V dubnu 2022 jsem nastoupil do XTB jako SEO manager pro Českou republiku, Slovensko a Maďarsko. Když jsem se poprvé podíval do Google Search Console, xtb.com/cz držela v top 20 několik set klíčových slov. Za tři roky jsme se dostali na víc než 1 200 pozic. V tomto článku ukazuji, jak jsem ten seznam vybíral. Přístup k interním datům Search Console po odchodu z XTB už nemám, a ani kdybych ho měl, NDA by mi neumožňovalo je veřejně sdílet. Všechno, co v článku ukazuji, proto pracuje s Ahrefs odhadem, který si kdokoli může ověřit. Tvar křivky zhruba odpovídá realitě, jen absolutní čísla jsou podhodnocená.
Začnu tím, kde analýza klíčových slov v Česku obvykle ztroskotá. Vycházím z toho, co opakovaně vidím při auditech klientů. Pak ukážu postup na konkrétním článku z xtb.com/cz/vzdelavani, který drží pozici 4 na slovo „CFD” s 2 300 měsíčními hledáními, a to i ve výsledcích, kde Google zobrazuje AI Overview. Na konci přidám fan-out logiku, která v roce 2026 mění celý přístup k výběru klíčových slov.
Kde analýza klíčových slov nejčastěji ztroskotá
Během auditů pro klienty vídám pět opakujících se antipatternů a všechny začínají u špatně zadané analýzy.
Seřazení podle objemu bez mapování záměru
Klient dostane tabulku s 300 výrazy seřazenými podle hledanosti a první reakce je „pojďme na těch top 20”. Jenže „akcie” s objemem 34 000 je dotaz, za kterým většina hledajících míří na dividendový screener nebo cenu konkrétní akcie. Jako vzdělávací článek tam šanci nemáte. Objem bez rozboru SERP a vyhledávacího záměru je jen číslo.
Jedna stránka, jedno slovo
Klient si řekne „na toto slovo potřebuju stránku” a vytvoří ji. Pak chce další stránku na synonymum. A další. Výsledek: tři slabé stránky, které se mezi sebou kanibalizují místo jedné silné. Jedna stránka by měla odpovídat na jeden vyhledávací záměr. K tomu patří 10–20 příbuzných entit.
Honba za head klíčovými slovy bez šance
Začínající SEO agentura slíbí malému e-shopu pozici na „dámské oblečení” (objem 12 000, konkurence Zoot, About You, Bonprix). Za 18 měsíců je klient na pozici 32 a dál. Místo toho mohla dostat 30 longtail dotazů po 150 hledáních měsíčně s jasným nákupním záměrem, a měla by tak reálnou návštěvnost.
Analýza jako jednorázový dokument
Jeden Excel, který se založí do Google Drivu a nikdo se k němu nevrátí. Realita: výsledky hledání se mění, záměry se posouvají, konkurence startuje nové stránky. Analýza žije dál s tím, jak se mění SERP a konkurence. Po předání ji s klienty pravidelně aktualizuji. U klientů, které vedu dlouhodobě, projíždíme klíčový cluster alespoň kvartálně a typicky po každém větším Google core update.
Absence vazby na strukturu webu
Poslední antipattern je nejškodlivější. Klient dostane 300 slov s vcelku rozumným clusteringem, ale bez napojení na existující URL a bez plánu, jak se ty clustery promítnou do sitemapy.
Výsledek: články se píšou izolovaně, vzájemně se kanibalizují, interní prolinkování neexistuje. Analýza klíčových slov bez konfrontace s crawlem existující struktury ve Screaming Frogu je ve vzduchoprázdnu. Právě v tom leží rozdíl mezi šablonovou analýzou za 5 000 Kč a funkčním výstupem.
Žádná z těch pěti chyb není exotická. Vidím je opakovaně, i u webů, které před auditem prošly rukama tří agentur. Klient nepotřebuje teoretický úvod do historie SEO ani sekci o kategoriích E-E-A-T (experience, expertise, authoritativeness, trustworthiness) se dvěma větami definice. Potřebuje strategii, kterou lze reálně uvést v praxi a která po půl roce ukáže výsledek v Search Console.
