AI Search hoạt động như thế nào?

AI Search đang thay đổi cách người dùng tìm kiếm và tiếp nhận thông tin. Thay vì chỉ hiển thị danh sách liên kết, một số hệ thống tìm kiếm ứng dụng trí tuệ nhân tạo có thể tổng hợp thông tin, giải thích câu trả lời và dẫn người dùng đến những nguồn liên quan.

Đối với doanh nghiệp, điều này đặt ra một câu hỏi quan trọng: Làm thế nào để thông tin về thương hiệu được AI tìm thấy, hiểu đúng và cân nhắc khi trả lời câu hỏi của người dùng?

Để trả lời, cần hiểu quy trình AI Search hoạt động, vai trò của nguồn dữ liệu và những việc doanh nghiệp có thể chủ động cải thiện.

1. AI Search là gì?

AI Search là cách tìm kiếm sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo để hiểu câu hỏi, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và hỗ trợ tạo ra câu trả lời phù hợp với nhu cầu của người dùng.

Tùy nền tảng, hệ thống có thể kết hợp nhiều thành phần như:

• Hệ thống lập chỉ mục và truy xuất thông tin.
• Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), có khả năng xử lý và tạo ngôn ngữ.
• Công cụ tìm kiếm hoặc nguồn dữ liệu bên ngoài.
• Cơ chế lựa chọn, tổng hợp và trình bày thông tin.
• Liên kết hoặc trích dẫn nguồn, khi nền tảng hỗ trợ.

Không phải mọi hệ thống AI Search đều hoạt động giống nhau. Có nền tảng chủ yếu dựa vào kiến thức đã học trong quá trình huấn luyện; có nền tảng có thể tìm kiếm thông tin mới trên web; và có nền tảng kết hợp nhiều cách tiếp cận.

Vì vậy, doanh nghiệp không nên mặc định rằng mọi câu trả lời của AI đều được tạo ra từ kết quả Google Search hoặc đều có thể kiểm soát bằng một kỹ thuật SEO duy nhất.

2. Quy trình AI Search: Từ câu hỏi đến câu trả lời

Có thể hình dung quy trình tổng quát qua sáu bước dưới đây. Đây là mô hình giải thích để doanh nghiệp dễ hiểu, không phải sơ đồ kỹ thuật áp dụng chính xác cho tất cả nền tảng.

Bước 1: Tiếp nhận và diễn giải câu hỏi

Người dùng đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, chẳng hạn:

“Đơn vị nào cung cấp giải pháp giúp doanh nghiệp tăng khả năng được AI tìm thấy tại Việt Nam?”

Hệ thống cần xác định chủ đề, ý định tìm kiếm và các yếu tố quan trọng trong câu hỏi. Ý định có thể là tìm hiểu kiến thức, so sánh lựa chọn, tìm nhà cung cấp hoặc chuẩn bị ra quyết định.

Với doanh nghiệp, điều này có nghĩa là nội dung không nên chỉ tập trung vào một từ khóa ngắn. Website cần trả lời được các câu hỏi thực tế mà khách hàng có thể đặt ra.

Bước 2: Tìm kiếm hoặc truy xuất thông tin

Tùy nền tảng, hệ thống có thể sử dụng kiến thức sẵn có, tìm kiếm trên web, truy xuất từ một tập dữ liệu hoặc kết hợp các nguồn này.

Khi hệ thống tìm kiếm thông tin trên web, khả năng nội dung được phát hiện và truy xuất có thể phụ thuộc vào khả năng truy cập của trang, việc lập chỉ mục, mức độ liên quan và các yếu tố kỹ thuật khác.

Doanh nghiệp nên kiểm tra:

• Các trang quan trọng có thể truy cập bình thường hay không.
• Nội dung chính có thể được đọc mà không phụ thuộc hoàn toàn vào những thành phần khó truy xuất hay không.
• Các trang cần xuất hiện trên Google đã được lập chỉ mục hay chưa.
• Thông tin sản phẩm, dịch vụ và thương hiệu có đầy đủ, rõ ràng hay không.

