Analýza miery prekliku (CTR) v organickom vyhľadávaní Google a vplyv generatívnych odpovedí (AI Overviews)

Miera prekliku (Click-Through Rate, CTR) predstavuje jeden z kľúčových ukazovateľov úspešnosti v oblasti optimalizácie pre vyhľadávače (SEO) a digitálneho marketingu. Tento indikátor, definovaný ako percentuálny pomer medzi počtom kliknutí na konkrétny odkaz a celkovým počtom jeho zobrazení (impresií), priamo určuje objem organickej návštevnosti, ktorú dokáže webové sídlo získať z výsledkov vyhľadávania. V priebehu posledných dvoch desaťročí prešla podoba stránky s výsledkami vyhľadávania (SERP) v engine Google radikálnou transformáciou.

Pôvodný koncept, postavený na tzv. desiatich modrých odkazoch, bol postupne nahradzovaný rich snippetmi, lokálnymi balíkmi (Local Pack), vedomostnými grafmi (Knowledge Graph), nákupnými reklamami a po novom aj generatívnymi odpoveďami poháňanými umelou inteligenciou.

Tieto zmeny v rozhraní vyhľadávača priamo vplývajú na správanie používateľov, ich vizuálnu pozornosť a v konečnom dôsledku na distribúciu miery prekliku medzi jednotlivými pozíciami. Zatiaľ čo v minulosti znamenalo umiestnenie na prvej pozícii v organickom vyhľadávaní takmer garantovanú väčšinu návštevnosti pre daný dopyt, integrácia nových elementov a najmä nástup AI citácií a AI Overviews (predtým známych pod skratkou SGE – Search Generative Experience) túto paradigmu zásadne prepisujú. Používatelia dnes často nachádzajú odpoveď priamo na stránke vyhľadávača bez toho, aby museli prekliknúť na akékoľvek externé webové sídlo. Tento fenomén, označovaný ako „Zero-Click Searches“ (vyhľadávania bez kliknutia), pretvára ekonomické základy moderného internetu a núti marketérov i akademických výskumníkov prehodnotiť doterajšie modely správania používateľov.

Cieľom tohto podrobného článku je analyzovať súčasný stav miery prekliku v organickom vyhľadávaní Google na základe empirických dát, preskúmať rozdiely v CTR v závislosti od typu koncového zariadenia a detailne rozobrať, akým spôsobom integrácia AI citácií a generatívnych prehľadov ovplyvňuje distribúciu návštevnosti medzi vydavateľov a tvorcov obsahu.

Tradičné CTR podľa pozície v organickom vyhľadávaní Google

Distribúcia miery prekliku v organických výsledkoch vyhľadávania bola dlhodobo predmetom záujmu mnohých komerčných agentúr. Mnohé historické benchmarky však trpia metodologickými nedostatkami alebo nereflektujú najnovšie zmeny v správaní používateľov. Významný prelom v tejto oblasti priniesla recenzovaná akademická štúdia, ktorú publikovali Artur Strzelecki a Andrej Miklošík v prestížnom vedeckom časopise Aslib Journal of Information Management.

Vo svojej štúdii s názvom Device-dependent click-through rate estimation in Google organic search results based on clicks and impressions data autori analyzovali rozsiahlu vzorku dát zahŕňajúcu 416 386 kliknutí, 31 648 226 impresií a viac ako 8,8 milióna denných dopytov s cieľom poskytnúť vysoko presnú a replikovateľnú metodológiu na výpočet reálneho CTR v Google.

Výsledky tejto štúdie ukázali, že tradičné odhady CTR uvádzané v starších priemyselných správach boli výrazne nadhodnotené. Autori zistili, že priemerná miera prekliku na prvej pozícii v organickom vyhľadávaní Google dosahuje iba 9,28 %.

Na druhej pozícii klesá CTR na 5,82 % a na tretej pozícii predstavuje už iba 3,11 %. S narastajúcim poradím na prvej stránke výsledkov vyhľadávania miera prekliku naďalej degraduje exponenciálnym spôsobom.

Tieto zistenia poukazujú na to, že organické výsledky vyhľadávania strácajú svoju dominantnú schopnosť priťahovať pozornosť používateľov na úkor iných prvkov umiestnených v hornej časti SERP, ako sú sponzorované odkazy, panely s priamymi odpoveďami či obrázkové karusely.

