SEO và AEO chồng lấn nhau, nhưng không phải cùng một trò chơi. Thứ hạng tìm kiếm vẫn là nền tảng, trong khi độ tin cậy, quyền sở hữu audience, insight first-party, và cách đo lường mới là thứ quyết định điều gì xảy ra phía sau thứ hạng đó.
Tóm tắt các điểm chính
AI search vẫn đang tiếp tục tiến hóa, nhưng hướng đi đang ngày càng rõ ràng: thứ hạng đưa thương hiệu vào cuộc trò chuyện, độ tin cậy giúp thương hiệu chiến thắng, còn audience sở hữu riêng mới là thứ khiến mối quan hệ đó bền vững.
Thứ hạng tìm kiếm vẫn dự đoán khả năng hiển thị AI mạnh nhất, nhưng độ tin cậy có thể đánh bại vị trí xếp hạng.
AI search là kênh khả năng hiển thị và khám phá, không đơn thuần là kênh traffic giới thiệu.
Dữ liệu độc quyền, trải nghiệm trực tiếp, video, và quan điểm riêng đang trở nên giá trị hơn khi nội dung hàng hóa dần bị AI hấp thụ.
Đo lường cần chuyển từ attribution theo click cuối cùng sang kiểm định incrementality, self-reported attribution, và tín hiệu pipeline theo xu hướng.
Các yếu tố quyết định một thương hiệu có được chú ý, tin tưởng, trích dẫn, và lựa chọn hay không rộng hơn nhiều so với SEO truyền thống.
AI thay đổi con người nhiều hơn là thay đổi tìm kiếm. Những dịch chuyển quan trọng nhất đang diễn ra ở cách con người phân bổ sự chú ý, quyết định tin tưởng điều gì, và sử dụng các trợ lý đã hiểu rõ ngữ cảnh của họ. Có thể tóm gọn toàn bộ sự dịch chuyển này thành bốn vế:
Từ một thế giới chỉ xoay quanh prompt sang một thế giới nơi thứ hạng vẫn còn ý nghĩa,
Từ một thế giới xoay quanh traffic sang một thế giới xoay quanh độ tin cậy,
Từ việc cần ít thông tin hơn sang việc cần khám phá nhiều hơn vì người dùng giờ đi thẳng đến nguồn,
và cuối cùng, sự chú ý đang bị lấn át bởi khả năng phán đoán tốt.
Đây cũng là lý do giai đoạn tiếp theo của AI search sẽ không chỉ xoay quanh thứ hạng và prompt, mà xoay quanh việc trở thành một nguồn đáng tin cậy, xây dựng một audience có thể tiếp cận trực tiếp, và tạo ra thông tin mà mô hình AI không dễ dàng tự tổng hợp từ nơi khác.
Những công ty ở vị thế tốt nhất cho tương lai đó sẽ không đơn thuần xuất bản nhiều nội dung hơn.
Họ sẽ xây dựng quan điểm mạnh hơn,
Thu thập dữ liệu first-party tốt hơn, xuất hiện trên những nguồn mà AI đã sẵn tin tưởng,
Và đo lường xem khả năng hiển thị có thực sự thay đổi kết quả kinh doanh hay không.
1/ Thứ hạng tìm kiếm vẫn dự đoán khả năng hiển thị AI, nhưng không phải là tất cả
Dịch chuyển đầu tiên là từ việc chỉ nghĩ về prompt sang việc nghĩ về thứ hạng, vì xếp hạng số 1 cho một truy vấn fan-out giành được 58% citation, cao gấp 4 lần vị trí số 10.
Ý nghĩa khá rõ ràng: đội ngũ muốn cải thiện khả năng hiển thị AI vẫn nên bắt đầu bằng việc nhìn vào hiệu suất tìm kiếm truyền thống trước đây.
Các trang quan trọng có đang xếp hạng trên Google hay Bing không?
Chúng đang tăng hay giảm khả năng hiển thị?
Chúng có đủ cạnh tranh cho những truy vấn mà mô hình AI nhiều khả năng sẽ rẽ nhánh (fan-out) ra các tìm kiếm liên quan hay không?
