Spustíte dotaz v AI Mode, svůj web tam nevidíte, a uděláte si závěr. Spustíte ho o minutu později znovu a najednou tam jste.
Není to náhoda ani chyba měření. Je to normální chování — a existuje k němu měření, které říká, jak moc.
Jedno upřesnění hned na začátek: to měření sledovalo, jaké odkazy a domény AI v odpovědi uvede, ne celé znění textu. Když se tady mluví o „jiné odpovědi“, jde o jiné zdroje.
O kolik se to liší
Firma SE Ranking zveřejnila 29. září 2025 test volatility AI Mode. Metodika stojí za uvedení, protože z ní plynou i limity:
Jak se to měřilo
- 5 000 dotazů Polovina obecných lokálních („restaurace v okolí“), polovina s uvedeným místem („restaurace v New Yorku“).
- Pět měst v USA New York, Los Angeles, Washington DC, Houston, Denver.
- Každý dotaz patnáctkrát Tři běhy na každé město.
- Sledovaly se domény i konkrétní URL Kolik se jich mezi běhy shodovalo.
- Měřil se AI Mode Ne AI Overviews — to je jiná funkce a tahle čísla na ni nepatří.
A tady je výsledek. Čísla jsou shoda mezi opakováními — čím nižší, tím nestabilnější:
| Aspekt | Obecný dotaz | Dotaz s uvedeným městem |
|---|---|---|
| Shoda URL, stejné město | 18,3–20,5 % | 46–49 % |
| Shoda domén, stejné město | 34,2–36,8 % | 53,3–56,6 % |
| Shoda URL napříč městy | 1,6–2 % | 41,9–44 % |
| Shoda domén napříč městy | 23,7–24,1 % | 48–49,2 % |
První řádek je ten hlavní. U obecného dotazu se mezi dvěma spuštěními shodne zhruba pětina odkazů. Čtyři pětiny jsou pokaždé jiné.
Pointa, kterou přehledy zahazují
Většina textů o téhle studii cituje jen to první číslo a udělá z toho „AI je nestabilní“. Jenže srovnejte oba sloupce.
Poslední řádek tabulky je pak varování pro každého, kdo testuje z jednoho místa: u obecných dotazů se výsledky napříč městy shodly v necelých dvou procentech. Překryv je tam už jen minimální.
Limity, které je potřeba říct
Tohle měření je nejlepší, co k tématu veřejně je. Zároveň se z něj nedá vyvozovat víc, než v něm je.
| Aspekt | Co studie měřila | Co z ní tedy neplyne |
|---|---|---|
| Funkce | AI Mode | nic o AI Overviews, ChatGPT ani Perplexity |
| Trh | pět měst v USA | žádná čísla pro Česko |
| Typ dotazů | lokální, typu restaurace | nic o informačních dotazech |
| Datum | 29. září 2025 | od té doby se to mohlo změnit |
Přenositelný je princip, ne konkrétní procenta. Že jsou AI odpovědi nestabilní, je rozumné očekávat i jinde. Že konkrétnější dotazy budou stabilnější i mimo lokální témata a mimo americký trh, je hypotéza — a že to bude zrovna 18 % a 46 %, neplatí ani jako hypotéza.
Co s tím při testování
Náš návod na test AI viditelnosti říká opakovat každý dotaz třikrát až pětkrát. Tahle data ukazují proč a co k tomu přidat.
-
Testujte formulace, jaké používají zákazníci
Místo „nejlepší účetní software“ raději „účetní software pro živnostníka v Česku“. Odpovídá to tomu, jak se ptají skuteční zákazníci. Že to i sníží rozptyl, je hypotéza: studie měřila lokální dotazy typu restaurace, ne software — u nelokálních témat to tedy berte jako věc k ověření, ne jako jistotu.
-
Opakujte, ne jednou
Tři až pět běhů na dotaz, ideálně s odstupem a v odhlášeném režimu. Tohle číslo ze studie nepochází — ta pouštěla každý dotaz patnáctkrát — je to praktický kompromis pro ruční test. Jeden běh při pětinové shodě není měření, je to los.
-
Zapisujte poměr, ne fakt
Ne „objevili jsme se“, ale „objevili jsme se ve dvou z pěti běhů“. Jen tak se dá výsledek porovnat s příštím měřením a poznat změnu od šumu.
-
U lokálních témat měňte i místo
Když má váš byznys pobočky, otestujte z každé lokality zvlášť. Napříč městy se u obecných dotazů shodla necelá dvě procenta odkazů.
Nejčastější chyby
Udělat závěr z jednoho běhu
Při shodě kolem pětiny je jednorázový výsledek prakticky náhodný — a to platí v obou směrech. Nepotvrzuje ani nevyvrací.
Řešení: Opakujte a zapište poměr.
Porovnávat měsíce, mezi kterými se změnila metoda
Když příště změníte formulaci dotazů, měříte něco jiného. Rozdíl pak nevypovídá o vaší viditelnosti, ale o zadání.
Řešení: Držte stejné dotazy i postup.
Přenášet ta procenta na české prostředí
Studie měřila AI Mode na lokálních dotazech v pěti amerických městech. Pro české informační dotazy z ní konkrétní hodnoty neplynou.
Řešení: Berte z toho princip, ne čísla.
Slibovat klientovi pozici v AI
Když se čtyři pětiny odkazů mezi dvěma spuštěními vymění, nedává smysl mluvit o stabilní pozici tak, jak se o ní mluví u klasických výsledků. Slibovat „první místo v odpovědích AI“ znamená slibovat něco, co se nedá udržet ani ověřit.
Řešení: Pozice tam v tomhle smyslu není.
Co si z toho odnést
Nestabilita AI odpovědí není chyba, kterou někdo opraví. Je to důsledek toho, jak ty systémy fungují — a měření z 29. září 2025 ukazuje, že v některých případech je to opravdu hodně.
Praktický dopad je ale povzbudivější, než to zní. Ve studii se rozptyl výrazně lišil mezi dvěma skupinami dotazů podle jejich formulace — což je zajímavá stopa, ne hotové pravidlo. Co platí bez ohledu na typ dotazu, je tohle: několik opakování a zapsaný poměr místo jednoho výsledku z testu udělá něco, co se dá porovnávat.
Použitelná minima jsou tři: netestovat jednou, zapisovat podíl výskytů místo pouhého „ano/ne“, a u lokálních témat testovat z víc míst.
Jak podobná čísla obecně číst, je v návodu jak číst studie o AI viditelnosti. Proč se AI Mode nedá spolehlivě oddělit ani v datech, rozebírá článek o limitech měření AI Mode.
