VISORA Báo cáo AI Search là gì? Cách đo lường và đánh giá mức độ hiện diện của doanh nghiệp
Khi khách hàng sử dụng các nền tảng trí tuệ nhân tạo để tìm hiểu thị trường, so sánh giải pháp hoặc lựa chọn nhà cung cấp, doanh nghiệp cần biết thương hiệu của mình có xuất hiện trong những câu trả lời đó hay không.
Tuy nhiên, chỉ thử hỏi ChatGPT hoặc Google AI một vài câu rồi kết luận thương hiệu đang hiện diện tốt hay kém là chưa đủ. Kết quả có thể thay đổi theo câu hỏi, nền tảng, thời điểm và nguồn thông tin được sử dụng.
Một báo cáo AI Search có giá trị cần có mục tiêu rõ ràng, bộ câu hỏi phù hợp, phương pháp thu thập dữ liệu nhất quán, bằng chứng có thể kiểm tra và những khuyến nghị gắn với kết quả thực tế.
Bài viết này hướng dẫn cách xây dựng báo cáo AI Search để doanh nghiệp đánh giá khả năng được nhắc đến, trích dẫn và đề xuất, đồng thời xác định các cơ hội cải thiện trên Google Search, AI Search và AI Recommendations.
1. Báo cáo AI Search là gì?
Báo cáo AI Search là tài liệu tổng hợp kết quả nghiên cứu về cách thương hiệu, doanh nghiệp, sản phẩm hoặc website xuất hiện trong các hệ thống tìm kiếm và trả lời sử dụng trí tuệ nhân tạo.
Tùy mục tiêu nghiên cứu, báo cáo có thể bao gồm:
- Mức độ thương hiệu được nhắc đến trong câu trả lời AI.
- Tần suất website được trích dẫn làm nguồn tham khảo.
- Khả năng doanh nghiệp được đề xuất khi người dùng tìm nhà cung cấp.
- Độ chính xác của thông tin AI trình bày về doanh nghiệp.
- Những nguồn được dẫn trong câu trả lời.
- Sự khác biệt giữa các nền tảng và nhóm câu hỏi.
- Các vấn đề về nội dung, dữ liệu doanh nghiệp và khả năng truy cập website.
- Những hành động nên ưu tiên trong giai đoạn tiếp theo.
Báo cáo AI Search không chỉ là danh sách ảnh chụp màn hình câu trả lời. Giá trị của báo cáo nằm ở khả năng giải thích dữ liệu được thu thập như thế nào, kết quả có ý nghĩa gì và doanh nghiệp nên làm gì tiếp theo.
2. Vì sao doanh nghiệp cần báo cáo AI Search?
2.1. Chuyển từ phỏng đoán sang dữ liệu
Một câu trả lời AI có nhắc đến thương hiệu không đủ để chứng minh thương hiệu thường xuyên xuất hiện trong mọi tình huống tìm kiếm.
Ngược lại, việc không thấy thương hiệu trong một câu trả lời cũng không chứng minh rằng thương hiệu hoàn toàn không có khả năng hiển thị trên nền tảng đó.
Báo cáo giúp doanh nghiệp theo dõi một tập hợp câu hỏi được xác định trước, ghi lại kết quả và đánh giá xu hướng qua nhiều lần kiểm tra.
2.2. Phân biệt các loại hiện diện
Doanh nghiệp cần tách biệt ba kết quả:
- AI Mention — được AI nhắc đến: tên thương hiệu xuất hiện trong câu trả lời.
- AI Citation — được AI trích dẫn: website hoặc nội dung của doanh nghiệp được dẫn làm nguồn tham khảo.
- AI Recommendation — được AI đề xuất: thương hiệu được nêu như một lựa chọn phù hợp với nhu cầu cụ thể.
Ba kết quả này không tương đương. Một thương hiệu có thể được nhắc đến mà không có liên kết nguồn, hoặc được trích dẫn trong một bài giải thích nhưng không được đề xuất như nhà cung cấp.
Báo cáo nên ghi nhận từng loại riêng để tránh tạo ra một điểm số tổng hợp khó diễn giải.
2.3. Phát hiện vấn đề về thông tin doanh nghiệp
Kết quả AI có thể giúp phát hiện những thông tin chưa chính xác, mô tả dịch vụ chưa rõ hoặc nhầm lẫn giữa các thương hiệu.
Khi gặp vấn đề, doanh nghiệp cần kiểm tra nguồn gốc thông tin trước khi quyết định sửa đổi website hay yêu cầu bên thứ ba cập nhật.
