Cách các nhóm do nhà sáng lập dẫn dắt có thể cải thiện khả năng hiển thị trong câu trả lời do AI tạo

Khả năng hiển thị trong câu trả lời do AI tạo là gì?

Khả năng hiển thị trong câu trả lời do AI tạo là việc đo lường liệu các công cụ trả lời AI có nhắc đến, trích dẫn, so sánh hoặc đề xuất thương hiệu khi người dùng đặt những câu hỏi có liên quan đến thương mại hay không.

Đối với các nhóm mà góc nhìn của nhà sáng lập định hình định vị, nội dung và các cuộc trò chuyện bán hàng, vấn đề cốt lõi thường không phải là thiếu khối lượng nội dung. Vấn đề cốt lõi là thương hiệu thiếu khả năng hiển thị trong hành trình ra quyết định do AI tạo. Người dùng có thể hỏi ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Overviews, Copilot hoặc các hệ thống AI khác để tìm danh sách rút gọn, so sánh, đề xuất, đánh giá rủi ro hoặc hướng dẫn mua hàng trước cả khi nhấp vào một trang web.

Hoạt động theo dõi SEO truyền thống cho biết thứ hạng của trang. Hoạt động theo dõi khả năng hiển thị trên AI cho biết thương hiệu có xuất hiện trong nội dung câu trả lời hay không. Sự khác biệt này rất quan trọng vì câu trả lời do AI tạo có thể tổng hợp nhiều nguồn, nhắc đến một số đối thủ cạnh tranh, trích dẫn bằng chứng từ bên thứ ba và ảnh hưởng đến nhận thức của người mua trước khi họ truy cập trang web.

Hướng dẫn chính thức của Google cho biết việc tối ưu hóa các tính năng AI tạo sinh trong Google Search vẫn dựa trên nội dung hữu ích, đáng tin cậy, ưu tiên con người và khả năng truy cập kỹ thuật. Google Search Central – Hướng dẫn tối ưu hóa AI

Vì sao các nhóm do nhà sáng lập dẫn dắt nên bắt đầu theo dõi ở cấp độ prompt?

Các nhóm do nhà sáng lập dẫn dắt nên bắt đầu theo dõi ở cấp độ prompt vì khả năng hiển thị trên tìm kiếm AI được hình thành từ câu hỏi thực tế của người dùng, chứ không phải từ các từ khóa riêng lẻ.

Prompt là câu hỏi thực tế mà người dùng đặt cho một hệ thống AI. Ví dụ: “công cụ theo dõi khả năng hiển thị trên AI tốt nhất cho các nhóm marketing nhỏ”, “làm cách nào để theo dõi lượt nhắc đến thương hiệu trong ChatGPT” hoặc “nền tảng GEO nào hỗ trợ đo lường đóng góp của nội dung”. Những prompt này phong phú hơn từ khóa vì chứa ý định, đối tượng, tiêu chí so sánh, mối lo ngại về rủi ro và bối cảnh ra quyết định.

Một nhóm tinh gọn nên xây dựng bộ prompt ban đầu dựa trên:

• Ghi chú trong CRM và những phản đối được nêu trong cuộc gọi bán hàng
• Phiếu yêu cầu hỗ trợ khách hàng
• Các truy vấn trong Google Search Console
• Các truy vấn tìm kiếm nội bộ trên trang web
• Các trang so sánh đối thủ cạnh tranh
• Câu hỏi có chứa “tốt nhất”, “giải pháp thay thế”, “công cụ”, “danh sách kiểm tra” và “cách thực hiện”
• Những prompt mà AI hiện đang đề xuất đối thủ cạnh tranh

Góc nhìn riêng:
Bộ prompt đầu tiên thực tế nên bao gồm chính xác những câu hỏi mà khách hàng tiềm năng đặt ra trước khi tin tưởng một nhà cung cấp. Nếu câu trả lời của AI cho những câu hỏi đó không nhắc đến thương hiệu, thì thương hiệu đang vắng mặt khỏi danh sách rút gọn vô hình.

