Nếu bạn vẫn kiểm tra thứ hạng và đếm lượt nhấp chuột để đánh giá hiệu quả trên các hệ thống trí tuệ nhân tạo, rất có thể bạn đang đo sai thứ cần đo. Thương hiệu có thể được đề xuất mà không cần trích dẫn, và nhiều giá trị không hề xuất hiện dưới dạng lượt nhấp. Bài viết này, dựa trên chia sẻ của chuyên gia Tom Capper tại Moz, giúp bạn từ bỏ mô hình cũ và làm quen với cách theo dõi, tối ưu hóa mới.
Khoảng cách lớn nhất nằm ở mô hình tư duy
Trí tuệ nhân tạo không đột ngột thay thế tìm kiếm bằng từ khóa. Thật ra, tìm kiếm bằng từ khóa đã suy giảm từ lâu trước khi ChatGPT xuất hiện, nên nhiều giả định của nghề tối ưu hóa công cụ tìm kiếm đã lỗi thời trước cả khi hệ thống mới thu hút sự chú ý. Vì vậy, khoảng cách lớn nhất giữa nhận thức của người làm nghề và cơ chế thực tế không nằm ở kỹ thuật, mà nằm ở cách bạn hình dung về khả năng hiển thị.
Điều đó không có nghĩa là hai lĩnh vực hoàn toàn tách biệt. Nhiều kỹ thuật vẫn dùng được cho cả hai, và người làm tối ưu hóa công cụ tìm kiếm vẫn là những người phù hợp nhất để dẫn dắt, vì họ hiểu cách tăng hiển thị trên mọi môi trường tìm kiếm. Tuy nhiên, sự kết hợp, thứ tự ưu tiên và tư duy đứng sau các kỹ thuật ấy cần được cập nhật, thay vì chỉ đổi tên gọi mà giữ nguyên cách làm cũ.
Hộp ghi nhớ
Bạn không nên cho rằng câu trả lời của trí tuệ nhân tạo được xử lý giống thứ hạng tìm kiếm truyền thống, và cũng không nên dùng chiến lược cũ mà không điều chỉnh.
Tìm kiếm cơ sở và lý do bạn phải nhìn ra ngoài trang web của mình
Tìm kiếm cơ sở là việc hệ thống trí tuệ nhân tạo tự thực hiện một tìm kiếm bên ngoài khi nhận thấy mình cần thông tin mới để trả lời. Nếu bạn nhờ nó viết một bài thơ về loài bướm, nó dùng dữ liệu huấn luyện nội bộ, dù dữ liệu ấy có thể đã cũ nhiều năm. Nhưng nếu bạn hỏi về một người cụ thể và hoạt động gần đây của người đó, hệ thống gần như chắc chắn sẽ chạy nhiều tìm kiếm ngầm trước khi đưa ra câu trả lời.
| Tiêu chí | Phản hồi trong mô hình | Tìm kiếm cơ sở |
|---|---|---|
| Nguồn thông tin | Dữ liệu huấn luyện nội bộ | Nhiều nguồn trên khắp mạng |
| Mức độ cập nhật | Có thể đã lỗi thời | Gần với thời điểm hiện tại |
| Cách kích hoạt | Không tìm kiếm trực tiếp | Chạy nhiều truy vấn lan tỏa |
Những truy vấn ngầm này khó đoán, nên việc theo dõi thứ hạng của chính chúng không được khuyến khích. Điều quan trọng hơn là câu hỏi bạn tự đặt ra đã thay đổi. Trước kia bạn hỏi mình hiển thị trang web ra sao để trả lời một truy vấn, còn bây giờ bạn phải hỏi làm sao để thương hiệu được mô tả chính xác ở những nguồn mà hệ thống tham chiếu. Với trí tuệ nhân tạo, nguồn đó là trang của bạn hay trang của người khác không quan trọng, miễn là nó phù hợp nhất. Bởi vậy, các nỗ lực bên ngoài trang web, hay quan hệ công chúng kỹ thuật số, đang trở thành một chiến lược hoàn chỉnh.
