Việc các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ảnh hưởng như thế nào đến lưu lượng truy cập (traffic) của website thương hiệu đang là chủ đề trọng tâm trong các cuộc thảo luận với khách hàng của chúng tôi. Ai cũng muốn biết điều gì đang thực sự xảy ra, làm thế nào để tối ưu hóa và đâu là những phương pháp triển khai hiệu quả nhất.
Lời khuyên của tôi dành cho các thương hiệu lúc này là: Hãy bắt đầu từ dữ liệu và tập trung vào những gì chúng ta có thể khẳng định chắc chắn.
Để tìm hiểu sâu về việc traffic từ LLM đang ảnh hưởng đến các chỉ số chính như thế nào, chúng tôi đã phân tích tập dữ liệu về lưu lượng giới thiệu (referral traffic) từ các câu lệnh (prompt) LLM trên Google Analytics của toàn bộ hệ thống khách hàng trong 13 tháng qua (từ 01/01/2025 đến 07/02/2026).
Chúng tôi tập trung vào traffic từ nhiều mô hình LLM khác nhau dẫn đến website của thương hiệu và các sự kiện chuyển đổi sát với kết quả kinh doanh thực tế nhất. Trong một số trường hợp, đó là hành vi mua hàng; trong những trường hợp khác, đó là việc tạo ra khách hàng tiềm năng (leads).
Khi nhìn vào tập dữ liệu này, có 4 phát hiện chính nổi bật lên như sau:
- Lưu lượng truy cập từ LLM vẫn còn nhỏ: Tổng khối lượng chưa chiếm tỷ trọng lớn.
- Tăng trưởng thần tốc: Traffic từ nguồn này đang gia tăng với tốc độ rất nhanh.
- Nguồn trích dẫn đang thay đổi: Các nguồn tin được LLM tham chiếu trong câu trả lời có sự dịch chuyển.
- Tỷ lệ chuyển đổi cực cao: So với các kênh khác, LLM có tỷ lệ chuyển đổi (conversion rate) lên tới 18%.
Lưu lượng truy cập từ LLM vẫn còn nhỏ
Theo tập dữ liệu của chúng tôi, lưu lượng truy cập giới thiệu (referral traffic) từ LLM trung bình chiếm chưa đến 2% tổng lưu lượng referral. Nói cách khác, cứ 100 khách truy cập vào một website thì có ít hơn 2 người đến từ nguồn giới thiệu là LLM. Tỷ lệ này dao động trong khoảng 0,15% – 1,5% lượng truy cập giới thiệu, đến từ nhiều mô hình khác nhau bao gồm ChatGPT, Perplexity, Gemini và Claude. Vì vậy, mặc dù đây là một chủ đề thảo luận sôi nổi, nhưng đối với nhiều doanh nghiệp, nó chưa phải là ưu tiên hàng đầu để tạo ra tác động ngay lập tức đến lợi nhuận (bottom-line) trong ngắn hạn.
Lưu lượng truy cập từ LLM vẫn còn khiêm tốn
Theo tập dữ liệu của chúng tôi, lưu lượng truy cập giới thiệu (referral traffic) từ LLM trung bình chiếm chưa đến 2% tổng lưu lượng giới thiệu. Nói cách khác, cứ 100 khách truy cập vào một trang web thì có chưa đầy 2 người đến từ các nguồn LLM. Tỷ lệ này dao động trong khoảng 0,15% – 1,5% lượng truy cập giới thiệu đến từ nhiều mô hình khác nhau, bao gồm ChatGPT, Perplexity, Gemini và Claude. Vì vậy, dù đây là một chủ đề thảo luận sôi nổi, nhưng đối với nhiều doanh nghiệp, nó chưa phải là ưu tiên hàng đầu để tạo ra tác động tức thì đến lợi nhuận ròng (bottom-line) trong ngắn hạn.
