uw.edu. Jemné doladění AI, aby správně shrnovala a přiřazovala informace, je stále předmětem vývoje.
AI je také využívána k interpretaci záměru uživatele nad rámec samotných slov dotazu. Například systémy Googlu se snaží zjistit, zda je dotaz spojený s nákupem (komerční záměr), nebo je lokální (chce výsledky v okolí), nebo se týká zpravodajství apod., a podle toho upravit rozložení výsledků (zobrazit nákupní odkazy, mapu, zpravodajské články atd.). Tato klasifikace je prováděna AI modely, které zohledňují jak dotaz, tak širší kontext uživatele.
Souhrnně lze říci, že role AI při filtrování, řazení a interpretaci výsledků lze chápat jako mozek vyhledávače:- AI čistí vstup (filtrováním spamu a škodlivého obsahu),
- inteligentně řadí výstupy (řadí nejpřínosnější a nejdůvěryhodnější informace výše),
- a stále více vysvětluje nebo shrnuje tyto výstupy (díky úryvkům nebo AI odpovědím činí výsledky vyhledávání okamžitě užitečnější).
7. Dopad AI na digitální reklamu a tvorbu obsahu pro zviditelnění
Nástup vyhledávání řízeného AI otřásá ekonomikou webu – zejména digitální reklamou (průmysl za více než 200 miliard dolarů, z velké části postavený na návštěvnosti z vyhledávačů) a způsoby, jak se obsah tvoří za účelem přilákání publika.Reklama ve světě AI vyhledávání: Vyhledávače jako Google tradičně vydělávají tím, že zobrazují reklamy vedle výsledků vyhledávání. Když uživatelé kliknou na tyto reklamy, Google získává příjem. Co se ale stane, když AI poskytne odpověď přímo? Méně kliknutí může znamenat také méně zobrazení a kliknutí na reklamy. Ve skutečnosti první data zvoní na poplach pro inzerenty: když AI odpovědi zabírají vrchní část stránky, organická kliknutí dramaticky klesla a mnoho hledání končí, aniž by uživatel klikl na jakýkoliv výsledek (jak bylo zmíněno, až 77 % bezklikových dotazů s AI odpovědí adweek.com). Pokud uživateli stačí souhrn od AI, nemusí si ani prohlížet reklamy nebo organické odkazy.Google si je toho dobře vědom a aktivně experimentuje s tím, jak integrovat reklamy do AI prostředí. Sundar Pichai (CEO Googlu) ujistil investory, že mají „dobré nápady na nativní reklamu“ ve výsledcích AI chatů adweek.com. Ve stávajícím Search Generative Experience Google zahrnuje reklamy – obvykle několik sponzorovaných odkazů nebo nákupních výsledků – přímo v AI souhrnu nebo těsně pod ním, jasně označených jako reklamy. Snaží se, aby tyto reklamy působily přirozeně, takže i když uživatel neklikne na běžný modrý odkaz, může si všimnout relevantního sponzorovaného doporučení. Například, pokud AI souhrn pojednává o nejlepších levných chytrých telefonech, může se v tomto kontextu objevit sponzorovaný tip na konkrétní telefon.Je to však křehká rovnováha: úkolem AI je dát uživateli to, co chce; příliš rušivá reklama by mohla celý zážitek zhoršit. Vedoucí pracovníci Googlu vyjádřili přesvědčení, že pokud se jim podaří s AI vylepšit uživatelský zážitek, s reklamou si poradí později adweek.com – což znamená, že nejprve musí uživatelé přijmout produkt a teprve poté přijde monetizace. Zajímavou možností je, že AI vyhledávání umožní cílenější reklamu. Pokud AI lépe pochopí nuance dotazu uživatele, může mu nabídnout opravdu relevantní reklamu v ten pravý moment. Pokud například uživatel probírá s AI plánování turistického výletu, může právě ve chvíli, kdy zvažuje vybavení, uvidět reklamu na konkrétní produkt. Toto je forma kontextové reklamy posílená porozuměním konverzace pomocí AI.Některé reklamní špičky dokonce tvrdí, že tradiční způsob nakupování reklam přes klíčová slova může upadat. Pokud uživatelé místo klíčových slov pokládají otázky, jak se mají inzerenti dostat do hry? Jeden bývalý šéf reklamy Googlu předpověděl: „poprvé za 20 let opravdu věřím, že klíčová slova jsou mrtvá“ adweek.com – naznačující, že by se trh mohl posunout ke cílení podle témat nebo záměru, které AI rozezná lépe než konkrétní vyhledávací dotaz.Prozatím je reklamní byznys Googlu stále obrovský, ale je pod tlakem. Konkurenti jako Amazon ukrajují podíl na reklamním trhu (u produktových vyhledávání) a pokud AI sníží celkový počet dotazů snadno zpeněžitelných, může postavení Googlu růstově ochladnout. Tržní prognóza citovaná magazínem Adweek předpovídá, že podíl Googlu na tržbách z vyhledávací reklamy v USA klesne z 64 % před deseti lety na zhruba 51,5 % do roku 2027 adweek.com, kvůli těmto změnám a konkurenci. Na druhou stranu, pokud AI vyhledávání zvýší angažovanost (lidé budou pokládat více dotazů), mohou se objevit nové příležitosti pro zobrazování reklam během delšího sezení, i když každý dotaz přinese méně kliknutí. Bing například také umisťuje reklamy do svého chatovacího rozhraní a uvádí, že při relevantní nabídce dosahují přijatelné míry prokliku.Tvorba obsahu a zviditelnění: Na druhé straně rovnice jsou tvůrci obsahu – zpravodajské weby, blogeři, firmy s vlastními stránkami – kteří tradičně spoléhali na to, že jim vyhledávače přivedou návštěvníky (přes SEO nebo že lidé kliknou na reklamy). AI vyhledávání tuto rovnováhu narušuje dvěma způsoby:- Pád návštěvnosti vydavatelům: Pokud AI poskytne odpovědi přímo na stránce s výsledky, uživatelé nemusí vůbec navštěvovat původní zdroj. Vydavatelé se obávají ztráty návštěvnosti a příjmů. Již dříve jsme viděli, že zero-click searches přesáhly 65 % v roce 2023 a mají v brzké době překročit 70 % 1950.ai. Někteří vydavatelé přirovnávají AI úryvky ke „featured snippet“ ve velkém – AI může zkombinovat obsah mnoha webů a odpovědět na dotaz, aniž by uživatel někdy navštívil samotné stránky. To narušuje tradiční ekologii webu, kde vyhledávače přiváděly návštěvníky na weby, které poté vydělávaly reklamou nebo předplatným. Pokud se AI stane hlavním rozhraním, tvůrci obsahu často nedostanou ani zásluhy, ani prokliky. Probíhají diskuse o nových rámcích – například někteří navrhují, že AI výstupy by měly obsahovat jasné citace nebo dokonce odměnu původním tvůrcům obsahu (prodloužení debat z dob Google News snippetů). Regulátoři to sledují: EU i další řeší, zda použití vydavatelského obsahu ve výsledcích AI neporušuje autorská práva, nebo zda by v některých případech neměla být sdílena část příjmů 1950.ai.