Rozdiely v CTR podľa typu zariadení

Dôležitým prínosom moderného výskumu je diferenciácia správania používateľov na základe koncových zariadení, ktoré používajú na prístup k internetu. Štúdia Strzeleckého a Miklošíka identifikovala tri hlavné kategórie zariadení vykazujúce odlišné vzorce správania:

• Stolové počítače (Desktop): Na týchto zariadeniach je pokles miery prekliku s klesajúcou pozíciou relatívne stabilný a predvídateľný. Používatelia majú k dispozícii väčšiu plochu obrazovky, čo im umožňuje rýchlejšie skenovať očami viacero výsledkov súčasne. Aj napriek tomu je miera prekliku na popredných pozíciách podstatne nižšia ako pred desiatimi rokmi, čo je spôsobené najmä vizuálnym šumom a prítomnosťou platených reklám.
• Smartfóny (Mobile): Mobilné vyhľadávanie vykazuje úplne odlišnú dynamiku. Používatelia mobilných telefónov majú tendenciu klikať na prvú pozíciu s vysokou intenzitou, no následne miera prekliku extrémne prudko klesá. Zaujímavým zistením výskumu bol neočakávaný nárast CTR od trinástej pozície nahor. Tento anomálny nárast autori pripisujú nekonečnému rolovaniu (infinite scroll), kedy používatelia strácajú jasné vedomie o prechode na druhú stránku výsledkov a pokračujú v skenovaní a klikaní na nižšie umiestnené odkazy po tom, čo prekonali úvodnú fázu selektívnej nepozornosti.
• Tablety (Tablet): Táto skupina zariadení vykazuje najnižšie a zároveň najviac variabilné hodnoty CTR. Správanie používateľov na tabletoch je fragmentované a kombinuje prvky mobilného vyhľadávania s interakčnými schémami známymi z desktopov.

Tieto dáta jasne demonštrujú, že stratégia SEO zameraná výhradne na dosiahnutie „prvej pozície“ bez ohľadu na kontext zariadenia a typ dopytu už pre moderné podniky nie je postačujúca. Redukcia CTR na úroveň pod 10 % pre prvú organickú pozíciu znamená, že organická viditeľnosť musí byť dopĺňaná inými formami optimalizácie.

Nástup generatívnej AI: Google AI Overviews a AI citácie

Implementácia generatívnej umelej inteligencie priamo do jadra vyhľadávača Google, k čomu došlo prostredníctvom iniciatívy Search Generative Experience a neskoršieho plošného nasadenia AI Overviews, predstavuje najväčšiu zmenu v architektúre vyhľadávania od jeho vzniku. Tento systém využíva pokročilé veľké jazykové modely (LLM) z rodiny Gemini na to, aby analyzoval dopyt používateľa, syntetizoval informácie z viacerých webových zdrojov a vygeneroval ucelenú textovú odpoveď priamo na vrchu stránky s výsledkami vyhľadávania.

V rámci týchto generovaných odpovedí Google integruje takzvané „AI citácie“ – klikateľné odkazy na webové stránky, z ktorých model čerpal informácie na zostavenie svojej syntézy. Tieto citácie majú formu textových odkazov, kariet alebo ikoniek umiestnených priamo v tele vygenerovaného textu alebo vedľa neho.

Z hľadiska distribúcie pozornosti používateľa vytvára AI Overview úplne novú hierarchiu nad záhybom stránky (above the fold). Klasické organické výsledky, vrátane predtým dominantnej prvej pozície, sú posúvané hlboko nadol, často až pod úroveň prvého obrazovkového zobrazenia, najmä na mobilných zariadeniach. Používateľ je tak priamo po odoslaní dopytu konfrontovaný s komplexnou odpoveďou, ktorá je štruktúrovaná, personalizovaná a priamo rieši jeho informačnú potrebu.

Empirická štúdia uskutočnená výskumníkmi z New Jersey Institute of Technology pod názvom How Generative AI Disrupts Search: An Empirical Study of Google Search, Gemini, and AI Overviews analyzovala rozsiahly dataset 11 500 dopytov s cieľom pochopiť, ako generatívna AI narúša tradičné mechanizmy vyhľadávania. Výskumníci zistili, že generatívne vyhľadávače zásadne menia nielen spôsob, akým sú informácie prezentované, ale aj to, ktoré zdroje sú preferované a akým spôsobom dochádza k presmerovaniu návštevnosti.

Zároveň sa ukazuje, že spoľahlivosť týchto citácií je predmetom vážnych akademických a regulačných diskusií. Podľa výskumov citovaných v tejto štúdii až 25 % citácií generovaných umelou inteligenciou plne nepodporuje vety, ku ktorým sú priradené. Informácie sú niekedy nesprávne priradené inému zdroju alebo sú vytrhnuté z pôvodného kontextu. Tento fakt vytvára napätie medzi vydavateľmi obsahu a technologickými platformami, nakoľko vydavatelia nesú náklady na tvorbu kvalitného obsahu, avšak ich prekliky sú ohrozené novou formou distribúcie informácií.

