Vì sao các đội ngũ marketing mới nên sớm theo dõi khả năng hiển thị trên tìm kiếm AI

Theo dõi khả năng hiển thị trên tìm kiếm AI từ sớm là gì?

Theo dõi khả năng hiển thị trên tìm kiếm AI từ sớm 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 câu hỏi có liên quan đến thương mại hay không.

Đối với các đội ngũ muốn tránh tình trạng thương hiệu không xuất hiện trong hành trình mua hàng do AI tạo ra, vấn đề cốt lõi thường không phải là thiếu nội dung. Vấn đề cốt lõi là thương hiệu thiếu khả năng hiển thị trong hành trình ra quyết định do AI tạo ra. Người dùng có thể hỏi ChatGPT, Gemini, Perplexity, Google AI Overviews, Copilot hoặc các hệ thống AI khác để xin danh sách đề xuất, so sánh, đề xuất sản phẩm, kiểm tra rủi ro hoặc hướng dẫn mua hàng trước khi họ nhấp vào bất kỳ website nào.

Việc theo dõi SEO truyền thống cho biết thứ hạng trang. Việc theo dõi khả năng hiển thị trên AI cho biết thương hiệu có được đưa vào nội dung câu trả lời hay không. Sự khác biệt này rất quan trọng vì câu trả lời do AI tạo ra 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 website.

Hướng dẫn chính thức của Google cho biết việc tối ưu hóa cho 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 đội ngũ marketing mới nên bắt đầu theo dõi ở cấp độ prompt?

Các đội ngũ marketing mới nên bắt đầu theo dõi ở cấp độ prompt vì khả năng hiển thị trên tìm kiếm AI được hình thành từ những 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 ra cho một hệ thống AI. Ví dụ: “các công cụ theo dõi khả năng hiển thị trên AI tốt nhất cho đội ngũ marketing nhỏ”, “làm thế nào để theo dõi lượt nhắc đến thương hiệu trong ChatGPT” hoặc “nền tảng GEO nào hỗ trợ quy kết nội dung”. Những prompt này giàu thông tin hơn từ khóa vì chúng thể hiện ý định, đối tượng, tiêu chí so sánh, mối quan ngại về rủi ro và bối cảnh ra quyết định.

Một đội ngũ tinh gọn nên xây dựng bộ prompt ban đầu từ:

• Ghi chú trong CRM và các phản đối 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 website
• Các trang so sánh đối thủ cạnh tranh
• Các câu hỏi có cụm từ “tốt nhất”, “giải pháp thay thế”, “công cụ”, “danh sách kiểm tra” và “cách thực hiện”
• Các prompt mà AI hiện đang đề xuất đối thủ cạnh tranh

Góc nhìn độc đáo:
Bộ prompt ban đầu 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 AI trả lời những câu hỏi đó mà không nhắc đến thương hiệu, thương hiệu đang vắng mặt khỏi danh sách lựa chọn 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 các cơ hội. Nền tảng giúp các đội ngũ xác định prompt nào đã có nhu cầu trên AI, đối thủ nào đang chiếm vị trí trong câu trả lời và 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 cảm xúc, phạm vi bao phủ prompt, khoảng trống nguồn, mức độ xuất hiện đồng thời của đối thủ cạnh tranh và khả năng quy kết.

Các chỉ số này cung cấp cho đội ngũ marketing mới đủ thông tin để quyết định nên khắc phục điều gì trước tiên. Ban đầu, một đội ngũ nhỏ không cần một bảng điều khiển doanh nghiệp phức tạp. Điều họ cần là một bảng điều khiển có thể trả lời: “Chúng ta có khả năng hiển thị không, có được trích dẫn không, ai đang vượt qua chúng ta, nên xuất bản nội dung gì và công việc của chúng ta có cải thiện các chỉ số không?”