- Záplava AI-generovaného obsahu: Samotná tvorba obsahu se díky AI zásadně proměnila. Marketingoví specialisté a autoři mají nyní k dispozici nástroje jako GPT-4 na generování blogů, popisů produktů, příspěvků na sociální sítě atd. ve velkém. To může být pozitivní z hlediska produktivity – malý podnik může díky AI generovat obsah na své stránky i bez početného autorského týmu. Vede to ale také k přesycení obsahu. Pokud každý za pár minut vytvoří deset AI-článků, web může být zaplaven opakujícím se či nekvalitním obsahem. Vyhledávače budou muset filtrovat ještě lépe (zde pomáhají „helpful content“ updaty zaměřené na “obsah pro lidi”). Google uvedl, že AI-generovaný obsah sám o sobě není proti pravidlům, ale obsah vytvářený primárně za účelem manipulace s pozicemi (spam) bude potlačen/penalizován, ať je psaný člověkem či AI seo.ai. Tudíž je tu tlak na kvalitu před kvantitou. Ve skutečnosti to zvyšuje laťku i pro samotné autory: průměrná kvalita generického obsahu může stoupnout (protože AI zvládne „dost dobrý“ obsah snadno), takže k vyniknutí a objevení je najednou lidský vklad, originalita, zkušenost a odbornost ještě důležitější. V SEO komunitě se stále více zdůrazňuje, že E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) má v AI epoše větší význam – například pokud do obsahu dáte osobní zkušenost nebo nový výzkum, má větší šanci být vnímán jako hodnotný oproti AI-přepisům již existujících textů beepartners.vc.
Tvorba reklamního obsahu: Samotní inzerenti využívají AI k tvorbě obsahu – například generují mnoho variant textu reklamy a nechávají AI platformy rozhodnout, která z nich dosahuje nejlepších výsledků. Google Ads začal zavádět AI nástroje, které dokážou generovat nadpisy a popisy reklam na základě obsahu webové stránky. AI tak zefektivňuje tvorbu reklam a může potenciálně zvýšit účinnost reklamy. Rovněž automaticky přizpůsobuje reklamy různým cílovým skupinám (dynamická personalizace, například zobrazování odlišných obrázků různým demografickým skupinám). V oblasti reklamy na sociálních sítích AI pomáhá s cílením a optimalizací kreativy (například algoritmy Facebooku, které se učí, jaké reklamní kreativy nejvíce oslovují konkrétní uživatele).
Závěrem lze říci, že AI překopává motivace a způsoby v digitální reklamě a obsahu. Inzerenti se musí přizpůsobit novým formátům (například umisťovat své sdělení do odpovědí AI chatu nebo zajistit, aby byli přítomni, když AI poskytuje doporučení). Vydavatelé a tvůrci obsahu hledají nové strategie, jak si udržet viditelnost a příjmy – ať už jde o optimalizaci, aby byli citováni AI, diverzifikaci zdrojů návštěvnosti, nebo využití AI k tvorbě výjimečného obsahu. Jde o velmi dynamicky se vyvíjející oblast a celý průmysl pozorně sleduje, jaký bude poměr mezi odpověďmi poskytovanými AI a zprostředkovanou návštěvností. Možná uvidíme nové modely partnerství nebo kompenzace (například v roce 2023 OpenAI spustilo plugin pro webový prohlížeč, který mohl skutečně načítat obsah z webů a ukázat jej uživateli, případně i s reklamami daného webu – to je jeden způsob, jak poskytnout hodnotu vydavatelům a zároveň využívat AI). Jediné, co je jisté, je, že digitální marketingová pravidla se přepisují.
8. Etické a soukromí otázky při prohlížení s pomocí AI
Začlenění AI do vyhledávání a prohlížení nepřináší jen vylepšení, ale také etické a soukromí výzvy, které si žádají důkladné zvážení:
Dezinformace a zaujatost: Jak již bylo řečeno, systémy AI mohou někdy s velkým sebevědomím poskytovat nesprávné informace. To vyvolává etické otázky – uživatelé mohou být uvedeni v omyl velmi autoritativně znějící odpovědí AI, která je však nesprávná. Například u lékařských či právních dotazů může mít nesprávná odpověď AI vážné důsledky. Z etického hlediska je nutné, aby provozovatelé AI vyhledávačů minimalizovali tyto „halucinace“ a jasně komunikovali míru nejistoty. Pozorujeme úsilí tímto směrem: rozhraní AI vyhledávání často obsahují upozornění (např. „Generativní AI je experimentální a nemusí být přesná“) blog.google a vyzývají uživatele ke kontrole citovaných zdrojů. Zároveň jde také o zaujatost AI. Modely se učí z dat z webu, která mohou obsahovat společenské předsudky nebo zkreslené pohledy. Bez opatření může AI například odrážet genderové nebo rasové stereotypy (jako asociace určitých povolání s konkrétním pohlavím) či dávat neúměrnou váhu většinovým názorům a opomíjet jiné. Firmy eticky pracují na zarovnání výsledků – tedy na tom, aby výstupy AI byly spravedlivější a věcnější –, ale jde o trvalou výzvu vyžadující transparentnost a rozmanitý pohled při ověřování.
Transparentnost: Měla by AI při poskytování odpovědi odhalit, jak k ní dospěla? Mnozí tvrdí, že ano. Proto jsou důležité citace zdrojů – uživatel má právo vědět, “Podle koho?” je odpověď správná. Jednou z výtek vůči prvním „uzavřeným“ AI systémům byla právě nedostatečná transparentnost (problém „černé skříňky“). Poskytováním citací nebo alespoň stručného vysvětlení (např. „Tato informace pochází z Wikipedie a Britannie“) mohou AI vyhledávače být transparentnější a umožnit uživatelům ověřovat informace microsoft.com microsoft.com. Vzniká také tlak na to, aby AI přiznávala nejistotu, namísto toho, aby odpovědi vymýšlela. Tradiční vyhledávač mohl na velmi specifický dotaz klidně říct „nenalezeny žádné výsledky“. AI má tendenci odpovědět na cokoli, i když si musí vymýšlet. Z etického hlediska by bylo lepší, kdyby AI občas odpověděla „Nejsem si jistý“ nebo „Na to jsem nenašel informace“. Aktuálně je chování většiny AI chatbotů nastaveno tak, aby některé otázky odmítaly nebo vyjádřily nejistotu (například ChatGPT může říct „Na to nemám informace“, pokud je skutečně nemá). Toto chování je vhodnější než uvádět uživatele v omyl, i když to není tak uspokojivé.
Ochrana soukromí uživatelů: Prohlížení webu s asistencí AI často znamená, že je zpracováváno více uživatelských dat, aby bylo možné personalizovat a zlepšit výsledky. To vyvolává otázky ohledně soukromí: kde jsou tato data uchovávána? Kdo k nim má přístup? Mohou být zneužita nebo uniknout? Začátkem roku 2023 došlo k pozoruhodnému případu, kdy italský úřad na ochranu osobních údajů dočasně zakázal ChatGPT kvůli obavám o soukromí reuters.com. Regulátor tehdy uvedl, že OpenAI nemělo právní základ pro sběr obrovského množství osobních dat použitých k trénování modelu, a že uživatelé nebyli dostatečně informováni, jak mohou být jejich data (včetně konverzací) uchovávána a používána reuters.com reuters.com. V reakci na to OpenAI zavedla opatření: větší transparentnost v zásadách ochrany soukromí, ověření věku (protože data nezletilých byla problém), a možnost odmítnout použití chatových záznamů k trénování modelu reuters.com. Tento případ podtrhuje, že nástroje s AI musí dodržovat zákony na ochranu osobních údajů. GDPR v EU a podobné zákony určují, k jakému účelu se data sbírají a umožňují uživatelům žádat o jejich smazání nebo odmítnout použití jejich dat. Služby jako ChatGPT již umožňují uživatelům vypnout ukládání historie chatu (což znamená, že konverzace nejsou dále využity při trénování AI).
