LLM Seeding: Chiến lược Tìm kiếm AI để Được Đề cập và Trích dẫn

Để tăng cường ảnh hưởng của bạn trong tìm kiếm bằng AI, LLM seeding cần phải là một phần cốt lõi trong chiến lược của bạn.

Ví dụ, tôi đã hỏi Perplexity: “Semrush có đáng giá vào năm 2025 không?”

Nó đã lấy dữ liệu từ khoảng 10 nguồn khác nhau, tổng hợp chúng lại và trả về một câu trả lời:

Câu chuyện tương tự trong AI Overview của Google cho cùng một truy vấn:

Cả hai hệ thống đều không dựa vào một trang duy nhất hoặc một thứ hạng top-3 trên Google.

Chúng đã tham chiếu nội dung về Semrush từ khắp nơi trên web—trang web của chúng tôi, các ấn phẩm bên thứ ba, YouTube và các cuộc thảo luận trong cộng đồng.

Trong Semrush AI Visibility Toolkit, chúng tôi có thể theo dõi chính xác nguồn gốc của những đề cập đó:

Điều này không phải là ngẫu nhiên.

Semrush xuất hiện vì thương hiệu tồn tại trên nhiều nguồn đáng tin cậy, ở các định dạng mà các hệ thống AI có thể dễ dàng phân tích và trích dẫn. Sự hiện diện phân tán này—không phải một trang có thứ hạng cao duy nhất—là điều khiến các mô hình này đủ tự tin để đề cập đến chúng tôi.

SEO truyền thống vẫn quan trọng. Thứ hạng tạo ra uy tín. Nhưng chỉ có thứ hạng không còn đảm bảo khả năng hiển thị trong các câu trả lời AI.

Một số thương hiệu xuất hiện ở khắp mọi nơi. Những thương hiệu khác thì hầu như không được ghi nhận—ngay cả khi họ có thứ hạng trên trang đầu.

Nếu các đối thủ cạnh tranh đang được trích dẫn trong khi bạn thì không, khoảng cách đó không phải là về thứ hạng. Nó liên quan đến sự hiện diện chiến lược trên các nguồn mà các hệ thống AI tin tưởng.

LLM seeding là cách bạn xây dựng điều đó.

Hướng dẫn này giải thích LLM seeding là gì, tại sao nó quan trọng và cách Semrush đã sử dụng chiến lược này để gần như gấp ba lần khả năng hiển thị AI.

LLM Seeding là gì?

LLM seeding là thực tiễn xuất bản và phân phối nội dung để các mô hình ngôn ngữ lớn—các hệ thống AI đứng sau ChatGPT, Perplexity, AI Overviews của Google, và các công cụ tương tự—có thể dễ dàng tìm thấy, hiểu và tham chiếu thương hiệu của bạn khi trả lời các câu hỏi.

Thuật ngữ "seeding" xuất phát từ cách thức hoạt động của chiến lược: Bạn gieo thông tin có cấu trúc về thương hiệu của mình trên nhiều nguồn đáng tin cậy trên web.

Theo thời gian, khi các mô hình này gặp thương hiệu của bạn nhiều lần trong các ngữ cảnh tương tự, chúng phát triển sự tự tin trong việc trích dẫn bạn. Giống như những hạt giống phát triển thành khả năng hiển thị.

Mục tiêu là giúp các hệ thống AI hiểu bạn làm gì, ai là đối tượng phục vụ của bạn và tại sao bạn quan trọng—để họ giới thiệu bạn khi mọi người hỏi những câu hỏi liên quan.

Cách mà các LLM Khám Phá và Tham Chiếu Nội Dung

Khi bạn hỏi một mô hình AI một câu hỏi, nó đang lấy dữ liệu từ các thông tin đã được đào tạo trước và một quy trình gọi là retrieval augmented generation (RAG).

