Những hiểu biết hoàn toàn mới về cách người dùng tương tác với AI Overviews cho thấy chúng AIO đóng vai trò là một lối tắt thông tin và không phải yếu tố làm giảm tỷ lệ chuyển đổi.
Đây là bản phân tích bổ trợ cho nội dung Trải nghiệm sử dụng Google AI Overviews của người dùng [1] .Hãy coi đây là nghiên cứu bản 2.0, với những hiểu biết mới. Bạn cũng nên tham khảo Nghiên cứu về hành vi sử dụng AI Mode của người dùng [2]! Các nguồn trích dẫn được đã tôi để để ở dưới nội dung.
Kể từ tháng 3, mọi người đều hỏi cùng một câu hỏi: “Liệu AI Overview có đang giết chết chuyển đổi của chúng ta không?”
Nghiên cứu Trải nghiệm sử dụng Google AI Overviews của người dùng đưa ra câu trả lời rõ ràng hơn so với những thông tin khiếm khuyết hơn mà bạn thấy trên các diễn đàn.
Hôm nay, tôi sẽ giới thiệu với các bạn những hiểu biết mới từ nghiên cứu đó dựa trên hệ thống RAG tiên tiến đã phân tích hơn 100.000 từ bản ghi.
Phát hiện quan trọng và nổi bật nhất từ nghiên cứu đó: Mọi người sử dụng AI Overview để định hướng và tiết kiệm thời gian.
Sau đó, đối với bất kỳ tìm kiếm nào liên quan đến giao dịch hoặc quyết định quan trọng, người tìm kiếm sẽ xác thực bên ngoài Google, thường là với các thương hiệu đáng tin cậy hoặc tên miền có thẩm quyền.
Tóm lại: AIO chỉ là lớp xem trước. Các liên kết Organic vẫn là nơi chốt đơn.
Trước khi đi sâu vào chi tiết, bạn cần lắng một vài bình luận:
Giờ đây chúng ta có cái nhìn trực tiếp vào một “anchor pattern” – mô hình hành vi neo trong AIO.
Trong nghiên cứu trải nghiệm người dùng này, chúng tôi phát hiện rằng người dùng hiếm khi nói thẳng rằng họ không tin AI Overviews – thay vào đó, họ do dự, tinh chỉnh lại truy vấn, hoặc click ra ngoài.
Vì vậy, chính sự do dự mới là tín hiệu lớn nhất gửi đến chúng ta.
Chúng tôi thấy điều tương tự trong các quyết định mua phức tạp, đặc biệt là khi có nhiều bên tham gia vào quy trình (cả B2B lẫn B2C): Bộ phận mua hàng đình trệ vì thiếu rõ ràng về vòng đời sản phẩm, kỹ sư đình trệ vì thiếu thông số kỹ thuật, IT đình trệ vì thiếu xác thực.
Đây không phải là những lời phàn nàn. Đây là những câu hỏi chưa được giải quyết, chưa được trả lời, thậm chí chưa được biết đến – những câu hỏi CHƯA BAO GIỜ xuất hiện trong dữ liệu keyword demand.
Với tư cách là content marketer, chúng ta chưa bao giờ tự đặt ra trách nhiệm một cách có hệ thống để trả lời những câu hỏi này.
Nhật ký chăm sóc khách hàng – như một ví dụ về nơi phát hiện ma sát – phơi bày những sự do dự tương tự dưới dạng có thể truy vết: qua các cuộc chat lặp đi lặp lại, các lần escalate, các rào cản triển khai, v.v.
Nhật ký CSKH là một bề mặt; AIO là một bề mặt khác.
Nhưng nguồn sự thật thực sự luôn nằm ở ma sát theo ngữ cảnh của đối tượng mục tiêu.
Trả lời những ‘câu hỏi tiềm ẩn gây ma sát, chưa được hỏi ra’ này cho chúng ta cách đọc những tín hiệu đó và thiết kế nội dung thực sự thúc đẩy quyết định tiến về phía trước.”
Nghiên cứu thực sự tìm thấy điều gì:
- Kết quả hữu cơ là đích đến đáng tin cậy nhất và thành công nhất trong mọi nhiệm vụ.
- Kết quả được tài trợ được chú ý nhưng lại bị bỏ qua do độ tin cậy thấp.
- Câu trả lời trong SERP nhanh chóng giải quyết được khoảng 85% các câu hỏi thực tế đơn giản.
- Người dùng thường sử dụng AIO như một bản xem trước hoặc lối tắt, sau đó nhấp ra để hoàn tất hoặc xác thực (trên các trang web thương hiệu, YouTube, cổng thông tin phiếu giảm giá, v.v.).
- Vòng quay mua sắm hỗ trợ khám phá nhiều hơn là kết thúc. Hãy chờ đợi những cú nhấp chuột để đánh giá lại.
- Niềm tin bị chia rẽ theo mức độ rủi ro: Các hành trình tìm kiếm rủi ro thấp thường kết thúc ở AIO, trong khi tài chính hoặc y tế thúc đẩy mọi người tìm đến các cơ quan có thẩm quyền như Gov, Edu, các trang báo chí.
- Tuổi tác và thiết bị là yếu tố quan trọng. Người dùng trẻ tuổi, đặc biệt là trên điện thoại thông minh, chấp nhận AIO nhanh hơn; nhóm người dùng lớn tuổi hơn ưa chuộng liên kết màu xanh lam và tên miền có thẩm quyền.
- Khi AIO sai hoặc có cảm giác chung chung, mọi người sẽ bỏ cuộc. Chúng ta đã ghi nhận 12 cờ “AIO gây hiểu lầm/sai” riêng biệt trong các bối cảnh có mức độ rủi ro cao hơn.
