Ako umelá inteligencia mení internetové vyhľadávanie a prehliadanie

AI technológie rýchlo menia spôsob, akým vyhľadávame informácie online. Od základov SEO až po vznik AI chatbotov a multimodálneho vyhľadávania – celý ekosystém vyhľadávania sa vyvíja. Táto správa poskytuje komplexný prehľad týchto zmien, zoradený podľa kľúčových tém:

1. SEO v ére umelej inteligencie

Optimalizácia pre vyhľadávače (SEO) sa prispôsobuje svetu, kde AI zohráva ústrednú úlohu vo výsledkoch vyhľadávania. Tradičné SEO sa zameriavalo na kľúčové slová a spätné odkazy, no moderné AI-poháňané algoritmy vyhľadávania uprednostňujú pochopenie zámeru používateľa a poskytovanie priamych odpovedí. Napríklad vďaka využitiu AI modelov vie Google lepšie pochopiť kontext dotazov a spárovať ich s relevantnými výsledkami, nielen s kľúčovými slovami blog.google. V praxi to používateľom umožňuje vyhľadávať prirodzenejšou rečou a stále dostávať relevantné odpovede – Google uvádza, že BERT (NLP model) mu pomohol lepšie interpretovať asi 1 z 10 anglických dotazov, najmä dlhších, konverzačných otázok blog.google blog.google.

Jednou z hlavných zmien je nárast „vyhľadávaní bez kliknutí“ (zero-click) a AI-generovaných odpovedí na začiatku výsledkov vyhľadávania. Google aj Bing často zobrazujú AI-generované zhrnutie (tvorené z viacerých webových stránok) pred tradičným zoznamom odkazov. Tieto AI prehľady (AI Overviews) zásadne menia SEO stratégie. Nedávna štúdia ukázala, že do mája 2025 obsahovalo takmer polovica všetkých vyhľadávaní v Google (49 %) AI Overview navrchu stránky, pričom koncom roka 2024 to bolo len 25 % xponent21.com xponent21.com. Tieto súhrny zvyčajne obsahujú stručnú odpoveď s niekoľkými zdrojmi a zaberajú najviditeľnejšie miesto na obrazovke. Znamená to, že umiestnenie na „#1“ už nezaručuje viditeľnosť – obsah, ktorý AI overview nevyberie, môže byť úplne preskočený xponent21.com. Stručne povedané, „úspech vo vyhľadávaní s AI závisí od toho, ako dobre je váš obsah zosúladený so spôsobom, akým AI modely chápu relevanciu, zámer používateľa a autoritu“ xponent21.com.

Zmeny v SEO stratégiách: Aby si zachovali viditeľnosť, majitelia webov menia svoje taktiky. Teraz je dôraz na tvorbu kvalitného, autoritatívneho obsahu, ktorý AI algoritmy považujú za dôveryhodný beepartners.vc. Marketéri využívajú štruktúrované dáta (schema markup) a optimalizujú pre featured snippets, keďže AI často čerpá zo snippet-ového obsahu do svojich súhrnov beepartners.vc beepartners.vc. Zameriavajú sa aj na signály E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness), ktoré majú AI presvedčiť o dôveryhodnosti ich obsahu beepartners.vc. Ďalšou taktikou je písanie v stručnej forme otázka-odpoveď – teda spraviť obsah vhodný do snippetov, aby sa mohol objaviť v AI súhrne beepartners.vc. Tieto kroky zodpovedajú odporúčaniam Google – „obsah musí osloviť AI algoritmy aj ľudských čitateľov, s rovnováhou medzi technickou optimalizáciou a autentickým zážitkom“ seoteric.com seoteric.com.

Vplyv AI na prekliky: AI odpovede poskytujú používateľom, čo potrebujú, okamžite, čo znamená menej kliknutí na samotné webstránky. Začiatkom roka 2025 jedna analýza ukázala, že keď je na stránke AI overview, miera prekliknutia na prvý organický výsledok klesá o 34,5 % a 77 % takýchto dotazov skončí tým, že používateľ na žiaden výsledok neklikne adweek.com. Je to výrazná zmena oproti minulosti, kedy väčšina vyhľadávaní viedla ku kliknutiu na odkaz. SEO stratégie preto musia rátať s viditeľnosťou značky priamo v AI odpovedi a hľadať nové spôsoby, ako prilákať návštevnosť (napríklad pútavejším obsahom alebo alternatívnymi kanálmi).

Stručne: AI posúva SEO k väčšej komplexnosti a dôrazu na kvalitu. Starý prístup založený iba na poradí stránky ustupuje prístupu umiestnenia v AI-zostavenom odpovedi. Značky, ktoré sa prispôsobia a ponúknu skutočne užitočný, dobre štruktúrovaný obsah, majú najvyššiu šancu byť vybrané AI – a teda objavené používateľmi xponent21.com xponent21.com.

2. Vyhľadávacie nástroje a platformy poháňané AI

Okrem zmien v tradičných vyhľadávačoch sledujeme vznik vyhľadávacích nástrojov poháňaných AI, ktoré umožňujú používateľom klásť otázky novými spôsobmi. Medzi pozoruhodné príklady patria ChatGPT, Perplexity, Google Gemini/Bard a Microsoft Copilot/Bing Chat. Každý ponúka iný štýl vyhľadávania s podporou AI:

• ChatGPT (OpenAI): Pôvodne určený ako všeobecný konverzačný AI, ChatGPT získal schopnosť prehľadávať web a využívať pluginy pre získavanie aktuálnych informácií. Mnohí ho dnes využívajú ako asistenta pri vyhľadávaní – pýtajú sa prirodzeným jazykom a dostanú zjednodušenú odpoveď. ChatGPT je alternatívou k vyhľadávaču pri komplexných otázkach či výskume, hoci štandardne neuvádza zdroje, ak sa nepoužije špeciálny plugin. Jeho popularita explodovala – návštevnosť ChatGPT vzrástla v prvých mesiacoch 2024 o viac než 180 %, čo naznačuje, že milióny ľudí ho používajú na získavanie informácií adweek.com. V roku 2024 však stále pokrýval iba zlomok celkového objemu vyhľadávaní (len 2–3 % oproti Google) onelittleweb.com kvôli obrovskému rozsahu tradičných vyhľadávačov.
• Perplexity Ask: Perplexity.ai je príkladom nového AI-natívneho vyhľadávača. Používa veľký jazykový model na odpovede používateľom, ale kľúčové je, že uvádza citácie na zdrojové weby ku každej časti odpovede. Perplexity šikovne kombinuje webové vyhľadávanie s AI súhrnom, čo zvyšuje dôveru používateľov. Jeho používanie rastie spolu s popularitou ChatGPT adweek.com. Prístup Perplexity s odpoveďami a zdrojmi ovplyvnil aj spôsob, akým tradičné vyhľadávače zobrazujú AI výsledky (dnes už Bing a Google často linkujú na zdroje priamo v AI súhrne).
• Google Search (Bard a Gemini): Google zaviedol generatívnu AI do vyhľadávania cez Search Generative Experience. Jeho chatbot Bard (pôvodne na modeli PaLM 2, očakáva sa nasadenie pokročilejšieho Gemini) je dostupný samostatne a integruje sa do Google Asistenta analyticsvidhya.com. Viditeľnejšie však sú AI prehľady (AI Overviews) vo výsledkoch vyhľadávania: ide o AI-generované súhrny, ktoré „kombinujú informácie z viacerých dôveryhodných webov“ a podávajú ucelenú odpoveď beepartners.vc. Tieto súhrny bežia na veľkom jazykovom modeli Gemini LLM beepartners.vc. Google spustil tiež špeciálny „AI Mode“ – rozhranie pre konverzačné vyhľadávanie. V AI Mode môžu používatelia klásť doplňujúce otázky, dostávať multimodálne výsledky (napr. nahrať fotku a opýtať sa na ňu) a viesť s vyhľadávačom interaktívny dialóg xponent21.com blog.google. Vyhľadávanie sa tak mení z vypisovania a kliknutia na bohatý rozhovor. Google uvádza, že dotazy v AI Mode sú dvojnásobne dlhé oproti klasickým, lebo ľudia sa pýtajú detailnejšie blog.google.
• Bing (Microsoft Copilot): Bing od Microsoftu je rozšírený o GPT-4 od OpenAI, označovaný ako Copilot. Tento AI je integrovaný do prehliadača Edge a Windows 11 a funguje ako „kopilot pre web“. Pri vyhľadávaní v Bingu vie Copilot na začiatok stránky vygenerovať prehľadnú odpoveď so zdrojmi tak, že používateľ nemusí prechádzať viacero stránok microsoft.com. Podporuje aj interaktívny chat – používateľ môže klásť nadväzujúce otázky v prirodzenom jazyku a AI si pamätá kontext. Microsoft rozširuje koncept copilot do celého ekosystému (Windows, Office atď.), čím signalizuje, že webové vyhľadávanie a osobná produktivita sa postupne zlúčia pomocou AI asistencie.

Na zhrnutie: AI vyhľadávacie nástroje robia vyhľadávanie konverzačnejším a intuitívnejším. Umožňujú pýtať sa v bežnom jazyku a často priamo dodajú jedinú, ucelenú odpoveď (namiesto zoznamu odkazov), aj s kontextom a niekedy aj so zdrojmi. Nasledujúca tabuľka porovnáva niektoré z týchto AI vyhľadávacích platforiem a ich hlavné vlastnosti:

Nástroj AI vyhľadávania	Poskytovateľ	Funkcie a prístup
ChatGPT (s prehliadaním)	OpenAI	Všeobecne použiteľný chatbot poháňaný veľkým jazykovým modelom na Q&A. S prehliadačským pluginom dokáže vyhľadávať na webe a sumarizovať výsledky. Odpovede však nie sú automaticky citované so zdrojmi. Často sa využíva pri zložitých otázkach alebo brainstormingu.
Perplexity Ask	Perplexity AI	Vyhľadávač poháňaný AI, ktorý poskytuje priame odpovede so zdrojmi. Používa LLM na interpretáciu dopytov a výsledkov z webu v reálnom čase, aby vytvoril stručnú a doloženú odpoveď adweek.com. Zdôrazňuje dôveryhodnosť odpovedí prepojením na podporujúce webstránky.
Google (Bard & AI Search)	Google	Integruje generatívnu AI do vyhľadávania. Bard je Google chatbot (podobne ako ChatGPT) určený na konverzačné dopyty. Vo Vyhľadávaní používa Google AI prehľady, ktoré z jeho Gemini LLM kombinujú odpovede z viacerých stránok beepartners.vc. Nový AI mód od Google ponúka plne konverzačné vyhľadávanie (s možnosťou naväzovať otázky či používať obrazové dopyty) a poskytuje zhrnuté odpovede na vrchu stránky xponent21.com.
Bing Chat (Copilot)	Microsoft	Bingovo vyhľadávanie rozšírené o GPT-4 (OpenAI). Bing Copilot dokáže odpovedať na dopyty v rozhraní chatu popri výsledkoch vyhľadávania, často ponúka zhrnutie s odkazmi na zdroje. Umožňuje interaktívne spresňovanie otázok a je zabudovaný do prehliadača Edge. Microsoft ho prezentuje ako AI asistenta, ktorý poskytuje „jasné odpovede hneď na vrchole“ výsledkov microsoft.com, integrujúc webové vyhľadávanie s užitočným dialógom.

Dopad na používateľov: Tieto nástroje znamenajú, že používatelia majú viac možností, ako vyhľadávať. Namiesto vymýšľania dokonalej kľúčovej frázy stačí položiť celú otázku a hneď získať vysvetlenie. To je obzvlášť užitočné pri prieskumných dopytoch (napr. plánovanie výletu alebo učenie sa nového konceptu), kde interaktívny dialóg vie lepšie upresniť potreby. Príznačné je, že Google zistil, že používatelia, ktorí vyskúšajú AI prehľad/konverzačné vyhľadávanie, majú tendenciu klásť viac ďalších otázok a skúmať problém hlbšie, čím sa zvyšuje ich celková angažovanosť pri vyhľadávaní business.google.com business.google.com. Zároveň dostupnosť priamych Q&A od ChatGPT a ďalších mierne narušila monopol tradičných vyhľadávačov – po prvýkrát sa významná časť dopytov deje mimo Google. (Tá časť je stále malá; napr. medzi aprílom 2024 a marcom 2025 top 10 AI chatbotov súhrnne zaznamenalo asi 55 miliárd návštev, kým top 10 vyhľadávačov malo 1,86 bilióna návštev onelittleweb.com. Inými slovami, chatboti sú asi na 1/34 z objemu vyhľadávania – rýchlo rastú, ale zatiaľ nahrádzajú vyhľadávače len okrajovo onelittleweb.com onelittleweb.com.)