Mô hình tìm kiếm trên các tập dữ liệu khổng lồ—các trang web, diễn đàn, video, đánh giá và tài liệu—để tìm thông tin liên quan. Nó lấy các đoạn văn bản phù hợp nhất, sau đó tạo ra câu trả lời bằng cách tổng hợp những gì nó tìm thấy.

Mô hình đưa ra quyết định nhanh chóng về các nguồn nào đáng tin cậy và nên được trích dẫn. Nó tìm kiếm ba tín hiệu: cấu trúc, ngữ cảnh và sự lặp lại.

1. Cấu trúc có nghĩa là nội dung dễ dàng phân tích. Các tiêu đề rõ ràng, bảng biểu, định dạng FAQ và các phần được gán nhãn giúp các mô hình trích xuất thông tin cụ thể một cách nhanh chóng. Những bức tường văn bản không có cấu trúc khó khăn hơn để lấy thông tin có thể trích dẫn.
2. Ngữ cảnh có nghĩa là nội dung giải thích không chỉ những gì bạn cung cấp, mà còn ai là đối tượng và những vấn đề mà nó giải quyết. Các mô hình cần khung này để kết nối thương hiệu của bạn với các truy vấn liên quan. Một landing page nói "công cụ SEO sử dụng AI" mà không giải thích các trường hợp sử dụng thì kém hữu ích hơn một trang nói "công cụ SEO sử dụng AI để theo dõi khả năng hiển thị thương hiệu trên ChatGPT, Perplexity và AI Overview của Google."
3. Sự lặp lại trên nhiều nguồn xây dựng sự tự tin trong việc trích dẫn. Khi một mô hình thấy thương hiệu của bạn được đề cập nhất quán trên các ấn phẩm bên thứ ba, biên bản video, đánh giá của khách hàng và các cuộc thảo luận trong cộng đồng—đặc biệt khi những đề cập đó sử dụng ngôn ngữ tương tự để mô tả những gì bạn làm—nó tổng hợp mẫu đó vào câu trả lời của mình.

Một đề cập duy nhất trên trang web của bạn có trọng số thấp hơn so với các tham chiếu nhất quán trên các nguồn bên ngoài đáng tin cậy.

Nghiên cứu AI Visibility của Semrush tháng 9 năm 2025 cho thấy rằng các nguồn do cộng đồng quản lý như Reddit và Wikipedia được trích dẫn nhiều hơn so với tiếp thị thương hiệu chính thức.

Các mô hình đánh giá cách mà nội dung giải thích các khái niệm rõ ràng và cách mà nó xuất hiện nhất quán, không chỉ là sức mạnh của miền.

Lưu ý

Các trích dẫn AI có thể không ổn định. May mắn thay, lợi ích của LLM seeding vượt xa việc tăng cường khả năng hiển thị AI của bạn. Khung mà tôi sắp chia sẻ là thực hành tốt để xuất bản và phân phối nội dung giúp cải thiện khả năng hiển thị thương hiệu kỹ thuật số tổng thể của bạn.

Khung LLM Seeding 3 Phần

LLM seeding xây dựng sự tự tin trong việc trích dẫn thông qua một chu trình liên tục của việc xuất bản, phân phối và củng cố câu chuyện thương hiệu của bạn trên web. Mỗi hành động nuôi dưỡng hành động tiếp theo, tạo ra khả năng hiển thị tích lũy khiến các hệ thống AI ngày càng tự tin trong việc trích dẫn bạn.

1. Xuất bản nội dung có thể được trích dẫn trên trang web của bạn.

Bắt đầu với điểm tham chiếu chính của bạn—nguồn thông tin mà các hệ thống AI có thể xác minh. Tạo nội dung thực sự hữu ích và có cấu trúc để dễ dàng phân tích:

• Hướng dẫn so sánh với các tiêu chí đánh giá rõ ràng
• Đánh giá chi tiết giải thích các trường hợp sử dụng và hạn chế
• Câu hỏi thường gặp được viết theo định dạng câu hỏi tự nhiên
• Nghiên cứu gốc với phương pháp minh bạch

Nội dung nền tảng này phải tồn tại trước khi bạn có thể phân phối hiệu quả.

