Nên giữ chiến lược nội dung quanh vài chủ đề cốt lõi, hay viết rộng ra nhiều mảng để mở rộng phễu? Nghiên cứu của Infinity không cho đáp án tuyệt đối, nhưng chỉ ra khá rõ uy tín (authority) của một thương hiệu đi được bao xa trong câu trả lời của AI, và dừng lại ở đâu.
Tóm tắt các điểm chính
Tóm gọn: AI sẵn sàng dùng website của bạn làm nguồn ở rất nhiều chủ đề, kể cả chủ đề khá xa chuyên môn. Nhưng AI chỉ nêu tên bạn ở những chủ đề gắn với chuyên môn bạn đã chứng minh. Và phủ rộng không tự bị phạt. Thứ bị phạt là phủ rộng mà nông.
Làm nguồn thì rộng, được gợi ý thì hẹp. AI trích dẫn (cite) website của bạn cả ở chủ đề xa chuyên môn, nhưng chỉ nêu tên bạn (mention) ở chủ đề gần.
Chủ đề càng gần chuyên môn đã chứng minh, thương hiệu càng hay được nêu tên. Phần tăng thêm khi đi vào chủ đề gần gần như toàn là những lần được gọi tên, chứ không phải được trích dẫn nhiều hơn.
“Dàn trải” bị phạt vì nông, không phải vì rộng. Xuất hiện thoáng qua ở nhiều danh mục đi cùng việc ít được nhắc tên. Làm chủ vài danh mục rồi mở rộng thì hơi có lợi.
Mỗi ngành mỗi khác. Tài chính và bất động sản mở rộng theo hướng làm nguồn khá thuận lợi, còn pháp lý và y tế vẫn khó được nêu tên dù phủ đủ.
Một danh mục chưa thắng cho đến khi thương hiệu được nhắc tên lặp lại, không chỉ được trích dẫn.
Trong nội dung trước (“Topical authority có còn quan trọng trong AI search không?”) cho thấy có những thương hiệu chiếm lĩnh danh mục (owner) và giữ được vị trí dẫn đầu lâu dài. Nội dung này hỏi tiếp: khi một thương hiệu đã chứng minh uy tín ở một chủ đề, uy tín đó có đi theo sang các chủ đề lân cận hoặc xa hơn không? Và nếu có, AI chỉ dùng thương hiệu làm nguồn, hay thật sự gợi ý thương hiệu cho người dùng?
1/ Vì sao thương hiệu dễ được trích dẫn ở chủ đề xa nhưng khó được nhắc tên?
Vì AI dùng bất kỳ nguồn nào đủ tốt để dựng câu trả lời, nhưng chỉ nêu tên những thương hiệu mà nó gắn với chủ đề đó.
Infinity kiểm tra điều này theo ba bước.
Đầu tiên, xác định những danh mục mà mỗi thương hiệu đã mạnh.
Tiếp theo, nhìn những lần thương hiệu xuất hiện ở một danh mục mới và chấm “độ gần” của danh mục đó với chuyên môn sẵn có, dựa trên mức tương đồng về nghĩa giữa các chủ đề.
Cuối cùng, xem ở lần đo sau thương hiệu được trích dẫn, được nhắc tên, hay cả hai.
Dữ liệu cho thấy, cứ 100 lần thương hiệu mở rộng sang một danh mục mới:
Ở danh mục xa chuyên môn: khoảng 50 lần được trích dẫn, 25 lần được nhắc tên, và chỉ khoảng 9 lần được cả hai.
Ở danh mục gần chuyên môn: khoảng 74 lần được trích dẫn, 44 lần được nhắc tên, và khoảng 34 lần được cả hai.
Phần “chỉ được trích dẫn, không được nhắc tên” gần như không đổi: khoảng 41 lần ở danh mục xa, 40 lần ở danh mục gần.
Cách đọc các con số này. Điểm đáng chú ý nằm ở phần “chỉ được trích dẫn”. Nó đứng yên dù danh mục gần hay xa, nghĩa là độ gần không làm bạn dễ được trích dẫn hơn. Phần tăng thêm khi đi vào danh mục gần chuyên môn là phần “vừa được trích dẫn vừa được nhắc tên”, nhảy từ khoảng 9 lên khoảng 34.
Logic phía sau khá dễ hiểu.