AI search không đơn thuần là SEO làm tốt, nhưng tìm kiếm truyền thống vẫn là nền tảng. Tôi ước tính rằng SEO và AEO có sự giao thoa lẫn nhau khoảng 70% đến 80%. Phần 20% đến 30% còn lại chính là nơi thường quyết định sự khác biệt giữa việc xuất hiện và bị bỏ qua. Lý do SEO vẫn đóng vai trò nền tảng khá dễ hiểu: hành vi người dùng đã hình thành với tìm kiếm truyền thống, khi Google về cơ bản chỉ là mười đường link xanh cộng vài tính năng SERP, vẫn mang theo sang hành vi với AEO.
2/ Uy tín của thương hiệu > vị trí xếp hạng
Khi AI Mode đưa ra một shortlist, người dùng chọn kết quả đầu tiên khoảng 74% số lần, nhưng độ tin cậy là tín hiệu còn mạnh hơn cả vị trí đó, và khi người dùng nhận ra và tin tưởng một thương hiệu trên shortlist, vị trí của nó gần như không còn quan trọng.
Một thương hiệu được tin tưởng có thể nằm thấp hơn trong danh sách và vẫn giành chiến thắng trong quyết định. Điều này thay đổi hẳn cách marketer nên nghĩ về khả năng hiển thị: mục tiêu không chỉ là xếp hạng cao trong một câu trả lời, mà là trở thành thương hiệu người dùng đã biết từ trước khi câu trả lời đó xuất hiện.
Từ nội dung AI Mode phần 6 cho thấy người dùng thường lọc kết quả qua hai câu hỏi, theo đúng thứ tự: "Tôi có biết và tin tưởng thương hiệu đứng sau kết quả này không?" rồi mới đến "Liệu câu trả lời này có giải quyết được câu hỏi của tôi không?" Câu hỏi đầu tiên gần như luôn đến trước câu hỏi thứ hai, điều này khá hợp lý vì người dùng đã quen với việc Google thường xếp nội dung tốt nhất lên đầu, nên họ quét tìm độ tin cậy trước khi quét tìm mức độ liên quan.
Đây là lý do độ tin cậy đang trở thành một "lối tắt" xuyên suốt trải nghiệm tìm kiếm, và vì sao việc xây dựng thương hiệu ngày càng thuộc về bên trong chiến lược AI search, chứ không còn là một hoạt động tách biệt.
3/ Khả năng hiển thị AI > traffic giới thiệu từ AI
AI search không chủ yếu là một kênh traffic, nó là một kênh khả năng hiển thị và khám phá, khi lượt click vào kết quả tìm kiếm truyền thống giảm khoảng 50% mỗi lần Google hiển thị AI Overview, trong khi chỉ khoảng 1% người dùng thực sự click vào link bên trong tóm tắt AI.
Link bên trong AI Overview thường được dùng để xác minh hoặc kiểm chứng thông tin, không hẳn để bắt đầu một phiên truy cập website theo kiểu truyền thống.
Mô hình tương tự cũng xuất hiện trên ChatGPT. Dữ liệu từ một lần rò rỉ thông tin của ChatGPT cho thấy một link trong câu trả lời từng tạo ra hơn 600.000 lượt hiển thị nhưng chỉ vừa hơn 4.000 lượt click, tương đương tỷ lệ click-through trung bình chỉ 0,69%. Dù ChatGPT sau đó đã điều chỉnh giao diện để hiện nhiều link hơn, và nhiều site đang thấy nhiều traffic giới thiệu hơn từ AI, con số đó vẫn chỉ là một giọt nước trong đại dương: traffic giới thiệu từ AI hiện vẫn thường chỉ chiếm 1% đến 5% so với traffic hữu cơ, chưa nói đến tổng traffic.
Điều đó không có nghĩa AI search thiếu giá trị thương mại. Một doanh nghiệp từng mất gần 50% traffic hữu cơ theo năm, nhưng lại tăng gần 20% chuyển đổi trong cùng kỳ. Với self-reported attribution, AI search xuất hiện như đã ảnh hưởng đến khoảng 10% doanh thu mới của công ty này.