2. Phân phối trên các trang đối tác và cộng đồng.

Khi bạn đã có nội dung tham khảo mạnh mẽ, hãy mở rộng ra ngoài lĩnh vực của bạn:

• Hợp tác với những người sáng tạo có thể đánh giá hoặc trình diễn sản phẩm của bạn
• Làm việc với các nhà xuất bản trong ngành để giới thiệu chuyên môn hoặc sản phẩm của bạn
• Khuyến khích khách hàng để lại đánh giá chi tiết trên các nền tảng như G2 nơi khán giả của bạn tìm kiếm thông tin
• Tham gia vào các cuộc thảo luận trên Reddit hoặc các diễn đàn ngành nghề nơi kiến thức của bạn có giá trị

Mỗi nguồn đáng tin cậy bổ sung trích dẫn thông tin tương tự đều củng cố tín hiệu mà các hệ thống AI sử dụng để đánh giá thương hiệu của bạn.

Một đề cập chỉ trên trang web của bạn có trọng số thấp hơn so với những tham chiếu nhất quán trên nhiều nhà xuất bản, nền tảng video và không gian cộng đồng.

3. Củng cố với thông điệp nhất quán theo thời gian.

Bước cuối cùng là duy trì sự hiện diện, không chỉ chạy một chiến dịch một lần:

• Giữ ngôn ngữ nhất quán về những gì bạn cung cấp trên tất cả các điểm tiếp xúc để các hệ thống AI có thể khớp mẫu thương hiệu của bạn với các trường hợp sử dụng cụ thể
• Tiếp tục xuất hiện trên các kênh mà khán giả của bạn tin tưởng
• Cập nhật nội dung chuẩn mực của bạn khi sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn phát triển, sau đó làm mới các phiên bản đã phân phối

Sự lặp lại này tích lũy - càng lâu bạn duy trì sự hiện diện phân phối với thông điệp nhất quán, sự tự tin trong việc trích dẫn càng tăng lên. Những đề cập ban đầu không chắc chắn trở thành những khuyến nghị tự tin.

Cách LLM Seeding Xây Dựng Trên SEO

LLM seeding sử dụng những kỹ năng giống như SEO truyền thống—tạo nội dung, xây dựng liên kết, tối ưu hóa kỹ thuật—nhưng áp dụng chúng vào một mục tiêu mới.

Các công cụ tìm kiếm truyền thống xếp hạng các trang. Các hệ thống AI tổng hợp các nguồn.

SEO truyền thống tối ưu hóa cho "Trang nào nên xếp hạng số 1?" LLM seeding tối ưu hóa cho "Thương hiệu nào nên được đề cập trong câu trả lời này?"

Thứ hạng mạnh vẫn quan trọng.

Chúng tạo ra độ tin cậy và diện tích bề mặt giúp các mô hình phát hiện nội dung của bạn. Nhưng chỉ thứ hạng không đảm bảo một đề cập.

Gần 90% các trích dẫn từ ChatGPT đến từ các URL xếp hạng vị trí 21 hoặc thấp hơn trong Google. Chất lượng và sự hiện diện phân phối thường vượt trội hơn vị trí xếp hạng thô.

LLM seeding đảm bảo bạn hiện diện trên tất cả các tín hiệu mà các mô hình này đánh giá khi quyết định điều gì nên được trích dẫn.

Hình Dạng Của LLM Seeding Trong Thực Tế

Trong vòng một tháng sau khi ra mắt AI Visibility Toolkit, chúng tôi đã tăng thị phần giọng nói của mình từ 13% lên 32% trên các gợi ý có ý định mua hàng chính.

Dưới đây là cách chúng tôi áp dụng LLM seeding để tăng cường khả năng hiển thị.

