Slovník

Slovník AI pojmů

Krátké, praktické definice pojmů, které potkáš ve světě AI a v marketingu. Bez hype, česky, s odkazem na článek, kde téma rozebíráme do hloubky.

AI search

GEO (Generative Engine Optimization): GEO je optimalizace obsahu pro AI vyhledávače, které místo seznamu odkazů vrací rovnou odpověď. Cílem není rankovat na první pozici, ale dostat se do citačního panelu, který AI engine zobrazí u odpovědi. Hraje se hlavně o konkrétní statistiky v textu, odpovědi na otázky v prvních 200 slovech a citování důvěryhodných zdrojů.
AEO (Answer Engine Optimization): AEO je optimalizace obsahu tak, aby ho AI a vyhledávače použily jako přímou odpověď na otázku. Je to v podstatě jiné označení pro GEO s důrazem na odpovědní formát: jasná otázka v nadpisu a stručná, citovatelná odpověď hned pod ní. Často se používá zaměnitelně s GEO.
LLMO (LLM Optimization): LLMO je optimalizace obsahu pro velké jazykové modely, aby tě zmiňovaly a citovaly ve svých odpovědích. Třetí běžné označení pro stejnou disciplínu jako GEO a AEO. Rozdíl je jen v úhlu pohledu: LLMO zdůrazňuje, že cílíš přímo na modely jako ChatGPT, Claude nebo Gemini, ne na klasický vyhledávač.
AI Overviews: AI Overviews je shrnutí od Googlu, které se zobrazuje nad klasickými výsledky vyhledávání a odpovídá na dotaz rovnou, s odkazy na zdroje. V roce 2026 se objevuje zhruba u poloviny vyhledávání. Pro weby to znamená, že část uživatelů dostane odpověď bez kliknutí, takže se vyplatí být citovaný přímo v tom shrnutí.

AI modely

LLM (velký jazykový model): LLM je AI model natrénovaný na obrovském množství textu, který umí předpovídat a generovat jazyk. Stojí za ním nástroje jako ChatGPT, Claude nebo Gemini. Model nečte ani nerozumí jako člověk, ale na základě statistických vzorců dokáže psát texty, odpovídat na otázky, shrnovat a překládat.
Token: Token je nejmenší jednotka textu, se kterou jazykový model počítá. Zhruba odpovídá části slova, takže jedno české slovo bývá jeden až tři tokeny. Cena za používání AI přes API se počítá za tokeny na vstupu i výstupu, proto se vyplatí psát prompty stručně.
Kontextové okno: Kontextové okno je maximální množství textu (v tokenech), které model udrží v jedné konverzaci najednou. Zahrnuje tvůj prompt, nahrané dokumenty i dosavadní odpovědi. Když okno přeteče, model začne zapomínat začátek konverzace, proto se u dlouhých úkolů vyplatí pracovat s nástroji, které mají velké kontextové okno.
Halucinace: Halucinace je situace, kdy AI sebevědomě uvede nepravdivou informaci, vymyšlený zdroj nebo neexistující fakt. Model negeneruje pravdu, ale pravděpodobný text, takže si občas domyslí detaily, které znějí věrohodně. Proto je u citlivých výstupů (claims, čísla, právo) potřeba lidská kontrola před publikací.
Multimodální AI: Multimodální AI je model, který pracuje s víc typy vstupů a výstupů najednou: text, obrázek, audio i video. Místo aby uměl jen psát, dokáže třeba popsat fotku, vygenerovat video z textu nebo přečíst graf. Většina špičkových modelů v roce 2026 je multimodální.
Open-weight model: Open-weight model je AI model, jehož váhy (natrénované parametry) jsou volně ke stažení, takže si ho můžeš spustit na vlastním hardwaru. Liší se od plně open-source modelu tím, že nemusí zveřejnit trénovací data ani postup. Pro firmy je výhodou soukromí a kontrola nad daty, nevýhodou nutnost vlastního výpočetního výkonu.
Fine-tuning (doladění): Fine-tuning je doladění existujícího modelu na vlastních datech, aby lépe zvládal konkrétní úkol nebo styl. Místo trénování modelu od nuly mu dáš stovky až tisíce příkladů a model se přizpůsobí. Pro většinu firem je dnes praktičtější dobrý prompt nebo RAG než fine-tuning, který je dražší a náročnější na data.

AI práce

Prompt / Promptování: Prompt je zadání, které AI dáš, a promptování je dovednost ho napsat tak, aby model vrátil užitečný výstup. Dobrý prompt obsahuje kontext, jasný cíl, formát výstupu a příklady. Kvalita výstupu stojí a padá s kvalitou promptu: vágní zadání vrátí vágní odpověď.
AI agent: AI agent je systém, který nejen odpovídá, ale samostatně plní vícekrokové úkoly: čte podklady, používá nástroje, spouští akce a kontroluje výsledek. Na rozdíl od běžného chatu, kde se ptáš na jednu věc, agent dostane cíl a postupně k němu dojde. Příkladem je coding agent, který upraví soubory a spustí testy.
AI skill: AI skill je zabalený opakovatelný postup pro AI agenta: instrukce, pravidla, šablony a kontrolní kroky v jednom modulu. Místo abys agentovi pokaždé vysvětloval, jak má úkol udělat, spustíš skill a dostaneš konzistentní výstup. Pro týmy je to způsob, jak sjednotit kvalitu a přestat opakovat stejné instrukce.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): RAG je technika, kdy AI před odpovědí nejdřív vyhledá relevantní informace ve tvých dokumentech a teprve pak z nich složí odpověď. Díky tomu model odpovídá z konkrétních zdrojů, ne z obecné paměti, což snižuje halucinace. Princip RAG stojí za nástroji jako NotebookLM, které odpovídají jen z toho, co jsi nahrál.
MCP (Model Context Protocol): MCP je otevřený standard, který propojuje AI modely s externími nástroji a zdroji dat přes jednotné rozhraní. Místo aby každá integrace byla na míru, MCP server zpřístupní data (třeba GA4 nebo databázi) jakémukoli AI klientovi. Pro firmy to znamená, že AI může bezpečně sahat na živá data bez exportů a dashboardů.
Embedding: Embedding je převod textu (nebo obrázku) na číselný vektor, který zachycuje jeho význam. Texty s podobným významem mají podobné vektory, takže AI umí najít související obsah i bez přesné shody slov. Embeddingy jsou základ vyhledávání ve vlastních dokumentech a celé techniky RAG.

Marketing & data

MMM (Marketing Mix Modeling): MMM je statistická metoda, která měří, jak jednotlivé marketingové kanály přispívají k tržbám, nezávisle na cookies a sledování jednotlivců. Místo last-click atribuce modeluje celkový dopad. Díky open-source nástrojům jako Google Meridian je dnes dostupný i menším firmám, ne jen velkým značkám s drahým agenturním projektem.
Atribuce: Atribuce je přiřazení zásluhy za konverzi jednotlivým marketingovým dotykům na cestě zákazníka. Nejjednodušší model, last-click, dává celou zásluhu poslednímu kliknutí, což zkresluje hodnotu kanálů na začátku cesty. S mizením cookies se těžiště přesouvá k modelům jako MMM a multi-touch atribuce.

Chybí ti tu nějaký pojem nebo potřebuješ víc do hloubky? Projdi všechny články nebo si otestuj AI znalosti kvízem.