SEO BootCamp 2026: texty na web už dnes nikdo živý nepíše

SEO mrtvé není. Přesvědčilo mě o tom víkendové setkání asi tří desítek kolegů z tohoto oboru, SEO BootCamp. Zatímco ještě nedávno se většina z nich obávala, že jim AI vezme práci, teď mají umělou inteligenci a jazykové modely zapojené do nejrůznějších procesů, zvládají více úkolů za kratší dobu a nepotřebují další kolegy z oboru.

Ti jsou na tom mnohem hůře. Podle toho, co o víkendu zaznívalo, se ruční psaní textů od nuly rychle stává menšinovým workflow. Hned další na řadě jsou programátoři. Drobnou útěchou mi budiž, že ne všichni. Ale pokud vás živí tvorba malých jednoduchých webů, myslím, že konečně nastal dlouho avizovaný čas loučení. Co nezvládl příchod builderů, to způsobilo AI. Jednoduché weby si markeťáci zvládají udělat sami.

Útulný Balónový hotel v Radešíně na Vysočině nás pohostil od pátku do neděle, během kterých jsme si vyslechli 15 přednášek a ve sklípku nebo sauně utužili kolektiv různými aktivitami, dobrým jídlem a pitím. A mezi přednáškami mi zbyl prostor podívat se do okolí Radešína a obejít několik rybníků. Příroda je tu opravdu krásná.

Místo popisných pasáží vám tentokrát zkusím své zápisky předat formou bodů, které mě u každé přednášky zaujaly, a doplním krátký komentář.

Image

Michal Pecánek – AI context management nejen pro SEO práci

• Dříve hrál prim prompt, dnes stále větší část výsledku stojí na připraveném kontextu.
• Lepší kontext přináší kvalitnější výstup za kratší dobu.
• S AI se zrychluje onboarding klienta a část dříve časově náročných analýz.
• Základ tvoří markdown soubory a skilly s popisem klienta, později napojení přes API a MCP.
• Dobře vyřešený context management napříč celým týmem zatím podle Michala nemá skoro nikdo.

Prima přednáška na úvod. Michal nám ukázal, jak pracuje s Claude Code ve své denní praxi.

Zdeněk Dvořák – Jak s AI automatizovat SEO procesy v Shopify? Tohle děláme v Econea

• Shopify nabízí API i MCP, zatímco Shoptet má MCP až ve verzi Premium.
• Práce, která dříve zabrala zhruba tři hodiny, se díky automatizaci zkrátila přibližně na deset minut.
• Z PDF archivu časopisu vznikl během dne obsah pro stovky receptů a následně se importoval do webu.
• Claude každé pondělí kontroluje v Google Search Console indexaci nových receptů.

I druhá přednáška byla z praxe. Tentokrát o automatizovaném plnění receptů do webu. Řekl bych, že inspirativní téma a připomínka, že pokud máme na webu redakční systém, měl by umožňovat snadné napojení automatizovaných nástrojů.

Marek Prokop – Claude Code a Obsidian jako osobní asistent SEO konzultanta

• Agent je jen tak dobrý, jak dobrá má data a nástroje.
• Pro synchronizaci poznámek používá Obsidian Sync.
• Claude provozuje na PC a NUC; notebook používá méně a zkouší i přístup z telefonu.
• Google Workspace CLI doporučuje pro přístup do služeb Google přes příkazový řádek.
• Tasks v Obsidianu, odkazy mezi poznámkami, Obsidian Web Clipper.

Pomalu začínám používat Obsidian na nejrůznější poznámky místo Google Docs. I proto jsem byl rád, že Marek nejenom povykládal o svém workflow s tímto nástrojem, ale ukázal i vzorovou šablonu pro rozdělení projektů do markdown souborů.