Navíc když AI agenti ve vyhledávání procházejí web za vás, vyvstává otázka, kolik kontextu o vás je předáváno dál. Například když vám AI pomáhá rezervovat letenku, může použít vaši polohu nebo jiné osobní údaje. Je důležité zajistit, aby tyto detaily nebyly nechtěně zpřístupněny třetím stranám. Vývojáři AI často musí implementovat ochranné mechanismy – chránit osobní data jak ve výstupech, tak na pozadí. Jednoduchý příklad: když se AI zeptáte „Jaká je moje aktuální poloha?“, měla by zpravidla odpověď odmítnout kvůli ochraně soukromí (a skutečně, mnoho asistentů tuto informaci poskytne jen na výslovné povolení uživatelem).
Bezpečnost dat: S tím, jak AI zpracovává více dat, je zabezpečení těchto dat ještě důležitější. Samotné AI modely si mohou neúmyslně zapamatovat informace z trénovacích dat včetně osobních údajů. Došlo například k případu, kdy starší verze GPT-2 někdy doslova opakovaly části trénovacích dat (například úryvky chráněných článků či kódu). Toto riziko je jedním z důvodů, proč se firmy snaží „čistit“ data o osobně identifikovatelné údaje (PII) a proč je používání uživatelských konverzací při trénování AI kontroverzní. Podniková sféra je zvláště opatrná – mnoho firem zakázalo zaměstnancům vkládat důvěrné informace do ChatGPT, jelikož by mohlo dojít k úniku dat. (Někteří zaměstnanci Samsungu například vložili citlivý kód do ChatGPT a ten se dostal do tréninkových dat OpenAI, což způsobil potenciální únik). Proto podnikové verze těchto AI služeb nabízejí záruky, že data nebudou využita k tréninku modelů, a zároveň poskytují šifrování i auditní záznamy pro splnění bezpečnostních požadavků firem.
Etické využití obsahu: Etický rozměr se týká i tvůrců obsahu – je spravedlivé, že AI používá veškerý obsah webu pro generování odpovědí? Někteří tvrdí, že jde o transformační využití a společnost tím získává, protože se syntetizují znalosti. Jiní (například někteří umělci nebo autoři) mají pocit, že AI „parazituje“ na jejich tvorbě bez uznání nebo kompenzace. Probíhají proto diskuse, a dokonce i soudní spory (např. autoři, kteří žalují OpenAI za užití jejich knih v trénovacích datech bez souhlasu). Výsledek může ovlivnit pravidla o získávání trénovacích dat. Již nyní návrh AI zákona v EU může požadovat zveřejnění informací o použití chráněného obsahu pro generativní AI reuters.com. Můžeme očekávat, že vyhledávače nabídnou vydavatelům možnost vyřadit obsah z těchto AI shrnutí (například speciální značkou „do not include my content in AI summaries“), podobně jako lze zakázat indexaci ve vyhledávači přes robots.txt. Dokonce Google již naznačil meta tag „NoAI“, kterým by mohly weby svým crawlerům říci, že nesmí obsah využívat pro AI trénink či úryvky – tento přístup se pravděpodobně brzy dále rozvine.
Autonomie a závislost uživatele: Eticky je otázka také v tom, jak AI ovlivňuje chování a názory uživatelů. Pokud se AI asistenti stanou hlavními „strážci bran“ informací, nestanou se uživatelé příliš závislými na jediném zdroji? Nestane se tím snazším zneužití AI k ovlivnění milionů lidí? To dává velkou moc těm, kdo kontrolují AI model. Společnost patrně bude požadovat dohled a odpovědnost – například nezávislé audity AI systémů na férovost a správnost. Na druhou stranu AI může demokratizovat přístup k informacím pro lidi, kteří mají potíže s tradičními rozhraními – např. negramotné nebo osoby se zdravotním postižením se nyní mohou ptát hlasem a nechat si odpovědi předčítat. To je etický přínos: zvyšuje inkluzi a přístup k vědění.
Kompromis mezi soukromím a personalizací: Jak bylo zmíněno v části 5, vysoce personalizované AI služby mohou nabídnout velkou užitnou hodnotu, ale vyžadují využití osobních údajů. Klíčem je najít správnou rovnováhu. Pravděpodobným přístupem je poskytnout uživatelům kontrolu – umožnit jim zapojení do personalizace a jasně je informovat, jaká data budou využita (jako to udělal Google, když umožnil integraci Gmailu do AI vyhledávání, ale pouze pokud uživatel souhlasí, viz blog.google). Dále budování robustní anonymizace – využití dat v agregované podobě nebo zpracování přímo na zařízení – může pomoci chránit soukromí (například některé AI funkce mohou běžet lokálně na vašem zařízení, takže syrová data nikdy neopustí zařízení).
Stručně řečeno, etická a soukromími ovlivněná oblast AI při prohlížení se točí kolem důvěry. Uživatelé musí důvěřovat, že jim AI poskytuje přesné, nestranné informace a chrání jejich osobní údaje. To vyžaduje neustálé zlepšování transparentnosti AI (zobrazování zdrojů, přiznání nejistoty, umožnění auditů), postupů zpracování dat (soulad se zákony o ochraně soukromí, uživatelská kontrola nad jejich daty) a etiky obsahu (respektování duševního vlastnictví a úsilí tvůrců obsahu). Společnosti, které nasazují AI do vyhledávání, jsou pod drobnohledem, aby to dělaly správně. Pravděpodobně uvidíme pokračující aktualizace chování AI (např. méně halucinací, jak se modely zlepšují), nové funkce ochrany soukromí (například detailnější možnosti odhlášení z využívání dat a kontroly retention), a možná i regulační rámce (vlády připravující pravidla pro AI služby, podobně jako dříve pro ochranu dat a online obsah).
