Mọi bài viết chúng tôi đăng trên Ahrefs đều có AI tham gia ở một khâu nào đó. Đúng, từng bài một. Tránh AI slop khi viết content, với chúng tôi, không có nghĩa là cấm AI hay cố làm cho bài viết có vẻ ‘người’ hơn. Đó không phải cách chúng tôi dùng AI, và tôi sẽ giải thích lý do.

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

Điều quan trọng là tôi không cho rằng khối lượng AI tham gia tạo ra thứ gọi là slop. Cũng không phải những dấu hiệu văn phong quen thuộc: quá nhiều dấu gạch ngang, từ kiểu ‘delve’, hay lối viết ‘không phải X, mà là Y’.

Bỏ hết dấu gạch ngang và những từ bị cấm đi, xin chúc mừng: bạn có thể có một bài slop, chỉ khác là dấu câu sạch hơn.

Đây là cách tôi định nghĩa AI slop:

AI slop là nội dung được xuất bản mà thiếu sự hiểu biết, phán đoán, bằng chứng hoặc đóng góp gốc của con người đến mức không xứng đáng với sự chú ý của người đọc.

Nói ngắn gọn, slop chuyển việc lao động từ người sáng tạo sang người đọc.

Nhà xuất bản bỏ qua phần khó: tìm hiểu chủ đề, kiểm chứng tuyên bố, phát triển quan điểm và quyết định điều gì thực sự quan trọng. Người đọc sau đó phải tự xoay xở để biết nội dung nào đáng tin, phù hợp, hay được viết bởi người thực sự hiểu chủ đề.

Người sáng tạo tiết kiệm thời gian. Còn tất cả những người khác phải trả giá.

Tại Ahrefs, việc đặt AI lên hàng đầu không có nghĩa là từ bỏ những thói quen từng khiến nội dung đáng đọc trước thời AI. Chúng tôi tìm cách giữ chúng ngay cả khi AI đảm nhận nhiều phần việc hơn.

1. Làm phần việc của con người trước khi bắt đầu nháp

Với hầu hết người viết, việc viết từng là lúc họ ‘làm ra’ nội dung. Đó là nơi tiêu tốn nhiều giờ. AI khiến phần đó trở nên cực rẻ, vì vậy chúng tôi phải dồn công sức về phía trước: quyết định chủ đề nào đáng viết, cách tổ chức bài, và mình có thể đóng góp điều gì.

Trước khi nhờ AI viết văn xuôi, tôi muốn có một luận điểm sơ bộ trả lời các câu hỏi:

• Người đọc: Bài này dành cho ai, và họ đang cố hoàn thành điều gì?
• Lời hứa: Sau khi đọc, họ hiểu được hoặc làm được gì?
• Góc nhìn: Tôi thực sự muốn nói điều gì, và điểm nào có thể bị người khác phản đối?
• Bằng chứng: Những tuyên bố nào cần nguồn, dữ liệu, minh hoạ hoặc ý kiến chuyên gia?
• Giá trị thông tin mới (information gain): Chúng tôi có thể thêm gì mà chưa có sẵn trong kết quả tìm kiếm?

Bạn có thể thấy những câu hỏi này chẳng mới. Chúng tồn tại trước AI và lẽ ra phải tồn tại cả khi có AI.

AI có thể giúp trả lời các câu hỏi đó. Tôi có thể nhờ AI khảo sát SERPs, thử thách góc nhìn của tôi, tìm phản biện, hoặc chỉ ra chỗ còn thiếu bằng chứng. Nhưng AI không nên thay tôi đưa ra quyết định.

Lên kế hoạch mới chỉ là một nửa. Mô hình cũng cần có thứ gì đó thú vị để làm việc cùng.

Nếu bạn đưa cho AI cùng một internet mà ai cũng có, nó sẽ trả về một phiên bản bài viết giống hệt thứ người khác có. Một prompt hướng dẫn giọng văn chi tiết cũng không cứu được. Bạn cần nguyên liệu thô mà AI không thể tự tạo ra: phỏng vấn, kiến thức nội bộ, dữ liệu độc quyền, minh hoạ thực tế, thí nghiệm thất bại và ví dụ cụ thể từ công việc của bạn.

