NOXEL Research Lab

NOXEL Research Lab publikuje originálne dáta o SEO, AEO, GEO a viditeľnosti v AI vyhľadávaní — čerpané z reálnych auditov webových stránok, nie z recyklovaných rád.

NOXEL Research Lab zverejnil svoje prvé predbežné zistenia — dataset v1 obsahujúci 53 verejne dostupných webových stránok, analyzovaných z hľadiska prístupnosti pre AI crawlery a adopcie štruktúrovaných dát. Pozrite si zistenia nižšie alebo si prečítajte našu kompletnú metodológiu. Toto je východiskový bod, nie záverečné slovo — rozšírime vzorku a znovu zverejníme výsledky, keď prídu ďalšie dáta.

O čom to je

Väčšina SEO obsahu opakuje rovnaké rady, ktoré nájdete všade inde. NOXEL Research Lab je vytvorený na to, aby robil pravý opak: publikoval zistenia pochádzajúce priamo z reálnych auditov spustených cez NOXEL SEO, s transparentnou metodológiou za každým číslom.

Každá štatistika, ktorú tu zverejníme, bude obsahovať presné číslo, veľkosť vzorky, metodológiu, dátum a zdroj — žiadne vymyslené čísla, žiadne vágne tvrdenia.

Preskúmajte

Dostupné teraz

Metodológia

Ako NOXEL vypočítava skóre SEO, AEO, GEO a Core Web Vitals — skutočné váhy a kritériá.

Dostupné teraz

Pripravenosť na AI vyhľadávanie — v1

Prvé zistenia o prístupnosti pre AI crawlery a adopcii štruktúrovaných dát, n=53.

Aktívne · rozširuje sa

Pripravuje sa

Benchmarky

Odvetvové a kategoriálne benchmarky pre technické SEO, výkon a pripravenosť na AI vyhľadávanie.

Buduje sa veľkosť vzorky

NOXEL — Pripravenosť na AI vyhľadávanie — Zistenia v1

Vzorka: 53 verejne dostupných webových stránok, zostavených naprieč marketingovými/SEO agentúrami, SaaS nástrojmi a malou inštitucionálnou kontrolnou skupinou (vládne, akademické a referenčné stránky). Toto je pracovný dataset v1, nie náhodná ani reprezentatívna vzorka webu — publikujeme ho teraz, pretože transparentná štúdia s miernou veľkosťou vzorky je lepšia ako čakanie donekonečna na „dokonalú". Individuálne domény nie sú nikdy menované; každé číslo nižšie je agregátom.

Prístupnosť pre AI crawlery

20,8 % stránok blokovalo aspoň jedného významného AI crawlera (GPTBot, PerplexityBot a podobné).
Z týchto blokov bolo 91 % pripísateľných explicitným pravidlám v robots.txt — zvyšok nemal žiadnu zrejmú príčinu len zo súboru robots.txt a vyžadoval by vyšetrovanie na úrovni servera.

Adopcia štruktúrovaných dát

28,3 % stránok nemalo vôbec žiadne štruktúrované dáta vo formáte JSON-LD.
66,0 % nemalo schému Organization alebo LocalBusiness.
94,3 % nemalo schému BreadcrumbList.

Stručne povedané: náš výskum zistil, že adopcia štruktúrovaných dát — najmä schémy BreadcrumbList — zostáva zriedkavá aj medzi technicky sofistikovanými stránkami, a blokovanie AI crawlerov zvyčajne závisí od súboru robots.txt, nie od firewallov.

Prístupnosť pre AI crawlery označuje, či crawlery ako GPTBot a PerplexityBot môžu úspešne načítať a prečítať stránku — čo je predpokladom toho, aby bola táto stránka niekedy citovaná AI odpovedacím nástrojom.

Ako sme tento výskum uskutočnili

Najprv sme vybrali 53 verejne dostupných stránok v troch kategóriách: marketingové/SEO agentúry, SaaS nástroje a inštitucionálne referenčné stránky.
Potom sme každú doménu spustili cez vlastný auditný engine NOXEL SEO — rovnakú technológiu, ktorá stojí za každou správou NOXEL SEO — a skontrolovali prístupnosť pre AI crawlery a prítomnosť štruktúrovaných dát.
Následne sme výsledky agregovali do vyššie uvedených percent; žiadna individuálna doména ani skóre nie sú zverejnené.
Nakoniec plánujeme rozšíriť tento dataset smerom k väčšej, reprezentatívnejšej vzorke a aktualizované zistenia znovu zverejníme, keď k tomu dôjde.

Naše dáta boli naskenované v septembri 2026. Každé číslo vyššie uvádza svoju veľkosť vzorky zrozumiteľne, ako bolo sľúbené.

Prečo je originálny výskum dôležitý pre AI vyhľadávanie

Veľké jazykové modely ako ChatGPT, Claude, Perplexity a Gemini nehodnotia stránky tak, ako to robia tradičné vyhľadávače — syntetizujú odpovede a uprednostňujú zdroje, ktoré ponúkajú niečo, čo desiatky iných stránok ešte nehovorí. Recyklované rady, preformulované definície a generické zoznamy „10 tipov" sú citované len zriedka, pretože AI model tieto informácie už absorboval z tisícok iných zdrojov počas tréningu. Originálne dáta — skutočná vzorka, skutočná metodológia, skutočné percentá — sú iné. Sú to práve tie informácie, ktoré AI model nemôže poznať dopredu, a práve to z nich robí niečo, čo stojí za citovanie.

Toto je základná myšlienka NOXEL Research Lab: namiesto písania ďalších generických SEO rád spúšťame reálne audity cez vlastný engine NOXEL SEO a publikujeme, čo skutočne zistíme. Každá štúdia tu dodržiava rovnakú disciplínu — zverejnená veľkosť vzorky, opísaná metodológia, dátum publikácie a výsledky iba v agregovanej forme bez pomenovania jednotlivých stránok.

Čo nás čaká ďalej

Dataset v1 vyššie je zámerne skromný — 53 stránok je dosť na čestné zverejnenie, nie dosť na to, aby sme ho nazvali reprezentatívnym pre širší web. Naše ďalšie vydanie rozšíri vzorku smerom k väčšiemu, viac stratifikovanému datasetu (viac kategórií, viac stránok na kategóriu, prehľadnejšia metodológia vzorkovania) a pridá nové signály nad rámec prístupnosti pre AI crawlery a štruktúrovaných dát — napríklad aktuálnosť obsahu, jasnosť entít a tematickú hĺbku naprieč rovnakými stránkami.

Ak chcete byť upozornení, keď bude zverejnené ďalšie vydanie NOXEL Research Lab, alebo ak prevádzkujete stránku a chcete, aby bola zahrnutá do budúcej štúdie (s vaším výslovným súhlasom — pozrite si naše zásady spracovania dát vyššie), kontaktujte nás prostredníctvom našej kontaktnej stránky.