3. Vyhľadávanie v prirodzenom jazyku a spracovanie dopytov

Jedným z najvýraznejších vplyvov AI na vyhľadávanie je možnosť používateľov vyhľadávať v prirodzenom, konverzačnom jazyku – a systém skutočne pochopí ich zámer. Historicky museli používatelia často formulovať krátke, kľúčové otázky (niekedy ironicky nazývané „keyword-ese“), aby dosiahli dobré výsledky blog.google. To sa mení. Moderné vyhľadávače používajú pokročilé modely spracovania prirodzeného jazyka (NLP) – ako Google BERT a MUM či ďalšie transformerové modely – na pochopenie dopytov v kontexte. To znamená, že vyhľadávač skúma celý výraz, a nie len jednotlivé slová, aby určil, čo naozaj chcete.

Napríklad, Google ukázal, ako BERT pomohol interpretovať dopyt „2019 brazil traveler to usa need a visa.“ Pred AI mohol Google prehliadnuť význam slova „to“ a ponúknuť odpovede o cestovateľoch z USA do Brazílie. Vďaka BERT a kontextovému porozumeniu Google správne rozpoznal, že ide o Brazílčana cestujúceho do USA, a podal relevantné informácie blog.google. Vo všeobecnosti AI modely zohľadňujú stop slová a predložky („to“, „for“ atď.), ktoré sa kedysi ignorovali, no môžu význam zásadne meniť blog.google. Výsledkom sú oveľa presnejšie výsledky pri dlhších, konverzačných otázkach.

Z pohľadu používateľa vyhľadávanie čoraz viac pripomína rozhovor so znalým asistentom. Ľudia môžu formulovať otázky ako celé vety alebo ako opisy problému. Vyhľadávací systém, poháňaný NLP, vyloží nuansy takýchto otázok. V skutočnosti Google od roku 2020 používa AI jazykové modely na podstatnú väčšinu anglických dopytov, aby lepšie pochopil zámer reddit.com. Aj preto sa dnes stali možné funkcie ako hlasové vyhľadávanie (pýtanie sa hlasom) – AI dokáže spracovať hovorenú otázku v prirodzenom jazyku rovnako ako napísanú.

Konverzačné dopyty: AI umožnila aj viacotáčkové konverzácie ako spôsob vyhľadávania. S nástrojmi ako Bing Chat alebo Google AI mód môžete položiť otázku, dostať odpoveď a následne doplniť ďalšiu otázku typu „A čo budúci víkend?“ alebo „Vysvetli to jednoduchšie,“ pričom systém si pamätá kontext. Ide o zásadnú zmenu v spracovaní dopytov. AI udržiava stav dialógu – niečo, čo staré vyhľadávače nemali. Bing Copilot od Microsoftu napríklad vyzýva na doplňujúce otázky a dokonca poskytuje navrhované prompt karty na ďalšie skúmanie microsoft.com microsoft.com. Výsledkom je, že vyhľadávanie už nie je jednorazový dopyt – môže ísť o iteratívny proces, ktorý pripomína rozhovor s odborníkom. Ako to Microsoft popisuje: „Copilot Search sa prispôsobuje vašim potrebám… umožňujúc používateľom viesť viac konverzačný spôsob vyhľadávania, podobne ako interaktívny dialóg s expertom.“ microsoft.com.

Výhody vyhľadávania v prirodzenom jazyku: Tento posun výrazne znižuje bariéru pri hľadaní informácií. Ľudia nemusia poznať pokročilé operátory alebo presné kľúčové slová. Môžu sa opýtať „Ako opravím kvapkajúci kohútik, ktorý sa nedá zastaviť?“ alebo „Aké sú dobré 3-hviezdičkové Michelin reštaurácie v Paríži a čím sú výnimočné?“ – zložité dopyty, ktorým AI porozumie a vie ich rozčleniť. V zákulisí môže vyhľadávač spustiť viacero poddopytov za vás (napr. Google AI mód používa techniku „query fan-out“ na vydanie množstva sub-dopytov v pozadí blog.google) – no z pohľadu používateľa ide len o jeden plynulý dotaz.

Funkcia prirodzeného jazyka priamo súvisí aj s hlasovým vyhľadávaním a virtuálnymi asistentmi, ktorým sa budeme venovať neskôr. Je to ten istý princíp: keď sa niečo opýtate svojho inteligentného reproduktora, očakávate, že pochopí otázku a podá užitočnú odpoveď. Vďaka zlepšeniam v NLP sú hlasové dopyty dnes zodpovedané omnoho presnejšie než pred pár rokmi, čo poháňa ich využívanie (v rokoch 2023–2024 používalo hlasové vyhľadávanie približne 20 % internetových používateľov na svete, pričom toto číslo sa po počiatočnom náraste stabilizovalo yaguara.co).

V skratke, AI-poháňané NLP spravilo vyhľadávače omnoho lepšími v porozumení sémantiky dopytov. Používatelia môžu vyhľadávať prirodzenejšie a získať výsledky, ktoré odrážajú skutočný zámer ich otázky, namiesto obyčajného párovania kľúčových slov. Vyhľadávanie sa tak mení na viac konverzačnú, intuitívnu skúsenosť a pripravuje pôdu pre rozšírenie hlasových a chatovacích interakcií, ktoré sa stávajú bežnými.

4. Vizuálne, hlasové a multimodálne vyhľadávanie

Mimo textu umožňuje umelá inteligencia vyhľadávanie prostredníctvom obrázkov, zvuku a ďalších modalít. Moderné vyhľadávanie už nie je obmedzené na klasické textové pole – môžete vyhľadávať nasmerovaním kamery na niečo alebo vyslovením otázky nahlas. Tieto multimodálne vyhľadávacie technológie sa rýchlo vyvíjajú:

• Vizuálne vyhľadávanie: Rozpoznávanie obrázkov poháňané umelou inteligenciou umožnilo vyhľadávanie pomocou obrázkov alebo vstupu z kamery. Nástroje ako Google Lens a Bing Visual Search umožňujú používateľom identifikovať objekty, prekladať text v obrázkoch, nájsť produkty a viac – stačí odfotiť. Vizuálne vyhľadávanie premieňa vašu kameru na vyhľadávací dotaz. V pozadí analyzujú modely počítačového videnia obrázok, aby detegovali objekty, text či pamiatky, a systém potom hľadá zhodu alebo súvisiace informácie online. Toto sa stalo extrémne populárnym – Google Lens sa teraz používa na viac ako 20 miliárd vizuálnych vyhľadávaní mesačne business.google.com. Ľudia to používajú na všetko od identifikácie rastlín alebo hmyzu, cez skenovanie reštauračného menu kvôli recenziám až po nakupovanie (napríklad odfotíte si bundu, ktorá sa vám páči a vyhľadáte, kde ju kúpiť). Google uviedol, že 1 z 4 Lens vyhľadávaní súvisí s nakupovaním, čo ukazuje komerčný význam vizuálneho vyhľadávania business.google.com. Vylepšenia AI umožňujú Lens nielen identifikovať jeden objekt, ale porozumieť celým scénam. V roku 2025 Google oznámil multimodálne AI vyhľadávanie v režime AI: môžete nahrať obrázok a potom sa naň pýtať otázky – v podstate skombinovať videnie a porozumenie jazyku. AI (s modelom Gemini) dokáže pochopiť „celú scénu, vrátane vzťahov medzi objektmi, materiálov a tvarov“ a odpovedať na otázky, pričom poskytuje relevantné odkazy pre viac informácií blog.google blog.google. Napríklad môžete ukázať fotku šachovnice a opýtať sa: „Je toto dobrý úvod?“ a dostať fundovanú odpoveď analyzujúcu obrázok.
• Hlasové vyhľadávanie: Vďaka schopnostiam AI v rozpoznávaní reči a porozumení prirodzenému jazyku sa hlasové vyhľadávanie stalo bežným. Asistenti v smartfónoch (Google Assistant, Siri) a inteligentné reproduktory (Amazon Echo/Alexa, atď.) umožňujú vyhľadávať hlasom. V roku 2024 približne 20–21% ľudí používa hlasové vyhľadávanie pravidelne (minimálne týždenne) yaguara.co yaguara.co, pričom toto číslo je ešte vyššie na mobilných zariadeniach (vyše štvrtiny používateľov mobilov používa hlas). Ľudia často využívajú hlasové vyhľadávanie na rýchle, jednoduché otázky „za pochodu“ – napríklad zisťujú trasu, počasie alebo základné fakty – alebo lokálne vyhľadávanie („Nájdi kaviareň v okolí“). AI tu má dvojitú úlohu: najskôr prevádza reč na text (pomocou modelov rozpoznávania reči) a potom spracúva zadanie, ako bolo spomenuté vyššie. Vplyvom hlasu je, že dotazy bývajú dlhšie a konverzačnejšie (Google pozoroval, že „80 % hlasových vyhľadávaní má konverzačný charakter“, teda znejú ako celé otázky alebo príkazy). To núti vyhľadávače odpovedať podobne – často predčítaním odpovede. Ak sa napríklad asistenta opýtate „Aké je hlavné mesto Brazílie?“, využije AI na zistenie odpovede a AI text-to-speech vám odpovie: „Hlavné mesto Brazílie je Brasília.“ Hlasové vyhľadávanie tlačí poskytovateľov k formátu priamych odpovedí (často pomocou odporúčaných útržkov/knowledge graph dát). Podľa jednej štúdie odporúčané útržky tvoria asi 41 % výsledkov hlasového vyhľadávania – pretože asistent uprednostňuje krátku odpoveď yaguara.co. AI tiež zlepšuje kvalitu hlasových interakcií – asistenti lepšie chápu naväzujúci kontext (napr. opýtate sa „Kto režíroval Inception?“ a potom „Aké ďalšie filmy on režíroval?“ a asistent vie, že on je Christopher Nolan).
• Multimodálne a ambientné vyhľadávanie: Prichádzame do éry, keď dokáže vyhľadávanie prijať zmiešané vstupy – text, hlas a obrázky – a poskytnúť aj multimodálne výsledky. Google funkcia „multisearch“, spustená v roku 2022, umožňuje kombinovať obrázok a text v jednom dotaze (napr. odfotíte si šaty a pridáte „v červenej farbe“, aby ste našli tie isté šaty v červenej) econsultancy.com. Za tým je AI, ktorá prepája vizuálne dáta s jazykom. V širšom zmysle sa objavuje koncept ambientného vyhľadávania: to je vyhľadávanie nenápadne zabudované do nášho prostredia alebo rutín, niekedy predvídajúc naše potreby. Napríklad cez AR okuliare sa vám môžu zobrazovať informácie o pamiatkach, na ktoré sa pozeráte, alebo telefón proaktívne ukáže relevantné info z vašich kalendárov, cestovania či okolitých miest aj bez vedomej otázky. Toto je rozšírenie multimodálnych schopností s pridanou kontextovou uvedomelosťou. Víziou Googlu je, podľa jedného z ich viceprezidentov, že vyhľadávanie bude ambientné – „dostupné kedykoľvek, kdekoľvek, bez potreby explicitného príkazu“, ako keby ste sa pýtali všadeprítomného, vševediaceho priateľa 1950.ai. Už dnes vidíme prvé známky: Google Live a Lens funkcie vám umožnia viesť konverzáciu v reálnom čase o tom, čo vidí vaša kamera (pýtať sa na živú scénu) blog.google a asistenti vedia využiť kontext ako poloha alebo vaše e-maily (ak povolíte), aby prispôsobili odpoveď (napríklad odporučia výlety podľa toho, čo zistia z vášho letového potvrdenia blog.google).

Celkový efekt vizuálneho, hlasového a multimodálneho vyhľadávania je intuitívnejšia používateľská skúsenosť. Už nie ste odkázaní len na písanie. Keď niečo vidíte, môžete to vyhľadať. Keď máte plné ruky alebo šoférujete, stačí sa opýtať nahlas. Keď potrebujete informáciu z fotografie alebo videa, AI ju dokáže nájsť. To znižuje trenie a otvára možnosti vyhľadávania v situáciách, keď je písanie nepraktické (preto sú hlasové a kamerové vyhľadávania mimoriadne populárne na mobiloch). Firmy na to reagujú tým, že svoj obsah robia priateľskejším pre multimédiá – napríklad používajú popisný alt text pri obrázkoch (aby AI vedela, čo je na nich) a zabezpečujú, aby ich informácie boli v knowledge graph databázach, odkiaľ ich môžu nájsť hlasoví asistenti.

5. Personalizácia a odporúčacie nástroje poháňané umelou inteligenciou

Vyhľadávanie a objavovanie obsahu sú čoraz viac personalizované vďaka AI, ktorá analyzuje obrovské množstvá používateľských dát, aby prispôsobila výsledky a odporúčania. Personalizácia v tomto kontexte znamená, že dve osoby môžu vidieť rozdielne výsledky pri rovnakom dotaze, alebo im budú odporučené iné obsahy podľa ich záujmov, polohy, minulého správania a ďalších faktorov. AI je motorom týchto rozhodnutí, učí sa zo vzorcov v dátach.

