Thích ứng SEO kỹ thuật với hiển thị AI: Chiến lược thành công

Trong bối cảnh công cụ tìm kiếm đang chuyển mình mạnh mẽ từ các kết quả truyền thống sang trải nghiệm đàm thoại và tập trung vào câu trả lời do AI cung cấp, việc thích ứng là điều tối quan trọng. Bài viết này, được Ngoc Trai MKT phân tích sâu từ nội dung gốc của tác giả Nik Ranger trên DEJAN, sẽ khám phá cách một chuyên gia SEO kỹ thuật có thể điều chỉnh chiến lược để tối ưu hóa khả năng hiển thị trong thời đại AI. Tôi sẽ đi sâu vào các phương pháp chẩn đoán và ảnh hưởng đến mô hình AI, từ đó giúp thương hiệu không chỉ tồn tại mà còn phát triển mạnh mẽ trong môi trường tìm kiếm mới mẻ này.

Thank you for reading this post, don't forget to subscribe!

Xin chào tất cả những bộ óc tuyệt vời mà tôi đã có dịp gặp gỡ tại Hội nghị SEO Thâm Quyến! Đó là một trải nghiệm đáng kinh ngạc khi được đứng chung sân khấu với rất nhiều cá nhân tài năng và cảm nhận được năng lượng cũng như sự tò mò từ tất cả các bạn trong khán phòng. Tôi đã nhận được rất nhiều câu hỏi hay sau buổi nói chuyện của mình, và nhiều người đã hỏi xin slide thuyết trình đến nỗi tôi quyết định sẽ viết một bài blog chia sẻ chúng và phân tích sâu hơn từng khía cạnh. Vui lòng liên hệ với tôi nếu bạn có câu hỏi, tôi và đội ngũ tại Dejan tham gia vào lĩnh vực này vì chúng tôi yêu thích tìm kiếm, yêu thích học hỏi, phát triển nhờ sự tò mò và luôn nỗ lực để đạt được kết quả tốt nhất cho khách hàng của mình. Chúng tôi rất mong nhận được phản hồi từ bạn! ^v^

Slide thuyết trình của Nik Ranger: Thích ứng của một chuyên gia SEO kỹ thuật cho Hiển thị AI.

Nội dung

Bối Cảnh Tìm Kiếm Đã Thay Đổi Tận Gốc Rễ

Không có gì bí mật khi các trang kết quả của công cụ tìm kiếm (SERPs) ngày nay trông khác biệt một cách đáng kể so với mười liên kết màu xanh mà chúng ta thấy vào đầu những năm 2000. Chúng ta đã chuyển từ một danh sách website đơn giản sang một trải nghiệm năng động, có tính đối thoại và tập trung vào câu trả lời. Đây là một sự chuyển dịch quan trọng trong việc tối ưu hóa hiển thị AI.

Bối cảnh tìm kiếm đã thay đổi một cách cơ bản.

Về cốt lõi, các công cụ tìm kiếm được xây dựng dựa trên nguyên tắc truy xuất thông tin, vốn đã phát triển vượt xa việc đối sánh từ khóa đơn giản. Giờ đây, chúng hoạt động ở cấp độ ngữ nghĩa, hiểu các truy vấn như một tập hợp các thực thể trong thế giới thực (thực thể là con người, địa điểm, khái niệm) và các mối quan hệ giữa chúng. Sự hiểu biết này được cung cấp bởi các đồ thị tri thức khổng lồ, hoạt động như một bản đồ cấu trúc các sự thật, kết nối các thực thể này và xác định các thuộc tính của chúng. Chúng ta không còn chỉ tìm kiếm các trang chứa từ ngữ của bạn, mà là để truy xuất và trình bày thông tin tập trung vào các thực thể và khái niệm cụ thể mà người dùng quan tâm, dẫn đến các câu trả lời chính xác và phù hợp với ngữ cảnh hơn rất nhiều.

Tại sự kiện Google I/O Keynote năm 2018, họ đã công bố các mục tiêu cốt lõi về cách định vị tương lai của tìm kiếm là có khả năng dự đoán, đối thoại và cá nhân hóa. Tầm nhìn này càng trở nên rõ ràng hơn với thông báo gần đây vào ngày 18 tháng 9 về việc tích hợp sâu hơn Gemini vào giao diện người dùng Chrome. Theo thông báo chính thức từ blog của Google, động thái này cho thấy cam kết mạnh mẽ của họ trong việc biến trình duyệt thành một công cụ hỗ trợ thông minh hơn, điều này trực tiếp ảnh hưởng đến cách chúng ta cần tiếp cận việc tối ưu SERP.

Phản biện: Bài viết đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu rõ đối tượng và hành trình khách hàng. Tuy nhiên, bài viết có thể đào sâu hơn vào các phương pháp nghiên cứu người dùng cụ thể trong kỷ nguyên AI, ví dụ như cách phân tích hành vi truy vấn dựa trên giọng nói hoặc các tương tác với chatbot để khám phá những nhu cầu tiềm ẩn của khách hàng mà các công cụ tìm kiếm truyền thống có thể bỏ lỡ. Điều này sẽ giúp các chuyên gia SEO có cái nhìn toàn diện hơn về cách tiếp cận khách hàng.