Điều đó có nghĩa là chỉ hiểu về khối lượng (volume) lưu lượng truy cập từ LLM thôi là chưa đủ. Bạn còn cần phải theo dõi cả tốc độ của sự tăng trưởng đó. Các mô hình LLM đang ngày càng mở rộng khi người dùng phổ thông bắt đầu chấp nhận chúng nhiều hơn, đồng thời các thuật toán phản hồi (prompt algorithms) cũng liên tục thay đổi. Giữa hai biến số này, bạn có thể chứng kiến những biến động cực kỳ lớn mà bạn cần phải giám sát chặt chẽ.
Các nguồn trích dẫn trong câu trả lời đang dịch chuyển
Các nguồn tin được trích dẫn trong phản hồi của LLM đang thay đổi một cách nhanh chóng. Cái nhìn cận cảnh vào tập dữ liệu của chúng tôi kể từ tháng 9 năm ngoái. Dữ liệu này có được từ việc theo dõi hơn 5.000 câu lệnh (prompts) và các phản hồi tương ứng trên nhiều giao diện lập trình LLM (APIs) khác nhau, bao gồm Gemini, ChatGPT và Perplexity.
Các liên kết và trích dẫn từ YouTube đã tăng lên trong 30 ngày qua. Reddit cũng ghi nhận sự tăng trưởng tương tự, mặc dù lượng truy cập này gần đây đã bắt đầu đi ngang (bão hòa). Sự dịch chuyển trong các nguồn trích dẫn và liên kết này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến lượng truy cập cuối cùng đổ về website của bạn; đồng thời, chúng cũng có thể tác động đến chiến lược quảng cáo và nội dung của thương hiệu. Nếu bạn không theo dõi dữ liệu này, bạn sẽ không thể nhận thấy những thay đổi đó. Bản thân các mô hình LLM không cung cấp trực tiếp thông tin này — bạn chỉ có thể tiếp cận được chúng thông qua các công cụ của bên thứ ba.
LLM có tỷ lệ chuyển đổi cực cao so với các kênh khác
Đây có lẽ là phát hiện thú vị và quan trọng nhất. Khi bạn đặt tỷ lệ chuyển đổi cạnh tổng tỷ trọng lưu lượng truy cập, sự tương phản sẽ hiện ra cực kỳ rõ nét. Trong toàn bộ hệ thống khách hàng của chúng tôi, nguồn giới thiệu từ LLM là nguồn traffic có tỷ lệ chuyển đổi cao nhất, đạt mức xấp xỉ 18%. Con số này cao hơn bất kỳ chiến thuật nào khác, bao gồm cả quảng cáo mua sắm, SEO hay quảng cáo trả phí. Tuy nhiên, nguồn này lại chiếm tỷ trọng thấp nhất trong tổng lưu lượng truy cập vào website của thương hiệu, thấp hơn khoảng 25 lần so với SEO hoặc truy cập trực tiếp.
Điểm nhấn cần lưu ý:
- Contrast: Dịch là “sự tương phản” để làm bật lên nghịch lý: Traffic ít nhưng “chất” (tỷ lệ mua hàng/để lại thông tin rất cao).
- 25 times less: Nhấn mạnh khoảng cách khổng lồ về số lượng giữa kênh truyền thống và kênh AI mới nổi này.
Vậy là chúng ta đã đi hết 4 phát hiện chính rồi! Cậu có muốn tớ giúp tóm tắt lại toàn bộ bài dịch này thành một bản báo cáo ngắn gọn để gửi sếp hoặc đồng nghiệp không?
Các thương hiệu nên làm gì tiếp theo
Dựa trên những phát hiện này, bạn nên thực hiện các hành động sau để chuẩn bị cho bối cảnh LLM đang không ngừng tiến hóa:
Thiết lập hệ thống giám sát chuyên biệt
Mặc dù khối lượng truy cập từ LLM hiện tại vẫn còn thấp, nhưng tốc độ tăng trưởng và tính biến động của nó, bao gồm cả sự dịch chuyển giữa các nguồn như YouTube và Reddit khiến việc giám sát trở nên thiết yếu.