Personalizácia vyhľadávania: Google už roky využíva miernu personalizáciu (napr. uprednostňuje miestne výsledky alebo čerpá návrhy z histórie vyhľadávania). AI to posúva oveľa ďalej. Napríklad pripravované vylepšenia AI vyhľadávania od Googlu umožnia používateľom aktivovať osobný kontext, pričom AI dokáže zohľadniť dáta z vašich minulých vyhľadávaní a dokonca z ďalších aplikácií (napríklad Gmail, ak povolíte) na ešte presnejšie odpovede blog.google. Ak vyhľadáte „akcie tento víkend“ a povolili ste prístup k e-mailu aj polohe, AI môže ponúknuť veľmi personalizované návrhy: napríklad „O 5 km sa koná hudobný festival a vaša obľúbená reštaurácia, ktorú ste si predtým rezervovali, má v sobotu vonkajší koncert.“ Google to ilustroval nasledovne: „Režim AI vám ukáže reštaurácie s vonkajším sedením podľa vašich minulých rezervácií a vyhľadávaní, a odporučí akcie v okolí vášho ubytovania (z leteniek a hotelových potvrdení).“ blog.google. Všetko zostáva súkromné na vašom účte a Google zdôrazňuje, že je to pod kontrolou používateľa (musíte súhlasiť a prepojenie dát viete kedykoľvek zrušiť) blog.google blog.google.

Aj bez takto hlbokej integrácie AI neustále prispôsobuje to, čo vidíte. Odporúčacie systémy na platformách (napríklad odporúčania videí na YouTube, tipy na seriály na Netflixe či články v spravodajskom kanáli Google Discover) sú klasickými príkladmi. Využívajú strojové učenie na predikciu, čo používateľa zaujme najbližšie. Analyzujú vašu minulosť (sledované videá, kliknuté odkazy, čas strávený pri obsahu atď.) a porovnávajú ju so vzorcami miliónov ďalších, aby vybrali obsah, ktorý vás pravdepodobne zaujme. AI umožňuje týmto systémom rozpoznať aj nenápadné súvislosti – napríklad môže zistiť, že ľudia, ktorí čítajú článok A a B, majú radi aj článok C, a preto ho odporučí tomu, kto už čítal A a B. Takýto kolaboratívny filtr na masívnej úrovni by bez AI, ktorá triedi dáta, nebol možný.

Výhody: Personalizácia znamená, že často dostanete výsledky, ktoré sú pre vás relevantnejšie. Ak vždy vyhľadávate vegetariánske recepty, vyhľadávač poháňaný AI môže uprednostniť vegetariánsky obsah tým, že sa naučí váš preferovaný štýl. Ak zvyčajne klikáte na určité spravodajské zdroje, odporúčací systém vám môže zobrazovať viac obsahu z daného zdroja. E-commerce masívne využíva AI odporúčania: Amazonove odporúčania „Mohlo by sa vám páčiť“ alebo „Často kupované spolu“ sú riadené AI, rovnako ako poradie produktov, ktoré vám zobrazuje. Firmy ako Amazon dokonca začínajú využívať generatívnu AI na personalizáciu popisov produktov a odporúčaní priamo v reálnom čase (napríklad zdôrazňujú rôzne vlastnosti produktu podľa toho, čo AI odhaduje, že je dôležité pre daný segment užívateľov) aboutamazon.com.

Riziká a úvahy: Hoci personalizácia môže zlepšiť užívateľskú skúsenosť, prináša aj určité obavy. Jednou z nich je efekt „filtračnej bubliny“ – ak vám AI vždy ponúka obsah podobný tomu, čo už konzumujete, nemusíte byť vystavení rozmanitým názorom alebo novým informáciám. Osobný spravodajský feed tak môže neúmyselne posilňovať politickú zaujatosť tým, že zobrazuje hlavne články, s ktorými užívateľ súhlasí. Platformy si to uvedomujú a snažia sa vyvažovať relevanciu s rozmanitosťou, no eticky je to neustála výzva. Ďalším problémom je súkromie – personalizácia je založená na zbieraní a analýze osobných údajov. Užívateľov aj regulátorov zaujímajú otázky: Aké údaje sa používajú? Je získaný súhlas? Ako bezpečne sa ukladajú? Súkromiu sa budeme venovať v nasledujúcej časti.

Z obchodného pohľadu je personalizácia veľmi silná. Zvyšuje angažovanosť (ľudia pravdepodobnejšie kliknú na veci, ktoré sú im ušité na mieru) a zvyšuje mieru konverzie (pri nakupovaní správne odporučený produkt často vedie k nákupu). Existuje celý priemysel AI odporúčacích služieb (napríklad Google Cloud ponúka službu Recommendation AI pre maloobchodníkov). Tieto AI modely neustále zdokonaľujú svoje odporúčania pomocou techník ako reinforcement learning – „učia sa“ z toho, či ste na odporúčanie klikli alebo ho ignorovali, a časom sa zlepšujú.

Personalizácia v reálnom čase a prediktívna personalizácia: Novším trendom je snaha AI predvídať vaše potreby ešte pred tým, než sa ich opýtate. Napríklad telefón vám môže okolo 17:00 automaticky zobraziť „odhadovaný čas cesty domov“, pretože vie, že v tom čase obvykle chodíte domov – to je jednoduchá forma ambientnej personalizácie. Alebo Google Discover vám môže ukázať témy súvisiace s niečím, čo ste práve hľadali, predpokladajúc váš záujem. Tieto prediktívne funkcie rozmazávajú hranicu medzi vyhľadávaním a odporúčaním: AI v podstate vyhľadáva za vás na základe vašich osobných kontextových údajov.

Zhrnuté: Personalizácia poháňaná AI znamená, že webová skúsenosť je čoraz unikátnejšia pre každého užívateľa. Výsledky vyhľadávania, odporúčania aj obsahové feedy sú filtrované cez AI modely, ktoré sa učia z nášho správania. Cieľom je učiniť objavovanie efektívnejším – menej času strávite preosievaním nerelevantných informácií, viac času venujete veciam, na ktorých vám záleží. Druhá strana mince je zabezpečiť, aby toto prebiehalo transparentne a spravodlivo, bez porušovania súkromia či vytvárania ozvien komôr – výzvy, s ktorými sa spoločnosť aktívne vyrovnáva.

6. AI vo filtrovaní, hodnotení a interpretácii webových výsledkov

AI hrá kľúčovú úlohu v zákulisí pri tom, ako vyhľadávače filtrujú spam, hodnotia najlepšie výsledky a dokonca interpretujú, čo tie výsledky znamenajú pre užívateľov. Tieto funkcie nie sú používateľom veľmi viditeľné, no sú zásadné pre poskytovanie kvalitných výsledkov vyhľadávania.

Filtrovanie a redukcia spamu: Moderné vyhľadávače používajú AI systémy na identifikáciu nízkokvalitného alebo škodlivého obsahu a zabraňujú jeho zobrazovaniu vo výsledkoch. Google má proprietárny SpamBrain, AI systém navrhnutý na identifikáciu spamových stránok, podvodného obsahu a ďalšieho „balastu“, ktorý by užívateľ nemal vidieť developers.google.com. Používa strojové učenie na rozpoznávanie spamových vzorcov (napríklad linkové farmy alebo automaticky generované nezmyselné texty) omnoho efektívnejšie ako manuálne pravidlá. Podľa Googlu SpamBrain pomohol udržať viac ako 99 % vyhľadávaní na Google bez spamu developers.google.com. Len v roku 2022 SpamBrain odhalil 200-krát viac spamových stránok ako pri svojom spustení v roku 2018 seroundtable.com. To znamená, že pri vašom vyhľadávaní už AI pravdepodobne odstránila obrovské množstvo odpadu a vy tak dostávate výsledky len z legitímnych, relevantných stránok. Rovnako AI pomáha filtrovať aj nevhodný obsah (napríklad násilie, nenávisť alebo obsah pre dospelých) z návrhov vyhľadávania či výsledkov, čím vynucuje zásady a miestne zákony.

Hodnotiace algoritmy: Rozhodnúť, ktoré výsledky sa zobrazia prvé, je zložitá úloha vhodná pre AI. Google hodnotiaci algoritmus napríklad zahŕňa signály strojového učenia – napríklad RankBrain, zavedený v roku 2015, ktorý používa AI na úpravu hodnotenia podľa toho, ako užívatelia interagujú s výsledkami (učí sa, ktoré výsledky sa javia uspokojujúce) a lepšie párovanie s nejednoznačnými dotazmi. Neskôr boli integrované Neural Matching a BERT, ktoré pomáhajú lepšie prepájať konceptuálne príbuzné pojmy a chápať kontext. V roku 2020 Google vyhlásil, že BERT sa používa pri takmer každom dopyte v angličtine na pomoc s hodnotením a relevanciou reddit.com. To znamená, že keď vyhľadávate, AI nehľadá len stránky s presnými kľúčovými slovami, ktoré ste zadali, ale aj stránky, ktoré semanticky odpovedajú na vašu otázku. Napríklad, ak zadáte „najlepší spôsob ako sa rýchlo naučiť hrať na gitare“, ani jedno z tých slov nie je „cvičte stupnice denne“, a predsa AI vie, že stránka, ktorá vraví „cvičte stupnice denne“, by bola dobrým výsledkom, lebo chápe, že je to rada, ako sa rýchlo naučiť hrať na gitare.

Použitie neuronových sietí pri hodnotení tiež pomáha napríklad s pochopením synoným alebo celkovej témy stránky. Ak stránka neobsahuje presné kľúčové slovo, ale jednoznačne odpovedá na zámer dopytu, AI ju môže posunúť vyššie. Výsledkom sú užitočnejšie výsledky vyhľadávania.

Interpretácia a sumarizácia výsledkov: Novovznikajúca rola AI je nielen získavať a hodnotiť výsledky, ale ich aj interpretovať pre užívateľa. Vidieť to na tvorbe rozšírených útržkov alebo priamych odpovedí. Napríklad, ak sa niečo faktické opýtate, Google môže zobraziť útržok s priamou odpoveďou. Tradične bol takýto útržok len presnou citáciou z webstránky. Teraz s generatívnou AI môže vyhľadávač vyprodukovať syntetizovanú odpoveď (ako už bolo spomenuté, AI Overviews). Pri tom interpretuje viaceré výsledky a spája ich informácie.

No aj táto interpretácia so sebou prináša výzvy. Veľké jazykové modely (LLM) sú náchylné na halucinácie – občas generujú informácie, ktoré znejú dôveryhodne, no sú nepravdivé alebo nemajú podporu v zdrojoch. Pri vyhľadávaní to môže viesť k AI zhrnutiam, ktoré neúmyselne obsahujú chyby alebo skreslenia. Štúdia výskumníkov z Centra pre informovanú spoločnosť Univerzity vo Washingtone uviedla názorný príklad: keď sa generatívny vyhľadávač opýtali na vymyslený koncept („Jevinova teória sociálnych ozvien“), AI s istotou poskytla podrobné vysvetlenie aj s citáciami – ale vysvetlenie aj citácie boli vymyslené cip.uw.edu. Systém vlastne „vysníval“ odpoveď, lebo LLM nechcel priznať, že nič nenašiel. Ako trefne poznamenal AI expert Andrej Karpathy: „LLM je na 100 % vysnívaný a má problém s halucináciami. Vyhľadávač je na 0 % vysnívaný, má však problém s kreativitou.“ cip.uw.edu. Inými slovami, klasické vyhľadávanie nič nevymyslí (iba ukáže, čo existuje), no nemá AI schopnosť dať jasnú jednoduchú odpoveď; AI síce peknú odpoveď vyprodukuje, ale môže si fakty aj vymyslieť, ak nie je ukotvená v skutočných údajoch.

Na zmiernenie tohto javu vyhľadávače zavádzajú hybridné prístupy ako Retrieval-Augmented Generation (RAG). V RAG najskôr AI vykoná neurónové vyhľadávanie relevantných dokumentov a až potom LLM tvorí odpoveď na ich základe (často ich priamo cituje). Tento prístup využíva Bing chat aj Google SGE, aby odpovede boli viazané na skutočný obsah. To podstatne znižuje halucinácie, no nie celkom. Ako uvádzajú výskumníci z CIP, aj keď už AI odpovedá na základe získaných dokumentov, môže vytrhnúť informáciu z kontextu – napríklad niečo zle citovať, alebo nesprávne spojiť fakty cip.uw.edu cip.uw.edu. Laďovanie AI na presné sumarizovanie a správne odkazovanie je stále predmetom vývoja.

AI sa tiež používa na interpretáciu zámeru užívateľa aj mimo samotných slov dotazu. Napríklad Google sa snaží určiť, či váš dotaz je o kúpe niečoho (komerčný zámer), či je lokálny (chcete výsledky v okolí), alebo ide o spravodajský dotaz a následne upraví rozloženie výsledkov (zobrazí nákupné odkazy, mapu, správy atď.). Táto klasifikácia sa vykonáva AI modelmi, ktoré sledujú nielen dotaz, ale celý širší užívateľský kontext.

