Khi người dùng chuyển từ Google sang các công cụ AI để tìm thông tin, lựa chọn sản phẩm và xin gợi ý thương hiệu, cách doanh nghiệp xuất hiện trên Internet cũng đang thay đổi. Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm vẫn quan trọng, nhưng bạn cần quan tâm thêm đến việc thương hiệu được nhắc đến, trích dẫn và đề xuất như thế nào trong câu trả lời do AI tạo ra.
Tối ưu hóa mô hình ngôn ngữ lớn mở ra một hướng tiếp cận mới, giúp bạn chủ động xây dựng những tín hiệu có thể khiến thương hiệu xuất hiện đúng chủ đề, đúng ngữ cảnh và đúng thời điểm.
Tối ưu hóa mô hình ngôn ngữ lớn là gì?
Tối ưu hóa mô hình ngôn ngữ lớn tập trung vào việc xây dựng hệ sinh thái thông tin xung quanh thương hiệu để tăng khả năng thương hiệu được các mô hình ngôn ngữ lớn nhắc đến trong câu trả lời. Hệ sinh thái này không chỉ gồm nội dung trên website mà còn bao gồm sản phẩm, con người, chủ đề chuyên môn, bài viết báo chí, đánh giá, dữ liệu, trích dẫn và những đề cập từ các website bên ngoài.
Khác với cách tiếp cận truyền thống vốn tập trung vào vị trí của trang trên trang kết quả tìm kiếm, mục tiêu mới là giúp thương hiệu trở thành một thực thể có liên hệ rõ ràng với những chủ đề mà khách hàng quan tâm. Khi người dùng hỏi AI về một vấn đề cụ thể, mô hình có thể đề xuất thương hiệu nếu thương hiệu đó có đủ tín hiệu liên quan, đáng tin cậy và nhất quán.
Vì sao bạn nên quan tâm đến khả năng hiển thị trong AI?
Các mô hình ngôn ngữ lớn đang dần trở thành một kênh khám phá thông tin, sản phẩm và thương hiệu. Theo dữ liệu được Ahrefs dẫn lại, thị trường mô hình ngôn ngữ lớn toàn cầu được dự báo tăng trưởng 36% trong giai đoạn 2024 đến 2030. Thị trường chatbot cũng được dự báo tăng trưởng 23% đến năm 2030.
Đáng chú ý hơn, Gartner từng dự báo 50% lưu lượng tìm kiếm có thể biến mất vào năm 2028. Đây là dự báo, không phải kết quả đã xảy ra, nhưng nó cho thấy hành vi tìm kiếm đang đứng trước một thay đổi đáng chú ý.
Với người làm SEO, điều này tạo ra một câu hỏi mới: nếu khách hàng không chỉ tìm kiếm trên Google mà còn hỏi AI, thương hiệu của bạn có xuất hiện trong những câu trả lời đó hay không?
| Lợi ích | Ý nghĩa với SEO |
|---|---|
| Tăng nhận diện thương hiệu | Mở rộng điểm chạm ngoài trang kết quả tìm kiếm |
| Tăng cơ hội được trích dẫn | Tạo thêm đường dẫn người dùng có thể truy cập website |
| Tăng khả năng được đề xuất | Tiếp cận người dùng ở giai đoạn cân nhắc và mua hàng |
| Bảo vệ vị thế thương hiệu | Giảm nguy cơ đối thủ chiếm các cuộc hội thoại liên quan |
Tối ưu hóa AI và SEO có mối liên hệ chặt chẽ
Không phải mọi công cụ AI đều hoạt động giống nhau. Một số mô hình chủ yếu dựa vào dữ liệu đã được huấn luyện, trong khi những hệ thống có khả năng truy xuất thông tin có thể lấy dữ liệu mới từ Internet rồi tạo câu trả lời dựa trên những nguồn đó.
Khi hệ thống AI truy xuất thông tin trực tiếp từ Internet, khả năng xuất hiện của website có thể liên quan đến mức độ dễ thu thập, mức độ liên quan và chất lượng thông tin mà website cung cấp. Vì vậy, những hoạt động SEO quen thuộc như xây dựng nội dung chuyên sâu, tăng khả năng được khám phá và củng cố độ tin cậy vẫn có giá trị.
Quan điểm quan trọng: Tối ưu hóa cho AI không nên được xem là một hoạt động tách rời hoàn toàn khỏi SEO. Khi nội dung có khả năng được tìm thấy, được tham khảo và được đánh giá cao trên Internet, thương hiệu cũng có thêm cơ hội xuất hiện trong những hệ thống sử dụng nguồn dữ liệu đó.
