Konverzační AI jako ChatGPT, Perplexity a Google AI Mode generují výstřižky a shrnutí nejen tím, že vytvářejí text od začátku, ale především výběrem, stlačením a přeuspořádáním existujícího obsahu webových stránek. Proto pokud váš obsah není SEO přátelský a indexovatelný, v hledání generovaném AI se neobjeví. Funkce vyhledávání dnes jsou většinou poháněny AI. Nicméně pokud vaše stránka není prezentována v strojově čitelném formátu, hrozí, že bude přehlédnuta. Zde hraje klíčovou roli strukturovaná data — nejen jako SEO taktika, ale jako rámec, který umožňuje AI spolehlivě extrahovat přesné fakta. Abychom objasnili nejasnosti v komunitě, prezentuje tento článek řízené experimenty s 97 webovými stránkami, které ukazují, jak strukturovaná data zlepšují konzistenci výstřižků a jejich kontextuální relevanci, analyzováno v rámci sémantického rámce. Mnozí se ptají, zda velké jazykové modely (LLMs) používají strukturovaná data. Samotné LLMs nemají přímý přístup na web, ale spoléhají na nástroje, které načítají webové stránky. Tyto nástroje výrazně profitují ze zařazení strukturovaných dat do indexu. Prvotní výsledky ukazují, že strukturovaná data zvyšují stabilitu a relevanci výstřižků v GPT-5 a naznačují, že mohou prodloužit limit „wordlim“ — skrytou kvótu, která určuje, kolik slov z stránky se objeví v odpovědích AI. Bohatší, lépe typované obsahové prvky tento limit zvyšují, což zvyšuje viditelnost AI. Proč je to nyní důležité?AI funguje pod přísnými limity tokenů/znaků (wordlim). Nejasný obsah tento rozpočet zbytečně spotřebovává, zatímco strukturovaná fakta jej šetří. Použití Schema. org ve strukturovaných datech snižuje hledací prostor modelu tím, že jasně definuje typy obsahu (například Recept, Produkt), čímž zlepšuje disambiguaci. Schema. org často zásobuje znalostní grafy, které AI konzultuje, čímž spojuje webové stránky s logikou AI. Strukturovaná data sice „nerankují“ váš obsah, ale stabilizují, o čem AI o vás reportuje. **Návrh experimentu (97 URL):** Pomocí interních nástrojů GPT-5 shromáždil autor surové odpovědi z vyhledávání a načtení rozličných URL, analyzované pomocí AI SEO Agenta, který detekoval přítomnost a typ strukturovaných dat. Dataset obsahoval příznaky přítomnosti strukturovaných dat (has_sd), třídy schémat (schema_classes) a obsahy výstřižků (search_raw, open_raw). Metodu „LLM-as-a-Judge“ podporovala Gemini 2. 5 Pro a hodnotila tři metriky: konzistenci (rozptyl délky výstřižků), kontextuální relevanci (pokrytí klíčových slov a polí podle typu stránky) a skóre kvality (kombinace přítomnosti klíčových slov, oznámení o pojmenovaných entitách a echo schémat). **Skrytá kvóta „wordlim“:** GPT-5 používá adaptivní omezení délky výstřižků, které řídí jejich délku podle bohatosti obsahu: - Nezařazené stránky dostanou cca 200 slov - Označený strukturovaný obsah cca 500 slov - Bohaté autoritativní zdroje více než 1000 slov Tento limit podporuje syntézu namísto kopírování, vyhýbá se problémům s copyrightem a zajišťuje, že odpovědi jsou čitelné.

Strukturovaná data efektivně zvyšují vaši „viditelnostní kvótu“ AI, umožňující podrobnější odpovědi. **Výsledky:** 1. **Konzistence:** Výstřižky ze stránek s strukturovanými daty mají úzce rozložené délky — méně variability a předvídatelnější výstupy — aniž by se zvýšila průměrná délka. To naznačuje, že AI preferuje typovaná, důvěryhodná fakta před libovolným HTML. 2. **Kontextuální relevance:** - Recepty s vhodným schema obsahují více detailních ingrediencí a kroků. - Výstřižky z e-shopů často uvádějí JSON-LD pole jako hodnocení a nabídky, což ukazuje, že schema data jsou zobrazená a jasně pojmenovávají produktovou identitu. - U článků došlo k mírným zlepšením v zahrnutí autora, data a titulku. 3. **Skóre kvality:** Stránky se schématy vykazují pozitivní nárůst skóre kvality, zejména u receptů a některých článků, spolu se sníženou variabilitou — což je konkurenční výhoda při omezeních AI. **Za hranice konzistence:** Stránky s bohatším, víceentitovým strukturálním datem mají tendenci generovat delší a hustší výstřižky před jejich zkrácením. Typované a propojené fakty pomáhají modelům prioritizovat důležité informace, čímž efektivně prodlužují použitelné délky výstřižků. Stránky bez schématu jsou ohroženy předčasným ukončením kvůli nejistotě s obsahem. **Od schématu ke strategii: SEO playbook** Weby by měly být strukturovány do: - **Grafu entit:** Schema založená strukturovaná data o produktech, nabídkách, kategoriích, lokalitách atd. - **Lexikálního grafu:** Rozdělený textový obsah s odkazy na entity, jako jsou FAQ a zásady. Tato dvouvrstvá strategie poskytuje spolehlivou AI konstrukci (entity) s citovatelným textovým důkazem (lexikal), čímž maximalizuje přesnost při omezeních wordlim. Doporučení: - Implementujte JSON-LD schémata pro klíčové šablony (Recept, Produkt + Nabídka, Článek/Zpráva). - Propojujte data entit s rozděleným obsahem, jako jsou specifikace a FAQ. - Udržujte soulad mezi viditelným HTML a JSON-LD; hlavní fakta zůstávejte výrazná a stabilní. - Sledujte variabilitu a pokrytí klíčových slov v AI generovaných shrnutích pro průběžnou optimalizaci. **Závěr:** Strukturovaná data sice nezvyšují průměrnou délku výstřižků, avšak zvyšují jistotu, stabilitu shrnutí a kvalitu výstřižků, což zlepšuje viditelnost a pověst značky na GPT-5 pod limity wordlim. Pro SEO a produktové týmy jsou strukturovaná data nezbytnou infrastrukturou: nejdříve opravte HTML semantiku, poté přidejte strukturovaná data pro zlepšení sémantické přesnosti a dohledatelnosti. V AI řízeném vyhledávání se sémantika stává novou frontou v boji o viditelnost. --- **Další čtení:** - Optimalizace AI vyhledávání: zpřístupnění strukturovaných dat - Příručka CMO pro Schema: Implementace strategie strukturovaných dat - SEO v dobách AI *Obrázkové kredit: TierneyMJ/Shutterstock*