Tři roky na xtb.com/cz: co říká Ahrefs graf
První graf ukazuje počet klíčových slov xtb.com/cz v top 20 Google v čase, rozdělený do tří pozičních kategorií (1–3, 4–10, 11–20). Duben 2022 je moment mého nástupu, v XTB jsem skončil k dubnu 2025 a od května 2025 jsem v Livesportu (Flashscore). Od dubna 2022 křivky systematicky rostou napříč všemi třemi kategoriemi. Do konce 2023 se počet pozic zhruba ztrojnásobil. V letech 2024 a 2025 se vývoj ustálil přibližně na 1 000 až 1 200 pozicích.
Stejný trend potvrzuje i druhá metrika. Průměrná organická návštěvnost podle Ahrefs roste z téměř nuly v dubnu 2022 na vrchol okolo 8 000 návštěv měsíčně v dubnu 2024 a dnes se drží kolem 6 000. Reálná data v Search Console byla vyšší (Ahrefs je známý podhodnocený odhad), ale tvar křivky věrně kopíruje realitu. Když rostou obě metriky zároveň, je to důkaz, že růst pozic se promítá do reálné návštěvnosti, ne jen do pozičních statistik.
Těch 1 000+ pozic není výsledek jedné strategické iniciativy. Je to 150+ nových článků ve vzdělávací sekci, přepis 40+ existujících, konsolidace duplicit a klasické technické SEO. Ale každý z těch zásahů začínal u analýzy klíčových slov.
Postup, který popisuji níž, vznikl v XTB a dál se používá u mých klientů. Ukážu ho na jednom konkrétním článku, kde jsou data ověřitelná ve veřejném Ahrefs indexu.
Rozbor: článek o CFD, který drží 4. pozici i s AI Overview
Článek „Co je to obchodování CFD” rankuje na 23 klíčových slov, drží 4. pozici na hlavní dotaz „CFD” (objem 2 300, KD 45) a měsíčně generuje zhruba 409 organických návštěv podle Ahrefs odhadu. SERP na „CFD”, „co je CFD” i „CFD co to je” dnes obsahuje AI Overview. Přesto si článek drží návštěvnost.
Malá poznámka k číslům: všechna data v tomto rozboru jsou z veřejného Ahrefs indexu. Reálné hodnoty v Search Console byly znatelně vyšší, ale přístup k historii Google Search Console (GSC) po odchodu z XTB pochopitelně nemám. Pracuji proto s Ahrefs jako s minimální orientační hodnotou, kterou si kdokoli může ověřit.
Ukážu postup, kterým článek vznikl.
Krok 1: rozbor SERP před výběrem slova
Místo otevření Keyword Planneru jsem začal ve výsledcích hledání. Když jsem s analýzou v roce 2022 začínal, ovládali top 10 na dotaz „CFD” konkurenční brokeři (Patria, eToro, Purple Trading) a encyklopedický obsah (Wikipedia, finanční slovníky). Záměr byl smíšený: část lidí hledala definici, část mechanismus obchodu, část rovnou brokera. XTB článek v té době ve výsledcích ještě nebyl a právě proto jsem ho měl přepsat. AI Overview v českém SERP tehdy neexistoval, objevil se později a dnes u tohoto dotazu odpovídá ve dvou větách a odkazuje na tři zdroje.
Závěr: dotaz „CFD“ nejde vyhrát čistě definicí. Potřebujete ji spojit s konkrétními příklady obchodů a regulatorním kontextem (ESMA limity, warning disclaimer). Tyhle vrstvy AI Overview ve dvou větách pokrýt nestihne, a proto článek pod ním drží.