Đây là lúc bạn cần những thứ như một Source of Truth cho công việc của mình. Ví dụ, đồng nghiệp của tôi, Mateusz, đã xây một ứng dụng Source of Truth trong Letaido: một thư viện có thể tìm kiếm cho những thông tin mà agent và anh ấy dựa vào khi làm nội dung.

Công cụ của anh ấy lưu bốn loại nội dung: sự thật và số liệu, lời giải thích, chi tiết sản phẩm và hướng dẫn cách làm.

Về phía cá nhân, thay đổi thực tế lớn nhất của tôi là nói thay vì gõ.

Khi tôi gõ, tôi thường chỉnh sửa trong lúc viết. Tôi biến mớ hỗn độn trong đầu thành một bản tóm tắt gọn gàng trước khi AI nhìn thấy nó. Đáng tiếc là phần hỗn độn đó thường chứa thứ hữu ích: những hoài nghi, dè dặt, ý kiến và liên kết mới chỉ thành hình.

Vì vậy tôi dùng Wispr Flow để đọc chính tả. Tôi đi vòng quanh phòng hoặc ngồi ở bàn và nói. Tôi nói một mình kiểu xả stress, cố tống ra khỏi đầu càng nhiều thứ càng tốt để cung cấp cho AI nhiều nguyên liệu thô hơn.

Vâng, cơ bản là tôi tự thu một tập podcast với chính mình. Không biên tập.

Hoặc tôi nhờ AI phỏng vấn tôi, tìm khoảng trống, moi ra những tuyên bố có thể có trước khi đề xuất dàn bài. Lúc này AI không còn được yêu cầu nghĩ ra nội dung. Nó đang sắp xếp và chất vấn nội dung mà tôi đã cung cấp.

2. Tạo những điểm dừng để đánh giá và quyết định

AI rất giỏi giấu các quyết định bên trong văn xuôi bóng bẩy.

Một prompt một lần sẽ chọn luôn hướng nghiên cứu, góc tiếp cận, cấu trúc, tuyên bố, ví dụ và giọng điệu. Khi bạn nhìn thấy những lựa chọn đó, chúng đã được đóng gói thành một bài viết hoàn chỉnh. Vì vậy, chúng có vẻ chắc chắn hơn mức thực tế.

Đó là lý do pipeline của Ryan mô phỏng quy trình biên tập của con người, thay vì tạo ra một file cuối cùng bí ẩn. Phần nghiên cứu, khoảng trống nội dung, dàn bài và bản nháp được lưu riêng. Anh ấy có thể kiểm tra từng giai đoạn, sửa output hoặc chỉ dẫn gây ra lỗi, rồi khởi động lại từ điểm chấp nhận được gần nhất.

Bạn không cần một pipeline Claude Code gồm 23 kỹ năng mới áp dụng được nguyên tắc này. Hãy chia công việc thành nhiều giai đoạn và đặt một quyết định vào giữa mỗi giai đoạn:

• Cửa ý tưởng: Chúng ta có điều hữu ích để thêm, hay bài này chỉ lặp lại những gì đang xếp hạng?
• Cửa dàn bài: Mọi mục trong bài có giúp người đọc và phục vụ lời hứa của bài không?
• Cửa bằng chứng: Ta có thể chứng minh các tuyên bố quan trọng không? Phần nào cần kiểm thử hoặc xác minh?
• Cửa bản nháp: AI có lén đưa vào sự chắc chắn giả, câu chữ thừa hoặc ví dụ mà chúng ta chưa thực sự làm ra không?

Ở mỗi cửa này, người viết phải thể hiện phán đoán. Điều đó có thể là yêu cầu nghiên cứu thêm, xoá một phần, đổi góc tiếp cận hoặc từ bỏ bài viết hoàn toàn.

Việc này quan trọng vì output giá rẻ tạo ra một kiểu chi phí chìm kỳ lạ. Khoảnh khắc AI đưa cho bạn 2.000 từ bóng bẩy, bạn sẽ muốn cải thiện chúng hơn là chất vấn vì sao chúng tồn tại.

