Hãy tìm kiếm những cơ hội tăng trưởng đáng ưu tiên dựa trên nhu cầu thị trường, bối cảnh cạnh tranh, giá trị cốt lõi của thương hiệu và các nguồn trích dẫn.
Hướng dẫn rõ ràng năm 2026 giải thích AI lấy dữ liệu từ đâu và tạo câu trả lời như thế nào.
Khám phá hơn 12,000 thị trường ngách.
Cập nhật bởi
Cập nhật vào Oct 03, 2026
Mỗi khi bạn đặt câu hỏi cho ChatGPT, yêu cầu Perplexity nghiên cứu hoặc nhận đề xuất từ Google Gemini, bạn đang tương tác với một hệ thống phức tạp, dựa trên những kho thông tin khổng lồ được thu thập, xử lý và cấu trúc theo những cách mà hầu hết người dùng chưa từng cân nhắc. Hiểu AI lấy dữ liệu từ đâu không còn chỉ là một chủ đề học thuật gây tò mò—đây là kiến thức thiết yếu đối với bất kỳ ai muốn tối ưu hóa nội dung để tăng khả năng hiển thị trên AI, xây dựng sản phẩm ứng dụng AI hoặc đơn giản là đưa ra quyết định sáng suốt về việc nên tin tưởng hệ thống AI nào.
Câu hỏi “AI lấy dữ liệu từ đâu?” thoạt nghe có vẻ dễ trả lời: các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện trên những tập dữ liệu khổng lồ bao gồm sách, bài viết, trang web và nhiều hình thức giao tiếp bằng văn bản khác. Nhưng thực tế phức tạp hơn nhiều, kéo theo những tác động đáng kể đến độ chính xác, thiên kiến và các cân nhắc chiến lược đối với bất kỳ ai có hoạt động kinh doanh phụ thuộc vào khả năng hiển thị trên AI.
Trong hướng dẫn toàn diện này, chúng ta sẽ vén màn các nguồn dữ liệu AI, xem xét tập dữ liệu huấn luyện cung cấp nền tảng cho các LLM hiện đại, hệ thống truy xuất theo thời gian thực giúp chúng cập nhật, mô hình trích dẫn cho thấy các nguồn được sử dụng, cũng như những tác động sâu rộng của các nền tảng dữ liệu này đối với cách chúng ta tạo và tối ưu hóa nội dung.
Trước khi xem xét các nguồn dữ liệu cụ thể, điều quan trọng là phải hiểu một khác biệt cơ bản trong kiến trúc, định hình cách các hệ thống AI tạo câu trả lời
Dữ liệu huấn luyện là kho ngữ liệu văn bản và thông tin khổng lồ được dùng để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn trong giai đoạn phát triển ban đầu. Dữ liệu này định hình sự hiểu biết nền tảng của mô hình về ngôn ngữ, khái niệm, mối quan hệ và tri thức về thế giới. Dữ liệu huấn luyện của mô hình quyết định những gì mô hình “biết” tại thời điểm huấn luyện, đồng thời ảnh hưởng đến cách mô hình diễn giải và phản hồi các truy vấn.
Truy xuất theo thời gian thực là các hệ thống cho phép mô hình AI truy cập thông tin hiện tại khi tạo câu trả lời. Các công nghệ như Tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) cho phép hệ thống AI bổ sung kiến thức từ quá trình huấn luyện bằng thông tin được lấy từ các nguồn trực tiếp—trang web, cơ sở dữ liệu và API—tại thời điểm truy vấn
Hầu hết các nền tảng AI tinh vi đều sử dụng phương pháp kết hợp, kết hợp kiến thức được mã hóa trong quá trình huấn luyện với khả năng truy cập thông tin hiện tại dựa trên truy xuất. Hiểu hệ thống AI đang vận hành theo phương thức nào sẽ giúp giải thích cả khả năng lẫn hạn chế của hệ thống.
Mọi LLM đều có một mốc thời gian giới hạn kiến thức—thời điểm mà dữ liệu huấn luyện không còn bao gồm các thông tin mới hơn. Đây là một hạn chế cơ bản, khác nhau tùy theo nền tảng và phiên bản mô hình.