Krok 2: mapa entit, ne seznam slov
Z dotazu „CFD“ jsem rozkreslil entity, které musí článek pokrýt, aby se mohl řadit na celé příbuzné okolí:
| Kategorie entity | Příklad klíčových slov | Záměr vyhledávání |
|---|---|---|
| Definice | co je CFD, CFD co to je, CFD definice, co znamená CFD | informační – „vysvětli mi to” |
| Jak funguje | jak funguje CFD, princip CFD, CFD kontrakt | informační – „ukaž mi mechanismus” |
| Praxe | obchodování CFD, CFD trading, jak obchodovat CFD | informační + nákupní – „jak začít” |
| Srovnání | rozdíl CFD a akcie, CFD vs futures, CFD nebo akcie | nákupní průzkum |
| Příklady | CFD příklad, CFD kalkulace, CFD páka příklad | informační – „ukaž mi to na reálném scénáři” |
| Regulace | CFD esma, CFD warning, CFD omezení pro retail | informační + signál důvěryhodnosti |
Pro jednu URL je to 6 kategorií, zhruba 20–25 slov. Podle Ahrefs článek dnes opravdu rankuje na 23 z nich. Žádná z těch kategorií nebyla v původním briefu jako „klíčové slovo“. Všechny jsem odvodil ze SERP analýzy, z uživatelských fór (r/finance_CZ, TrustPilot recenze XTB) a z vlastního uvažování nad tím, co čtenáře u CFD nejčastěji napadne.
Krok 3: H2 řazené podle záměru fan-out variant
Článek má H2 v tomto pořadí: „Co je CFD”, „Jak funguje obchodování CFD”, „Příklad obchodu krok za krokem”, „CFD a páka: riziko i příležitost”, „Regulace a ochrana retailových klientů”, „Kde CFD obchodovat”. Pořadí není náhodné. Uživatel, který přijde z dotazu „CFD co to je” (pozice 2 článku), potřebuje nejdřív definici. Ten, kdo přijde z „CFD příklad” (pozice 5), chce rovnou skočit na praktický scénář. Proto je „Příklad” třetí, ne osmý. Google si při fan-out přepisu dotazu vybere tu H2, která odpovídá konkrétní variantě.
V roce 2026 je tahle logika ještě důležitější, protože AI Mode tahá konkrétní úseky obsahu jako grounding (zdrojový podklad) pro generované odpovědi. Kdyby byl příklad až na konci pod regulací, AI odpověď by ho nezohlednila a článek by ztratil podíl v citacích AI Overview (AIO).
Krok 4: co z toho zobecnit
Pro každou stránku, kterou chcete rankovat, si odpovězte na tyto věci před tím, než napíšete první větu:
- Jaké entity pokrývá SERP okolo hlavního dotazu? (Rozbor top 10, nejlépe ručně, ne přes nástroj.)
- Které entity moji konkurenti nepokrývají, ale byly by logickým rozšířením? (Prostor pro diferenciaci.)
- Má SERP AI Overview nebo jiný prvek, který mi sníží CTR? (Pokud ano, obsah musí pokrývat kontext, který plná odpověď AI Overview neobsáhne.)
- V jakém pořadí mají být H2, aby fan-out varianty dostaly svou sekci vysoko ve stránce?
- Jaký je minimální rozsah, při kterém se stránka ještě řadí jako seriózní obsah, a kdy už jen přidávám vatu? (Pro YMYL obsah, tedy témata typu „Your Money or Your Life“ (finance, zdraví, právo), typicky 1 500–2 500 slov, pro komerční landing page stačí 400–800 slov.)
- Jakým interním prolinkem tuhle stránku napojím na existující strukturu webu, abych zesílil její topickou autoritu? (Cluster hub + spoke odkazy.)
Tenhle postup aplikuji ve službě analýza klíčových slov. Pro menší firemní projekty (SME) začínám od 8 000 Kč, pro větší weby individuálně podle rozsahu.
Kde ten samý postup fungoval (bez rozboru)
Stejný postup stojí za dalšími vzdělávacími stránkami, které na xtb.com/cz rankují dodnes. „Co je to Forex“ drží pozici 7 na hlavní dotaz „forex“ s objemem 3 000 hledání měsíčně a pokrývá 9 variací, mimo jiné „forex trading“, „forex pro začátečníky“ nebo „jak obchodovat na forexu“. Trh je tam mnohem konkurenčnější než u CFD (Purple Trading, eToro, Interactive Brokers mají mnohonásobně víc backlinků), takže pozice 7 byla realistický cíl, ne pozice 1.
„Spread” jako samostatný edukační článek je opačný případ: úzký záměr vyhledávání (definice jednoho termínu), nízký SERP boj, pozice 1 na hlavní klíčové slovo a AI Overview přímo na stránce nad našimi výsledky. Přesto článek generuje přes 250 návštěv měsíčně, protože pokrývá 5 variací dotazu (spread forex, co je spread, bid ask spread, spread cena, variable spread) a uživatel po AI Overview často klikne na podrobnější kontext.
