Cách theo dõi lượt nhắc đến thương hiệu trên ChatGPT cho các nhóm PLG

Lượt nhắc đến thương hiệu trên ChatGPT có ý nghĩa gì đối với các nhóm tăng trưởng SaaS?

Việc theo dõi lượt nhắc đến thương hiệu trên ChatGPT cho các nhóm PLG không chỉ là câu hỏi về thứ hạng; mà còn là câu hỏi về bằng chứng mà người mua cần. Nhóm SaaS cần biết liệu ChatGPT có thể truy xuất đúng thông tin sản phẩm hay không, liệu thông tin đó có được các nguồn đáng tin cậy chứng thực hay không, và câu trả lời có đặt thương hiệu vào cùng tập hợp được cân nhắc với các đối thủ cạnh tranh hay không.

Đối với các nhà tiếp thị SaaS, đơn vị phân tích hữu ích nhất không phải là ảnh chụp màn hình của một prompt đơn lẻ. Đó là một bộ prompt ổn định, được nhóm theo vấn đề của người mua, khả năng sản phẩm, so sánh đối thủ, rủi ro triển khai, mối quan tâm về giá và nội dung tìm hiểu danh mục. Bộ prompt đó cho thấy tần suất được nhắc đến, vị trí trong câu trả lời và mức độ hỗ trợ từ trích dẫn đang cải thiện hay suy giảm theo thời gian.

Mục tiêu thực tế là biến câu trả lời của AI thành một quy trình có thể đo lường. Khi thương hiệu không xuất hiện, nhóm nên xác định prompt còn thiếu, nguồn còn thiếu, tuyên bố về sản phẩm còn thiếu và tài sản nội dung còn thiếu có thể giúp người mua và hệ thống AI đưa ra câu trả lời chính xác hơn.

Vì sao câu trả lời của ChatGPT tạo ra khoảng trống trong lượt nhắc đến thương hiệu?

ChatGPT có thể nhắc đến đối thủ thay vì thương hiệu SaaS khi đối thủ có bằng chứng rõ ràng hơn, dễ truy xuất hơn trên các trang sản phẩm, tài liệu, nội dung so sánh, nguồn tham khảo bên thứ ba và nguồn web mới cập nhật. Vấn đề hiếm khi chỉ nằm ở một từ khóa còn thiếu; thường là do chuỗi bằng chứng yếu.

Mô hình hoặc trải nghiệm tìm kiếm bằng AI thường tóm tắt những gì có thể truy xuất và chứng minh. Nếu đối thủ có các trang cụ thể về trường hợp sử dụng, tích hợp, giới hạn giá, câu hỏi triển khai, câu chuyện khách hàng và nguồn tham khảo độc lập, câu trả lời sẽ có nhiều tư liệu hơn để sử dụng.

Giải pháp phù hợp không phải là viết lại tất cả các trang cùng một lúc. Nhóm SaaS nên tìm các prompt mà thương hiệu cần xuất hiện, kiểm tra những nguồn được trích dẫn hoặc có ảnh hưởng, so sánh cách diễn đạt của đối thủ và xác định khoảng trống về nội dung, tài liệu hoặc nguồn bên ngoài có khả năng thay đổi lượt nhắc đến thương hiệu cao nhất.

Các nhóm nên thử nghiệm những prompt nào để hiểu lượt nhắc đến thương hiệu trên ChatGPT?

Bộ prompt hữu ích để theo dõi lượt nhắc đến thương hiệu trên ChatGPT cho các nhóm PLG nên thể hiện cách người mua thực sự tìm hiểu phần mềm, chứ không phải cách đội ngũ tiếp thị mô tả sản phẩm nội bộ. Hãy bắt đầu với prompt về vấn đề, sau đó bổ sung prompt về giải pháp, so sánh, triển khai, rủi ro và các vấn đề liên quan đến giá.

Ví dụ, một công ty SaaS tập trung vào bảo mật nên thử nghiệm các prompt về quy trình tuân thủ, thời gian triển khai, tích hợp, giải pháp thay thế, tổng chi phí và vai trò của người mua. Công ty PLG cũng nên thử nghiệm prompt về quy trình tự đăng ký và làm quen sản phẩm, giới hạn tính năng, so sánh mô hình freemium và thời gian tạo ra giá trị.