Ví dụ:
Mốc thời gian giới hạn kiến thức là lý do đôi khi các hệ thống AI cung cấp thông tin lỗi thời, đồng thời giải thích vì sao truy xuất theo thời gian thực ngày càng quan trọng đối với các ứng dụng cần dữ liệu cập nhật.
ChatGPT là một trong những hệ thống AI được thảo luận và phân tích nhiều nhất về nguồn dữ liệu. Theo các phân tích toàn diện, ChatGPT lấy thông tin từ một số nhóm nguồn chính.
Quan hệ đối tác cấp phép nội dung: OpenAI đã thiết lập các thỏa thuận cấp phép quan trọng với các nhà xuất bản nội dung lớn, cho phép ChatGPT truy cập tài liệu có bản quyền để đổi lấy khoản bồi thường. Các quan hệ đối tác này cung cấp nội dung chất lượng cao, được sản xuất chuyên nghiệp, góp phần nâng cao chất lượng phản hồi.
Bách khoa toàn thư cộng tác (Wikipedia): Dù gần đây có những biến động về trích dẫn mà chúng ta sẽ thảo luận sau, Wikipedia vẫn là một trong những nguồn được ChatGPT trích dẫn thường xuyên nhất, chiếm khoảng 7.8% số lượt trích dẫn trong các câu trả lời được phân tích <citation>[31]</citation>.
Diễn đàn mạng xã hội (Reddit): Kho lưu trữ rộng lớn các cuộc thảo luận, ý kiến và trải nghiệm của người dùng trên Reddit là nguồn tri thức hội thoại và góc nhìn đương đại phong phú. Trong lịch sử, Reddit chiếm khoảng 1.8% số lượt trích dẫn của ChatGPT <citation>[31]</citation>.
Các hãng thông tấn và nhà xuất bản lớn: Các tổ chức tin tức uy tín như Reuters, Associated Press và các ấn phẩm lớn cung cấp thông tin thực tế đã được kiểm chứng chuyên nghiệp, giúp ChatGPT cải thiện độ chính xác về các sự kiện thời sự và chủ đề dựa trên dữ kiện.
Trang đánh giá sản phẩm và trang doanh nghiệp: G2, TechRadar và các nền tảng tương tự tổng hợp thông tin về doanh nghiệp và sản phẩm, góp phần định hình câu trả lời của ChatGPT cho các truy vấn thương mại <citation>[31]</citation>.
Perplexity có cách tiếp cận riêng trong việc lấy dữ liệu, chú trọng truy xuất theo thời gian thực và tính minh bạch của trích dẫn. Mô hình trích dẫn của nền tảng cho thấy những ưu tiên này <citation>[31]</citation>:
| Nguồn | Tỷ lệ trích dẫn | Loại nội dung chính |
|---|---|---|
| 6.6% | Thảo luận, ý kiến của người dùng | |
| YouTube | 2.0% | Bản chép lời video, hướng dẫn |
| Gartner | 1.0% | Nghiên cứu, phân tích kinh doanh |
| 0.8% | Nội dung chuyên môn | |
| Yelp | 0.8% | Đánh giá doanh nghiệp |
| Forbes | 0.7% | Báo chí kinh doanh |
| G2 | 0.6% | Đánh giá sản phẩm |
| NerdWallet | 0.6% | Đánh giá sản phẩm tài chính |
| TripAdvisor | 0.6% | Đánh giá du lịch |
| PCMag | 0.5% | Đánh giá công nghệ |
Việc Perplexity chú trọng Reddit và các trang đánh giá phản ánh định vị của nền tảng này như một trợ lý nghiên cứu coi trọng các góc nhìn đa dạng và trải nghiệm người dùng cập nhật.
Các hệ thống AI của Google được hưởng lợi từ khả năng truy cập ưu tiên vào chỉ mục nội dung web lớn nhất thế giới, nhưng mô hình trích dẫn thực tế của chúng cho thấy bức tranh tinh tế hơn <citation>[31]</citation>:
Nền tảng cộng tác: Reddit (2.2%) và Quora (1.5%) cung cấp nội dung hội thoại giúp Gemini hiểu các cuộc thảo luận đương đại và góc nhìn của người dùng.
Các nền tảng do Google sở hữu: Bản chép lời trên YouTube (1.9%) và nội dung thuộc sở hữu của Google nhận được tỷ trọng trích dẫn đáng kể, phản ánh sự tích hợp giữa Gemini và nền tảng video của Google.