Bài học ở đây là cần đo lường đúng thứ mà AI search thực sự thay đổi: một thương hiệu hoàn toàn có thể mất lượt click nhưng vẫn tăng mức độ cân nhắc, lượt truy cập trực tiếp, nhu cầu có thương hiệu (branded demand), và chuyển đổi từ những người dùng lần đầu gặp thương hiệu trong một câu trả lời AI.
4/ Nền kinh tế citation đang tập trung vào một nhóm nhỏ thương hiệu
Citation AI không được phân bổ đều cho mọi thương hiệu trong một danh mục, và với nhiều chủ đề, ChatGPT dường như chỉ rút từ một nhóm tương đối nhỏ khoảng 30 thương hiệu, nhóm này chiếm khoảng hai phần ba tổng số citation. - Trích từ AI Citation phần 3
Phần citation còn lại bị phân mảnh trên một tập nguồn lớn hơn nhiều. Điều này tạo ra một khoảng cách khả năng hiển thị khá rõ rệt:
1/ Thương hiệu không nhất thiết cần thống trị ngay lập tức toàn bộ danh mục, nhưng cần lọt vào tập được cân nhắc đó trước.
2/ Một khi đã vào được nhóm này, mục tiêu tiếp theo mới là leo lên cao hơn.
3/ Nếu bước vào một danh mục quá đông đối thủ, như bán lẻ cùng 1 sản phẩm chẳng hạn, cơ hội thành công sẽ rất mong manh.
Nguyên tắc tương tự cũng áp dụng cho tín hiệu tin cậy nằm ngoài domain của chính công ty.
Từ chiến thuật Ai Search & AEO đề xuất của Infinity cho thấy YouTube là một trong những yếu tố tương quan mạnh nhất với brand mention trong câu trả lời AI, thậm chí là yếu tố "kingmaker" quyết định việc mention có xảy ra hay không.
Nghiên cứu của Infinity về tín hiệu “bên thứ ba” cũng chỉ ra phần lớn brand mention trong AI search đến từ nguồn bên ngoài website của chính thương hiệu. Chiến lược thực tế ở đây là một "chiến lược bao vây" (surround strategy): trang vendor quan trọng, nhưng trang review, ấn phẩm truyền thông, đối thủ, cộng đồng, YouTube, và các nguồn bên thứ ba khác mà mô hình AI đã dùng để hình thành quan điểm cũng quan trọng không kém.
Các trang review B2B từng mất nhiều traffic hữu cơ trên Google vài năm trước, khi Google bất ngờ giảm độ ưu tiên cho các site dạng này để chuyển sang ưu tiên vendor và ấn phẩm truyền thông nhiều hơn. Nhưng với citation AI, hiện tượng "bỏ qua trung gian" đó lại không rõ rệt như trong tìm kiếm truyền thống: trang review vẫn đóng vai trò cực kỳ quan trọng, cùng với trang vendor, và thậm chí LLM thường trích dẫn cả nguồn từ đối thủ khi được hỏi về thương hiệu của bạn, để hình thành một góc nhìn càng khách quan càng tốt.
5/ Nội dung hàng hóa đang thua cuộc trước nội dung khám phá
AI khiến nội dung được sản xuất nhanh và rẻ hơn, đồng nghĩa với việc nội dung chung chung cũng dễ bị thay thế hơn, khi nội dung dạng “là gì, tổng hợp chung chung” đã mất khoảng 35% đến 60% lượt click trong 12 tháng qua.
Các nền tảng trả lời như Quora hay Stack Overflow cũng đang ở mức traffic thấp hơn nhiều so với đỉnh. Nếu một trang cạnh tranh trực tiếp với đoạn văn đầu tiên mà một chatbot có thể tự sinh ra, trang đó đang ở tư thế dễ bị ảnh hưởng xấu. Loại nội dung đứng vững được là loại khó tổng hợp lại:
Dữ liệu độc quyền,
Trải nghiệm trực tiếp,
Nghiên cứu gốc,
Quan điểm riêng với lập luận mạnk,
Case study thực tế,
Và kiến thức sản phẩm giúp người đọc ra quyết định.
Ngưỡng chất lượng nội dung không chỉ cao hơn vì mô hình AI viết tốt hơn, nó cao hơn vì nguồn cung nội dung "đủ tốt" giờ đây gần như vô hạn.