Được lập chỉ mục trên Google không đồng nghĩa với việc chắc chắn được mọi hệ thống AI sử dụng. Mỗi nền tảng có cơ chế và điều kiện riêng.

Bước 3: Đánh giá và lựa chọn nguồn

Khi có nhiều thông tin liên quan, hệ thống có thể cần xác định nguồn nào phù hợp với câu hỏi.

Các yếu tố có thể ảnh hưởng bao gồm mức độ liên quan, nội dung có thể truy xuất, độ rõ ràng, tính nhất quán và đặc điểm riêng của nền tảng. Không có một danh sách tiêu chí công khai duy nhất bảo đảm doanh nghiệp sẽ được lựa chọn trong mọi câu trả lời AI.

Doanh nghiệp nên xây dựng thông tin có thể kiểm chứng, cung cấp bằng chứng cho các tuyên bố quan trọng và duy trì sự nhất quán giữa website với các nguồn đáng tin cậy khác.

Bước 4: Tổng hợp thông tin

Một số hệ thống AI có thể kết hợp thông tin từ nhiều nguồn để tạo câu trả lời mới, thay vì sao chép nguyên văn một trang web.

Đây là lý do nội dung có cấu trúc tốt rất hữu ích. Mỗi trang nên có chủ đề rõ ràng, định nghĩa cụ thể, các luận điểm có căn cứ và phần giải thích trực tiếp cho câu hỏi chính.

Ví dụ, thay vì chỉ viết “VISORA cung cấp giải pháp AI Search”, nội dung nên giải thích cụ thể giải pháp hướng đến vấn đề gì, phương pháp nghiên cứu ra sao, phạm vi dịch vụ đến đâu và doanh nghiệp có thể đánh giá kết quả bằng cách nào.

Bước 5: Tạo câu trả lời và dẫn nguồn

Tùy nền tảng, câu trả lời có thể gồm phần giải thích, danh sách lựa chọn, bảng so sánh hoặc liên kết đến nguồn tham khảo.

Cần phân biệt ba kết quả:

• Được nhắc đến: tên thương hiệu xuất hiện trong câu trả lời.
• Được trích dẫn: nội dung hoặc website được dùng làm nguồn tham khảo.
• Được đề xuất: thương hiệu được nêu như một lựa chọn phù hợp với nhu cầu cụ thể.

Ba kết quả này không giống nhau. Một doanh nghiệp được nhắc đến không nhất thiết được trích dẫn, và được trích dẫn không đồng nghĩa với việc được đề xuất.

Không có cách tối ưu nào bảo đảm thương hiệu sẽ đạt cả ba kết quả trong mọi câu hỏi.

Bước 6: Người dùng tiếp tục đánh giá và ra quyết định

Sau khi đọc câu trả lời, người dùng có thể truy cập website, xem hồ sơ doanh nghiệp, đối chiếu thông tin, đọc đánh giá hoặc so sánh các nhà cung cấp.

Do đó, mục tiêu không chỉ là xuất hiện trong câu trả lời AI. Website cần giúp khách hàng xác minh thông tin và hiểu vì sao doanh nghiệp phù hợp với nhu cầu của họ.

3. Vì sao cùng một câu hỏi có thể cho ra câu trả lời khác nhau?

Kết quả AI có thể thay đổi theo nhiều yếu tố:

Nội dung câu hỏi: Thêm yêu cầu về ngân sách, khu vực, ngành nghề hoặc quy mô doanh nghiệp có thể làm thay đổi các lựa chọn phù hợp.

Nền tảng sử dụng: Các hệ thống có nguồn dữ liệu, cơ chế truy xuất và cách tạo câu trả lời khác nhau.

Thời điểm truy vấn: Thông tin mới có thể xuất hiện hoặc thay đổi, đặc biệt ở những nền tảng có khả năng tìm kiếm web.