Mạng lưới chuyên môn: LinkedIn (1.3%) cung cấp nội dung định hướng chuyên môn, giúp cải thiện câu trả lời của Gemini cho các truy vấn kinh doanh <citation>[31]</citation>.
Các công ty phân tích: Gartner (0.7%) và các nguồn nghiên cứu kinh doanh tương tự cung cấp phân tích có thẩm quyền cho các truy vấn về kinh doanh và công nghệ.
Quá trình huấn luyện Claude chú trọng phát triển AI có đạo đức và khả năng tiếp cận các nguồn đã được xác minh, đáng tin cậy. Dù dữ liệu trích dẫn cụ thể ít được công khai hơn, Anthropic đã nhấn mạnh việc Claude được huấn luyện trên:
Khái niệm gieo dữ liệu cho LLM đã xuất hiện khi các thương hiệu và nhà xuất bản tìm cách tác động đến những gì hệ thống AI học về họ <citation>[33]</citation>. Việc này bao gồm:
Hiểu AI lấy dữ liệu từ đâu là bước đầu tiên để xây dựng các chiến lược hiệu quả, giúp nội dung của bạn trở thành một phần trong hệ sinh thái dữ liệu đó.
Quá trình huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn bao gồm việc cho mô hình tiếp xúc với lượng văn bản khổng lồ từ nhiều nguồn đa dạng. Dù các kho ngữ liệu huấn luyện cụ thể thường thuộc quyền sở hữu riêng, nghiên cứu và các công bố đã cho thấy những nhóm dữ liệu huấn luyện phổ biến:
Dữ liệu thu thập từ web: Nền tảng của hầu hết quy trình huấn luyện LLM. Các lượt thu thập dữ liệu web quy mô lớn lấy văn bản từ trang web, diễn đàn và tài liệu trực tuyến. Dữ liệu này mang lại phạm vi bao quát rộng, nhưng cần được lọc kỹ lưỡng để đảm bảo chất lượng và an toàn.
Sách và tác phẩm văn học: BookCorpus và các tuyển tập tương tự cung cấp nội dung dài, được biên tập kỹ lưỡng, giúp mô hình hiểu cấu trúc tự sự, lập luận phức tạp và kiến thức đã được xác lập.
Wikipedia và các nguồn bách khoa toàn thư: Các cơ sở tri thức có cấu trúc như Wikipedia cung cấp thông tin thực tế cùng các liên kết chéo, giúp mô hình hiểu mối quan hệ giữa các thực thể.
Bài viết tin tức: Nội dung tin tức hiện tại và trong quá khứ giúp mô hình hiểu các sự kiện gần đây và phong cách viết báo chí.
Bài báo học thuật: Các ấn phẩm học thuật cung cấp chiều sâu chuyên môn và giúp mô hình hiểu các quy ước trong văn phong học thuật.
Kho lưu trữ mã nguồn: Mã nguồn từ các nền tảng như GitHub giúp mô hình hiểu các khái niệm lập trình và tài liệu kỹ thuật.
Dữ liệu hội thoại: Nhật ký trò chuyện và kho ngữ liệu hội thoại giúp mô hình học các mô thức giao tiếp và phong cách phản hồi phù hợp.
Không phải dữ liệu huấn luyện nào cũng có chất lượng như nhau. Các công ty AI áp dụng quy trình lọc chuyên sâu để:
Điều này có nghĩa là ngay cả nội dung có trên web cũng có thể không được đưa vào dữ liệu huấn luyện; các tiêu chí đưa nội dung vào có ảnh hưởng đáng kể đến hành vi của mô hình.
Tầm quan trọng ngày càng tăng của trích dẫn AI xuất phát từ một số yếu tố hội tụ:
Niềm tin của người dùng: Các nguồn được trích dẫn giúp người dùng đánh giá độ tin cậy của câu trả lời AI. Nghiên cứu từ MIT đã tập trung cụ thể vào các công cụ trích dẫn như một hướng tiếp cận nhằm tạo ra nội dung do AI tạo sinh đáng tin cậy <citation>[35]</citation>.
