Khi nguồn trích dẫn
nuôi lớn đề xuất AI
Nếu bạn yêu cầu một trợ lý trí tuệ nhân tạo như ChatGPT gợi ý một công cụ quản lý dự án tốt nhất, hệ thống sẽ đề xuất một loạt các lựa chọn trong câu trả lời được tạo ra. Những đề xuất này, ít nhất là một phần, đến từ việc thương hiệu được đề cập trên các trang nguồn được trích dẫn.
Tần suất xuất hiện trên nguồn trích dẫn có kéo thương hiệu lên vị trí cao hơn?
Tuy nhiên, liệu trí tuệ nhân tạo có đề xuất một thương hiệu mạnh mẽ hơn, cụ thể là xếp hạng thương hiệu đó ở vị trí cao hơn trong câu trả lời, khi thương hiệu này xuất hiện với tỷ lệ lớn hơn trên các trang nguồn được trích dẫn hay không?
Để tìm câu trả lời, một nghiên cứu quy mô lớn đã được thực hiện với các bước cụ thể: thu thập 922 câu lệnh độc nhất thuộc 12 ngành nghề khác nhau; trích xuất câu trả lời từ các mô hình ChatGPT, AI Overviews, AI Mode và Perplexity nhiều lần trong vòng 7 ngày, ghi nhận tổng cộng 26.573 lượt gọi lệnh, tương đương khoảng 6,5 nghìn lượt cho mỗi nhóm mô hình; trích xuất toàn bộ các thương hiệu và trang nguồn từ các câu trả lời với tổng cộng 289.105 đường dẫn liên kết; và phân tích mối tương quan giữa vị trí xếp hạng trong câu trả lời và tỷ lệ phần trăm các nguồn tin có đề cập đến từng thương hiệu.
Kết quả thu được cho thấy trí tuệ nhân tạo có xu hướng đề xuất một thương hiệu mạnh mẽ hơn khi thương hiệu đó được nhắc đến trên nhiều trang nguồn được trích dẫn. Hệ số tương quan Spearman ghi nhận ở mức 0,41, thể hiện mối tương quan thuận ở mức trung bình khá.
Một điểm lưu ý là các câu lệnh trong nghiên cứu được lấy từ dự án của khách hàng trong công cụ theo dõi trí tuệ nhân tạo của Surfer. Điều này đồng nghĩa với việc phần lớn là các câu lệnh giả lập dạng tìm kiếm giải pháp tốt nhất. Tuy nhiên, do người dùng có thể theo dõi bất kỳ câu lệnh nào họ muốn, không phải tất cả đều tuân theo định dạng trên. Một số câu lệnh tập trung vào các nhu cầu thực tế như tìm luật sư thuế tại một khu vực cụ thể, hoặc so sánh tính năng và thế mạnh cạnh tranh giữa các thương hiệu đối thủ.
Mặc dù vậy, trước khi tiến hành chiến dịch phủ sóng thương hiệu trên càng nhiều trang nguồn càng tốt, việc xem xét thêm một vài phát hiện từ dữ liệu dưới đây sẽ giúp định hình chiến lược chính xác hơn. Các số liệu này cũng gợi mở phương thức hành động phù hợp để nâng cao mức độ hiển thị của website trên các công cụ trí tuệ nhân tạo.
ChatGPT có mối tương quan cao nhất, nhưng cũng trích dẫn nhiều nguồn nhất
Mỗi mô hình được thử nghiệm đều cho thấy mối tương quan rõ ràng giữa sự hiện diện của thương hiệu và mức độ ưu tiên đề xuất, nhưng ChatGPT vượt trội hơn hẳn so với các đối thủ còn lại.
Điều này đặc biệt thú vị khi phân tích sâu vào số liệu: các câu trả lời của ChatGPT chứa số lượng đề xuất thương hiệu trung bình ít nhất, mặc dù mô hình này lại trích dẫn số lượng nguồn trang nhiều nhất vượt trội.
Tuy nhiên, mục tiêu này thách thức hơn trên ChatGPT vì mô hình này thường trích dẫn lượng nguồn rất lớn, nhiều hơn 84,7% so với AI Mode và cao hơn 129,7% so với tính năng AI Overviews.
Độ dài thanh minh họa số lượng nguồn được trích dẫn tương đối so với ChatGPT.
Bài viết blog tác động mạnh nhất đến mức độ ưu tiên đề xuất
Nghiên cứu ghi nhận rằng dù mối tương quan thuận giữa mức độ ưu tiên đề xuất và tần suất nhắc đến thương hiệu xuất hiện ở mọi loại hình nội dung, tỷ lệ này đạt mức cao nhất đối với các bài viết blog, mạnh mẽ hơn so với bất kỳ loại hình nào khác, bao gồm cả các bài đánh giá sản phẩm hay bài viết tin tức.