Video đang hưởng lợi rõ rệt từ xu hướng này. Ước tính nếu có khoảng 16 tỷ lượt tìm kiếm Google mỗi ngày, thì lượt xem YouTube Shorts hàng năm lại lên tới khoảng 200 tỷ, gấp khoảng 12 lần. Nói cách khác, nếu quy đổi theo tỷ lệ tiêu thụ nội dung trong một năm, YouTube Shorts chiếm tới 12 tháng còn tìm kiếm Google chỉ chiếm 1 tháng. Video có lợi thế vừa tạo ảnh hưởng vừa tạo độ tin cậy cùng lúc, một dạng tin cậy khó giả mạo bằng AI hơn hẳn văn bản. Đây là lý do ngày càng nhiều công ty B2B đầu tư vào YouTube: kênh của Shopify có gần 500.000 subscriber, HubSpot và Ahrefs đều vượt 600.000. Video YouTube cũng đang xuất hiện ngày càng nổi bật trong AI Overviews, và YouTube hiện là một trong ba domain được trích dẫn nhiều nhất trong AI search nói chung.
Một dữ liệu đáng chú ý khác: khi Google hiển thị AI Overview, lượt click sang YouTube và Reddit tăng khoảng 66%, tức tăng gần hai phần ba. Nguyên nhân là người dùng muốn xác minh câu trả lời AI bằng chính con người thật. Khi tìm mua một món hàng và nhận được một shortlist hay câu trả lời AI, người dùng có xu hướng rất cao sẽ sang trang review hay YouTube để xem liệu người dùng thật có đang nói điều tương tự hay không, một phần vì AI vẫn thường mắc lỗi (hallucinate).
6/ AI đang thay đổi cách người dùng mua sắm, không thay thế sản phẩm
AI có thể tổng hợp thông tin, nhưng không thể tạo ra một sản phẩm vật lý, và điều AI thực sự đang thay đổi là cách người tiêu dùng mua sắm, với khoảng 20% doanh số bán lẻ trong đợt Black Friday-Cyber Monday năm ngoái được ghi nhận đến từ AI.
Ngành du lịch cho thấy một mô hình tương tự nhưng rõ rệt hơn:
Khoảng 80% khách du lịch cố gắng đặt phòng trực tiếp trong AI Mode, đi từ đầu đến cuối quá trình nghiên cứu rồi mới phải nhảy ra ngoài vì chưa có tích hợp đặt phòng trực tiếp.
Đáng chú ý hơn, AI Mode có xu hướng gửi khách du lịch thẳng đến nguồn gốc thay vì qua trung gian: thay vì gửi đến TripAdvisor, Agoda hay Booking, nó gửi thẳng đến chính khách sạn.
Đây là hiệu ứng "loại bỏ trung gian" (disintermediation) nhiều khả năng sẽ gây ảnh hưởng cho nhiều công ty trung gian.
Nhóm chịu ảnh hưởng rõ nhất là các trang affiliate. Dù một phần nguyên nhân chắc chắn liên quan đến thuật toán Google, điều này cũng mang tính biểu tượng cho việc AI để lại rất ít đất sống cho các affiliate vốn phụ thuộc vào lượt click. Tôi nghĩ việc làm affiliate marketing năm 2026 gần giống như làm đại lý du lịch năm 2008. Google giờ đây cũng gần như một marketplace mua sắm thực thụ: hơn 90% lượt tìm kiếm hiển thị ít nhất một product grid hay carousel sản phẩm, và mỗi khi điều đó xảy ra, lượt click vào kết quả tìm kiếm truyền thống cũng giảm khoảng 50%, tương tự như với AI Overview.
7/ SaaS không bị AI san phẳng, nó bị nén lại
Nhiều người tin AI đang san phẳng toàn bộ ngành SaaS, nhưng tôi cho rằng AI không thay thế hoàn toàn SaaS, nó nén lại tầng viết code, vốn đang trở nên rẻ hơn, chứ không hề làm giảm độ phức tạp về mặt tổ chức mà các công ty SaaS hay B2B vẫn đang giải quyết cho khách hàng.