Nghiên cứu lời nhắc khác với nghiên cứu từ khóa
Lời nhắc ngày càng dài, mang tính hội thoại và phụ thuộc vào ngữ cảnh. Một lời nhắc có tổng lượng rất lớn nhiều khả năng chỉ là câu xã giao như lời cảm ơn, và ý nghĩa của nó gắn với cuộc trò chuyện xung quanh, nên không thể tối ưu cho tất cả mọi người. Vì vậy, con số chính xác về lượng lời nhắc không hữu ích như lượng tìm kiếm của từ khóa trong mô hình cũ.
Cách tiếp cận phù hợp hơn gồm bốn bước sau:
- Xác định các chủ đề mà doanh nghiệp bạn quan tâm.
- Theo dõi những lời nhắc thể hiện các chủ đề đó.
- Tìm hiểu ai đang được trích dẫn và thương hiệu của bạn được thể hiện thế nào.
- Quan sát câu trả lời cho chủ đề ấy thay đổi ra sao theo thời gian.
Tín hiệu hữu ích nằm ở cấp độ chủ đề, chứ không nằm ở từng lời nhắc riêng lẻ.
Có nên chặn robot trên trang web của bạn?
Trước khi quyết định chặn nội dung nào, bạn cần phân biệt hai loại robot. Robot huấn luyện thu thập dữ liệu để mở rộng kho học của mô hình, còn robot cơ sở hoạt động theo thời gian thực khi người dùng đặt câu hỏi. Hai loại này khác nhau về tác động, và quyết định của bạn cũng cần khác nhau.
| Tiêu chí | Robot huấn luyện | Robot cơ sở |
|---|---|---|
| Thời điểm chạy | Theo chu kỳ huấn luyện mô hình | Mỗi khi có truy vấn liên quan |
| Tác động đến câu trả lời | Mất nhiều năm mới phản ánh | Tức thì |
| Hệ quả khi chặn | Ít ảnh hưởng đến hiển thị ngắn hạn | Giảm hiển thị ngay lập tức |
Một số hãng truyền thông lớn có lý do chính đáng để chặn mạnh tay, nhất là khi đàm phán với các công ty trí tuệ nhân tạo hoặc bảo vệ mô hình kinh doanh dựa vào lưu lượng truy cập. Tuy nhiên, với đa số trang web doanh nghiệp, cho phép robot truy cập là lựa chọn hợp lý. Điều này cũng ảnh hưởng đến chiến lược bên ngoài, vì bài viết của bên thứ ba chỉ giúp tăng hiển thị khi mô hình truy cập được nó.
Bạn có thể áp dụng cách làm thực tế sau:
- Xác định rõ bạn đang chặn robot huấn luyện hay robot cơ sở.
- Không chặn robot cơ sở theo mặc định nếu chưa có lý do rõ ràng.
- Nếu quyết định chặn, hãy ghi lại lý do kinh doanh của mình.
- Đánh giá tác động lên cả trang của bạn lẫn các trang bên thứ ba nhắc đến bạn.
Tệp hướng dẫn dành cho mô hình ngôn ngữ lớn có còn giá trị?
Chuyên gia Capper từng xem loại tệp này là một trò lừa, cho đến khi biết rằng Anthropic có thu thập nó. Ông nhận xét rằng thế giới tìm kiếm bằng trí tuệ nhân tạo có một chu kỳ thú vị chưa từng thấy ở thế giới do Google thống trị: thứ mà công cụ này cho là vô nghĩa lại có thể thật sự hữu ích với công cụ khác. Nếu chiến lược của bạn xoay quanh Google, tệp này gần như không giúp ích gì.
Dữ liệu cũng không mấy khích lệ. Một phân tích của Limy trên 515 triệu sự kiện lưu lượng robot cho thấy rất ít bằng chứng rằng các robot lớn thực sự dùng tệp này, dù có xác nhận rằng một số tác nhân đôi khi sử dụng. Do việc triển khai gần như không tốn công, nếu bạn có khoảng 10 phút rảnh thì thử làm cũng không phải ý tồi, nhưng đừng đặt nó lên trước những việc quan trọng hơn.
