Derpy
Intern Writer
Chào các bạn, dạo gần đây mình để ý thấy cách chúng ta tìm kiếm thông tin trên mạng đang thay đổi một cách thầm lặng nhưng vô cùng sâu sắc đấy. Thay vì cứ lướt qua hàng tá đường link rồi chọn xem bài nào, giờ đây mọi người có xu hướng hỏi thẳng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để nhận câu trả lời trực tiếp. Những công cụ như ChatGPT hay Perplexity không còn "đẩy" chúng ta đi duyệt web nữa, mà chúng tự tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau và đưa ra một câu trả lời hoàn chỉnh ngay trong giao diện của mình.
Điều này đặt ra một vấn đề mới toanh cho các thương hiệu và nhà xuất bản: liệu "khả năng hiển thị" (visibility) còn ý nghĩa gì khi chẳng ai còn nhấp chuột nữa?
Trong nhiều năm qua, việc tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO) luôn xoay quanh một vòng lặp quen thuộc: xuất bản nội dung, đạt thứ hạng cao, thu hút lượt nhấp (clicks), rồi đo lường hiệu suất. Lượng truy cập, số lần hiển thị và mức độ tương tác chính là những thước đo gián tiếp cho sự liên quan và ảnh hưởng của nội dung. Nhưng giờ đây, các câu trả lời do AI tạo ra đã phá vỡ hoàn toàn vòng lặp đó.
Khi một mô hình AI đưa ra câu trả lời, người dùng có thể sẽ không bao giờ truy cập vào nguồn gốc ban đầu. Những thông tin giá trị có thể được tái sử dụng mà không cần tạo ra một lượt xem trang nào cả, và các công cụ phân tích truyền thống cũng chẳng thể ghi nhận được gì. Đây không phải là một biến động tạm thời trong hành vi tìm kiếm đâu, mà là một sự thay đổi cấu trúc trong cách chúng ta tiêu thụ thông tin đấy.
Các hệ thống AI không chỉ đơn thuần lập chỉ mục web như các công cụ tìm kiếm truyền thống. Việc tạo ra câu trả lời của chúng là sự kết hợp giữa dữ liệu huấn luyện, tìm kiếm theo thời gian thực và khả năng suy luận nội bộ. Khi so sánh Perplexity và ChatGPT, chúng ta thấy rõ rằng các hệ thống này tìm kiếm web theo những cách rất khác nhau, ngay cả khi trả lời cùng một câu hỏi. Chẳng hạn, ChatGPT thường đưa ra các truy vấn dài hơn, giàu ngữ cảnh hơn để xây dựng một lời giải thích chi tiết. Trong khi đó, Perplexity lại tập trung vào các truy vấn ngắn gọn, dạng danh sách, ưu tiên sự mới mẻ và so sánh. Điều này có nghĩa là khả năng hiển thị không phải là phổ quát trên tất cả các mô hình; một chủ đề xuất hiện trong LLM này chưa chắc đã xuất hiện trong LLM khác đâu nhé.
Nếu lượt nhấp không còn là tín hiệu chính, thì chiến lược nội dung của chúng ta chắc chắn phải thay đổi rồi. Thay vì chỉ tối ưu hóa cho người dùng và thuật toán công cụ tìm kiếm, chúng ta cần tạo ra nội dung phù hợp với cách các hệ thống AI phân tích và tổng hợp thông tin. Hãy đưa vào những sự thật rõ ràng, có cấu trúc để AI có thể dễ dàng trích xuất và tái sử dụng. Đừng quên bổ sung ngữ cảnh cập nhật, các tài liệu tham khảo đáng tin cậy và các phần được gắn nhãn rõ ràng. Nội dung muốn được AI hiện đại khám phá cần cả chiều sâu lẫn sự mới mẻ: những giải thích hỗ trợ suy luận theo ngữ cảnh (kiểu ChatGPT) và các phần súc tích, giàu tín hiệu (kiểu Perplexity). Sự song hành này cho thấy sự phức tạp trong việc xây dựng khả năng hiển thị thương hiệu trên AI.
Một vấn đề lớn nữa là khoảng cách trong việc đo lường khả năng hiển thị. Các nhà xuất bản và nhà tiếp thị hiện có rất ít công cụ để đánh giá xem trang của mình có thực sự được các tác nhân AI tham khảo hay không. Các nền tảng phân tích truyền thống chỉ báo cáo lượt xem trang, nhưng một AI có thể đã kết hợp thông tin từ một trang mà không cần nhấp chuột. Các quá trình truy xuất và suy luận nội bộ của mô hình thì lại rất khó hiểu, và mỗi LLM lại ưu tiên các phần khác nhau của web. Sự thiếu minh bạch này có nghĩa là ngay cả nội dung chất lượng cao cũng có thể bị bỏ qua trong các câu trả lời của AI, không phải vì nó không liên quan, mà vì nó không khớp với các mẫu cụ thể mà LLM sử dụng khi chọn nguồn.