HubSpot là một case study đáng chú ý. Công ty từng đặt ra chính thuật ngữ "inbound marketing" và từng nổi tiếng với chiến lược SEO, cũng từng nổi tiếng với giai đoạn chiến lược SEO đó ngừng phát huy tác dụng, dù cổ phiếu từng tăng gấp đôi trước khi hạ nhiệt gần đây. Về phía HubSpot, họ thường nói họ nhận ra đã phụ thuộc phần lớn vào SEO, vì nó đóng góp giá trị kinh doanh quá lớn, nên họ đã chủ động đặt nền móng cho các đòn bẩy tăng trưởng khác từ khá sớm. Một trong những đòn bẩy đó là xây dựng audience: HubSpot mua lại nhiều công ty như The Hustle, hay kênh YouTube Starter Story, đồng thời tự xây hơn 20 podcast, hơn 10 cây bút chuyên mục, và nhiều kênh YouTube cùng bản tin khác. Họ về cơ bản là đang xây một mạng lưới phát triển audience thực thụ.
Đây không phải chiến lược riêng của HubSpot. Và nhiều tập đoàn lớn cũng đã tuyển hẳn các nhà báo và nhà khoa học dữ liệu toàn thời gian để sản xuất nội dung trở thành nguồn tham chiếu gốc, thay vì phụ thuộc vào các kênh phân phối khác, một kiểu chơi "điểm đến" thay vì "phân phối". Khi truyền thông truyền thống đang suy yếu, nó dường như đang tìm được một mái nhà mới trong chính truyền thông doanh nghiệp.
Cách tiếp cận này cũng hợp lý dưới góc độ AEO: AI rõ ràng ưa chuộng thông tin độc đáo, 70% citation B2B đổ về blog của vendor có thông tin không thể tìm thấy ở nơi khác. Câu hỏi mỗi công ty B2B nên tự hỏi là: làm sao thay thế sự phụ thuộc vào kênh phân phối bằng một audience do chính mình sở hữu?
Mặt trái của câu chuyện là nỗ lực. Một nguyên tắc tôi đã rút ra: nếu việc tạo nội dung quá dễ dàng, nội dung đó nhiều khả năng không đáng giá bao nhiêu. Ba dấu hiệu cảnh báo thường gặp ở những site như vậy:
Lựa chọn chủ đề không liên quan khỏi chuyên môn cốt lõi của công ty khi việc sản xuất nội dung không còn là điểm nghẽn;
Nội dung mang phong cách AI dễ nhận ra, dài dòng, cường điệu, phẳng lặng, và có thể dễ bị sao chép.
Và nội dung này sẽ trở thành "nội dung hàng hóa" (commodity content), chỉ tóm tắt lại những gì đã biết thay vì bổ sung trải nghiệm, bằng chứng, hay góc nhìn hữu ích.
Nội dung do AI tạo ra không phải vấn đề mấu chốt. Khi được làm tốt, nội dung AI hỗ trợ có thể hoạt động ngang ngửa nội dung do con người viết, và Google cũng tuyên bố không trừng phạt nội dung AI chất lượng tốt. Rủi ro nằm ở việc dùng AI để tạo ra nhiều hơn cùng một loại nội dung mà không bổ sung thêm chuyên môn hay trải nghiệm thực.
Nguồn: Creating helpful, reliable, people-first content - Google
Trải nghiệm ở thời điểm hiện tại, tôi nhận thấy AI vẫn khá kém trong việc tự tạo ra loại nội dung phi hàng hóa (Non-commodity content) này, dù hoàn toàn có thể dùng AI để kiểm tra xem một bản thảo đang nghiêng về hướng hàng hóa hay phi hàng hóa.
8/ Đo lường AEO cần chuyển từ click sang incrementality
Attribution truyền thống không phù hợp với hành trình có sự tham gia của AI: hơn 70% traffic AI có thể hiển thị dưới dạng traffic trực tiếp trong công cụ phân tích, và báo cáo dựa trên click bỏ sót những người dùng gặp thương hiệu trong một câu trả lời AI rồi sau đó mới truy cập trực tiếp vào website.