1/ Khi chọn nguồn, AI chủ yếu nhìn vào việc trang nào có thông tin tốt, đúng câu hỏi. Bất kỳ website nào đạt tiêu chuẩn đó đều có thể được dùng, dù thuộc chủ đề nào.
2/ Nhưng khi viết câu trả lời cho người dùng, AI phải chịu trách nhiệm về những cái tên nó nêu ra, nên chỉ nêu các thương hiệu mà nó thấy gắn với chủ đề.
Hãy hình dung một phần mềm tính lương. Nếu website của họ có số liệu tốt về thuế thu nhập cá nhân, AI có thể dùng làm nguồn khi trả lời câu hỏi về thuế. Nhưng khi người dùng hỏi “nên dùng phần mềm nào cho bộ phận nhân sự?”, AI mới gọi tên thương hiệu này. Còn nếu họ viết về đầu tư chứng khoán, AI vẫn có thể lấy một số liệu của họ làm nguồn, nhưng gần như không gợi ý họ cho người dùng. Giống như nhà báo có thể trích số liệu từ một công ty tài chính khi viết về bất động sản, nhưng khi bạn hỏi “nên nhờ ai tư vấn?”, họ chỉ giới thiệu chuyên gia đúng lĩnh vực.
Điều rút ra: được trích dẫn (làm nguồn) thì rộng, còn được gọi tên (được gợi ý) thì hẹp. Infinity đọc đây là ranh giới giữa được dùng và được chọn. Vì mention là phần người dùng nhìn thấy và hành động theo. Nếu chỉ đếm citation làm thước đo sẽ làm ta tưởng mình hiện diện rộng hơn thực tế.
2/ “Dàn trải” chủ đề bị phạt vì rộng hay vì nông?
Vì nông. Dữ liệu không cho thấy hình phạt cho việc phủ rộng, mà cho thấy hình phạt cho sự hiện diện mỏng.
Trước hết cần phân biệt hai điều.
1/ Có mặt là thương hiệu xuất hiện ít nhất một lần trong câu trả lời về chủ đề đó.
2/ Chiều sâu là thương hiệu xuất hiện ở bao nhiêu trong 5 cách đặt câu hỏi.
Một website có thể xuất hiện một lần ở 20 danh mục mà không làm chủ danh mục nào. Nếu AI chỉ nhắc đến bạn khi người dùng hỏi theo đúng một cách, nhiều khả năng đó chỉ là tình cờ. Nếu AI nhắc đến bạn dù người dùng hỏi theo bất kỳ prompt nào, đó mới là dấu hiệu AI “nhớ” bạn cho chủ đề đó.
Để kiểm tra, Infinity đếm số danh mục mà mỗi thương hiệu có mặt, nhưng thử nhiều mức khó dần: một danh mục chỉ được tính nếu thương hiệu xuất hiện ở ít nhất 1, rồi 2, 3, 4, và cuối cùng là cả 5 cách hỏi. Sau đó xem số danh mục đếm được có đi cùng thị phần của thương hiệu ở lần đo sau hay không.
Kết quả với hai loại hiện diện khác nhau:
Với citation: không có hiệu ứng “dàn trải”. Càng xuất hiện ở nhiều cách hỏi, thị phần được trích dẫn ở lần đo sau càng cao. Được trích dẫn ở nhiều danh mục không làm yếu đi vị thế làm nguồn.
Với mention: câu chuyện khác. Nếu chỉ xuất hiện thoáng qua (1 trong 5 cách hỏi) ở nhiều danh mục, thị phần được nhắc tên ở lần đo sau thấp hơn. Khi xuất hiện đủ cả 5 cách hỏi, mối liên hệ chuyển sang hơi dương.
Cách đọc hợp lý. Hãy so sánh hai thương hiệu. Thương hiệu A có mặt thoáng qua ở 20 danh mục, không nơi nào vững. Thương hiệu B làm chủ vài danh mục, rồi mở rộng sang một số danh mục lân cận mà vẫn có mặt đủ cách hỏi. Dữ liệu cho thấy A có xu hướng được nhắc tên ít hơn, còn B hơi tốt hơn. Nói cách khác, thương hiệu làm chủ danh mục mở rộng sang danh mục khác thành công hơn một chút, còn chạy theo việc “có mặt ở khắp nơi” đi cùng việc ít được nhắc tên hơn. Cái bị phạt là nội dung mỏng - xa chuyên môn, không phải độ rộng.
