Các yếu tố SEO kỹ thuật ảnh hưởng đến tìm kiếm bằng AI như thế nào? [Nghiên cứu]

Khám phá kỹ thuật số đang trải qua một sự chuyển mình có ý nghĩa. Các nền tảng AI như ChatGPT, Perplexity và Chế độ AI của Google đang thay đổi cách mọi người tìm kiếm và tiêu thụ thông tin trực tuyến.

Khi trải nghiệm tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI trở nên nổi bật hơn, một giả định vẫn thường xuất hiện: rằng các yếu tố SEO kỹ thuật giống nhau giúp các trang xếp hạng trên Google sẽ tự động ảnh hưởng đến việc chúng có được hiển thị hoặc trích dẫn bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) hay không.

Nhưng sự chuyển giao đó không được đảm bảo. Một số tín hiệu kỹ thuật có thể rõ ràng chuyển giao, một số có thể chỉ quan trọng gián tiếp, và một số có thể hoạt động nhiều hơn như các điều kiện tiên quyết hơn là các yếu tố xếp hạng.

Nghiên cứu này nhằm mục đích xem xét các yếu tố SEO kỹ thuật nào cho thấy mối tương quan có thể đo lường với các trích dẫn AI, và nơi mà những giả định lâu nay bắt đầu trở nên mờ nhạt.

Điểm nổi bật: SEO kỹ thuật cho tìm kiếm bằng AI

Phân tích của chúng tôi về 5 triệu URL được trích dẫn cho thấy một mẫu rõ ràng: Các nền tảng AI thường xuyên trích dẫn các trang có nền tảng kỹ thuật mạnh mẽ, nhiều trong số đó liên quan đến thành công SEO truyền thống.

Những mối tương quan này không chứng minh nguyên nhân, nhưng chúng chỉ ra SEO kỹ thuật như một nền tảng cho khả năng hiển thị AI.

Những yếu tố nào tương quan với khả năng hiển thị AI:

1. Triển khai dữ liệu có cấu trúc: Schema Organization, Article và BreadcrumbList xuất hiện thường xuyên nhất trên các trang được trích dẫn, với tỷ lệ triển khai cao hơn trên các trang được trích dẫn bởi Chế độ AI của Google
2. Mô hình cấu trúc URL: Các URL có slug từ 17–40 ký tự nhận được nhiều trích dẫn nhất, và các URL được trích dẫn có xu hướng sử dụng các đường dẫn mô tả nhưng ngắn gọn
3. Tín hiệu tương tác người dùng mạnh mẽ: Các trang được trích dẫn hàng đầu thể hiện thời gian truy cập lâu hơn, tỷ lệ thoát thấp hơn và các chỉ số chuyển đổi tốt hơn từ tất cả các nguồn traffic.

Cảnh quan tìm kiếm đang phân mảnh

Tìm kiếm không còn chỉ có nghĩa là Google. Các nền tảng AI như ChatGPT, Perplexity và Microsoft Copilot đang tạo ra một hệ sinh thái khám phá song song, nơi người dùng có cuộc trò chuyện thay vì chỉ quét các liên kết xanh.

Thị phần hiện tại

Tìm kiếm truyền thống

• Google: 90.06% (giảm nhẹ nhưng ổn định)

Khám phá AI/LLM

• ChatGPT: ~80%
• Perplexity: ~11%
• Microsoft Copilot: ~5% (tăng trưởng nhanh từ chỉ 1%)
• Khác: ~4%

Đối với các nhóm SEO, sự phân mảnh này thay đổi mọi thứ.

Dự báo traffic chỉ dựa trên xếp hạng Google giờ đây bỏ lỡ một phần ngày càng tăng của việc khám phá.

Google vẫn chiếm ưu thế, nhưng không còn là nơi duy nhất mà mọi người bắt đầu hành trình của họ. Các nền tảng AI đang tạo ra danh mục khám phá riêng của họ, và chúng đang phát triển nhanh chóng. Để đáp ứng với phần khám phá mới này, các thương hiệu cần có chiến lược khả năng hiển thị trải dài cả tìm kiếm truyền thống và các nền tảng AI.

