Bắt đầu từ những thảo luận trên Reddit đến các thông tin được lặp lại nhiều lần, AI đang dần học cách xây dựng “câu chuyện thương hiệu” thông qua việc tổng hợp dữ liệu. Thay vì để người dùng tự khám phá, các nền tảng AI hiện nay chủ động định hình nhận thức bằng những câu trả lời đã được tinh gọn. Trong quá trình đó, các sắc thái thông tin có thể bị làm phẳng, còn một số góc nhìn lại được khuếch đại quá mức. Điều này mở ra một cách tiếp cận hoàn toàn mới trong việc hiểu, kiểm soát và tác động đến cách thương hiệu được nhìn nhận trên môi trường số.
Trước đây, khi tìm kiếm trên Google, người dùng thường phải tự mình khám phá thông tin qua nhiều liên kết khác nhau và tự đưa ra kết luận. Tuy nhiên, với sự xuất hiện của các nền tảng AI như AI Overviews, ChatGPT hay Perplexity, hành vi này đang thay đổi nhanh chóng. Các hệ thống này tổng hợp nhiều nguồn dữ liệu và cung cấp một câu trả lời duy nhất, khiến quá trình tìm kiếm trở nên nhanh hơn nhưng cũng làm giảm tính đa chiều của thông tin.
Sự thay đổi này đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong cách quản trị danh tiếng trực tuyến. Công cụ tìm kiếm không còn chỉ đóng vai trò trung gian dẫn nguồn mà đã trực tiếp định hình thông tin được hiển thị. Kéo theo đó là sự gia tăng của hành vi zero-click, khi người dùng chấp nhận câu trả lời từ AI mà không cần truy cập vào các nguồn gốc ban đầu.
Đối với các thương hiệu, điều này làm thay đổi hoàn toàn cuộc chơi. Việc đứng top tìm kiếm không còn đồng nghĩa với việc kiểm soát được nhận thức của khách hàng. Ngay cả khi đạt vị trí số 1, thương hiệu vẫn có thể bị “bỏ qua” nếu câu chuyện mà AI tổng hợp lại không phản ánh đúng thông điệp mong muốn.
AI narrative formation hoạt động như thế nào trong tìm kiếm AI?
AI thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trên internet
Các hệ thống AI hiện nay không chỉ dựa vào những nguồn chính thống hay đã được kiểm chứng. Thay vào đó, chúng khai thác dữ liệu từ rất nhiều nền tảng như Reddit, YouTube, các trang đánh giá, diễn đàn khiếu nại và mạng xã hội như Instagram hay TikTok. Điều này khiến nguồn dữ liệu trở nên đa dạng nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro về độ tin cậy.
AI đánh trọng số thông tin dựa trên tín hiệu và mức độ phổ biến
Không phải tất cả các nguồn đều có giá trị như nhau trong mắt AI. Một nguồn đáng tin cậy đôi khi có thể bị “lép vế” trước số lượng lớn nội dung kém chất lượng. Ví dụ, một chủ đề Reddit có nhiều bình luận tiêu cực và tương tác cao có thể vượt qua cả những nguồn đã được kiểm chứng như Wikipedia trong việc ảnh hưởng đến kết quả.
AI nén thông tin thành tóm tắt ngắn làm mất đi nhiều sắc thái
AI có xu hướng rút gọn hàng chục nguồn dữ liệu thành một đoạn tóm tắt ngắn, dễ hiểu. Tuy nhiên, trong quá trình này, các chi tiết quan trọng và sự đa chiều của thông tin thường bị loại bỏ. Một danh tiếng phức tạp có thể bị đơn giản hóa thành một nhận định chung như: “Người dùng cho rằng công ty này không đáng tin cậy.”
Nội dung được lặp lại và củng cố liên tục qua nhiều nền tảng
Những bản tóm tắt do AI tạo ra không dừng lại ở một nơi mà tiếp tục được chia sẻ, chụp màn hình và lan truyền trên nhiều nền tảng khác nhau. Các nội dung lặp lại này lại trở thành dữ liệu đầu vào mới, khiến AI tiếp tục củng cố và lặp lại cùng một câu chuyện trong các lần trả lời sau.