Bài AI lấy thông tin doanh nghiệp từ đâu? giải thích những nhóm nguồn trực tuyến mà doanh nghiệp nên rà soát trong quá trình này.
2.4. Hỗ trợ lập kế hoạch cải thiện
Một báo cáo tốt không dừng lại ở việc mô tả kết quả. Báo cáo cần chỉ ra khoảng trống nào quan trọng, nguyên nhân nào có bằng chứng hỗ trợ và hành động nào nên được ưu tiên.
Ví dụ, nếu thông tin dịch vụ trên website không rõ ràng, doanh nghiệp có thể cải thiện trang dịch vụ. Nếu thông tin liên hệ trên một hồ sơ bên ngoài đã lỗi thời, cần xác minh và cập nhật nguồn đó.
Những hành động này cần dựa trên phát hiện cụ thể, không nên tự động kết luận rằng mọi trường hợp AI không nhắc đến thương hiệu đều do website chưa được tối ưu.
3. Một báo cáo AI Search nên có những phần nào?
3.1. Tóm tắt điều hành
Đây là phần dành cho người cần nắm kết quả chính mà không phải đọc toàn bộ báo cáo.
Nên trình bày:
- Mục tiêu nghiên cứu.
- Phạm vi nền tảng và thời gian kiểm tra.
- Số lượng câu hỏi và cách lựa chọn câu hỏi.
- Những phát hiện nổi bật.
- Các vấn đề quan trọng cần xử lý.
- Những hành động được đề xuất.
Mọi con số trong phần tóm tắt phải truy ngược được về dữ liệu gốc. Nếu chỉ thực hiện nghiên cứu thử nghiệm với một số lượng câu hỏi nhỏ, cần ghi rõ đây là kết quả quan sát trong phạm vi đó.
3.2. Phạm vi và phương pháp nghiên cứu
Phần này giải thích báo cáo đã được thực hiện như thế nào.
Cần ghi rõ:
- Ngày hoặc khoảng thời gian thu thập dữ liệu.
- Các nền tảng được kiểm tra.
- Cách xây dựng bộ câu hỏi.
- Số lượng câu hỏi.
- Tiêu chí xác định mention, citation và recommendation.
- Cách đánh giá độ chính xác.
- Những giới hạn của phương pháp.
Nếu sử dụng nhiều nền tảng, cần mô tả cách thu thập dữ liệu trên từng nền tảng. Không nên giả định rằng chúng có cùng cơ chế trả lời hoặc cung cấp cùng mức độ thông tin.
3.3. Kết quả đo lường
Phần kết quả có thể trình bày bằng bảng, biểu đồ và ví dụ đã được kiểm chứng.
Các chỉ số phù hợp gồm:
- Tỷ lệ câu hỏi có nhắc đến thương hiệu.
- Tỷ lệ câu trả lời có trích dẫn website.
- Tỷ lệ câu hỏi lựa chọn nhà cung cấp có đề xuất thương hiệu.
- Tỷ lệ câu trả lời mô tả thông tin chính xác.
- Số trường hợp có thông tin lỗi thời hoặc nhầm lẫn.
- Sự khác biệt giữa các nhóm câu hỏi.
Cần nêu rõ mẫu số của mỗi tỷ lệ. Ví dụ, tỷ lệ đề xuất chỉ nên tính trên nhóm câu hỏi được xác định trước là có ý định lựa chọn nhà cung cấp, thay vì gộp tất cả câu hỏi vào cùng một mẫu số.
3.4. Phân tích nguồn tham khảo
Nếu câu trả lời AI có dẫn nguồn, báo cáo nên ghi lại URL và kiểm tra xem nội dung nguồn có thực sự hỗ trợ nhận định trong câu trả lời hay không.
Có thể phân loại nguồn thành:
- Website chính thức của doanh nghiệp.
- Website của bên thứ ba.
- Báo chí và nội dung chuyên môn.
- Hồ sơ doanh nghiệp hoặc danh bạ ngành.
- Nguồn khác có liên quan.
Không nên suy luận rằng một nguồn được AI trích dẫn nhiều lần chắc chắn là nguồn có trọng số cao nhất trong thuật toán. Dữ liệu quan sát chỉ cho biết nguồn xuất hiện trong mẫu kiểm tra, không tiết lộ đầy đủ cơ chế xếp hạng hoặc lựa chọn nguồn của hệ thống.
3.5. Khuyến nghị và kế hoạch hành động
Mỗi khuyến nghị nên liên kết với một phát hiện cụ thể.