10 cách tăng khả năng thương hiệu xuất hiện trong câu trả lời của AI
1. Đầu tư quan hệ công chúng để gắn thương hiệu với đúng chủ đề
Các mô hình ngôn ngữ lớn không chỉ ghi nhận một thương hiệu riêng lẻ. Chúng còn học mối quan hệ giữa thương hiệu với các chủ đề, sản phẩm, ngành nghề và khái niệm xuất hiện xung quanh thương hiệu đó.
Bạn có thể hình dung hệ thống này như một bản đồ ngữ nghĩa. Những khái niệm thường xuyên xuất hiện cùng nhau sẽ có mối liên hệ mạnh hơn. Vì vậy, nếu muốn thương hiệu được AI đề xuất cho một chủ đề thương mại có giá trị, bạn cần tạo nhiều tín hiệu liên quan giữa thương hiệu và chủ đề đó.
Quan hệ công chúng theo chủ đề có thể hỗ trợ quá trình này. Các bài báo, bài đánh giá, phỏng vấn, nghiên cứu, thông cáo báo chí, hợp tác sản phẩm và nội dung chuyên môn đều có thể tạo thêm những mối liên hệ mà AI có khả năng nhận diện.
- Xác định 3 đến 5 chủ đề thương hiệu muốn được ghi nhận.
- Kiểm tra những thương hiệu đối thủ đang được nhắc đến cùng chủ đề.
- Phân tích báo chí, website và nội dung đang tạo ra các đề cập đó.
- Xây dựng quan hệ công chúng xoay quanh chủ đề thay vì chỉ quảng bá tên thương hiệu.
- Theo dõi mức độ xuất hiện của thương hiệu theo từng chủ đề.
2. Đưa trích dẫn và số liệu vào nội dung
Nội dung có trích dẫn, số liệu và nguồn đáng tin cậy thường mang lại nhiều tín hiệu về chuyên môn hơn nội dung chỉ đưa ra nhận định chung. Một nghiên cứu được thực hiện trên 10.000 truy vấn tìm kiếm thực tế đã kiểm tra nhiều đặc điểm nội dung và khả năng được hiển thị trong hệ thống trả lời có khả năng truy xuất thông tin.
| Phương pháp | Điểm hiển thị điều chỉnh |
|---|---|
| Trích dẫn | 27,2 |
| Số liệu | 25,2 |
| Độ trôi chảy | 24,7 |
| Dẫn nguồn | 24,6 |
| Nhồi nhét từ khóa | 17,7 |
Kết quả này gợi ý rằng bạn nên đưa số liệu riêng của doanh nghiệp, nhận định của chuyên gia và nguồn tham khảo đáng tin cậy vào những nội dung quan trọng. Đây cũng là cách giúp nội dung có cơ hội được các website khác trích dẫn, từ đó tạo thêm tín hiệu về uy tín cho thương hiệu.
3. Nghiên cứu thực thể thay vì chỉ nghiên cứu từ khóa
SEO truyền thống thường bắt đầu bằng việc tìm kiếm từ khóa. Khi tối ưu hóa cho AI, bạn cần mở rộng góc nhìn sang thực thể. Một thực thể có thể là thương hiệu, sản phẩm, con người, địa điểm, chủ đề hoặc khái niệm có ý nghĩa riêng và có mối quan hệ với nhiều thực thể khác.
Hãy bắt đầu bằng việc hỏi các hệ thống AI xem chúng đang liên hệ thương hiệu của bạn với những chủ đề nào. Sau đó, so sánh kết quả với vị trí mà thương hiệu muốn chiếm lĩnh.
- Kiểm tra các chủ đề AI liên hệ với thương hiệu.
- Phân tích những thương hiệu đối thủ được đề xuất.
- Xác định khoảng trống về chủ đề và thực thể.
- Tạo nội dung giúp thương hiệu xây dựng mối liên hệ mới.
- Kiểm tra lại câu trả lời AI sau một khoảng thời gian.
Bạn cũng có thể sử dụng các công cụ như Google Natural Language API, InLinks Entity Analyzer và công cụ hỗ trợ nội dung bằng AI của Ahrefs để phân tích những thực thể đang xuất hiện trong nội dung.
4. Theo dõi khả năng hiển thị thương hiệu bằng dữ liệu AI
Nếu không đo lường, bạn rất khó biết hoạt động tối ưu hóa đang tạo ra tác động thực sự hay chỉ mang lại cảm giác tích cực. Ahrefs Brand Radar là một ví dụ về công cụ giúp theo dõi mức độ thương hiệu được nhắc đến trong các câu trả lời AI và so sánh với đối thủ.