Vì sao danh tiếng tốt của doanh nghiệp tài chính bị ảnh hưởng trên AI?
Trường hợp thực tế cho thấy cách AI có thể thay đổi nhận thức
Để hiểu rõ cách AI hình thành narrative, hãy xem một ví dụ thực tế. Công ty của chúng tôi từng làm việc với một tổ chức tài chính nhằm cải thiện danh tiếng trực tuyến, tạm gọi là Company X. Đây là một trường hợp điển hình cho thấy AI có thể tái định hình cách thương hiệu được nhìn nhận như thế nào.
Trước đây Company X có hình ảnh tích cực trên kết quả tìm kiếm
Trước khi các tính năng AI xuất hiện, Company X sở hữu danh tiếng khá tốt trên Google. Khi người dùng tìm kiếm đánh giá, họ thấy điểm số 4.2 trên Trustpilot, website chính thức chuyên nghiệp với đầy đủ thông tin đội ngũ, cùng nhiều bài viết tích cực từ các nguồn đáng tin cậy. Tổng thể, hình ảnh thương hiệu khá vững chắc và đáng tin.
Google AI Overview đã thay đổi cách thông tin được hiển thị
Mọi thứ bắt đầu thay đổi khi Google AI Overview xuất hiện. Thay vì ưu tiên các nguồn chính thống, hệ thống này lại “đào lại” một chủ đề Reddit cũ chứa nhiều phàn nàn tiêu cực về Company X. Điều này khiến nguồn dữ liệu tiêu cực bất ngờ được đưa lên vị trí nổi bật trong câu trả lời của AI.
AI tổng hợp dữ liệu cũ và tạo ra ấn tượng tiêu cực mới
Khi người dùng hỏi “Mọi người đánh giá Company X như thế nào?”, AI Overview trả lời rằng công ty có nhiều ý kiến trái chiều, đặc biệt liên quan đến dịch vụ khách hàng. Tuy nhiên, các vấn đề này thực tế đã được giải quyết gần một thập kỷ trước. AI đã lấy nhiều bình luận từ Reddit, kết hợp với cách diễn đạt tiêu cực và thiếu nội dung tích cực có cấu trúc, từ đó tạo ra một nhận thức mới mang tính bán tiêu cực về Company X.
Vì sao AI search làm gia tăng rủi ro danh tiếng thương hiệu?
Cách các narrative tiêu cực lan rộng nhanh hơn nhờ AI
Trong tìm kiếm truyền thống, người dùng phải chủ động đào sâu mới thấy các thông tin tiêu cực. Tuy nhiên với các mô hình ngôn ngữ lớn, những nội dung này có thể xuất hiện ngay lập tức trong câu trả lời, kể cả khi chúng mang tính sai lệch hoặc gây hiểu lầm. Điều này khiến các narrative tiêu cực dễ lan rộng hơn bao giờ hết.
Hiện tượng hallucination và thông tin sai lệch khó nhận biết
Người dùng ngày càng nhận thức được về hiện tượng “hallucination” của AI, nhưng việc phát hiện không phải lúc nào cũng dễ dàng. Các hệ thống AI có thể trình bày thông tin sai hoặc không nhất quán một cách rất tự tin, khiến người đọc tin rằng đó là sự thật. Điều này làm tăng nguy cơ hiểu sai về thương hiệu.
Hiệu ứng snowball khiến thông tin bị khuếch đại liên tục
Như đã đề cập trong cơ chế củng cố narrative, các câu trả lời từ AI thường được chụp lại, chia sẻ và lan truyền trên nhiều nền tảng. Sự lặp lại này tạo thành hiệu ứng “quả cầu tuyết”, nơi một thông tin ban đầu dù nhỏ cũng có thể phát triển thành một nhận thức lớn và khó kiểm soát.
