Najčastejšie chyby začiatočníkov pri LLMO optimalizácii (a ako ich rýchlo opraviť)

Prečo sa pri LLMO robia chyby tak ľahko

LLMO (Large Language Model Optimization) nadväzuje na SEO, ale optimalizuje obsah aj pre to, ako ho čítajú a citujú veľké jazykové modely (ChatGPT, Gemini, Perplexity a ďalšie). Začiatočníci si často myslia, že stačí „napísať dlhší článok“ alebo „pridať pár kľúčových slov“. V AI ére však rozhodujú aj iné signály: štruktúra, extrahovateľnosť, dátová hustota, schema a EEAT.

1) Zámena LLMO za „klasické SEO“

Najčastejší omyl: „robíme SEO, takže máme hotovo“. SEO je základná vrstva, ale LLMO rieši, či sa váš obsah dá použiť ako zdroj v AI odpovedi.

• Typický problém: stránka je optimalizovaná na pozície, nie na odpovede.
• Dopad: AI si vezme zdroje od konkurencie, aj keď ste v SERPe relatívne vysoko.
• Riešenie: každú hlavnú stránku doplňte o sekciu „priama odpoveď“ (definícia/summary), FAQ a jasné podsekcie.

2) Slabá štruktúra: veľké bloky textu bez logiky

Modely aj používatelia preferujú obsah, ktorý je skenovateľný. Ak máte dlhé odstavce bez H2/H3, AI má problém extrahovať jasné odpovede.

• Typický problém: 3 000 slov, ale bez kapitôl, zoznamov, tabuľiek.
• Dopad: nízka extrahovateľnosť, slabá „citovateľnosť“.
• Riešenie: H2 = hlavné sekcie, H3 = podotázky; používajte zoznamy, kroky, tabuľky a stručné definície.

3) Nízka dátová hustota (veľa omáčky, málo faktov)

LLM odpovede stoja na faktoch, parametroch, príkladoch a jasných tvrdeniach. Ak je text všeobecný, AI z neho nemá čo „zobrať“.

• Typický problém: „je dôležité“, „odporúčame“, „môže pomôcť“ bez konkrétnych bodov.
• Dopad: AI preferuje stránky, ktoré majú konkrétne definície, kroky, porovnania, hodnoty.
• Riešenie: doplňte: definície, checklisty, príklady, konkrétne metriky, odporúčané rozsahy a postupy.

4) Chýbajú FAQ a HowTo sekcie

FAQ a HowTo sú pre AI extrémne „použiteľné“ formáty. Najmä FAQ (Q&A) modely milujú, lebo vedia priamo prevziať otázku aj odpoveď.

• Typický problém: článok vysvetľuje tému, ale neodpovedá na konkrétne otázky používateľov.
• Dopad: nižšia šanca na citácie v AI odpovediach.
• Riešenie: pridajte 5–10 FAQ otázok a jednu krátku HowTo sekciu (kroky) tam, kde to dáva zmysel.

5) Slabé EEAT: nie je jasné, kto je autor a prečo mu veriť

AI systémy aj Google citujú radšej zdroje, ktoré majú jasnú identitu a dôveryhodnosť. EEAT nie je len „o autorovi“, ale aj o organizácii, kontaktoch, transparentnosti a reputácii.

• Typický problém: chýba autor, „o nás“, kontakt, politika, referencie.
• Dopad: obsah pôsobí anonymne → nižšia dôvera.
• Riešenie: doplňte autora (bio), organizáciu, kontakty, zásady, referencie, prípadové štúdie a interné prelinkovanie na tieto stránky.

6) Schema a JSON-LD sa ignorujú alebo sú neúplné

Schema nie je „magic ranking factor“, ale dramaticky zlepšuje strojovú čitateľnosť. Pre LLMO je to dôležité najmä pri FAQPage, HowTo, Article, Organization a Product schémach.

• Typický problém: žiadne JSON-LD, alebo len základný Article bez organizácie a bez FAQ/HowTo.
• Dopad: AI má menej signálov a slabšiu interpretáciu obsahu.
• Riešenie: pridajte minimálne Article + Organization, a ak máte FAQ, tak aj FAQPage; pri návodoch HowTo.

7) Optimalizuje sa obsah, ale nemeria sa AI-viditeľnosť

To, čo nemeriate, neviete zlepšiť. Pri LLMO je kľúčové sledovať, či sa vaše URL objavujú ako zdroje v AI odpovediach a či máte AI-ready signály.

• Typický problém: „spravili sme úpravy“ – ale bez testu a bez porovnania pred/po.
• Dopad: náhodné zmeny bez jasného efektu.
• Riešenie: urobte LLMO audit pred zmenami a po zmenách; sledujte štruktúru, JSON-LD, EEAT, extrahovateľnosť a odporúčania.

Rýchly checklist: čo opraviť ako prvé

• Má stránka jasné H2/H3 sekcie a skenovateľnú štruktúru?
• Je v texte priama odpoveď / definícia hneď na začiatku?
• Obsahuje stránka konkrétne fakty, parametre a príklady?
• Má FAQ (5–10 otázok) a kde sa dá, aj HowTo kroky?
• Je jasné, kto je autor a organizácia (EEAT)?
• Má stránka správne JSON-LD (Article + Organization + FAQ/HowTo)?
• Meriate AI-viditeľnosť a robíte audit pred/po?

Záver

Najlepší spôsob, ako sa pri LLMO nezacykliť, je ísť systémovo: najprv štruktúra a fakty, potom FAQ/HowTo, potom EEAT a schema, a nakoniec meranie a iterácie. Ak chcete mať istotu, že robíte správne kroky, použite audit, ktorý tieto vrstvy vyhodnotí.