Thế giới tìm kiếm luôn trong tình trạng tiến hóa không ngừng, nhưng nhu cầu về công cụ, chiến lược và đội ngũ để thích ứng vẫn không thay đổi. Nói như vậy, kỷ nguyên AI đi xa hơn một bản cập nhật thuật toán. Đây là một sự thay đổi cơ bản trong cách mọi người khám phá thông tin và tương tác với các thương hiệu.
ChatGPT đã được gia nhập bởi Perplexity, Google Gemini (trước đây là Bard), Microsoft Copilot và Claude từ Anthropic trong không gian chatbot AI. Tìm kiếm AI đã đến và đang tạo ra những làn sóng lớn trên khắp các ngành. Các SEO và doanh nghiệp cần phải chuyển mình.
Kênh mới nổi này mang đến những thách thức (và cơ hội!) mới trong khả năng hiển thị, nhận diện thương hiệu và cảm nhận thương hiệu. Dưới đây là một cái nhìn tổng quan về các nền tảng tìm kiếm AI, sự thay đổi trong hành vi người dùng và những tác động tiềm năng đến doanh nghiệp cho các thương hiệu.
Các Nền Tảng Tìm Kiếm AI Hàng Đầu Là Gì?
Hãy đặt nền tảng: đây là những nền tảng chính mà người dùng đang đổ xô tới và cách tiếp cận độc đáo của họ trong việc tích hợp tìm kiếm. Trong khi ChatGPT vẫn là người dẫn đầu về lượng truy cập, nó đang phải đối mặt với sự cạnh tranh.
ChatGPT
Chắc chắn là cái tên được công nhận nhất trong ngành, ChatGPT đã thu hút sự chú ý của công chúng với việc phát hành mô hình GPT-3.5 vào năm 2022. Đây là một cơn sốt, đạt hơn 100 triệu người dùng chỉ trong 2 tháng.
Nền tảng này đã trải qua một sự chuyển mình nhanh chóng, với các GPT tùy chỉnh, việc triển khai các mô hình tiên tiến hơn, trình tạo hình ảnh AI DALL-E và nhiều hơn nữa.
Tất cả người dùng hiện nay đều có thể truy cập ChatGPT Search (còn gọi là SearchGPT), tạo thành một mô hình hybrid gọi đến các nguồn web bên ngoài để lấp đầy khoảng trống thời gian của các mô hình đào tạo của nó.
Điểm đáng chú ý: ChatGPT Search sử dụng chỉ mục của Microsoft Bing để thông báo cho các phản hồi của nó. Nếu thương hiệu của bạn không xuất hiện trong kết quả của Bing, thì khả năng cao là nó cũng sẽ không xuất hiện trong ChatGPT Search.
Perplexity AI
Perplexity là một công cụ tìm kiếm hội thoại, còn được gọi là công cụ trả lời, xử lý kết quả với các LLM bổ sung để tạo ra các phản hồi hội thoại cho các câu hỏi của người dùng. Được thành lập vào năm 2022, công ty cũng đã trải qua sự phát triển nhanh chóng về độ phổ biến—hiện đang tạo thành 37% traffic giới thiệu cùng với ChatGPT.
Perplexity nhấn mạnh vào thương mại điện tử và phát hiện sản phẩm, ra mắt trợ lý mua sắm AI, cho phép người dùng mua sản phẩm trực tiếp trong nền tảng Perplexity. Cùng với đó, cũng có báo cáo về việc các liên kết liên kết đang được thử nghiệm trong kết quả, một phát triển mà các doanh nghiệp cần theo dõi.
Google Gemini
Gemini là phiên bản chatbot mới nhất từ Google, được công bố vào tháng 2 năm 2024 như một sự kết hợp giữa chatbot Bard trước đây và Duet AI, một AI sinh tạo tập trung vào lập trình. Gemini theo cách tiếp cận tương tự như tìm kiếm ChatGPT, nơi các kết quả tìm kiếm hiện tại được sử dụng để bổ sung cho các mô hình mà nó đã được đào tạo.
Traffic của Gemini chiếm khoảng 12% tổng số được tạo ra bởi các nền tảng AI theo một nghiên cứu của Previsible.