Quy trình tương tự có thể được áp dụng cho bất kỳ thương hiệu hoặc sản phẩm nào.

1. Thiết lập Thực Thể Sản Phẩm + Xuất Bản Nội Dung Đáng Trích Dẫn

AI Visibility Toolkit là một sản phẩm mới, và chúng tôi cần nhanh chóng thiết lập nó như một thực thể dễ nhận biết trên web.

LLMs cần một điểm đến rõ ràng giải thích sản phẩm là gì, ai là đối tượng của nó, và nó phù hợp như thế nào trong nền tảng rộng hơn.

Chúng tôi đã xây dựng một trang landing page chuyên dụng để làm điểm tham chiếu chuẩn.

Trang này hoạt động tốt vì nó:

• Cung cấp một đề xuất giá trị rõ ràng
• Theo cấu trúc H2/H3 hợp lý
• Phác thảo các lợi ích phù hợp với công việc cần thực hiện
• Bao gồm nội dung FAQ được viết bằng ngôn ngữ câu hỏi tự nhiên

Trang landing này đã phục vụ như nguồn thông tin chính xác mà LLMs có thể học hỏi và trích dẫn một cách tự tin.

2. Phát Tán Các Câu Chuyện Cấu Trúc Trên Các Trang Thứ Ba

Khi thực thể sản phẩm đã được thiết lập, chúng tôi đã mở rộng diện tích bề mặt của mình.

LLMs học từ web rộng lớn—vì vậy chúng tôi đã cố ý đặt nội dung có cấu trúc trên nhiều trang đáng tin cậy trong ngành.

Ví dụ, chúng tôi đã cấu trúc một bài viết so sánh "tốt nhất" trên Backlinko để tối đa hóa việc tiếp nhận của LLM.

(Backlinko thuộc sở hữu của Semrush, điều này đã giúp việc hợp tác trở nên dễ dàng. Nhưng cách tiếp cận tương tự cũng hoạt động với bất kỳ nhà xuất bản đáng tin cậy nào trong lĩnh vực của bạn.)

Bài viết bao gồm:

• Một bảng so sánh với các cột rõ ràng: "Công cụ AI cho SEO," "Tốt nhất cho," và "Giá"

Các gợi ý sử dụng cụ thể như "Công cụ AI SEO đa năng" và "Theo dõi khả năng hiển thị SEO và AI"

Và thông tin chi tiết, có cấu trúc dễ hiểu.

Chúng tôi cũng đã làm việc với các đối tác liên kết của mình—những người sử dụng Semrush và đề xuất nó cho khán giả của họ.

Họ đã xuất bản các bài viết mới nói về các tính năng, lợi ích và giá cả:

Chúng tôi đã kích hoạt càng nhiều đối tác càng tốt để tối đa hóa tác động của mình:

3. Tạo Các Đánh Giá và Hướng Dẫn Video

Chỉ có văn bản là không đủ. Người dùng ngày càng tìm kiếm thông tin qua video, và LLMs có thể chuyển đổi và phân tích video trên quy mô lớn, coi các bản sao và siêu dữ liệu như nội dung viết tiêu chuẩn.

Vì vậy, chúng tôi đã mở rộng sang:

• Các đánh giá sản phẩm
• Các hướng dẫn trên YouTube
• Bình luận của người sáng tạo

Trên kênh YouTube của Backlinko, chúng tôi đã sản xuất một hướng dẫn chi tiết và hướng dẫn sản phẩm:

Chúng tôi cũng đã hợp tác với các YouTuber uy tín.

Điều này đã dẫn đến đánh giá về Semrush AI Visibility Toolkit đã nhận được hơn 31K lượt xem:

LLMs có thể trích xuất ngữ cảnh sản phẩm—nó là gì, nó hoạt động như thế nào, ai là đối tượng của nó—trực tiếp từ các bản sao và mô tả. Đồng thời, xuất hiện trên YouTube và nội dung của người sáng tạo giúp tiếp cận người mua nơi họ đã dành thời gian.

