NotebookLM: AI pro studenty, nebo praktický SEO a obsahový pomocník?

Co je NotebookLM a čím se liší?

NotebookLM je, podobně jako spousta dalších, generativní AI nástroj. Ve svém jádru funguje na aktuální verzi Gemini (v době psaní článku konkrétně Gemini 2.5). Velkým rozdílem je ale jeho princip fungování a to, pro koho byl určený. 

Účelem NotebookLM je práce s vlastními vybranými zdroji, které nahrajete do vlastního sešitu (chatu). Nedohledává si informace na internetu a neodpovídá na základě naučené databáze zdrojů – což je hlavní rozdíl oproti jiným generativním AI nástrojům, jako jsou ChatGPT, Gemini, Claude apod. 

Je tak perfektní pro syntézu informací a učení z vlastních osvědčených nebo originálních zdrojů. A i když ho na první dobrou ocení hlavně studenti a akademici, rozhodně nejde jen o školní pomůcku. I SEO konzultanti a copywriteři v něm najdou v určitých situacích ohromného parťáka. 

Jak funguje NotebookLM?

Představte si klasický AI nástroj jako svého asistenta – třeba ChatGPT. Když se ho zeptáte na dotaz, dá vám samozřejmě odpověď. Ta však vychází z obrovského množství zdrojů různé kvality – a něco navíc si domyslí.

Oproti tomu NotebookLM je váš osobní asistent, který zná přesně to, co jste ho naučili, a nepracuje s ničím navíc. Dokáže tak:

• perfektně odpovídat na vaše dotazy, 
• transformovat spousty vašich vlastních poznámek, nahrávek rozhovorů nebo vlastních zdrojů,
• shrnout vám to důležité, 
• a to vše bez halucinací a výmyslů. 

Když neví, tak vám zkrátka řekne, že na to nemá dostatečné zdroje. 

A pokud si určitou myšlenku v odpovědi budete chtít zkontrolovat, stačí se podívat na citaci, kterou připojuje ke každé myšlence.

Pojďme se na jeho fungování podívat podrobněji.

Práce s NotebookLM

Na úvod je potřeba říct, že NotebookLM je dostupný zdarma. Přirozeně existuje i Pro verze, která nabídne více prostoru pro zdroje, více audio přehledů a více možností, jak si nástroj přizpůsobit podle sebe. 

Ale upřímně? Na většinu běžných scénářů, testování i seriózní práci vám bohatě vystačí free verze. 

Pro práci s NotebookLM si nejprve musíte vytvořit nový sešit, a to nahráním zdrojů. Nejčastěji se bude jednat o dokumenty, prezentace nebo konkrétní URL adresy. 

Dokáže ale také pracovat s YouTube linky, audio soubory (mp3) nebo třeba .pdf soubory. V praxi může být často nejrychlejší vkládat přímo URL adresy, se kterými dokáže pracovat velmi dobře. 

Limity v rámci NotebookLM

• URL adresy fungují dobře do momentu, kdy se text na konkrétním webu vykresluje i bez JavaScriptu. 
• YouTube videa fungují, pokud mají dostupný přepis. Můžete tak někdy narazit na problém u nových videí.
• Každý zdroj může mít maximálně 500 tisíc slov. Zdrojů ale můžete nahrát až 50 ve free verzi a dokonce až 300 v Pro tarifu. 

Z mé zkušenosti se v drtivé většině případů k maximu vůbec nepřiblížíte. Pokud zdroje nemáte, nebo budete chtít dohledat další, může vám je přímo NotebookLM pomoci najít.

Takto vytvořený sešit je připravený na zodpovídání vašich dotazů – tak, jak jste zvyklí u běžného generativního AI nástroje. 

NotebookLM spolehlivě zdrojuje

Jak už bylo zmíněno, klasické generativní modely pracují se znalostmi z velkého množství zdrojů a občas se dokáží pěkně seknout – nebo si něco úplně vymyslet. Jakékoliv ověřování informací je tak u klasických AI nástrojů velmi zdlouhavé.

V tom NotebookLM vyniká. U každé části uvádí zdroje, z nichž vychází, a ve zdrojovém dokumentu vám dokonce i zobrazí konkrétní pasáž. 

Přehled dalších užitečných funkcí

Kromě svých unikátních schopností, které vycházejí z práce jen s vašimi zdroji, také nabízí několik skvělých funkcí:

• Audio přehled – Audio přehled formou rozhovoru, která shrne hlavní myšlenky ze zadaných zdrojů. Audio si můžete upravit dle vlastních instrukcí. Kvalita diskuze je poměrně na vysoké úrovni a zní přirozeně (a to i v češtině). Pokud se tedy rádi učíte z audio zdrojů nebo posloucháte podcasty, stojí za vyzkoušení.
• Myšlenková mapa – Na tu se podíváme blíže později. Sešit vám graficky shrne hlavní společné body a dodá jim strukturu.
• Studijní příručka – Sešit vám vytvoří kontrolní kvíz na základě zadaných zdrojů a shrnutí klíčových pojmů pro snazší studium.
• Časté dotazy (FaQ) – Užitečné jak pro učení, tak i pro tvorbu kategorických popisů nebo FaQ sekcí na web. Sešit vám vytvoří možné otázky na danou problematiku včetně vhodné odpovědi.
• Informativní dokument (brief) – Brief je ideální zejména při práci s více zdroji a velkým množstvím informací. Podá vám rychlé a přehledné shrnutí.
• Časová osa – Sešit vytvoří časovou osu, která shrne klíčové body ze všech zdrojů, a podá tak přehledné shrnutí v čase.
• Video přehledy – Posledním přírůstkem v NotebookLM jsou video přehledy – zkrátka video prezentace s komentářem vytvořené z vašich vlastních zdrojů. Video přehledy samozřejmě fungují v angličtině, ale i v češtině, přičemž další jazyky by měly následovat (https://blog.google/technology/google-labs/notebooklm-video-overviews-studio-upgrades/)

Kdy použít NotebookLM a kdy AI modely jako ChatGPT?

ChatGPT, Gemini nebo Perplexity dokáží rychle a neúnavně provádět nepřeberné množství úkolů. Vynikají samozřejmě v: 

• brainstormingu, 
• generování rychlých nápadů, 
• tvorbě rychlých shrnutí, 
• odpovídání na jednodušší otázky 
• a tak podobně.

Oproti tomu je použití NotebookLM poněkud pomalejší – pro každý nový tematický chat musíte zakládat nový „sešit“, včetně nahrání zdrojů. Jenže právě tato pečlivost se vyplácí. 

Je perfektní v situaci, kdy si chcete být opravdu jistí kvalitou výstupu nebo chcete vycházet jen z konkrétních zdrojů (a vyhnout se tak neověřeným informacím) – ať už pro účely studia, nebo třeba průzkum a porovnání konkurence.

Když chcete mít stoprocentní jistotu, že vycházíte z relevantních informací – a ne z toho, co kde internet právě vyplivl – NotebookLM je trefa do černého. Čímž se konečně dostáváme k praktickým ukázkám, jak využít NotebookLM pro SEO a tvorbu obsahu.

Use case 1: Tvorba content hubu bez zdlouhavého studia obsahu

Pokud se zajímáte o obsah a SEO, pravděpodobně už víte, co je to content hub. Centrem content hubu je jedna pilířová stránka, pro jejíž tvorbu ale potřebujete znát velmi dobře obsah webu klienta. Co si to tedy trošku usnadnit?

Využijte přednosti NotebookLM a jeho schopnost pracovat s nahranými zdroji. Pomůže vám nejen graficky znázornit veškerý obsah webu, ale samozřejmě i vytvořit osnovu obsahu nebo přímo tuto stránku napsat.

Jak na to?

Vytvoříme si nový sešit a nahrajeme všechny blogové články, které jsou relevantní k danému tématu. Jako příklad jsem zvolil téma “létání v horkovzdušných balónech” u zážitkové agentury, která má o letu balónem sepsanou řadu článků.

Pro grafický přehled a lepší orientaci v tématu si vytvoříme myšlenkovou mapu. Každou část si můžete dále rozkliknout na konkrétnější sekce.

Následně si už v chatu můžete vytvořit vlastní zadání pro tvorbu osnovy nebo i celého článku. Záleží na stylu vaší práce. 

Osnova pro náš content hub by tak například mohla vypadat následovně, a to vše po pár minutách práce:

1. Co je let balónem a vzducholodí a jak probíhá?
2. Lokality pro lety v České republice a v zahraničí
3. Typy letů a jejich specifika
4. Příležitosti a komu je let určen
5. Bezpečnost a příprava na let
6. Historie a zajímavosti ze světa létání
7. Cena a co je zahrnuto

V popisu osnovy najdete nejen zdroje, ale také návrhy na odkazy na další vybrané články. To už si můžete v chatu podle potřeby upravit.

Use case 2: Srovnání a aktualizace obsahu

Plánujete aktualizaci nebo rozšíření starého obsahu? Nedaří se vám s vaším článkem udržet na výsluní SERPu? Možná vašemu článku něco chybí a konkurence nabízí více informací. Místo zdlouhavého procházení a pročítání článků konkurence jeden za druhým, využijme NotebookLM –  a výrazně si tento proces zjednodušme.

NotebookLM a jeho schopnost pracovat pouze s nahranými zdroji je v tomto případě naprosto perfektní pro porovnávání a hledání slabých míst. Dokáže: 

• zpracovat články konkurentů, 
• identifikovat mezery ve vašem stávajícím obsahu, klíčových slovech, struktuře i tónu a navrhnout relevantní rozšíření stávajícího obsahu,
• pomoci s kontrolou starých dat nebo statistik a navrhnout aktuální obsah (pokud mu poskytnete aktuální zdroje a čísla).

Jak na to?