Třetí případ je „S&P 500: jak investovat“, kde jsme vědomě necílili hlavní dotaz „s&p 500“ (ten patří Patrii a Googlu Finance) a místo toho jsme pokryli 33 longtail variací, například „jak investovat do S&P 500 v ČR“, „S&P 500 ETF Česko“ nebo „historie S&P 500 výnosy“. Agregovaná návštěvnost je srovnatelná s tou, kterou by přinesly hlavní pozice, a získáme ji cestou, kterou velké portály zanedbávají.
V každém z těch tří případů platila stejná logika: rozbor SERP, mapa entit, struktura H2 podle záměru vyhledávání.
Proč fan-out mění analýzu klíčových slov víc než AI Overviews
Fan-out je mechanismus, o kterém Google mluvil na SEO konferenci (2025) a který v roce 2026 přestavuje architekturu vyhledávacího záměru. Původní uživatelský dotaz AI Mode rozloží na sérii příbuzných podvariant a vyhledává je paralelně. Výsledná odpověď je kompozit z více dílčích výsledků.
Google uvádí jako příklad dotaz „ebikes in red for 5 mile commute with hills”, který se rozpadne na „best ebikes”, „ebikes for hills” a „red ebikes”. Každá z těch variant má vlastní SERP a vlastní zásobu potenciálních zdrojů. Článek, který pokrývá jen jednu z nich, do finální AI odpovědi často nedostane.
Český ekvivalent: „broker pro začínajícího investora s CFD zdarma” se rozpadne na „nejlepší broker pro začátečníky”, „broker s CFD zdarma”, „jak začít obchodovat CFD”, „broker bez poplatků” a „CFD pro začátečníky”. Pět různých záměrů, pět různých výsledků hledání. Stránka, která na jeden z nich rankuje na pozici 3, ale ostatní nepokrývá, je pro AI Mode méně užitečná než stránka, která rankuje na pozici 7 v průměru napříč všemi pěti.
Co to znamená prakticky pro výběr klíčových slov
Hlavní dotaz je kotva, kolem které stavíte cluster entit. Stránka o „CFD obchodování” dnes potřebuje pokrývat otázky, které Google pravděpodobně bude fan-outovat: „co je CFD”, „jak funguje páka u CFD”, „rozdíl mezi CFD a akciemi”, „CFD u XTB vs Purple Trading”, „regulace CFD v EU”. Pokud kterákoli z těchto otázek na stránce chybí, AI Mode si pro ni najde cizí zdroj.
SERP features se stávají důležitější než KD (keyword difficulty) skóre. Když v SERP na dotaz sedí AI Overview, video thumbnail a question box, vaše organická pozice 4 přináší zlomek toho CTR, které tam dřív bývalo. Naopak SERP čistě s 10 modrými odkazy (typicky longtail dotazy) dnes generuje víc kliků na pozice 3–7 než dřív. Při výběru klíčových slov proto vyhodnoťte nasycení SERP features. V Ahrefs najdete sloupec SERP Features, ve Screaming Frogu SERP overview, případně vyhodnocujte ručně.
Jak fan-out ověřit u dotazu, který chystáte
Najít fan-out varianty pro konkrétní dotaz jde třemi cestami, které kombinuji u každé větší analýzy. První je samotný Google AI Mode. Pokud máte přístup k Search Labs, zadejte hlavní dotaz a podívejte se na „People also consider” a „Related searches”, které AI Mode zobrazuje. Přímo tam vidíte, jak Google dotaz rozšiřuje. Druhá cesta je sekce „Lidé se také ptají” v klasickém SERP. Ukazuje příbuzné otázky, které Google považuje za součást jednoho záměrového clusteru. Třetí jsou samotné SERP snippety: titulky a meta description top 10 výsledků jsou nejhustší signál o tom, které entity Google tahá jako relevantní.
Žádná z těchto metod není sama o sobě dokonalá. Dohromady ale dají kompletní mapu, se kterou si ověříte, jestli vaše stránka pokrývá fan-out cluster, nebo jen jednu izolovanou otázku.
AI analýzu klíčových slov nenahradí.
