Základní prvky SEO, jako jsou canonicals, sitemapové soubory a soubory robots. txt, se automaticky nenastaví jen proto, že vám AI nástroj vygeneruje webovou stránku. Tento klíčový bod zdůraznili členové týmu Google Search Relations John Mueller a Martin Splitt v nedávné epizodě jejich podcastu Search Off The Record. Oba Mueller i Splitt experimentovali s AI nástroji pro kódování u svých osobních projektů a setkali se s běžnými nedostatky. Přestože tyto nástroje rychle vytvořily funkční webové stránky, správné SEO stále vyžadovalo explicitní technický zásah a směr. **Instrukce pro AI k "Přidání SEO"** Mueller přirovnal práci s AI generováním k spolupráci s vývojářem, který nezná optimalizaci pro vyhledávače. Vysvětlil v podcastu: „Vždy můžete AI systému říct, teď mu přidej nějaké SEO. Ale jak to dopadne, když půjdete ke vývojáři a požádáte ho o SEO?A on vám řekne: Co tím myslíš?Přidej nějaké meta tagy a strukturovaná data. “ Nejasné nebo vágní pokyny vedou ke stejně vágním výsledkům, ať je kódování provedeno člověkem nebo AI. Mueller zaznamenal efektivnější výsledky, když od začátku jasně specifikoval požadavky – definoval doménu, canonical nastavení, sitemapové soubory a konfiguraci robots. txt. Také ověřil, že stránky používají správný HTML kód, odkazují správně a implementoval předpublikové kontroly, aby se ujistil, že URL podávají obsah a že soubory JavaScriptu nejsou blokovány robots. txt. **Jejich projekty** Mueller vytvořil testovací weby, aby sledoval, jak Googlebot zpracovává požadavky, a nasadil je na Firebase hosting s použitím Hugo jako statického generátoru stránek a verzovacího systému GitHub. Nedávno přešel od použití VS Code s Copilotem na příkazové řádky a nyní preferuje nástroje Claude Code a Gemini CLI. Mezitím Splitt experimentoval s Google AI Studio pro vývoj klientského JavaScriptového nástroje. Výstup byl srozumitelný a připomínal běžné Next. js aplikace, avšak měl problémy s tím, že AI opakovaně přidávala nežádoucí knihovnu.

Poznamenal: „Ptal jsem se jí asi půl hodiny. Snažil jsem se ji přimět, aby nedělala to, co chce, a dělala to, co já chci. A to bylo divné. “ **Technická odbornost je stále klíčová** Oba si uvědomovali napětí mezi představou, že vibe coding odstraňuje potřebu porozumět kódování, a skutečností, že technické znalosti jsou nezbytné. Mueller zdůraznil, že znalosti zvyšují kvalitu výsledků v každé fázi – vědět, jaký typ generátoru stránek použít, a jak nastavit předpublikové kontroly, zlepšuje výsledky. Bez vedení si AI udělá své předpoklady ohledně architektury, ať už jde o statický generátor, framework s velkým množstvím JavaScriptu nebo CMS s databázovou backendovou vrstvou. Mueller poznamenal: „Všechny tyto předpoklady jsou rozumné, když se s vývojářem o nich bavíte. Ale pokud jen řeknete AI systému, že chci web, tak si sama vybere. “ Pro osobní nebo nízkorizikově rizikové statické stránky může takto průzkumný přístup stačit. U aplikací pracujících s uživatelskými daty nebo v reálném provozu však Mueller doporučuje zapojit odborníky. **SEO a viditelnost vibe-coded stránek** Stránky, které Mueller vytvořil, zobrazovaly rozumný HTML, díky čemuž bylo obtížné je rozpoznat jako vibe-coded weby. Poznamenal: „Prakticky řečeno, nikdo je opravdu nemůže poznat jako vibe coded stránky, “ a přesto varoval, že některé běžné frameworky vibe codingu mohou zanechat rozpoznatelné vzory. Vyzval také k obavám ohledně obsahu: úprava stránek s kvalitním obsahem může svádět majitele k používání AI k generování vlastního obsahu. Mueller uznal, že tato schopnost existuje, ale považuje AI napsaný obsah za málo hodnotný. Splitt souhlasil a zmínil, že AI generovaný obsah vyvolává otázku, proč by návštěvníci měli na stránku vůbec chodit, když si mohou přímo pokládat otázky AI. Mueller dříve upozorňoval na podobné problémy s vibe coded stránkami, například na Bento Grid Generator na Redditu, kde poukázal na problémy s indexovatelností, zastaralými meta tagy a obsahem uzamčeným v JavaScriptu, který je pro vyhledávače nedostupný. **Výhled do budoucna** Ačkoli podcast neposkytl oficiální směrnice nebo politiky týkající se vibe-coded webů, Mueller a Splitt sdíleli své poznatky z vlastních zkušeností. Závěrem je, že AI může efektivně pomoci s určitými částmi kódování, zvláště u projektů s nízkým rizikem, ale rozhodnutí o SEO stále vyžadují znalé lidské zásahy.