Marketéři celé dekády sledovali Share of Voice. Jaký kus mediálního koláče jejich značka získala ve srovnání s konkurencí. Číslo, které se dalo dát na slide a obhájit jím rozpočet. V roce 2026 k Share of Voice poprvé přibývá druhá metrika se stejnou váhou, Share of Model. Ne jako náhrada, ale jako ukazatel pro druhý moment v rozhodování zákazníka, ten, který se odehrává v rozhovoru s AI. Tento článek vysvětluje, co Share of Model znamená, jak se počítá, proč si zaslouží pozornost už dnes a kde jsou jeho limity.

Share of Voice měl smysl, dokud o nákupu rozhodoval člověk sám

Share of Voice fungoval, protože svět byl jednodušší. Měli jste televizní spoty, billboardy, články v médiích, bannery, reklamy na Googlu. Spočítali jste, kolik z mediálního koláče vaší kategorie připadlo na vás a kolik na konkurenci. Když jste měli třicet procent SOV u značky s tržním podílem dvacet procent, věděli jste, že máte momentum a za pár měsíců se to ukáže i v tržbách.

V pozadí celé této logiky stál jeden tichý předpoklad. Předpoklad, který nikdo nepopisoval v učebnicích, protože byl triviálně pravdivý: rozhodnutí o nákupu dělá zákazník sám, na základě toho, co viděl, slyšel a zapamatoval si. Média mu pomáhají vybudovat si preferenci, ale finální volbu dělá jeho hlava. Mediální pozornost se konvertovala na preferenci a preference na nákup.

Tento předpoklad už neplatí jako dřív. Část rozhodnutí, často ta nejdůležitější, se přesouvá do dialogu, který spotřebitel vede s AI asistentem. A když se část rozhodnutí přesune jinam, jedna metrika přestává stačit.

Co se změnilo: lidé přestávají klikat na výsledky vyhledávání

V dubnu 2026 vyšla analýza GrackerAI, podle které už 77 % vyhledávání v Googlu na mobilu končí bez kliknutí. V Google AI Mode je to dokonce 93 %. To nejsou vyhledávání, při kterých člověk nenašel, co chtěl. Jsou to vyhledávání, při kterých člověk našel to, co chtěl, přímo v Googlu. Jen už nepotřeboval pokračovat na web. Odpověď dostal v AI Overview přímo nad organickými výsledky.

Druhý údaj. Podle McKinsey AI Discovery Survey ze srpna 2025 už 44 % uživatelů AI asistentů preferuje odpověď od ChatGPT, Gemini nebo Perplexity před Googlem jako primárním zdrojem. Ne jako doplněk. Jako automatickou primární podvědomou volbu.

Že je změna reálná, je dobře vidět i na monitoringu gemiusAudience, tedy IAB monitoru. Za rok se návštěvnost některých webů propadla tak, že to nemá historickou obdobu. V porovnání Q1 2025 a Q1 2026 ztratila zdravoteka.sk 73 % reálných uživatelů, peniaze.sk 58 %, podnikam.sk 53 %, touchit.sk 47 %, autovia.sk 42 %. Tyto weby mají jednu věc společnou. Odpovídaly na otázky o zdraví, penězích, podnikání, telefonech, autech. Přesně na to, co dnes dělá AI rychleji a pohodlněji.

Pro značku, která prodává zboží nebo službu, je to ale jen kulisa. Skutečná otázka zní jinak: pokud lidé přestávají využívat klasické vyhledávání a stále více se ptají AI, které čím dál více důvěřují, kdo reálně ovlivňuje jejich rozhodnutí při nákupu?

AI je jako fantastický prodavač, kterému lidé věří

Představte si zákazníka, který vstoupí do prodejny elektroniky. Měsíce ho mediálně masírovaly reklamy na konkrétní značku televizoru. Ví, jakou značku chce. Ví, jaký model si vybral. Přijde a potká prodavače. Dobrý prodavač zná svůj sortiment, naslouchá tomu, co zákazník hledá, a doporučí mu něco jiného. Levnějšího. Lepšího. Spolehlivějšího. V devíti z deseti případů zákazník odejde s tím, co mu doporučil prodavač, ne s tím, co si původně plánoval koupit.

AI je v tomto přirovnání tím prodavačem. S jedním rozdílem. Zákazník potká prodavače jen tehdy, když jde do prodejny. AI se ale ptá ještě předtím, než do ní vkročí, během výběru i po nákupu, doma na gauči, v práci u oběda. Ptá se jí na všechno, co si chce pořídit. Hypotéku. Auto. Tablety do myčky. Dovolenou. Dřevěný obklad na terasu. Dětskou autosedačku.

