Ý định tìm kiếm (search intent) vẫn cho biết nên viết nội dung gì, nhưng khi trang kết quả Google có AI Overviews, nó không còn dự đoán được người dùng sẽ ở lại bao lâu, nhìn vào đâu và bấm khi nào. Vì vậy chiến lược nội dung theo ý định tìm kiếm (intent) vẫn giữ nguyên, còn cách tối ưu từng trang trên trang kết quả cần được viết lại.
Tóm tắt các điểm chính
Khi có AI Overviews, người tìm thương hiệu, tìm địa điểm, tìm thông tin hay tìm để mua đều ở lại trang kết quả với thời gian gần như nhau, vì ai cũng phải đọc phần tóm tắt của AI trước.
Câu trả lời trực tiếp của AI chuyển trách nhiệm kiểm chứng từ người dùng sang công cụ trả lời, nên doanh nghiệp cần theo dõi cả những câu hỏi về chính thương hiệu của mình.
"Ấn tượng thứ hai" là lần nhìn của người dùng khi lướt ngược lên và đi qua kết quả của bạn lần nữa. Đó là lúc họ so sánh và quyết định.
Mỗi loại trang cần những dấu hiệu tin cậy khác nhau ở lần nhìn thứ hai: trang sản phẩm cần đánh giá và giá, trang danh mục cần cho thấy mình là nơi để chọn, bài viết cần cho thấy ai viết và viết khi nào.
Bản đồ chủ đề nội dung theo ý định không cần bỏ. Cái cần cập nhật là cách viết tiêu đề, mô tả và dữ liệu có cấu trúc của từng trang.
Nội dung trước của Infinity ("Hành vi của người dùng khác nhau ra sao ở AI Overviews và AI Mode?") cho thấy khi có AI Overviews, người dùng so sánh ngay trên trang kết quả và thường lướt ngược lên đọc lại. Nội dung này trả lời câu hỏi tiếp theo: điều đó đổi gì trong cách làm SEO và nội dung.
1/ Ý định tìm kiếm còn dự đoán được hành vi không?
Không còn dự đoán được thời gian ở lại trang kết quả, nhưng vẫn quyết định nội dung nên viết.
Trong hai thập kỷ, ý định tìm kiếm cho phép đoán người dùng sẽ ở lại trang kết quả bao lâu. Người gõ tên thương hiệu đi rất nhanh vì đã biết nơi muốn đến. Người tìm địa điểm ở lại lâu hơn vì trang kết quả dày bản đồ và danh sách. Thước đo ở đây là tỷ lệ người còn hoạt động trên trang vào giây thứ 21:
Khi không có AI Overviews, khoảng 12% người tìm thương hiệu còn ở lại, so với khoảng 32% người tìm địa điểm.
Khi có AI Overviews, cả năm loại ý định (thông tin, địa điểm, thương hiệu, giao dịch, video) cùng dồn về khoảng 42% đến 48%.
Ở nhóm tìm thương hiệu, mức thay đổi rất lớn: từ khoảng 12% lên khoảng 46% người còn ở lại. Đây là lý do nguồn gốc nói thời gian ở lại có thể tăng gần 4 lần. Cần hiểu đúng con số này: nó là tỷ lệ người còn ở lại vào giây thứ 21, rõ nhất ở nhóm tìm thương hiệu, không phải độ dài trung bình của mọi phiên tìm kiếm.
Về lý do, giải thích hợp lý nhất là phần trả lời trực tiếp của AI cung cấp thêm ngữ cảnh, cần thời gian để đọc, nên ai cũng chậm lại dù ý định ban đầu là gì.
Lưu ý thêm, đây là cách chúng tôi hiểu, chưa được kiểm chứng riêng.
Cũng cần nhớ phạm vi: kết quả này nói về thời gian ở lại. Các khía cạnh khác của hành vi, như độ sâu cuộn trang, vẫn khác nhau theo ý định.
2/ Vì sao điều này quan trọng?
Vì khi chỉ đưa danh sách link, người dùng tự kiểm chứng thông tin sau khi bấm. Khi đưa câu trả lời trực tiếp, trách nhiệm kiểm chứng chuyển sang công cụ trả lời.
Với danh sách mười link xanh, người dùng phải tự kiểm tra độ chính xác và tìm thông tin sau khi bấm vào. Công cụ tìm kiếm học từ hành vi của người dùng sau đó. Khi chính công cụ đưa ra câu trả lời, nó không còn chỉ trỏ tới thông tin, mà đang dùng thông tin. Mục tiêu của hệ thống đổi từ "tìm tài liệu tốt nhất" sang "tìm thông tin tốt nhất để tổng hợp thành một câu trả lời đáng tin và kiểm chứng được".