Vplyv AI citácií na CTR a návštevnosť webových stránok

Vplyv integrácie generatívnych odpovedí na mieru prekliku je pre drvivú väčšinu webových portálov negatívny. Používatelia, ktorí získajú komplexnú odpoveď priamo v rozhraní Google, strácajú motiváciu kliknúť na ktorýkoľvek z odkazov. Tento stav vedie k prehlbovaniu fenoménu Zero-Click.

Vedecká analýza publikovaná v roku 2026 výskumníkom Q. Shi na platforme arXiv pod názvom Answering Without Referring: How AI Search Rewrites the Web’s Economic Bargain sa detailne zaoberá ekonomickými aspektmi tohto posunu. Na základe dát z rozsiahleho spotrebiteľského panelu Comscore v USA štúdia uvádza, že priemerná miera generovania aspoň jedného čistého odchádzajúceho kliknutia z vyhľadávania Google (referral-ratio) sa pohybuje na úrovni okolo 31,1 % na dopyt.

Zvyšných takmer 70 % dopytov sa končí bez toho, aby používateľ prešiel na akúkoľvek externú webovú lokalitu. Nástup platforiem ako ChatGPT a integrácia AI Overviews do Google tento trend ešte viac posilňujú, nakoľko AI search systémy sú navrhnuté tak, aby odpovedali na otázky bez nutnosti odkazovania používateľa na externé zdroje.

Priepasť medzi citovanými a necitovanými webmi

Zavedenie AI Overviews rozdelilo webové sídla do dvoch diametrálne odlišných kategórií z hľadiska organického CTR. Rozhodujúcim faktorom úspechu sa stalo to, či je webové sídlo vybrané algoritmom Google ako citovaný zdroj v rámci vygenerovaného prehľadu.

Túto problematiku analyzuje štúdia publikovaná v Journal of European Competition Law & Practice od autora S. Cohena s názvom Opt-out remedies will not fix AI overviews. Empirické dáta analyzované v tejto práci dokazujú, že vydavatelia a weby, ktoré nie sú citované v AI Overviews, zaznamenávajú prepad organického CTR takmer na trojnásobne nižšiu úroveň v porovnaní s tými vydavateľmi, ktorých Google do generovaných odpovedí zahrnie.

Ak webové sídlo vypadne z okruhu citovaných zdrojov v AI Overview, jeho prítomnosť v klasických organických výsledkoch pod generovaným blokom má len minimálnu hodnotu. Používateľská pozornosť sa koncentruje do horného bloku vygenerovaného umelou inteligenciou, čím sa tradičné SEO umiestnenia stávajú druhoradými.

Pre vydavateľov to predstavuje vážnu existenčnú hrozbu. Ak sa rozhodnú zamedziť vyhľadávaču používať ich dáta na trénovanie a generovanie odpovedí (napríklad prostredníctvom obmedzení v súbore robots.txt alebo blokovaním AI crawlerov), vystavujú sa riziku, že ich Google prestane citovať úplne. To Cohen označuje za formu „komerčnej sebadeštrukcie“, nakoľko absencia v AI citáciách vedie k okamžitej strate väčšiny návštevnosti v prospech konkurentov, ktorí prístup k svojim dátam povolili.

Diferenciácia podľa typu dopytu

Vplyv AI Overviews na CTR nie je rovnomerný naprieč celým spektrom vyhľadávacích dopytov. Najvýraznejšie zmeny nastávajú pri dvoch hlavných kategóriách dopytov:

• Informačné dopyty (Information-seeking queries): Ide o dopyty typu „ako na to“, definície pojmov, recepty či historické fakty. V týchto prípadoch dokáže umelá inteligencia vygenerovať úplnú a uspokojivú odpoveď. Miera prekliku na organické weby tu zaznamenáva najdrastickejšie poklesy, často presahujúce 60 – 80 %. Používateľ prečíta vygenerovaný text a SERP opúšťa.
• Transakčné a komerčné dopyty (Transactional & Commercial queries): Pri dopytoch zameraných na nákup produktov, porovnávanie služieb či lokálne vyhľadávanie je situácia zložitejšia. AI Overviews tu síce odporúčajú konkrétne produkty alebo značky, no používatelia stále vyžadujú overenie informácií, nákupný proces alebo interakciu s konkrétnou platformou. CTR na citované zdroje v týchto segmentoch môže byť relatívne vysoké, avšak necitované značky strácajú akúkoľvek viditeľnosť.