Dageno AI hỗ trợ công việc này thông qua phân tích khả năng hiển thị ở cấp độ prompt, phân tích mở rộng truy vấn và ưu tiên hóa cơ hội. Nền tảng giúp các nhóm xác định những prompt đã có nhu cầu tìm kiếm từ AI, đối thủ nào xuất hiện trong câu trả lời và những khoảng trống nội dung nào nên được chuyển thành nhiệm vụ triển khai.

Các chỉ số đầu tiên cần theo dõi

Các chỉ số đầu tiên cần theo dõi là khả năng hiển thị, tỷ lệ trích dẫn, thị phần tiếng nói, vị trí trung bình, sắc thái, mức độ bao phủ prompt, khoảng trống nguồn, mức độ xuất hiện đồng thời với đối thủ cạnh tranh và mức độ đóng góp.

Những chỉ số này cung cấp đủ thông tin để các nhóm do nhà sáng lập dẫn dắt quyết định nên khắc phục điều gì trước. Ban đầu, một nhóm nhỏ không cần một bảng điều khiển doanh nghiệp phức tạp. Nhóm nhỏ cần một bảng điều khiển có thể trả lời: “Thương hiệu có hiển thị không, có được trích dẫn không, ai đang vượt lên trước, chúng ta nên xuất bản nội dung gì và công việc đã thực hiện có làm thay đổi các chỉ số không?”

Dageno AI đặc biệt hữu ích ở đây vì các chế độ xem cốt lõi được xây dựng xoay quanh khả năng hiển thị, trích dẫn, thị phần tiếng nói, sắc thái, hiệu quả prompt, so sánh đối thủ cạnh tranh và phân tích ở cấp độ nguồn.

Cách xây dựng quy trình theo dõi khả năng hiển thị trên AI tinh gọn

Một quy trình theo dõi khả năng hiển thị trên AI tinh gọn nên chuyển từ theo dõi sang chẩn đoán, từ chẩn đoán sang triển khai nội dung, rồi từ triển khai nội dung sang đo lường mức độ đóng góp.

Đối với các nhóm do nhà sáng lập dẫn dắt, quy trình có thể đơn giản như sau:

1. Theo dõi

   • Theo dõi 25–100 prompt có ý định cao.
   • Ghi nhận liệu AI có nhắc đến thương hiệu, trích dẫn thương hiệu, đề xuất đối thủ cạnh tranh hay sử dụng định vị chưa rõ ràng hay không.

2. Chẩn đoán

   • Tìm các prompt có đối thủ xuất hiện nhưng thương hiệu vắng mặt.
   • Tìm các prompt mà AI trích dẫn nguồn của đối thủ nhưng không trích dẫn các trang do thương hiệu sở hữu.
   • Tìm các chủ đề có sắc thái chưa tốt hoặc chưa đầy đủ.

3. Ưu tiên

   • Ưu tiên prompt dựa trên ý định mua hàng, nhu cầu tìm kiếm, khoảng cách cạnh tranh và độ khó của nội dung.
   • Khi nguồn lực hạn chế, hãy tập trung vào các prompt ở cuối phễu chuyển đổi trước các prompt mang tính giáo dục rộng.

4. Tạo nội dung

   • Xuất bản các trang có cấu trúc, đưa câu trả lời lên trước.
   • Bổ sung bảng so sánh, câu hỏi thường gặp, ví dụ, bằng chứng, định vị sản phẩm và góc nhìn riêng.
   • Cải thiện liên kết nội bộ để giúp các hệ thống tìm kiếm hiểu mối quan hệ giữa các thực thể.

5. Đo lường mức độ đóng góp

   • Kiểm tra lại cùng bộ prompt sau khi xuất bản nội dung.
   • Theo dõi liệu lượt nhắc đến, trích dẫn, vị trí xếp hạng, thị phần tiếng nói và kết quả kinh doanh có cải thiện hay không.

Ví dụ thực tế:
Một nhóm SaaS nhỏ có thể phát hiện AI nhắc đến thương hiệu trong các prompt giáo dục nhưng bỏ qua thương hiệu trong các prompt “công cụ tốt nhất”. Phát hiện này cho thấy nhóm nên ưu tiên các trang so sánh, bằng chứng từ khách hàng, mức độ hiện diện trên các trang đánh giá của bên thứ ba và câu hỏi thường gặp ở cuối phễu chuyển đổi, thay vì viết thêm một hướng dẫn nhập môn chung chung.