V posledním roce se hodně volá po automatizované analýze klíčových slov pomocí AI. ChatGPT nebo Claude umí z hlavního dotazu vygenerovat cluster entit. Pár věcí ale neumí. Nevědí, co je aktuálně ve výsledcích hledání. Jazykový model má datovou uzávěrku a SERP se mění týden po týdnu. Nezachytí posun záměru; dotaz „bitcoin” měl v roce 2021 jiný záměr než dnes. A nezná lokální regulace: u CFD článku pro XTB jsem potřeboval disclaimer podle ESMA (70–80 % retail účtů je ve ztrátě) a AI to vyrobí jako obecnou poznámku, ne jako právně správný text pro český finanční dohled. AI u mě funguje jako stážista. Vyrobí rychlý první draft, ale finální verzi pod něj nikdy nepodepíšu.
Škálování: stejný postup napříč 20+ trhy
Od odchodu z XTB vedu jako SEO Growth Engineer v Livesportu content strategy pro Betting Content Section ve víc než 20 zemích: UK, Itálie, Německo, Francie, Polsko, Česko, Slovensko, Rumunsko, Brazílie, USA, Kanada, Mexiko, Kolumbie a další. Je to úplně jiné měřítko než jeden trh, ale postup je identický.
Co se mění, je způsob lokalizace záměru vyhledávání. Dotaz „best betting sites” má v UK jinou primární otázku než v Německu. Britský uživatel nejčastěji hledá uvítací bonus a srovnání kurzů. Německý uživatel hledá licencovanou platformu (BGA, LUG) a maximální týdenní limity. Kdybychom napříč trhy přeložili jednu „best sites” stránku, v Německu bychom dostali pozici 20. Místo toho každá země má vlastní analýzu klíčových slov, vlastní mapu entit a vlastní lokální regulatorní kontext (v UK UKGC, v Itálii ADM, v Brazílii SPA).
Bez technické páky by to nešlo řídit. Máme centralizovanou šablonu pro dokumentaci analýzy klíčových slov, takže každý analytik v týmu pracuje se stejnou strukturou a výstupy jdou srovnat napříč trhy. Nad tím běží Python clustering pipeline postavená na pandas a BERT semantic similarity. Ze 3 000–5 000 klíčových slov vygeneruje 40–60 entity clusterů za pár minut místo týdne ruční práce. Finální revizi pak dělá rodilý mluvčí v každém trhu; model jazyk ovládá, kulturní kontext mu však uniká.
Pointa pro klienty z menšího prostředí: pokud děláte SEO pro jeden trh, nemusíte to celé přebírat. Ale metodologie, která funguje na 20 trzích paralelně, má jednu vlastnost navíc: je transparentní a reprodukovatelná. To je přesně to, co si kupujete, když si platíte konzultanta místo jednorázové šablony.
Nástroje, které používám
Analýza klíčových slov stojí a padá s kombinací nástrojů, ne s jedním zázračným. Níže uvádím sadu nástrojů, kterou dnes používám, ale výběr nechám na vás. Český SEO ekosystém má několik silných alternativ a níž najdete i bezplatné varianty.
Ahrefs
Keywords Explorer, Site Explorer a SERP Overview dohromady tvoří mou každodenní pracovní plochu pro zahraniční projekty a technická data (referring domains, historie pozic, SERP features). Podle plánu zaplatíte zhruba 6 000 Kč měsíčně. Pro rozbor konkurence a mezinárodní research je nenahraditelný.
Collabim
Pro české projekty jede Collabim jako hlavní tracking a research nástroj. Má lepší pokrytí českého SERPu a lokálních dat než Ahrefs (který sbírá CZ data méně hustě) a UX mířené přímo na český trh. Cena začíná okolo 1 000 Kč/měsíc podle plánu, takže je přístupný i pro menší projekty.
Google Search Console
Jediný zdroj reálných dat o tom, na co rankujete a na co vám lidé klikají. Ahrefs, Collabim i Semrush jsou odhady, GSC jsou tvrdá data přímo od Googlu. A je zdarma.
Screaming Frog
Používám ho na crawl struktury webu a napasování clusterů klíčových slov na existující URL. Bez Screaming Frogu je analýza klíčových slov jen dokumentem ve vzduchoprázdnu, který se nezrealizuje. Bezplatná verze zvládne 500 URL, pro větší weby je licence 259 GBP ročně.