9. Predikce budoucnosti: AI agenti, ambientní vyhledávání a virtuální asistenti
Při pohledu do budoucna se hranice mezi „vyhledávačem“, „prohlížečem“ a „asistentem“ bude dále stírat. AI agenti, kteří dokážou autonomně online vykonávat úkoly, jsou na obzoru, a vyhledávání bude více integrováno do každodenních kontextů (ambientní výpočetní technika). Zde jsou některé klíčové predikce a trendy pro budoucnost prohlížení/ vyhledávání:
- Autonomní AI agenti pro úkoly: Namísto pouhého vyhledávání informací budou budoucí AI systémy schopné vykonávat akce jménem uživatelů. První příklady již vidíme ve funkcích jako je Google AI „agentní schopnosti“ ve vyhledávání. Google demonstroval AI, která, když byla požádána o nalezení vstupenek na koncert, dokázala prohledat více portálů s lístky, porovnat možnosti a dokonce začít vyplňovat nákupní formuláře – konečné rozhodnutí stále ponechala na uživateli blog.google. Jinými slovy, AI nejen vyhledávala informace („jaké vstupenky jsou k dispozici“), ale také vykonala části transakčního procesu („zadat počet lístků, ověřit ceny na různých stránkách“). To ukazuje na budoucnost, kde AI může být všestranný concierge. Představte si: „AI, zarezervuj mi týdenní dovolenou u moře do 2 000 dolarů“ – a AI vyhledá letenky, hotely, projde recenze, pak vám navrhne plán, nebo to po vašem schválení rovnou objedná. Microsoft se vydává tímto směrem s vizí copilotů, kteří vám nejen najdou informace, ale také je vykonají (Windows Copilot už umí například upravit nastavení nebo shrnout dokument, v budoucnu může zvládat kalendář či emaily automaticky). Tito agenti budou závislí na webovém vyhledávání, ale také na integrovaných službách a API. Vnímají web nejen jako databázi informací, ale i akcí. Například AI agent může využít API OpenTable na rezervaci restaurace, nebo použít scraping pro vyplnění formuláře na méně strukturovaném webu. To vyvolává zajímavé otázky: Budou weby potřebovat AI-friendly rozhraní (API či strukturovaná data), aby je agenti mohli využít? Dost možná ano. Už dnes služby jako Google Duplex (který může telefonovat do restaurací a rezervovat stůl) naznačují tuto agentní budoucnost. V SEO a marketingu se spekuluje o tzv. „AI funnelu“ – neoptimalizujete jen pro lidskou cestu uživatele, ale i pro AI agenty, kteří vybírají produkty nebo obsah za uživatele. Důležité je, pokud AI agent zvolí, jakou značku produktu pro vás koupí, firmy musí zajistit, že AI s nimi bude počítat. Může vzniknout nový typ optimalizace: optimalizace pro AI agenty, obdobně jako SEO. Jak řekl jeden SEO expert: „AI systémy budou vybírat, jaké značky doporučí, a vaším úkolem je zajistit, aby zvolily právě vás.“ xponent21.com. Může to znamenat mít kvalitní metadata o produktech, dobré ceny a důvěryhodnou značku – protože AI jednající za uživatele bude pravděpodobně optimalizovaná tak, aby maximalizovala jejich spokojenost (například bude preferovat značky s lepšími recenzemi či zárukou). Firmy tak budou muset oslovovat hodnotitele AI, nejen přímo lidské spotřebitele.
- Ambientní vyhledávání a nepřetržitá asistence: Koncept ambientního vyhledávání znamená, že vyhledávání probíhá na pozadí našich životů a je připraveno proaktivně poskytovat informace. Již nyní směřujeme k všudypřítomné výpočetní technice – všude kolem nás jsou chytrá zařízení. V budoucnu vám například brýle pro rozšířenou realitu (AR) mohou neustále rozpoznávat, na co se díváte, a nabízet informace (popisky, směrování, překlady) bez toho, abyste se museli explicitně ptát. To je forma vyhledávání, iniciovaná implicitně kontextem. Například jdete po ulici a na brýlích se zobrazí hodnocení restaurací, kolem kterých procházíte – ambientní vyhledávání v praxi, kombinující polohu, rozpoznávání obrazu a AI. Další příklad: kontekstem řízené hlasové asistenty, kteří poslouchají na podněty. Pokud vedete konverzaci (a dáte k tomu souhlas), váš asistent může v tichosti vyhledávat fakta relevantní k tomu, o čem mluvíte, a být připraven pomoci, když se zeptáte. Nebo si představte AI asistenta ve vašem autě – ten vás může proaktivně upozornit: „Dochází vám palivo a 3 km odsud je levná čerpací stanice“ – efektivně tak vyhledá ceny a lokality benzínek, protože rozpoznal potřebu. Ambientní výpočetnictví často zahrnuje prediktivní AI: předvídání potřeb. VP vyhledávání Google Elizabeth Reid popsala cíl jako udělat otázání Google tak snadné, že je to jako zeptat se vševědoucího přítele, přirozeně integrovaného do vašeho okolí 1950.ai. V praxi se možná dostaneme do bodu, kdy téměř nikdy nebudete psát dotazy; místo toho senzory (vidění, poloha, zdraví atd.) a AI budou vědět, kdy zobrazit užitečnou informaci. Soukromí zde bude klíčové – ambientní vyhledávání musí být silně pod uživatelskou kontrolou (nikdo nechce vlezlého asistenta, který odposlouchává nebo nechtěně ukazuje vaše informace jiným). S největší pravděpodobností budou mít budoucí zařízení režimy, které uživatel bude moci zapínat/vypínat pro ambientní asistenci, podobně jako lze nyní zapnout/vypnout „Hey Siri“ nebo „OK Google“ naslouchání.
- Virtuální asistenti nové generace: Digitální asistenti jako Siri, Google Assistant, Alexa apod. se stanou mnohem mocnějšími díky integraci rozsáhlých jazykových modelů. Google již oznámil Assistant with Bard, což v podstatě spojuje hlasového asistenta se schopnostmi Bardu (jeho jazykového modelu) analyticsvidhya.com. To znamená, že místo předdefinovaných odpovědí může asistent generovat bohaté, konverzační odpovědi a plnit složitější úkoly. Lze očekávat asistenty, kteří zvládnou vícefázové požadavky plynule (např. „Asistentko, pomoz mi zorganizovat víkendové setkání: najdi místo, pošli všem e-mail s dotazem na dostupnost a sestav harmonogram“). Pravděpodobně budou mít také výraznější osobnost a lépe udrží dlouhé konverzace (možná i naplní sci-fi vizi skutečně konverzačního AI pomocníka). Je možné, že za pár let bude „AI sekretářka“ běžná – agent, který za vás spravuje den (čte a shrnuje vaše emaily, plánuje schůzky, upozorní vás na úkoly atd.). Microsoft 365 Copilot už tímto směrem míří v kancelářské práci. Pro osobní život podobní agenti jistě vzniknou.
- Integrace s IoT a dalšími datovými zdroji: Budoucí vyhledávání se může propojit s vašimi osobními datovými proudy – například vyhledávání ve vašem vlastním životním deníku. Pokud máte chytrá zařízení sledující vaše zdraví, můžete se zeptat: „Kdy byl můj poslední trénink nad 5 km běhu?“ a AI odpoví podle dat z vašeho chytrého hodinek. Nebo „Najdi mi recept, který jsem vařil minulý měsíc s houbami“ a AI vyhledá v záznamu chytré trouby či osobních poznámkách. Vyhledávání se tak rozšíří za hranice veřejného webu k osobním a senzorickým datům – AI to vše propojí. To je mocné, ale citlivé (opět otázka soukromí!), takže implementace bude opatrná.
- Neuronová rozhraní a nové modality: V ještě vzdálenější budoucnosti některé technologické firmy zkoumají přímé mozkové počítačové rozhraní. Pokud by se to stalo realitou, mohlo by být „vyhledávání“ tak rychlé jako myšlenka. Je to spekulativní, ale ukazuje to trend minimalizace překážek. Reálněji ale multimodální AI modely (jako příští generace GPT či Google Gemini) budou bezproblémově pracovat s textem, obrazem, zvukem i videem. Můžete tak mít AI, která vám shlédne video a odpoví na otázky ohledně jeho obsahu. Například: „AI, projdi tuto hodinovou nahrávku porady a řekni mi klíčová rozhodnutí.“ To je obdoba vyhledávání v audiovizuálním obsahu. Nebo reálný překlad a kontext – s použitím sluchátek, které nejen že překládají řeč, ale navíc vám zobrazí relevantní informace o zmiňované firmě (např. když někdo zmíní nějakou společnost, AI vám zašeptá poslední novinky o ní).