Sai lầm lớn nhất: coi theo dõi lời nhắc như theo dõi thứ hạng
Giả sử bạn nhìn câu trả lời của trí tuệ nhân tạo, thấy đường dẫn của mình hiện đầu tiên và vui mừng vì đã đứng đầu bảng xếp hạng. Cách nghĩ đó đo sai thứ cần đo. Lưu lượng từ tìm kiếm bằng trí tuệ nhân tạo được phân bổ khác, có giá trị nhưng không cùng loại giá trị với tìm kiếm truyền thống, và tỷ lệ nhấp chuột cũng khác với tỷ lệ nhấp trên trang kết quả. Do đó, tiến độ không nên chỉ được đánh giá qua ba yếu tố gồm số liên kết, số lượt nhấp và vị trí đường dẫn.
Các chỉ số phù hợp giống cách bạn đo những kênh tiếp thị khác hơn là các chỉ số của công cụ tìm kiếm. Moz đề xuất 5 chỉ số theo dõi lời nhắc, được trình bày ở bảng sau.
| Chỉ số | Câu hỏi cần trả lời |
|---|---|
| Độ hiển thị thương hiệu | Thương hiệu xuất hiện bao nhiêu lần trong các câu trả lời được theo dõi? |
| Chất lượng trích dẫn | Khi thương hiệu xuất hiện, những nguồn nào được trích dẫn? |
| Độ chính xác của mô tả | Thương hiệu có được mô tả đúng trong câu trả lời không? |
| Tần suất đề xuất | Thương hiệu được đề xuất bao nhiêu lần, chứ không chỉ được nhắc đến? |
| Mức độ liên quan chủ đề | Thương hiệu luôn gắn với những chủ đề và mục đích nào? |
Ví dụ minh họa
Khi ai đó hỏi điện thoại thông minh nào phù hợp nhất, hệ thống đề xuất Samsung nhưng đường dẫn trích dẫn lại đến từ PCMag. Đó vẫn chưa phải thất bại với Samsung, vì đề xuất đã được đưa ra dù không có trích dẫn trực tiếp. Trích dẫn rất quan trọng, nhưng không phải yếu tố duy nhất.
Cách đo này gây khó khăn cho việc phân bổ đóng góp vào kết quả kinh doanh. Tuy vậy, đó chính là cách khả năng hiển thị vận hành hiện nay, và bạn không thể nối chính xác từng yếu tố phân bổ như cách đây 10 năm. Hãy đo cả hiển thị, đề xuất và mức độ liên quan của thương hiệu bên cạnh các chỉ số truyền thống.
Nội dung cũ và tầm ảnh hưởng của nguồn bên ngoài
Việc viết lại nội dung cũ có giúp tăng trích dẫn hay không còn tùy từng trang web. Trước hết, bạn nên xác nhận ba điểm sau:
- Số lượt trích dẫn nhanh được ghi nhận bằng công cụ theo dõi khả năng hiển thị thương hiệu.
- Nhật ký máy chủ cho thấy robot nào đang truy cập những trang nào.
- Các trang của bạn có xếp hạng cao với truy vấn liên quan đến thương hiệu hoặc chủ đề hay không.
Nếu trích dẫn giảm vì trang không còn xếp hạng cao ở các truy vấn liên quan, việc cập nhật nội dung để trang quay lại kết quả tìm kiếm mà hệ thống sử dụng có thể cải thiện tình hình. Ngược lại, chỉ tạo thêm nội dung mới về cùng chủ đề sẽ không giải quyết được vấn đề. Việc nên làm trước tiên là xác định những nguồn mà nền tảng trí tuệ nhân tạo tin tưởng về chủ đề đó, bởi việc tác động đến nguồn bên ngoài thường có ảnh hưởng lớn hơn việc tự viết lại bài của mình.