A lidé AI věří. Vědí, že nemá provizi z prodeje, nemá smluvního partnera, nemá zaškoleného obchodníka v zázemí. Mluví klidně, kompetentně a vždy. Pro stále větší skupinu lidí se stala přirozenou první volbou, když potřebují radu při nákupu.

Sociální validace v éře AI: průzkum za zákazníka udělá AI asistent

AI tím zároveň zautomatizovala práci, kterou zákazník dosud dělal sám. Před koupí kočárku, hypotéky nebo robotické sekačky si lidé četli diskuse, procházeli recenze a ptali se známých. Tomuto procesu se říká sociální validace a existoval vždy, jen trval hodiny nebo dny. Dnes ho za zákazníka v sekundách udělá AI. Přečte diskuse, projde recenze, zváží názory a vrátí doporučení.

Pro značku to znamená jednu věc. Pokud jste byli ve světě sociální validace vidět už dříve, protože o vás lidé diskutovali, psali recenze a doporučovali vás, AI vás uvidí také. Pokud ne, AI vás neuvidí, protože jednoduše nemá z čeho čerpat.

Kde se nové rozhodnutí zákazníka odehrává

Pro CMO značky to znamená jednu konkrétní věc. Vaše kampaně stále budují to, co budovaly předtím: rozpoznatelnost značky, asociace, atributy. Ale finální rozhodnutí zákazníka, zda si vybere vaši značku nebo konkurenta, se čím dál častěji odehrává v rozhovoru zákazníka s AI. V rozhovoru, ke kterému nemáte přístup a ve kterém za vás nikdo nemluví, pokud si vás AI nevybrala jako jednu z doporučených značek.

To neznamená, že Share of Voice přestal fungovat. Funguje, jen na jiném místě trychtýře. Když AI zákazníkovi vrátí shortlist tří značek, podvědomě inklinuje k té, kterou už zná z kampaní a která v jeho hlavě působí důvěryhodně. Právě to bylo historicky úlohou SOV a dělá ji dál. Háček je v tom, že do shortlistu se musíte nejprve dostat. To, zda se do něj dostanete, závisí na jiných faktorech, především na sociální validaci a obsahu o značce, který AI najde na webu. Share of Model je metrika, která vám následně řekne, jak na tom v tomto souboji jste.

Share of Model: definice, vzorec, co měří

Share of Model je odpověď na otázku, kterou si CMO dříve klást nemusel: jak často a v jakém světle zmíní AI asistent vaši značku, když se zákazník ptá v rámci vaší kategorie. V češtině se pojem překládá zřídka. Český ekvivalent typu „podíl na modelu“ nebo „podíl v modelu“ zní kostrbatě a v praxi se neujal, takže se drží anglického originálu.

Vzorec je triviální a dá se zapsat jedním řádkem:

SOM = (počet AI odpovědí, které zmínily vaši značku ÷ celkový počet AI odpovědí v dané kategorii) × 100

Tři prvky tohoto vzorce je třeba pochopit, protože o každém z nich existují v praxi různé názory a každý z nich rozhoduje o tom, zda výsledné číslo něco znamená.

Co je „zmínka“

V odpovědi AI se značka může objevit dvěma různými způsoby. Buď je jmenovitě zmíněna v textu odpovědi, například „pokud hledáte výkonnou sekačku, podívejte se na model Stihl RMA 339“, nebo je uvedena jako zdroj, ze kterého AI čerpala informaci, tedy URL v seznamu referencí pod odpovědí. Jsou to dvě různé metriky a je třeba je měřit odděleně. K tomu se vrátíme v části o omylech.

Co je „AI odpověď“

Tady je důležité vědět, že AI není jedna. ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude a Google AI Overview se chovají rozdílně, používají různé zdroje, různě je váží a různě citují. Měřit SOM jen přes jeden nástroj je jako měřit Share of Voice jen v jediném médiu. Hodnota čísla je omezená.

Co je „kategorie“

Vaše značka nesoutěží s celým internetem. Soutěží v kontextu konkrétních otázek, které vašim zákazníkům dávají smysl. Pro značku zahradní techniky to není otázka „co je dobrá značka“. Jsou to desítky reálných otázek, které lidé v březnu a dubnu začnou psát do AI: „jakou sekačku koupit na 800 metrů čtverečních trávníku“, „vyplatí se robotická sekačka nebo benzínová“, „která řetězová pila je dobrá na občasné řezání palivového dříví“, „Stihl nebo Husqvarna pro amatéra“.