- Společenské a obchodní změny: Jak AI agenti převezmou více úkolů spojených s prohlížením a vyhledáváním, může dojít k proměně či zániku některých pracovních pozic. Například role lidského cestovního agenta nebo zákaznické podpory se může přesunout k dohledu nad AI agenty, kteří dělají většinu práce. Obor vyhledávacího marketingu (SEO/SEM) se transformuje na něco nového (někteří tvrdí, že se posune směrem k optimalizaci pro odpovědní stroje, nebo snaze dostat svá data/znalosti do AI asistentů). Firmy možná budou muset poskytovat data těmto ekosystémům (skrze API, datové feedy), aby zůstaly viditelné. Může se objevit nové partnerství, například firmy budou přímo dodávat obsah AI platformám jako záruku zařazení (některé mediální organizace už o tom jednají s Microsoftem kvůli Bing AI).
Na uživatelské straně, pokud se AI stane skutečně integrovanou, digitální gramotnost bude muset zahrnout pochopení AI: tedy např. dovednost správně se ptát (prompting skills) a ověřovat AI odpovědi. Vzdělávací systémy možná začlení používání AI jako běžný nástroj, ale zároveň budou učit kritickému myšlení, aby výstupy AI nebyly bezvýhradně přijímány.
Podstatou je, že budoucnost prohlížení a vyhledávání směřuje k AI-zprostředkovanému zážitku, kdy uživatelský záměr bude naplněn s minimálním třením – možná dokonce bez tradičních webových stránek v procesu u mnoha úkolů. Vyhledávání bude více akcemi orientované (nejen najít informaci, ale realizovat konkrétní úkol) a kontekstu znalé. Tradiční webové prohlížení se může stát spíše specializovanou aktivitou pro situace, kdy člověk chce dělat hlubší výzkum nebo se věnovat ručnímu objevování – zatímco většina každodenních dotazů („najdi tohle, kup tamto, ukaž mi jak, řekni mi to teď“) bude vyřízena AI pomocí hlasu či jiných rozhraní.
Důsledky jsou rozsáhlé: informace se stávají přístupnějšími, ale zároveň více zprostředkovanými AI. Firmy, které tyto AI zprostředkovatele spravují (jako Google, Microsoft, OpenAI, Apple, Amazon), mohou získat ještě větší vliv, což podtrhuje důležitost konkurence a otevřených ekosystémů. Existuje však i nadějná stránka: AI agenti mohou pomoci překlenout bariéry přístupnosti (pro ty, kteří dříve nemohli efektivně využívat internet) a také mohou převzít nudné úkoly, což lidem uvolní ruce pro kreativnější činnosti.
Ve zkratce směřujeme do éry ambientního, agentivního a konverzačního výpočetnictví. Je to jako mít super-chytrého společníka, který se orientuje v digitálním světě za vás. Základní principy vyhledávání – najít nejlepší informace – zůstávají, ale způsob, jakým tyto informace budou získávány a prezentovány, se dramaticky změní. Díky AI bude vyhledávání pevně integrováno do našich životů.
10. Technické základy: LLM, neurální vyhledávání a vektorové databáze
Transformace vyhledávání pomocí AI je poháněna pokrokem v klíčových technologiích. Porozumění těmto základům nám dává vhled do toho, jak AI vyhledávání funguje:
- Velké jazykové modely (LLM): Jedná se o obrovské neuronové sítě (například GPT-4, PaLM, nebo Google Gemini), které se trénují na rozsáhlých objemech textu. LLM tvoří mozek konverzačního a generativního vyhledávání – generují lidsky působící odpovědi a rozumí složitému jazykovému zadání. Technicky jde o hluboký transformerový model, který se naučil statistické vzorce jazyka tím, že „přečetl“ miliardy vět. Fakta však netahá z databáze tradičním způsobem; místo toho má implicitně zakódováno mnoho znalostí ve svých parametrech. Když mu položíte otázku, v zásadě předpovídá pravděpodobnou odpověď podle vzorů, které viděl při tréninku cip.uw.edu. Například z mnoha dokumentů vyvodí, že „hlavním městem Francie je Paříž“ většinou následuje po frázi „hlavní město Francie“, proto ji umí správně odpovědět. LLM jsou velmi schopné ve zpracování jazyka (shrnutí, překlad, dedukce v textu atd.), proto jsou klíčové pro interpretaci dotazů a generování odpovědí. Protože však LLM nejsou databáze, nemají zaručenou faktickou správnost ani aktuálnost znalostí, pokud nejsou připojeny k databázi či webu. Velká část současného vývoje v AI vyhledávání směřuje ke kombinaci LLM a vyhledávacích indexů – aby bylo možné spojit plynulost LLM s faktickou oporou v databázi či na webu.
- Neurální vyhledávání a vektorové reprezentace: Tradiční vyhledávače používají obrácené indexy a porovnávání klíčových slov. Naproti tomu neurální vyhledávání reprezentuje slova a dokumenty jako vektory (pole čísel) ve vícerozměrném prostoru. Ten vytvářejí neuronové sítě pomocí tzv. embeddingů – číselných reprezentací textu (či obrazu, zvuku atd.), kde je podobný obsah umístěn k sobě. Například slova „pes“ a „štěně“ budou mít vektory blízko sebe, ačkoliv jde o různá slova, protože se často vyskytují ve stejném kontextu. Tím je umožněno sémantické vyhledávání – když hledáte „tipy pro výcvik štěněte“, může neurální vyhledávač najít článek s názvem „Jak cvičit svého nového psa“, i když v něm slovo „štěně“ není, protože „pes“ je sémanticky podobné „štěněti“. Tyto embeddingy generují často transformerové neurální modely a staly se páteří AI vyhledávání. Google používá například model BERT pro embeddingy dotazů i dokumentů, takže lépe páruje smysluplné výsledky. Podobně Bing. U AI chat vyhledávání se často v pozadí děje vektorové vyhledávání: systém převede vaši otázku na vektor a hledá v indexu embeddingů dokumentů ty nejbližší. Nejde tedy jen o přesná klíčová slova, ale o podobnost významu infoworld.com. Vektorové databáze: Pro podporu neurálního vyhledávání ve velkém měřítku byly vyvinuty specializované databáze, které efektivně ukládají a vyhledávají vektory. Vektorová databáze (například Pinecone, Milvus nebo knihovna Facebook FAISS) umožňuje ukládat miliony až miliardy embeddingů a rychle najít nejbližší vektory k danému dotazu infoworld.com infoworld.com. To je klíčové pro AI vyhledávání – je to způsob, jak AI najde relevantní znalosti pro své odpovědi. Například pokud se Bingu AI zeptáte „Jaké jsou výhody recyklace plastů?“, systém tento dotaz převede na vektor, vyhledá v indexu embeddingů webových stránek relevantní obsah (třeba stránky rozebírající pro a proti recyklace plastů), získá nejdůležitější pasáže a ty pak předá LLM pro syntézu výsledné odpovědi. Vektorové vyhledávání exceluje ve zpracování nestrukturovaných dat a přirozených jazykových dotazů, ale i multimodálních dat. Neomezuje se pouze na text – obrázky lze převést na vektory (pomocí modelů počítačového vidění), což umožňuje „vyhledávání podle obrázku“ pomocí vektorové podobnosti. Zvuk a video lze podobně vektorizovat. V podstatě vektorové databáze a vyhledávání umožnily hledat lidsky – podle významu – a ne jen podle přesného znění infoworld.com. Díky tomu jsou výsledky relevantnější – a právě proto je moderní vyhledávání tak chytré.