Hai Lớp của AI: Diễn Dịch (Interpretative) và Tác Tử (Agentic)

Để thực sự nắm bắt được bối cảnh mới này, chúng ta cần hiểu rằng AI trong tìm kiếm hoạt động ở hai cấp độ riêng biệt. Việc hiểu rõ hai lớp này là nền tảng cho bất kỳ chiến lược SEO kỹ thuật nào muốn thành công trong môi trường hiện tại.

Hiểu về hai lớp của mô hình AI: Lớp diễn dịch và lớp tác tử.

Lớp Diễn Dịch (Interpretative Layer): Đây là phần mà mọi người đều thấy và nói về. Đó là AI Overview ở đầu trang SERP, là câu trả lời bạn nhận được từ một chatbot. Nó là đầu ra cuối cùng, đã được trau chuốt.
Lớp Tác Tử (Agentic Layer): Đây là phần backend, là “phòng máy” nơi các quyết định thực sự diễn ra. Lớp này xác định những truy vấn nào cần khám phá, liệu nó có cần tìm kiếm thông tin mới hay không, và nên tin tưởng vào những nguồn nào. Điều quan trọng là lớp này không bị chi phối bởi lượt nhấp chuột; mô hình của nó được định hướng bởi các đề xuất và liên kết mà nó có độ tin cậy. Đây chính là lớp mà chúng ta cần tác động.

Bình luận cá nhân: Quan điểm về hai lớp AI (Interpretative và Agentic) rất sâu sắc. Tôi đặc biệt quan tâm đến lớp Agentic vì đây là nơi chúng ta có thể thực sự tác động. Điều này gợi cho tôi về cách Ngoc Trai MKT luôn nhấn mạnh vào việc xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc và cấu trúc trang web rõ ràng, bởi vì nếu AI không thể truy cập và hiểu được nội dung, mọi nỗ lực tối ưu hóa khác sẽ trở nên vô nghĩa.

Các khái niệm cốt lõi: Sự hiểu biết và khả năng kiểm soát trong máy học.

Với vai trò là chuyên gia SEO, công việc của chúng ta đã thay đổi. Không còn đủ để chỉ đơn giản là xếp hạng; chúng ta đang thực hiện một nhiệm vụ gồm hai phần là ‘hiểu biết’ và ‘kiểm soát’. Tôi chọn sử dụng những từ này một cách có chủ ý trong bài thuyết trình của mình, vì chúng thực sự là những khái niệm cụ thể trong học máy và là trụ cột trong công việc của chúng ta.

‘Hiểu biết’ là việc chúng ta theo đuổi khả năng diễn giải cơ học (mechanistic interpretability), khả năng giải mã ngược quy trình ra quyết định của một AI để xem cách thức và lý do nó tạo ra một câu trả lời cụ thể, qua đó lập bản đồ logic nội bộ của nó một cách hiệu quả.

‘Kiểm soát’ là việc áp dụng kiến thức đó thông qua việc điều khiển mô hình (model steering), nơi chúng ta làm việc để tạo ra các phân nhánh truy vấn (query fan-outs) có ý nghĩa nhằm củng cố các đường dẫn thần kinh cụ thể và định hình nhận thức của AI về thương hiệu của khách hàng. Đây là cách chúng ta đang chuyển từ việc phản ứng với kết quả tìm kiếm sang việc chủ động ảnh hưởng đến các hệ thống phức tạp tạo ra chúng, hy vọng cho phép chúng ta xây dựng một thẩm quyền có thể dự đoán và đo lường được cho khách hàng của mình. Tại Ngoc Trai MKT, tôi tập trung chuyên sâu vào marketing kỹ thuật số, SEO, IT và tự động hóa AI, và việc áp dụng các nguyên tắc này là cốt lõi trong phương pháp tiếp cận của tôi. Bạn có thể tìm hiểu thêm tại ngoctraimkt.com.

Bây giờ, khi nghĩ về Hiển thị AI, tôi đã tự đặt ra hai câu hỏi mà tôi muốn trả lời:

Câu hỏi 1: Hiện tại, thương hiệu của tôi đang bị ảnh hưởng bởi AI như thế nào?
Câu hỏi 2: Làm thế nào tôi có thể ảnh hưởng đến các mô hình AI để chúng đề xuất thương hiệu của tôi trong kết quả của chúng?

Từ những cuộc trò chuyện với các bạn, tôi nghĩ rằng các bạn cũng có những câu hỏi tương tự!

Hai câu hỏi trọng tâm: Thương hiệu bị AI tác động thế nào và làm sao để ảnh hưởng đến mô hình AI?