Stratégie pre optimalizáciu (GEO) a prežitie v post-AI ére

Zmeny v distribúcii CTR si vynútili vznik novej disciplíny v oblasti digitálneho marketingu, ktorá sa označuje ako optimalizácia pre generatívne vyhľadávače (GEO – Generative Engine Optimization). Tradičné techniky zamerané na hustotu kľúčových slov a budovanie spätných odkazov s cieľom ovplyvniť klasický algoritmus PageRank už nie sú dostatočné na to, aby zabezpečili prežitie webu v saturovanom informačnom priestore.

Výskum v tejto oblasti naznačuje, že pre získanie AI citácií a udržanie aspoň minimálneho CTR musia tvorcovia obsahu prejsť na pokročilejšie metódy štruktúrovania informácií. Kľúčové stratégie zahŕňajú:

• Zameranie na autoritu a dôveryhodnosť (E-E-A-T): Algoritmy Google sa pri výbere zdrojov pre AI Overviews orientujú na weby vykazujúce vysokú úroveň odbornosti, skúsenosti, autoritatívnosti a dôveryhodnosti. Publikovanie unikátneho, prvoradého výskumu, citovanie overených odborníkov a transparentné uvádzanie autorov sú základným predpokladom pre zaradenie do citácií.
• Štruktúrovanie obsahu pre kognitívnu plynulosť: Informácie na stránke musia byť usporiadané tak, aby ich dokázali LLM modely jednoducho parsovať (spracovať) a syntetizovať. Používanie jasných definícií, synopsí na začiatku článkov a sémantického značenia (Schema.org) výrazne zvyšuje šancu, že vyhľadávač vyberie danú pasáž ako citovaný podklad pre AI odpoveď.
• Optimalizácia pre dlhé a konverzačné dopyty (Long-tail conversational queries): S nástupom hlasového vyhľadávania a konverzačného rozhrania používatelia zadávajú komplexnejšie otázky. Weby, ktoré poskytujú detailné odpovede na špecifické podotázky, majú vyššiu pravdepodobnosť, že budú citované v úzko zameraných AI Overviews.
• Diverzifikácia zdrojov návštevnosti: Keďže organické vyhľadávanie v Google sa stáva čoraz uzavretejším ekosystémom, pre podniky je kritické znížiť svoju závislosť od jediného kanála. Budovanie priamej návštevnosti prostredníctvom e-mailového marketingu, budovanie komunity na sociálnych sieťach, tvorba audio/video obsahu a rozvoj silného brandu sú nevyhnutnými krokmi na elimináciu rizika straty organického CTR.

Miera prekliku (CTR) v prostredí Google prešla v dôsledku technologického pokroku zásadným transformačným cyklom. Empirické dôkazy z akademického prostredia potvrdzujú, že tradičné rozloženie CTR podľa pozícií je minulosťou. Priemerná miera prekliku na prvej organickej pozícii klesla pod hranicu 10 %, čo je priamym dôsledkom vizuálneho preťaženia stránky s výsledkami vyhľadávania a integrácie nových komerčných prvkov.

Tento pokles bol dramaticky urýchlený implementáciou generatívnych odpovedí AI Overviews a AI citácií. Používatelia dnes čoraz častejšie konzumujú informácie priamo v rozhraní vyhľadávača, čo vedie k signifikantnému nárastu vyhľadávaní bez kliknutia. Pre vydavateľov obsahu sa vytvára nová realita charakterizovaná hlbokou priepasťou: weby citované v AI prehľadoch dokážu udržať časť svojej návštevnosti, zatiaľ čo necitované zdroje čelia takmer trojnásobnému poklesu CTR a postupnej strate organickej relevancie.

Budúcnosť SEO a optimalizácie viditeľnosti na internete preto nespočíva v boji o fiktívne „prvé miesta“ v zozname modrých odkazov. Úspech bude determinovaný schopnosťou webových sídiel adaptovať sa na štruktúru generatívneho vyhľadávania (GEO), poskytovať vysoko autoritatívny a unikátny obsah, ktorý umelá inteligencia nedokáže jednoducho replikovať bez citovania originálneho zdroja, a diverzifikovať svoje komunikačné kanály tak, aby si zachovali priame prepojenie so svojím publikom bez prostredníctva vyhľadávacích monopolov.

Karol Kameniczki

CEO

20 rokov praxe ako SEO konzultant v oblasti technického SEO, lokálneho SEO, GEO a tvorby webových stránok.

SEO, GEO, SERP, Schema.org, Wordpress, Woocommerce