KPI mới: Khả năng hiển thị AI

Khả năng hiển thị AI đo lường tần suất—và độ chính xác—thương hiệu của bạn xuất hiện trong các câu trả lời được tạo ra bởi AI. Điều này bao gồm việc đo lường các đề cập đến thương hiệu (liệu thương hiệu của bạn có được đề cập trong một phản hồi của AI hay không) và tần suất trích dẫn (số lần các nền tảng AI tham chiếu nội dung của bạn như một nguồn).

Giờ đây không chỉ là việc xuất hiện trên Google. Các thương hiệu ngày nay đang đặt ra một bộ câu hỏi mới:

• “Liệu ChatGPT có đề cập đến chúng tôi khi mọi người hỏi về danh mục sản phẩm của chúng tôi không?” Ví dụ, nếu một người dùng ChatGPT hỏi "Phần mềm quản lý dự án tốt nhất cho các nhóm marketing từ xa là gì?" thì Asana hoặc Monday.com có xuất hiện trong câu trả lời cùng với các thương hiệu được đề cập không?
• “Chúng tôi có được trích dẫn như một nguồn uy tín bởi các nền tảng AI không?”
• “Chất lượng traffic mà chúng tôi nhận được từ các phản hồi do AI tạo ra là gì?”

Đây không phải là những câu hỏi bên lề. Chúng đang trở thành trung tâm của chiến lược kỹ thuật số hiện đại. Khả năng hiển thị AI giờ đây là một chỉ số hiệu suất.

Phương pháp nghiên cứu

Chúng tôi đã phân tích 5 triệu URL được trích dẫn bởi ChatGPT Search và Chế độ AI của Google để xác định các mẫu SEO kỹ thuật có mối tương quan với khả năng hiển thị AI.

Nghiên cứu của chúng tôi đã thu thập các dữ liệu sau:

• 5 triệu URL được trích dẫn từ ChatGPT Search và Chế độ AI của Google
• 378.000 trích dẫn URL được phân tích qua Botpresso để tìm các mẫu cấu trúc
• Các chỉ số tương tác được lấy từ cơ sở dữ liệu Traffic Analytics của Semrush
• 
  Phân tích schema markup được lấy từ Semrush Site Audit

Với dữ liệu này, chúng tôi đã phân tích:

• Vị trí xếp hạng – Mức độ nổi bật của các URL được trích dẫn trong danh sách các nguồn cho một phản hồi AI (vị trí 1-20)
• Tín hiệu tương tác người dùng – Thời gian truy cập, tỷ lệ thoát, số trang mỗi lượt truy cập và tỷ lệ chuyển đổi của traffic đến các URL trong mẫu
• Schema markup – Sự hiện diện và các loại dữ liệu có cấu trúc trên các URL trong mẫu (Organization, Article, FAQ, v.v.)
• Cấu trúc URL – Độ dài slug của các URL được trích dẫn

Lưu ý: Nghiên cứu này xác định các mối tương quan, không phải nguyên nhân. Tuy nhiên, sự nhất quán trên 5 triệu URL và nhiều nền tảng cho thấy những yếu tố kỹ thuật này tạo ra điều kiện thuận lợi cho khả năng hiển thị AI.

Nhập vào “Click có hiểu biết”

Một mẫu mới nổi mà chúng tôi quan sát thấy, mặc dù không được đo lường trực tiếp trong nghiên cứu này, là cái mà chúng tôi gọi là “click có hiểu biết.”

Người dùng đến các trang từ một công cụ AI thường có hành vi rất khác. Họ đã được AI thông báo trước; họ biết bạn là ai và tại sao bạn quan trọng. Tôi gọi điều này là “click có hiểu biết.”

Những người dùng này có xu hướng:

• Tương tác sâu hơn
• Chuyển đổi nhanh hơn
• Thoát ít hơn
• Đến với ý định rõ ràng và thông tin đầy đủ.

Phát hiện 1: Sự tương tác của người dùng có mối tương quan với các trích dẫn từ AI

Các URL được trích dẫn bởi các nền tảng AI cho thấy một mẫu nhất quán: chúng có xu hướng có các chỉ số tương tác của người dùng cao hơn.