Sự thật trong ORM: thông tin lặp lại nhiều sẽ thắng
Một thực tế đáng chú ý trong quản trị danh tiếng trực tuyến là thông tin chính xác chưa chắc đã được ưu tiên. Thay vào đó, những gì được lặp lại nhiều lần mới có khả năng chiếm ưu thế. Điều này đặt ra thách thức lớn cho các thương hiệu khi phải chủ động kiểm soát narrative thay vì chỉ tập trung vào tính đúng sai của nội dung.
Làm thế nào để audit narrative do AI tạo ra theo từng bước?
Tình huống thực tế khi một phát ngôn bị AI hiểu sai và lan rộng
Hãy xem một trường hợp cụ thể để hiểu cách audit narrative do AI tạo ra. CEO X là nhà sáng lập của một công ty SaaS, có hình ảnh chuyên gia và uy tín tốt trong ngành. Tuy nhiên, trong một lần xuất hiện trên podcast, một câu nói của ông đã bị trích dẫn sai ngữ cảnh và lan truyền trên nhiều nền tảng dưới dạng một quan điểm gây tranh cãi.
Các bài blog bắt đầu khai thác lại nội dung này, trong khi các phản ứng trên Instagram Live tiếp tục khuếch đại vấn đề. Chỉ trong thời gian ngắn, các nền tảng như ChatGPT và Google AI Overview đã mô tả CEO X như một nhân vật gây tranh cãi, làm thay đổi đáng kể nhận thức ban đầu.
Bước 1: Xác định các truy vấn đang định hình narrative
Bước đầu tiên là hiểu các công cụ tìm kiếm đang “kể câu chuyện” gì về CEO X. Bạn cần đặt các câu hỏi như “CEO X đã nói gì?” hoặc “Danh tiếng hiện tại của CEO X ra sao?” trên các nền tảng AI. Điều này giúp xác định những vấn đề chính đang bị AI tổng hợp và hiển thị.
Bước 2: Thu thập và phân tích các câu trả lời từ AI
Tiếp theo, cần ghi nhận các nội dung mà AI trả về. Trong trường hợp này, cả ChatGPT và Google AI Overview đều mô tả CEO X là một nhân vật gây tranh cãi với những phát ngôn thiếu tinh tế. Điều này cho thấy narrative tiêu cực đang hình thành và có xu hướng lan rộng trên nhiều nền tảng.
Bước 3: Phân tích nguồn dữ liệu mà AI đang sử dụng
Sau đó, cần đi sâu vào các nguồn mà AI đang dựa vào. Hãy kiểm tra xem các nguồn này có lỗi thời, bị lặp lại hay có chất lượng thấp hay không. Đây là bước quan trọng để xác định nguyên nhân khiến narrative bị lệch hướng.
Bước 4: Xác định khoảng cách giữa narrative và thực tế
Ở bước này, bạn cần làm rõ sự khác biệt giữa những gì AI đang nói và thực tế. Cần trả lời các câu hỏi như: Quan điểm thật sự của CEO X là gì? Ngữ cảnh đầy đủ của phát ngôn đó ra sao? Và danh tiếng của họ trước sự việc này như thế nào? Đây là cơ sở để xây dựng lại narrative chính xác.
Bước 5: Điều chỉnh và thay thế các nguồn thông tin tiêu cực
Cuối cùng, cần chủ động xử lý các nguồn tiêu cực. Bạn có thể phản hồi trực tiếp trên Reddit, Instagram hoặc các nền tảng đang lan truyền thông tin sai lệch. Đồng thời, nên xây dựng nội dung có cấu trúc rõ ràng như FAQ, chính sách hoặc bài viết chính thống, kết hợp với việc củng cố độ tin cậy từ các nguồn bên thứ ba để định hình lại narrative theo hướng tích cực hơn.
AI không chỉ thay đổi cách người dùng tìm kiếm thông tin mà còn định hình trực tiếp cách thương hiệu được nhìn nhận. Khi narrative có thể bị bóp méo và khuếch đại nhanh chóng, doanh nghiệp cần chủ động theo dõi, audit và điều chỉnh nội dung. Kiểm soát narrative trên AI không còn là lựa chọn mà đã trở thành một phần cốt lõi trong chiến lược quản trị danh tiếng hiện đại.
Tài liệu tham khảo:
