Obsah pre LLM – Ekonomická encyklopédia

Prečo niektorý obsah LLM cituje a iný ignoruje

Generatívne modely citujú zdroje, ktoré sú overiteľné, jednoznačné, stabilné v čase a ľahko parsovateľné. Ak je informácia atomická (jedna téza = jedna URL/sekcia), podložená dátami a má technické prvky pre strojové spracovanie (štruktúra, identifikátory, metadata, licencie), šanca na citáciu rastie. V praxi ide o disciplínu GEO – Generative Engine Optimization: publikačné štandardy pre modely s RAG, hodnotiace pipeline a AIO/SGE.

Signály citovateľnosti: rámec 4×E

Exactness (Presnosť): konkrétne čísla, rozsahy, definície, jasné jednotky a podmienky platnosti.
Evidence (Dôkazy): tabuľky, dataset, odkazy na primárne zdroje, metodika merania.
Explainability (Vysvetliteľnosť): Q→A bloky, kroky, pravidlá a prahy (ak X > Y, potom Z).
Extractability (Extrahovateľnosť): čistá HTML štruktúra, krátke snippety (≤ 40 slov), identifikovateľné prvky (ID, anchor linky).

Informačná architektúra, ktorú LLM „chápu“

Jedna myšlienka = jedna sekcia = vlastný odkaz (napr. #definicia-entropy).
Hierarchia H2/H3 so substantívnymi nadpismi („Metodika merania hluku v dB(A)“ namiesto „Metodika“).
Stabilné permalinky bez dátumov v ceste; verzie riešte tagmi a dateModified v metadátach.
Tabuľkové fakty s vlastným ID a vysvetlením zdroja a obmedzení.

„Atomic facts“: ako písať citovateľné tvrdenia

Začnite tvrdením v jednej vete (≤ 25 slov), ktoré je možné citovať bez ďalšieho kontextu.
Hneď za vetou uveďte zdroj (primárny, sekundárny), časovú platnosť a metodickú poznámku.
Ak ide o čísla, doplňte intervaly, percentily a jednotky (+ ISO normy merania).

Štýl Q→A a mikro-snippety

Modely majú radi priamočiare Q→A páry, ktoré sa dajú extrahovať bez „hlukových“ viet. Vytvárajte krátke boxy: otázka v prirodzenej forme, odpoveď do 40 slov, jasná referencia.

RAG-friendly štruktúra: chunking, kontext, dysambiguácia

Chunking 200–400 slov so samostatným nadpisom a krátkym sumárom (prvé 160 znakov = „tl;dr“ pre retrievery).
Lexikálna konzistencia: používajte stabilné názvy entít a synonyma uveďte v zátvorke („INP (Interaction to Next Paint)“).
Negatívne príklady: vysvetlite, kedy tvrdenie neplatí (pomáha reasoning modulom modelov).

Štruktúrované dáta, ktoré pomáhajú citáciám

Article/TechArticle s datePublished, dateModified, about (entity), mentions (ďalšie entity), isBasedOn (primárne zdroje).
Dataset pre tabuľky a CSV; uveďte measurementTechnique, variableMeasured, license, distribution (CSV/JSON).
Claim / ClaimReview na formalizáciu tvrdení a ich hodnotenia.
BreadcrumbList pre kontext a ItemList pre porovnania.

Licencie a atribúcia: právna „palivová zmes“ pre citácie

Pre text odporúčajte CC BY 4.0 alebo jasnú komerčnú licenciu s požiadavkou atribúcie.
Pre dáta použite ODC-By alebo CC0 (ak je cieľom maximálna citácia).
Licenciu uveďte priamo pri tabuľke a v JSON-LD (license).

Proveniencia: dôkaz o pôvode a čerstvosti

Dátum a verzia (changelog sekcia a kotva #verzia-2025-10).
Metodická príloha: normy, protokoly, odkazy na skripty.
Kontakt na autora a reviewedBy (odborný garant).

Entity-first copywriting: aby model disambiguoval správne

Prvú zmienku entity píšte s definíciou a aliasmi.
Pri homonymách doplňte rozlišujúce atribúty (rok, výrobca, verzia).
Odkazujte na glosár s definíciami (vlastné permalinky).

Formátové vzory, ktoré sa dobre citujú

Definičné karty: 3–5 viet, príklad, hranice použitia.
Tabuľky so zdrojom: posledný stĺpec „Zdroj/Metóda“, horný riadok „Stav k: YYYY-MM“.
Rozhodovacie stromy (ak X/Y, potom A/B) – strojovo konzumovateľné pravidlá.
Mini-case s číslami a kontextom (pred/po, percentá, absolútne hodnoty).

Technické minimum: HTML a head

Čisté odkazy (<a href>) a kotvy s ID; žiadne základné fakty len v obrázkoch.
Canonical na seba; hreflang pre jazykové klony rovnakého obsahu.
Open Graph s jasným og:title/og:description (extrahovateľný „lead“).