Sunk-cost fallacy, nếu bạn muốn gọi vậy. Chỉ khác là AI có thể tạo ra một sunk cost mới mỗi sáu phút.

Nếu bạn không xây pipeline mà chỉ dùng AI cho một bài viết, hãy chia công việc thành các giai đoạn. Bắt đầu bằng động não trước. Chưa nháp. Khi đã hài lòng với góc tiếp cận sau nhiều lần qua lại, hãy chuyển sang giai đoạn tiếp theo. Nhờ AI đưa ra dàn bài. Tiếp tục trao đổi và chỉnh sửa với AI cho đến khi ưng ý, rồi mới sang giai đoạn tiếp. Bạn thậm chí có thể nhờ AI biện hộ mạnh nhất cho luận điểm của mình dọc đường.

Mục đích là đưa ra quyết định tốt hơn, không phải để nhìn con số từ đếm tăng lên.

Nếu không, AI sẽ biến bạn thành biên tập viên trước khi bạn kịp hoàn thành vai trò người suy nghĩ.

3. Dành thời gian AI tiết kiệm được để làm nội dung tốt hơn

Tôi nghĩ đây là điểm khác biệt giữa Ahrefs và nhiều công ty dùng AI để sản xuất nội dung.

Cách tiết kiệm chi phí dễ thấy là cho ra đời bài viết gần như tương tự với chi phí thấp hơn, rồi dành phần tiết kiệm được để tăng số lượng. Nhiều bài hơn, nhiều keyword hơn, nhiều trang hơn cho Google thu thập.

Nói rõ là chúng tôi cũng dùng AI để tự động hoá những việc nhàm chán nhằm tiết kiệm thời gian. Giả vờ ngược lại thì kỳ quặc.

Ví dụ, Data Refresh Hub mà tôi xây dựng giúp tiết kiệm ít nhất một ngày làm việc thủ công mỗi tháng nhờ tự động kéo, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu cập nhật cho 12 bộ dữ liệu. Việc trước đây chỉ làm theo quý, không đều đặn hoặc không làm, giờ có thể làm hàng tháng.

Vậy nên, AI thực sự giúp chúng tôi xuất bản và cập nhật nhiều hơn.

Nhưng số lượng không phải lợi ích duy nhất có thể thu được từ sự hiệu quả.

Việc nháp và xuất bản chưa bao giờ là giới hạn duy nhất của nội dung. Giới hạn lớn hơn thường là mọi thứ chúng tôi muốn thêm vào quanh một bài viết nhưng không thể biện minh hoặc không đủ nguồn lực để đầu tư.

Ví dụ, nếu muốn phân tích dữ liệu đơn giản, không phải nghiên cứu dữ liệu quy mô lớn, chúng tôi có thể cần chuyên gia dữ liệu. Muốn làm một công cụ miễn phí, chúng tôi cần lập trình viên. Một bài viết tương tác nhiều hơn cần trợ giúp thiết kế và kỹ thuật. Một đề tài nghiên cứu lớn có thể đơn giản là quá thủ công so với một người làm content marketing.

AI hạ thấp các rào cản đó. Một người viết giờ có thể tự phân tích một bộ dữ liệu, tạo nguyên mẫu công cụ, dựng phần tương tác, cải thiện UI của bài viết, hoặc tự động hoá một phần dự án nghiên cứu. Không hoàn hảo, và vẫn cần chuyên gia khi vấn đề đòi hỏi. Nhưng ngưỡng để bắt đầu thử đã thấp hơn nhiều.

Đó cũng là cách một bảng TablePress cơ bản có thể trở thành giao diện phong phú hơn để khám phá danh sách các domain được trích dẫn nhiều nhất trong AI Mode.

Hoặc cách một người làm content marketing có thể tạo quiz, công cụ miễn phí hay biểu đồ dữ liệu mà không cần chờ một khoảng thời gian hiếm hoi của lập trình viên. Chẳng hạn như công cụ tạo file LLMs.txt miễn phí của chúng tôi.

