Cách chúng tôi nâng cao khả năng hiển thị AI tại Semrush

Trong năm qua, chúng tôi đã chuyển từ việc không có mặt trong các câu trả lời AI cho danh mục của mình sang việc liên tục xuất hiện cho những câu hỏi mà người mua thực sự sử dụng. Đây là cuốn sách hướng dẫn — được cập nhật với những gì gần một năm thực hiện đã dạy chúng tôi.

Mọi thứ bắt đầu với một cuộc gọi đánh thức khắc nghiệt.

Chỉ vài tuần sau khi ra mắt Enterprise AIO và AI Visibility Toolkit, tôi đã hỏi ChatGPT một câu hỏi đơn giản về các công cụ giám sát AI. Nó đã liệt kê mọi đối thủ cạnh tranh — nhưng không có chúng tôi. Mặc dù đã ra mắt, các LLM không biết chúng tôi tồn tại trong lĩnh vực này.

Và đó không phải là vấn đề duy nhất của chúng tôi.

Các LLM đã trích dẫn nội dung blog của chúng tôi hàng trăm lần. Tuy nhiên, traffic đến blog của chúng tôi đang giảm. Các trích dẫn cho thấy phạm vi tiếp cận, không phải vị trí — một LLM có thể trích dẫn nội dung của chúng tôi trong khi khuyến nghị một đối thủ cạnh tranh trong cùng một câu trả lời.

Chúng tôi đang mất đi ảnh hưởng có thể đo lường trong khi vị trí cạnh tranh thực sự của chúng tôi vẫn không rõ ràng.

Sự ngắt kết nối giữa các trích dẫn và ảnh hưởng buộc chúng tôi phải suy nghĩ lại mọi thứ.

Vì vậy, chúng tôi đã sử dụng các công cụ của chính mình để xây dựng một cách tiếp cận có hệ thống cho khả năng hiển thị AI. Trong một tháng, chúng tôi đã gần như gấp ba lần thị phần AI của mình — tỷ lệ phần trăm các câu trả lời đề cập đến chúng tôi so với các đối thủ — từ 13% lên 32% cho các câu hỏi mục tiêu của chúng tôi.

Đó là mùa hè năm 2025. Kể từ đó, kỷ luật đã phát triển nhanh chóng. Và cách tiếp cận của chúng tôi cũng vậy.

Chúng tôi đã xác định lại những gì chúng tôi đo lường, thu hẹp nơi chúng tôi tập trung, và học được những chiến thuật nào thực sự thúc đẩy khả năng hiển thị (và những cái nào không).

Những gì tiếp theo là khung mà chúng tôi vẫn sử dụng, những gì đã thay đổi kể từ đó, vị trí khả năng hiển thị của chúng tôi hiện nay như thế nào, và cách bạn có thể thực hiện điều đó.

Vấn đề đo lường

Vấn đề đo lường rất đơn giản: Phân bổ tiêu chuẩn không thể nhìn thấy ảnh hưởng của AI vì các LLM định hình quyết định mà không gửi một cú nhấp chuột hoặc một chuyển đổi nào.

Chúng tôi có thể thấy các LLM sử dụng nội dung của chúng tôi — các trích dẫn đã xác nhận điều đó. Những gì chúng tôi không thể thấy là liệu họ có khuyến nghị chúng tôi, bỏ qua chúng tôi, hay hiểu sai chúng tôi. Việc sử dụng không phải là vị trí, và vị trí mới là điều ảnh hưởng đến quyết định mua hàng.

Phần hoạt động thì khó khăn hơn.

Theo dõi thứ hạng giả định các vị trí ổn định mà bạn có thể kiểm tra mỗi tuần. Các câu trả lời AI không đứng yên: Các nền tảng là không xác định, trả về các phản hồi khác nhau cho cùng một câu hỏi trong một ngày. Chúng cũng thay đổi nhanh chóng. Trong nghiên cứu của chúng tôi về 230K câu hỏi trên ChatGPT, AI Mode, và Perplexity, các trích dẫn của ChatGPT về Reddit đã giảm từ gần 60% số câu trả lời xuống khoảng 10% chỉ trong vài tuần.