Theo nhiều khảo sát, khoảng 60% đến 75% marketer thừa nhận hệ thống đo lường của họ đang gặp vấn đề. Đáng chú ý, tính đến thời điểm hiện tại, GA4 vẫn chưa có một kênh riêng dành cho AI để tách bạch traffic giới thiệu từ AI, dù Google đã thông báo sẽ bổ sung tính năng này trong tương lai gần. Search Console cũng không khá hơn nhiều: trung bình chỉ khoảng 60% lượt click và 25% lượt hiển thị thực tế được báo cáo, dù con số này có thể cải thiện phần nào nếu dùng API hoặc xuất dữ liệu sang BigQuery.
Self-reported attribution là một góc nhìn phản biện hữu ích: hỏi khách hàng mới họ biết đến công ty qua đâu, rồi kết nối câu trả lời đó với dữ liệu CRM và pipeline bất cứ khi nào có thể. Kiểm định incrementality là một công cụ khác. Hơn 50% công ty hiện đang chạy các bài kiểm định incrementality, và hơn 30% khác đang lên kế hoạch bắt đầu.
Ví dụ, chúng tôi từng chia sẻ ví dụ về việc “cập nhật và làm mới nội dung” vào một loạt trang của một khách hàng, kết quả là citation rate tăng gấp 3 lần. Phép thử này có giá trị chính vì nó đo lường được: thêm thay đổi, đo mức tăng, gỡ thay đổi, kiểm tra xem hiệu suất có quay về mức nền hay không. Đây chính là chuẩn mực mà marketer cần nhiều hơn: một thay đổi đo lường được, một nhóm cohort xác định rõ, và một kết quả có thể so sánh với mức nền.
9/ AI là thực tập sinh giỏi nhưng là nhà sáng lập tệ
AI thực sự tốt trong việc thực thi, nhưng rất kém trong việc định hướng, và những dự báo mạnh miệng từ các lãnh đạo ngành AI về việc thay thế con người đang không khớp với dữ liệu tuyển dụng thực tế.
Dario Amodei từng nói ông tin rằng mô hình AI có thể chỉ còn 6 đến 12 tháng nữa là có thể tự làm phần lớn, thậm chí toàn bộ công việc mà kỹ sư phần mềm vẫn làm từ đầu đến cuối. Dữ liệu tuyển dụng kỹ sư phần mềm thực tế lại cho thấy nhu cầu đang tăng mạnh trở lại, gần chạm mức trước đại dịch, trái ngược hoàn toàn với dự báo đó. Sam Altman cũng từng phát biểu khoảng 8 tháng trước webinar rằng ông tin phần lớn công việc hỗ trợ khách hàng qua điện thoại hay máy tính sẽ mất việc vì AI làm tốt hơn. Trong thực tế, tốc độ tuyển dụng nhân sự hỗ trợ khách hàng hiện đang vượt cả tốc độ tuyển dụng trung bình của toàn thị trường lao động. Một ví dụ điển hình là trường hợp một công ty fintech - Klarna từng sa thải gần như toàn bộ đội ngũ hỗ trợ khách hàng để thay bằng AI, rồi sau đó phải tuyển lại, thừa nhận công khai rằng con người vẫn cần thiết. Trích từ nội dung - “AI thay thế con người?”
"AI là một thực tập sinh tuyệt vời nhưng là một nhà sáng lập tệ hại" là kết luận từ những trải nghiệm của tôi. AI có thể phân tích dữ liệu, tự động hóa công việc lặp lại, và tăng năng suất đầu ra cho những đội ngũ đã có chuyên môn sẵn, nhưng kém tin cậy hơn nhiều khi phải chọn đúng hướng đi hay xây dựng một chiến lược từ con số 0.
Một nghiên cứu của Harvard và Boston Consulting Group cho thấy AI giúp người lao động tri thức làm được nhiều hơn ít nhất 12% công việc, với tốc độ nhanh hơn 25%. Kỹ năng AI cũng đang được trả lương cao hơn hẳn trên thị trường lao động: cao hơn ít nhất 25% riêng trong ngành SEO, và cao hơn 56% tính chung trên mọi công việc tri thức.