Gemini đã thay thế Google Assistant và được tích hợp vào hệ sinh thái Google, bao gồm các ứng dụng Workspace và hệ điều hành Android của nó, khiến việc đánh giá mức độ tiếp nhận của người dùng trở nên khó khăn. Tuy nhiên, dữ liệu gần đây cho thấy Gemini nhận được ít hơn 20% số lượt tải ứng dụng mà ChatGPT nhận được.
Microsoft Copilot & Bing
Copilot ra đời từ mối quan hệ đối tác đang diễn ra giữa Microsoft và OpenAI, sử dụng một phiên bản đã được điều chỉnh của mô hình GPT-4 của OpenAI. Do đó, có nhiều điểm tương đồng trong các kết quả của họ. Mô hình này đã được triển khai vào Bing, công cụ tìm kiếm độc quyền của Microsoft, dưới tên gọi Bing Chat, trước khi được ra mắt lại. Kể từ đó, Copilot đã phát triển để đại diện cho 14% traffic giới thiệu LLM.
Tương tự như cách tiếp cận của Google đối với Gemini, Copilot đã được tích hợp như một trợ lý AI trong toàn bộ hệ sinh thái Microsoft, cung cấp hỗ trợ cho nhiều nhiệm vụ khác ngoài tìm kiếm.
Claude
Dòng mô hình Claude 3 hiện tại của Anthropic được phát hành vào tháng 3 năm 2024: Haiku, Sonnet và Opus, trong đó Haiku tập trung vào tốc độ, Sonnet là mô hình đa năng và Opus được xây dựng cho lý luận sâu. Tất cả các mô hình Claude 3 đều được xây dựng dựa trên cách tiếp cận đào tạo trước, có nghĩa là chúng gặp phải những hạn chế về các sự kiện hiện tại.
Mặt trái của điều này là sự tập trung lớn hơn vào quyền riêng tư và an toàn. Anthropic gọi quy trình này là Constitutional AI, một cách tiếp cận đào tạo nhằm đảm bảo các hệ thống AI không gây hại mà chủ yếu tự điều chỉnh mà không cần phản hồi rộng rãi từ con người. Mặc dù Anthropic là một thị trường ngách, Claude 3 Opus đã thiết lập các tiêu chuẩn ngành mới trong nhiều khả năng.
Có Những Loại Tìm Kiếm AI Khác Nhau Nào?
Như đã đề cập ở trên, có những khác biệt cơ bản trong cách tiếp cận mà các nền tảng khác nhau thực hiện để tạo ra các phản hồi. Việc so sánh không nhất thiết phải đơn giản như ChatGPT so với Perplexity. Mỗi nền tảng đều có những ưu điểm và nhược điểm—cũng như các tác động đến khả năng hiển thị.
Đào Tạo Trước (Ví dụ: Claude)
Các hệ thống AI này dựa vào dữ liệu đào tạo đã được cung cấp cho chúng. Điều này có nghĩa là chúng có xu hướng cung cấp các phản hồi chính xác hơn vì chúng có một tập hợp kiến thức và khả năng xác định. Mặt trái của điều này là ít tính linh hoạt hơn, đặc biệt là liên quan đến các tiến bộ hoặc sự kiện hiện tại.
Điều này có ý nghĩa gì đối với doanh nghiệp? Có lẽ sẽ ít cơ hội hơn cho thương mại điện tử, vì bất kỳ nội dung nào được phát hành sau mô hình đào tạo hiện tại sẽ không được trình bày trong các câu trả lời. Thứ hai, việc tối ưu hóa cần thời gian. Các nỗ lực sẽ cần được đầu tư vào việc phát triển nội dung mạnh mẽ do thương hiệu dẫn dắt, thiết lập chuyên môn trong ngành và các hoạt động PR tạo ra tác động, để thông báo cho bản cập nhật tiếp theo.
Tìm kiếm trước (Ví dụ: Perplexity)
Các nền tảng theo phương pháp tìm kiếm trước tuân theo một quy trình tương tự như các công cụ tìm kiếm truyền thống. Chúng sử dụng AI để lấy câu trả lời từ khắp nơi trên web trước khi một LLM đưa chúng vào một câu trả lời hội thoại duy nhất, loại bỏ nhu cầu phải cuộn và chọn một kết quả. Vì lý do này, chúng linh hoạt với thông tin có thể thu thập, nhưng thường thiếu khả năng lý luận tương tự như các nền tảng khác.