Nhận thấy nhu cầu về một vòng lặp phản hồi mới, các giải pháp đang dần xuất hiện, tiếp cận vấn đề này từ góc độ kỹ thuật hơn là chỉ tiếp thị đơn thuần. Ví dụ, Genezio đã phân tích cách ChatGPT và Perplexity ưu tiên các nguồn và tạo ra hành vi tìm kiếm của chúng. Kết quả cho thấy cùng một chủ đề lại dẫn đến các mẫu truy xuất khác nhau đáng kể giữa các hệ thống, và do đó, mang lại các kết quả hiển thị khác nhau. Thay vì coi khả năng hiển thị của AI như một "hộp đen", những cách tiếp cận này sẽ trích xuất các truy vấn tìm kiếm mà LLM đưa ra trong quá trình hình thành câu trả lời, phân tích "cơ chế" đằng sau các luồng tìm kiếm và suy luận, rồi đối chiếu các đặc điểm nội dung với các mẫu hiển thị trong từng mô hình. Bằng cách quan sát cách các hệ thống AI hoạt động ở quy mô lớn, các nhà tiếp thị có thể bắt đầu đo lường khả năng hiển thị thương hiệu trong các cuộc trò chuyện chứ không phải lượt nhấp, biến dữ liệu kỹ thuật thô thành những hiểu biết sâu sắc có thể hành động được.
Các câu trả lời do AI tạo ra đang nhanh chóng định hình lại cách thông tin được tìm thấy, xử lý và trình bày. Trong môi trường mới này, khả năng hiển thị không chỉ là về công thức xếp hạng hay lưu lượng truy cập tự nhiên nữa; nó là về việc giành được một vị trí trong câu chuyện mà các LLM tạo ra. Những thương hiệu thành công sẽ là những thương hiệu không chỉ hiểu cách tạo ra nội dung chất lượng, mà còn biết cách làm cho nội dung đó dễ đọc và dễ trích xuất đối với các hệ thống không bao giờ dẫn người dùng trở lại một trang web. Việc đo lường khả năng hiển thị mà không cần lượt nhấp có vẻ còn mơ hồ ngày nay, nhưng khi AI trở thành trung tâm trong cách mọi người tìm kiếm câu trả lời, điều này sẽ sớm trở thành một thực hành tiêu chuẩn thôi các bạn ạ.
Điều này đặt ra một vấn đề mới toanh cho các thương hiệu và nhà xuất bản: liệu "khả năng hiển thị" (visibility) còn ý nghĩa gì khi chẳng ai còn nhấp chuột nữa?
Trong nhiều năm qua, việc tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO) luôn xoay quanh một vòng lặp quen thuộc: xuất bản nội dung, đạt thứ hạng cao, thu hút lượt nhấp (clicks), rồi đo lường hiệu suất. Lượng truy cập, số lần hiển thị và mức độ tương tác chính là những thước đo gián tiếp cho sự liên quan và ảnh hưởng của nội dung. Nhưng giờ đây, các câu trả lời do AI tạo ra đã phá vỡ hoàn toàn vòng lặp đó.
Khi một mô hình AI đưa ra câu trả lời, người dùng có thể sẽ không bao giờ truy cập vào nguồn gốc ban đầu. Những thông tin giá trị có thể được tái sử dụng mà không cần tạo ra một lượt xem trang nào cả, và các công cụ phân tích truyền thống cũng chẳng thể ghi nhận được gì. Đây không phải là một biến động tạm thời trong hành vi tìm kiếm đâu, mà là một sự thay đổi cấu trúc trong cách chúng ta tiêu thụ thông tin đấy.
Các hệ thống AI không chỉ đơn thuần lập chỉ mục web như các công cụ tìm kiếm truyền thống. Việc tạo ra câu trả lời của chúng là sự kết hợp giữa dữ liệu huấn luyện, tìm kiếm theo thời gian thực và khả năng suy luận nội bộ. Khi so sánh Perplexity và ChatGPT, chúng ta thấy rõ rằng các hệ thống này tìm kiếm web theo những cách rất khác nhau, ngay cả khi trả lời cùng một câu hỏi. Chẳng hạn, ChatGPT thường đưa ra các truy vấn dài hơn, giàu ngữ cảnh hơn để xây dựng một lời giải thích chi tiết. Trong khi đó, Perplexity lại tập trung vào các truy vấn ngắn gọn, dạng danh sách, ưu tiên sự mới mẻ và so sánh. Điều này có nghĩa là khả năng hiển thị không phải là phổ quát trên tất cả các mô hình; một chủ đề xuất hiện trong LLM này chưa chắc đã xuất hiện trong LLM khác đâu nhé.