- Retrieval-Augmented Generation (RAG): Kombinací LLM a vektorového vyhledávání vzniká přístup RAG, o kterém jsme se již zmínili. Technicky má RAG dvě hlavní složky: retriever (obvykle vektorový vyhledávač, který pro dotaz najde nejrelevantnější dokumenty) a generator (LLM, který na základě těchto dokumentů a dotazu vytvoří finální odpověď). Tím systém kompenzuje nedostatek aktuálních nebo detailních znalostí LLM tím, že dotáhne přímo konkrétní zdroje cip.uw.edu. Výsledkem je odpověď, která je plynulá i (ideálně) podložená skutečnými daty. Tento přístup dnes pohání Bing Chat, Google SGE a řadu AI asistentů, kteří potřebují aktuální informace. Z technického pohledu záleží RAG na kvalitních embeddingech (nalezení správných info) a na inženýrství promptů (jak předat získaný text LLM co nejefektivněji). Často je získaný text spojen s promptem jako např.: „Na základě následujících informací odpověz na otázku…“ a následuje dotaz uživatele. LLM poté touto informací odpověď proplétá.
- Neurální řazení výsledků a posilované učení: Kromě vyhledávání používá AI i pro hodnocení a řazení výsledků. Vyhledávací firmy už dříve používaly machine learning (algoritmy learning-to-rank), kdy modely trénovaly na klikacích datech a předpovídaly, který výsledek dát výše. Dnes tuto úlohu plní hluboké modely (například Google RankBrain nebo učené transformery). Nad rámec statického řazení používají systémy jako Bing chat i iterativní přístup: mohou generovat více možností odpovědí nebo využít posilované učení s lidskou zpětnou vazbou ke zpřesnění stylu odpovědí. (OpenAI proslulo využitím RLHF – reinforcement learning from human feedback – pro lepší zarovnání a užitečnost reakcí ChatGPT.) Další potřeba vzniká při generování odpovědí AI: musí splňovat určité zásady (například nesmí generovat nenávistný obsah apod.). K tomu slouží modely na moderování AI – klasifikátory, které kontrolují obsah výstupů AI a filtrem nebo úpravou zasahují proti odpovědím porušujícím pravidla. To je další technický základ: pokaždé, když se AI na něco ptáte, běží obvykle paralelně bezpečnostní model hodnotící zadání i odpověď.
- Infrastruktura (výpočetní výkon a latence): Technicky je zajištění AI vyhledávání ve velkém měřítku výzvou. LLM jsou výpočetně náročné – jediný dotaz do GPT-4 stojí mnohem víc procesorového/grafického výkonu než běžné klíčovové vyhledávání. Podobně vektorové vyhledávání na obřích indexech vyžaduje specializovaný hardware (GPU či TPU akcelerátory, spoustu RAM, nebo aproximativní algoritmy pro urychlení vyhledávání). Firmy do optimalizace masivně investují. Google například zavedl do svých datacenter TPU čipy, aby mohl rychle provozovat modely BERT pro vyhledávání blog.google. Microsoft má pro Bing systém „Orchestrator“, který rozhoduje, kdy volat velký model GPT, jak cachovat výsledky apod., aby držel náklady a rychlost na uzdě. Latence je velký problém – lidé chtějí odpověď za vteřinu či dvě. LLM může běžně generovat odpověď několik sekund. Proto se intenzivně vyvíjí technologie jako streamování odpovědi po jednotlivých znacích (už se jeví, že odpovídá ihned, přestože dokončení trvá déle). Postupně uvidíme efektivnější modely (distillované, kvantizované modely), které poběží rychleji, možná i přímo na zařízení pro personalizaci či offline použití.
- Knowledge Graphy a hybridní systémy: Přestože jsou LLM a vektory to nové, moderní vyhledávání stále často používá tradiční strukturovaná data. Google Knowledge Graph – databáze faktů o entitách (osobách, místech, věcech a jejich vztazích) – odpovídá na mnoho faktických dotazů v rychlém infoboxu. AI to nenahradila; může však doplňovat (například když informace má knowledge graph, AI by měla prioritně upřednostnit tyto údaje pro správnost odpovědi). Mnohé výsledky vyhledávání kombinují více systémů: postranní knowledge panel (strukturovaná data), několik tradičních odkazů a dnes nově i AI shrnutí navrchu. Je to hybridní přístup využívající to nejlepší z obou světů.
- Open source a vlastní modely: Je důležité zmínit, že AI vyhledávání nebudou vždy provozovat jen velké firmy. Existuje množství open-source LLM i vektorových databází, které může kdokoliv použít k vytvoření specializovaného vyhledávání – například ve vlastní firemní dokumentaci. Vektorové databáze jako FAISS nebo Weaviate lze nasadit lokálně a menší LLM (nebo větší přes API) dokáže odpovídat na dotazy. Tato demokratizace znamená, že technické základy nejsou uzamčeny jen u Big Tech; stávají se standardními nástroji pro vývojáře. To povede k mnoha specializovaným aplikacím – například medicínský vyhledávač, který využívá LLM dotrénovaný na lékařské literatuře a vektorový index posledních studií, takže lékař získá rychlou syntézu důkazů na svůj dotaz. Nebo podnikově zaměřené vyhledávání, které dokáže prohledat veškeré firemní dokumenty a odpovědět zaměstnanci: „Máme v naší společnosti směrnici k X?“
Stručně řečeno technický základ vyhledávání poháněného AI je v kombinaci neuronových jazykových modelů (LLM, transformery) a neurální reprezentace dat (embeddingy a vektorové vyhledávání). První přináší mozek pro chápání a generování jazyka; druhé paměť umožňující efektivně ukládat a získávat znalosti infoworld.com infoworld.com. Společně – a s pomocí technik jako RAG cip.uw.edu – umožňují chytré vyhledávací zážitky, o kterých píšeme. Jak výzkum pokračuje, budou tyto modely stále schopnější (například multimodální modely, které budou rozumět textu i obrazu zároveň) i efektivnější. Neustálé zlepšování algoritmů (lepší metody podobnostního vyhledávání, lepší tréninkové postupy pro menší halucinování atd.) bude nadále zpřesňovat AI vyhledávání – s vyšší rychlostí, přesností a důvěryhodností.
11. Obchodní a společenské dopady webového vyhledávání ovládaného umělou inteligencí
Nástup AI ve vyhledávání nemění pouze technologie – má široké dopady na podniky, společnost a globální informační krajinu:
Obchodní dopady:
- Přesun návštěvnosti a posuny v rozložení sil: Weby, které dříve těžily z vyhledávacího provozu, mohou zaznamenat poklesy, protože odpovědi generované AI odvádějí kliknutí. Online vydavatelé (zpravodajské portály, návody apod.) vyjadřují obavy, že jejich obsah je využíván k poskytování odpovědí bez nutnosti návštěvy jejich webu (a tedy i bez zobrazení reklam či příjmů pro ně). To by mohlo vynutit změnu obchodních modelů webu. Některé možnosti: vydavatelé by mohli hledat kompenzační dohody (podobně jako když někteří vydavatelé zpravodajství bojovali proti Google News), mohli by optimalizovat obsah tak, aby se stal vybraným zdrojem v AI souhrnech, nebo by diverzifikovali a nespoléhali pouze na vyhledávače (vydávání newsletterů, komunikace přes sociální sítě apod., přímé oslovení publika). Data už nyní ukazují pokles organické návštěvnosti – odhady tvrdí, že do roku 2025 nejlepší weby mohou mít výrazně méně návštěvnosti z vyhledávání než před pár lety 1950.ai. To vytváří finanční tlak na vydavatele, aby se přizpůsobili, nebo došlo ke konsolidaci. Pokud příjmy z reklam klesnou, mohli bychom vidět více paywallů nebo předplatitelských modelů.