Lukáš Koucký – Na čem postavit obsahový/programmatic web v době AI

• Dříve u malého webu do deseti stránek dával smysl Webflow nebo WordPress. Dnes Lukáš pro podobný rozsah sahá po čistém HTML s AI agentem.
• U webů do několika tisíc stránek podle něj dlouho dominoval WordPress. Jako nevýhodu zmiňoval bobtnající kód, výkon a bezpečnost; čisté HTML nebo skládačky vytvořené s AI považuje za snáze udržovatelné. 
• Lovable nebo Macaly mají smysl spíše pro MVP nebo jednoduchý web živnostníka.
• Pro větší weby dnes Lukáš doporučuje Headless CMS nebo Plain HTML (Astro, Payload, Strapi). Počáteční nastavení je složitější, ale část závislosti na programátorovi nahrazuje závislostí na AI, což je podle Lukáše výhodnější.
• Osvědčilo se mu Astro a Payload. 
• Pro bezplatný hosting statických webů doporučuje Cloudflare Pages, Netlify nebo Vercel Hobby.

Lukášova přednáška mi přišla jako svého času oblíbené články blogerů na téma 123 nástrojů, které jsou nejlepší na to či ono. Sázel nástroje kadencí, jako tatík v neděli na kolotočové střelnici, ale úplně jsem mu nevěřil, že všechny používá. Taky jsem se úplně neztotožnil s tím, že nejlepší jsou JavaScriptové záležitosti se složitým setupem. Ale každý, ať si vybere.

Já dávám přednost Drupalu a považuji jej za vhodnou volbu i nyní v době AI. V kontextu této přednášky i proto, že má REST API a s pomocí AI v něm lze automatizovat plnění obsahu.

Lukáš nám ukazoval jeden svůj projekt, u jehož starší verze zmínil „kouká z toho WordPress“. To mě zaujalo. Vždycky jsem weby stavěl tak, že jsem klientům a designérům tvrdil, že nic jako takto může vypadat WP a takto Drupal, neexistuje. Pokud to tedy někdo umí používat.

Tomáš Lukáč – Agent (Claude Code) na generovanie FAQ k produktom

• Pobavily mě ukázky skutečných dotazů zákazníků.
• U přibližně 8000 produktů vzniklo 5300 FAQ, takže ruční zpracování nedávalo smysl.
• Podklady pro otázky bere z Ahrefs, Google Search Console, People Also Ask a pro americký trh také ze SerpAPI.
• Před publikací je potřeba ověřit fakta, nastavit tone of voice a do zadání přidat informace o konkrétním produktu.
• Pro odbornější tvrzení pracuje i s PubMed API.
• Vědecká a zdravotní tvrzení je nutné kontrolovat také z pohledu toho, co legislativa dovoluje publikovat.

Zajímavá případovka z generování často kladených dotazů k produktům na eshopu. Líbilo se mi, že Tomáš zmínil i případné problémy, na které se u textů vyrobených s AI narazí. Od nevhodně strukturovaných textů až po různé fabulace a smyšlenky. I proto je důležité nasazení lidského korektora.

💡Tip: Pokud jste stejně jako já neznali zkratku PAA, vězte, že jde o People Also Ask. Tedy Lidé také hledají, pasáž s dotazy, kterou najdete na spodu stránky s výsledky vyhledávání v Google.

Vladislav Musílek – Google nákupy – z 7000 odmítnutých produktů na tři čisté katalogy pomocí AI

• Používá WooCommerce a WPML.
• Měli 8500 produktů, jen 20 schválených v Google Merchant Center
• Problém byl správný výstup pro správný trh – měny, jazyk, cena, doprava, hmotnost…
• Claude má přes MCP propojený s Merchant Centerem i vlastním pluginem s REST API, ve kterém se připravuje skladba feedu.
• Samotný feed vytváří cron na základě nastavení.

Pro mě velmi osvěžující přednáška zahrnující začlenění AI do vývoje webu v poněkud hlubším nasazení, než je vygenerování sady statických HTML stránek, jak o tom povídá většina marketérů. 

Vláďa je programátor WordPressu a v tomto případě nám ukázal, jak s pomocí AI vytvořil builder pro obecnou stavbu struktury produktového feedu a následně nechal AI s tímto nástrojem vygenerovat správnou strukturu tak, aby sama vyřešila připomínky a zamítnutí v Google Merchant Centru.