Stručne povedané, úloha AI pri filtrovaní, zoradení a interpretovaní výsledkov môže byť vnímaná ako mozog vyhľadávača:

• AI čistí vstupy (odstraňuje spam a škodlivý obsah),
• inteligentne zoraďuje výstupy (dáva vyššie tie najužitočnejšie a najdôveryhodnejšie informácie),
• a čoraz viac vysvetľuje alebo sumarizuje tieto výstupy (robí výsledky vyhľadávania okamžite užitočnejšie vďaka úryvkom alebo AI odpovediam).

Pre používateľov to znamená lepšie výsledky s menším úsilím – zároveň si to ale vyžaduje dôveru, že AI informácie spracováva správne. Práve udržanie tejto dôvery je dôvod, prečo sú spoločnosti opatrné: napríklad Google postupne zavádza generatívne súhrny a zdôrazňuje, že sú experimentálne – práve kvôli týmto interpretačným výzvam. Transparentnosť (napr. poskytovanie odkazov na zdroje) je jedno z riešení, ako dať používateľom možnosť overiť odpovede, ktoré poskytlo AI microsoft.com microsoft.com. Ako sa bude AI naďalej zlepšovať, môžeme očakávať ešte inteligentnejšie filtrovanie (napr. rozpoznávanie dezinformácií alebo rozporuplných informácií), jemnejšie zoradenie výsledkov (možno aj personalizované poradie prispôsobené preferenciám každého používateľa) a bohatšiu interpretáciu (napríklad AI by mohla sumarizovať celé témy alebo ponúkať viacero pohľadov vedľa seba).

7. Dopad AI na digitálnu reklamu a tvorbu obsahu pre zviditeľnenie

Príchod AI-poháňaného vyhľadávania otrasie ekonomikou webu – najmä digitálnou reklamou (ide o odvetvie s hodnotou 200+ miliárd dolárov, založené hlavne na vyhľadávacej návštevnosti) a spôsobmi, akými sa tvorí obsah na prilákanie publika.

Reklama v svete AI vyhľadávania: Vyhľadávače ako Google tradične zarábajú zobrazovaním reklám vedľa výsledkov vyhľadávania. Ak používatelia na tieto reklamy kliknú, Google získava príjmy. Čo sa však stane, ak AI poskytne odpoveď priamo? Menej kliknutí na výsledky môže znamenať aj menej zobrazení a kliknutí na reklamy. V skutočnosti úvodné dáta bijú na poplach pre inzerentov: keďže AI odpovede zaberajú vrchnú časť stránky, organické kliknutia výrazne poklesli a množstvo vyhľadávaní končí bez toho, aby používateľ klikol na akýkoľvek výsledok (ako už bolo spomenuté, až 77 % vyhľadávaní s AI odpoveďou je „no-click“ adweek.com). Ak používateľa uspokojí súhrn AI, nemusí sa už vôbec dostať k reklamám či organickým odkazom.

Google si to veľmi dobre uvedomuje a aktívne experimentuje s možnosťami začlenenia reklám do AI skúsenosti. Sundar Pichai (CEO Googlu) uistil investorov, že majú „dobré nápady na natívne reklamné koncepty“ v AI chat odpovediach adweek.com. V súčasnom Search Generative Experience Google obsahuje reklamy – zvyčajne pár sponzorovaných odkazov alebo nákupných výsledkov – v rámci alebo tesne pod AI súhrnným boxom, označených ako reklamy. Snažia sa, aby tieto reklamy pôsobili prirodzene, takže aj keď používateľ neklikne na štandardný modrý odkaz, môže mu byť zobrazený relevantný sponzorovaný tip. Napríklad, ak je AI súhrn o najlepších lacných smartfónoch, sponzorovaný výsledok s konkrétnou akciou na telefón sa môže zobraziť v tomto kontexte.

Je to však krehká rovnováha. Úlohou AI je dať používateľovi to, čo chce; príliš rušivé vkladanie reklamy by mohlo zážitok zhoršiť. Manažéri Googlu vyjadrili dôveru, že ak správne nastavia používateľskú skúsenosť s AI, s reklamou si poradia neskôr adweek.com – teda najskôr je dôležitá spokojnosť používateľa, až potom príde na rad monetizácia. Zaujímavou možnosťou je, že vyhľadávanie poháňané AI môže umožniť presnejšie cielené reklamy. Ak AI lepšie rozumie nuansám dopytu používateľa, môže zobraziť reklamu, ktorá presne zodpovedá jeho skutočnej potrebe. Napríklad, ak sa v AI rozhovore plánuje túra, môže sa v správnom čase zobraziť reklama na konkrétne výbavu. Ide o formu kontextovej reklamy, vylepšenej AI chápaním konverzácie.

Niektorí odborníci na reklamu dokonca tvrdia, že tradičný spôsob nákupu reklám podľa kľúčových slov môže byť na ústupe. Ak už používatelia neťukajú kľúčové slová, ale kladú otázky, ako sa tam inzerenti dostanú? Jeden bývalý manažér reklamy Googlu predpovedal, že „prvýkrát za 20 rokov naozaj verím, že kľúčové slová sú mŕtve“ adweek.com – čo naznačuje, že odvetvie sa môže posunúť k cielenému zameraniu na témy alebo zámery, ktoré AI rozpozná, namiesto konkrétnych vyhľadávacích výrazov.

Zatiaľ je reklamný vyhľadávací biznis Googlu stále obrovský, ale čelí tlaku. Konkurenti ako Amazon preberajú podiel na trhu (pri produktových vyhľadávaniach) a ak AI zníži celkový objem dopytov, ktoré sa dajú ľahko speňažiť, sila Googlu môže klesnúť. Prieskum trhu citovaný v Adweek predpokladá pokles podielu Googlu na príjmoch z vyhľadávacej reklamy v USA z 64 % pred desiatimi rokmi na približne 51,5 % do roku 2027 adweek.com kvôli týmto zmenám a konkurencii. Na druhej strane, ak AI vyhľadávanie prinesie viac zapojenia (ľudia budú klásť viac otázok), môžu sa objaviť nové možnosti, ako ukázať reklamy počas dlhšej relácie, aj keď každé vyhľadávanie prinesie menej kliknutí. Bing napríklad zobrazuje reklamy aj vo svojom chat rozhraní a hlási slušnú mieru preklikov, keď sú relevantné.

Tvorba obsahu a zviditeľnenie: Na druhej strane rovnice sú tvorcovia obsahu – spravodajské weby, blogeri, podniky s web stránkami – ktorí sa tradične spoliehajú na vyhľadávače, že im privedú návštevnosť (či už cez SEO alebo cez kliky na reklamy). AI vyhľadávanie toto narúša dvoma spôsobmi:

1. Nižšia návštevnosť pre vydavateľov: Ak sú odpovede poskytnuté priamo na stránke vyhľadávača, používatelia možno vôbec nekliknú na zdroj. Vydavatelia sa boja straty návštevnosti a príjmov. Už sme videli, že „zero-click“ vyhľadávania boli v roku 2023 nad 65 % a očakáva sa, že čoskoro prekročia 70 % 1950.ai. Niektorí vydavatelia prirovnávajú AI úryvky k problému s „featured snippet“ – ale na steroidoch: AI môže použiť obsah z mnohých stránok na zodpovedanie otázky a používateľ odpoveď získa bez návštevy týchto stránok. To narúša tradičnú rovnováhu webového ekosystému, kde vyhľadávače privádzali návštevnosť, ktorú weby následne monetizovali cez reklamu alebo predplatné. Ak sa AI stane hlavným rozhraním, tvorcovia obsahu môžu prísť o kredit aj kliknutia. Prebiehajú debaty o nových rámcoch – napríklad niektorí navrhujú, aby AI výstupy obsahovali jasné citácie alebo dokonca kompenzáciu pôvodným tvorcom obsahu (rozšírenie debát z čias Google News snippetov). Regulátori to už sledujú: EÚ a ďalší skúmajú, či použitie obsahu vydavateľov vo výsledkoch AI neporušuje autorské práva alebo v niektorých prípadoch nevyžaduje zdieľanie príjmov 1950.ai.
2. Zaplavovanie webu AI-generovaným obsahom: Tvorba obsahu sa samotná zásadne mení vďaka AI. Marketéri a autori dnes majú nástroje ako GPT-4 na generovanie blogov, popisov produktov, príspevkov na sociálne siete atď. vo veľkom. Pre produktivitu je to pozitívne – malý podnik si môže vytvárať obsah na lepšiu viditeľnosť aj bez veľkého tímu textárov. No zároveň to vedie k presýteniu obsahu. Ak môže každý publikovať desiatky AI-generovaných článkov, web môže byť zaplavený opakovaným alebo nekvalitným obsahom. Vyhľadávače preto musia byť v filtrovaní ešte lepšie (ako už je vidieť na aktualizáciách so zameraním na „people-first“ obsah). Google vyhlásil, že AI-generovaný obsah sám o sebe nie je proti pravidlám, no obsah vytvorený primárne s cieľom manipulovať poradie (spam) bude penalizovaný, bez ohľadu na to, či je od človeka alebo AI seo.ai. Takže je tlak na kvalitu pred kvantitou. Pre tvorcov obsahu to v skutočnosti zvyšuje latku: priemerná kvalita generického obsahu môže stúpnuť (lebo AI „priemerný“ text zvládne ľahko), takže na vyniknutie a zviditeľnenie je ešte dôležitejší ľudský dotyk, originalita, skúsenosť a odbornosť. V SEO komunitách sa hovorí, že E-E-A-T má v AI ére ešte väčšiu váhu – ak sú vo vašom obsahu osobné skúsenosti alebo originálny výskum, AI ho pravdepodobne vyhodnotí vyššie ako len AI-prepísané zhrnutie existujúcich informácií beepartners.vc.

Na druhej strane, AI môže tvorcom pomôcť optimalizovať obsah. Vie analyzovať dáta z vyhľadávania a navrhnúť témy na písanie, alebo dokonca optimalizovať obsah na začlenenie do úryvkov (napr. štruktúrou textu vo formáte otázka-odpoveď, keďže AI a hlasové asistenty preferujú stručné Q&A). AI využívajú aj odporúčacie algoritmy (napr. na YouTube alebo TikToku), aby pomáhali tvorcom obsahu dostať sa pred nové publikum. Ak AI správne priraďuje obsah záujmom používateľov, je to pre tvorcov výhodné. Dnes už existuje oblasť nazývaná „AI-era SEO“, kde tvorcovia uvažujú nie len „Ako sa dostanem na prvú stránku Google?“, ale „Ako sa stanem zdrojom, ktorý AI asistenti uprednostňujú citovať alebo odkazovať?“. Medzi stratégie patrí zabezpečiť faktickú presnosť (aby ste sa stali dôveryhodným zdrojom), používať schému/mikroúdaje (AI tak ľahko spracuje obsah), a budovať autoritu značky (ak AI vie, že váš web je autoritou, pravdepodobnosť, že načerpá informácie práve od vás, rastie).

Tvorba reklamného obsahu: Samotní inzerenti využívajú umelú inteligenciu na tvorbu obsahu – napríklad generujú množstvo variantov reklamného textu a nechajú AI platformy vybrať tie, ktoré fungujú najlepšie. Google Ads už začal zavádzať AI nástroje, ktoré dokážu generovať reklamné nadpisy a popisy na základe obsahu webstránky. Takže AI zefektívňuje tvorbu reklám a potenciálne robí reklamu účinnejšou. Zároveň dokáže automaticky prispôsobovať reklamy rôznym publikám (dynamická personalizácia, napríklad zobrazovanie rozdielnych obrázkov rôznym demografickým skupinám). V reklame na sociálnych sieťach AI pomáha s cielením aj kreatívnou optimalizáciou (napríklad algoritmy Facebooku, ktoré sledujú, aké kreatívy dosahujú najväčšie zapojenie u ktorých používateľov).

Na záver možno povedať, že AI prestavuje motivácie a metódy v digitálnej reklame a obsahu. Inzerenti sa musia prispôsobiť novým formátom (napríklad dostať svoje posolstvo do AI odpovede v chate alebo zabezpečiť svoju prítomnosť, keď AI odporúča produkty). Vydavatelia a tvorcovia obsahu hľadajú nové stratégie, ako si udržať viditeľnosť a príjem – či už je to optimalizácia na to, aby boli zdrojom citovaným AI, diverzifikácia zdrojov návštevnosti, alebo využívanie AI na tvorbu výnimočného obsahu. Tento segment sa vyvíja veľmi rýchlo a celá branža pozorne sleduje, ako sa vyváži využívanie AI odpovedí oproti tradičnej návštevnosti cez odporúčania. Môžeme vidieť vznik nových partnerstiev či kompenzačných modelov (napríklad v roku 2023 OpenAI spustilo doplnok do prehliadača, ktorý naozaj načítaval obsah stránok a zobrazoval ho používateľovi, potenciálne aj s reklamou pôvodnej stránky – čo je spôsob, ako zaručiť publisherom hodnotu pri zachovaní využitia AI). Jedinou istotou je, že playbooky digitálneho marketingu sa práve prepíšu.