Phần 1: Thương Hiệu Của Bạn Đang Bị AI Tác Động Như Thế Nào?

Đây là bước đầu tiên và quan trọng nhất. Để có thể quy kết chính xác liệu thương hiệu của bạn có đang bị AI tác động hay không, trước tiên tôi muốn hiểu từ bạn điều gì đang thúc đẩy doanh thu của doanh nghiệp, bạn quan tâm đến thị trường nào, đối tượng của bạn là ai và điều gì thúc đẩy họ, và lập bản đồ các truy vấn của bạn theo ý định và các mẫu để thực sự có thể đưa ra một chẩn đoán có ý nghĩa.

Tôi muốn hiểu và chứng minh thực tế “hiện trạng” về vị trí thương hiệu của bạn trong tâm trí của cỗ máy. Tôi tiếp cận việc chẩn đoán này theo ba lớp.

Quy trình chẩn đoán tác động của AI qua ba lớp phân tích.

Lớp 1: Phân Tách Tác Động Thuật Toán (WIMOWIG) & Các Vấn Đề Kỹ Thuật

Với các bản cập nhật phức tạp và thường xuyên của Google ngày nay, câu hỏi đầu tiên chúng ta luôn phải trả lời khi lưu lượng truy cập thay đổi là: Do Tôi Hay Do Google? (Was It Me Or Was It Google?), viết tắt là WIMOWIG.

Được phát triển bởi Dan Petrovic, WIMOWIG tận dụng thuật toán dự báo Prophet, cùng một công nghệ học máy được các công ty như Uber và Airbnb sử dụng để dự đoán nhu cầu, nhằm tạo ra các đường cơ sở về hiệu suất của trang web của bạn đáng lẽ phải có dựa trên các mẫu lịch sử, tính thời vụ và xu hướng. Hệ thống này phân tích dữ liệu Search Console của bạn trong 600 ngày qua để thiết lập các mẫu thống kê vững chắc, sau đó tạo ra các dự báo có tính đến tính thời vụ hàng tuần, xu hướng hàng tháng và quỹ đạo tăng trưởng dài hạn.

Biểu đồ phân tích WIMOWIG để xác định tác động từ thuật toán Google.

Cái nhìn sâu sắc quan trọng đến từ phép tính p-Delta (chênh lệch hiệu suất), đo lường sự khác biệt giữa số lần nhấp, số lần hiển thị và thứ hạng thực tế của bạn so với những gì mô hình của chúng tôi dự đoán chúng đáng lẽ phải có vào bất kỳ ngày nào. Khi chúng tôi đối chiếu phân tích này với dòng thời gian cập nhật thuật toán chính thức của Google, chúng tôi có thể định lượng một cách khoa học những bản cập nhật thuật toán nào đã thực sự tác động đến trang web của bạn và ở mức độ nào. Từ đó, tôi tiến hành phân tích dữ liệu, trích xuất các truy vấn từ các khoảng ngày bị ảnh hưởng mà tôi muốn phân tích và tìm kiếm các mẫu và sự bất thường trong các truy vấn, các trang tương ứng của chúng và các trang kết quả của công cụ tìm kiếm để hình thành giả thuyết về tác động tiềm tàng.

Thông thường, tôi thấy các biến động lưu lượng truy cập gây ra bởi:

Các vấn đề về khả năng truy cập dữ liệu và kiến trúc
Sự thay đổi trong ý định từ khóa
Kết quả do AI tạo ra
Địa phương hóa
Cạnh tranh
Các vấn đề về spam
Nội dung chất lượng thấp

Kiểm tra kỹ thuật để đảm bảo khả năng truy cập cho bot và AI.

Với những giả thuyết này, tôi tiến hành một cuộc kiểm tra kỹ thuật sâu rộng, toàn diện để phân tích khả năng thu thập dữ liệu, kiểm tra kết xuất, khả năng lập chỉ mục và các tín hiệu quan trọng đảm bảo khả năng truy cập dữ liệu và khả năng truy cập của bot cho trang web của bạn. Cuộc kiểm tra kỹ thuật sâu này là nơi tôi kiểm tra áp lực khả năng truy cập dữ liệu và khả năng truy cập của bot, vì điều quan trọng là cả các trình thu thập dữ liệu của công cụ tìm kiếm truyền thống và các bot cung cấp dữ liệu cho các mô hình AI đều hoạt động theo một nguyên tắc đơn giản: nếu chúng không thể truy cập nội dung của bạn, nó thực chất không tồn tại. Một chiến lược thích ứng SEO kỹ thuật với AI phải bắt đầu từ đây.