Pavel Ungr – Orchestrace copywriting agentů v Claude Code pro lepší obsahové SEO

• Obsahový proces rozděluje mezi osm agentů a dva lidské checkpointy.
• Jeden dlouhý chat podle něj nestačí, protože časem ztrácí konzistenci. Zásadní informace proto ukládá lokálně do markdown souborů.
• Workflow má čtyři fáze: přípravu, produkci, kontrolu a export.
• Pro různé úkoly nasazuje různé modely, aby neplatil drahý model tam, kde stačí levnější.
• U konkrétního procesu mu náklady vyšly přibližně na 440 Kč za článek; pro srovnání uváděl copywritera za 800 až 1600 Kč.
• Při stavbě procesu využil Fable, připomínky nechal zpracovat Gemini a celý systém drží v textových souborech.

Ač AI využívám hodně, většinou nepoužívám orchestraci agentů. Tady pro mě dostala konkrétnější podobu. Jednotlivé role pracují nad společnými podklady, mají jasně rozdělené kroky a člověk vstupuje do procesu v předem určených bodech. 

Cítím v sobě velký vnitřní rozpor. Rád bych pro některé projekty využil AI na vytváření obsahu ve větší míře, ale zároveň si říkám: chci jako čtenář číst AI texty nebo mě zajímají reálné myšlenky z hlavy konkrétního autora? Probírali jsme to u večeře i snídaně a ostatní se vlastně shodli na tom, že AI je jenom nástroj, který ty myšlenky přetaví do textu. Jako psací stroj. 

Asi souhlasím, ale za předpokladu, že zadáním nebude „napiš mi článek na téma XY“, ale proběhne opravdu rešerše, lidská kontrola a třeba dopsání konkrétních vlastních postřehů k textům připraveným z AI.

Veronika Galíková + Standa Bruch – Konsolidace více webů pod jednu doménu: SEO lessons learned

• Přednáška vycházela z rebrandingu Easy Redmine na Easy8 a přesunu více webů pod jednu značku a doménu.
• Novou doménu nezačali používat až v okamžiku přesměrování. Obsah na ní publikovali s předstihem.
• Při migraci tak řešili nejen samotné redirecty, ale i přípravu cílové domény před hlavním přesunem.

Tady jsem si zapsal hlavně doporučení k předehřátí nové domény. Jinak na mě přednáška působila místy až příliš jako na této akci nežádoucí self promo s rozdáváním firemního merche za položenou otázku po přednášce.

Lukáš Kostka – Jak zkombinovat MCP, skilly a agenty do jednoho kompaktního balíčku

• Skill sám o sobě nespouští příkaz. Popisuje agentovi, kdy a jak daný postup použít.
• Z dvanáctikrokového procesu potřebovaly jazykový model jen dva kroky. Zbytek vyřešil běžný skript.
• Tam, kde není potřeba jazykové uvažování, vychází API nebo skript levněji a předvídatelněji než MCP.
• U DataForSEO Lukáš uváděl příklad zhruba 0,65 USD přes MCP proti 0,13 USD při přímém skriptu.
• Rozdíl nebyl jen v ceně. MCP vracelo stovky kilobajtů dat, zatímco skript posílal do kontextu jen jednotky kilobajtů.
• Podobně přistupují i ke Google Search Console: pokud stačí API, není důvod tahat do procesu další vrstvu.
• Pro klasifikaci dotazů si doučil český model Small-E-Czech od Seznamu. Stejný princip se hodí třeba i na sentiment.

Lukášova praktická korekce bezhlavého využívání MCP a agentů. Ne každý krok potřebuje model, a ne každé API potřebuje MCP server. Když jde výsledek získat deterministickým skriptem, bývá řešení levnější, rychlejší a snáze se kontroluje.