Vì vậy, tôi quyết định rằng chúng tôi nên thay đổi những gì chúng tôi đo lường.

Chúng tôi đã ngừng theo dõi xem các LLM có sử dụng nội dung của chúng tôi hay không và bắt đầu theo dõi vị trí cạnh tranh của chúng tôi: liệu chúng tôi có được đề cập hay không, và tần suất so với các đối thủ khi chúng tôi có mặt. (Liệu AI có đại diện cho chúng tôi chính xác hay không hóa ra cũng quan trọng không kém — nhưng vị trí cạnh tranh là điều quan trọng hơn.)

Hai chỉ số thực sự quan trọng

Hai chỉ số thực sự quan trọng là khả năng hiển thị và thị phần. Cả hai đều hoạt động giống như các chỉ số SEO quen thuộc, ngoại trừ việc chúng đo lường ảnh hưởng thay vì số lần nhấp chuột.

Bạn có thể có khả năng hiển thị trong một câu trả lời duy nhất và vẫn giữ thị phần thấp nếu các đối thủ xuất hiện trong hầu hết các câu trả lời đó.

Chúng tôi theo dõi cả hai trên ChatGPT, Google AI Mode, và AI Overviews, cùng với các nền tảng khác, sử dụng Enterprise AIO.

. Nhưng các chỉ số chỉ có ý nghĩa khi được đo lường trên các câu hỏi đúng.

Theo dõi "các công cụ AI" không cho bạn biết nhiều.

Theo dõi "các công cụ hiển thị AI tốt nhất cho các nhóm doanh nghiệp" cho bạn biết liệu bạn có xuất hiện đúng lúc khi ai đó đang chọn một giải pháp hay không.

Được đề cập cho những câu hỏi như vậy, bạn đã bước vào bộ cân nhắc của người mua vào thời điểm quan trọng — mà không phải trả tiền cho một quảng cáo.

Khung tối ưu hóa của chúng tôi

Chúng tôi vẫn sử dụng cùng một khung năm bước mà chúng tôi đã xây dựng từ đầu. Những gì đã thay đổi là sự tập trung bên trong nó. Đây là quy trình và cách để sao chép nó.

Bước 1: Xác định các câu hỏi mục tiêu của bạn

Bắt đầu bằng cách chọn thủ công các câu hỏi ở cuối phễu mà nhóm của bạn và các bên liên quan thực sự quan tâm — những truy vấn có ý định mua hàng mà quyết định mua hàng đang được đưa ra.

Chúng tôi bắt đầu với 39 câu hỏi, như "nền tảng hiển thị AI doanh nghiệp tốt nhất," vì chúng phản ánh các quyết định mua hàng thực tế. Ngày nay, chúng tôi theo dõi 726. Nhưng sự thay đổi lớn hơn là sự pha trộn, không phải khối lượng.

Chúng tôi đã định hướng bộ câu hỏi về các câu hỏi có ý định mua hàng, nơi AI có khả năng cao nhất để khuyến nghị một công cụ cụ thể. Chúng tôi cũng giữ lại một bộ câu hỏi thông tin nhỏ hơn. Những câu hỏi này hiếm khi đề cập đến bất kỳ thương hiệu nào, vì vậy chúng sẽ không làm thay đổi thị phần — nhưng chúng cho thấy liệu AI có coi Semrush là một cơ quan có thẩm quyền về chủ đề rộng hơn, không chỉ là một nhà cung cấp để liệt kê.

Nguyên tắc cơ bản của tất cả: Các câu hỏi bạn theo dõi chỉ là một mẫu nhỏ trong tất cả những gì mọi người hỏi.

Vì vậy, chúng tôi tối ưu hóa cho ý định mà chúng đại diện, giống như bạn sẽ nhắm mục tiêu một chủ đề trong SEO thay vì một từ khóa đơn lẻ. Nghiên cứu câu hỏi là cách chúng tôi chọn những câu hỏi đáng theo dõi.

Để theo dõi bộ câu hỏi của riêng bạn, hãy sử dụng tính năng câu hỏi tùy chỉnh trong Enterprise AIO. Bắt đầu mà không có công cụ? Kiểm tra các biến thể thủ công trên ChatGPT, Google AI Mode, và Perplexity.