Danh sách prompt nên đủ ổn định để phân tích xu hướng, đồng thời cần được xem xét lại khi định vị sản phẩm, các đợt ra mắt của đối thủ, hành vi tìm kiếm trên ChatGPT hoặc phản đối của người mua thay đổi.

Những chỉ số nào cho thấy lượt nhắc đến thương hiệu trên ChatGPT đang cải thiện?

Các chỉ số tốt nhất để theo dõi lượt nhắc đến thương hiệu trên ChatGPT cho các nhóm PLG kết hợp khả năng hiển thị, chất lượng, mức độ hỗ trợ từ nguồn và mức độ liên quan đến thương mại. Chỉ đo tần suất được nhắc đến có thể gây hiểu lầm vì thương hiệu có thể xuất hiện ở vị trí yếu, muộn, mang sắc thái tiêu cực hoặc không có nguồn hỗ trợ.

Một mô hình đo lường vững chắc nên bao gồm việc thương hiệu có xuất hiện trong câu trả lời hay không, vị trí được đề xuất, lượt nhắc đến đối thủ cùng thương hiệu, tỷ lệ trích dẫn, chất lượng URL được trích dẫn, sắc thái, mức độ đa dạng nguồn, ý định của prompt và các tín hiệu tiếp theo như lượt truy cập có AI hỗ trợ hoặc yêu cầu demo đủ điều kiện.

Bộ chỉ số cũng nên phân biệt prompt có thương hiệu, prompt về danh mục, vấn đề và so sánh. Prompt có thương hiệu cho biết hệ thống AI có hiểu công ty hay không; prompt về danh mục cho biết công ty có thể được tìm thấy trước khi người mua biết đến thương hiệu hay không.

Các nhóm SaaS nên so sánh lượt nhắc đến thương hiệu trên ChatGPT với đối thủ cạnh tranh như thế nào?

Việc so sánh đối thủ khi theo dõi lượt nhắc đến thương hiệu trên ChatGPT cho các nhóm PLG nên tập trung vào lý do thương hiệu khác được chọn trong câu trả lời, chứ không chỉ xem thương hiệu đó có xuất hiện hay không. Các nhóm nên so sánh những trang được trích dẫn của đối thủ, mức độ cụ thể trong cách diễn đạt, bằng chứng từ bên thứ ba, phạm vi trường hợp sử dụng và độ mới của nội dung.

Cách tiếp cận này giúp tránh kết luận sai. Đối thủ có thể được nhắc đến thường xuyên hơn vì mức độ nhận biết thương hiệu rộng hơn, nhưng cũng có thể chiếm ưu thế vì trả lời một câu hỏi mua hàng cụ thể bằng bằng chứng rõ ràng hơn. Kế hoạch hành động sẽ khác nhau trong mỗi trường hợp.

Bảng so sánh tốt nên thể hiện nhóm prompt, các thương hiệu được nhắc đến, vị trí trong câu trả lời, nguồn được trích dẫn, lý do được đưa vào câu trả lời, bằng chứng còn thiếu và hành động đề xuất về nội dung hoặc nguồn.

Ví dụ thực tế nào cho thấy lượt nhắc đến thương hiệu trên ChatGPT có thể thay đổi quyết định?

Nhóm không cần thêm các bài đăng blog chung chung. Họ cần một trang về trường hợp sử dụng trong lĩnh vực tài chính chịu sự quản lý, tài liệu tích hợp rõ ràng hơn, nội dung so sánh giải thích mức độ phù hợp và các giới hạn, cùng một nguồn tham khảo bên ngoài đáng tin cậy xác nhận định vị trong danh mục.

Sau khi những tài sản này được xuất bản và phân phối, nhóm có thể chạy lại cùng bộ prompt để đo lường xem thương hiệu có xuất hiện trong câu trả lời hay không, cơ cấu nguồn được trích dẫn có thay đổi không và lưu lượng truy cập có AI hỗ trợ hoặc các cuộc trao đổi bán hàng có đề cập đến trường hợp sử dụng mới hay không.