Thay vì chỉ hỏi liệu thương hiệu có xuất hiện hay không, bạn nên xây dựng một hệ thống đo lường theo chủ đề. Ví dụ, hãy xác định những câu hỏi có giá trị thương mại cao, kiểm tra thương hiệu xuất hiện bao nhiêu lần và so sánh tỷ lệ xuất hiện với các đối thủ chính.
5. Xây dựng sự hiện diện trên Wikipedia khi thương hiệu đủ điều kiện
Wikipedia có vai trò đáng chú ý trong hệ sinh thái dữ liệu mà nhiều hệ thống AI có thể tiếp cận. Wikimedia Foundation từng nhấn mạnh giá trị của Wikipedia đối với các hệ thống trí tuệ nhân tạo và dữ liệu huấn luyện.
Tuy nhiên, bạn không nên xem Wikipedia như một kênh quảng cáo. Một thương hiệu cần có tính nổi bật, thông tin có thể kiểm chứng và nguồn độc lập đáng tin cậy. Nội dung cũng phải được trình bày với quan điểm trung lập, đồng thời hạn chế xung đột lợi ích khi biên tập.
| Yêu cầu | Điều bạn cần chú ý |
|---|---|
| Tính nổi bật | Thương hiệu cần được nhiều nguồn độc lập nhắc đến. |
| Khả năng kiểm chứng | Thông tin cần có nguồn đáng tin cậy. |
| Tính trung lập | Không biến bài viết thành nội dung quảng bá. |
| Độc lập biên tập | Hạn chế việc thương hiệu tự viết nội dung về chính mình. |
6. Nghiên cứu câu hỏi thương hiệu để tối ưu nội dung
Lượng tìm kiếm không hoàn toàn đồng nghĩa với lượng câu hỏi được đặt cho AI, nhưng dữ liệu tìm kiếm vẫn có thể giúp bạn phát hiện những chủ đề người dùng quan tâm. Hãy tìm các truy vấn dài có chứa tên thương hiệu, sau đó phân loại chúng theo nhu cầu.
- Thương hiệu có tốt không?
- Sản phẩm có phù hợp với nhóm người dùng cụ thể không?
- Thương hiệu khác gì so với đối thủ?
- Sản phẩm có ưu điểm và hạn chế nào?
- Cách sử dụng sản phẩm như thế nào?
- Thương hiệu có đáng tin cậy không?
Các câu hỏi này có thể trở thành nền tảng cho cụm nội dung mới. Quan trọng hơn, bạn đang tạo ra nguồn thông tin trực tiếp giải quyết những câu hỏi mà khách hàng có thể đưa vào chatbot.
7. Khuyến khích nội dung do người dùng tạo trên Reddit
Nội dung do cộng đồng tạo ra là một nguồn thông tin đáng chú ý đối với hệ sinh thái AI. Reddit từng tuyên bố rằng nội dung của nền tảng có vai trò quan trọng đối với trí tuệ nhân tạo và là một phần nền tảng trong quá trình huấn luyện nhiều mô hình ngôn ngữ lớn.
Bạn không nên biến cộng đồng thành nơi rải liên kết quảng cáo. Cách tiếp cận bền vững hơn là tham gia thảo luận thật, xây dựng cộng đồng, tổ chức phiên hỏi đáp, hợp tác với người có ảnh hưởng và khuyến khích khách hàng chia sẻ trải nghiệm.
8. Gửi phản hồi cho hệ thống AI
Một số hệ thống AI cho phép người dùng đánh giá câu trả lời hoặc thông báo rằng thông tin được cung cấp chưa chính xác. Nếu thương hiệu của bạn bị mô tả sai trong một câu trả lời, việc sử dụng các kênh phản hồi chính thức có thể giúp hệ thống nhận được tín hiệu về vấn đề đó.
Bạn nên ưu tiên phản hồi có căn cứ. Hãy chỉ ra thông tin nào chưa chính xác, cung cấp nguồn xác thực nếu hệ thống cho phép và tránh biến cơ chế phản hồi thành công cụ thao túng câu trả lời.
9. Đừng bỏ quên SEO hàng ngày
Một sai lầm phổ biến là xem tối ưu hóa AI như một con đường hoàn toàn khác với SEO. Thực tế, khả năng được tìm thấy trên Internet vẫn có thể liên quan chặt chẽ đến khả năng thương hiệu được hệ thống AI nhận diện.
Một nghiên cứu của Seer Interactive đã phân tích 10.000 câu hỏi có lượng tìm kiếm cao và ý định mua hàng, sau đó đối chiếu dữ liệu với kết quả tìm kiếm. Nghiên cứu cho thấy mối tương quan khoảng 0,65 giữa thứ hạng tự nhiên và khả năng thương hiệu được nhắc đến trong tập dữ liệu được nghiên cứu.