Bước 2: Thiết lập đo lường cơ bản

Thiết lập theo dõi và đo lường vị trí của bạn trước khi thay đổi bất cứ điều gì.

Khi chúng tôi lần đầu tiên đo lường, chúng tôi có 13% thị phần giọng nói cho các gợi ý hiển thị AI — xác nhận điều mà chúng tôi nghi ngờ. Các LLM không biết rằng chúng tôi có công cụ AI trong lĩnh vực này.

Con số 13% phản ánh bộ 39 gợi ý ban đầu của chúng tôi. Khi công việc phát triển, chúng tôi đã mở rộng sang bộ 726 gợi ý lớn hơn, tập trung vào các truy vấn khó hơn, có ý định cao hơn. Hai bộ này không thể so sánh trực tiếp, vì vậy chúng tôi đã thiết lập lại cơ sở để phù hợp với phạm vi mới: khoảng 15% để bắt đầu.

Enterprise AIO tự động hóa điều này, theo dõi khả năng hiển thị và thị phần giọng nói của bạn trên các nền tảng AI để bạn không phải ghi lại các đề cập bằng tay — điều này sẽ trở nên không thể quản lý nhanh chóng.

Sau đó theo dõi hàng ngày.

Hãy nhớ rằng câu trả lời của AI là không xác định. Dữ liệu hàng ngày là điều cho bạn biết liệu sự thay đổi có thực sự hay chỉ là tiếng ồn. Đọc mỗi con số như một khoảng — một thị phần giọng nói dao động giữa 20% và 40% trong một ngày là bình thường, vì vậy "30% ± 10%" là cách báo cáo trung thực.

Bước 3: Kiểm tra và nâng cấp nội dung hiện có của bạn

Kiểm tra nội dung mà bạn đã sở hữu và tìm các trang mà bạn có thể tự nhiên củng cố sự hiện diện của mình trong các câu trả lời AI.

Bước đầu tiên là đề cập sản phẩm tự nhiên.

Tìm nội dung đã thảo luận về các vấn đề mà công cụ của bạn giải quyết. Kết hợp chúng vào những nơi mà chúng thực sự phù hợp. Chúng tôi đã có một bài viết về cách để các LLM đề cập đến thương hiệu của bạn. Chúng tôi đã cập nhật nó với một phần về cách Enterprise AIO's Source Impact Analysis tiết lộ các nguồn mà các LLM thực sự trích dẫn — giới thiệu công cụ ngay nơi mà một độc giả sẽ muốn có nó.

(Không có kế hoạch doanh nghiệp? Bộ công cụ AI Visibility Toolkit thực hiện điều tương tự ở quy mô nhỏ hơn.) Bước thứ hai là định dạng.

Chúng tôi đã làm lại các bài viết dày đặc thành các cấu trúc sạch hơn — câu trả lời trực tiếp ở phía trước, tiêu đề rõ ràng, bảng so sánh — điều này giúp độc giả và các hệ thống AI lấy thông tin từ các trang được tổ chức tốt.

Bước thứ ba là sự thay đổi lớn nhất trong cách chúng tôi làm việc.

Khi chúng tôi tìm thấy một khoảng trống nội dung, chúng tôi mở rộng phạm vi bao quát toàn bộ chủ đề phía sau nó trên các trang mà chúng tôi sở hữu. Bằng cách đó, chúng tôi xuất hiện bất kể ai diễn đạt câu hỏi như thế nào.

Bài kiểm tra luôn giống nhau: Đề cập nên giúp ích cho độc giả. Nếu không, hãy bỏ qua nó.

Bước 4: Mở rộng ra ngoài lĩnh vực của bạn

Trang web của bạn không đủ. Các LLM lấy thông tin từ khắp nơi trên web — Reddit, Quora, LinkedIn, Medium và các ấn phẩm trong ngành.