Jan Kovalčík – Přestaň věřit, začni měřit: jak Cloudflare, A/B testy a PPC ověří to, co s AI vytvoříš

• Za posledního půl roku Honza vytvořil více obsahu než kdy dřív, zároveň si byl méně jistý, zda skutečně funguje.
• Samotný člověk v procesu není automatická pojistka. Pokud výstup jen odklikne bez kontroly, kvalitu nezachrání.
• Nejdřív měří období, kdy nic nezměnil. Rozdělením stránek do skupin si ověří, jak velké rozdíly vznikají i bez zásahu.
• Teprve potom přichází A/B test. Nerozděluje návštěvníky, ale stránky.
• Při vyhodnocení se snaží oddělit dopad zásahu od sezónnosti a aktualizací Googlu.
• Pro část experimentů používá Cloudflare a ovládá jej z příkazové řádky pomocí Wrangleru.

Vygenerovat tisíce textů je technicky snadné. Mnohem těžší je poznat, zda vyšší návštěvnost způsobila právě změna textu, nebo se jen potkala se sezónou, jiným marketingem či aktualizací vyhledávače.

Vojtěch Bruk – Drahé steaky, levný bourbon – aneb jak nám Claude pomáhá se SEO

• Vojta si projekty i znalosti drží podobně jako Marek Prokop v jedné strukturované složce v počítači a změny verzuje Gitem. Zmiňoval přístup Tiaga Forte k osobnímu knowledge managementu.
• Používá CodexBar pro přepínání účtů v OpenAI, nemusí se odhlašovat a zároveň jej více účtů vyjde levněji než jeden vyšší tarif.
• Z dalších nástrojů padly také nový rozhodovací model Jev AI, služba QuickIndexer, Herdr a Tailscale pro snadné propojení se vzdáleným počítačem.
• Pro generování textů se Vojtovi osvědčil model Meta Muse
• Herdr spolu s Tailscale zapadá do jeho modelu počítače, který běží stále a ke kterému se agenti i člověk připojí na dálku.
• AI potřebuje přístup k živému webu nebo staging prostředí, například přes SSH. Bez přístupů končí řada automatizací jen u návrhu postupu.
• Je váš web připraven na AI? Mrkněte na isitagentready.com od Cloudflare. Dodal bych, že je třeba zaklikat, o jaký typ webu se jedná, aby výsledky nebyly nesmyslné.
• Vojta zmínil také testy, logy a autonomní boty ve Slacku. Bez zpětné vazby se z autonomního agenta snadno stane autonomní zdroj problémů.

Image

Vojtova přednáška byla nástrojově nejhutnější. Shrnul bych ji do jednoduché myšlenky: agent potřebuje dlouhodobý kontext, přístup k prostředí, kde skutečně pracuje, a dostatek signálů, podle kterých pozná výsledek. Samotný chat bez těchto tří věcí je jen chytřejší poradna.

💡 Tip: Propojení AI modelů a Slacku využívám například pro svou automatickou kontrolu logů na serveru a upozornění na případné problémy.

Martin Čtvrtníček – 1 zlepšení denně = 10× na konci roku

• Místo jednoho velkého AI projektu doporučuje průběžně odstraňovat malé každodenní překážky.
• Ukázal i drobnosti typu historie schránky ve Windows (zkratka Win+V), oblíbené soubory v Office nebo vlastní funkce v Excelu.
• Přes Google Search Console API získá více dat než přes rozhraní omezené na prvních 1000 výsledků.
• Změny webu sleduje mimo jiné diffem sitemapy, takže rychle vidí nově přidané, zeditované nebo zmizelé adresy.
• Newslettery označené v Gmailu nechá přes NotebookLM převést do podcastu a poslouchá je u oběda.
• U WordPressu kombinuje Application Passwords a REST API s daty ze Search Console, GA4 a AdSense.
• Pozor na past AI: drobná oprava přes AI někdy trvá déle než ruční zásah a nekontrolovaný skript se časem mění v technický dluh.

Tahle přednáška se mi líbila střízlivostí a drobnými tipy na kombinaci různých nástrojů.

Adriana Sečkárová – Neškálovali sme tím. Prestavali sme ho. Ako sme pri 100 % vyťaženosti tímu zaviedli AI služby bez rastu nákladov

• Nejdřív si rozebrali, jakou práci v týmu řeší junioři a jakou senioři.
• Role seniora se posunula od kontroly jednotlivého výstupu k hledání lepšího způsobu práce pro celý tým.
• Čas ušetřený díky AI neproměnili ve volnou kapacitu, ale investovali jej do nových služeb kolem AI SEO.
• Změna tedy nebyla jen technologická. Přestavěli rozdělení práce uvnitř týmu.