- Theo dõi tốc độ tăng trưởng (Velocity): Đừng chỉ nhìn vào con số tổng quát (volume). Hãy theo dõi tốc độ tăng trưởng của lưu lượng giới thiệu từ LLM để hiểu rõ khi nào kênh này chạm ngưỡng có tác động đáng kể đến doanh nghiệp của bạn.
- Giám sát các nguồn trích dẫn: Sử dụng các công cụ bên thứ ba để hiểu rõ mô hình LLM nào và loại nền tảng nào (bao gồm diễn đàn, video, tin tức…) đang thúc đẩy nhiều trích dẫn và lưu lượng truy cập nhất.
Đây là bản dịch phần cuối cùng của bài phân tích, tập trung vào cách tối ưu hóa và chiến lược dài hạn cho doanh nghiệp:
Tận dụng nguồn lưu lượng truy cập giá trị cao
Tỷ lệ chuyển đổi 18% cho thấy người dùng đến từ các nguồn LLM có chất lượng cực kỳ cao. Họ thường truy cập với mục tiêu rõ ràng, hoặc sau khi thắc mắc của họ đã được các mô hình AI giải đáp và xác thực.
- Phân tích hành trình chuyển đổi cao: Hãy xem xét kỹ hành trình người dùng từ các nguồn giới thiệu LLM. Họ đang hạ cánh (landing) ở nội dung nào? Những câu hỏi nào đã được giải đáp để dẫn họ đến hành động chuyển đổi?
- Tối ưu hóa theo ý định (Intent): Tập trung tối ưu hóa nội dung và trang đích dựa trên những nhu cầu có ý định cao (high-intent) được phản ánh qua ngữ cảnh trích dẫn của LLM. Hãy đối xử với nhóm lưu lượng này như một tập khách hàng cao cấp.
Lập kế hoạch cho sự tăng trưởng tương lai
Với tốc độ phổ cập nhanh chóng của LLM, khối lượng truy cập thấp như hiện nay sẽ không kéo dài lâu.
- Xây dựng chiến lược nội dung cho AI: Hãy thiết lập một chiến lược có khả năng dự đoán cách các LLM tóm tắt, trích dẫn và tham chiếu tài liệu của bạn. Đây không phải là SEO truyền thống. Đây là việc trở thành nguồn tin uy tín hàng đầu mà các LLM ưu tiên lựa chọn để liên kết.
- Phân bổ ngân sách: Mặc dù kênh này có thể chưa tạo ra tác động ngay lập tức tới lợi nhuận ròng, hãy dành một khoản ngân sách nhỏ cho các công cụ và nguồn lực tập trung vào việc thấu hiểu và tối ưu hóa kênh giới thiệu từ LLM.
Lĩnh vực này đang tiến triển rất nhanh. Hy vọng tập dữ liệu này cho thấy tiến trình đang diễn ra như thế nào và thúc đẩy các hành động thực tế trong tổ chức của bạn. Đây là thời điểm của sự thay đổi. Nếu bạn đổi mới, giữ vững sự tập trung và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả, bạn đang có một cơ hội rõ ràng để vượt xa các đối thủ cạnh tranh của mình.
Từ kênh mới nổi đến tín hiệu chiến lược
Lưu lượng truy cập giới thiệu từ LLM hiện vẫn chiếm tỷ trọng nhỏ trong tổng lưu lượng, nhưng nó đang tăng trưởng nhanh chóng, có sự dịch chuyển trong các nguồn trích dẫn và mang lại tỷ lệ chuyển đổi mạnh mẽ.
Đừng phản ứng thái quá. Hãy theo dõi các đường xu hướng, hiểu rõ các trích dẫn đến từ đâu và quan sát hành vi của nhóm đối tượng này sau khi họ truy cập vào trang web. Lĩnh vực này đang chuyển động rất nhanh; nếu bạn bám sát dữ liệu, bạn sẽ có vị thế tốt hơn khi nó tiếp tục tiến hóa.
Tài liệu tham khảo
What 13 months of data reveals about LLM traffic, growth, and conversions