- Příležitosti pro nové hráče: Narušení status quo ve vyhledávání otevírá nové možnosti. Ještě donedávna bylo „Google Search“ prakticky synonymem pro hledání informací. Nyní se otevírá prostor pro nováčky (OpenAI, Neeva – než skončila, Brave’s Summarizer, celá řada startupových asistentů vyhledávání), jak získat uživatele hledající AI zážitky. Skutečně, alternativy jako ChatGPT a Perplexity zaznamenaly obrovský růst používání, i když ze začátku z malé báze adweek.com. I když Google stále dominuje, je pozoruhodné, že v dubnu 2023 klesla globální návštěvnost Google Search (meziročně o 1 %), zatímco návštěv ChatGPT a Perplexity vzrostla o 180 % adweek.com. To naznačuje, že někteří uživatelé už přecházejí na AI pro určité typy dotazů. Kdyby Google nereagoval svými AI nástroji, hrozilo by, že zaspí zásadní změnu paradigmatu. Nyní tedy máme v podstatě technologický závod: Google, Microsoft (s OpenAI) a další (možná Meta, Amazon, Apple se svými AI plány) soupeří o definování nové generace vyhledávání. Dopad na byznys je zásadní: společnost, která nabídne nejlepší AI vyhledávání, může získat obrový podíl na trhu. Dlouholetý monopol Googlu na vyhledávání už v AI světě není jistotou (byť jeho obří datová základna mu dává výhodu pro trénink AI a zachování pozice).
- Monetizace a nové reklamní modely: Dotkli jsme se, jak reklama bude ovlivněna. To si vyžádá inovace v reklamních modelech. Mohli bychom vidět konverzační reklamy, kdy AI asistent například sdělí: „Mohu vám najít produkt na tohle – zde je sponzorovaný návrh.“ Nebo značkové AI pomocníky (představte si AI agenta e-shopu, který vám jemně doporučí produkty daného obchodu). Reklama ve vyhledávání se může přesunout od nabídek na klíčová slova k nabídkám na záměry uživatele nebo témata, nebo dokonce o umístění v AI odpovědi (např. být jedním ze zdrojů citovaných v AI souhrnu by se mohlo stát cenným – podobně jako SEO, ale možná i něco, za co by šlo zaplatit, což ale představuje riziko pro důvěru, pokud by nebylo jasně označeno). Dlouhodobě tu je i otázka: pokud AI vyhledávání sníží počet kliknutí a tedy počet reklamních pozic, zvýší se cena zbylých reklamních prostorů? Možné – nedostatek by mohl zvýšit cenu za reklamu (někteří analytici si myslí, že míň reklam, ale cílenějších, může přinést stejné nebo vyšší výnosy). Naopak, pokud firmy zjistí, že je obtížnější efektivně inzerovat, mohou přesunout rozpočty jinam (například do influencer marketingu nebo na platformy typu Amazon, který je zároveň obchodníkem i reklamní platformou).
- Nové služby a trhy: Schopnosti AI vyhledávání mohou vytvořit zcela nové odvětví. Například osobní AI asistenti jako služba – možná jednoho dne každý bude mít svou AI v cloudu na míru, a firmy mohou prodávat prémiové AI se speciálními schopnostmi (například AI specializovaná na finanční poradenství). Nebo vertikální AI vyhledávače, vydělávající na předplatném – např. právnický AI nástroj, za které si advokátní kanceláře platí. Hranice mezi vyhledáváním a dalšími sektory (vzdělávání, zdravotnictví, zákaznický servis) se budou stírat, jak se AI stane univerzálním rozhraním. Firmy by se měly připravit na ekonomiku AI agentů: zajistit, aby jejich informace a služby byly přístupné pro AI (přes API apod.) a možná nasadit své vlastní AI pro komunikaci se zákazníky.
- Zaměstnanost a dovednosti: Sektor vyhledávání a marketingu čekají změny v pracovních rolích. Specialisté na SEO se mohou stát více content stratégy a AI trenéry – věnují se tvorbě autoritativního obsahu a metadat, která AI algoritmy preferují. Naopak jednodušší tvorba obsahu (psaní množství základních článků pro SEO) může ubývat, protože to zvládne AI – důraz se přesune na kvalitnější obsah a unikátní expertízu. V zákaznické podpoře, kde AI začne řešit větší část dotazů (webchat nebo hlasové hovory), se změní náplň práce – méně operátorů na jednoduché otázky, více agentů na složité případy nebo dozor nad AI. Celkově AI některé pozice zefektivní, ale bude potřeba nové dovednosti (např. jak správně zadávat dotazy AI, jak ověřovat její výstupy apod.).
Společenské dopady:
- Přístup k informacím: Pokud AI vyhledávání splní svůj slib, může být velkým vyrovnávačem přístupu k informacím. Lidé, kterým dělalo potíže vyhledávání (kvůli jazykové nebo gramotnostní bariéře apod.), se můžou ptát přirozeně a dostanou odpovědi. Také může AI složité informace shrnout do jednodušších pojmů, a tím pomáhat překlenout znalostní propasti. Například pacient si může nechat AI přeložit lékařskou zprávu do srozumitelné češtiny. Toto posílení je pozitivní. Zároveň se tím ale centralizuje tok informací. Pokud se všichni začnou spoléhat na několik málo AI systémů, stanou se tyto systémy „vrátnými“ informací. To vyvolává otázky o tom, kdo ovládá AI a jaké předsudky mohou ovlivňovat odpovědi. Společnost nejspíš bude muset přijmout mechanismy (regulace, nezávislé audity, pluralita AI zdrojů), aby se nestal jediný výklad skutečností tím „oficiálním“ či nevědomky prosazovaným AI.
- Kritické myšlení a vzdělávání: Snadné odpovědi jsou dvousečná zbraň. Na jednu stranu rychlé faktické odpovědi osvobozují prostor pro hlubší přemýšlení – není třeba si pamatovat triviální fakta, když je AI umí dodat. Na druhou stranu, pokud uživatelé přestanou zkoumat zdroje a budou brát AI odpovědi bez rozmyslu, ztratí nuanci a mohou se snadno mýlit, pokud AI udělá chybu. Vzdělávání se možná přizpůsobí větším důrazem na mediální gramotnost a ověřování informací (“AI to řekla, ale jak to potvrdíme?”). Mohou vznikat nástroje na ověřování AI informací – například pluginy do prohlížečů, které automaticky zobrazí původ AI-faktu.
- Diverzita informací: Tradiční vyhledávání obvykle ukazuje více výsledků a uživatel si může vybrat různé odkazy, často i různé perspektivy. AI může vše zestručnit do jednoho příběhu. Bude tento příběh rozmanitý a reprezentativní? U kontroverzních otázek by AI ideálně prezentovala více pohledů (“V této věci někteří experti říkají X, jiní Y”). Pracuje se na tom – například na nuancovaných odpovědích. Ale je tu riziko monokultury poznání, pokud nebude dávat pozor. Naopak AI může i rozbíjet informační bubliny tím, že vytvoří odpověď syntetizovanou z širokého spektra zdrojů, zatímco uživatel by si ručně klikl jen oblíbený odkaz. Skutečný efekt na rozmanitost informací bude záležet na návrhu AI algoritmů.