Những sai lầm nào khiến dữ liệu lượt nhắc đến thương hiệu trên ChatGPT thiếu tin cậy?

Sai lầm phổ biến nhất khi theo dõi lượt nhắc đến thương hiệu trên ChatGPT cho các nhóm PLG là xem ChatGPT như một công cụ theo dõi thứ hạng cố định. Câu trả lời AI thay đổi tùy theo cách diễn đạt prompt, khả năng truy cập nguồn, cá nhân hóa, khu vực và các cập nhật sản phẩm, vì vậy một ảnh chụp màn hình đơn lẻ không đủ làm bằng chứng.

Sai lầm thứ hai là chỉ tối ưu trang chủ. Khả năng hiển thị của SaaS phụ thuộc vào nhiều tài sản có thể truy xuất: trang sản phẩm, tài liệu, trang so sánh, nội dung trợ giúp, trang đối tác, câu chuyện khách hàng, hồ sơ đánh giá và các nội dung giải thích công khai chất lượng cao.

Sai lầm thứ ba là bỏ qua lượt nhắc đến mang sắc thái tiêu cực hoặc chưa đầy đủ. Được nhắc đến không đồng nghĩa với kết quả tốt nếu câu trả lời mô tả sai sản phẩm, bỏ qua trường hợp sử dụng phù hợp nhất, trích dẫn các trang lỗi thời hoặc định vị đối thủ là lựa chọn an toàn hơn.

Các nhóm SaaS nên chuyển những phát hiện về lượt nhắc đến thương hiệu trên ChatGPT thành hành động GEO như thế nào?

Các nhóm nên chuyển những phát hiện từ việc theo dõi lượt nhắc đến thương hiệu trên ChatGPT cho các nhóm PLG thành một danh sách công việc được ưu tiên, phân biệt các chỉnh sửa nội dung nhanh với những nỗ lực chuyên sâu hơn nhằm xây dựng uy tín nguồn. Có thể khắc phục một định nghĩa còn thiếu ngay trên trang hiện có, trong khi nội dung so sánh với đối thủ còn thiếu có thể cần một tài sản mới, tài liệu cập nhật và xác thực từ bên thứ ba.

Một danh sách công việc hữu ích nên phân loại từng cơ hội theo giá trị của prompt, giai đoạn mua hàng, mức độ liên quan đến doanh thu, độ khó của nguồn và thời gian dự kiến để tạo tác động. Điều này giúp các nhóm không chạy theo mọi lượt nhắc đến bị bỏ lỡ, đồng thời tập trung vào những câu hỏi ảnh hưởng đến quyết định về cơ hội bán hàng.

Dageno AI hỗ trợ giai đoạn này bằng cách giúp các nhóm chuyển từ theo dõi sang triển khai. Khi nền tảng xác định phạm vi bao phủ prompt yếu hoặc thiếu nguồn hỗ trợ trích dẫn, những khoảng trống đó có thể được chuyển thành bản tóm tắt nội dung sẵn sàng cho GEO, nhiệm vụ phát triển nguồn và hoạt động kiểm tra mức độ đóng góp, thay vì chỉ là những ghi nhận rời rạc.

Những tín hiệu nguồn nào ảnh hưởng đến lượt nhắc đến thương hiệu trên ChatGPT?

Lượt nhắc đến thương hiệu chịu ảnh hưởng bởi sự kết hợp giữa bằng chứng do doanh nghiệp sở hữu, có được và từ bên thứ ba. Bằng chứng do doanh nghiệp sở hữu bao gồm trang sản phẩm, tài liệu trợ giúp, trang tích hợp, nội dung giải thích về giá, trang bảo mật và nội dung so sánh; bằng chứng bên ngoài bao gồm bài đánh giá, trang đối tác, thảo luận cộng đồng, nội dung giải thích kiểu chuyên gia phân tích và trích dẫn đáng tin cậy.

