Perplexity AI je spoločnosť zo San Francisca založená v roku 2022, ktorá prevádzkuje vyhľadávač poháňaný AI. Namiesto zoznamu odkazov vracia napísanú odpoveď, ktorá zhŕňa aktuálny obsah z webu a uvádza použité zdroje. Popri bezplatnej verzii existujú platené tarify s výberom jazykových modelov a prehliadač Comet s AI (stav k októbru 2026). Pre firmy je Perplexity relevantný aj preto, že mení spôsob, akým sa obsah na webe nachádza.
Agenti, postupy a šablóny v jednom pracovnom priestore – bezplatné 24-hodinové demo.
Spustiť demoVyhľadávanie s AI označuje metódy vyhľadávania, ktoré pomocou AI pochopia zámer dopytu, váhujú výsledky a často vygenerujú zhrnutú odpoveď so zdrojmi namiesto prostého zoznamu odkazov. Technicky využívajú kľúčové vyhľadávanie, vektorové vyhľadávanie nad vnoreniami alebo ich kombináciu, často s následným jazykovým modelom. Príkladom sú odpoveďové vyhľadávače na webe a interné vyhľadávanie znalostí, ktoré zamestnancom pomáha nájsť potrebné informácie v príručkách a smerniciach.
Optimalizácia pre generatívne vyhľadávače (GEO, generative engine optimisation) zahŕňa opatrenia, vďaka ktorým je obsah viditeľný vo vyhľadávacích systémoch poháňaných AI, ako sú ChatGPT, Perplexity alebo prehľady AI vo vyhľadávačoch, a je v nich citovaný ako zdroj. Pojem pochádza z výskumnej štúdie z roku 2023. Medzi kľúčové faktory patria jasné, priamo citovateľné odpovede, prehľadná štruktúra, doložené fakty, aktuálne informácie a identifikovateľní autori. GEO dopĺňa klasickú optimalizáciu pre vyhľadávače (SEO), nenahrádza ju.
Vyhľadávanie bez kliknutia (zero-click) nastáva, keď používatelia dostanú odpoveď priamo na stránke s výsledkami, napríklad prostredníctvom zvýraznených odpoveďových polí alebo súhrnov generovaných AI, a už neprejdú na webovú stránku. Firmám to znižuje návštevnosť, aj keď ich obsah slúži ako zdroj. Preto je dôležitejšia viditeľnosť ako citovaný zdroj: s jasnými odpoveďami, podloženými faktami a dobre štruktúrovanými stránkami.
Retrieval-augmented generation spája vyhľadávanie s generovaním textu: pred odpoveďou systém vyhľadá relevantné pasáže v zbierke znalostí – napríklad v príručkách, smerniciach alebo FAQ – a odovzdá ich jazykovému modelu ako kontext. Odpoveď tak vychádza z aktuálneho obsahu špecifického pre firmu, a nielen z trénovacích znalostí modelu. Znižuje to vymyslené tvrdenia, zviditeľňuje zdroje a umožňuje aktualizácie bez pretrénovania.