Nguồn dữ liệu có sẵn: Một thương hiệu có thể được trình bày rõ ràng trên website nhưng thiếu thông tin nhất quán ở các nguồn khác.

Cách hệ thống tổng hợp: Câu trả lời được tạo ra có thể không bao quát tất cả nguồn liên quan và đôi khi có thể sai hoặc thiếu ngữ cảnh.

Vì vậy, một lần thử nghiệm không đủ để kết luận doanh nghiệp đã có hoặc chưa có khả năng hiển thị trên AI Search. Cần kiểm tra nhiều câu hỏi, nhiều thời điểm và các nền tảng phù hợp.

4. Doanh nghiệp cần làm gì để cải thiện khả năng được AI tìm thấy?

Không có một thủ thuật đơn lẻ nào bảo đảm sự hiện diện trên AI Search. Cách tiếp cận thực tế là cải thiện nền tảng thông tin, khả năng truy xuất và mức độ đáng tin cậy của nội dung.

4.1. Làm rõ danh tính doanh nghiệp

Website cần thể hiện nhất quán tên doanh nghiệp, lĩnh vực hoạt động, sản phẩm, dịch vụ, thị trường phục vụ và thông tin liên hệ.

Nếu tên thương hiệu, mô tả dịch vụ hoặc địa chỉ giữa các nguồn không thống nhất, người dùng và hệ thống tự động có thể gặp khó khăn khi xác định đâu là thông tin chính xác.

4.2. Xây dựng nội dung trả lời câu hỏi cụ thể

Nội dung hữu ích nên trả lời thẳng câu hỏi, giải thích thuật ngữ, nêu điều kiện áp dụng và chỉ ra giới hạn khi cần thiết.

Các định dạng có thể sử dụng gồm:

• Bài giải thích khái niệm.
• Hướng dẫn thực hiện từng bước.
• Bài so sánh có tiêu chí rõ ràng.
• Câu hỏi thường gặp.
• Nghiên cứu tình huống có dữ liệu và phương pháp kiểm chứng.
• Trang dịch vụ giải thích rõ phạm vi và đối tượng phù hợp.

Không nên tạo hàng loạt bài chỉ thay đổi vài từ khóa nhưng có nội dung gần như giống nhau.

4.3. Cung cấp bằng chứng cho tuyên bố quan trọng

Nếu doanh nghiệp công bố kết quả, số liệu hoặc thành tích, nên giải thích nguồn dữ liệu, thời gian đo, phương pháp và phạm vi áp dụng.

Nếu chưa có bằng chứng, không nên dùng các tuyên bố như “đứng đầu”, “được AI ưu tiên” hoặc “cam kết xuất hiện trong mọi câu trả lời”.

Thông tin có thể kiểm tra sẽ hữu ích hơn những lời quảng cáo không có căn cứ.

4.4. Cải thiện khả năng truy cập và cấu trúc website

Doanh nghiệp nên kiểm tra liên kết nội bộ, trạng thái lập chỉ mục, nội dung hiển thị trên trang và dữ liệu có cấu trúc khi phù hợp.

Dữ liệu có cấu trúc (structured data) là cách mô tả thông tin bằng định dạng máy có thể xử lý, chẳng hạn tên tổ chức và website chính thức. Nó giúp làm rõ ý nghĩa của thông tin nhưng không bảo đảm trang sẽ được xếp hạng cao hoặc được AI trích dẫn.

4.5. Duy trì thông tin nhất quán ngoài website

Hồ sơ doanh nghiệp, trang đối tác, bài báo, danh bạ chuyên ngành và các nguồn liên quan có thể giúp khách hàng đối chiếu thông tin về thương hiệu.

Tuy nhiên, không phải mọi nguồn bên ngoài đều có giá trị như nhau. Doanh nghiệp nên ưu tiên những nguồn phù hợp với lĩnh vực, có tính xác thực và có thể kiểm tra.