Các tín hiệu nguồn hữu ích nhất phải cụ thể, nhất quán, mới và dễ truy xuất. Tuyên bố chung chung trên trang chủ yếu hơn hướng dẫn triển khai chi tiết, câu chuyện khách hàng với trường hợp sử dụng rõ ràng hoặc trang so sánh nêu rõ sản phẩm phù hợp nhất với ai và ai nên chọn giải pháp thay thế.

Mức độ đa dạng của nguồn cũng rất quan trọng. Nếu mọi tuyên bố chỉ xuất hiện trên website của nhà cung cấp, câu trả lời có thể ít được hỗ trợ độc lập hơn. Nếu cùng một định vị xuất hiện trong tài liệu, câu chuyện khách hàng, trang bên thứ ba đáng tin cậy và nội dung chuyên gia, hệ thống AI sẽ dễ hiểu và chứng minh hơn về thương hiệu.

Nên báo cáo lượt nhắc đến thương hiệu trên ChatGPT cho ban lãnh đạo như thế nào?

Ban lãnh đạo không cần một danh sách dài các prompt thô; họ cần cái nhìn cô đọng về tác động của việc theo dõi lượt nhắc đến thương hiệu trên ChatGPT cho các nhóm PLG đối với khả năng hiển thị trên thị trường, vị thế cạnh tranh và những bài học về doanh thu. Báo cáo tốt nhất cho thấy câu hỏi nào của người mua giúp thương hiệu xuất hiện, câu hỏi nào có lợi cho đối thủ và những hành động về nội dung hoặc nguồn nào đang được lên kế hoạch.

Báo cáo dành cho lãnh đạo nên bao gồm mức độ hiển thị ban đầu, thay đổi theo thời gian, các prompt bị mất nhiều nhất, các prompt tăng nhiều nhất, thay đổi về nguồn được trích dẫn, tỷ trọng của đối thủ, biến động sắc thái và các tín hiệu tiếp theo như lưu lượng truy cập được giới thiệu từ AI hoặc ghi chú bán hàng đề cập đến việc khám phá thương hiệu qua AI.

Báo cáo cũng nên phân biệt việc đo lường với việc diễn giải. Dữ liệu cho thấy điều gì đã thay đổi; phần chiến lược giải thích vì sao điều đó thay đổi, khoảng trống bằng chứng nào gây ra vấn đề và hành động tiếp theo nên là gì.

Khi nào các nhóm SaaS nên cập nhật mô hình đo lường lượt nhắc đến thương hiệu?

Các nhóm SaaS nên cập nhật mô hình đo lường lượt nhắc đến thương hiệu bất cứ khi nào ngôn ngữ của người mua, cách đóng gói sản phẩm, định vị của đối thủ hoặc hành vi tìm kiếm trên ChatGPT thay đổi. Bộ prompt cố định có thể trở nên lỗi thời ngay cả khi bảng điều khiển vẫn được cập nhật.

Chu kỳ cập nhật thực tế kết hợp các prompt chuẩn ổn định với một nhóm nhỏ prompt mới luân phiên, lấy từ cuộc gọi bán hàng, ghi chú CRM, yêu cầu hỗ trợ khách hàng, đợt ra mắt sản phẩm và thông báo của đối thủ. Prompt ổn định cho thấy xu hướng, còn prompt luân phiên giúp phát hiện nhu cầu mới.

Việc cập nhật không nên xóa bỏ tính liên tục của dữ liệu lịch sử. Hãy giữ lại bộ prompt cốt lõi, gắn nhãn lý do bổ sung cho prompt mới và ghi lại liệu thay đổi có xuất phát từ biến động thị trường, cập nhật sản phẩm hay hành vi của nền tảng AI hay không.

Tài nguyên khác

Câu hỏi thường gặp

Tài liệu tham khảo bên ngoài

Sử dụng các tài liệu tham khảo chính thức này để tìm hiểu cách tìm kiếm bằng AI, trích dẫn và các tính năng tìm kiếm đang thay đổi.

• Trung tâm trợ giúp OpenAI: Tìm kiếm trên ChatGPT
• OpenAI: Giới thiệu tính năng tìm kiếm trên ChatGPT
• Google Search Central: Tính năng AI và website của bạn
• Tài liệu Anthropic: Công cụ tìm kiếm web