Với điều này trong tâm trí, các nền tảng tìm kiếm trước có thể nói là thân thiện nhất với thương hiệu vì chúng cung cấp phản hồi ngay lập tức hơn và cần một cách tiếp cận được thông báo bởi SEO.
Đầu tiên, đảm bảo rằng nội dung được cấu trúc theo cách thân thiện với LLM, sau đó thử nghiệm với các câu lệnh dựa trên từ khóa của bạn và xác định các nguồn phổ biến được sử dụng. Sau đó, cập nhật bất kỳ nội dung nào mà bạn có thể ảnh hưởng.
Hybrid (Ví dụ: ChatGPT và Gemini)
Các mô hình hybrid chuyển đổi giữa việc tận dụng dữ liệu đào tạo của chúng và cái được gọi là tạo ra tăng cường truy xuất (RAG). Đây là khi một LLM sử dụng một nguồn dữ liệu bên ngoài để phát triển phản hồi của nó.
Đầu tiên, bạn sẽ cần xác định các câu lệnh nào sử dụng dữ liệu đào tạo so với RAG. Đối với các câu lệnh sử dụng RAG, hãy tuân theo phương pháp tìm kiếm trước, sau đó là phương pháp đào tạo trước cho các câu lệnh sử dụng dữ liệu đào tạo.
Tìm kiếm bằng AI phổ biến đến mức nào?
Các công cụ AI nói chung tiếp tục phát triển nhanh chóng. Dự đoán rằng tổng số người dùng các công cụ AI sẽ vượt quá 241 triệu vào năm 2030, gần gấp đôi tổng số hiện tại. Và một số lượng lớn người dùng hiện đang chuyển từ các công cụ tìm kiếm truyền thống sang tìm kiếm bằng AI.
Các nghiên cứu cho thấy rằng 1 trong 10 người dùng internet tại Mỹ hiện nay tìm đến AI sinh tạo trước tiên cho tìm kiếm trực tuyến, bỏ qua hoàn toàn các phương pháp tìm kiếm thông thường. Xu hướng này thậm chí còn rõ ràng hơn trong số người tiêu dùng, với gần 60% thích các đề xuất do AI cung cấp cho việc nghiên cứu sản phẩm.
Tìm kiếm bằng AI đã trở thành một kênh quan trọng cho các thương hiệu và sẽ chỉ nhanh chóng gia tăng tầm quan trọng.
Các xu hướng chính trong các nền tảng tìm kiếm bằng AI là gì?
Cải tiến nhanh chóng trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP)
Việc OpenAI phát hành GPT-3.5 với ChatGPT đã gây ra một cơn sốt đáng kinh ngạc vì sự tiến bộ trong nhận thức hội thoại, thu hút hơn một triệu người dùng chỉ trong năm ngày. Kể từ đó, các nền tảng dựa trên LLM hàng đầu như Gemini và Claude đã chứng tỏ khả năng tuyệt vời trong việc hiểu các câu hỏi hội thoại, xác định ngữ cảnh và ý định mà người dùng có.
Trong khi tốc độ tiến bộ của LLM có thể đang chậm lại—ChatGPT-5 mang mã “Orion” đang gặp phải sự chậm trễ, tốc độ áp dụng chỉ đang tăng lên.
Cá nhân hóa và khả năng dự đoán ngày càng tăng
Trong khi các nền tảng AI luôn học hỏi từ sở thích của người dùng và lịch sử hội thoại của họ, điều này giờ đây đang tiến xa hơn một bước. Người dùng ChatGPT giờ có thể thêm các chi tiết chính xác về bản thân để tùy chỉnh phản hồi. Nền tảng này cũng cho phép người dùng gán các đặc điểm tính cách cho bất kỳ phản hồi nào.
Kết quả của điều này là việc tùy chỉnh phản hồi một cách chính xác. Nhưng để xuất hiện chính xác, các thương hiệu cần đảm bảo nội dung của họ được nhắm đến các nhóm nhân khẩu học liên quan—cũng như các nguồn có khả năng được sử dụng để thông báo cho họ. Ngữ cảnh đang nhanh chóng trở thành một lợi thế cạnh tranh mới.