Các phát hiện chính:

Các trích dẫn có thứ hạng cao nhất (ở vị trí 1-5) là các URL có:

• Lượng truy cập cao hơn và số lượng khách truy cập duy nhất
• Thời gian phiên dài hơn
• Nhiều trang mỗi lần truy cập
• Tỷ lệ chuyển đổi cao hơn

So sánh hai LLM, Google AI Mode có xu hướng trích dẫn các trang có mức độ tương tác cao hơn so với ChatGPT Search, đặc biệt là về số lượt xem trang và số lần mua hàng mỗi lần truy cập.

Tại sao điều này quan trọng đối với SEO kỹ thuật: Các trang được trích dẫn bởi AI có xu hướng thể hiện các tín hiệu tương tác của người dùng mạnh mẽ hơn. Các yếu tố kỹ thuật như thời gian tải nhanh, cấu trúc trang rõ ràng và tối ưu hóa cho di động không chỉ cải thiện trải nghiệm người dùng—mà còn có thể tạo ra các điều kiện liên quan đến tỷ lệ trích dẫn AI cao hơn.

Điều quan trọng cần lưu ý là sự tương tác của người dùng được đo lường sau một cú nhấp chuột, trong khi trích dẫn AI xảy ra trước một cú nhấp chuột. Điều này có nghĩa là sự tương tác bản thân có khả năng không phải là một tín hiệu đầu vào trực tiếp cho các hệ thống AI. Thay vào đó, các chỉ số này có thể hoạt động như những đại diện cho chất lượng nội dung, độ tin cậy và tính hữu ích. Các trang liên tục đáp ứng nhu cầu của người dùng cũng có thể chia sẻ những đặc điểm cơ bản—cấu trúc rõ ràng, nền tảng kỹ thuật mạnh mẽ và tín hiệu đáng tin cậy—khiến chúng có khả năng được nổi bật hoặc được trích dẫn bởi các nền tảng AI.

Phát hiện 2: Mẫu cấu trúc URL

Phân tích 378.000 trích dẫn trên các nền tảng AI lớn cho thấy một mẫu rõ ràng trong cấu trúc URL.

Phát hiện chính: Các URL có độ dài slug từ 21-25 ký tự nhận được số lượng trích dẫn cao nhất (~87.000), tiếp theo là các slug trong khoảng 6-10 ký tự (~57.000 trích dẫn).

Các URL có độ dài slug vừa phải (17-40 ký tự) thường xuyên vượt trội hơn cả các slug rất ngắn (1-5 ký tự) và rất dài (56+ ký tự).

Điều này có nghĩa là: Mặc dù điều này cho thấy mối tương quan chứ không phải nguyên nhân, dữ liệu cho thấy các URL được trích dẫn thường xuyên bởi các nền tảng AI có xu hướng có các slug mô tả nhưng ngắn gọn. Các slug cực kỳ ngắn (thường là trang chính hoặc trang danh mục) và các slug quá dài (thường là các slug lồng sâu hoặc nhồi từ khóa) xuất hiện ít hơn trong số các URL được trích dẫn.

Thông tin có thể hành động: Xem xét các slug URL từ 17-40 ký tự mô tả rõ ràng nội dung trang mà không có độ dài hoặc tham số quá mức.

Phát hiện 3: Dữ liệu có cấu trúc và các trích dẫn từ AI

Các quản trị viên web đã bắt đầu nhận thấy rằng crawler của OpenAI đang rất bận rộn. Trên thực tế, trên nhiều trang web, nó xuất hiện thường xuyên hơn trong các nhật ký thu thập dữ liệu. Sự gia tăng này tạo ra một số hệ quả:

• Quản lý ngân sách thu thập dữ liệu – Nếu OAI-SearchBot đang tiêu tốn tài nguyên máy chủ đáng kể, bạn có thể cần ưu tiên các trang mà nó truy cập thông qua các quy tắc robots.txt hoặc chỉ thị crawl-delay.
• Giám sát tệp nhật ký – Theo dõi các crawler AI nào đang truy cập trang web của bạn, tần suất và các trang mà chúng ưu tiên. Điều này tiết lộ nội dung mà các nền tảng AI coi là có giá trị.
• Ưu tiên dữ liệu có cấu trúc – Với nhiều crawler AI kiểm tra trang web của bạn hơn, việc sử dụng schema markup đúng cách có thể giúp cung cấp các tín hiệu ngữ cảnh rõ ràng hơn về nội dung của bạn.