Podíváme se na článek “Jak prát funkční oblečení” – a porovnáme si náš blogový článek na webu ze spodních příček ve vyhledávání s ostatními články na stejné téma, které se v SERPu zobrazují na  předních pozicích.

Stejně jako v ostatních případech si založíme nový sešit. Do něj vložíme články konkurentů, kteří vyskakují ve výsledcích před vámi, a také váš vlastní článek (ať už jen rozepsaný v dokumentu, nebo rovnou publikovanou adresu). 

Sepište si krátký prompt pro porovnání a identifikaci informací, které váš článek nezobrazuje. Můžete jej případně obohatit o  identifikaci tónu nebo důležitých klíčových slov. Pak nechtesešit pracovat.

Takto získáte pěkný přehled bez nutnosti zdlouhavého pročítání článků konkurentů a porovnávání s vlastní (historickou) tvorbou. 

Navíc si můžete být poměrně jistí, že návrh vychází opravdu z uvedených zdrojů – tedy konkurentů nad vámi ve výsledcích vyhledávání. Nejedná se o žádné odhady a doporučení čistě na naučených datech, jako je tomu třeba u ChatGPT.

Tip: Vyzkoušejte si v konfiguraci chatu nastavení Analytik pro detailnější odpověď nebo si definujte vlastní styl konverzace. 

Use case 3: Tvorba nové jazykové mutace a překlady

Plánujete expanzi na nový trh? NotebookLM vytvoří nejen přehlednou mapu vašeho stávajícího obsahu, ale pomůže vám i při překladech. Usnadní vám tak tvorbu obsahového plánu pro další postup.

Překlady NotebookLM vycházejí jen z vašich zdrojů. To znamená, že pokud nahrajete českou verzi adresy, překládá vám čistě jen vaši českou předlohu. Pro lepší optimalizaci si do zdrojů můžete nahrát analýzu klíčových slov (KWA) a nechat zapracovat do překladů i klíčová slova. 

V tomto bodě je nutné podotknout, že NotebookLM bohužel nezvládá práci s .xlsx ani .csv. Pro správnou práci sešitu a využití KWA tedy vkládejte soubory ve formátu .pdf, nahrajte textový soubor nebo vložte zkopírovanou část tabulky.

Výhody oproti jiným AI nástrojům či AI překladačům

Dokáže dobře dodržovat strukturu, nevymýšlí si obsah navíc a nedělá nevyžádané úpravy. Perplexity nebo ChatGPT zvládne váš text samozřejmě také přeložit, ale i při využití CustomGPT si tyto nástroje rády delší texty různě upravují a vylepšují – i když je o to nežádáte. 

Ptáte se, co DeepL? Ten bere textace zase příliš doslovně a přeložený text je nutné ještě výrazně ladit a upravovat. 

U každé části překladu samozřejmě naleznete citace – můžete si tedy snadno zkontrolovat přesnost daného překladu.

V tomto směru se tedy NotebookLM také osvědčil a určitě stojí za vyzkoušení.

Jaké má NotebookLM nevýhody?

Ani NotebookLM není zdaleka perfektní AI nástroj. Největší výhoda může být velmi snadno také největší slabinou. 

Tvorba sešitů a časová náročnost

Tvorba sešitů na každé téma nebo úkol zabere dost času, nemluvě o hledání zdrojů. To si sice můžete usnadnit například rozšířením pro Chrome Myndo, i tak to ale zabere čas i energii a je potřeba s tím počítat.

Chybějící možnost třídění sešitů

Pokud budete tento nástroj testovat a využívat, postupem času si vytvoříte poměrně velké množství sešitů. Obtížně se tak mezi větším množství sešitů orientuje. Nástroj to už není úplně nový a možnost třídění nebo tvorba složek tam poměrně zásadně chybí.

Historie chatů se neukládá

Hlavně nezapomeňte, že vytvořené sešity vám sice zůstávají i se zdroji, ale nesmíte si zapomenout uložit vybrané odpovědi v chatu jako poznámky. Historie chatů se vám dlouhodobě neukládá, takže se k historickým diskuzím nemůžete tak snadno vracet jako například u ChatGPT.

Verdikt: Doporučujeme NotebookLM?

I navzdory některým nevýhodám je NotebookLM na některé úkoly excelentní a určitě jej doporučujeme vyzkoušet. Ať už pro práci, nebo i vlastní studium, na které je vlastně stvořený. 

Jaké využití pro vaši práci vás při čtení článku napadlo?

Zdroje:

1. https://support.google.com/a/answer/16350447?hl=en
2. https://blog.google/technology/google-labs/notebooklm-featured-notebooks/
3. https://chromewebstore.google.com/detail/myndo/hdifgngfhokdlcacnnpoaabigfcpllai
4. https://support.google.com/notebooklm/answer/16269187?hl=en#zippy=%2Climits-for-notebooklm
5. https://blog.google/technology/google-labs/notebooklm-video-overviews-studio-upgrades/