Khả năng dự đoán cũng đang mở rộng. Các LLM dự đoán các câu hỏi tiếp theo và chủ động hiển thị nội dung liên quan, tạo cơ hội cho các thương hiệu tương tác với người dùng tại nhiều điểm tiếp xúc và phát triển mối quan hệ của họ.
Nguồn: ChatGPT
Điều này có ý nghĩa gì đối với bối cảnh tìm kiếm?
Nhu cầu ngày càng tăng đối với các tương tác hội thoại
Theo xu hướng áp dụng AI sinh tạo, sở thích cũng đang chuyển sang các câu trả lời hội thoại. Người dùng ngày càng mong đợi các nền tảng tìm kiếm theo dõi cuộc đối thoại tự nhiên và cung cấp các giải pháp chính xác cho các truy vấn của họ.
Các nền tảng AI hội thoại tạo ra trải nghiệm tìm kiếm tương tác và dựa trên đối thoại, cho phép người dùng đặt các câu hỏi phức tạp, giàu ngữ cảnh và nhận được các câu trả lời tinh tế.
Quan trọng nhất, những phản hồi và đề xuất này được tin tưởng. Nghiên cứu từ Statista cho thấy rằng gần hai phần ba người dân sẵn sàng mua những gì được AI đề xuất cho họ.
Sự tiến hóa này đang chuyển các tương tác tìm kiếm ra khỏi các truy vấn dựa trên từ khóa sang các cuộc hội thoại tự nhiên, dựa trên ý định. Sự chuyển đổi này thưởng cho các thương hiệu cấu trúc nội dung theo định dạng Q&A, tận dụng các câu hỏi thường gặp và giải quyết các nhu cầu tiềm ẩn của người dùng.
Các công cụ tìm kiếm tiếp tục tích hợp các tính năng AI
Các công cụ tìm kiếm truyền thống cũng đang phản ứng với những sở thích này. Hai cái tên chính xuất hiện khi thảo luận về các nền tảng AI sinh tạo? Google và Microsoft. Do đó, không có gì ngạc nhiên khi các công cụ tìm kiếm của họ đang tích hợp các tính năng dựa trên AI.
Để đáp ứng hành vi người dùng đang thay đổi và giảm thiểu các đối thủ cạnh tranh mới nhất của họ, AI Overviews của Google và Copilot của Microsoft tích hợp AI sinh tạo trực tiếp vào các trang kết quả, cung cấp các câu trả lời dựa trên tóm tắt và các câu hỏi theo dõi được đề xuất.
Việc sử dụng chúng đang tăng nhanh, với AI Overviews của Google đã được xác định trong 74% các tìm kiếm giải quyết vấn đề.
Các hành trình “Zero-Click” tiếp tục gia tăng
Mặt trái của điều này: các hành trình zero-click đang gia tăng. Sau khi được quan sát như một xu hướng đang gia tăng vào năm 2022, sự bùng nổ của AI sinh ra và việc giới thiệu các tính năng tương tự vào các công cụ tìm kiếm đã làm gia tăng xu hướng này. Đối với Google, khoảng 58,5% các tìm kiếm ở Mỹ và 59,7% ở châu Âu kết thúc mà không có cú nhấp chuột.
Trong khi traffic giới thiệu từ các nền tảng tìm kiếm bằng AIđang tăng trưởng, chúng chủ yếu được thiết kế để loại bỏ cú nhấp chuột trước đó cần thiết. Bằng cách tạo ra một câu trả lời hoàn chỉnh, người dùng giờ chỉ cần nhấp để kiểm tra nguồn hoặc lấy thêm thông tin trực tiếp từ họ. Trong nhiều trường hợp, dữ liệu học tập là tất cả những gì cần thiết cho một phản hồi và không có nguồn nào được cung cấp.
Đối với các công cụ tìm kiếm, nghiên cứu ban đầu đã phát hiện ra rằng có thể có một sự giảm 18-64% traffic tự nhiên cho một số trang web có thể do AI Overviews gây ra.
Không gian AI Overview cũng đến với cái giá của các kết quả hàng đầu—và nội dung nguồn có thể không sử dụng chúng chút nào. Chỉ có 57% các nguồn được sử dụng bởi Trải nghiệm Tìm kiếm Sinh ra của Google (tiền thân của AI Overviews) đến từ trang đầu tiên của các kết quả tự nhiên.