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

Cách xây dựng quy trình làm việc tinh gọn về khả năng hiển thị trên AI

Một quy trình làm việc tinh gọn về khả năng hiển thị trên AI nên chuyển từ theo dõi sang chẩn đoán, từ chẩn đoán sang triển khai nội dung, rồi từ triển khai nội dung sang quy kết.

Đối với các đội ngũ marketing mới, quy trình có thể đơn giản như sau:

1. Theo dõi

   • Theo dõi 25–100 prompt có ý định cao.
   • Ghi lại liệu AI có nhắc đến thương hiệu, trích dẫn thương hiệu, đề xuất đối thủ cạnh tranh hay định vị thương hiệu một cách yếu kém hay không.

2. Chẩn đoán

   • Tìm các prompt mà đối thủ cạnh tranh xuất hiện nhưng thương hiệu lại vắng mặt.
   • Tìm các prompt mà AI trích dẫn nguồn của đối thủ cạnh tranh nhưng không trích dẫn trang thuộc sở hữu thương hiệu.
   • Tìm các chủ đề có sắc thái cảm xúc yếu hoặc chưa đầy đủ.

3. Ưu tiên

   • Ưu tiên prompt dựa trên ý định của người mua, nhu cầu tìm kiếm, khoảng cách cạnh tranh và độ khó của nội dung.
   • Khi nguồn lực hạn chế, tập trung vào prompt ở cuối phễu chuyển đổi trước các prompt cung cấp kiến thức tổng quát.

4. Tạo nội dung

   • Xuất bản các trang có cấu trúc và 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 độc đáo.
   • Cải thiện liên kết nội bộ để giúp các hệ thống tìm kiếm hiểu được mối quan hệ giữa các thực thể.

5. Quy kết

   • Kiểm tra lại cùng bộ prompt sau khi xuất bản.
   • 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 đội ngũ SaaS nhỏ có thể phát hiện AI nhắc đến thương hiệu trong các prompt cung cấp kiến thức nhưng lại bỏ qua thương hiệu trong các prompt “công cụ tốt nhất”. Phát hiện này cho thấy đội ngũ nên ưu tiên các trang so sánh, bằng chứng từ khách hàng, mức độ hiện diện trong các bài 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 đội ngũ marketing mới

Các đội ngũ marketing mới có thể sử dụng một 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 tập hợp 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.
• Chấm điểm từng prompt dựa trên lượt nhắc đến thương hiệu, trích dẫn, sự hiện diện của đối thủ cạnh tranh, vị trí trong câu trả lời và sắc thái cảm xúc.
• Xác định những nguồn của đối thủ cạnh tranh được 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 độc đáo để giúp các trang dễ được trích xuất hơn.
• Chạy lại cùng bộ prompt sau mỗi lần cập nhật nội dung lớn hoặc cải thiện phạm vi bao phủ nguồn.
• Kết nối những thay đổi về khả năng hiển thị với lưu lượng truy cập, khách hàng tiềm năng, bản demo, quy mô cơ hội bán hàng hoặc cuộc trò chuyện bán hàng.

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

Những sai lầm thường gặp cần tránh

Sai lầm thường gặp nhất là xem việc theo dõi khả năng hiển thị trên tìm kiếm AI từ sớm giống như việc theo dõi thứ hạng truyền thống.

Câu trả lời do AI tạo ra không hoạt động giống hệt trang kết quả tìm kiếm. Các hệ thống AI có thể tổng hợp nhiều nguồn, bỏ qua một kết quả được xếp 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 mức độ tin tưởng. Một đội ngũ chỉ kiểm tra thứ hạng trên Google có thể bỏ lỡ cách câu trả lời của AI đang định hình nhu cầu.

Hãy tránh những sai lầm sau:

• Chỉ theo dõi các prompt có tên thương hiệu và bỏ qua các prompt theo ngành hàng.
• 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 cảm xúc, vị trí xuất hiện 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 thuộc sở hữu thương hiệu.
• 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 liên kết với kết quả kinh doanh.

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