Danh sách kiểm tra thực tế dành cho các nhóm do nhà sáng lập dẫn dắt

Các nhóm do nhà sáng lập dẫn dắt có thể sử dụng danh sách kiểm tra đơn giản để biến khả năng hiển thị trên AI từ một khái niệm mơ hồ thành quy trình có thể lặp lại.

• Xác định thực thể thương hiệu, tên sản phẩm, tên miền và danh sách đối thủ cạnh tranh.
• Xây dựng bộ prompt dựa trên câu hỏi thực tế của người mua, thay vì chỉ dựa vào các công cụ từ khóa.
• Theo dõi ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Overviews và các hệ thống tìm kiếm AI liên quan khác.
• Đánh giá từng prompt theo lượt nhắc đến thương hiệu, trích dẫn, sự hiện diện của đối thủ cạnh tranh, vị trí trong câu trả lời và sắc thái.
• Xác định nguồn của đối thủ cạnh tranh mà AI trích dẫn thường xuyên nhất.
• Xuất bản nội dung ưu tiên câu trả lời, trực tiếp giải đáp các prompt có giá trị cao.
• Bổ sung ví dụ, bảng so sánh, câu hỏi thường gặp, bằng chứng và góc nhìn riêng để các trang dễ được trích xuất hơn.
• Chạy lại cùng bộ prompt sau mỗi lần cập nhật nội dung hoặc xây dựng nguồn quan trọng.
• Kết nối những thay đổi về khả năng hiển thị với lưu lượng truy cập, khách hàng tiềm năng, buổi demo, pipeline hoặc cuộc trò chuyện bán hàng.

Tài liệu về tìm kiếm trong ChatGPT của OpenAI cho thấy tìm kiếm bằng AI có thể trả lời bằng các liên kết đến những nguồn web liên quan. Điều này đồng nghĩa với việc khả năng hiển thị nguồn và chất lượng trích dẫn hiện rất quan trọng trong trải nghiệm AI. OpenAI – Giới thiệu ChatGPT Search

Các lỗi thường gặp cần tránh

Lỗi thường gặp nhất là xem khả năng hiển thị trong câu trả lời do AI tạo giống như việc theo dõi thứ hạng truyền thống.

Câu trả lời do AI tạo không hoạt động chính xác như trang kết quả tìm kiếm. Các hệ thống AI có thể tổng hợp nhiều nguồn, bỏ qua một kết quả có thứ hạng, nhắc đến đối thủ cạnh tranh, trích dẫn bằng chứng từ bên thứ ba và định hình đề xuất theo cách ảnh hưởng đến niềm tin. Một nhóm chỉ kiểm tra thứ hạng trên Google có thể bỏ lỡ cách câu trả lời của AI đang định hình nhu cầu.

Tránh những lỗi sau:

• Chỉ theo dõi các prompt có tên thương hiệu và bỏ qua các prompt về danh mục.
• Chỉ kiểm tra một nền tảng AI rồi cho rằng kết quả đó áp dụng ở mọi nơi.
• Đếm lượt nhắc đến mà không đánh giá sắc thái, vị trí hoặc chất lượng trích dẫn.
• Xuất bản nội dung dài nhưng không trực tiếp trả lời prompt.
• Bỏ qua các nguồn của bên thứ ba mà AI có thể tin cậy hơn các trang do thương hiệu sở hữu.
• Không đo lường lại sau khi xuất bản nội dung hoặc cải thiện mức độ bao phủ nguồn.
• Báo cáo khả năng hiển thị trên AI mà không kết nối với kết quả kinh doanh.

McKinsey ước tính AI tạo sinh có thể tạo ra giá trị đáng kể trong marketing, bán hàng, vận hành khách hàng, kỹ thuật phần mềm và các chức năng kinh doanh khác. Sự chuyển dịch rộng hơn này khiến hoạt động khám phá thông qua AI trở nên quá quan trọng để các nhóm tinh gọn bỏ qua việc đo lường. McKinsey – Tiềm năng kinh tế của AI tạo sinh