Để giảm thiểu rủi ro về khả năng hiển thị, các thương hiệu cần tối ưu hóa nội dung cho các câu trả lời “đáng để trích dẫn”, nhấn mạnh sự rõ ràng, ngắn gọn và các tuyên bố dựa trên dữ liệu.
Để duy trì traffic, nên tối ưu hóa cho ý định vì các tìm kiếm thương mại ít có khả năng kích hoạt một AI Overview.
Chiến thuật Tìm kiếm Cần Phát triển
Dự đoán của Gartner về một sự giảm 25% traffic tìm kiếm truyền thống có thể gợi ý rằng thời đại của các công cụ tìm kiếm đang phai nhạt, nhưng thực tế đối với SEO là một sự tiến hóa hơn. Tối ưu hóa tìm kiếm bằng AI (còn được gọi là tối ưu hóa AI sinh ra hoặc tối ưu hóa công cụ trả lời) cần được ưu tiên.
Các trang được tối ưu hóa cho mật độ từ khóa hoặc khối lượng backlink thường gặp khó khăn trong việc xếp hạng trong tìm kiếm bằng AI. Các LLM ưu tiên nội dung trực tiếp trả lời ý định của người dùng với sự rõ ràng và chiều sâu.
Để duy trì khả năng hiển thị, các doanh nghiệp nên điều tra các chiến lược SEO ngữ nghĩa, tập trung vào dữ liệu có cấu trúc, tối ưu hóa dựa trên thực thể và bao phủ chủ đề toàn diện.
Dữ liệu có cấu trúc cũng đang nổi lên như một yếu tố quan trọng cho tìm kiếm dựa trên AI. Việc triển khai điều này đang cho thấy sự tăng cường khả năng hiển thị cho cả các nền tảng AI và các tính năng tìm kiếm bằng AI. Các loại đánh dấu như Product, FAQ và HowTo giúp các LLM quét nội dung để đưa vào các tóm tắt, trong khi việc triển khai không đúng có thể dẫn đến việc trình bày sai hoặc bị loại trừ.
Những hệ quả cho các thương hiệu là gì?
Nhu cầu về một cách tiếp cận đa kênh
Trong khi SEO luôn là một phần quan trọng của marketing đa kênh thì giờ đây tìm kiếm bản thân cũng cần cách tiếp cận tương tự.
Hành vi tìm kiếm đang phân mảnh giữa tìm kiếm bằng AI, các công cụ tìm kiếm, tìm kiếm hình ảnh hoặc giọng nói, và mạng xã hội—đặc biệt là đối với Gen Z. Trong số những người tìm kiếm trẻ tuổi, Google đứng ở vị trí thứ ba sau Instagram và TikTok.
Reddit cũng đang nổi lên như một nhân tố chính ở đây, vì cấu trúc nội dung của nó dễ dàng để xử lý. Các nhà xuất bản như Washington Post đã thử nghiệm với các định dạng AMA cho các nhà văn của họ và Reddit đã có các thỏa thuận cấp phép với cả Google và ChatGPT.
Tối ưu hóa nội dung và marketing thương hiệu sẽ trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Các thương hiệu cần nhìn về phía trước và tạo ra nội dung cho nhiều nền tảng khác nhau trong khi duy trì một câu chuyện nhất quán giữa chúng.
Đối với tìm kiếm bằng AI đặc biệt, nỗ lực thương hiệu và PR đóng một vai trò quan trọng. Chỉ những nguồn mạnh mẽ nhất mới được giới thiệu hoặc trích dẫn, vì vậy việc chứng minh chuyên môn của thương hiệu bạn thông qua nội dung đáng tin cậy, như bài báo, tài liệu trắng và hồ sơ mạng xã hội đã được xác minh, là điều cần thiết.
Các câu chuyện thương hiệu đối mặt với thách thức
Các nền tảng tìm kiếm bằng AI xây dựng câu trả lời từ dữ liệu mô hình và các nguồn bên ngoài, mà có thể không được thương hiệu kiểm soát. Do đó, đối với các thương hiệu—đặc biệt là các doanh nghiệp toàn cầu với danh mục đa thương hiệu—định dạng tìm kiếm mới này đặt ra những thách thức đáng kể.