Điều này không có nghĩa rằng thứ hạng cao chắc chắn khiến AI đề xuất thương hiệu. Tuy nhiên, dữ liệu là một tín hiệu đáng chú ý để bạn tiếp tục đầu tư vào nội dung hữu ích, cấu trúc website, khả năng khám phá và chất lượng tìm kiếm tự nhiên.
10. Đừng tìm cách thao túng mô hình AI
Một số nghiên cứu cho thấy có thể sử dụng những chuỗi văn bản được thiết kế đặc biệt để tác động đến khả năng sản phẩm được đề xuất trong câu trả lời AI. Một nghiên cứu của Harvard cho thấy chiến thuật này có thể làm thay đổi thứ hạng sản phẩm trong khoảng 40% các lần đánh giá được nghiên cứu.
Các nghiên cứu khác cũng chỉ ra nguy cơ nội dung được thiết kế có chủ đích có thể khiến AI ưu tiên một sản phẩm hoặc đánh giá thấp đối thủ. Một thí nghiệm được đề cập trong nghiên cứu về thao túng kết quả tìm kiếm của mô hình ngôn ngữ lớn cho thấy tỷ lệ đề xuất sản phẩm giả tăng từ 34% lên 59,4% sau khi nội dung bị thao túng.
Đây không phải là chiến thuật bạn nên áp dụng. Khi hệ sinh thái AI phát triển, những phương pháp thao túng có thể tạo ra rủi ro về thương hiệu, uy tín và chất lượng thông tin. Thay vì tìm cách đánh lừa mô hình, bạn nên tập trung xây dựng những tín hiệu thương hiệu có thể kiểm chứng và duy trì lâu dài.
Tối ưu hóa cho AI không nên bắt đầu bằng câu hỏi: “Làm thế nào để ép AI nhắc đến thương hiệu?”
Câu hỏi hữu ích hơn là: “Thương hiệu của tôi cần được liên kết với chủ đề nào, được nguồn nào xác nhận và cần cung cấp thông tin gì để trở thành một lựa chọn đáng tin cậy?”
Bạn cần thay đổi cách đo lường SEO như thế nào?
Khi người dùng chuyển một phần hành trình tìm kiếm sang AI, chỉ số truy cập tự nhiên không còn phản ánh toàn bộ khả năng hiển thị thương hiệu. Bạn nên bổ sung những chỉ số cho thấy thương hiệu xuất hiện ở đâu, được nhắc đến trong chủ đề nào và có được đối thủ thay thế trong các câu trả lời quan trọng hay không.
| Nhóm dữ liệu | Câu hỏi nên theo dõi |
|---|---|
| Đề cập thương hiệu | AI có nhắc đến thương hiệu không? |
| Chủ đề | Thương hiệu được liên hệ với chủ đề nào? |
| Trích dẫn | Website nào đang được AI sử dụng làm nguồn? |
| Đối thủ | Ai đang chiếm vị trí mà thương hiệu mong muốn? |
| Lưu lượng | AI có tạo lượt truy cập về website không? |
Tối ưu hóa AI thực chất là xây dựng thương hiệu nhất quán
Không có công thức chắc chắn để khiến một mô hình ngôn ngữ lớn luôn nhắc đến thương hiệu. Dữ liệu huấn luyện, khả năng truy xuất, thuật toán lựa chọn nguồn và cách tạo câu trả lời đều có thể thay đổi.
Điều bạn có thể kiểm soát là chất lượng thông tin mà thương hiệu tạo ra và cách thương hiệu xuất hiện trên Internet. Một thương hiệu có nội dung chuyên sâu, được nhiều nguồn độc lập đề cập, có dữ liệu đáng tin cậy, sở hữu hệ thống chủ đề rõ ràng và duy trì SEO tốt sẽ có nền tảng vững chắc hơn khi hành vi tìm kiếm thay đổi.
Kết bài: Tối ưu hóa cho mô hình ngôn ngữ lớn không phải một thủ thuật mới để thay thế SEO mà là một lớp phát triển tiếp theo của chiến lược hiển thị thương hiệu. Bạn cần xây dựng thương hiệu đủ rõ để AI hiểu, đủ đáng tin để AI trích dẫn và đủ liên quan để AI đề xuất trong những cuộc hội thoại có giá trị. Khi các mô hình AI tiếp tục thay đổi hành vi tìm kiếm, lợi thế dài hạn sẽ thuộc về những thương hiệu chủ động xây dựng dữ liệu, nội dung, thực thể và uy tín một cách nhất quán.