Hai lưu ý quan trọng:
Không có giới hạn số danh mục chung nào được dữ liệu ủng hộ. Nhưng dữ liệu cũng không ủng hộ ý rằng một website có thể phục vụ vô hạn danh mục.
Các mối liên hệ này khá nhẹ. Văn phong, uy tín tổng thể của thương hiệu và các lần nhắc tên từ bên thứ ba có thể quan trọng hơn uy tín theo chủ đề. Đừng đầu tư toàn bộ vào Topical authority.
3/ Uy tín theo chủ đề có giống nhau ở mọi ngành không?
Không, và khác biệt lớn nhất nằm ở các ngành có rủi ro cao.
1/ Tài chính và bất động sản
có mô hình lặp lại citation mạnh nhất. Ở hai ngành này, phủ lặp lại nhiều cách hỏi đi cùng thị phần trích dẫn cao hơn rõ rệt ở lần đo sau, và không thấy dấu hiệu dàn trải bị phạt đối với vai trò làm nguồn. Điều đó làm cho việc mở rộng danh mục trở thành một chiến lược citation khả thi. Tuy vậy, không có nghĩa thương hiệu tài chính hay bất động sản nào cũng thắng được mọi danh mục lân cận.
2/ Pháp lý và y tế
thì siết chặt việc nhắc tên. Ở hai ngành này, ngay cả khi thương hiệu có mặt đủ cả 5 cách hỏi, mối liên hệ giữa độ rộng và thị phần nhắc tên vẫn âm. Phủ đều đặn có thể cải thiện vị thế làm nguồn, nhưng không chuyển thành việc được AI gọi tên một cách đáng tin cậy.
Một cách giải thích hợp lý là những chủ đề này liên quan đến quyết định có hệ quả lớn đến người dùng. AI thận trọng hơn khi nêu tên một thương hiệu như câu trả lời được gợi ý, nên làm một nguồn để được trích dẫn thôi chưa đủ để nhắc tên. Đây là suy luận của Infinity, chưa được kiểm chứng trực tiếp.
Điều rút ra: thước đo thành công nên đặt theo ngành.
1/ Nội dung tài chính và bất động sản có thể thử mở rộng sang danh mục liên quan và dùng citation làm tín hiệu sớm.
2/ Nội dung pháp lý và y tế nên đặt ngưỡng cao hơn: mở rộng danh mục cho đến khi thương hiệu được nhắc tên được lặp lại một cách bền vững.
4/ Lãnh đạo marketing nên quyết định thế nào khi muốn mở rộng chủ đề?
Mở rộng theo bậc thang, và đo bằng mention chứ không chỉ citation. Các bước dưới đây là suy luận của Infinity từ dữ liệu, không phải kết luận đo trực tiếp.
Phân biệt hai mục tiêu: làm nguồn (citation) và được gợi ý (mention). Mở rộng sang chủ đề xa chủ yếu mang lại citation. Muốn được mention, phải ở gần chuyên môn đã chứng minh.
Làm sâu trước, rộng sau: chỉ mở danh mục mới khi danh mục hiện tại đã có mention lặp lại và ổn định.
Chấm độ gần trước khi chọn: bắt đầu từ những danh mục thương hiệu đang thực sự mạnh, rồi tìm các danh mục lân cận.
Đặt chỉ báo thành công theo ngành: tài chính, bất động sản có thể dùng citation làm tín hiệu sớm. Pháp lý, y tế cần mention lặp lại.
Đo bằng nhiều cách đặt câu hỏi: đừng dựa vào một câu hỏi duy nhất, vì chiều sâu chính là việc xuất hiện nhất quán dù người dùng hỏi theo cách nào.
Giữ đầu tư cho các yếu tố khác: văn phong, uy tín thương hiệu và nhắc tên từ bên thứ ba, dữ liệu của doanh nghiệp, và nó có thể có trọng lượng hơn Topical authority.
Kết luận
“Tập trung hay mở rộng” không phải hai lựa chọn đối nghịch. Dữ liệu cho thấy phủ rộng không tự bị phạt, nhưng phủ rộng mà nông thì khó được nhắc tên, và được nhắc tên mới là thứ biến một nguồn thành một lời gợi ý. Uy tín theo chủ đề đi xa được khi bạn chỉ cần làm nguồn, nhưng dừng lại ở ranh giới của chuyên môn đã chứng minh khi bạn muốn được chọn.