„Citeability scorecard“: sebahodnotenie stránky

Kritérium	Otázka	0–2
Presnosť	Obsahuje tvrdenie konkrétne čísla/jednotky/intervaly?	0/1/2
Dôkazy	Je priamo k dispozícii tabuľka/dataset + zdroje?	0/1/2
Vysvetliteľnosť	Sú Q→A bloky a pravidlá rozhodovania?	0/1/2
Extrahovateľnosť	Sú sekcie krátke, s ID a čistým HTML?	0/1/2
Proveniencia	Sú uvedené dátumy, verzia a autor/garant?	0/1/2
Licencia	Je licencia zrozumiteľná pre stroj/človeka?	0/1/2

JSON-LD príklady

Article + Dataset (výňatok):

{ "@context": "https://schema.org", "@type": "TechArticle", "headline": "Meranie hluku ventilátorov v dB(A)", "datePublished": "2025-09-15", "dateModified": "2025-10-10", "about": [{"@type":"DefinedTerm","name":"dB(A)"},{"@type":"Thing","name":"Notebook"}], "isBasedOn": [{"@type":"CreativeWork","url":"https://example.org/iso-XXXX"}], "author": {"@type": "Person","name": "Ján Novák"}, "dataset": { "@type": "Dataset", "name": "Hluk notebookov 2025", "license": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/", "measurementTechnique": "A-weighted SPL @1m", "variableMeasured": "SoundPressureLevel", "distribution": [{"@type":"DataDownload","encodingFormat":"text/csv","contentUrl":"https://example.org/hluk-2025.csv"}] } }

Metodika: ako tvoriť čísla, ktoré prežijú audit

Publikujte protokol: zariadenia, nastavenia, počty opakovaní, štatistika.
Kalibrácia: uveďte referenčné merania a chyby merania nástrojov.
Limitácie: kde výsledok neplatí; odlíšte extrapoláciu od merania.

Citácie a bibliografia: štýl pre modely

Primárne zdroje uprednostnite pred sekundárnymi; pri preberaní uveďte oboje.
Používajte permalinky (DOI, archivované verzie) a kľúčové bibliografické polia: autor, rok, názov, vydavateľ, URL, dátum prístupu.
V texte pracujte s in-line citáciami (napr. [1]) a na konci sekcie zoznam referencií.

Antipatterny: čo znižuje šancu na citáciu

Vágne formulácie („záleží“ bez metodiky a rozsahov).
„Názorové“ články bez dát a odkazov na primárne zdroje.
Dôležité čísla len v obrázkoch/PDF bez textového ekvivalentu.
Časté zmeny URL a titulkov bez redirectov a verziovania.

Proces GEO: od návrhu po publikáciu

Výber téz: identifikujte 5–10 „citovateľných“ tvrdení s dopadom.
Evidence pack: pripravte tabuľky, dataset, metodiku, citácie.
IA a HTML: sekcie s ID, Q→A, tabuľky s popismi, mikro-snippety.
Metadáta: JSON-LD (Article/Dataset/Claim), OG, licencie.
QA: validácia faktov, jednotiek, verzií, hreflang.
Distribúcia: interné prelinkovanie na huby, príspevky so „citovateľnými kartami“.
Monitoring: citácie v AIO/SGE, brand mentions, kopírovanie datasetu.

Praktické mikrošablóny

Definičný box:

<section id="definicia-inp"> <h3>INP (Interaction to Next Paint): definícia</h3> <p>INP je metrika odozvy, ktorá hodnotí najhoršiu interakciu používateľa v rámci relácie (P98). Aktualizované: 2025-10.</p> <p><small>Zdroj: W3C/web.dev; komparácia s FID v doplnkovej tabuľke.</small></p> </section>

Q→A snippet:

<div id="qa-minimal"> <p><strong>Otázka:</strong> Aký je odporúčaný limit hluku pre notebooky?</p> <p><strong>Odpoveď:</strong> Pri bežnej záťaži je < 35 dB(A) v 1 m považovaných za tiché. Metodika: A-váženie, 23 °C, pozadie < 20 dB(A).</p> </div>

Meranie úspechu GEO

Impresie a kliky na dopytoch „definícia/čo je/koľko/ako dlho/ktorý“.
Externé citácie a brand mentions s citovanými úryvkami.
Referencie na dataset (stiahnutia, backlinky na CSV/JSON).
Čas do citácie: interval medzi publikáciou a prvou zachytenou citáciou.

Kontrolný zoznam pred publikáciou

Má každá kľúčová téza vlastný odkaz a snippet ≤ 40 slov?
Sú čísla v jednotkách s rozsahmi/percentilmi a metodikou?
Je dostupný dataset/tabuľka + licencia?
Sú JSON-LD a OG polia vyplnené a validné?
Existuje changelog, autor a reviewedBy?

Citácia je odmena za poriadok

LLM radi citujú obsah, ktorý je presný, podložený a technicky „čitateľný“. Keď svoje tvrdenia premeníte na atomické fakty s dôkazmi, poskytnete štruktúrované dáta, stabilné URL a licencie, stávate sa prirodzeným zdrojom pre generatívne prehľady aj RAG aplikácie. GEO nie je trik – je to redakčná disciplína a technická hygiena v jednom.