Kết quả cuối cùng:

Video cung cấp cho cả mô hình và con người nhiều cơ hội hơn để hiểu, đánh giá và nói về AI Visibility Toolkit.

4. Kích Hoạt Phân Phối Xã Hội + Đối Tác

Song song, chúng tôi đã khuếch đại AI Visibility Toolkit trên các kênh xã hội để mở rộng phạm vi tiếp cận và củng cố ngôn ngữ nhất quán về sản phẩm.

Chúng tôi tập trung vào LinkedIn và X (Twitter).

Một số bài đăng thực sự đã nổi bật, bao gồm bài này với 750 lượt thích và 255 bình luận (và vẫn đang tăng):

Chúng tôi liên tục chia sẻ trên X:

Mạng xã hội mang đến cho chúng tôi sự lặp lại nhanh chóng và phân tán—giúp sản phẩm dễ hiểu và tham khảo hơn cho cả con người và LLM.

5. Yêu cầu Khách Hàng Để Lại Đánh Giá Chi Tiết

Tiếng nói của khách hàng thêm một tín hiệu mạnh mẽ cho cả con người và LLM.

Chúng tôi thường xuyên khuyến khích người dùng để lại phản hồi chi tiết trên các nền tảng bên thứ ba—đặc biệt là G2, vì nó được tin cậy rộng rãi và thường được trích dẫn trong lĩnh vực của chúng tôi.

Chúng tôi chỉ đơn giản yêu cầu khách hàng mô tả cách họ sử dụng sản phẩm, vấn đề mà nó giải quyết và điều gì nổi bật.

Ngay cả một đoạn văn ngắn được viết bằng ngôn ngữ thực của khách hàng cũng cung cấp bối cảnh rõ ràng hơn về những gì sản phẩm làm và ai là người sử dụng nó.

Những đánh giá này cũng xuất hiện trong các bài so sánh, thảo luận trên mạng xã hội và nội dung của người ảnh hưởng. Càng nhiều nơi ngôn ngữ này xuất hiện, LLM càng dễ tham khảo và đề cập đến sản phẩm khi trả lời các câu hỏi liên quan.

Kết quả là? Khi ai đó hỏi "Những công cụ khả năng hiển thị AI tốt nhất là gì?" Semrush giờ đây xuất hiện trong câu trả lời.


Thường thì, bạn sẽ không nhận được một liên kết trực tiếp—như bạn có thể thấy ở đây, AI Mode của Google trích dẫn Reddit và các bài so sánh ngành như là nguồn.


Nhưng việc đề cập này xây dựng sự quen thuộc, và theo thời gian, sự hiện diện phân tán đó đã giúp tăng thị phần từ 13% lên 32%.

Theo Dõi Khả Năng Hiển Thị Khi Các Mô Hình Tiến Hóa

LLM, giống như thuật toán của Google, thay đổi liên tục, khi chúng cố gắng tạo ra những câu trả lời hữu ích nhất. Thách thức là theo dõi cách thương hiệu của bạn xuất hiện khi sở thích truy xuất tiến hóa.

Bộ Công Cụ Khả Năng Hiển Thị AI của Semrush giám sát các đề cập đến thương hiệu của bạn trên các nền tảng AI lớn, cho thấy những gợi ý nào có bạn (và những gợi ý nào không), và theo dõi cách thị phần của bạn thay đổi theo thời gian.

Sử dụng dữ liệu đó để tinh chỉnh chiến lược của bạn.

Việc gieo hạt LLM hoạt động thông qua nỗ lực liên tục, không phải chiến dịch một lần. Hãy tiếp tục xuất bản nội dung đáng trích dẫn, phân phối nó qua các nguồn đáng tin cậy, và củng cố thông điệp của bạn khi thương hiệu của bạn tiến hóa.