Ví dụ:
| Phát hiện | Hành động đề xuất | Cách kiểm tra lại |
|---|---|---|
| Mô tả dịch vụ chưa rõ | Cập nhật trang dịch vụ | Kiểm tra lại nhóm câu hỏi về dịch vụ |
| Thông tin liên hệ lỗi thời | Cập nhật nguồn doanh nghiệp quản lý | Xác minh thông tin sau cập nhật |
| Nội dung thiếu bằng chứng | Bổ sung ví dụ hoặc tài liệu có thể kiểm chứng | Kiểm tra nội dung và nguồn dẫn |
| Thương hiệu ít xuất hiện trong nhóm câu hỏi liên quan | Rà soát mức độ phù hợp của nội dung và các nguồn hiện có | Thử nghiệm lại bằng cùng bộ câu hỏi |
| Câu trả lời nhầm thương hiệu | Làm rõ danh tính và mối quan hệ giữa các thực thể | Theo dõi các câu hỏi dễ gây nhầm lẫn |
Bảng này là mẫu quy trình. Hành động thực tế cần được quyết định sau khi xác minh dữ liệu của từng doanh nghiệp.
4. Cách xây dựng bộ câu hỏi cho báo cáo AI Search
Chất lượng của báo cáo phụ thuộc nhiều vào việc lựa chọn câu hỏi. Nếu câu hỏi không đại diện cho nhu cầu của khách hàng, kết quả có thể không hữu ích cho quyết định kinh doanh.
Nhóm 1: Câu hỏi về thương hiệu
Mục đích là kiểm tra cách hệ thống mô tả doanh nghiệp khi người dùng tìm trực tiếp tên thương hiệu.
Ví dụ:
- [Tên thương hiệu] là doanh nghiệp nào?
- [Tên thương hiệu] cung cấp những dịch vụ gì?
- Website chính thức của [Tên thương hiệu] là gì?
- [Tên thương hiệu] hoạt động tại thị trường nào?
Nhóm 2: Câu hỏi về vấn đề khách hàng
Mục đích là tìm hiểu khả năng thương hiệu xuất hiện khi người dùng tìm giải pháp, thay vì chỉ tìm tên doanh nghiệp.
Ví dụ:
- Làm thế nào để doanh nghiệp cải thiện khả năng hiển thị trên AI Search?
- Những yếu tố nào giúp website cung cấp thông tin rõ ràng cho hệ thống AI?
- Làm thế nào để đánh giá mức độ hiện diện của thương hiệu trên các nền tảng AI?
Nhóm 3: Câu hỏi lựa chọn nhà cung cấp
Mục đích là đánh giá khả năng thương hiệu được đề xuất trong bối cảnh có ý định lựa chọn.
Ví dụ:
- Nên cân nhắc những đơn vị nào cung cấp dịch vụ này tại Việt Nam?
- Cần dựa vào tiêu chí nào để lựa chọn nhà cung cấp?
- Những giải pháp nào phù hợp với doanh nghiệp có nhu cầu này?
Nhóm 4: Câu hỏi so sánh và đánh giá
Mục đích là tìm hiểu cách AI trình bày ưu điểm, hạn chế và tiêu chí lựa chọn.
Ví dụ:
- Nên so sánh các giải pháp theo tiêu chí nào?
- Những bằng chứng nào cần xem xét trước khi chọn nhà cung cấp?
- Những hạn chế nào cần lưu ý khi triển khai giải pháp này?
Bộ câu hỏi nên được xây dựng dựa trên nhu cầu khách hàng thực tế, không chỉ dựa vào những câu hỏi dễ tạo ra kết quả có lợi cho thương hiệu.
Khi so sánh các kỳ báo cáo, hãy giữ một bộ câu hỏi cốt lõi ổn định. Có thể bổ sung câu hỏi mới, nhưng cần ghi rõ câu hỏi nào thuộc bộ cũ và câu hỏi nào mới được thêm vào.
5. Cách tính các chỉ số trong báo cáo
Các chỉ số dưới đây là phương pháp đo lường do doanh nghiệp xây dựng, không phải tiêu chuẩn thống nhất của mọi nền tảng AI.
5.1. Tỷ lệ nhắc đến thương hiệu
Công thức:
Tỷ lệ nhắc đến = Số câu trả lời có nhắc đến thương hiệu / Tổng số câu hỏi hợp lệ đã kiểm tra × 100%.
Ví dụ minh họa: trong 40 câu hỏi hợp lệ, có 12 câu trả lời nhắc đến thương hiệu. Tỷ lệ nhắc đến là 30%.
Con số này chỉ mô tả mẫu câu hỏi đã kiểm tra, không phải xác suất thương hiệu xuất hiện trong mọi câu hỏi của người dùng.