Podívejme se na to s konkrétními čísly. Představte si, že jste marketingový manažer Stihl Česko. Uděláte si vzorek 100 reálných nákupních otázek z celé kategorie zahradní techniky. Pustíte je přes tři AI nástroje. Dostanete 300 odpovědí. Spočítáte, v kolika z nich AI vaši značku jmenovitě zmínila. Vyjde vám například 117. Váš Share of Model je 39 %.

Toto číslo samo o sobě nic neříká. Neříká, zda je 39 % hodně nebo málo. Začne dávat smysl až v kontextu:

• V porovnání s konkurencí. Husqvarna má ve stejném vzorku možná 47 %. Makita 12 %. Bosch 28 %. Mountfield 6 %. Najednou vidíte žebříček, který v Share of Voice neuvidíte, protože na mediálním trhu se tyto značky chovají jinak.

• V porovnání s časem. Za šest měsíců totéž měření ukáže, zda se vaše číslo hýbe nahoru nebo dolů. Trend je důležitější než absolutní hodnota.

• V rozkladu na nástroje. Pokud vás Perplexity zmiňuje v 62 % odpovědí a ChatGPT jen v 18 %, neznamená to, že váš SOM je 39 %. Znamená to, že máte úplně jiný obraz ve dvou různých mozcích a je třeba na to reagovat rozdílnými kroky. V Modrom koníku sme za apríl 2026 spravili podobné meranie, ale pre vlastnú doménu. Vzorka bola 312 slovenských spotrebiteľských otázok vložených do štyroch rôznych AI nástrojov, spolu 1 268 meraní. Naša doména bola citovaná ako zdroj v 28 až 61 % AI odpovedí, ktoré obsahovali zdroje, podľa toho, ktorý nástroj sme merali. Rozsah medzi nástrojmi je veľký. Pre brand manažéra, ktorý chce merať svoju značku, je to dôležitá informácia ešte pred prvým meraním: čakajte rozptyl, nie jedno číslo.

Share of Voice a Share of Model: dvě metriky pro dvě fáze nákupu

Share of Voice a Share of Model nejsou soupeři. Jsou to dvě metriky, které pracují v různých fázích nákupního rozhodování. SOV pokrývá fázi, kdy si zákazník buduje povědomí a preference. SOM pokrývá fázi, kdy si vybírá konkrétní značku v dialogu s AI. Aby bylo jasné, kde každý z pojmů pracuje, vyplatí se je postavit vedle sebe.

Při čtení této tabulky je třeba mít na paměti dvě věci.

První: Share of Voice nezemře. Změní se jen jeho poměr vůči Share of Model. Stále platí pro kategorie, kde zákazník o produktu rozhoduje impulzivně, na základě reklamy, kterou viděl. Stále platí pro brandové kampaně, které budují asociace a emoci. Stále platí v tom, co bylo popsáno v předchozí části: když AI zákazníkovi vrátí shortlist tří značek, zákazník si podvědomě vybere tu, kterou už zná z reklamy.

Druhá: Share of Model není jen jiné měření téže věci. Je to měření jiné fáze nákupu. SOV pokrývá moment, kdy se zákazník teprve rozhlíží a buduje si povědomí. SOM pokrývá moment, kdy už chce koupit a hledá konkrétní doporučení. Performance marketing si tuto pozdější fázi sledoval přes své vlastní metriky, tedy CTR, konverze, CPA, a dělá to dál. Share of Model je ale první metrikou, která ukazuje, kdo z konkurenčního okruhu se do této fáze vůbec dostane, a to ještě předtím, než spotřebitel klikne na tlačítko nákupu.

Z toho vyplývá praktická věc, která je pro většinu marketingových oddělení nová. Dosud měl CMO jednu hlavní metriku pro celý trychtýř a podle ní posuzoval výkon. Od roku 2026 má dvě. Jedna ho informuje o tom, jak značka žije v hlavách lidí. Druhá o tom, jak značka žije v hlavách AI modelů, které lidé čím dál častěji konzultují. Obě metriky mohou být v ostrém rozporu, a to v míře, kterou většina značek dnes ani netuší.

Vysoký Share of Voice, nízký Share of Model: kdy značka pálí peníze

Setkáváme se s případy, kdy má značka vysoký SOV, protože roky investuje do televize a outdooru, a přitom má SOM blízký nule, protože o ní na webu neexistuje obsah, který by AI uměla citovat. AI ji jednoduše nedoporučí, jako by neexistovala. Tyto značky pálí peníze na budování povědomí, které se pak v rozhodujícím momentě nákupu ztrácí v digitálním tichu.