- Předpojatost a férovost: Společensky je tu obava, že AI může posilovat předsudky skryté v jejích tréninkových datech. Pokud nebude řízena, může například AI vyhledávání odrážet společenské stereotypy nebo opomíjet menšinové pohledy. Nevýrazně (nebo i úmyslně) tak může ovlivnit veřejné mínění, nebo marginalizovat skupiny. Zajištění férovosti AI odpovědí – například čerpáním z vyvážených zdrojů a správným zacházením s citlivými tématy – je aktuálním tématem výzkumu a debat. Například při dotazu „Proč jsou lidé skupiny X takoví Y?” musí AI reagovat tak, aby neopakovala stereotyp nebo urážlivé tvrzení z tréninkových dat. Měla by případně upravit zadání nebo nabídnout fakta vyvracející předsudek.
- Regulace a správa: Jakmile AI získá tak klíčovou roli, začínají ji sledovat i vlády. Zmínili jsme zásah Itálie proti ChatGPT. Akt EU AI Act, který by měl vstoupit v účinnost za pár let, uloží povinnosti “vysoce rizikovým AI systémům” – což může zahrnovat systémy ovlivňující veřejné mínění (tedy i vyhledávání). Následovat tak může požadavek vyšší transparentnosti toho, jak jsou AI odpovědi generované, nebo dokonce algoritmického dohledu. Zvažují se i otázky hospodářské soutěže: pokud několik firem ovládne AI, bude to antimonopolní problém? Už teď je koncentrace AI expertízy ve velkých firmách patrná. Otevírá se však i prostor pro open-source a regulátoři mohou podporovat otevřené ekosystémy (například požadovat interoperabilitu – možnost, aby třetí strany mohly napojit své služby na AI asistenty, podobně jako se jakýkoliv web mohl objevit ve výsledcích Google).
- Sociální interakce a chování: Pokud se virtuální asistenti stanou extrémně kompetentními společníky, mohou mít i sociologické dopady – lidé budou pro informace i společnost častěji komunikovat s AI než s lidskými experty či vrstevníky. Místo přátelského nebo učitelského dotazu se člověk vždy zeptá AI. To může ovlivnit, jak se šíří znalosti mezi lidmi. Pokud nebude vyváženo, může to vést až k izolaci – na druhou stranu může AI pomoci lidem s autismem či sociální úzkostí trénovat komunikaci v nízkotlakém prostředí. Celkový efekt je těžké předvídat, ale jak se AI asistenti rozšíří, vzniknou i nové normy jejich používání (např. zda je slušné během rozhovoru s člověkem použít AR asistenta na informace? Uvidíme, stejně jako jsme si zvykli na smartphony).
- Globální spravedlnost: Pozitivním efektem je, že AI modely mohou být vícejazyčné a pomáhají zapojit více částí světa do onlinu. Bing i Google už podporují mnoho jazyků. Někdo z venkova s omezeným formálním vzděláním a jen základním smartphonem může díky hlasovým dotazům ve svém jazyce získat informace čtené nahlas – což by při webovém hledání v angličtině nemohl. To může urychlit rozvoj i vzdělávání. Probíhají aktivity na trénování modelů pro více jazyků a pro jazyky s malou podporou. Je však třeba hlídat, aby informace v daném jazyce byla kvalitní a nebyla pouze překladem jedné perspektivy.
Celkově jsou obchodní a společenské dopady vyhledávání ovládaného AI zásadní. V podstatě měníme způsob, jakým lidé přistupují k celému záznamu lidského poznání. Podniky se budou muset adaptovat na nové způsoby objevování informací a konkurence, pravděpodobně budou více spolupracovat s AI platformami nebo vyvíjet vlastní AI řešení. Společnost zase bude muset upravit normy, vzdělávání i případné regulace, aby nové paradigma prospělo všem a omezilo rizika. Čeká nás vzrušující budoucnost – podobná přechodu, jaký znamenal samotný nástup internetu, jen dnes je tím zprostředkovatelem AI.
Závěr:
Budoucnost internetového vyhledávání a prohlížení stránek, poháněná umělou inteligencí, slibuje osobnější, konverzačnější a integrovanější zážitek. Strategie SEO se mění směrem k slaďování s chápáním AI; objevují se nové nástroje poháněné AI, které odpovídají přímo na naše dotazy; běžným standardem se stávají přirozený jazyk i multimodální vyhledávání; a naši digitální asistenti jsou stále schopnější a proaktivnější. Za vším tímto vývojem stojí rozsáhlé jazykové modely a neuronové vektorové vyhledávání – technologie, které změny umožňují.
Zatímco výhody v oblasti pohodlí a dostupnosti jsou ohromné, tyto změny nás také nutí přehodnotit obchodní modely, etické normy i to, jak hodnotíme informace. Web, jak ho známe, se vyvíjí ze statického indexu stránek na dynamickou, AI-spravovanou platformu pro získávání znalostí a plnění úkolů. Během tohoto přechodu bude zásadní výzvou udržet zdravý otevřený web – kde jsou informace důvěryhodné, rozmanité a kde jsou tvůrci odměňováni.
Stojíme na počátku této transformace vyhledávání řízené AI. Příští roky pravděpodobně přinesou inovace, které si dnes sotva dokážeme představit, i lekce z prvních přešlapů. Soustředěním se na potřeby uživatelů, férovost a spolupráci mezi zainteresovanými stranami (technologické firmy, vydavatelé, regulátoři, uživatelé) může být budoucnost vyhledávání taková, kde AI umožní každému najít přesně to, co potřebuje – a to s důvěrou a lehkostí.
Zdroje:
- Search Engine Land (2025), Jak AI mění podobu SEO seoteric.com seoteric.com
- Xponent21 (2025), Přehledy AI dominují výsledkům vyhledávání xponent21.com xponent21.com xponent21.com xponent21.com
- Microsoft Bing Blog (2023), Představujeme Copilot Search microsoft.com microsoft.com
- Google Blog (2019), Lepší porozumění vyhledávání než kdy dříve blog.google blog.google
- Bee Partners (2025), Optimalizace SEO pro AI přehledy beepartners.vc beepartners.vc
- Adweek (2025), Éra AI vyhledávání Google adweek.com adweek.com adweek.com adweek.com
- Onelittleweb Study (2025), AI Chatboti vs vyhledávače onelittleweb.com onelittleweb.com
- Yaguara (2025), Statistiky hlasového vyhledávání yaguara.co yaguara.co
- Think with Google (2024), Jak dobře znáte Google Vyhledávání? business.google.com
- Google Product Blog (2025), Přinášíme multimodální vyhledávání do AI režimu blog.google blog.google
- CIP, UW (2024), Spolehlivost generativního AI vyhledávání cip.uw.edu cip.uw.edu cip.uw.edu
- Google Developers Blog (2023), Web Spam Report 2022 developers.google.com
- InfoWorld (2023), Vektorové databáze ve vyhledávání infoworld.com infoworld.com
- 1950.ai (2023), Přehledy AI a ambientní internet 1950.ai 1950.ai 1950.ai
- Reuters (2023), Itálie obnovuje ChatGPT po zákazu reuters.com reuters.com