Zajímavé pro mě bylo právě to organizační hledisko. Když AI zrychlí jednotlivý úkol, samo o sobě to ještě neznamená, že se zrychlí celý tým. Tady se nejdřív změnilo rozdělení rolí a teprve potom se uvolněná kapacita použila na nové služby.

Ondřej Smolen – Jak může efektivně probíhat spolupráce mezi SEO a PPC

• Při vyhodnocování trhu pracují i se 48 měsíci dat z Google Trends, aby viděli delší vývoj a sezónnost.
• Pro chování návštěvníků výrazně využívají Microsoft Clarity.
• SEO a PPC podle Ondřeje potřebují hlavně sdílet data a domluvit se na společném postupu.
• Velká část diskuze po přednášce se nakonec točila kolem toho, proč taková spolupráce v praxi často nefunguje.
• Jako jeden z externích zdrojů zazněl WordStream a jeho přehledy ceny za proklik v kontextu skóre kvality.

PPC nedělám, práci v marketingové agentuře jsem už opustil, ale poselství je mi jasné. Sebelepší nástroje nepomohou, když si dvě disciplíny drží vlastní čísla, vlastní cíle a potkají se až nad hotovým reportem.

Pavel Pajkrt – Případová studie: Jak jsme se připravili na AI, předběhli jedničku trhu a naměřili podezřelou korelaci

• Případová studie popisovala, jak u velkého webu z energetického korporátu brzdili očekávaný pokles organické návštěvnosti.
• Základ tvořilo důsledné klasické SEO: segmentace organiky podle záměru, STDC, E-E-A-T, produktové stránky, strukturovaná data a interní prolinkování.
• U linkbuildingu se více soustředili na zdroje a weby, ze kterých následně citují AI odpovědi.
• Viditelnost v AI sledovali přes Rankettu a Profound, ale s konstantními prompty a oddělením brandových dotazů.
• Organickou návštěvnost doporučoval vyhodnocovat podle záměru, ne jenom jako jedno souhrnné číslo.
• Každou zajímavou AI korelaci je podle něj dobré nejdřív zkusit vysvětlit artefaktem nebo překryvem více změn v čase.

Velkou část práce tvořilo poctivé SEO, strukturovaný obsah, dobré měření a opatrnost při interpretaci korelací. Pěkná přednáška o netradičním scénáři, kdy cílem SEO nebylo budování větší návštěvnosti, ale přibrzdění nevyhnutelně přicházejícího propadu (AI, restrukturalizace webu, spuštění aplikace, kde klienti najdou vše, co dříve bylo na webu).

Co jsem si ze SEO BootCampu odvezl

Kromě inspirace v nejrůznějších postupech uplatnitelných i v mém případě, kdy se soustředím hlavně na technické SEO a tvorbu obsahu pro vlastní projekty, si odvážím celou řadu tipů na různé malé nástroje.

Některé již mám v seznamu k vyzkoušení, další jsem už začal. Po přednáškách jsme se s ostatními shodli, že teď nastává doba, kdy z různých akcí neodjedeme s backlogem plným nejrůznějších nápadů, na jejichž realizaci nikdy nedojde. Nástup AI mění i toto. Stačí zadat Claudovi nebo jinému nástroji, ať dané postupy implementuje ;-)

Zároveň jsem si potvrdil, že agent není kouzelná bytost, která vyřeší celý proces. Část kroků lépe obstará obyčejný skript nebo API a jsem rád, že nejsem jediný, kdo si to myslí.

Jestli něco opravdu zmizelo, pak práce založená na ručním přepisování a opakování rutiny. O SEO po tomto víkendu strach už nemám. Spíš se mění sada nástrojů a hodnota se posouvá od samotné výroby výstupu k tomu, kdo umí celý proces navrhnout, napojit na data a vyhodnotit výsledky.