Existuje i opačný případ. Menší značka se skromným mediálním rozpočtem, která si systematicky buduje obsahovou stopu na webu, může mít v AI vyšší SOM než trojnásobně větší konkurent. Právě to, že tato dvě čísla jsou na sobě málo závislá a mohou se hýbat každé svým směrem, dělá ze Share of Model samostatnou metriku, ne podmnožinu SOV. Kdo ji neměří, ztrácí peníze tam, kde to nevidí.

Jak se Share of Model reálně měří

Měření Share of Model není technicky náročné, ale vyžaduje disciplínu na čtyřech místech, kde se většina prvních pokusů zadrhne.

Krok 1: Seznam otázek, na které se lidé opravdu ptají

Marketingové oddělení má tendenci otázky vymyslet. To je chyba. Otázky musí být takové, jaké si je do AI píšou reální zákazníci, se všemi překlepy, polovičními větami a neformálními obraty. „Jaká nejlepší sekačka 2026“ je špatná otázka pro měření, protože takto se ptá málokdo. „Sekačka na malou zahradu do 12 tisíc“ je lepší. Na sestavení seznamu se dají použít data z Google Search Console, návrhy v Google autocomplete a sekce „Lidé se také ptají“ ve výsledcích vyhledávání Google, nebo informace od lidí z první linie prodeje a zákaznické podpory.

Pro český a slovenský trh existuje ještě jeden zdroj, který jinde nenajdete. My v Modrém koníku máme dvacet let spotřebitelských diskusí a více než milion vláken napříč kategoriemi, které lidi v domácnosti zajímají: bydlení a kuchyně, finance a hypotéky, auta, móda, zahrada, dovolené, gastronomie. Z těchto diskusí děláme strukturovaná AI shrnutí, která z každého vlákna vytáhnou konkrétní otázky a odpovědi v přesném jazyce, jakým si je zákazníci mezi sebou kladou. Pro značku v jakékoli běžné spotřebitelské kategorii je to materiál, ke kterému se jinde nedá dostat. Nejsou to syntetizovaná témata diskusí, jsou to skutečné nákupní otázky, které si zákazníci před koupí navzájem kladli.

Pro solidní měření produktové vertikály, například sekaček, potřebujete 20 až 40 otázek. Pro širší kategorii, například celou zahradní techniku, se toto číslo může natáhnout na 80 až 150. Pravidlo je jednoduché. Otázek má být tolik, aby zachytily reálnou šíři toho, co si zákazníci o dané kategorii do AI píšou, ale ne tolik, abyste vymýšleli umělé varianty téhož.

Krok 2: Pusťte otázky přes více AI nástrojů

Minimum je trojice ChatGPT, Gemini, Google AI Overview. To jsou nástroje, které běžní spotřebitelé používají. Ostatní nástroje, například Perplexity nebo Claude, jsou fajn, ale používá je minimum klasické spotřebitelské části. Pro značky, které prodávají i korporátnímu segmentu, například IT služby, kancelářskou techniku nebo firemní flotily, má smysl přidat i Microsoft Copilot, protože v korporacích s restrikcí na ChatGPT je často jediným povoleným AI nástrojem na firemních počítačích. Copilot ale technicky využívá modely OpenAI a index Bingu, takže jeho výsledky jsou často korelované s ChatGPT. Každou otázku pusťte přes každý nástroj samostatně. Při 40 otázkách a 3 nástrojích je to 120 měření pro úzkou vertikálu, při 100 otázkách a 3 nástrojích je to 300 měření pro celou kategorii.

Krok 3: Vyhodnocení každé odpovědi

U každé odpovědi je třeba pro vaši značku zaznamenat dvě věci. Za prvé, zda je značka jmenovitě zmíněna v textu odpovědi, tedy mention. Za druhé, zda AI uvádí jako zdroj URL, kde se o značce píše, tedy citation. Jsou to dvě odlišné metriky. Značka může být zmíněna v textu, ale AI neuvede žádný zdroj. Nebo naopak, AI cituje váš web jako zdroj, ale v samotné odpovědi vás nejmenuje. Obě situace jsou validní, ale znamenají něco jiného a vyžadují jiné optimalizační kroky.