5.2. Tỷ lệ trích dẫn website
Công thức:
Tỷ lệ trích dẫn website = Số câu trả lời có trích dẫn website doanh nghiệp / Tổng số câu hỏi hợp lệ đã kiểm tra × 100%.
Cần xác định trước thế nào là trích dẫn hợp lệ. Ví dụ, chỉ tính khi có URL dẫn đến một trang thuộc website doanh nghiệp và URL đó có thể được xác minh.
5.3. Tỷ lệ đề xuất thương hiệu
Công thức:
Tỷ lệ đề xuất = Số câu hỏi lựa chọn nhà cung cấp có đề xuất thương hiệu / Tổng số câu hỏi lựa chọn nhà cung cấp hợp lệ × 100%.
Chỉ số này sử dụng nhóm câu hỏi lựa chọn nhà cung cấp làm mẫu số. Không nên sử dụng tổng số câu hỏi về định nghĩa, kiến thức hoặc thương hiệu để tính cùng tỷ lệ.
5.4. Tỷ lệ thông tin chính xác
Công thức:
Tỷ lệ thông tin chính xác = Số câu trả lời đạt tiêu chí chính xác / Tổng số câu trả lời được đánh giá × 100%.
Doanh nghiệp cần xây dựng bộ tiêu chí kiểm tra trước khi chấm, chẳng hạn tên thương hiệu, dịch vụ, thị trường và website chính thức.
Nếu một câu trả lời chứa nhiều dữ kiện, nên ghi nhận từng lỗi để phân biệt lỗi nhỏ về cách diễn đạt với lỗi quan trọng về dịch vụ hoặc danh tính doanh nghiệp.
5.5. So sánh theo thời gian
Để đánh giá thay đổi, hãy so sánh các kỳ có bộ câu hỏi, nền tảng và tiêu chí tương đối tương đồng.
Nếu có thay đổi phương pháp, số lượng câu hỏi hoặc nền tảng, cần ghi chú rõ. Nếu không, mức tăng hoặc giảm có thể phản ánh thay đổi trong cách đo lường chứ không hẳn là thay đổi thật về khả năng hiện diện.
6. Quy trình thực hiện một báo cáo AI Search
Một quy trình thực tế có thể gồm sáu bước.
Bước 1 — Xác định mục tiêu. Xác định cần đánh giá mức độ nhắc đến, trích dẫn, đề xuất, độ chính xác hay kết hợp nhiều mục tiêu.
Bước 2 — Xác định phạm vi. Chọn nền tảng, nhóm câu hỏi, thị trường và thời gian kiểm tra.
Bước 3 — Thu thập bằng chứng. Lưu câu hỏi, câu trả lời, ngày kiểm tra, URL nguồn và những thông tin cần xác minh.
Bước 4 — Chuẩn hóa dữ liệu. Sử dụng cùng tiêu chí để phân loại mention, citation, recommendation và độ chính xác.
Bước 5 — Phân tích khoảng trống. Xác định nhóm câu hỏi hoặc loại thông tin cần cải thiện, đồng thời phân biệt phát hiện thực tế với giả thuyết về nguyên nhân.
Bước 6 — Đề xuất và kiểm tra lại. Xếp thứ tự ưu tiên các hành động, xác định người phụ trách và lặp lại phép đo để theo dõi xu hướng.
Nếu báo cáo được thực hiện định kỳ, doanh nghiệp nên lưu dữ liệu gốc để có thể đối chiếu và kiểm tra lại kết luận khi cần.
7. Những giới hạn cần ghi rõ trong báo cáo
Một báo cáo đáng tin cậy cần nói rõ điều mà dữ liệu chưa thể chứng minh.
Kết quả có thể thay đổi
Câu trả lời AI có thể khác nhau giữa các lần thử nghiệm. Vì vậy, một kết quả đơn lẻ không đủ để khẳng định mức độ hiện diện ổn định.
Mẫu câu hỏi có giới hạn
Bộ câu hỏi do doanh nghiệp xây dựng không đại diện cho toàn bộ câu hỏi của người dùng trên Internet. Kết quả nên được diễn giải trong đúng phạm vi nghiên cứu.
Không phải mọi nguồn đều có thể xác minh đầy đủ
Nếu câu trả lời không cung cấp liên kết nguồn hoặc nguồn không còn truy cập được, cần ghi nhận giới hạn đó thay vì tự suy đoán nguồn dữ liệu.
Không thể suy ra toàn bộ thuật toán từ kết quả quan sát
Việc một website được trích dẫn không chứng minh website đó được ưu tiên trong mọi trường hợp. Báo cáo nên tập trung vào những gì quan sát được và tránh khẳng định quan hệ nhân quả khi chưa có bằng chứng.