Trong suốt quá trình này, tôi kiểm tra toàn bộ quy trình thu thập và kết xuất, từ các chỉ thị trong robots.txt và sitemap XML đến sự phức tạp của việc thực thi javascript để đảm bảo bot nhìn thấy nội dung phong phú, đầy đủ giống như người dùng. Một cấu hình sai duy nhất có thể làm cho các trang quan trọng nhất của bạn trở nên vô hình, thực chất là khóa chúng lại. Trong bối cảnh AI, điều này có nghĩa là nội dung có thẩm quyền của bạn sẽ không bao giờ được xem xét cho một câu trả lời có cơ sở (grounded response) hoặc một AI Overview, vì nó đơn giản là sẽ không được tìm thấy trong quá trình truy xuất trực tiếp. Do đó, cuộc kiểm tra này không chỉ là một bài tập đánh dấu vào ô trống, nó là kiểm tra nền tảng để đảm bảo rằng nội dung của bạn có cơ hội cạnh tranh ngay từ đầu. Tôi thích tìm ra nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề để có thể hiểu tại sao các trang web có trần hiệu suất hoặc các rào cản và có thể khắc phục chúng. Đó là toàn bộ lý do tại sao nhiều năm trước tôi quyết định chuyên sâu về SEO kỹ thuật!

Phản biện: Bài viết đã trình bày rất chi tiết về các công cụ và khái niệm tiên tiến như WIMOWIG hay Tree Walker. Tuy nhiên, tôi nhận thấy có thể bổ sung thêm các ví dụ thực tế cụ thể hơn về cách các doanh nghiệp nhỏ hoặc vừa có thể áp dụng những nguyên lý này với nguồn lực hạn chế. Tại Ngoc Trai MKT, tôi thường xuyên gặp các khách hàng SMEs cần các giải pháp thực tế và có thể triển khai được ngay.

Lớp 2: Lập Bản Đồ Truy Vấn Search Console Theo Ý Định Tìm Kiếm và Phân Loại Grounding

Sau khi đã tính đến các thay đổi thuật toán lớn và kiểm tra kỹ lưỡng kiến trúc kỹ thuật của trang web của bạn, và có một danh sách các giả thuyết mà tôi muốn kiểm tra, tôi sau đó nghĩ về việc phân loại ý định truy vấn và phân loại nhu cầu grounding của truy vấn cho tất cả các truy vấn có ý nghĩa trong Search Console của bạn. Điều đó có nghĩa là, tôi muốn lấy tất cả dữ liệu GSC (Google Search Console) của bạn và phân đoạn chúng thành các loại khác nhau có ý nghĩa cụ thể đối với khách hàng của bạn để xác định các mẫu. Tôi có xu hướng chia nó theo lưu lượng truy cập có thương hiệu và không có thương hiệu để có một cái nhìn tổng quan hữu ích, tách ra và lập bản đồ hành trình của khách hàng, tách biệt các mẫu hình thành giả thuyết của tôi về những gì đang tác động đến lưu lượng truy cập và chạy Trình phân loại Nhu cầu Grounding của Truy vấn (Query Demands Grounding Classifier) của chúng tôi để xem những truy vấn nào được các mô hình AI sử dụng trong kết quả của chúng.

Phân loại truy vấn theo ý định và nhu cầu grounding.

Một phần quan trọng của việc này là Trình phân loại Nhu cầu Grounding của Truy vấn (Query Demands Grounding – QDG) của chúng tôi. Mô hình mà Dan Petrovic đã huấn luyện là rất cần thiết để giúp chúng ta hiểu được hai tâm trí của AI:

Truy vấn không có cơ sở (Ungrounded Queries): AI trả lời những truy vấn này từ bộ nhớ cốt lõi của nó, dữ liệu tĩnh mà nó đã được huấn luyện.
Truy vấn có cơ sở (Grounded Queries): AI sử dụng Retrieval Augmented Generation (RAG) để thực hiện một tìm kiếm trực tiếp và kết hợp những kết quả thời gian thực đó với bộ nhớ cốt lõi của nó để tạo ra một câu trả lời.

Tỷ lệ truy vấn grounded trên các mô hình AI khác nhau.

Là một chuyên gia SEO, đây là nơi chúng ta có quyền lực. Bạn có thể trực tiếp ảnh hưởng đến kết quả của các truy vấn có cơ sở. Và tin tốt là gì? Phân tích của chúng tôi cho thấy rằng trung bình khoảng 91-96% truy vấn trên hầu hết các doanh nghiệp là có cơ sở đối với ChatGPT và 100% truy vấn cho tất cả các doanh nghiệp là có cơ sở đối với Gemini. Điều này có nghĩa là các tín hiệu SEO truyền thống như sức khỏe kỹ thuật, chất lượng nội dung và liên kết quan trọng hơn bao giờ hết để ảnh hưởng đến AI.