Để hiểu rõ hơn về khái niệm blog thương hiệu, đây là hệ thống blog thuộc quyền sở hữu của chính các thương hiệu được trí tuệ nhân tạo đề xuất trong câu trả lời. Ví dụ, nếu câu trả lời của trí tuệ nhân tạo đề xuất các thương hiệu như Surfer, Ahrefs, Semrush và Moz, toàn bộ hệ thống trang blog của các đơn vị này sẽ được xếp vào nhóm blog thương hiệu. Ngược lại, trang blog của một đơn vị khác không xuất hiện trong danh sách đề xuất hoặc không được nhắc đến trong câu trả lời của trí tuệ nhân tạo sẽ được phân loại là blog của bên thứ ba.
Phát hiện này trở nên đặc biệt giá trị khi phân tích biểu đồ phân phối các loại hình nội dung xuất hiện trong danh sách nguồn trích dẫn. Số liệu thực tế chỉ ra rằng tỷ lệ các nguồn trích dẫn là blog thương hiệu và blog của bên thứ ba chiếm dung lượng khá khiêm tốn, lần lượt là 16,2% và 12,5%.
Bài học cốt lõi rút ra là dù các bài viết blog chỉ chiếm tổng cộng 28,7% trong số các nguồn được trích dẫn, tần suất xuất hiện của thương hiệu tại các bài viết này lại có mối tương quan chặt chẽ nhất với vị trí xếp hạng đề xuất trong câu trả lời của trí tuệ nhân tạo. Đây chính là không gian trọng tâm mà các doanh nghiệp cần tập trung để gia tăng sự hiện diện của thương hiệu.
Mối tương quan phân hóa theo từng ngành nghề
Bên cạnh đó, mối tương quan giữa sự hiện diện thương hiệu và mức độ ưu tiên đề xuất của trí tuệ nhân tạo có sự phân hóa rõ rệt theo từng nhóm ngành nghề. Khi tiến hành phân tách dữ liệu theo ngành, một số lĩnh vực cho thấy mối tương quan mạnh mẽ hơn hẳn so với phần còn lại.
Hệ quả là nếu doanh nghiệp hoạt động trong các lĩnh vực như dịch vụ, sản xuất, hoặc giáo dục và khóa học, việc xuất hiện trong nhiều nguồn trích dẫn có thể mang lại sức ảnh hưởng thấp hơn một chút so với hầu hết các ngành nghề khác.
Vì sao dữ liệu ủng hộ giả thuyết trích dẫn, chứ không phải trực giác có sẵn?
Phương thức hành động tối ưu cho doanh nghiệp cần bắt đầu từ một lưu ý mang tính phản biện cần được cân nhắc kỹ lưỡng. Hoàn toàn có khả năng mối tương quan này xuất hiện không phải vì trí tuệ nhân tạo trực tiếp lựa chọn các thương hiệu để đề xuất từ các trang web được trích dẫn. Thay vào đó, hệ thống có thể đã chủ động chọn trích dẫn những trang web có chứa thương hiệu mà bản thân mô hình đã quyết định đề xuất từ trước, dựa trên nền tảng dữ liệu đào tạo gốc.
Tuy nhiên, nếu giả thuyết đó chính xác, dấu vết của quy trình này phải xuất hiện trong các truy vấn mở rộng (fanout queries) thu thập từ hệ thống, nhưng thực tế dữ liệu rất hiếm khi ghi nhận điều này.
Ví dụ, khi yêu cầu ChatGPT đề xuất phần mềm quản lý dự án tốt nhất, các công cụ theo dõi dữ liệu từ khóa chuyên dụng cho thấy không có bất kỳ truy vấn mở rộng nào đề cập đến một tên thương hiệu cụ thể. Nếu mô hình thực sự chủ động tìm kiếm các trang web nhắc đến những thương hiệu đã có sẵn trong thuật toán mã hóa, các truy vấn mở rộng dạng so sánh trực tiếp giữa các thương hiệu đối thủ phải xuất hiện với tần suất cao. Việc điều này hiếm khi xảy ra đã củng cố tính chính xác của mô hình nghiên cứu.
Do đó, dựa trên tiền đề rằng trí tuệ nhân tạo phần lớn sẽ trích xuất các thương hiệu để đề xuất trực tiếp từ hệ thống trang nguồn, mục tiêu chiến lược của doanh nghiệp là phải xuất hiện trên càng nhiều trang web được trích dẫn thường xuyên càng tốt, đặc biệt là các bài viết blog. Quy trình này đặc biệt phát huy hiệu quả tối đa đối với mô hình ChatGPT.