Krok 4: Normalizace a rozklad

Při reportování výsledku se nedopusťte agregování, které slévá všechno do jednoho čísla. „Náš SOM je 39 %“ je polopravda. Plná pravda zní: „Náš SOM je 62 % v Gemini, 51 % v ChatGPT a 18 % v Google AI Overview, měřeno na vzorku 100 otázek ze segmentu zahradní techniky v dubnu 2026.“ Druhá formulace se nedá snadno zpochybnit. První ano.

Naše měření Share of Model v Modrém koníku za duben 2026

My v Modrém koníku tento postup opakujeme se stejnou disciplínou pro vlastní doménu. Za duben 2026 jsme udělali 1 268 měření, tedy 312 otázek přes čtyři AI nástroje. Citaci Modrého koníka jako zdroje jsme zaznamenali ve 28 až 61 % AI odpovědí, které obsahovaly zdroje, podle toho, který nástroj jsme měřili. Rozdíl mezi nástroji je velký a sám o sobě je důležitým výstupem. Ukazuje, že žádné jedno číslo nepopíše reálný stav.

Pro značku, která si chce SOM měřit pravidelně, je to ve skutečnosti rutinní operace. Stačí jeden proces, který se jednou za kvartál spustí, výsledek se zaloguje, porovná s předchozím měřením a interpretuje. Při konzistentní metodě se dá sledovat trend, což je přesně to, co CMO potřebuje. Ne absolutní číslo, ale směr, kterým se značka v hlavách AI modelů hýbe.

Nejčastější omyly při počítání Share of Model, které uvidíte i v reportech

Trh s meraním AI viditeľnosti sa v 2026 začal otvárať a s ním prišli aj prvé reporty, prezentácie a slajdy, ktoré sa Share of Model snažia vyrátať a predať. Pri ich čítaní treba mať oči otvorené. Tri omyly sa opakujú tak pravidelne, že stojí za to si ich pomenovať skôr, než ich uvidíte vo vlastnom reporte.

Omyl 1: Slití mention a citation do jednoho čísla

Některé reporty hlásí „značka X má 47 % SOM“ a nespecifikují, zda jde o zmínku v textu odpovědi nebo o uvedení jako zdroje. Tyto dvě věci jsou v praxi často oddělené. AI může vaši značku jmenovitě zmínit v odpovědi, například „doporučuji značku X“, ale neuvést žádný zdroj, ze kterého tuto informaci má. Nebo naopak, AI cituje váš web jako zdroj v seznamu pod odpovědí, ale v textu odpovědi značku jmenovitě vůbec nezmíní. Pro značku to znamená dvě úplně různé situace a vyžadují různé kroky.

V prvním případě, tedy mention bez citation, AI o vás ví, ale neuvádí, odkud. Pro český a slovenský trh jsou za tím nejčastěji tři situace. AI vás našla na webu v reálném čase, ale rozhraní modelu URL zdroje uživateli neukázalo, tedy skrytá citace, zejména v ChatGPT. AI poskládala odpověď ze syntézy více zdrojů a žádný konkrétní necituje. Nebo, ve vzácnějších případech pro lokální značky, má AI informaci o vás natvrdo zapamatovanou z tréninkových dat.

GEO pracuje pro všechny tři situace, jen pro každou s jiným horizontem. U prvních dvou se výsledek projeví rychle, protože AI z webu čerpá v reálném čase. Třetí je investice do delšího horizontu. Nové generace modelů se pravidelně přetrénovávají na čerstvých datech a obsah, který dnes systematicky budujete, se v jejich znalostech objevuje většinou s odstupem dvanáct až dvacet čtyři měsíců. Pro lokální značky platí, že musíte budovat hodně zmínek na různých důvěryhodných doménách. Jedna zmínka na vlastním webu se do „paměti“ AI dostane jen těžko, protože modely při tréninku váží kvalitu a autoritu zdrojů a obsah s nízkou autoritou je v tomto filtru znevýhodněn.

V druhém případě, tedy citation bez mention, AI cituje váš obsah, ale v odpovědi z něj nevyvozuje vaši značku jako doporučení. To je důležitý signál a stojí za to ho číst správně. AI uznala váš obsah za důvěryhodný a relevantní zdroj informací, jinak by ho necitovala. Současně se ale rozhodla, že doporučit vaši značku není správná volba pro konkrétní otázku. Nejčastějším důvodem je slabá sociální validace. Váš obsah AI přečetla a uznala, ale paralelně hledá to, co o vaší značce říkají jiní, tedy recenze, diskuse a hodnocení. Pokud najde málo, nebo pokud je obraz neutrální až negativní, AI vaši značku zařadí do roviny informačního zdroje, ne do roviny doporučení.

Jinými slovy, AI ví, kdo jste, ale nemá dost důvodů říct uživateli „kupte si to“. Sekundárními důvody mohou být psaný marketingový jazyk, který AI vnímá jako zaujatý, nebo to, že váš obsah jasně neříká, co je výsledné doporučení a pro koho je vhodný.

Reporty, které tyto dvě metriky slévají, vám ukážou falešně homogenní obraz. Vždy si vyžádejte rozklad..

Omyl 2: Agregát Share of Model napříč nástroji bez rozkladu

„Náš SOM je 39 %“ je metrika, která je technicky správná, ale prakticky bezcenná. Bez rozkladu na konkrétní nástroje, tedy ChatGPT, Gemini, Perplexity a Google AI Overview, se nedá dělat žádné strategické rozhodnutí. Pokud máte v Perplexity 62 % a v ChatGPT 18 %, neoptimalizujete jednu věc. Optimalizujete dvě. Každý nástroj se chová jinak, čerpá z jiných zdrojů a jinak je váží.

Z našich měření v Modrém koníku vyplývá, že rozdíl mezi nejsilnějším a nejslabším nástrojem pro stejnou doménu může být dvojnásobný až trojnásobný. To je rozsah, ve kterém průměr neříká pravdu o ničem. Říká jen, že existuje pole hodnot, jejichž průměr je toto číslo. Pro brand manažera, který má připravit plán na další kvartál, je to příliš málo. Potřebuje vědět, kde stojí slabě a kde stojí dobře, aby věděl, kam dát čas a peníze.

Omyl 3: Vzorek otázek vybraný tak, aby výsledek zněl agentuře po vůli

Stává se, že agentura změří SOM jen pro značky, které chce klientovi vyargumentovat. Vzorek otázek je vybraný tak, aby výsledek zněl dobře, nebo naopak špatně, podle toho, co agentura chce prodat. Ochrana je jednoduchá. Při každém měření se ptejte na tři věci: kolik otázek, jaký výběr otázek a podle jakého klíče byly vybrány. Když vám na to někdo neumí nebo nechce odpovědět, číslo nemá hodnotu.

Co z toho vyplývá pro značku

Pokud by se Share of Model dal shrnout do jediné praktické změny, zněla by takto.

Marketing přestává být jen disciplínou, která vytváří sdělení pro lidi, a stává se i disciplínou, která vytváří obsah, ze kterého AI umí vyvodit doporučení. Jsou to dvě odlišné práce a ve značkách, které si to už uvědomily, se za poslední rok změnily tři konkrétní věci.

Reporting přestává končit na klasických KPI

Dosud měsíční report obsahoval imprese, CTR, konverze, PNO, případně CAC nebo LTV. Od roku 2026 k těmto metrikám přibývá i rozklad SOM podle AI nástrojů, vývoj v čase a porovnání s konkurencí. Pro značku v zahradní technice to znamená, že CMO na poradách vedení prezentuje věty, které tam dříve nezaznívaly. Například: „V Gemini jsme za první kvartál vyrostli z 28 % na 39 %, v ChatGPT jsme stagnovali, v Google AI Overview jsme klesli o tři body, protože Husqvarna přidala silnou obsahovou strategii, která ovlivnila online výstupy.“ Toto je nová řeč, kterou marketing v roce 2026 používá v reportingu.

Briefy agenturám obsahují novou otázku

U každého kusu obsahu, tedy článku, videa, postu nebo kampaňové stránky, se marketing ptá: jak tento obsah pomůže tomu, aby AI značku našla, pochopila a doporučila. Otázka je věcná a má konkrétní kritéria. Je v obsahu jasně vyjádřeno, co značka dělá a v čem je silná? Jsou v obsahu strukturovaná data, která AI umí číst bez složité interpretace? Je web, na kterém bude náš obsah publikován, dostatečně autoritativní pro AI v naší kategorii? Je k němu navázán reálný důkaz, například recenze, hodnocení nebo diskuse? Tato kritéria jsou pro mnoho agentur nová a většina je začíná mít v nabídce až v roce 2026.

Investice do obsahu se přesouvá od objemu k tomu, co AI umí použít

Není totéž vytvořit dvacet produktových popisů, které se lidem dobře čtou, a dvacet popisů, které mají správně strukturované údaje, jsou propojené s recenzemi a jsou zasazené do jasného kontextu. Druhá verze je pro AI použitelná, první ne. Marketing v roce 2026 se učí rozdíl mezi obsahem pro čtenáře a obsahem pro čtenáře i AI současně. Druhý typ je dražší na výrobu, ale přímo pracuje pro Share of Model.

