LLMO není „SEO s novým názvem“. Začátečníci často dělají opakující se chyby, které snižují šanci na citace v AI odpovědích a AI Overviews. Tento článek přehledně ukazuje nejčastější omyly, proč vznikají a jak je systematicky odstranit.
Proč se chyby v LLMO dělají tak snadno
LLMO (Large Language Model Optimization) navazuje na SEO, ale optimalizuje obsah také podle toho,
jak jej čtou, analyzují a citují velké jazykové modely (ChatGPT, Gemini, Perplexity a další).
Začátečníci si často myslí, že stačí „napsat delší text“ nebo „přidat klíčová slova“.
V AI éře však rozhodují jiné faktory: struktura, extrahovatelnost, datová hustota, schema a EEAT.
1) Záměna LLMO za klasické SEO
Nejčastější omyl: „děláme SEO, takže je hotovo“. SEO je základ, ale LLMO řeší,
zda se váš obsah dokáže použít jako zdroj v AI odpovědi.
- Typický problém: stránka je optimalizovaná na pozice, ne na odpovědi.
- Dopad: AI cituje konkurenci, i když jste v SERPu poměrně vysoko.
- Řešení: doplňte „přímou odpověď“ (definici/shrnutí), FAQ a jasné tematické sekce.
2) Slabá struktura a dlouhé bloky textu
Modely i uživatelé preferují přehledný a skenovatelný obsah. Dlouhé odstavce bez H2/H3,
seznamů nebo tabulek se AI extrahují velmi špatně.
- Typický problém: 2–3 tisíce slov bez kapitol a logické struktury.
- Dopad: nízká extrahovatelnost a slabá citovatelnost.
- Řešení: H2 = hlavní témata, H3 = podotázky; používejte seznamy, kroky, tabulky a definice.
3) Nízká datová hustota (hodně omáčky, málo faktů)
AI odpovědi stojí na konkrétních faktech, příkladech a jasných tvrzeních.
Obecné formulace bez obsahu nemají pro model praktickou hodnotu.
- Typický problém: „je důležité“, „doporučujeme“, „může pomoci“ bez konkrétních bodů.
- Dopad: AI preferuje stránky s definicemi, checklisty, porovnáními a měřitelnými doporučeními.
- Řešení: přidejte definice, seznamy, příklady, konkrétní kroky a doporučené rozsahy.
4) Chybějící FAQ a HowTo sekce
FAQ a HowTo jsou pro AI extrémně dobře použitelné formáty. FAQ (otázka → odpověď)
umožňuje modelům přímo převzít strukturu dotazu i odpovědi.
- Typický problém: článek téma popisuje, ale neodpovídá na konkrétní otázky uživatelů.
- Dopad: nižší šance na citace v AI odpovědích.
- Řešení: přidejte 5–10 FAQ otázek a krátkou HowTo sekci (kroky), kde to dává smysl.
5) Slabé EEAT: není jasné, kdo je autor a proč mu věřit
AI systémy i Google preferují zdroje s jasnou identitou a důvěryhodností.
EEAT se netýká jen autora, ale i organizace, kontaktů, transparentnosti a reputace.
- Typický problém: chybí autor, „o nás“, kontakt, zásady, reference.
- Dopad: obsah působí anonymně → nižší důvěra.
- Řešení: doplňte autora (bio), organizaci, kontakty, zásady, reference a interní prolinkování.
6) Ignorování schema a JSON-LD
Schema není magický ranking faktor, ale výrazně pomáhá strojové čitelnosti obsahu.
Pro LLMO jsou klíčová schémata Article, Organization, FAQPage a HowTo.
- Typický problém: žádné JSON-LD nebo pouze základní Article bez FAQ/HowTo.
- Dopad: méně signálů pro AI a horší interpretace obsahu.
- Řešení: minimálně Article + Organization; při FAQ přidat FAQPage, u návodů HowTo.
7) Optimalizace bez měření AI viditelnosti
Co neměříte, nemůžete zlepšovat. U LLMO je klíčové sledovat,
zda se vaše URL objevují jako zdroje v AI odpovědích.
- Typický problém: úpravy bez testování a bez srovnání před/po.
- Dopad: náhodné změny bez jasného efektu.
- Řešení: provádějte LLMO audit před změnami i po nich a sledujte konkrétní metriky.
Rychlý checklist: co opravit jako první
- Má stránka jasnou strukturu H2/H3?
- Je hned na začátku přímá odpověď nebo definice?
- Obsahuje text konkrétní fakta, příklady a parametry?
- Jsou přítomny FAQ (5–10 otázek) a případně HowTo kroky?
- Je jasně uveden autor a organizace (EEAT)?
- Je JSON-LD kompletní (Article + Organization + FAQ/HowTo)?
- Sledujete AI viditelnost a vyhodnocujete změny?
Závěr
Nejlepší cesta, jak se v LLMO nezacyklit, je systematický postup:
nejdříve struktura a fakta, poté FAQ/HowTo, následně EEAT a schema
a nakonec měření a iterace.