Ban đầu, Reddit có vẻ là nơi rõ ràng để chúng tôi bắt đầu. Nhưng đó là một dự án riêng biệt, một dự án cần chiến lược thực sự, nguồn lực và quyền sở hữu. Thị phần trích dẫn của nó cũng dao động mạnh, như chúng tôi đã thấy trong nghiên cứu về

các miền được trích dẫn nhiều nhất , vì vậy chúng tôi đã giảm bớt sự chú ý của mình ở đó trong khi tiếp tục thử nghiệm những gì hiệu quả.Chúng tôi cũng đang thử nghiệm LinkedIn và Medium, nơi chúng tôi có thể xuất bản trực tiếp. LinkedIn đặc biệt quan trọng — nó là một nguồn trích dẫn đang gia tăng trên các nền tảng AI.

Điều quan trọng nhất là độ chính xác. Một số trang mà các LLM trích dẫn nhiều nhất sẽ không đề cập đến bạn, hoặc sẽ hiểu sai về bạn — và các hệ thống AI tái sử dụng cùng một ngữ cảnh đó trong nhiều câu trả lời, vì vậy một tuyên bố sai có thể lan rộng.

Đó là lý do tại sao chúng tôi đã bắt đầu mở rộng outreach trong nội bộ, xây dựng mối quan hệ trực tiếp với các chủ sở hữu của các trang được trích dẫn nhiều.

Chúng tôi đang tìm kiếm một điều: độ chính xác. Phê bình công bằng là một tín hiệu mà AI cân nhắc so với mọi thứ khác; một sự không chính xác sẽ được lặp lại trong câu trả lời này đến câu trả lời khác cho đến khi nó trở thành câu chuyện. Đó là rủi ro thực sự.

Bước 5: Tạo nội dung mới, có thể trích dẫn

Tạo nội dung mới trực tiếp trả lời các gợi ý mục tiêu của bạn, ở các định dạng mà AI có thể dễ dàng lấy thông tin, như danh sách và so sánh. Làm cho nó có thẩm quyền và dựa trên dữ liệu: các câu trả lời thực tế được hỗ trợ bởi các chi tiết cụ thể.

Dưới đây là các chiến thuật viết mà đội ngũ nội dung của chúng tôi sử dụng:

Phản chiếu tiêu đề trong câu đầu tiên của bạn

• . Nếu tiêu đề hỏi "AI visibility là gì?", hãy mở đầu bằng "AI visibility là ..."Trả lời câu hỏi hoàn toàn trong câu đầu tiên đó
• , nơi độc giả và LLM có thể tìm thấy nhanh chóng.Hỗ trợ các tuyên bố bằng các chi tiết cụ thể
• . "Được trích dẫn trong 3 trên 10 câu trả lời cho một gợi ý mục tiêu" cung cấp cho độc giả nhiều thông tin hơn "khả năng hiển thị của chúng tôi đã cải thiện."Bỏ qua các phép ẩn dụ, thành ngữ và hình ảnh
• . Viết "AI visibility là rất quan trọng cho sự khám phá," không phải "AI visibility là ngôi sao dẫn đường cho tàu qua sương mù kỹ thuật số."Giữ cho các đại từ rõ ràng
• . "Enterprise AIO theo dõi các đề cập thương hiệu trên các nền tảng AI. Công cụ này làm nổi bật các trích dẫn mới" đọc rõ ràng; "Nó làm nổi bật các trích dẫn mới" khiến độc giả phải đoán.Chọn sự rõ ràng thay vì sự hoa mỹ
• . AI phải hiểu và trích xuất điểm của bạn nhanh chóng.Kết quả: Những gì đã hoạt động và những gì không

Cách tiếp cận đã hoạt động, và nó tiếp tục hoạt động khi chúng tôi nâng cao tiêu chuẩn.

Trên bộ 726 gợi ý khó hơn, chúng tôi đã tăng thị phần giọng nói từ 15% lên 25%. Những lợi ích đã vượt ra ngoài các chủ đề cụ thể về AI: trên khoảng 1.000 gợi ý liên quan đến SEO, thị phần giọng nói đã tăng từ 49% lên 55% trong sáu tháng — một dấu hiệu cho thấy SEO mạnh mẽ và khả năng hiển thị AI đi đôi với nhau.

Chúng tôi không thể tách biệt hoàn toàn chiến thuật nào đã thúc đẩy điều gì, vì chúng tôi đã thực hiện chúng cùng một lúc, mặc dù việc mở rộng ra ngoài lĩnh vực của chúng tôi luôn nhìn như một đòn bẩy lớn.