Ví dụ, khi yêu cầu các đề xuất cho giày chạy bộ, không có nguồn nào mô tả sản phẩm của họ đến từ chính các thương hiệu:
Điều này làm cho việc biết các nguồn chính của bạn và cảm xúc mà chúng đang đề cập đến thương hiệu và sản phẩm của bạn trở nên rất quan trọng.
Đối với các CMO, việc đại diện không chính xác là một thách thức lớn. Các khảo sát gần đây từ Frontify cho thấy 90% các CMO khẳng định rằng việc bảo vệ thương hiệu của họ quan trọng hơn với AI, và 74% đề cập rằng một “cuộc hợp tác thương hiệu giả” sẽ là cơn ác mộng tồi tệ nhất của họ.
Một vấn đề mà các thương hiệu phải đối mặt là thiếu khả năng hiển thị về cách họ được đại diện trên các nền tảng AI. Trong khi chúng ta biết cách mà các mô hình khác nhau hoạt động, các nền tảng thì cố tình không minh bạch về các yếu tố mà các mô hình của họ dựa vào để xếp hạng và lấy nguồn.
Thiếu dữ liệu hoặc thông tin, rất khó khăn cho các thương hiệu để quản lý thương hiệu của họ trong tìm kiếm bằng AI và đưa ra các quyết định chiến lược có ý nghĩa.
Cơ hội tìm kiếm AI đang tràn ngập
Khi tìm kiếm bằng AI phát triển và trở nên phổ biến, các thương hiệu phải theo dõi sự thay đổi trong xếp hạng trang web và traffic của họ để thích ứng với những thay đổi. Cùng với điều này, việc hiểu và theo dõi các nguồn tìm kiếm bằng AI và các truy vấn chính cũng rất quan trọng.
Nhưng, như với bất kỳ công nghệ mới nổi nào, có một lợi thế lớn cho những thương hiệu tiên phong ở đây. Ít doanh nghiệp đang tối ưu hóa cho các nền tảng AI, điều này mang lại cho những người đi đầu một lợi thế cạnh tranh lớn trong việc chiếm lĩnh khả năng hiển thị có sẵn.
Khi các LLM được đào tạo mạnh mẽ về việc giải mã ý định của người dùng, khi thương hiệu của bạn xuất hiện, gần như chắc chắn rằng nó đang ở trước một khách hàng tiềm năng.
Kết luận
Tìm kiếm bằng AI không chỉ là một xu hướng kỹ thuật số khác. Đây là một sự chuyển mình lớn trong cách người dùng tìm kiếm thông tin, tương tác với các thương hiệu và cuối cùng là đưa ra quyết định. Các nền tảng như ChatGPT, Perplexity, Gemini và Claude đang thay đổi cuộc chơi, định hình hành vi người dùng và yêu cầu những cách tiếp cận mới về khả năng hiển thị và bảo vệ thương hiệu.
Chúng cũng mở ra những kênh mới cho việc khám phá siêu nhắm mục tiêu và tương tác có ý nghĩa.
Đối với các doanh nghiệp, công việc cơ bản là cung cấp nội dung rõ ràng, đáng tin cậy và xây dựng một câu chuyện thương hiệu mạnh mẽ vẫn không thay đổi. Nhưng các cách thức để truyền tải và tối ưu hóa nội dung đó—trong bối cảnh ngày càng phát triển của các công cụ trò chuyện dựa trên AI, mạng xã hội và các SERP đang tiến hóa—đã mở rộng đáng kể.
Áp dụng tư duy đa kênh, phát triển SEO của bạn với dữ liệu ngữ nghĩa và có cấu trúc, và xây dựng uy tín thương hiệu thông qua PR mạnh mẽ và nội dung có thẩm quyền sẽ là những chìa khóa để nổi bật.
Tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI mở ra cánh cửa đến với những khán giả lớn hơn và kết nối sâu sắc hơn—nếu các thương hiệu sẵn sàng thích nghi, đổi mới và dẫn dắt cuộc trò chuyện.
Đưa góc nhìn thành kế hoạch.
Chia sẻ website và mục tiêu để LionTech tư vấn giải pháp phù hợp.
Đăng ký tư vấn ↗