Dữ liệu có cấu trúc làm gì

Mặc dù giá trị của nó trong tối ưu hóa AI vẫn còn gây tranh cãi, các thử nghiệm ban đầu cho thấy dữ liệu có cấu trúc giúp:

• Xác định các thực thể và mối quan hệ
• Nhóm nội dung theo chủ đề
• Nâng cao độ chính xác của các trích dẫn trong câu trả lời của AI

Với điều này trong tâm trí, chúng tôi đã kiểm tra tần suất các trang được AI trích dẫn có các loại dữ liệu có cấu trúc khác nhau.

Dưới đây là những gì nghiên cứu cho thấy:

Các trang được AI trích dẫn cho thấy một mẫu rõ ràng: chúng có khả năng cao hơn để triển khai một vài loại schema markup cụ thể. Mặc dù điều này không chứng minh rằng schema gây ra các trích dẫn, nhưng mối tương quan đủ mạnh để theo dõi.

3 mục schema markup hàng đầu:

1. Tổ chức: 25% (ChatGPT), 34% (AI Mode)
2. Bài viết: 20% (ChatGPT), 26% (AI Mode)
3. Breadcrumb: 15% (ChatGPT), 20% (AI Mode)

Các mục schema đáng chú ý khác:

• SiteLinks_SearchBox: 5% (ChatGPT), 7.5% (AI Mode)
• FAQ: 3% (ChatGPT), 5.5% (AI Mode)
• LocalBusiness: 2% (ChatGPT), 3.5% (AI Mode)
• Product: 1.5% (ChatGPT), 2.5% (AI Mode)
• ReviewSnippet: 2% (ChatGPT), 3.5% (AI Mode)
• Video: 0.5% (ChatGPT), 1.5% (AI Mode)

So với ChatGPT Search, Google AI Mode liên tục trích dẫn các trang có tỷ lệ triển khai schema cao hơn trên tất cả các loại, đặc biệt là Tổ chức, FAQ và Site Links Search Box markup.

Phát hiện chính: Open Graph và schema.org (JSON-LD) xuất hiện trên hầu hết các trang được trích dẫn trên cả hai nền tảng:

• Open Graph: ~60% (AI Mode) và ~40% (ChatGPT)
• Twitter Cards: ~50% (AI Mode) và ~30% (ChatGPT)
• Schema.org (JSON-LD): ~40% (AI Mode) và ~30% (ChatGPT)
• Schema.org (Microdata): ~10% (cả hai nền tảng)
• Microformats: ~5% (cả hai nền tảng)

Để có bối cảnh: Open Graph và Twitter Cards được áp dụng rộng rãi trên toàn bộ web (đặc biệt trên các trang đã được thiết lập), điều này có thể ảnh hưởng đến các tỷ lệ cao này.

Tại sao điều này quan trọng: Bạn không cần phải triển khai mọi định dạng dữ liệu có cấu trúc. Các nền tảng AI dường như có khả năng hiểu nội dung bất kể bạn có sử dụng Open Graph, schema.org, hay cả hai. Tập trung vào việc thử nghiệm các định dạng để xem cái nào tạo ra ảnh hưởng đến khả năng hiển thị của bạn thay vì theo đuổi sự bao phủ hoàn hảo.

Mặc dù việc áp dụng Schema.org vẫn còn tương đối thấp, nhưng sự hiện diện rộng rãi của Open Graph cho thấy các nền tảng AI có thể trích xuất thông tin thực thể và siêu dữ liệu từ nhiều định dạng dữ liệu có cấu trúc khác nhau.

Mẹo Kỹ Thuật cho Khả Năng Hiển Thị AI

Kết Xuất Bên Máy Chủ (SSR)
Các trang web nặng JavaScript là một thách thức cho các trình thu thập dữ liệu AI. Nếu nội dung của bạn không được kết xuất bên máy chủ, có thể sẽ khó khăn hơn cho các trình thu thập dữ liệu AI để lập chỉ mục hoặc trích dẫn.