Hai điều thực sự khiến chúng tôi ngạc nhiên.

Điều đầu tiên là tốc độ — chúng tôi thấy sự chuyển động trong vài ngày, đôi khi là vài giờ, nhanh hơn nhiều so với SEO. Nhưng tốc độ cũng có hai mặt: Nội dung suy giảm nhanh chóng, vì vậy một trang mất khả năng hiển thị không thể ngồi lại trong danh sách chờ.

Điều thứ hai là những gì vẫn không hiệu quả — phân bổ doanh thu. Tách biệt tác động của AI từ tìm kiếm trả phí, email và mọi thứ khác là thực sự khó khăn.

Thứ hai là điều vẫn chưa hoạt động — phân bổ doanh thu. Việc tách biệt tác động của AI ra khỏi tìm kiếm trả phí, email và mọi thứ khác thực sự rất khó khăn.

Dữ liệu đang cải thiện (Microsoft hiện báo cáo hiệu suất AI trong Bing Webmaster Tools, bao gồm cả tần suất mà Copilot trích dẫn các trang của bạn), nhưng chúng ta vẫn chưa đến đó.

Điều này có nghĩa gì đối với các đội SEO

Chúng ta đều đang tìm hiểu điều này cùng nhau, nhưng một số bài học đã rõ ràng.

Một năm trước, tôi theo dõi các báo cáo thứ hạng hàng tuần như mọi người khác. Bây giờ tôi kiểm tra khả năng hiển thị AI hàng ngày, và tôi quan tâm đến cách AI mô tả chúng tôi cũng như vị trí của chúng tôi.

Đây là những gì tôi sẽ nói với một Giám đốc SEO khác khi bắt đầu:

• Hãy chuẩn bị cho nội dung ở giai đoạn đầu sẽ mất traffic. Mọi người sẽ không nhấp vào khi AI trả lời trực tiếp cho họ, vì vậy hãy đo lường khả năng hiển thị, không chỉ là số lần nhấp.
• Tên miền của bạn không đủ, và độ chính xác quan trọng như sự hiện diện. Hãy xuất hiện trên các trang mà AI trích dẫn, và đảm bảo rằng chúng đại diện cho bạn một cách chính xác — một tuyên bố sai lầm sẽ lan rộng trong các câu trả lời.
• Chuẩn bị cho các bên liên quan về các chỉ số mới trước khi bạn cần ngân sách. Giám đốc điều hành của bạn vẫn mong đợi traffic, nhưng những kết quả tốt nhất của bạn có thể không xuất hiện trong Google Analytics.
• Xây dựng quy trình nội dung để nhanh chóng. Khi khả năng hiển thị giảm, việc khắc phục không thể chờ đợi trong danh sách công việc.
• Đừng xây dựng hệ thống theo dõi khả năng hiển thị AI của riêng bạn. Chi phí API, bảo trì và các vấn đề về độ tin cậy dữ liệu khiến các công cụ được thiết kế riêng trở thành khoản đầu tư tốt hơn.

Đây là một phần mở rộng của SEO, không phải là một lĩnh vực riêng biệt. Những nguyên tắc cơ bản giống nhau — quyền lực, cấu trúc rõ ràng, nội dung liên quan — quyết định xem bạn có xuất hiện hay không, cho dù một người hay một máy đang tìm kiếm.

Google hiện đã nói rõ điều này. Trong hướng dẫn về các tính năng AI, Google tuyên bố rằng tối ưu hóa cho các tính năng tìm kiếm AI sinh sinh vẫn là SEO, và SEO cơ bản là nền tảng cho khả năng hiển thị trong các trải nghiệm AI của nó.

Vì vậy, công việc không phải là điều kỳ lạ. Theo dõi các chỉ số mới, bao phủ các chủ đề của bạn theo cách mà SEO tốt luôn làm, và giữ gần gũi với dữ liệu khi nó thay đổi.

Chúng ta vẫn đang học hỏi. Nhưng điều này là rõ ràng: các đội bắt đầu ngay bây giờ sẽ đi trước khi mọi người khác đang vội vàng theo kịp. Tốt hơn là bắt đầu đo lường hơn là chờ đợi sự rõ ràng hoàn hảo.