Lớp 3: Kiểm Tra Sức Khỏe SEO Nền Tảng Của Bạn

Với một bức tranh rõ ràng về bối cảnh thuật toán và do AI điều khiển cũng như một cuộc kiểm tra kỹ thuật sâu rộng, bước chẩn đoán cuối cùng là tiến hành kiểm tra nội dung, liên kết (liên kết nội bộ và bên ngoài) và kiểm tra PPC một cách kỹ lưỡng để xem các chiến dịch và truy vấn mà khách hàng đang đấu thầu và đánh giá các truy vấn bạn đang thử nghiệm. Bằng cách xác định các mẫu và loại bỏ nhiễu, chúng ta có thể xác định quy mô của vấn đề và bắt đầu hội thảo các giải pháp. Như tôi đã nói trước đây, tôi quan tâm sâu sắc đến việc triển khai các ý tưởng và sửa lỗi, và với các nguồn lực quý giá khan hiếm như thời gian và tiền bạc – tôi muốn đảm bảo rằng chúng ta có một cái nhìn toàn diện về chẩn đoán, doanh nghiệp của bạn và đối tượng khách hàng của bạn để chúng ta có thể cung cấp cho bạn một ma trận ưu tiên. Thời gian là tiền bạc, vì vậy hãy làm những việc thực sự sẽ mang lại kết quả!

Kiểm tra sức khỏe SEO nền tảng một cách toàn diện.

Quá trình chẩn đoán này có thể tiết lộ rằng sự sụt giảm lưu lượng truy cập của bạn không phải vì bạn không có mặt trong AI Overviews, mà là do sự thay đổi ý định từ khóa hoặc một hình phạt. Biết được nguyên nhân gốc rễ thực sự là tất cả.

Phần 2: Cách Ảnh Hưởng Đến Các Mô Hình AI

Để ảnh hưởng đến các mô hình AI, chúng tôi sử dụng một phân tích chính xác gồm ba phần, bắt đầu với AI Rank để liên tục đo lường nhận thức về thương hiệu của chúng ta và thiết lập một KPI rõ ràng. Sau đó, chúng tôi tận dụng Query Fan-Out để xây dựng một cách chiến lược thẩm quyền chủ đề toàn diện, đảm bảo chúng tôi trả lời mọi câu hỏi liên quan mà một tác tử AI có thể có. Cuối cùng, chúng tôi sử dụng Phân tích Tree Walker để giải cấu trúc quy trình ra quyết định của AI, xác định các lĩnh vực có độ tin cậy thấp mà chúng tôi có thể củng cố bằng nội dung và thông điệp có ý nghĩa chiến lược.

Chúng tôi đã phát hiện ra quy trình làm việc này không chỉ hiệu quả, mà còn là một phương pháp luận cực kỳ mạnh mẽ được trang bị riêng cho từng khách hàng để chúng tôi có thể chỉ tập trung vào những gì dữ liệu tiết lộ là cần thiết, sau khi đã dành thời gian trong giai đoạn đầu để hiểu về doanh nghiệp, các dịch vụ hoặc sản phẩm và đối tượng mục tiêu, cho một phương pháp tiếp cận linh hoạt đến mức, khi cần thiết, có thể mở rộng để huấn luyện các mô hình tùy chỉnh trên dữ liệu riêng của khách hàng để giải quyết các thách thức hiển thị độc đáo nhất của họ. Năm 2025 và xa hơn nữa thật tuyệt vời, đây thực sự là công việc tuyệt vời!!

Được rồi, vậy phân tích ba phần, hãy để tôi giải thích sâu hơn.

Quy trình ba bước để ảnh hưởng đến mô hình AI.

Lớp 4: Đo Lường Điều Bạn Muốn Ảnh Hưởng Với AI Rank (MIỄN PHÍ)

Bạn không thể cải thiện những gì bạn không đo lường, nhưng việc theo dõi thứ hạng truyền thống không còn đủ nữa vì các mô hình AI không suy nghĩ bằng từ khóa, chúng suy nghĩ bằng một mạng lưới phức tạp các liên kết thương hiệu và khái niệm. Đây chính là lúc câu hỏi “AI Rank là gì?” trở nên quan trọng.

Đây là lý do tại sao chúng tôi đã phát triển AI Rank, công cụ theo dõi khả năng hiển thị AI MIỄN PHÍ của chúng tôi, được xây dựng dựa trên nguyên tắc chính xác mà chúng tôi đã khám phá trong bài tập hội thảo của mình. Bằng cách thăm dò có hệ thống các mô hình bằng các lời nhắc hai chiều hỏi ‘bạn liên kết điều gì với thương hiệu của tôi?’ (Thương hiệu đến Thực thể) và ‘bạn liên kết thương hiệu nào với dịch vụ cốt lõi của tôi?’ (Thực thể đến Thương hiệu), chúng tôi có thể sử dụng để lập bản đồ nhận thức của AI về thương hiệu của bạn và các đối thủ cạnh tranh của bạn. AI Rank tự động hóa quy trình này, theo dõi các liên kết này theo thời gian để cung cấp một điểm số có trọng số, có thể đo lường được về khả năng hiển thị thực sự của chúng tôi trong tâm trí của cỗ máy.