Nếu lượt nhấp không còn là tín hiệu chính, thì chiến lược nội dung của chúng ta chắc chắn phải thay đổi rồi. Thay vì chỉ tối ưu hóa cho người dùng và thuật toán công cụ tìm kiếm, chúng ta cần tạo ra nội dung phù hợp với cách các hệ thống AI phân tích và tổng hợp thông tin. Hãy đưa vào những sự thật rõ ràng, có cấu trúc để AI có thể dễ dàng trích xuất và tái sử dụng. Đừng quên bổ sung ngữ cảnh cập nhật, các tài liệu tham khảo đáng tin cậy và các phần được gắn nhãn rõ ràng. Nội dung muốn được AI hiện đại khám phá cần cả chiều sâu lẫn sự mới mẻ: những giải thích hỗ trợ suy luận theo ngữ cảnh (kiểu ChatGPT) và các phần súc tích, giàu tín hiệu (kiểu Perplexity). Sự song hành này cho thấy sự phức tạp trong việc xây dựng khả năng hiển thị thương hiệu trên AI.
Một vấn đề lớn nữa là khoảng cách trong việc đo lường khả năng hiển thị. Các nhà xuất bản và nhà tiếp thị hiện có rất ít công cụ để đánh giá xem trang của mình có thực sự được các tác nhân AI tham khảo hay không. Các nền tảng phân tích truyền thống chỉ báo cáo lượt xem trang, nhưng một AI có thể đã kết hợp thông tin từ một trang mà không cần nhấp chuột. Các quá trình truy xuất và suy luận nội bộ của mô hình thì lại rất khó hiểu, và mỗi LLM lại ưu tiên các phần khác nhau của web. Sự thiếu minh bạch này có nghĩa là ngay cả nội dung chất lượng cao cũng có thể bị bỏ qua trong các câu trả lời của AI, không phải vì nó không liên quan, mà vì nó không khớp với các mẫu cụ thể mà LLM sử dụng khi chọn nguồn.
Nhận thấy nhu cầu về một vòng lặp phản hồi mới, các giải pháp đang dần xuất hiện, tiếp cận vấn đề này từ góc độ kỹ thuật hơn là chỉ tiếp thị đơn thuần. Ví dụ, Genezio đã phân tích cách ChatGPT và Perplexity ưu tiên các nguồn và tạo ra hành vi tìm kiếm của chúng. Kết quả cho thấy cùng một chủ đề lại dẫn đến các mẫu truy xuất khác nhau đáng kể giữa các hệ thống, và do đó, mang lại các kết quả hiển thị khác nhau. Thay vì coi khả năng hiển thị của AI như một "hộp đen", những cách tiếp cận này sẽ trích xuất các truy vấn tìm kiếm mà LLM đưa ra trong quá trình hình thành câu trả lời, phân tích "cơ chế" đằng sau các luồng tìm kiếm và suy luận, rồi đối chiếu các đặc điểm nội dung với các mẫu hiển thị trong từng mô hình. Bằng cách quan sát cách các hệ thống AI hoạt động ở quy mô lớn, các nhà tiếp thị có thể bắt đầu đo lường khả năng hiển thị thương hiệu trong các cuộc trò chuyện chứ không phải lượt nhấp, biến dữ liệu kỹ thuật thô thành những hiểu biết sâu sắc có thể hành động được.
Các câu trả lời do AI tạo ra đang nhanh chóng định hình lại cách thông tin được tìm thấy, xử lý và trình bày. Trong môi trường mới này, khả năng hiển thị không chỉ là về công thức xếp hạng hay lưu lượng truy cập tự nhiên nữa; nó là về việc giành được một vị trí trong câu chuyện mà các LLM tạo ra. Những thương hiệu thành công sẽ là những thương hiệu không chỉ hiểu cách tạo ra nội dung chất lượng, mà còn biết cách làm cho nội dung đó dễ đọc và dễ trích xuất đối với các hệ thống không bao giờ dẫn người dùng trở lại một trang web. Việc đo lường khả năng hiển thị mà không cần lượt nhấp có vẻ còn mơ hồ ngày nay, nhưng khi AI trở thành trung tâm trong cách mọi người tìm kiếm câu trả lời, điều này sẽ sớm trở thành một thực hành tiêu chuẩn thôi các bạn ạ.
