Google AI Overviews (nebo také AIO) patří mezi ty vymoženosti, co se objevily zčistajasna a velice rychle jsme si na ně zvykli – třebaže je už brzy má nahradit ještě lepší Google AI Mode. Pro běžného uživatele znamenají většinou pohodlí navíc, ale marketéři si hned od jejich spuštění museli začít lámat hlavu s tím, jak jich co nejlépe využít. Google AI Overviews totiž mění způsob, jakým vyhledávače podávají výsledky, a zároveň také způsob, jakým uživatelé provádějí vyhledávání.
Hodí se proto mít přehled, co AI Overviews jsou, jak fungují a co jejich nástup znamená pro obor SEO.
Co to jsou Google AI Overviews?
Běžný uživatel tak nějak tuší, že tato služba Googlu vygeneruje text, který se snaží nabídnout relevantní odpověď na uživatelův dotaz. Ta se vám následně zobrazí mezi výsledky vyhledávání.
Proč se ale nezeptat hned toho nejpovolanějšího? Pokud se zeptáte samotného Google, dozvíte se, že:
„AI Overviews jsou součást Google Search, která používá generativní AI k poskytování souhrnných odpovědí na uživatelské dotazy, často ve formě částečných informací s odkazy na podrobnost. Jejich cílem je pomoci čtenářům rychle pochopit podstatu tématu a prozkoumat navazující informace a objevují se, když systém vyhodnotí, že oproti běžným výsledkům vyhledávání poskytnou hodnotu navíc.“
To zní jednoduše, ne? Maximálně vás může znejistit detail, že AI Overviews nelze vypnout.

Odkud se AI Overviews vzaly?
Jak tomu tak bývá, AI Overviews začaly nejprve jako projekt v Google Labs – tou dobou ještě pod názornějším, ale delším názvem Google Search Generative Experience. Do ostrého provozu tato vymoženost přešla 14. 5. 2024, ačkoliv v různých státech světa mohla mít oproti USA zpoždění. I přes takto relativně krátkou dobu se AIO stalo nedílnou součástí vyhledávání a posloužilo jako východisko pro první studie, které zkoumaly jeho fungování i užití.
Je snad ale pochopitelné, že Google tuto službu nespustil jenom tak bezdůvodně. Kromě snahu o zlepšení uživatelské zkušenosti šlo i o reakci na ChatGPT a jiné jazykové modely, které lidé začali využívat místo vyhledávačů. Google si proto spuštěním vlastního modelu pojistil, že v této konkurenci obstojí a nebude za ní zaostávat.
Jak AI Overviews fungují?
Je dobré mít alespoň nějakou představu, jakým způsobem Overviews vymýšlejí svoje odpovědi. Vše začíná už uživatelem a jeho psaným dotazem, ovšem nás zajímá zvláště porozumění dotazu a shromažďování podkladů.
Jakmile položíte dotaz, Google jako první vybere LLM, který použije pro jeho interpretaci – často jeden, ale může jich být klidně víc, nebo naopak žádný (pokud systém vyhodnotí, že tento dotaz nevyžaduje Overview). V této fázi se AI rozhoduje, jaký je user intent, a jak tedy dotaz chápat. V tuto chvíli se vás pokusí navést na něco konkrétního, přičemž jeho rozhodování ovlivňuje mnoho dalších faktorů. Záležet může na formulaci otázky a na klíčových slovech, ale také na předchozí historii vyhledávání nebo jiném kontextu, například vaší momentální poloze.
Přinejmenším stejně by vás mělo zajímat také shromažďování podkladů, která AI následně provádí. Podle veřejně dostupného patentu vybírá podle tří druhů kritérií:
- Závislá na dotazu (query-dependent) – tedy způsob položení otázky nebo třeba klíčová slova
- Nezávislá na dotazu (query-independent) – klasický postup Googlu, tedy aktualita, autorita, důvěryhodnost stránky a podobně
- Závislá na uživateli (user-dependent) – AI také bude přizpůsobovat výsledky podle uživatelových preferencí, tedy podle historie prohlížení a dalších shromažďovaných dat.
LLM při dotazu uskuteční svoje vlastní vyhledávání a shromáždí zdroje, které uzná jako dostatečně použitelné. V tu chvíli přichází řada na vás, protože chcete, aby LLM vybral váš web a poskytl na něj v odpovědi odkaz. Zásadní roli přitom hraje vnoření slov (word embedding), tedy převádění frází na vektory a následné hledání dalších vektorů, které jsou jim podobné. Jakmile mezi nimi bude i vaše stránka, má šanci dostat se do Overviews.
Pro získání zmínky v AI Overviews jinak celkem nepřekvapivě platí podobné požadavky jako v kterémkoliv dalším vyhledávání na Googlu:
- Relevance – vyhledávač upřednostní stránky, které co nejpřesněji zodpoví dotaz
- Autorita – Google bere v potaz, zda je stránka důvěryhodná
- User intent – hledá se takový obsah, který co nejlépe vyhoví uživatelově potřebě
…a podobně. Je to vlastně obdoba klasického EEAT (Experience, Expertise, Authority a Trustworthiness), které by každý dobrý provozovatel stránek měl ovládat. Další generování Overviews už je čistě záležitost AI – LLM ze zadaných dokumentů vytvoří kompilát, který nakonec doplní seznamem zdrojů. Zde také máte šanci dostat proklik na svou stránku.
Jak AI Overviews změní SEO?
V prvé řadě zavedení AI Overviews znamená méně prokliků. Ačkoliv AI se nikdy nedá zcela věřit a i nyní občas nabízí přinejmenším nepodložená tvrzení, značná část uživatelů se spokojí se shrnutím, aniž by dále pokračovala do výsledků vyhledávání. Méně zkušení SEOdborníci tak při zavedení této novinky začali panikařit, zatímco ti chytřejší už mezitím dávno dumali, jak jít s dobou a do Overviews se dostat. Na co přišli, není tak těžké odhadnout.
Je například jasné, že AI Overviews do značné míry nahradí dříve tolik oblíbený featured snippet (tedy vybrané úryvky) – jednoduše se vám místo útržku textu jedné stránky ukáže svůj vlastní kompilát více zdrojů. Tím se ale paradoxně zase tolik nezmění, protože AI Overviews pořád stojí na vyhledávacím algoritmu Googlu. Stále je tak potřeba dobré SEO, abyste se pokud možno umístili na prvních sedmi pozicích organického vyhledávání a měli největší šanci na zařazení do shrnutí.
Jak na optimalizaci pro AI?
Kdybychom chtěli zkoumat AI Overviews podrobněji, narazíme na stejné překážky jako u kterékoliv jiné AI. Zatím tedy jenom tušíme, jak algoritmus doopravdy funguje, a dost možná to pořádně neví ani jeho autoři. Zároveň neustále pokračuje vývoj, takže dochází k různým aktualizacím nebo změnám, a vše ještě ovlivňují další faktory závislé na uživateli.
Přesto máme množství studií, které se snažily zkoumat fungování AI Overviews, jejich vliv na chování uživatelů a jejich vliv na SEO. Z těch nejzajímavějších proto vznikl článek o optimalizaci pro AI.