Bản đồ ảnh hưởng của Moz xếp thương hiệu của bạn ở trung tâm, xung quanh là 7 nhóm nguồn thông tin định hình nhận thức, gồm trang thuộc sở hữu, tạp chí ngành, trang đối tác, trang so sánh, diễn đàn, tin tức mới và trang đánh giá. Đây là sự thay đổi lớn nhất của nghề trong 5 năm qua, khi tầm nhìn phải vượt ra khỏi phạm vi trang web riêng của bạn.
Liệu Google Search còn giữ hình thức hiện tại sau 5 năm?
Chuyên gia Capper dự đoán một sự tiến hóa chứ không phải một cuộc đổi mới hoàn toàn. Trang kết quả của Google trong năm năm tới có lẽ sẽ khác nhiều, nhưng ông không cho rằng chế độ trí tuệ nhân tạo sẽ áp dụng cho mọi truy vấn. Nhiều khả năng Google hướng tới trải nghiệm kết hợp, nơi kết quả thay đổi mạnh theo ý định tìm kiếm, như ba loại tìm kiếm địa phương, sản phẩm và truy xuất thông tin hiện đã dẫn đến những trang hiển thị rất khác nhau.
Lý do nằm ở mô hình kinh doanh. Google vẫn dựa vào việc chuyển lưu lượng đến các trang bên ngoài, nên ngừng làm điều đó sẽ tạo ra vấn đề kiếm tiền. Ngay cả tài liệu của Google cũng định vị tóm tắt do trí tuệ nhân tạo tạo ra và chế độ trí tuệ nhân tạo là những trải nghiệm hiển thị liên kết liên quan. Thương mại điện tử dựa trên tác nhân có thể thay thế một số mô hình hiện có, nhưng điều này chưa được chứng minh và không áp dụng cho mọi doanh nghiệp.
Bước kỹ thuật nên bắt đầu ngay: phân tích nhật ký máy chủ
Phân tích nhật ký máy chủ là một trong những nỗ lực kỹ thuật bị đánh giá thấp nhất cho khả năng hiển thị trước trí tuệ nhân tạo, đặc biệt với các nhóm lớn. Công cụ quản trị tìm kiếm của Google nay không còn hữu ích như trước, vì hầu hết nền tảng trí tuệ nhân tạo chưa có công cụ tương đương. Nhờ vậy, tệp nhật ký trở thành một nguồn dữ liệu quan trọng, ghi lại những gì thực sự đã xảy ra chứ không phải những gì bảng điều khiển suy đoán.
Phân tích nhật ký giúp bạn trả lời các câu hỏi sau:
- Robot trí tuệ nhân tạo nào đang thu thập dữ liệu từ trang web của bạn?
- Chúng đang muốn đọc những trang nào?
- Bạn gặp sự cố truy cập hoặc hiệu năng ở đâu?
- Robot có tiếp cận được các trang quan trọng ngay từ đầu không?
- Hành vi thu thập dữ liệu khác nhau thế nào giữa các nền tảng?
Chuyên gia Jamie Indigo lưu ý rằng các robot này truy cập chủ động và liên tục, thậm chí thu thập cả trang đang phát triển nếu trang ấy công khai, nên việc bảo mật bằng cách che giấu không còn hiệu quả. Dù vậy, nhật ký không thay thế các công cụ theo dõi sự hiện diện như Moz AI Visibility. Hai loại dữ liệu này bổ trợ cho nhau, và bạn cần cả hai để có bức tranh đầy đủ.
Kết luận
Bạn nên ngừng đo kết quả của tìm kiếm bằng trí tuệ nhân tạo theo cách từng đo thứ hạng. Hãy theo dõi hiển thị, đề xuất, độ chính xác mô tả và mức liên quan chủ đề, đồng thời mở rộng tầm nhìn ra các nguồn bên ngoài và đọc kỹ nhật ký máy chủ. Một số chiến lược cũ vẫn còn giá trị, nhưng cách mọi người tìm kiếm, đánh giá và hành động đã đổi khác, và thước đo của bạn cần đổi theo.