Bình luận cá nhân: Công cụ AI Rank miễn phí mà Nik Ranger giới thiệu thực sự là một bước tiến lớn. Tôi đã từng thực hiện các phân tích tương tự thủ công để đánh giá nhận thức của AI về thương hiệu. Việc tự động hóa quá trình này giúp tiết kiệm thời gian đáng kể và cung cấp một KPI rõ ràng để theo dõi hiệu quả chiến lược ảnh hưởng AI của Ngoc Trai MKT. Tôi thấy đây là một công cụ thiết yếu cho bất kỳ chuyên gia SEO nào trong kỷ nguyên hiện tại.

Giao diện của công cụ theo dõi hiển thị AI – AI Rank.

Hãy cùng nhau thực hiện bài tập hội thảo nhanh này, giống như chúng ta đã làm ở Thâm Quyến! Bây giờ để giúp bạn hiểu điều này có nghĩa là gì, tôi đã tạo một hội thảo cho những người trong khán phòng mà chúng ta có thể làm theo tại nhà. Điều này là để bạn có thể hiểu các khái niệm cơ bản rất nhanh chóng.
Mở chatbot ưa thích của bạn (Gemini hoặc ChatGPT) trên điện thoại.
Lời nhắc 1: Liệt kê mười điều bạn liên kết với [Thương hiệu của bạn].

Bài tập thực hành: Lời nhắc để kiểm tra liên kết từ thương hiệu đến thực thể.

Lời nhắc 2: Liệt kê mười thương hiệu bạn liên kết với [Dịch vụ cốt lõi của bạn]. Bây giờ, hãy nhìn vào danh sách này. Bạn có trong đó không? Nếu không, ai có? Tại sao bạn nghĩ AI liên kết họ với dịch vụ đó thay vì bạn?

Bài tập thực hành: Lời nhắc để kiểm tra liên kết từ thực thể đến thương hiệu.

Cuộc khảo sát hai chiều đơn giản này là nguyên tắc cơ bản đằng sau việc theo dõi AI Rank của chúng tôi. Chúng tôi chạy các lời nhắc này trên quy mô lớn, trên nhiều mô hình (Gemini, ChatGPT, Claude), để tạo ra một điểm số có trọng số trở thành KPI chính của chúng tôi cho khả năng hiển thị AI. Nó biến một mục tiêu trừu tượng thành một mục tiêu có thể đo lường được.

Biểu đồ theo dõi điểm AI Rank, KPI cho hiển thị AI.

Lớp 5: Xây Dựng Thẩm Quyền Chủ Đề Với Query Fan-Out

AI Overviews không chỉ trích dẫn một trang có từ khóa đúng; chúng trích dẫn trang là câu trả lời dứt khoát và toàn diện nhất cho một toàn bộ chủ đề. Để trở thành nguồn đó, chúng ta phải chuyển từ nghiên cứu từ khóa sang mô hình hóa chủ đề.

Chúng tôi gọi đây là Query Fan-Out (Phân nhánh truy vấn). Ý tưởng là lấy một chủ đề cốt lõi và mở rộng nó thành toàn bộ các ý định liên quan của nó. Bạn cần dự đoán và trả lời mọi câu hỏi có thể có mà người dùng hoặc tác tử AI có thể có về chủ đề đó. Quá trình này có thể tạo ra hàng triệu truy vấn tổng hợp, mà chúng ta có thể phân tích, tìm kiếm các mẫu, ưu tiên và tùy thuộc vào những gì chúng ta có sẵn với khách hàng, triển khai các trang lập bản đồ các con đường có giá trị nhất.

Điều này cung cấp cho chúng ta một kế hoạch chi tiết chiến lược để tạo ra các trang duy nhất, có thẩm quyền, đóng vai trò là nguồn hợp lý và hiệu quả nhất để AI sử dụng, làm tăng đáng kể cơ hội được trích dẫn. Đây là một phần cốt lõi của chiến lược SEO trong kỷ nguyên AI.

Mô hình hóa Query Fan-Out để xây dựng thẩm quyền chủ đề.

Lớp 6: Giải Mã Tư Duy Của AI Với Phân Tích Tree Walker

Để có một lợi thế cạnh tranh thực sự, không đủ để chỉ nhìn thấy câu trả lời cuối cùng của AI, tôi muốn hiểu những câu trả lời mà nó gần như đã đưa ra. Điều quan trọng là phải hiểu những câu trả lời mà nó gần như đã đưa ra vì đây là nơi chúng ta có thể phân tích đầu ra và giải cấu trúc quá trình suy nghĩ của AI. Đây là điều tôi đã đề cập trước đó – hiểu Lớp Tác Tử (Agentic Layer).

Phân tích Tree Walker của chúng tôi được thiết kế để làm chính xác điều này, biến AI từ một hộp đen không thể xuyên thủng thành một nguồn phân tích cần thiết, rõ ràng, dựa trên dữ liệu cho công việc của chúng ta. Đó là điều giúp chúng tôi ưu tiên các chủ đề / thực thể nhất định từ hàng nghìn hoặc hàng triệu kết quả phân nhánh. Việc thực hiện phân tích Tree Walker giúp tối ưu hóa hiển thị AI một cách chính xác hơn.