4.6. Đo lường thay vì suy đoán

Nên theo dõi dữ liệu Google Search Console, lưu lại các câu hỏi thử nghiệm và ghi nhận kết quả trên những nền tảng AI mục tiêu.

Cần phân biệt dữ liệu quan sát được với nhận định chủ quan. Việc thương hiệu xuất hiện trong một câu trả lời thử nghiệm chưa chứng minh rằng mức độ hiện diện đã tăng trên toàn bộ nền tảng hoặc đã tạo ra thêm khách hàng.

5. Checklist tự đánh giá khả năng hiển thị trên AI Search

Doanh nghiệp có thể bắt đầu bằng những câu hỏi sau:

• Tên doanh nghiệp và mô tả dịch vụ có nhất quán trên website không?
• Website có trang riêng cho từng dịch vụ quan trọng không?
• Nội dung có trả lời trực tiếp các câu hỏi khách hàng thường đặt ra không?
• Những tuyên bố quan trọng có bằng chứng hoặc nguồn kiểm tra không?
• Các trang quan trọng có thể truy cập và được liên kết hợp lý không?
• Dữ liệu có cấu trúc có phản ánh đúng thông tin thực tế không?
• Các nguồn bên ngoài có thông tin chính xác về doanh nghiệp không?
• Doanh nghiệp đã thử nghiệm các câu hỏi liên quan trên những nền tảng AI phù hợp chưa?
• Kết quả thử nghiệm có được lưu lại để so sánh theo thời gian không?

Checklist này là công cụ rà soát nội bộ, không phải công thức chấm điểm chính thức của Google hoặc bất kỳ nền tảng AI nào.

6. VISORA tiếp cận bài toán AI Search như thế nào?

Với bài toán tăng khả năng hiện diện trên Google Search, AI Search và AI Recommendations, cần tách biệt ba câu hỏi:

Google Search: Website có được truy cập, lập chỉ mục và hiển thị phù hợp với các truy vấn liên quan hay không?

AI Search: Khi người dùng đặt câu hỏi có liên quan, thương hiệu có xuất hiện trong câu trả lời hoặc được dẫn nguồn hay không?

AI Recommendations: Khi người dùng yêu cầu tìm hoặc so sánh nhà cung cấp, thương hiệu có được đưa vào danh sách lựa chọn phù hợp hay không?

Ba hướng này có liên quan nhưng không đồng nhất. Doanh nghiệp nên xây dựng phương pháp đo lường riêng cho từng mục tiêu, ghi nhận kết quả quan sát được và tránh suy luận từ một vài ví dụ đơn lẻ.

Để đánh giá nghiêm túc, cần xác định trước nhóm câu hỏi, nền tảng kiểm tra, thời gian đo, tiêu chí ghi nhận và cách so sánh. Nếu công bố kết quả nghiên cứu, cần trình bày phương pháp đủ rõ để người đọc hiểu giới hạn của kết luận.

Kết luận

AI Search không chỉ là một giao diện tìm kiếm mới. Đây là nhóm trải nghiệm có thể kết hợp hiểu ngôn ngữ, truy xuất thông tin và tổng hợp câu trả lời theo cách khác nhau tùy nền tảng.

Doanh nghiệp không thể kiểm soát hoàn toàn cách AI lựa chọn nguồn hoặc tạo câu trả lời. Tuy nhiên, doanh nghiệp có thể chủ động làm rõ danh tính thương hiệu, cải thiện nội dung, cung cấp bằng chứng, củng cố tính nhất quán và đo lường khả năng hiển thị bằng phương pháp có thể kiểm tra.

Đó là nền tảng thực tế để phát triển khả năng hiện diện trên Google Search, AI Search và AI Recommendations.

Nguồn tham khảo

1. Google Search Central — AI features and your website: https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
2. Google Search Central — Creating helpful, reliable, people-first content: https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content
3. Google Search Central — Introduction to structured data: https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data
4. OpenAI Help Center — Searching the web with ChatGPT: https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt
5. Schema.org — Organization: https://schema.org/Organization