Nhu cầu kiểm chứng: Người dùng ngày càng cần kiểm chứng các tuyên bố của AI, đặc biệt là khi đưa ra những quyết định có hệ quả đáng kể.
Yêu cầu học thuật và chuyên môn: Nhà nghiên cứu và chuyên gia cần các nguồn có thể truy xuất để phục vụ công việc.
Trách nhiệm pháp lý: Ghi nguồn đúng cách giúp giải quyết các mối quan ngại về bản quyền và sở hữu trí tuệ.
Dù trích dẫn rất quan trọng, các hệ thống AI vẫn gặp phải những thách thức đáng kể trong việc ghi nguồn chính xác:
Rủi ro ảo giác: Các mô hình AI có thể tạo ra những trích dẫn nghe có vẻ chắc chắn nhưng không chính xác; đây là hiện tượng đã được ghi nhận rộng rãi và được các thư viện cùng nhà nghiên cứu đánh giá là mối quan ngại đáng kể <citation>[36]</citation>.
Nhầm lẫn giữa huấn luyện và truy xuất: Đôi khi không rõ trích dẫn phản ánh nội dung từ dữ liệu huấn luyện hay thông tin được truy xuất.
Mức độ cụ thể của nguồn: Các hệ thống AI thường trích dẫn tên miền hoặc trang thay vì các tuyên bố cụ thể, khiến việc kiểm chứng trở nên khó khăn.
Ngành AI đang phát triển những phương pháp mới để ghi nguồn:
ContextCite và các công cụ tương tự: Các nhà nghiên cứu đang phát triển phương pháp theo dõi chính xác phần nào trong câu trả lời của AI đến từ nguồn nào <citation>[35]</citation>.
Định dạng trích dẫn nội dòng: Một số nền tảng AI đang áp dụng định dạng trích dẫn liên kết từng câu cụ thể với từng nguồn cụ thể.
Yêu cầu về sự đa dạng nguồn: Ngày càng có nhiều ý kiến cho rằng hệ thống AI nên sử dụng các nguồn đa dạng, đã được xác minh, thay vì phụ thuộc quá mức vào một loại nguồn duy nhất.
Tạo sinh tăng cường truy xuất (RAG) đã trở thành phương pháp phổ biến nhất để cung cấp cho hệ thống AI khả năng truy cập thông tin hiện tại <citation>[34]</citation>. Các hệ thống RAG hoạt động bằng cách:
RAG giải quyết vấn đề mốc thời gian giới hạn kiến thức, nhưng đồng thời đưa ra những cân nhắc mới:
Chất lượng nguồn: Chất lượng nội dung được truy xuất phụ thuộc vào chất lượng của các nguồn được truy cập
Độ trễ: Truy xuất theo thời gian thực làm tăng thời gian phản hồi
Độ bao phủ của chỉ mục: Hệ thống AI chỉ có thể truy xuất thông tin từ các nguồn đã được lập chỉ mục
Các hệ thống AI hiện đại thường có thể truy cập:
Thông thường, chúng không thể truy cập:
Đối với doanh nghiệp và nhà sáng tạo nội dung, việc hiểu AI lấy dữ liệu từ đâu hé lộ các cơ hội chiến lược:
Các loại nội dung có giá trị cao: Hệ thống AI cho thấy xu hướng ưu tiên trích dẫn nhất quán đối với:
Cơ hội riêng theo từng nền tảng: Các nền tảng AI có mô hình trích dẫn khác nhau:
Nghiên cứu xác nhận rằng việc được AI trích dẫn chịu ảnh hưởng lớn từ uy tín nguồn:
Các trang web có 32,000+ tên miền giới thiệu có khả năng được trích dẫn cao gấp 3.5 lần so với các trang có ít hơn 200 tên miền giới thiệu <citation>[46]</citation>. Mối tương quan này tồn tại vì các trang có uy tín cao:
Dựa trên những gì chúng ta biết về các nguồn dữ liệu AI, các chiến lược hiệu quả bao gồm:
1. Xuất bản trên các nền tảng có uy tín cao: Để tối đa hóa khả năng hiển thị trên AI, hãy cân nhắc xuất bản trên các tên miền vốn đã có uy tín cao và lịch sử được trích dẫn tốt.
2. Tập trung vào nội dung bao quát toàn diện: Hệ thống AI ưu tiên nội dung đề cập toàn diện đến chủ đề thay vì các trang sơ sài, nhồi nhét từ khóa.