8. Etické a súkromné aspekty prehliadania asistovaného AI

Integrácia AI do vyhľadávania a prehliadania so sebou prináša nielen vylepšenia, ale aj etické a súkromné výzvy, ktoré si vyžadujú dôkladné zváženie:

Dezinformácie a zaujatosti: Ako už bolo spomenuté, AI systémy môžu niekedy s veľkou istotou poskytovať nesprávne informácie. To otvára etické problémy – používateľov môže oklamať AI odpoveď, ktorá znie veľmi autoritatívne, no je nesprávna. Napríklad, ak AI zle odpovie na medicínsku alebo právnu otázku, dôsledky môžu byť vážne. Eticky je povinnosťou poskytovateľov AI vyhľadávania minimalizovať tieto „halucinácie“ a jasne komunikovať mieru neistoty. Vidíme snahy týmto smerom: AI rozhrania často obsahujú upozornenia (napr. „Generatívna AI je experimentálna a nemusí byť presná“) blog.google a vyzývajú používateľov, aby si overili citované zdroje. Je tu tiež otázka zaujatosti v AI. Tieto modely sa učia z webových dát, ktoré môžu obsahovať spoločenské predsudky alebo skreslené názory. Bez ošetrenia môže AI napríklad reprodukovať rodové alebo rasové stereotypy vo svojich odpovediach (napríklad priraďovať určité povolania konkrétnemu pohlaviu) alebo preceňovať väčšinové názory na úkor tých menšinových. Eticky firmy pracujú na zarovnaní – technikách, ako docieliť férovosť a faktickosť AI odpovedí – no je to dlhodobá výzva vyžadujúca transparentnosť a hodnotenie rôznorodými skupinami.

Transparentnosť: Mal by AI systém pri odpovedi prezradiť, ako na odpoveď prišiel? Mnohí tvrdia, že áno. Preto sú dôležité citácie zdrojov – používatelia majú právo vedieť, “Podľa koho?” je odpoveď správna. Jednou z hlavných kritík skorých uzavretých AI systémov bola práve absencia transparentnosti (tzv. problém „čiernej skrinky“). Ak AI vyhľadávač uvádza zdroje alebo aspoň vysvetlí („Našiel som túto informáciu vo Wikipédii a Britanike“), je jeho činnosť transparentnejšia a použivateľ môže overiť odpoveď microsoft.com microsoft.com. Zároveň sa kladie dôraz na to, aby AI systém priznal neistotu namiesto vymýšľania odpovedí. Tradičný vyhľadávač vie na veľmi špecifickú požiadavku jednoducho odpovedať „nenájdené výsledky“. AI však má tendenciu odpovedať na všetko, aj keď si musí niečo vymyslieť. Eticky je uprednostniteľné, ak AI niekedy odpovie: „Nie som si istý” alebo „Nenašiel som informácie o tomto”. V súčasnosti je mnoho AI chatbotov nastavených tak, aby na určité otázky neodpovedali alebo vyjadrili neistotu (napríklad ChatGPT môže odpovedať „O tomto nemám informácie”, ak je to naozaj pravda). Takéto správanie je lepšie ako zavádzať používateľa, hoci môže pôsobiť menej uspokojivo.

Súkromie používateľov: Prehliadanie asistované AI často znamená, že sa spracováva viac používateľských údajov na personalizáciu a zlepšovanie výsledkov. To vyvoláva otázky súkromia: ako sú údaje uložené? kto k nim má prístup? môžu uniknúť alebo byť zneužité? Začiatkom roka 2023 nastal zaujímavý prípad, keď Taliansky úrad na ochranu osobných údajov dočasne zakázal ChatGPT pre obavy o súkromie reuters.com. Regulačný orgán argumentoval, že OpenAI nemalo právny základ na zber obrovského množstva osobných údajov pre trénovanie modelu a že používatelia neboli riadne informovaní, ako môžu byť ich údaje (vrátane konverzácií) uložené a použité reuters.com reuters.com. OpenAI reagovalo zavedením opatrení: väčšia transparentnosť v politike ochrany súkromia, nástroj na overenie veku (keďže ide aj o detské dáta) a možnosť pre používateľov nesúhlasiť s použitím svojich chatlogov na trénovanie modelu reuters.com. Táto situácia zdôrazňuje, že AI nástroje musia byť v súlade so zákonmi o ochrane údajov. Európske GDPR a podobné zákony vyžadujú vymedzenie účelu zberu dát a umožňujú požadovať ich zmazanie či vylúčenie zo spracovania. Služby ako ChatGPT už ponúkajú nastavenia na vypnutie histórie konverzácií (čo znamená, že rozhovory sa už nevyužijú na ďalší tréning AI).

Navyše, ak AI agent prehľadáva web vo vašom mene, vzniká otázka, koľko z vášho kontextu sa prenáša. Napríklad ak vám AI pomáha s rezervovaním letenky, môže použiť vašu polohu či iné osobné detaily. Je dôležité zabezpečiť, aby tieto údaje neboli neúmyselne sprístupnené tretím stranám. Tvorcovia AI musia často nastaviť zábrany: jednak aby citlivé údaje nezverejnili vo výstupe, ale i chránili na strane servera. Ako jednoduchý príklad – ak sa opýtate AI „Aká je moja aktuálna poloha?“, mala by pravdepodobne odmietnuť odpovedať z dôvodu ochrany súkromia (a skutočne, mnoho asistentov polohu nezverejní, pokiaľ nejde o explicitný príkaz so súhlasom používateľa).

Bezpečnosť dát: S rastúcim spracovávaním dát pomocou AI je bezpečnosť údajov kľúčová. Samotné AI modely si totiž môžu neúmyselne „zapamätať“ údaje z trénovacích dát, vrátane osobných informácií. Stalo sa, že v staršej verzii GPT-2 AI niekedy opakovala celé časti svojich trénovacích dát doslova (napríklad úryvky z článkov či zdrojového kódu). Aj preto sa firmy snažia dôkladne vyčistiť trénovacie dáta od osobne identifikovateľných informácií (PII) a použitie rozhovorov používateľov na trénovanie ostáva citlivou témou. Podniková sféra je obzvlášť opatrná – mnoho spoločností zamestnancom zakázalo vkladať dôverné údaje do ChatGPT zo strachu, že by unikli (napríklad niektorí zamestnanci Samsungu skopírovali citlivý kód do ChatGPT a ten sa stal súčasťou trénovacích dát OpenAI, čo umožnilo potenciálny únik). Ako reakciu podnikové verzie AI služieb ponúkajú záruky, že dáta nebudú použité na tréning modelu a poskytujú šifrovanie a auditné logy, aby uspokojili požiadavky firemnej bezpečnosti.

Etické používanie obsahu: Ďalší etický rozmer sa týka samotných tvorcov obsahu – je správne, že AI používa kompletný webový obsah na generovanie odpovedí? Niektorí tvrdia, že ide o transformačné použitie, ktoré prospieva spoločnosti syntézou poznatkov. Iní (napríklad niektorí umelci a autori) vnímajú AI ako parazita, ktorý profituje z ich tvorby bez kreditu alebo odmeny. To vedie k sporom a dokonca žalobám (napr. niektorí autori žalujú OpenAI, že do trénovacích dát zaradilo ich knihy bez súhlasu). Výsledok týchto sporov môže ovplyvniť pravidlá pre zdroje trénovacích dát v budúcnosti. Už teraz EÚ navrhuje v AI akte povinnosť deklarovať, aký autorsky chránený obsah generatívna AI použila reuters.com. Pravdepodobne sa dočkáme možnosti, že vyhľadávače umožnia publisherom vylúčiť ich obsah z AI zhrnutí (napríklad špeciálnym tagom „nepoužívaj môj obsah pre AI“), podobne ako môžu vylúčiť z indexovania cez robots.txt. Skutočne, Google už naznačil možnosť meta tagu „NoAI“, ktorým by mohli stránky zakázať svoje využitie pri AI tréningu alebo v snippetoch – táto myšlienka sa bude pravdepodobne ďalej rozvíjať.

Autonómia a závislosť používateľa: Eticky je tu tiež otázka, ako AI môže formovať správanie a názory používateľov. Ak sa AI asistenti stanú hlavnými strážcami informácií, nebudú používatelia príliš závislí od jedného zdroja? Nebude potom ľahšie pre zlé úmysly ovplyvňovať AI a tým zavádzať milióny ľudí? Do rúk prevádzkovateľa AI modelu sa tak dostáva veľká moc. Spoločnosť bude pravdepodobne požadovať kontrolu a zodpovednosť – napríklad audit treťou stranou na férovosť a presnosť AI systémov. Na druhej strane AI môže demokratizovať prístup k informáciám tým, ktorí majú problém s tradičnými rozhraniami – napr. negramotným ľuďom alebo ľuďom so zdravotným znevýhodnením, ktorí sa môžu pýtať hlasom a odpovede si dať prečítať. To je etický prínos: zvyšovanie inklúzie a prístupu k poznaniu.

Vyváženie medzi súkromím a personalizáciou: Ako bolo spomenuté v časti 5, vysoko personalizované AI služby môžu poskytovať veľkú úžitkovú hodnotu, ale vyžadujú používanie osobných údajov. Kľúčom je nájsť správnu rovnováhu. Pravdepodobným prístupom je poskytnúť používateľom kontrolu – umožniť im zvoliť si personalizáciu a jasne ich informovať, aké údaje budú použité (ako to Google urobil umožnením integrácie Gmailu do AI vyhľadávania, ale len ak s tým používateľ súhlasí blog.google). Taktiež budovanie robustnej anonymizácie – používanie údajov v agregovanej podobe alebo ich spracovanie na zariadení – môže pomôcť chrániť súkromie (napríklad niektoré AI funkcie môžu bežať priamo na vašom zariadení, takže surové údaje ho nikdy neopustia).

V súhrne možno povedať, že etické a súkromné aspekty AI vo vyhľadávaní sa točia okolo dôvery. Používatelia musia dôverovať tomu, že umelá inteligencia im poskytuje presné, nestranné informácie a chráni ich osobné údaje. To si vyžaduje neustále zlepšovanie transparentnosti AI (zobraziť zdroje, priznať neistotu, umožniť audity), prístupu k údajom (dodržiavanie zákonov o ochrane osobných údajov, poskytnutie možnosti rozhodovania používateľovi) a obsahu (rešpektovanie duševného vlastníctva a úsilia tvorcov obsahu). Spoločnosti zavádzajúce AI do vyhľadávania sú pod drobnohľadom a musia to zvládnuť správne. Pravdepodobne uvidíme ďalšie vylepšenia správania AI (napr. menej „halucinácií“ vďaka vylepšovaniu modelov), nové funkcie na ochranu súkromia (napr. detailnejšie možnosti odmietnutia spracovania údajov a kontroly uchovávania) a možno aj nové regulačné rámce (vlády tvorí pravidlá pre AI služby, podobne ako v minulosti pre ochranu údajov a online obsahu).