Quy trình để doanh nghiệp gia tăng hiện diện trên nguồn trích dẫn
Dĩ nhiên, việc tìm kiếm cơ hội xuất hiện trên trang blog của các đối thủ cạnh tranh trực tiếp là điều vô cùng khó khăn. Vì vậy, doanh nghiệp nên tập trung nguồn lực vào việc tiếp cận các blog của bên thứ ba, những trang tin vốn được trí tuệ nhân tạo quét dữ liệu và trích dẫn lặp đi lặp lại nhiều lần.
Thiết lập dự án giám sát
Ứng dụng các công cụ theo dõi trí tuệ nhân tạo chuyên dụng, thiết lập dự án dựa trên ba trường thông tin cốt lõi: tên thương hiệu, chủ đề hoặc từ khóa liên quan đến sản phẩm, và thị trường mục tiêu quốc gia cần hướng tới.
Tùy chỉnh câu lệnh giám sát
Hệ thống theo dõi sẽ tự động gợi ý các câu lệnh phù hợp để giám sát, đồng thời cho phép người dùng tùy chỉnh thủ công các câu lệnh chuyên sâu dạng tìm kiếm giải pháp tối ưu cho một nhu cầu cụ thể của khách hàng.
Phân tích bảng dữ liệu nguồn trích dẫn
Sau khi dự án được thiết lập, bảng dữ liệu sẽ hiển thị đầy đủ các trang web được quét với tần suất cao nhất trên toàn bộ các mô hình từ AI Overviews, AI Mode, ChatGPT cho đến Perplexity. Có thể dùng bộ lọc để cô đọng danh sách nguồn của riêng từng trợ lý cụ thể.
Rà soát blog uy tín chưa nhắc thương hiệu
Từ danh mục nguồn, tập trung tìm kiếm các bài viết blog uy tín đang được hệ thống trích dẫn nhưng chưa hề đề cập đến thương hiệu của doanh nghiệp.
Chủ động liên hệ tác giả
Để giành được cơ hội xuất hiện, giải pháp tối ưu là chủ động liên hệ với tác giả bài viết để đề xuất cập nhật thông tin bổ sung. Quy trình này đòi hỏi sự khéo léo và một chiến lược giao tiếp bài bản.
Xử lý theo từng nguyên nhân cụ thể
Nếu nguyên nhân đến từ độ nhận diện chưa đủ cao, triển khai chiến dịch giới thiệu giải pháp. Nếu rào cản là chi phí trải nghiệm, gửi phiên bản dùng thử miễn phí. Nếu sản phẩm chưa đạt tiêu chuẩn kỹ thuật của bài kiểm tra, chuyển phản hồi cho bộ phận phát triển sản phẩm để nâng cấp.
Khi liên hệ với tác giả, thay vì trực tiếp yêu cầu thêm liên kết, người phụ trách có thể bắt đầu bằng một câu hỏi mang tính thảo luận chuyên môn về phương pháp luận và tiêu chí lựa chọn sản phẩm thử nghiệm của bài viết. Cách tiếp cận này dù không mang lại kết quả ngay lập tức, nhưng là bước đi quan trọng giúp doanh nghiệp thấu hiểu nguyên nhân cốt lõi vì sao thương hiệu chưa lọt vào danh sách đánh giá. Một số đơn vị vận hành trang web có thể chấp nhận tích hợp thương hiệu thông qua các hình thức tài trợ có chi phí, nhưng phương án này thường ít phổ biến đối với các trang blog có uy tín và thẩm quyền cao trên thị trường. Đối với các đơn vị lớn, một phương thức tiếp cận mang tính cá nhân, tinh tế và hướng đến giá trị nội dung luôn mang lại tỷ lệ thành công cao hơn.
Song song với đó, các công cụ theo dõi hiện đại cũng tích hợp khả năng hiển thị mức giá tham khảo cho các bài viết tài trợ hoặc vị trí đặt liên kết đối với các trang web có tham gia vào các thị trường trao đổi tài nguyên số công khai. Nếu phương án này phù hợp với ngân sách và định hướng phát triển, doanh nghiệp hoàn toàn có thể cân nhắc triển khai để rút ngắn thời gian hiển thị.
Sản phẩm xuất sắc và tiếp thị nhất quán vẫn là con đường bền vững nhất
Tuy nhiên, bất kể doanh nghiệp lựa chọn phương thức tiếp cận nào, chiến lược dài hạn và bền vững nhất để tối ưu hóa mức độ hiển thị trên các công cụ trí tuệ nhân tạo lẫn các thuật toán tìm kiếm truyền thống vẫn luôn là xây dựng một sản phẩm hoặc dịch vụ xuất sắc, kết hợp với một chiến dịch tiếp thị nhất quán. Đây là con đường duy nhất giúp thương hiệu đứng vững trước các đợt cập nhật thuật toán cốt lõi liên tục và duy trì giá trị tăng trưởng bền vững trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.