Těmto třem změnám se dá vyhnout. Hodně značek se jim zatím vyhýbá, a to z pochopitelného důvodu. Přidat nové KPI znamená přidat nový dashboard, nového člověka nebo nového dodavatele a vysvětlovat to vedení. V krátkém horizontu je to náklad. Ve středním horizontu, tedy v horizontu jednoho až dvou let, je to ale rozdíl mezi tím, zda vás AI v rozhodujícím momentě doporučí, nebo ne.

Kdy Share of Model ještě nedává smysl

V zájmu intelektuální poctivosti je důležité pojmenovat i situace, kdy měření Share of Model značce nepřinese užitek přiměřený úsilí. Jsou tři.

Kategorie, kde se lidé AI neptají

Pro B2B segmenty s nízkou hledaností, například „průmyslová maziva pro potravinářské linky“ nebo „tlakové měniče pro vodárny“, se ChatGPT nebo Gemini reálně neptají téměř žádní nákupčí. Nákupní proces je tu osobní, smluvní a vedený technickým personálem, který si dělá průzkum přes specializované katalogy, dodavatele a profesní kontakty. Investovat do měření SOM pro takové kategorie je v roce 2026 předčasné. Nemusí to platit v roce 2028, ale dnes ano.

Regionální značky bez digitální stopy

Lokální pekárna, regionální autoservis nebo rodinný penzion v horách mohou dělat skvělý byznys, ale nejsou objektem, o kterém by AI měla co říct. Většinou ani nemají pořádný web, nemají dostatek recenzí, neexistuje o nich obsah, který by AI uměla vyhodnotit. SOM bude blízký nule a optimalizace by si vyžádala investici do digitálního obsahu, která přesahuje to, co takové značky dnes potřebují řešit. Pro ně má větší smysl soustředit se na klasické místní marketingové kanály a na kvalitní zápis na Google Maps, tedy přesnou adresu, otevírací dobu, recenze a fotky. Při lokálním vyhledávání typu „nejbližší pekárna“ právě toto AI o nich potřebuje vědět. Měřit SOM ale nemusí.

Krátkodobé taktické kampaně

Pokud chcete na čtyři týdny podpořit prodej konkrétního produktu před Vánoci, SOM vám v tomto horizontu nepomůže. AI modely se chovají setrvačně, jejich preference se formují měsíce a roky, ne týdny. Pro krátkou promo kampaň jsou stále lepší tradiční nástroje, performance reklama a kanály s přímým prodejem. SOM má smysl jako strategická metrika, ne taktická.

Share of Model nezachrání špatný produkt

Stojí za to přidat ještě jeden pohled, o kterém se často nemluví. Share of Model není univerzální řešení marketingových problémů. Ale neplatí ani opak, tedy představa, že SOM můžete mít vysoký i se špatným produktem. Právě naopak. AI při rozhodování, kterou značku doporučit, čte sociální validaci, tedy recenze, hodnocení a diskuse o vašem produktu. Pokud najde negativní obraz, nedoporučí vás. Nekvalitní produkt se přes negativní sociální validaci projeví v SOM přímo, někdy rychleji než v tržbách. Pro značky s problémy v produktu nebo službě to znamená dvě věci. Za prvé, investice do SOM nepovede k žádanému výsledku, dokud se nezlepší samotný produkt, protože AI bude tyto problémy v recenzích číst dříve nebo později. Za druhé, pokud se obraz produktu v reálných zkušenostech uživatelů zlepší, SOM poroste jako přirozený důsledek, bez další přímé investice do AI viditelnosti.

První krok pro značku, která chce začít

Nejlevnější a nejrychlejší způsob, jak pro svou značku zjistit, kde stojíte v Share of Model, si může CMO udělat za jedno odpoledne. Pomůcek není třeba mnoho.

Sestavte si seznam dvaceti reálných nákupních otázek ze své kategorie. Ne marketingových sloganů, ne těch, které byste si přáli slyšet od zákazníka. Reálných otázek, které si lidé píšou do AI, když zvažují nákup. Pomoci mohou data z Google Search Console, návrhy v Google autocomplete a sekce „Lidé se také ptají“ ve výsledcích vyhledávání Google, nebo informace od tří lidí z prodeje.