Hệ quả thực tế cho doanh nghiệp: ngoài việc theo dõi từ khóa thương hiệu như một lớp phòng thủ (nhiều doanh nghiệp đấu thầu từ khóa chính tên mình), nên theo dõi cả những câu hỏi AI nhận được về chính thương hiệu và bảo đảm câu trả lời nêu đúng thông tin mong muốn, không chỉ những câu hỏi về sản phẩm hay vấn đề của khách hàng.
Điều này không phải chuyện hiếm. AI Overviews đã đến hàng tỷ người dùng. Phần lớn họ không chủ động chọn dùng AI, mà gặp nó ngay trong kết quả tìm kiếm. Vì vậy hành vi đọc kéo dài này là cách tìm kiếm đang diễn ra, không phải thói quen của một nhóm nhỏ.
3/ Ấn tượng thứ hai là gì, và vì sao nó quyết định lượt click?
Ấn tượng thứ hai là lần nhìn của người dùng khi họ lướt ngược lên và đi qua kết quả của bạn lần nữa, và đó là lúc việc so sánh diễn ra.
Có thể hình dung như người mua hàng ở dãy ngũ cốc trong siêu thị. Họ lướt qua mọi hộp trong tầm mắt, rồi quay lại đọc kỹ hộp vừa lọt vào mắt. Ở trang kết quả, siêu dữ liệu của trang (tiêu đề và mô tả) là thứ kích hoạt việc chọn kết quả. Các phần hiển thị nổi bật (rich snippet) gây chú ý sớm, nhưng chưa chắc đủ để biến thành lượt bấm khi người dùng đọc kỹ cả trang và lướt ngược lại. Thứ có thể thắng lượt bấm là những gì hiện cạnh kết quả của bạn ở lần nhìn thứ hai, và nó phải vừa liên quan vừa đáng tin.
Mỗi loại trang cần những tín hiệu liên quan và tin cậy khác nhau.
4/ Mỗi loại trang cần kiểm soát những gì để thắng ở lần nhìn thứ hai?
Trang sản phẩm cần đủ dữ liệu so sánh, trang danh mục cần trông như nơi để chọn, và bài viết cần cho thấy ai nói và nói khi nào.
Đây là các hướng dẫn mà Infinity rút ra từ cách người dùng so sánh. Chúng chưa được kiểm chứng trong nghiên cứu hành vi này, nên cần thử nghiệm trước khi áp dụng rộng.
4.1 Trang chi tiết sản phẩm
Người dùng so sánh số sao, số đánh giá, giá và tình trạng còn hàng. Ngoài tiêu đề và mô tả, có ba thứ cần kiểm soát:
Dữ liệu có cấu trúc loại Product, đủ các trường điểm đánh giá, đánh giá, giá và tình trạng còn hàng. Thiếu một trường, kết quả của đối thủ có thể hiển thị đầy đủ hơn của bạn.
Số lượng đánh giá. Đây là một trường dùng để so sánh. Một sản phẩm có vài chục đánh giá đứng cạnh sản phẩm có hàng nghìn đánh giá sẽ thua ở lần nhìn thứ hai, dù mô tả của bạn sắc hơn. Tốc độ tích lũy đánh giá là một lợi thế cạnh tranh.
Nhiều hình ảnh trong dữ liệu có cấu trúc, để công cụ tìm kiếm có lựa chọn cho các bố cục kết quả khác nhau.
4.2 Trang danh mục
Trang này cạnh tranh với chính danh sách do AI Overviews liệt kê. Nếu AI đã liệt kê 5 lựa chọn, trang danh mục phải trông như nơi người dùng đến để thực sự chọn giữa chúng. Ba thứ cần kiểm soát:
Dữ liệu có cấu trúc loại ItemList, để công cụ tìm kiếm có thể hiển thị dạng băng chuyền sản phẩm. Dạng này chiếm nhiều chỗ hơn một kết quả đơn lẻ và có thể nổi bật khi người dùng lướt ngược.
Bộ lọc và sắp xếp hiển thị được. Công cụ tìm kiếm đôi khi hiện các liên kết con theo khía cạnh như "theo giá" hay "theo thương hiệu". Liên kết nội bộ tới các khía cạnh này giúp trang đủ điều kiện được hiển thị.