Đây là khác biệt mà chúng tôi quan tâm. Bạn có thể dùng AI để loại bỏ công việc đằng sau mỗi bài viết, hoặc dùng AI để thử những việc trước đây bạn không đủ khả năng làm.

Đừng chỉ hỏi AI giúp bạn xuất bản thêm bao nhiêu bài. Hãy hỏi: giờ đây bạn có thể đặt vào bên trong một bài viết điều gì mà trước đây là bất khả thi?

Năng lực mở rộng vẫn cần sự tiết chế. Chúng tôi không cố biến mọi người viết thành một nhà máy sản xuất nội dung. Mục tiêu là mở rộng những gì mỗi người viết có thể tạo ra mà không hạ chuẩn của thứ đáng được xuất bản.

4. Mỗi bài viết cần một người chịu trách nhiệm và một người duyệt thứ hai

AI có thể thực hiện phần lớn quy trình, nhưng vẫn cần một con người cụ thể chịu trách nhiệm về kết quả.

Người vận hành quy trình cần hiểu chủ đề đủ sâu để kiểm chứng các tuyên bố, sửa thông tin sai, giải thích bằng chứng từ đâu ra, và quyết định liệu họ có sẵn sàng gắn tên mình vào nó hay không.

Đây là lý do Ryan không xuất bản hàng trăm bài chỉ sau một đêm, dù anh có pipeline riêng.

Là Giám đốc Content Marketing, anh ấy cũng là biên tập viên của mọi nội dung trên blog Ahrefs. Nói ngắn gọn, anh đọc từng chữ của từng bài trước khi chúng lên sóng.

Là một người dẫn dắt tư duy trong ngành, Ryan cũng có khả năng đọc một bài viết, phản biện luận điểm, chất vấn bằng chứng, chỉ ra các đoạn đại trà và tự hỏi liệu bài viết có thực hiện đúng lời hứa với người đọc hay không.

Một con người trong quy trình sẽ chẳng có ý nghĩa gì nếu người đó chỉ đóng dấu cao su cho output. Họ cần kiến thức, thẩm quyền và sự sẵn sàng nói không.

Và đúng, dù một bài được AI tạo hoặc AI hỗ trợ, chúng tôi vẫn dành đủ thời gian của con người, gồm người viết và biên tập viên, để chắc chắn nó xứng đáng được xuất bản.

Kết luận

Nội dung do AI tạo không tự động thành slop. Như nghiên cứu của chúng tôi về cách Google xử lý nội dung AI cho thấy, các trang được AI tạo gần như toàn bộ vẫn có thể xếp hạng, thậm chí nằm trong top 3.

Nhưng khi mức độ sử dụng AI tăng, hiệu suất tìm kiếm có xu hướng giảm. Nguyên nhân có thể không phải Google phạt nội dung AI. Mà là vì các công ty thường dùng AI để bỏ qua phần việc khó và xuất bản nhiều nội dung tầm thường hơn.

Điều đó đưa chúng ta trở lại trọng tâm của bài viết: AI không phải vấn đề. Vấn đề là buông bỏ trách nhiệm.

AI làm cho khâu thực thi trở nên rẻ. Điều đó nên cho chúng ta nhiều thời gian hơn cho sự phán đoán, bằng chứng, trải nghiệm và ý tưởng khiến bài viết đáng đọc.

Vì vậy câu hỏi quan trọng không phải AI viết bao nhiêu từ hay loại từ nào. Mà là liệu một con người đã hiểu, đánh giá, xác minh và đứng sau những gì được xuất bản hay chưa.

Nếu không ai thực sự chịu trách nhiệm về kết quả, đó là slop.

Kinh nghiệm thực tế khi áp dụng

Ở Việt Nam, nhiều team content đang dùng AI theo kiểu đáng sợ nhất: nhập đề bài, bấm nút, lấy bài đăng ngay. Họ tránh AI slop bằng cách thêm câu "bài viết mang tính tham khảo" ở cuối, rồi tưởng xong. Bài gốc của Ahrefs chỉ ra một hướng ngược lại: AI làm phần thô, con người giữ phần quyết định. Nhưng áp dụng vào Việt Nam có cái vướng — hầu hết người viết freelance hoặc nhân viên content tại các công ty vừa và nhỏ không có sẵn nguồn dữ liệu riêng, không có SERP nào để khảo sát ngoài Google search thường, và ngân sách không cho phép mua công cụ trả phí. Nên thay vì bắt chước pipeline của Ahrefs, người Việt nên bắt đầu nhỏ: viết ra góc nhìn của mình trước khi mở ChatGPT, bắt AI hỏi ngược lại mình, và tuyệt đối không xuất bản khi chưa có người thứ hai đọc.