9. Predpovede do budúcnosti: AI agenti, ambientné vyhľadávanie a virtuálni asistenti

Pri pohľade dopredu sa hranice medzi „vyhľadávačom“, „prehliadačom“ a „asistentom“ budú naďalej stierať. AI agenti, ktorí budú autonómne vykonávať úlohy online, sú na obzore a vyhľadávanie sa stane viac integrovaným do každodenných kontextov (ambientné počítanie). Tu sú niektoré kľúčové predpovede a trendy pre budúcnosť prehliadania/vyhľadávania:

• Autonómni AI agenti na úlohy: Namiesto len získavania informácií budú budúce AI systémy schopné konať v mene používateľa. Vidíme rané príklady vo funkciách ako „agentné schopnosti“ AI vyhľadávania od Googlu. Google demonštroval AI, ktorá pri požiadavke na nájdenie lístkov na koncert mohla prehľadávať viacero stránok s lístkami, porovnať možnosti a dokonca začať vypĺňať objednávkový formulár – konečné rozhodnutie však nechala na používateľovi blog.google. Inými slovami, AI nielenže vyhľadala informácie („aké lístky sú k dispozícii“), ale tiež vykonala časť transakcie („zadajte počet lístkov, porovnajte ceny na rôznych stránkach“). To smeruje k budúcnosti, kde AI môže byť all-in-one concierge. Predstavte si príkaz: „AI, rezervuj mi týždennú dovolenku pri mori do 2 000 €.“ – a AI vyhľadá lety, hotely, možno si prečíta recenzie a predstaví vám plán alebo dokončí rezerváciu po vašom schválení. Microsoft ide podobným smerom s víziou Copilotov, ktorí vám pomáhajú nielen vyhľadávať, ale priamo konať (Windows Copilot už dokáže upravovať nastavenia alebo zhrnúť dokument; v budúcnosti môže napríklad automaticky spravovať váš kalendár alebo e-maily). Títo agenti sa budú spoliehať na webové vyhľadávanie, ale aj na integrované služby a API. V zásade vnímajú web ako databázu úkonov aj informácií. Napríklad AI agent môže použiť API OpenTable na rezerváciu reštaurácie alebo scrapping na vyplnenie formulára na neštruktúrovanej stránke. To otvára zaujímavé otázky: Budú musieť weby mať AI-friendly rozhrania (API alebo štruktúrované dáta), aby ich agenti mohli používať? Pravdepodobne áno. Už teraz služby ako Google Duplex (ktorá dokáže volaním rezervovať stôl v reštaurácii) naznačujú túto agentnú budúcnosť. V SEO a marketingu už niektorí špekulujú o „AI lievikoch“ – neoptimalizujete len pre ľudského používateľa, ale aj pre AI agentov, ktorí vyberajú produkty alebo obsah pre používateľa. Dôležité je, že ak AI agent vyberie značku produktu namiesto vás, podniky budú musieť zabezpečiť, že sa do výberu AI dostanú. Môže to vytvoriť nový druh optimalizácie: optimalizácia pre AI agentov, analogicky k SEO. Ako to povedal jeden SEO expert, „AI systémy budú vyberať, ktoré značky odporučia, vašou úlohou bude zabezpečiť, aby vybrali vás.“ xponent21.com. To môže zahŕňať kvalitné produktové metaúdaje, dobré ceny a dôveryhodnú značku – pretože AI konajúca za používateľa bude pravdepodobne trénovaná na maximalizáciu spokojnosti používateľa (napr. môže uprednostniť značky s lepšími recenziami alebo zárukou). Firmy teda budú musieť presvedčiť aj AI hodnotiteľov, nielen priamo ľudských zákazníkov.
• Ambientné vyhľadávanie a nepretržitá asistencie: Koncept ambientného vyhľadávania znamená, že vyhľadávanie prebieha na pozadí nášho života a je pripravené poskytnúť informácie proaktívne. Už teraz smerujeme k všadeprítomnému počítaniu – inteligentné zariadenia okolo nás. V budúcnosti môžu vaše AR okuliare neustále rozpoznávať, na čo sa pozeráte, a zobrazovať informácie (popisky, navigáciu, preklady) bez toho, aby ste museli niečo explicitne zadávať. Toto je forma vyhľadávania, spustená implicitne na základe kontextu. Napríklad pri prechádzke po ulici vám AR okuliare zobrazia hodnotenia reštaurácií, okolo ktorých prechádzate – to je ambientná skúsenosť vyhľadávania, ktorá kombinuje polohu, videnie a AI. Ďalší príklad: kontekstové hlasové asistentky, ktoré počúvajú podnety. Ak máte konverzáciu (a súhlasíte s tým), váš asistent môže ticho dohľadať fakty relevantné k téme rozhovoru, pripravený zasiahnuť na požiadanie. Alebo AI asistent vo vašom aute môže proaktívne upozorniť: „Máte málo paliva a o 2 kilometre je lacná čerpacia stanica“ – teda efektívne vyhľadávať ceny pohonných hmôt a polohy, pretože vycítil potrebu. Ambientné počítanie často zahŕňa prediktívnu AI: predvídanie potrieb. Viceprezidentka Google pre Search, Elizabeth Reid, opísala cieľ ako také jednoduché položenie otázky Google, že je to ako pýtať sa všemocného priateľa, integrovaného do vášho prostredia 1950.ai. V praxi sa možno dostaneme do bodu, kde budete veľmi zriedka písať dotazy; namiesto toho kombinácia senzorov (videnie, poloha, zdravie atď.) a AI bude vedieť, kedy zobrazovať užitočné informácie. Súkromie tu bude zásadné – ambientné vyhľadávanie musí byť pod silnou kontrolou používateľa (nikto nechce, aby mu asistent odpočúval alebo zobrazoval vaše informácie iným bez súhlasu). Pravdepodobne budú budúce zariadenia ponúkať režimy, ktoré používateľ môže jednoducho zapínať/vypínať pre ambientnú asistenciu, podobne ako možno povoliť/zakázať „Hey Siri“ alebo „OK Google“.
• Ďalšia generácia virtuálnych asistentov: Digitálni asistenti ako Siri, Google Assistant, Alexa a pod. budú výrazne silnejší po integrácii veľkých jazykových modelov. Google už oznámil Assistant with Bard, v podstate spojenie hlasového asistenta s možnosťami Barda (LLM) analyticsvidhya.com. To znamená, že namiesto vopred pripravených odpovedí môže asistent generovať bohaté, konverzačné odpovede a vykonávať oveľa zložitejšie úlohy. Môžeme očakávať asistentov, ktorí zvládnu aj viacstupňové požiadavky (napr. „Asistent, pomôž mi zorganizovať stretávací víkend: nájdi miesto, pošli emaily pre dostupnosť a vytvor harmonogram“). Budú pravdepodobne viac osobnostní a lepšie zvládnu dlhé rozhovory (možno konečne splnia sci-fi víziu skutočne konverzačného pomocníka). Je pravdepodobné, že o pár rokov bude mať „AI sekretárku“ bežný človek – agenta, ktorý vám riadi deň (číta a sumarizuje e-maily, plánuje schôdzky, na ktoré myslí že potrebujete ísť, pripomína úlohy atď.). Microsoft 365 Copilot už týmto smerom napreduje v kancelárskej práci. Pre osobný život vzniknú podobní agenti.
• Integrácia s IoT a ďalšími dátovými zdrojmi: Budúce vyhľadávanie sa môže prepájať s vašimi osobnými dátovými prúdmi – napríklad vyhľadávanie vo vašom osobnom životnom logu. Ak máte inteligentné zariadenia monitorujúce zdravie, môžete sa spýtať „Kedy som bol naposledy behať viac ako 5 km?“ a AI odpovie pomocou dát z vašich inteligentných hodiniek. Alebo „Nájdi ten recept, čo som minulý mesiac pripravoval s hubami“ a vyhľadá v záznamoch chytrej rúry alebo v osobných poznámkach. V podstate sa vyhľadávanie rozšíri za hranice verejného webu k osobným a senzorovým dátam, pričom AI to všetko prepojí. Toto je silné, ale aj citlivé (opäť otázka súkromia), takže implementácia bude obozretná.
• Neuronové rozhrania a nové modality: Dlhodobejšie niektoré technologické firmy skúmajú aj priame rozhrania medzi mozgom a počítačom. Ak sa to podarí, „vyhľadávanie“ môže byť také rýchle ako myšlienka. Je to síce špekulatívne, ale ukazuje to trend znižovania trenia. Praktickejšie však už multimodálne AI modely (ako budúce verzie GPT či Google Gemini) zvládnu plynulo kombinovať text, obrázky, audio a dokonca video. Takže AI pre vás môže pozerať video a odpovedať na otázky ohľadom neho. Príklad: „AI, prezri tento 1-hodinový záznam zo stretnutia a povedz mi kľúčové rozhodnutia.“ To je ako vyhľadávanie v audiovizuálnom obsahu. Alebo okamžitý preklad a kontext – slúchadlá, ktoré nielen prekladajú reč, ale zároveň vyhľadajú relevantné informácie o tom, čo bolo spomenuté (napr. ak niekto spomenie firmu, zašepkajú vám posledné správy o nej).
• Spoločenské a biznisové zmeny: Ako AI agenti preberú viac úloh v prehliadaní a vyhľadávaní, niektoré pracovné pozície sa vyvinú alebo zaniknú. Napríklad pozícia cestovnej agentky alebo zákazníckej podpory sa môže zmeniť na dohľad nad AI agentmi, ktorí vykonávajú reálnu prácu. Priemysel marketingu vo vyhľadávačoch (SEO/SEM) sa zmení na niečo nové (niektorí hovoria, že sa zmení na Answer Engine Optimization, či snahu integrovať svoje dáta/schopnosti priamo do AI asistentov). Firmy možno budú musieť dodávať dáta do týchto ekosystémov (cez API, feedy), aby zostali viditeľné. Môžeme čakať nové partnerstvá, napríklad spoločnosti budú priamo dodávať svoj obsah AI platformám výmenou za garantované zaradenie (niektoré spravodajské organizácie už rokujú o poskytovaní obsahu Microsoftu Bing AI).

Na strane používateľa, ak sa AI stane superintegrovanou, digitálna gramotnosť bude musieť obsahovať aj pochopenie AI: napríklad vedieť, ako správne klásť otázky (zručnosti v promptovaní) a ako si overovať odpovede AI. Vzdelávacie systémy možno začnú využívať AI ako nástroj, no zároveň budú učiť kritickému mysleniu, aby používatelia akceptovali výstupy AI so zdravým odstupom.

V podstate sa budúcnosť prehliadania a vyhľadávania uberá smerom k zážitku sprostredkovanému AI, kde sa úmysel používateľa môže naplniť s minimálnym trením – často aj bez zapojenia tradičných webových stránok pri mnohých úlohách. Vyhľadávanie bude stále viac akčné (nielen vyhľadávať informácie, ale aj vykonať úlohu) a kontextové. Tradičné prehliadanie webu sa môže stať skôr niečím výnimočným – na podrobné bádanie alebo manuálne objavovanie – no mnohé každodenné požiadavky („nájdi toto, kúp tamto, ukáž mi ako, povedz mi teraz“) vybaví AI prostredníctvom hlasu alebo iného rozhrania. Dôsledky sú obrovské: informácie sa stanú prístupnejšími, no zároveň viac sprostredkované AI. Firmy, ktoré riadia týchto AI sprostredkovateľov (ako Google, Microsoft, OpenAI, Apple, Amazon), môžu získať ešte väčší vplyv, čo zdôrazňuje dôležitosť konkurencie a otvorených ekosystémov. Je tu však aj nádej: AI agenti môžu pomôcť preklenúť bariéry v dostupnosti (pre tých, čo predtým nedokázali efektívne používať internet) a zvládnuť nudné úlohy, čím uvoľnia ľudí na tvorivejšiu činnosť. Na záver: smerujeme do éry ambientného, agentného a konverzačného počítania. Je to akoby ste mali super-inteligentného spoločníka, ktorý sa vo vašom mene pohybuje digitálnym svetom. Základné princípy vyhľadávania – nájsť čo najlepšie informácie – zostávajú, no spôsob, ako sú informácie získavané a doručované, sa zásadne zmení: umelá inteligencia ich prepojí hlboko s naším každodenným životom.

10. Technické základy: LLM, neurónové vyhľadávanie a vektorové databázy

Premeny AI vo vyhľadávaní poháňajú pokroky v kľúčových technológiách. Porozumenie týmto základom prináša prehľad o tom, ako AI vyhľadávanie funguje:

• Veľké jazykové modely (LLM): Ide o obrovské neurónové siete (ako GPT-4, PaLM alebo Geminis od Googlu), trénované na enormných množinách textov. LLM tvoria mozog konverzačného a generatívneho vyhľadávania – vytvárajú ľudské odpovede a rozumejú komplexnému jazykovému zadaniu. Z technického pohľadu ide o hlboký transformer model, ktorý sa naučil štatistické vzory jazyka „prečítaním“ miliárd viet. Fakty však nevyťahuje z databázy tradičným spôsobom; implicitne má veľa vedomostí zakódovaných vo svojich parametroch. Keď sa ho spýtate, v podstate predikuje pravdepodobnú odpoveď podľa vzorov, ktoré videl pri tréningu cip.uw.edu. Napríklad sa naučil z dokumentov, že za frázou „hlavné mesto Francúzska“ často nasleduje „Paríž“, a preto tak odpovie. LLM sú veľmi dobré v jazykových úlohách (zhrnutie, preklad, textové uvažovanie atď.), preto sú kľúčové na interpretáciu zadania aj generovanie odpovedí. Keďže však nie sú databázou, nemajú zaručenú faktickú presnosť ani aktuálne informácie, pokiaľ k databáze nie sú pripojené. Veľká časť pokroku v AI vo vyhľadávaní je práve v tom, že LLM fungujú v tandeme s vyhľadávacím indexom – čím získate plynulosť LLM aj faktickú oporu databázy/webu.
• Neurónové vyhľadávanie a vektorové reprezentácie: Tradičné vyhľadávače používajú invertované indexy a priraďovanie kľúčových slov. Naopak, neurónové vyhľadávanie reprezentuje slová a dokumenty ako vektory (polia čísel) vo vysoko-dimenzionálnom priestore. Toto je umožnené neurónovými sieťami, ktoré vytvárajú embeddingy – numerické reprezentácie textu (prípadne obrázkov, zvuku atď.), pričom podobný obsah má blízke body v tomto priestore. Napríklad slová „pes“ a „šteniatko“ dostanú vektory, ktoré sú si blízke, hoci ide o rôzne slová, lebo sa vyskytujú v podobných kontextoch. Toto umožňuje sémantické vyhľadávanie: keď zadáte „tipy na výcvik šteniatka“, neurónové vyhľadávanie dokáže nájsť článok s názvom „Ako trénovať svojho nového psa“, aj keď slovo „šteniatko“ neobsahuje, pretože „pes“ je významovo blízke „šteniatku“. Embeddingy generujú neurónové modely (často tiež transformerové) a stali sa základom AI vyhľadávania. Google využíva modely ako BERT na embedding dopytov a dokumentov, čím zlepšuje porovnávanie. Bing robí podobne. Pri AI chat vyhľadávaní systém na pozadí často robí vektorové vyhľadávanie: vloží váš dotaz do embeddingu a nájde najbližšie vektory dokumentov v indexe. Ide tak ďalej než len na presné kľúčové slová a vyhľadáva pojmovú podobnosť infoworld.com. Vektorové databázy: Na škálovanie neurónového vyhľadávania boli vyvinuté špeciálne databázy, ktoré dokážu efektívne ukladať a vyhľadávať vektory. Vektorová databáza (napr. Pinecone, Milvus, knižnica FAISS od Facebooku) dokáže uchovávať milióny či miliardy embeddingov a rýchlo vrátiť tie najbližšie k dotazu infoworld.com infoworld.com. Je to kľúčové pre AI vyhľadávanie – takto si AI vyhľadáva relevantné fakty na podloženie odpovede. Napríklad, keď sa v Bingu spýtate „Aké sú výhody recyklácie plastu?“, systém si embeddinguje dotaz, prehľadá index embeddingov stránok o recyklácii plastu, vytiahne najrelevantnejšie pasáže a podá ich LLM, ktorý vytvorí odpoveď. Vektorové vyhľadávanie je obzvlášť efektívne pri neštruktúrovaných dátach a prirodzenom jazyku, ako aj multimodálnych údajoch. Neobmedzuje sa iba na text: obrázky možno embeddingovať (cez modely počítačového videnia), umožňujúc tak „hľadanie podľa obrázku“ na základe vektorovej podobnosti. Zvuk a video sa dajú vektorizovať podobne. V podstate vektorové databázy a vyhľadávanie odomkli možnosť vyhľadávať po ľudsky – cez význam, nie doslovnú zhodu infoworld.com. Preto sú súčasné vyhľadávacie výsledky výrazne relevantnejšie a moderné vyhľadávanie pôsobí „múdrejšie“.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation – Vyhľadávaním rozšírená generácia): Spájanie LLM a vektorového vyhľadávania vedie k prístupu RAG, ktorý sme už spomínali. Technicky ide o dva hlavné komponenty: prihľadávač (retriever, zväčša vektorové vyhľadávanie, ktoré prinesie top-N relevantných dokumentov) a generátor (LLM, ktorý si zoberie nájdené dokumenty plus otázku a vytvorí konečnú odpoveď). Takto systém kompenzuje nedostatok aktuálnych či detailných poznatkov LLM tým, že si prinesie reálne zdroje cip.uw.edu. Výsledkom je odpoveď, ktorá je plynulá a (dúfajme) podložená dátami. Tento prístup poháňa Bing Chat, Google SGE a množstvo AI asistentov, ktorí potrebujú aktuálne informácie. Po technickej stránke RAG veľmi závisí od kvalitného embeddingovania (aby našiel správne informácie) a prompt engineeringu (ako efektívne predložiť stiahnutý text LLM). Často sa stiahnutý text zreťazí s fráziou typu: „Použijete nasledujúce informácie na zodpovedanie otázky…“ a potom otázka používateľa. Odpoveď LLM už potom informácie vhodne zakomponuje.
• Neurónové radenie a posilňované učenie (reinforcement learning): Okrem samotného vyhľadávania slúži AI aj na radenie a úpravu výsledkov. Vyhľadávače využívajú strojové učenie (algoritmus learning-to-rank) už roky: trénujú na údajoch o kliknutí, čo má byť vyššie. Teraz to robia hlboké učené modely (ako Google RankBrain alebo učené transformery). Okrem statického radenia sa v systémoch ako Bing chat používa aj iteratívny prístup: vyrobia viac variant odpovedí, prípadne využívajú posilňované učenie s ľudskou spätnou väzbou na doladenie štýlu odpovedí. (OpenAI okrem iného použilo RLHF – reinforcement learning from human feedback – aby ChatGPT viac zodpovedal ľudským očakávaniam a bol užitočný). Ak AI generuje odpovede, musí dodržiavať pravidlá (nesmie šíriť nenávisť atď.). Tu nastupujú modely na AI moderovanie – klasifikátory kontrolujúce obsah odpovedí, ktoré môžu upraviť alebo vyfiltrovať odpovede, čo by porušovali zásady. Aj toto je ďalšia vrstva – takmer každá vaša požiadavka je súbežne vyhodnocovaná bezpečnostným modelom.
• Infraštruktúra (výpočty a latencia): Z technického pohľadu je poskytovanie AI vyhľadávania vo veľkom veľmi náročné na infraštruktúru. LLM sú výpočtovo náročné – spustiť jeden dopyt cez GPT-4 stojí výrazne viac CPU/GPU než bežné kľúčové slovo. Aj vektorové vyhľadávanie v obrovských indexoch potrebuje špeciálny hardvér (GPU, TPU akcelerátory, veľa RAM, algoritmy na aproximáciu najbližších susedov a pod.). Firmy investujú do optimalizácie. Google napríklad nasadil TPU čipy vo svojich dátových centrách špeciálne pre rýchle spúšťanie BERT pre vyhľadávanie blog.google. Microsoft má pre Bing niečo zvané „Orchestrator“, ktorý rozhoduje, kedy volať veľký GPT model a ako cache-ovať odpovede, aby zvládol náklady a rýchlosť. Latencia je zásadná – ľudia očakávajú odpovede do sekundy-dvoch. LLM by pritom štandardne generoval odpoveď niekoľko sekúnd. Veľa inžinierstva ide do zdanlivo „okamžitého“ doručovania (napr. streamovanie odpovede token-po-tokene, aby odpoveď začala hneď, hoci kompletizácia trvá dlhšie). Časom budú pribúdať efektívnejšie modely (distilované modely, kvantované modely), ktoré pobežia rýchlejšie, prípadne aj priamo na zariadení pre personalizáciu či offline použitie.
• Knowledge Graphs a hybridné systémy: Hoci sú LLM a vektory horúcou novinkou, vyhľadávanie stále často používa tradičné štruktúrované dáta. Googlov Knowledge Graph – databáza faktov o entitách (osoby, miesta, veci a ich vzťahy) – odpovedá na mnoho faktografických otázok rýchlou fact-box odpoveďou. To AI nenahradilo; naopak, AI ho môže doplniť (ak Knowledge Graph má tieto dáta, AI ich využije pre presnosť). Výsledky hľadania sú dnes často hybridné: znalostný panel na boku (štruktúrované dáta), niekoľko tradičných modrých odkazov a AI zhrnutie hore. Snahou je vyťažiť maximum z oboch svetov.
• Open source a vlastné modely: Je dôležité dodať, že nie všetko AI vyhľadávanie poháňajú veľké firmy. Existujú open-source LLM a vektorové databázy, ktoré si organizácie môžu nasadiť a stavať špecializované vyhľadávače – napríklad vyhľadávanie v interných firemných dokumentoch. Vektorové databázy ako FAISS či Weaviate možno prevádzkovať lokálne, menšie LLM (či väčšie dostupné cez API) môžu obsluhovať otázky a odpovede. Táto demokratizácia znamená, že technické základy, o ktorých sme hovorili, už nie sú výlučnou doménou Big Tech; stávajú sa štandardným vývojárskym nástrojom. Umožní to špecializované vyhľadávače – napríklad medicínsky vyhľadávač, ktorý používa LLM doladený na medicínske články a vektorový index najnovších štúdií, aby lekárom rýchlo podával syntézu dôkazov o konkrétnej otázke. Alebo firemné vyhľadávanie, ktoré bude vedieť prehľadať všetky interné dokumenty a odpovedať zamestnancovi na otázku „Má naša firma politiku v oblasti X?“

Zhrnuté: technický základ AI poháňaného vyhľadávania tvorí neurónový model jazyka a porozumenia (LLM, transformery) v kombinácii s neurónovými reprezentáciami dát (embeddingy a vektorové vyhľadávanie). Prvý prináša mozog na pochopenie a generovanie jazyka, druhý pamäť na efektívne skladovanie a získavanie poznatkov infoworld.com infoworld.com. Spoločne a za pomoci nástrojov ako RAG cip.uw.edu umožňujú inteligentné vyhľadávacie zážitky, o ktorých celý čas hovoríme. Ako výskum napreduje, môžeme čakať, že tieto modely budú schopnejšie (napr. multimodálne modely rozumejúce textu aj obrazu naraz) a efektívnejšie. Neustále vylepšovanie algoritmov (nové metódy podobnostného vyhľadávania, učenia pre menšie halucinácie atď.) bude ďalej zlepšovať AI vyhľadávanie – bude stále rýchlejšie, presnejšie a dôveryhodnejšie.

11. Obchodné a spoločenské dôsledky vyhľadávania na webe ovládaného AI

Vzostup AI vo vyhľadávaní nemení len technológiu – má zásadné dôsledky pre podniky, spoločnosť a globálnu informačnú krajinu:

Obchodné dôsledky:

• Presun návštevnosti a moci: Webové stránky, ktoré kedysi prosperovali z vyhľadávacej návštevnosti, môžu zaznamenať pokles, keďže odpovede AI odčerpávajú kliky. Online vydavatelia (spravodajské, návodové stránky atď.) vyjadrujú obavy, že ich obsah je využívaný na poskytovanie odpovedí bez návštevníkov na stránke (a teda bez reklamných zobrazení alebo výnosov pre nich). To môže vynútiť zmenu obchodných modelov webu. Možné riešenia: vydavatelia môžu žiadať kompenzačné dohody (podobne ako spravodajské vydavateľstvá bojovali s Google News v niektorých krajinách), alebo optimalizovať obsah špecificky na to, aby boli zvoleným zdrojom v AI sumároch, alebo diverzifikovať a nepriživovať sa iba na vyhľadávacej návštevnosti (využívať napríklad newslettery, sociálne siete atď., aby oslovili publikum priamo). Dáta ukazujú, že organická návštevnosť už klesá – s odhadom, že do roku 2025 top weby môžu mať výrazne menej návštev z vyhľadávania ako pred pár rokmi 1950.ai. To vystavuje vydavateľov finančnému tlaku, aby sa prispôsobili alebo konsolidovali. Môžeme očakávať viac platobných múrov alebo modelov predplatného, ak začne klesať príjem z reklamy.
• Príležitosti pre nových hráčov: Narúšanie status-quo vo vyhľadávaní otvára dvere. Donedávna bolo „Google Search“ prakticky synonymom hľadania informácií. Teraz existuje priestor pre nováčikov (OpenAI, Neeva pred ukončením, Brave Summarizer, množstvo startupov s AI asistentmi pre vyhľadávanie), aby získali používateľov, ktorí hľadajú AI-založené zážitky. Skutočne, alternatívy ako ChatGPT a Perplexity zaznamenali obrovský rast v používaní, hoci z malej základne adweek.com. Hoci Google stále dominuje, je pozoruhodné, že v apríli 2023 globálna návštevnosť Google v oblasti vyhľadávania mierne klesla (o 1% medziročne), zatiaľ čo návštevy ChatGPT a Perplexity vyskočili o 180% adweek.com. To naznačuje, že niektorí používatelia čiastočne prechádzajú na iné služby pri niektorých typoch otázok. Ak by Google nezareagoval vlastnou AI, hrozilo by mu zaostávanie v tejto zmene paradigmy. Teraz máme v zásade preteky: Google, Microsoft (s OpenAI) a ďalší (možno Meta, Amazon, Apple s vlastnými AI plánmi) súperia o definovanie ďalšej generácie vyhľadávania. Obchodný význam je značný: ktokoľvek poskytne najlepšiu AI skúsenosť vo vyhľadávaní, môže získať veľký trhový podiel. Google už nemá zaručený monopol na vyhľadávanie v AI-prvom svete (hoci jeho obrovský rozsah a dáta mu dávajú výhodu na trénovanie AI a udržanie si trhovej prítomnosti).
• Monetizácia a nové modely reklamy: Už sme sa dotkli vplyvu na reklamu. Toto si vynúti inovácie v reklamných modeloch. Môžeme vidieť konverzačné reklamy, kde AI asistent napríklad oznámi: „Môžem pre vás nájsť produkt – tu je sponzorovaný návrh.“ Alebo značkové AI pomocníky (predstavte si, že sa na AI agenta e-shopu obrátite s otázkou a on citlivo odporučí produkty tohoto predajcu). Vyhľadávacie reklamy sa môžu presúvať z dražby kľúčových slov na dražbu úmyslov alebo tém otázok, alebo aj na pozície v rámci odpovede AI (napríklad byť jedným zo zdrojov citovaných v AI zhrnutí by mohlo byť cenné – podobne ako SEO, ale potenciálne za poplatok v nejakej forme, čo však môže podkopať dôveru, ak to nebude zreteľne označené). Dlhodobou otázkou je tiež: ak AI vyhľadávanie zníži počet kliknutí a teda reklamnej plochy, porastú ceny zostávajúcich reklamných slotov? Je to možné – nedostatok by mohol vyhnať cenu za reklamu vyššie (niektorí analytici si myslia, že menej reklám, ale lepšie cielených, môže priniesť rovnaké alebo vyššie príjmy). Prípadne, ak firmy budú mať ťažšie efektívne inzerovať, posunú rozpočty inam (napr. na influencer marketing alebo platformy ako Amazon, ktorý je zároveň predajcom aj reklamnou platformou).
• Nové služby a trhy: Možnosti AI vo vyhľadávaní môžu priniesť celé nové odvetvia. Napríklad osobní AI asistenti ako služba – možno raz bude mať každý cloudového AI prispôsobeného na mieru a firmy môžu predávať prémiové AI so špecializovanými zručnosťami (napr. AI špecializovaná na finančné poradenstvo). Alebo vertikálne AI vyhľadávače, ktoré monetizujú predplatným – napríklad AI nástroj na právny výskum pre advokátske kancelárie. Hranice medzi vyhľadávaním a inými sektormi (vzdelávanie, zdravotníctvo, zákaznícka podpora) sa rozplynú, keď sa AI stane univerzálnym rozhraním. Firmy by sa mali pripraviť na ekonomiku AI agentov: zabezpečiť, že ich informácie a služby sú prístupné AI (cez API atď.) a možno zamestnať vlastnú AI na interakciu so zákazníkmi.
• Zamestnanosť a zručnosti: Sektor vyhľadávania a marketingu zažije posun v pracovných úlohách. SEO špecialisti sa môžu stať viac tvorcami obsahových stratégií a trénerov AI, ktorí sa zamerajú na tvorbu autoritatívneho obsahu a metadát, ktoré AI algoritmy uprednostňujú. Naopak, menej kvalifikovaná „výroba obsahu“ (písanie množstva základných článkov pre SEO) môže upadnúť, pretože AI to zvládne; dôraz sa posunie na vyššiu kvalitu a jedinečnú odbornosť. V zákazníckej podpore, ako AI preberie väčšinu otázok (vrátane webchatu či hlasových hovorov), mení sa povaha týchto pracovných miest – menej frontových odpovedačov, viac agentov riešiacich zložité prípady či dohliadajúcich na AI. Celkovo môže AI niektoré práce zefektívniť, ale zároveň vyžaduje nové zručnosti (napr. ako správne zadávať otázky AI, ako overovať AI výstupy atď.).

