"Jak ChatGPT doporučuje restaurace?" v roce 2026 přešlo z teorie do praxe. Hosté se ptají chatbota, kam vyrazit v pátek, a dostávají skutečný seznam. Pokud tam nejste, ztrácíte zákazníky, aniž víte proč.
Odkud LLM čerpají
Dva kanály: scraping při tréninku (Common Crawl, veřejné blogy) a načítání webu v reálném čase (Bing/Google live).
Proč schema.org
Stránka s schema.org/Restaurant se čte 3-5× přesněji. Pole: name, address, telephone, servesCuisine, priceRange, openingHoursSpecification, hasMenu, aggregateRating.
Praktické kroky
1. JSON-LD v <head> (thMenu generuje).
2. Kompletní Google Business profil.
3. Menu v HTML/markdown, nikdy PDF.
4. Recenze přes aggregateRating.
Časté chyby
Menu vykreslená pouze na klientovi jsou neviditelná. SSR povinné. V robots.txt povolit GPTBot, PerplexityBot, ClaudeBot.
Nová éra SEO
Google už není sám. LLM převezmou 35%+ dotazů na cestování/jídlo. Měsíční test: zeptejte se ChatGPT na svou restauraci.
Bylo to užitečné? Sdílejte to.
Související články
Statický QR vs dynamický QR: srovnání TCO na 3 roky
Bistro s 24 stoly, 36 měsíců: 21 000 TRY na dotisky vs 11 640 TRY dynamické před…
Omotenashi a QR: japonská pohostinnost bez ztráty lidskosti
Proč tokijský Sukiyabashi Jiro odmítá QR menu, zatímco 68% středních izakají je …
AR náhled jídla přes WebXR: 3D v prohlížeči bez aplikace
Jak Dishoom Soho dosáhlo +22% průměrné útraty díky model-viewer. Optimalizace .g…