Năng lực AI không đồng đều ở mọi lĩnh vực, hiện tượng này được gọi là "đường biên lởm chởm" (jagged frontier): AI cải thiện vượt trội ở một số lĩnh vực như lập trình hay tổng hợp dữ liệu, nhưng lại có thể kém cỏi đến mức khó tin ở những việc đòi hỏi phán đoán tinh tế. Nếu không phải chuyên gia trong lĩnh vực đó, sẽ rất khó biết đâu là ranh giới của "đường biên gồ ghề" này để đánh giá câu trả lời AI đưa ra là tốt hay tệ.
Về phần tâm lý nhận thức, nhiều báo cáo cũng đưa ra một cảnh báo đáng suy ngẫm: trong hai thập kỷ qua, khoảng chú ý của con người đã thu hẹp khoảng 75%, trong khi cửa sổ ngữ cảnh (context window) của AI lại tăng tới hơn 3.900 lần, từ 512 token lên 2 triệu token. Việc giao phó ngày càng nhiều phần tư duy cho AI nguy hiểm. Vì bộ não, giống như một cơ bắp, sẽ teo đi nếu không được dùng đến. Cách tiếp cận đúng là dùng AI như một trợ lý, không phải một sự thay thế cho chính mình.
10/ Nên áp dụng những phát hiện này vào thực tế ra sao?
Những yếu tố on-page có tác động đo lường được trong các bài kiểm định của chúng tôi bao gồm:
Mục FAQ trả lời trực tiếp từng câu hỏi cụ thể,
Một đoạn TL;DR hay các điểm chính ngay đầu bài,
Heading rõ ràng theo cấu trúc phân cấp mô tả đúng nội dung, câu văn ngắn và khẳng định trực tiếp,
list và bảng so sánh, cùng ngày "cập nhật lần cuối" hiển thị công khai.
.... Bạn có thể tham khảo danh sách bài hướng dẫn chi tiết tại đây.
FAQ là một trong những đòn bẩy mạnh nhất liên tục xuất hiện trong các bài kiểm định có tác động đến khả năng hiển thị AI. Về văn phong, nên dùng ngôn ngữ đơn giản, trực tiếp, với ít câu lồng nhau, gần với văn phong Wikipedia hơn là văn phong học thuật của một tạp chí kinh doanh. Một số yếu tố khác như mục lục, khung trích dẫn hay call-out box vẫn còn cần được kiểm định thêm để biết mức độ tác động thực sự.
Để bắt đầu áp dụng vào thực tế, tôi đề xuất một quy trình gồm bảy bước:
1/ Bắt đầu với một danh mục thương mại mà thương hiệu đã có sẵn một phần khả năng hiển thị.
2/ Xác định các prompt ưu tiên và chạy mỗi prompt nhiều lần, vì khi chạy cùng một prompt ba lần liên tiếp, chỉ 2,2% citation giữ nguyên nhất quán, nên cần đo xu hướng còn lại sau nhiều lượt chạy thay vì tin vào một lần duy nhất.
3/ So sánh thứ hạng tìm kiếm truyền thống, khả năng được truy xuất, citation, và mention với nhau.
4/ Tìm những trang đang được truy xuất nhưng chưa được trích dẫn.
5/ Cải thiện khả năng trích xuất bằng câu trả lời trực tiếp, FAQ, bảng, câu ngắn, và ngày tháng cập nhật hiện hành.
6/ Thêm thông tin độc quyền hay trải nghiệm trực tiếp mà đối thủ không dễ sao chép.
7/ Lập bản đồ các nguồn bên thứ ba đang định hình danh mục, rồi xây dựng sự hiện diện đáng tin cậy ở đó, theo dõi song song độ bền citation, nhu cầu có thương hiệu, traffic trực tiếp, self-reported attribution, và pipeline.
Công việc này không nên chỉ giới hạn ở website. Cấu trúc on-site giúp mô hình AI hiểu và sử dụng được nội dung, còn độ tin cậy từ cite và mention bên thứ ba mới quyết định thương hiệu có được cân nhắc ngay từ đầu hay không.
Kết luận
Trong 12 đến 24 tháng tới, chúng ta có thể chứng kiến một cuộc đổ bộ mạnh vào truyền thông, khi các công ty đầu tư vào nhà báo, nghiên cứu gốc, video, và audience sở hữu riêng để xây dựng mối quan hệ trực tiếp với người mua.