Spoločenské dôsledky:

• Prístup k informáciám: Ak AI vyhľadávanie splní svoj sľub, môže vyrovnať prístup k informáciám. Ľudia, ktorí mali s vyhľadávaním problém (kvôli jazykovej bariére, gramotnosti atď.), sa môžu pýtať prirodzene a dostanú odpovede. AI tiež dokáže zhrnúť zložité informácie jednoduchšie, pomáhať prekonávať vedomostné medzery. Napríklad pacient si môže dať AI vysvetliť lekársku správu v bežnom jazyku. Tento posilňujúci efekt je pozitívny. No tiež centralizuje tok informácií. Ak sa všetci začnú spoliehať na niekoľko AI systémov, tie sa stávajú bránou k informáciám. To vyvoláva otázky, kto riadi túto AI a aké predsudky môžu formovať odpovede. Spoločnosť bude zrejme potrebovať mechanizmy (reguláciu, nezávislé audity, pluralitu AI zdrojov), aby žiadny jeden naratív či agenda nebola AI nevedome presadzovaná.
• Kritické myslenie a vzdelávanie: Jednoduché odpovede majú dvojsečný účinok. Na jednej strane rýchle fakty oslobodia priestor pre hlbšie myslenie – nie je nutné memorovať triviálne údaje, keď AI ich môže poskytnúť. Na druhej strane, ak používatelia prestanú skúmať zdroje a slepo prijímajú AI výstupy, môžu prísť o nuansu alebo byť zavedení, ak sa AI mýli. Vzdelávacie systémy sa môžu prispôsobiť väčším dôrazom na mediálnu gramotnosť a overovanie faktov („AI tvrdí toto, ale ako si to potvrdíme?“). Môžeme tiež očakávať rast nástrojov na overovanie informácií z AI – napríklad pluginy do prehliadača, ktoré automaticky zdôrazňujú pôvod AI-poskytnutých údajov.
• Diverzita informácií: Tradičné vyhľadávanie často ukazuje viacero výsledkov a používateľ si môže vybrať link, pričom vidí rôzne pohľady z rôznych zdrojov. AI môže všetko zhrnúť do jedného naratívu. Bude tento naratív rozmanitý a reprezentatívny? Pri sporných otázkach by ideálne AI prezentovala viac pohľadov („Pri tomto probléme hovoria niektorí experti X, iní Y“). Pracuje sa na tom – napríklad poskytovaním nuansovaných odpovedí. No hrozí riziko monokultúry poznania, ak to nebude správne ošetrené. Na druhú stranu môže AI prelomiť filter bubliny tým, že prinesie odpoveď syntetizovanú z mnohých zdrojov, zatiaľ čo používateľ by si inak klikol iba na jeden preferovaný odkaz. Skutočný dôsledok pre diverzitu bude závisieť od dizajnových rozhodnutí AI algoritmov.
• Predsudky a férovosť: Spoločensky sa obáva, že AI môže posilňovať predsudky obsiahnuté v tréningových dátach. Ak to nebude správne riadené, AI vyhľadávanie môže napríklad odzrkadľovať spoločenské stereotypy alebo nedostačne zastupovať menšinové pohľady. To môže nevedomky ovplyvniť verejnú mienku alebo marginalizovať skupiny. Zabezpečenie férovosti AI odpovedí – napríklad vyváženým výberom zdrojov a citlivosťou na citlivé atribúty – je predmetom aktívneho skúmania a diskusie. Ak sa napríklad niekto spýta „Prečo sú ľudia skupiny X takí Y?“, AI musí odpovedať opatrne, aby nezopakovala stereotyp alebo urážajúce zovšeobecnenie zo svojich trénovacích dát. Môže korigovať otázku alebo uviesť fakty, ktoré predsudok vyvracajú.
• Regulácia a riadenie: Keďže AI preberá centrálne miesto, začínajú sa angažovať vlády. Spomenuli sme krok Talianska voči ChatGPT. AI Act EÚ, ktorý by mal vstúpiť do platnosti o pár rokov, bude klásť požiadavky na „vysoko rizikové AI systémy“ – čo môže zahŕňať aj systémy vplývajúce na verejnú mienku (vyhľadávanie by mohlo spadať pod túto kategóriu). To môže vyžadovať väčšiu transparentnosť generovania odpovedí AI alebo dokonca algoritmický dohľad. Do hry vstupujú aj otázky anti-monopolu: ak si niekoľko firiem monopolizuje AI, vznikne problém súťaže? Už teraz je koncentrácia AI know-how v rukách veľkých firiem pozorovaná. Open-source úsilie však môže slúžiť ako protiváha a regulátori môžu podporovať otvorené ekosystémy (napr. požiadavka na interoperabilitu – umožniť tretím službám napojiť sa na AI asistentov, podobne ako sa akýkoľvek web môže objaviť vo výsledkoch Google).
• Sociálne interakcie a správanie: Ak sa virtuálni asistenti stanú mimoriadne schopnými spoločníkmi, môže to mať sociologické dôsledky – ľudia môžu viac komunikovať s AI pre informácie či spoločnosť a menej s ľuďmi-expertmi či rovesníkmi. Namiesto toho, aby sa niekto opýtal priateľa alebo učiteľa, sa možno vždy spýta AI. To môže ovplyvniť spôsob šírenia poznania medzi ľuďmi. Tiež to môže viesť k izolácii, ak to nebude vyvážené – hoci naopak, AI môže pomôcť niektorým jednotlivcom (napríklad ľuďom na autistickom spektre či sociálne úzkostlivým) trénovať komunikáciu v neformálnejšom prostredí. Celkový spoločenský efekt je ťažko predvídateľný, ale ako budú AI asistenti rozšírení, vytvoria sa nové normy (napr. je slušné používať AR asistenta na informácie počas osobného stretnutia? Zistíme to – ako sme si zvykli na smartfóny).
• Globálna rovnosť: Pozitívom je, že AI modely môžu byť viacjazyčné a pomáhať zapojiť do online sveta viac regiónov. Bing a Google AI už teraz podporujú mnoho jazykov. Niekoho na vidieku s obmedzeným vzdelaním, ale so smartfónom, môže dostať odpovede cez hlasové dopyty vo svojom jazyku – niečo, čo by mu anglické webové vyhľadávanie znemožnilo. To môže urýchliť rozvoj a vzdelávanie. Viaceré firmy sú iniciatívne v tréningu modelov vo viacerých a tiež málo rozšírených jazykoch. Je však dôležité zabezpečiť, že informácie v týchto jazykoch sú robustné a nie iba preklady jedného pohľadu.

Vo všeobecnosti sú obchodné a spoločenské dôsledky vyhľadávania ovládaného AI zásadné. Prakticky meníme spôsob, akým ľudia pristupujú k celému zaznamenanému poznaniu. Firmy sa budú musieť prispôsobiť novým spôsobom objavovania a konkurencie, pravdepodobne viac spolupracovať s AI platformami alebo vyvíjať vlastné AI schopnosti. Spoločnosť bude musieť upraviť normy, vzdelávanie a možno aj reguláciu, aby tento nový model slúžil všetkým a minimalizoval škody. Je to vzrušujúca budúcnosť – pripomínajúca nástup internetu samotného, no tentoraz sprostredkovateľa predstavuje AI.

---

Záver:

Budúcnosť vyhľadávania a prehliadania internetu, poháňaná umelou inteligenciou, sľubuje personalizovanejší, konverzačný a integrovaný zážitok. SEO stratégie sa presúvajú smerom k zosúladeniu s porozumením AI; objavujú sa nové nástroje poháňané AI, ktoré odpovedajú na naše otázky priamo; vyhľadávanie v prirodzenom jazyku a multimodálne vyhľadávania sa stávajú normou a naši digitálni asistenti sú stále schopnejší a proaktívnejší. Za tým všetkým stoja rozsiahle jazykové modely a neurónové vektorové vyhľadávanie ako technológie, ktoré umožňujú túto zmenu.

Hoci sú prínosy v oblasti pohodlia a dostupnosti obrovské, tieto trendy si zároveň vynucujú prehodnotenie obchodných modelov, etických noriem a spôsobu, akým si vážime informácie. Web, ako ho poznáme, sa mení zo statického indexu stránok na dynamickú platformu kurátorovanú AI, určenú na získavanie vedomostí a plnenie úloh. V tomto prechode bude zásadnou výzvou zachovať zdravý otvorený web – kde sú informácie dôveryhodné, rozmanité a tvorcovia sú odmeňovaní.

Stojíme na začiatku tejto transformácie vyhľadávania riadenej AI. Nasledujúce roky pravdepodobne prinesú inovácie, ktoré si dnes len ťažko vieme predstaviť, ako aj ponaučenia z prvých prešľapov. Ak sa zameriame na potreby používateľov, spravodlivosť a spoluprácu medzi zúčastnenými stranami (technologické firmy, vydavatelia, regulátori, používatelia), môže byť budúcnosť vyhľadávania taká, že AI umožní každému nájsť presne to, čo potrebuje – a to s dôverou a jednoduchosťou.

Zdroje:

• Search Engine Land (2025), How AI is reshaping SEO seoteric.com seoteric.com
• Xponent21 (2025), AI Overviews Dominate Search Results xponent21.com xponent21.com xponent21.com xponent21.com
• Microsoft Bing Blog (2023), Introducing Copilot Search microsoft.com microsoft.com
• Google Blog (2019), Understanding searches better than ever blog.google blog.google
• Bee Partners (2025), Optimizing SEO for AI Overviews beepartners.vc beepartners.vc
• Adweek (2025), Google’s AI Search Era adweek.com adweek.com adweek.com adweek.com
• Onelittleweb Study (2025), AI Chatbots vs Search Engines onelittleweb.com onelittleweb.com
• Yaguara (2025), Voice Search Statistics yaguara.co yaguara.co
• Think with Google (2024), How well do you know Google Search? business.google.com
• Google Product Blog (2025), Bringing multimodal search to AI Mode blog.google blog.google
• CIP, UW (2024), Generative AI Search reliability cip.uw.edu cip.uw.edu cip.uw.edu
• Google Developers Blog (2023), Web Spam Report 2022 developers.google.com
• InfoWorld (2023), Vector databases in search infoworld.com infoworld.com
• 1950.ai (2023), AI Overviews and Ambient Internet 1950.ai 1950.ai 1950.ai
• Reuters (2023), Italy restores ChatGPT after ban reuters.com reuters.com