Tại sao điều này quan trọng đối với lợi nhuận
Trong bài phân tích trước, tôi đã đã lập luận rằng khả năng hiển thị ở đầu phễu bán hàng có tác động sâu rộng hơn nhiều so với những gì phân tích tiếp thị của chúng tôi từng ghi nhận. Tôi cũng lập luận rằng nhu cầu không tự nhiên biến mất chỉ vì lượt nhấp chuột giảm.
Các mô hình hành vi trong nghiên cứu này ủng hộ quan điểm: AIO đáp ứng ý định tìm kiếm nhanh, nhưng ý định mua hàng vẫn được định tuyến thông qua xác thực bên ngoài và niềm tin vào thương hiệu – hay còn gọi là nhấp chuột . Những người tham gia nghiên cứu này đã chia sẻ những suy nghĩ như sau:
- “Có kết quả của AI, nhưng người dùng muốn truy cập thẳng vào trang so sánh hơn.”
- “Các trang xác thực, so sánh, báo chí, trang có thương hiệu đứng đầu kết quả tìm kiếm, đó là nơi người dùng sẽ đến. Người dùng tin tưởng các trang kể trên hơn là bản tóm tắt của AI.”
Và điều đó sẽ bảo toàn các chuyển đổi tiếp theo (khi bạn xuất hiện ở đúng nơi và có được thẩm quyền).
Những hiểu biết sâu sắc hơn: Những phát hiện thứ cấp bạn cần xem
Sử dụng hệ thống AI tiên tiến do RAG điều khiển đã phân tích gần 100k hành vi từ trong bản ghi lại từ các phiên làm việc của người dùng được ghi lại trên 275 trường hợp tác vụ.
Điều quan trọng cần hiểu là: Chúng ta có thể tìm ra những hiểu biết mới từ nghiên cứu này
Hệ thống RAG mới của phân tích các trường có cấu trúc như Tính năng SERP, mức độ hài lòng của AIO hoặc phản ứng của người dùng từ bản ghi và chú thích. Hệ thống này tạo ra một lớp truy xuất và sử dụng ChatGPT-5 cho tìm kiếm ngữ nghĩa.
Kết quả là nghiên cứu nhanh hơn, chính xác hơn và minh bạch hơn. Mọi tuyên bố đều có thể được truy xuất đến các hàng dữ liệu và trích dẫn bản ghi, các mẫu được kiểm tra trên toàn bộ tập dữ liệu và bằng chứng trực quan chỉ cần một truy vấn.
Lợi ích thực tế:
- Thông tin chi tiết có thể kiểm tra: Kết luận được ánh xạ trở lại các phần dữ liệu chính xác.
- Tốc độ: Kiểm tra giả thuyết trong vài phút thay vì phải đọc lại nhiều lần.
- Thang đo: Phân tích bản ghi chép, các trường mã hóa và kết quả của tất cả những người tham gia.
- Phù hợp với kỷ nguyên AI: Cấu trúc rõ ràng và tín hiệu đáng tin cậy phản ánh cách các hệ thống truy xuất chọn nguồn, phù hợp với quan điểm rộng hơn của chúng ta về khả năng hiển thị và độ tin cậy.
Sau đây là những gì tìm thấy:
- Dữ liệu đã xác minh 4 Mẫu ý định AIO riêng biệt
- Các tính năng SERP chính thúc đẩy sự tương tác nhiều hơn các tính năng khác
- Các thương hiệu cốt lõi hình thành niềm tin vào AIO
Về hệ thống RAG mới
Xây dựng lại phân tích trên một hệ thống được tăng cường truy xuất để câu trả lời đến từ dữ liệu nghiên cứu, chứ không phải phỏng đoán mô hình. Nền tảng nằm trên các trường có cấu trúc với đầy đủ bản ghi và chú thích, được lập chỉ mục trong một cơ sở dữ liệu nhẹ và được ghép nối với dữ liệu được phân nhóm để lọc nhóm và kiểm tra chéo.
Các thành phần cốt lõi:
- Thu thập và làm sạch tập dữ liệu
- Lớp truy xuất dựa trên từ khóa lai + tìm kiếm ngữ nghĩa
- Tự động mã hóa cảm xúc để chuyển lời nói thành tín hiệu nhất quán và có thể truy vấn được.
- Vòng lặp xác thực để giảm thiểu ảo giác
Kết quả là nghiên cứu nhanh hơn, chính xác hơn và minh bạch hơn. Mọi tuyên bố đều có thể được truy xuất đến từng hàng và trích dẫn, các mẫu được kiểm tra trên toàn bộ tập dữ liệu và bằng chứng trực quan chỉ cần một truy vấn.
Lợi ích thực tế:
- Ánh xạ kết luận trở lại các lát cắt dữ liệu chính xác.
- Kiểm tra giả thuyết trong vài phút.
- So sánh bản ghi chép, trường mã hóa và kết quả của tất cả người tham gia.
- Cấu trúc sạch sẽ và tín hiệu đáng tin cậy.
Tổng kết lại
Một trong những phát hiện thứ cấp lớn nhất từ nghiên cứu khả năng sử dụng AIO là các Mẫu ý định AIO không còn chỉ là “cảm tính” nữa – chúng được xác thực về mặt thống kê, được xây dựng từ hành vi có thể đo lường được.
Tham khảo thêm:
1. https://advertisingvietnam.com/ai-overviews-phan-6-trai-nghiem-cua-nguoi-dung-su-dung-google-ai-overviews-p26876
2. https://advertisingvietnam.com/nghien-cuu-ve-hanh-vi-su-dung-ai-mode-cua-nguoi-dung-p27317
Nguồn: Infinity Digital