Python s pandas a sentence-transformers (BERT)
Vlastní skripty pro clustering velkých seznamů klíčových slov a pro mapování přesměrování při migracích. Zpracovat 5 000 slov a vygenerovat z nich 50 entity clusterů zabere 10 minut místo týdne. To je konkurenční výhoda (USP), kterou šablonová analýza za 5 000 Kč nemá a mít nemůže.
Bezplatné nástroje pro začátek
Pokud platíte za nástroje neradi a chcete vidět, kam vás analýza klíčových slov dotáhne bez prvotní investice, stačí tato kombinace:
- Google Keyword Planner (v Google Ads účtu, zdarma) – odhady objemu a návrhy příbuzných slov
- Google Search Console – už jsem zmínil, ale zopakuji, protože je to nejpodceňovanější bezplatný zdroj dat
- Google Trends – sezónnost a trendy v čase
- AnswerThePublic – otázky, které lidé kladou kolem tématu (limitováno na 3 dotazy denně zdarma)
- Ahrefs Webmaster Tools – zdarma pro weby, které vlastníte (podmnožina Site Exploreru)
S touto kombinací zvládnete základní analýzu klíčových slov pro malý projekt. Placené nástroje vám ušetří čas a přidají konkurenční pohled, nenahradí ale logiku a zkušenost, která za výběrem klíčových slov stojí.
Marketing Miner a další české alternativy
Kromě Collabimu má Česko i další kvalitní nástroje. Marketing Miner je silný na SERP preview, analýzu záměru vyhledávání a automatizované SERP reporty. Hodně ho využívá česká freelance a agenturní scéna. Ranxplorer nebo Semrush (už ne ryze český) slouží spíš pro zahraniční projekty nebo multi-market klienty.
Osobní preference: pro český trh Collabim + Ahrefs, pro mezinárodní Ahrefs + Semrush. Doporučuji u každého nástroje projít zkušební verzi zdarma a vybrat podle toho, jak vám sedí rozhraní a jaká data potřebujete. Není to univerzální rozhodnutí. Sada nástrojů se přizpůsobí projektu.
Kdy přizvat externího SEO konzultanta
Analýzu klíčových slov si můžete udělat sami. Pro malý blog nebo jednu landing page to dává smysl. Externí konzultant se vyplatí v těchto situacích:
- Nový web nebo redesign informační architektury (IA). Analýza klíčových slov musí předcházet sitemapě. Pokud IA postavíte dřív, než máte klíčová slova namapovaná, za půl roku zjistíte, že celé hlavní menu odpovídá vaší mentální mapě, ne tomu, jak lidé hledají.
- Stagnace 12+ měsíců navzdory publikování obsahu. Pokud publikujete a pozice stagnují, v mé zkušenosti jde v drtivé většině případů o problém ve volbě klíčových slov, ne v kvalitě textu.
- YMYL a regulované sektory. Finance, zdraví, právo. V těchto sektorech Google tvrdě vyhodnocuje E-E-A-T a šablonová analýza neprojde. XTB vzdělávací sekce je přesně tenhle kontext: obsah, který musí obstát jak před čtenářem, tak před regulátorem.
- Migrace nebo rebranding. Analýza klíčových slov před migrací předejde ztrátě organické návštěvnosti, která u špatně provedených přechodů běžně dosahuje desítek procent (v extrémních případech, které jsem řešil, i přes polovinu).
Pokud se v některém z těchto bodů poznáváte, domluvme konzultaci. Projedeme konkrétně váš projekt a řekneme si, zda má smysl spolupracovat.
Pojďme spolu na vaše klíčová slova
Pokud řešíte analýzu klíčových slov pro nový projekt nebo revizi stávajícího webu, napište mi. Projdeme spolu váš SERP, stávající pozice v Search Console a ukážu, kde vidím největší příležitost. Z úvodního hovoru odcházíte s konkrétním směrem, i když se nakonec rozhodnete pokračovat sami.
Pokud chcete takové rozbory pravidelně (jeden článek, jedna konkrétní stránka, konkrétní data z Ahrefs a GSC), přihlašte se k odběru newsletteru níž. Jeden e-mail měsíčně, bez marketingových vycpávek.