Nguyên tắc cốt lõi là khi một mô hình AI, cho dù đó là ChatGPT hay Gemini (hoặc bất kỳ mô hình AI nào khác), tạo ra một câu, nó đang đưa ra một lựa chọn thống kê ở mỗi từ / token. Nó tính toán xác suất của những gì sẽ đến tiếp theo dựa trên mọi thứ nó đã học được. Tree Walker lập bản đồ các con đường quyết định này, làm nổi bật nơi mô hình tự tin và quan trọng hơn, nơi nó do dự.

Phân tích Tree Walker giúp hiểu quá trình ra quyết định của AI.

Hãy làm cho điều này trở nên cụ thể với ví dụ tôi đã sử dụng trong bài thuyết trình của mình, nơi tôi đã chỉ ra một thương hiệu du lịch lớn có các sản phẩm chính là tour và hoạt động. Khi chúng tôi yêu cầu AI mô tả thương hiệu, nó đã tạo ra một câu, và phân tích Tree Walker của chúng tôi đã trực quan hóa sự tự tin của nó cho mỗi token.

Ví dụ về phân tích Tree Walker trên một câu mô tả thương hiệu.

Tín hiệu tự tin cao cho thấy điểm mạnh: Đối với chuỗi câu THƯƠNG HIỆU, chủ yếu, quảng bá, và tour, sự tự tin của mô hình gần như 100%. Đây là tin tuyệt vời. Nó xác nhận một liên kết rất mạnh mẽ, đã được thiết lập trong bộ nhớ cốt lõi của nó giữa thương hiệu và khái niệm về tour.
Sự tự tin thấp tiết lộ cơ hội: Nơi chúng ta thấy sự tự tin của mô hình giảm mạnh ở vị trí token thứ 4, đối với từ đơn giản ‘và’, sự tự tin của mô hình đã giảm đáng kể trước khi tiếp tục với ‘hoạt động.’ Sự sụt giảm nhỏ này là một cái nhìn chiến lược quan trọng. Nó báo hiệu sự không chắc chắn về mặt ngữ nghĩa.

Phân tích sự sụt giảm độ tin cậy của AI, tiết lộ sự không chắc chắn về ngữ nghĩa.

AI coi thương hiệu này là một thẩm quyền về ‘tour’, nhưng cặp khái niệm ‘tour và hoạt động’ lại yếu trong tâm trí của nó. Nó có thể đã kết thúc câu ở tour, nhưng việc nó chọn hoạt động nhưng với sự tự tin thấp như vậy cho chúng ta biết một điều cực kỳ quan trọng về mặt chiến lược.

Điều quan trọng cần hiểu ở đây là đó là một chỉ báo trực tiếp từ AI rằng chúng ta có thể cần phải đánh giá nội dung và thương hiệu để làm việc nhằm củng cố mối liên kết giữa thương hiệu của chúng ta và khái niệm ‘hoạt động’. Bằng cách phân tích các token á quân mà mô hình đã xem xét thay thế, và đối chiếu điều đó với các truy vấn / thực thể / chủ đề mà doanh nghiệp muốn được biết đến, chúng ta có thể khám phá ra một mỏ vàng các khái niệm liên quan và các góc độ nội dung mới.

Điều này cho phép chúng ta chuyển từ các chiến dịch nội dung rộng lớn sang các tối ưu hóa chính xác hơn, tạo ra nội dung được thiết kế đặc biệt để củng cố các đường dẫn thần kinh yếu mà Tree Walker đã tiết lộ, dạy AI một cách hiệu quả để tự tin hơn về chúng ta là ai và chúng ta cung cấp gì.

Sự tự tin thấp này là một cái nhìn chiến lược lớn. Nó cho chúng ta biết rằng trong khi AI coi thương hiệu là một thẩm quyền về tour, mối liên kết khái niệm giữa tour và hoạt động lại yếu trong tâm trí của nó. Nó có thể đã kết thúc câu. Nó có thể đã chọn một khái niệm khác. Việc nó chọn hoạt động với sự tự tin thấp như vậy cho chúng ta biết chính xác nơi chúng ta cần tập trung nỗ lực nội dung và PR của mình: vào việc củng cố mối liên kết giữa thương hiệu và hoạt động.

Tầm quan trọng của việc hiểu biết và kiểm soát trong việc ảnh hưởng đến mô hình AI.

Kết Hợp Tất Cả Lại: Kế Hoạch Chi Tiết Cho Hiển Thị AI Của Bạn

Tôi đã bắt đầu toàn bộ bài thuyết trình này tại Thâm Quyến với hai câu hỏi cơ bản mà tôi quyết tâm trả lời. Và tôi hy vọng đến thời điểm này, bạn đã hiểu quy trình rõ ràng, có thể lặp lại để trả lời chúng, hoặc ít nhất là biết bắt đầu từ đâu và suy nghĩ về nó như thế nào. Hãy cùng tóm tắt lại.