Otevřete ChatGPT a Gemini v anonymním okně prohlížeče a bez přihlášení. Otevřete si i Google na své otázky a podívejte se, co vám zobrazí AI Overview nad organickými výsledky. Toto je důležitější, než se zdá. Pokud jste přihlášeni do ChatGPT nebo Gemini, modely znají vaši historii konverzací, vaši doménu, vaše předchozí otázky a podle toho vám přizpůsobí odpovědi. Pro vaše vlastní měření je to pohroma. Jako majitel značky jste pro AI úplně jiný uživatel než běžný zákazník a odpovědi, které dostanete, budou zaujaté směrem k vám.

Anonymní okno bez přihlášení simuluje běžného spotřebitele, který si AI otevřel, aby se poradil o nákupu. Druhá věc: použijte bezplatné verze modelů. Běžný spotřebitel neplatí pět set korun měsíčně za ChatGPT Plus ani za Gemini Advanced. Pokud měříte přes placený model, měříte svět, ve kterém váš zákazník nežije. Pusťte přes tato tři prostředí těch dvacet otázek.

U každé odpovědi sledujte tři věci. Zmínila AI vaši značku jmenovitě? Citovala některý z vašich webů jako zdroj? Zmínila konkurenci, kterou jste nečekali, nebo v pořadí, které vás překvapilo?

Po šedesáti AI odpovědích, tedy dvaceti otázkách krát třech nástrojích, budete mít obraz, který vám dosud žádná marketingová zpráva neukázala. Uvidíte žebříček značek ve své kategorii tak, jak ho vidí AI. Uvidíte, kde je vaše značka silná, kde slabá a kde se pravděpodobně díváte na konkurenta, o kterém jste si mysleli, že je menší než vy.

Toto cvičení nenahradí systematické měření. Vzorek dvaceti otázek je malý, spuštění jednorázové, výsledek je momentka, ne trend. Ale jako diagnostika první linie funguje a dá vám informaci, zda má smysl jít dál. Pokud vaše značka v šedesáti AI odpovědích nezazněla ani jednou, máte odpověď. Pokud zazněla desetkrát či patnáctkrát, ale konkurent dvakrát tolik, máte také odpověď. A pokud zazněla více než třicetkrát a stále vás drží v čele, máte třetí odpověď, tu nejpříjemnější, ale i ta je důvod měřit pravidelně a pozorovat, zda se pozice nezačne drolit.

Pozice v AI vyhledávání se formuje právě teď

Share of Voice bude existovat dál. Nikdo ho nepohřbí, protože má svou nezastupitelnou funkci při budování povědomí o značce. Share of Model k němu přibyl jako druhý ukazatel pro druhý moment v rozhodování zákazníka, ten pozdější, kdy se vybírá mezi třemi až čtyřmi kandidáty a AI hraje roli fantastického prodavače, kterému lidé věří.

Pozice v AI vyhledávání se formuje právě teď. AI modely si dnes vytvářejí preferenční zdroje pro každou kategorii a každou značku. Z toho, co vidíme při sledování citačních vzorců za poslední rok, se po nějaké době tyto preference stabilizují a výměna preferované značky je pomalá. První kandidát na zápis dostává výhodu. Druhý si musí vybojovat místo. Třetí už pravděpodobně nedostane šanci. Toto je hypotéza, která ještě nemá tvrdá data v lokálním kontextu, ale anglické trhy už vykazují stabilizaci citačních vzorců v určitých kategoriích.

Pro značku, která v roce 2026 začne měřit Share of Model, je to vstupenka do hry, dokud se pravidla teprve píšou. Pro značku, která si ho začne všímat až ve chvíli, kdy o něm začnou psát média a bude součástí přednášek, to budou závody se zpožděným startem jejího týmu. Konkurence už bude v druhé polovině trati. Momentálně jsme v okně, které se zavírá pomalu, ale zavírá.

Zdroje

Gracker AI: Zero-Click Search Statistics 2025/2026 (duben 2026): Analýza podílu vyhledávání v Googlu, která končí bez kliknutí, napříč mobilními i desktopovými zařízeními, včetně porovnání klasického SERP a Google AI Mode.
https://gracker.ai/blog/zero-click-search-statistics

McKinsey & Company: AI Discovery Survey 2025 (srpen 2025): Průzkum preferencí uživatelů AI asistentů při získávání informací, podíl lidí, kteří jako primární zdroj informací upřednostňují ChatGPT, Gemini nebo Perplexity před Googlem.
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights

Modrý koník: Interní měření AI citation rate (duben 2026): Vlastní měření viditelnosti domény modrykonik.cz v odpovědích AI nástrojů, 312 spotřebitelských otázek vložených do čtyř AI nástrojů, ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Overview, celkem 1 268 měření.