3. Xây dựng uy tín thực thể: Xác lập bản thân là một thực thể được nhận diện, với thông tin nhất quán trên nhiều nguồn, giúp AI hiểu rõ hơn.
4. Cập nhật nội dung thường xuyên: Nội dung mới và được cập nhật thường xuyên có khả năng được truy xuất cao hơn cho các truy vấn hiện tại.
5. Tối ưu hóa cho các nguồn AI sử dụng: Hiểu rõ nền tảng nào được hệ thống AI trích dẫn nhiều nhất sẽ giúp định hướng chiến lược phân phối nội dung.
Hiểu AI lấy dữ liệu từ đâu là nền tảng, nhưng để theo dõi cách các nguồn này thực sự được sử dụng thì cần đến các công cụ chuyên sâu.
Dagneo AI cung cấp khả năng quan sát toàn diện về cách các hệ thống AI thực sự sử dụng và trích dẫn thông tin trên nhiều nền tảng:
Trong bối cảnh tìm kiếm bằng AI đang phát triển nhanh chóng, khả năng quan sát mô hình trích dẫn và xu hướng ưu tiên nguồn cung cấp thông tin cần thiết để xây dựng chiến lược tối ưu hóa AI hiệu quả.
Bạn đã sẵn sàng thống lĩnh tìm kiếm bằng AI?
Bắt đầu ngay - miễn phí! >Một số xu hướng đang định hình lại cách hệ thống AI truy cập và sử dụng dữ liệu:
Mở rộng đa phương thức: Hệ thống AI ngày càng tích hợp dữ liệu hình ảnh, âm thanh và video, mở rộng vượt ra ngoài phạm vi huấn luyện chỉ bằng văn bản.
Tích hợp theo thời gian thực: Ranh giới giữa huấn luyện và truy xuất đang mờ dần khi các hệ thống AI được trang bị khả năng truy cập theo thời gian thực tinh vi hơn.
Nguồn đã xác minh: Ngày càng có nhiều sự chú trọng vào các nguồn có thẩm quyền, đã được xác minh, thay vì nội dung cộng tác từ người dùng.
Tích hợp ngữ cảnh người dùng: Hệ thống AI ngày càng cá nhân hóa câu trả lời dựa trên ngữ cảnh và tài liệu do người dùng cung cấp.
Truy cập đa nền tảng: Hệ thống AI đang được tiếp cận nhiều nền tảng và nguồn dữ liệu đa dạng hơn thông qua các quan hệ đối tác và tích hợp API.
Để định vị nội dung và doanh nghiệp của bạn trước bối cảnh đang thay đổi này:
Hiểu AI lấy dữ liệu từ đâu cho thấy cả cơ hội lẫn hạn chế của hoạt động truy xuất thông tin ứng dụng AI. Từ các kho ngữ liệu huấn luyện mã hóa tri thức tích lũy qua nhiều năm đến các hệ thống truy xuất theo thời gian thực giúp tiếp cận nội dung mới nhất, hệ thống AI dựa vào nhiều nguồn đa dạng, định hình khả năng và hạn chế của chúng.
Đối với doanh nghiệp và nhà sáng tạo nội dung, kiến thức này có thể chuyển hóa thành lợi thế chiến lược. Bằng cách hiểu rõ các nguồn dữ liệu mà hệ thống AI coi trọng, bạn có thể tạo nội dung có định hướng để được đưa vào dữ liệu, xây dựng các tín hiệu uy tín thúc đẩy trích dẫn và theo dõi khả năng hiển thị trên AI của mình trên nhiều nền tảng.
Hệ sinh thái thông tin AI tiếp tục phát triển nhanh chóng. Việc cập nhật những thay đổi này—và có các công cụ để theo dõi vị thế của bạn trong hệ sinh thái đó—đã trở nên thiết yếu đối với bất kỳ ai nghiêm túc trong việc duy trì khả năng hiển thị trong một thế giới vận hành bởi AI.
Cập nhật bởi
Dageno
Dageno is the research and insights team at Dageno AI, publishing industry reports and expert analysis on AI Search Visibility, Generative Engine Optimization (GEO), and AI-powered search discovery.
Alexa for Shopping