Không đồng nhất hiện diện AI với hiệu quả kinh doanh
Việc được nhắc đến hoặc đề xuất chưa đồng nghĩa với có khách hàng tiềm năng, chuyển đổi hoặc doanh thu. Nếu mục tiêu là đánh giá hiệu quả kinh doanh, cần kết hợp dữ liệu phù hợp từ website, hệ thống phân tích và quy trình bán hàng.
8. Kết nối báo cáo với chiến lược Google Search và GEO
Báo cáo AI Search có giá trị hơn khi được đặt trong bối cảnh chiến lược hiện diện số tổng thể.
Với Google Search, doanh nghiệp có thể theo dõi hiệu suất tìm kiếm tự nhiên, tình trạng lập chỉ mục và chất lượng các trang quan trọng thông qua những công cụ phù hợp.
Với AI Search, doanh nghiệp có thể kiểm tra cách thương hiệu được mô tả, những câu hỏi có xuất hiện và nguồn nào được dẫn.
Với AI Recommendations, doanh nghiệp cần đánh giá riêng các câu hỏi có ý định lựa chọn nhà cung cấp và xem xét liệu thương hiệu có được đề xuất trong bối cảnh phù hợp hay không.
Bài AI Visibility là gì? Cách đo lường mức độ hiển thị thương hiệu trên AI Search cung cấp thêm góc nhìn về các chỉ số theo dõi hiện diện AI. Trước khi chèn liên kết này vào website, hãy xác nhận URL đã được xuất bản và đang hoạt động; nếu địa chỉ thực tế khác, hãy dùng URL chính thức hiện hành.
Bên cạnh đó, bài GEO là gì? Cách tối ưu nội dung cho AI Search có thể giúp doanh nghiệp kết nối kết quả nghiên cứu với hoạt động cải thiện nội dung.
9. Vai trò của VISORA trong nghiên cứu và báo cáo AI Search
Trong chiến lược phát triển hiện diện trên Google Search, AI Search và AI Recommendations, báo cáo cần đóng vai trò công cụ hỗ trợ ra quyết định, không chỉ là tài liệu trình bày số liệu.
Quy trình nghiên cứu có thể bao gồm:
- Xác định mục tiêu và phạm vi đo lường.
- Xây dựng bộ câu hỏi đại diện cho nhu cầu tìm kiếm.
- Thu thập kết quả và bằng chứng có thể kiểm tra.
- Đánh giá mức độ nhắc đến, trích dẫn, đề xuất và độ chính xác.
- Phân tích khoảng trống về nội dung và thông tin doanh nghiệp.
- Đề xuất hành động theo mức độ ưu tiên.
- Đo lường lại để theo dõi thay đổi.
VISORA có thể sử dụng phương pháp này để tổ chức quá trình nghiên cứu và đánh giá hiện diện AI cho doanh nghiệp. Mọi kết luận cần được trình bày đúng phạm vi dữ liệu, đồng thời phân biệt rõ giữa kết quả quan sát, giả thuyết và khuyến nghị.
Bạn có thể tham khảo thêm Phương pháp nghiên cứu VISORA để xem cách tiếp cận nghiên cứu đang được công bố trên website.
Kết luận
Báo cáo AI Search giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn cách thương hiệu xuất hiện trong các câu trả lời AI và xác định những điểm cần cải thiện. Để báo cáo có giá trị, cần xây dựng bộ câu hỏi phù hợp, ghi nhận bằng chứng, phân biệt nhắc đến với trích dẫn và đề xuất, đồng thời công bố rõ giới hạn của phương pháp.
Một báo cáo tốt không hứa hẹn rằng thương hiệu chắc chắn được AI đề xuất. Báo cáo giúp doanh nghiệp ra quyết định có cơ sở hơn, ưu tiên đúng vấn đề và theo dõi sự thay đổi qua những lần kiểm tra nhất quán.
Khi được kết hợp với chiến lược nội dung, dữ liệu doanh nghiệp và SEO, nghiên cứu AI Search có thể trở thành một phần của quy trình cải thiện hiện diện số dài hạn.
Nguồn tham khảo
- Google Search Central — Hướng dẫn về các tính năng AI trong Google Search: https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
- Google Search Central — Hướng dẫn cơ bản về SEO: https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/seo-starter-guide
- OpenAI Help Center — Tìm kiếm trên web với ChatGPT: https://help.openai.com/en/articles/9237897-searching-the-web-with-chatgpt
- Google Search Console: https://search.google.com/search-console/about