Số lượng và độ sâu của trang. Một trang danh mục có vài chục sản phẩm cạnh tranh kém hơn một trang có vài trăm, vì lần nhìn thứ hai có một câu hỏi ngầm: "trang này có đầy đủ không?"
4.3 Bài viết
Trải nghiệm sử dụng Google AI Overviews đã cho đáp án, thứ người dùng tìm ở bài viết là độ tin cậy: ai nói và nói khi nào. Hai thứ cần kiểm soát:
Ngày đăng hoặc ngày cập nhật hiển thị trên trang kết quả. Bài năm 2024 đứng cạnh bài năm 2026 nhiều khả năng thua, dù người dùng có đọc mô tả hay không.
Dữ liệu có cấu trúc loại Article, có trường tác giả có tên, và liên kết tới một trang xác nhận danh tính (hồ sơ nghề nghiệp, trang giới thiệu tác giả). Việc này giúp tác giả trở thành một thực thể mà công cụ tìm kiếm nhận diện được, ngay cả khi không có thẻ tác giả hiển thị.
5/Chiến lược nội dung theo “ý định tìm kiếm” có còn hiệu quả không?
Còn. Chiến lược nội dung giữ nguyên, nhưng cách tối ưu từng trang cần điều chỉnh.
Công việc ba năm qua xây theo ý định đã tạo ra đúng trang cho đúng truy vấn. Cái đang thay đổi là một lớp dự đoán đặt thêm lên trên: người dùng ở lại bao lâu, nhìn vào đâu, bấm khi nào. Lớp này giờ do AI Overviews chi phối, không còn do ý định chi phối. Ý định vẫn quyết định thương hiệu cần viết gì, nhưng không còn là ước lượng tốt cho hành vi trên trang kết quả.
Từ đó, nhiều việc tối ưu chuyển lên chính trang kết quả:
Kết quả của bạn đọc ra sao so với phần tóm tắt AI và những kết quả xung quanh,
Bản đồ cụm chủ đề, phân loại nội dung và chiến lược nội dung vẫn nguyên,
Phần được cập nhật là mô hình tối ưu theo từng trang: tiêu đề, mô tả, dữ liệu có cấu trúc và cách trình bày để thắng ở lần nhìn thứ hai.
Điều này cũng giúp bạn giải thích với ban lãnh đạo rằng công việc nội dung theo ý định tìm kiếm trước đây không bị lãng phí.
6/ Doanh nghiệp nên làm gì?
Giữ bản đồ nội dung, rồi rà lại từng loại trang theo những gì người dùng thấy ở lần nhìn thứ hai.
Lập danh sách các trang ưu tiên theo ba loại: sản phẩm, danh mục và bài viết. Với mỗi trang, tìm cụm từ khóa chính rồi đặt kết quả của bạn cạnh các kết quả đang xuất hiện cùng một trang kết quả. Hỏi: nhìn lần hai, người dùng có lý do gì để chọn bạn?
Trang sản phẩm: kiểm tra dữ liệu có cấu trúc Product có đủ trường, theo dõi tốc độ tăng đánh giá, và bổ sung nhiều hình ảnh.
Trang danh mục: thêm dữ liệu có cấu trúc ItemList, làm rõ bộ lọc, liên kết nội bộ tới các khía cạnh, và đánh giá độ đầy đủ so với đối thủ.
Bài viết: hiển thị rõ ngày đăng hoặc cập nhật, nêu tên tác giả và liên kết tới trang xác nhận danh tính.
Theo dõi cả những câu hỏi AI nhận được về chính thương hiệu, và kiểm tra câu trả lời có đúng không.
Thử nghiệm trên một nhóm trang rồi so sánh với nhóm tương đương không thay đổi, vì các hướng dẫn trên chưa được kiểm chứng bằng nghiên cứu.
Theo dõi tỷ lệ nhấp, không chỉ thứ hạng, vì vị trí có thể giữ nguyên trong khi hành vi người dùng đã đổi.
Kết luận
AI Overviews không làm mất giá trị của chiến lược nội dung theo ý định tìm kiếm, nhưng làm đổi hành vi của người dùng trong trang kết quả: họ đọc kỹ hơn, lướt ngược lại và so sánh ở lần nhìn thứ hai. Vì vậy phần việc cần viết lại là cách mỗi trang xuất hiện trên trang kết quả: dữ liệu có cấu trúc, đánh giá, độ đầy đủ, ngày đăng và tác giả. Với lãnh đạo marketing, câu hỏi nên đặt ra là: khi người dùng lướt ngược lên và nhìn kết quả của chúng ta lần thứ hai, họ có thấy đủ lý do để chọn chúng ta không.