Câu hỏi 1: Hiện tại, thương hiệu của tôi đang bị ảnh hưởng bởi AI như thế nào?

Câu hỏi/Phần 1, giai đoạn chẩn đoán là nơi chúng ta bắt đầu thực sự hiểu về trang web, dịch vụ/sản phẩm của bạn và quan trọng nhất là đối tượng mục tiêu của bạn.

1: Phân tách tác động thuật toán và các vấn đề kỹ thuật để phân biệt hành động của Google với hành động của chính chúng ta và đảm bảo bot có thể truy cập nội dung của chúng ta.
2: Lập bản đồ bối cảnh truy vấn GSC của bạn để hiểu hành trình khách hàng, các mẫu và grounding, tìm ra chính xác nơi chúng ta có quyền lực để ảnh hưởng đến các kết quả do AI điều khiển.
3: Kiểm tra sức khỏe SEO nền tảng của chúng ta để có một bức tranh toàn cảnh về điểm mạnh, điểm yếu và ưu tiên các hành động.

Câu hỏi 2: Làm thế nào tôi có thể ảnh hưởng đến các mô hình AI để đề xuất thương hiệu của tôi?

Câu hỏi/Phần 2, nơi chúng ta chuyển từ chẩn đoán sang hành động, giai đoạn ảnh hưởng đến mô hình AI của chúng ta.

4: Đo lường những gì chúng ta muốn ảnh hưởng với AI Rank, biến mục tiêu trừu tượng về nhận thức thương hiệu thành một KPI cụ thể, có thể theo dõi.
5: Xây dựng thẩm quyền chủ đề toàn diện với nghiên cứu query fan-out, tạo ra một cách chiến lược nội dung chính xác mà AI cần để xem chúng ta là chuyên gia dứt khoát.
6: Phân tích Tree Walker để giải mã quy trình ra quyết định của AI, tìm ra những điểm không chắc chắn mà chúng ta cần củng cố.

Tổng hợp quy trình 6 bước để chẩn đoán và ảnh hưởng đến hiển thị AI.

Tương lai của SEO là sự tích hợp giữa phương pháp truyền thống và tối ưu hóa cho AI.

Tương lai của SEO không phải là lựa chọn giữa SEO truyền thống hay AI hay, lạy chúa, đổi tên SEO thành GEO hay bất kỳ thứ rác rưởi nào khác. Đó là về việc tích hợp chúng, bởi vì SEO đã phát triển giống như mạng lưới các thuật toán tiên tiến chi phối các công cụ tìm kiếm hiện đại. Vì vậy, công việc của chúng ta cũng đã phát triển, và chúng ta muốn:

Chẩn đoán vị thế hiện tại của bạn bằng cách phân tách tác động thuật toán, lập bản đồ bối cảnh truy vấn và kiểm tra sức khỏe nền tảng của bạn.
Lập chiến lược ảnh hưởng của bạn bằng cách đo lường nhận thức thương hiệu, xây dựng thẩm quyền chủ đề sâu rộng và phân tích quy trình ra quyết định của AI.

Đó là về việc xây dựng thẩm quyền thực sự, có thể đo lường được trong tâm trí của cỗ máy.

Nếu bạn đã đọc đến đây, thì vui lòng theo dõi tôi trên LinkedIn và cho tôi một kudos hoặc tốt hơn, một lời giới thiệu. Tôi thực sự đánh giá cao điều đó. Hoặc nếu bạn muốn trò chuyện để chia sẻ trang web của mình và tầm nhìn của bạn cho thương hiệu của mình, vui lòng liên hệ và hãy trò chuyện. Cảm ơn!

Xem toàn bộ slide thuyết trình tại đây:

Tổng kết lại, lộ trình để đạt được khả năng hiển thị AI hiệu quả đòi hỏi sự kết hợp giữa chẩn đoán toàn diện và chiến lược tác động thông minh. Việc hiểu rõ cách AI ảnh hưởng đến thương hiệu, thông qua việc cô lập tác động thuật toán, phân loại ý định truy vấn, và kiểm tra sức khỏe SEO nền tảng, là bước khởi đầu. Sau đó, việc chủ động định hình nhận thức của AI về thương hiệu, bằng cách đo lường với AI Rank, xây dựng quyền hạn chủ đề với Query Fan-Out, và phân tích quá trình ra quyết định của AI bằng Tree Walker, sẽ mở ra những cơ hội mới. Tôi tin rằng, việc tích hợp SEO truyền thống và các chiến lược AI không phải là một lựa chọn mà là một yêu cầu để xây dựng quyền hạn thương hiệu bền vững. Đừng bỏ lỡ những kiến thức chuyên sâu khác, hãy truy cập blog của tôi tại https://ngoctraimkt.com/ để khám phá thêm các giải pháp marketing kỹ thuật số, SEO, IT và AI Automation chuyên nghiệp.