Cách làm trong bài này hợp với ai đang làm content cho sản phẩm thật, có dữ liệu riêng hoặc ít nhất có trải nghiệm nghề. Còn ai chạy nội dung đại trà, bán backlink, đăng bài theo số lượng thì đừng áp dụng — vì bản chất họ đang bán giấy chứ không bán thông tin. Ở Việt Nam, công cụ thay thế tốt nhất không phải Wispr Flow (không hỗ trợ tiếng Việt tốt) mà là ghi âm bằng điện thoại rồi đưa file vào một tool transcribe như Notta hoặc một chat AI để nó gom ý. Rủi ro hay bị bỏ qua nhất là chi phí chìm tâm lý: chỉ cần AI trả ra 2.000 từ là người viết đã muốn sửa chứ không dám gạt đi, dù bài không có một ý nào đáng đọc. Việc nên làm ngay sau khi đọc: với bài tiếp theo, hãy tự trả lời ba câu — bài này cho ai, họ làm được gì sau khi đọc, và mình có bằng chứng gì để nói điều đó — trước khi mở bất kỳ công cụ AI nào.

Những câu hay được hỏi nhất

Có nên dùng AI viết toàn bộ bài content tiếng Việt rồi chỉ sửa lại không?

Không nên. Nếu bạn không tự trả lời được ba câu về người đọc, lời hứa và bằng chứng trước khi nhờ AI, bài viết đó gần như chắc chắn là AI slop. Hãy để AI viết phần khung, còn ý tưởng, kinh nghiệm và số liệu thực tế phải từ bạn.

Làm sao để Google không đánh giá bài viết của mình là nội dung AI kém chất lượng?

Google không phạt nội dung AI — họ phạt nội dung không có giá trị. Muốn an toàn, hãy thêm dữ liệu riêng, ví dụ thực tế tại Việt Nam, quan điểm cá nhân và nhờ một người khác đọc duyệt trước khi đăng. Đừng chỉ thay từ "delve" thành "tìm hiểu" rồi nghĩ là hết slop.

Dùng AI viết content ở Việt Nam có tốn nhiều tiền không?

Không, bắt đầu từ 0 đồng với ChatGPT miễn phí hoặc Gemini. Phí phát sinh chỉ khi bạn cần nhập liệu số lượng lớn, dùng API hoặc các công cụ hỗ trợ như Wispr Flow, Notta — mỗi thứ khoảng vài trăm nghìn mỗi tháng. Với người mới, công cụ miễn phí là đủ.

Người mới bắt đầu dùng AI viết content thì nên bắt đầu từ đâu?

Hãy bắt đầu bằng việc ghi âm chính bạn nói về chủ đề đó trong 10 phút, không chỉnh sửa, rồi đưa file vào AI để nó tóm tắt và đặt câu hỏi ngược lại. Cách này giúp bạn có chất liệu thật trước khi AI viết, tránh bài chung chung giống hệt mọi nơi khác.

AI slop khác gì so với content mình nhờ người viết tự do viết hồi trước?

Khác ở chỗ người viết cũ tự trả giá bằng thời gian nên họ thường cố đào sâu, còn AI trả bài trong 30 giây nên không có động lực để kiểm chứng. Cả hai đều có thể tạo bài tệ, nhưng AI tạo ra bài tệ với tốc độ nhanh gấp hàng chục lần, khiến bạn dễ đăng bừa hơn.

Nguồn tham khảo

• Tránh AI slop khi viết content: 4 cách Ahrefs đang áp dụng — bài gốc; ngoctraimkt biên dịch, bổ sung góc nhìn và câu hỏi thường gặp cho người đọc Việt Nam