Với lãnh đạo marketing, câu hỏi nên đặt ra trước mỗi quyết định mở rộng không phải “viết thêm bao nhiêu chủ đề”, mà là “danh mục hiện tại đã đủ sâu để AI gọi tên mình chưa, và danh mục kế tiếp có đủ gần để uy tín mang theo được không”.
Và nhưngng nội dung về Topic Authority và cách AI chọn nguồn được chứng minh qua dữ liệu bạn nên đọc:
1/ Topical authority có còn quan trọng trong AI search không?
2/ Chiến lược SEO theo chủ đề (Topic-first SEO)
3/ AI chọn nguồn nào để trích dẫn?
4/ Hướng dẫn PR digital cho khả năng hiển thị AI
Phần Ghi chú phương pháp
Đây là nghiên cứu quan sát. Mọi con số trong bài là mối liên hệ sau khi đã kiểm soát, nên không chứng minh được rằng việc viết thêm hay mở rộng danh mục là nguyên nhân của kết quả về sau.
1/ Dữ liệu. Bộ dữ liệu AI Visibility Toolkit của Semrush, trên một công cụ AI (ChatGPT). Gồm khoảng 1.000 danh mục, mỗi danh mục thử với 5 cách đặt prompt, đo lặp lại nhiều lần, với hàng trăm nghìn lượt trích dẫn, hàng chục nghìn lượt nhắc tên và gần 1.500 thương hiệu được ghép tên cho phần phân tích độ gần.
2/ Ba phép thử:
Độ gần: so sánh những lần thương hiệu xuất hiện ở danh mục mới với các danh mục mà nó đã mạnh (xuất hiện ở ít nhất 3 trong 5 prompt). Độ gần được tính bằng mức tương đồng về nghĩa giữa tên và các câu hỏi của danh mục mới với các danh mục sở trường của thương hiệu.
Kết quả ở lần đo sau: đối chiếu mỗi lần thương hiệu xuất hiện với kết quả ở lần đo kế tiếp, để xem việc hiện diện hôm nay có đi cùng kết quả sau đó không.
Rộng và sâu: so sánh xem thương hiệu được trích dẫn hoặc nhắc tên ở nhiều danh mục có bị thiệt không, tùy việc thương hiệu có mặt nông (1 trong 5 cách hỏi) hay sâu (đủ 5 cách hỏi).
3/ Hai thước đo, tính riêng. Thị phần citation là phần website của bạn chiếm trong các lượt trích dẫn của một danh mục. Thị phần mention là phần tên thương hiệu của bạn chiếm trong các lượt nhắc tên. Hai thước đo không được gộp, vì AI trích dẫn nhiều hơn nhắc tên. Nếu một website biến mất khỏi danh mục, thị phần của nó được tính bằng 0.
4/ Bước “Kiểm soát” các biến yếu tố. Là so sánh những trường hợp tương đương nhau, để loại các yếu tố gây nhiễu và chỉ còn lại đúng điều cần kiểm tra. Giống như đánh giá một lớp học thêm: phải so các học sinh có điểm đầu vào tương đương, nếu không học sinh vốn giỏi sẽ làm lớp học thêm trông hiệu quả hơn thực tế. Ở đây, các mô hình được điều chỉnh theo uy tín website (Authority Score), traffic hữu cơ, lượng tìm kiếm thương hiệu, việc có cùng ngành hay không, thị phần hiện tại, chiều sâu hiện tại, và khác biệt giữa các danh mục.
5/ Cách ghép thương hiệu. Citation là website (domain), còn mention là tên thương hiệu trong văn bản. Semrush ghép cả hai về cùng một thương hiệu khi có thể, nên kết quả mô tả các thương hiệu nhận diện được, không phải mọi tên hay website trong dữ liệu gốc.
Giới hạn cần nhớ:
Dữ liệu chỉ cho thấy các đặc điểm đi cùng nhau, không cho biết điều gì gây ra điều gì.
Dữ liệu chỉ ghi nhận thương hiệu có xuất hiện hay không, không đo sắc thái, chất lượng gợi ý, niềm tin của người dùng hay tác động đến doanh số. Một lần nhắc tên có thể tích cực, trung tính hoặc tiêu cực.
Dữ liệu chỉ từ một công cụ AI, nên không nên xem là bức tranh chung của mọi công cụ AI.
Thiết kế này không đưa ra được con số tối đa danh mục một website có thể phục vụ