Định Dạng Đối Thoại
Các hệ thống AI có xu hướng nổi bật nội dung sử dụng định dạng kiểu Q&A, tóm tắt có cấu trúc và bản sao được tổ chức rõ ràng.

Dữ Liệu Có Cấu Trúc 2.0
Không chỉ đơn thuần là đánh dấu các câu hỏi thường gặp nữa. Việc kiểm tra phạm vi schema rộng hơn có thể giúp cung cấp tín hiệu rõ ràng hơn cho các thực thể, tác giả và bài viết của bạn được xây dựng cho nhận diện ngữ nghĩa, không chỉ cho SEO.

Những Điều Cần Lưu Ý và Bước Tiếp Theo

Nghiên cứu này cho thấy rằng các nguyên tắc cơ bản của SEO kỹ thuật vẫn đóng một vai trò quan trọng trong khả năng hiển thị tìm kiếm AI, nhưng không phải lúc nào cũng theo cách mà các nhóm có thể mong đợi. Thay vì hoạt động như các tín hiệu xếp hạng trực tiếp, nhiều yếu tố kỹ thuật dường như tạo ra các điều kiện giúp nội dung dễ dàng hơn cho các hệ thống AI để truy xuất, diễn giải và trích dẫn.

Không phải tất cả các tín hiệu đều chuyển giao một cách đồng đều. Các chỉ số tương tác của người dùng có thể phản ánh chất lượng nội dung cơ bản hơn là ảnh hưởng trực tiếp đến các hệ thống AI. Cấu trúc URL và dữ liệu có cấu trúc dường như hoạt động nhiều hơn như các tín hiệu về độ rõ ràng và khả năng truy cập hơn là các công cụ tối ưu hóa riêng lẻ. Tổng hợp lại, những phát hiện này chỉ ra một sự thay đổi trong cách SEO kỹ thuật nên được đánh giá cho tìm kiếm AI: ít hơn như một danh sách kiểm tra, và nhiều hơn như một nền tảng cho phép khả năng hiển thị khi các tín hiệu khác đồng bộ.

Đối với các nhóm điều hướng khám phá dựa trên AI, điều cần lưu ý không phải là theo đuổi những mẹo kỹ thuật mới, mà là kiểm tra những nguyên tắc cơ bản nào hỗ trợ có ý nghĩa cho khả năng hiển thị AI trong thực tế. Khi tìm kiếm AI tiếp tục phát triển, việc hiểu cách các tín hiệu này tương tác — và giới hạn của chúng nằm ở đâu — sẽ rất quan trọng để xây dựng các chiến lược khả năng hiển thị bền vững.

Những gì cần ưu tiên cho việc kiểm tra:

1. Kiểm tra đánh dấu schema cốt lõi: Ưu tiên schema Tổ Chức, Bài Viết và BreadcrumbList. Thêm schema FAQ cho nội dung thông tin và schema Sản Phẩm cho thương mại điện tử
2. Giữ cho slug URL từ 17-40 ký tự: Tối ưu hóa URL của bạn để mô tả rõ ràng nội dung mà không có các tham số hoặc lồng ghép không cần thiết
3. Cải thiện tín hiệu tương tác: Tập trung vào các yếu tố kỹ thuật thúc đẩy sự tương tác của người dùng: tốc độ trang, tối ưu hóa di động, kiến trúc trang web rõ ràng và nội dung hấp dẫn
4. Duy trì khả năng thu thập dữ liệu AI: Đảm bảo các trình thu thập dữ liệu AI có thể truy cập và phân tích nội dung của bạn một cách hiệu quả thông qua HTML sạch, cấu trúc tiêu đề hợp lý và cấu trúc trang web có thể thu thập dữ liệu

Khám phá dựa trên AI vẫn đang phát triển, nhưng ảnh hưởng của nó đến cách người dùng tìm kiếm và đánh giá các thương hiệu đã rõ ràng. Các nhóm bắt đầu đo lường và kiểm tra ngay bây giờ sẽ có vị trí tốt hơn khi các hệ thống này trưởng thành.