Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) là các hệ thống AI được đào tạo trên một lượng lớn văn bản viết để hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người.
LLMs cung cấp khả năng tìm kiếm sinh và tìm kiếm hội thoại:
- Tìm kiếm sinh: Một hình thức tìm kiếm tạo ra phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên cho truy vấn của người dùng (ví dụ, Google AI Overviews)
- Tìm kiếm hội thoại: Một hình thức tìm kiếm sinh cho phép đối thoại qua lại giữa người dùng và công cụ dựa trên LLM (ví dụ, ChatGPT, Google AI Mode)
Nhiều người gọi các công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi LLM đơn giản là LLMs. Vì vậy, tôi cũng sẽ làm như vậy.
Trong hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu lý do và cách tối ưu hóa cho LLMs.
Tối Ưu Hóa LLM Là Gì?
Tối ưu hóa LLM (LLMO) là một chiến thuật marketing nhằm cải thiện khả năng hiển thị và hình ảnh của thương hiệu trong các phản hồi được tạo ra bởi LLM—như những gì có trong ChatGPT, Google’s AI Overviews và Google’s AI Mode.
Các kỹ thuật tối ưu hóa LLM chính bao gồm:
- Có những đề cập tích cực về thương hiệu của bạn trên các trang web uy tín (để LLM hiểu thương hiệu của bạn tốt hơn và nhìn nhận nó một cách tích cực hơn)
- Tạo nội dung gốc, hữu ích và thân thiện với LLM (để LLM có khả năng cao hơn trong việc trích dẫn nội dung của bạn trong các phản hồi của chúng)
Nhưng bạn có thể đang tự hỏi làm thế nào để thực hiện LLMO.
Để thực hiện LLMO, hầu hết các chiến thuật được sử dụng trong tối ưu hóa công cụ tìm kiếm truyền thống (SEO) cũng tốt cho LLMO.
Nhưng bạn có thể sử dụng các kỹ thuật khác để cải thiện khả năng hiển thị LLM của mình. Thêm thông tin về những điều đó sau.
Tại Sao Tối Ưu Hóa LLM Quan Trọng?
Tối ưu hóa LLM quan trọng vì nó cho phép bạn cải thiện khả năng hiển thị và hình ảnh của thương hiệu trong các phản hồi được tạo ra bởi LLM—nội dung mà mọi người ngày càng thấy và tương tác.
Hơn nữa, theo nghiên cứu tìm kiếm AI của Semrush.
LLMO cuối cùng có thể giúp bạn:
- Tăng cường nhận thức về thương hiệu
- Bảo vệ và cải thiện danh tiếng của thương hiệu
- Tạo ra nhiều doanh thu hơn
LLMO có thể mang lại cho thương hiệu của bạn một tăng trưởng ngay lập tức. Nhưng những lợi ích lâu dài có thể còn lớn hơn.
Sau cùng, việc áp dụng AI dự kiến sẽ tăng lên. Và thông tin về thương hiệu của bạn có thể trở thành một phần trong dữ liệu đào tạo được sử dụng cho các phiên bản LLM trong tương lai.
Điều này có nghĩa là công việc bạn thực hiện bây giờ có thể đảm bảo thương hiệu của bạn được thể hiện thường xuyên và tích cực hơn trong các phản hồi của LLM trong tương lai.
Người Dùng Thấy Phản Hồi LLM Bao Nhiêu Lần?
Người dùng Google tại Mỹ đã thấy các phản hồi LLM trên 13,14% các trang kết quả tìm kiếm vào tháng 3 năm 2025, theo Nghiên cứu AI Overviews của Semrush.
Những phản hồi được tạo ra bởi LLM này là AI Overviews, và chúng thường xuất hiện ngay ở đầu trang. Như thế này:
Nhiều người dùng tìm kiếm các phản hồi được tạo ra bởi LLM bằng cách tương tác với các công cụ AI hội thoại như ChatGPT, Microsoft Copilot, Perplexity và Claude. Những công cụ này đã thu hút hơn 600 triệu lượt truy cập độc nhất vào tháng 5 năm 2025, theo dữ liệu từ Traffic Analytics của Semrush.
Hãy nhớ rằng mức độ tiếp xúc của người dùng với các phản hồi được tạo ra bởi LLM dự kiến sẽ tăng lên đáng kể khi việc áp dụng và đầu tư vào AI gia tăng.
Ví dụ, Google gần đây đã ra mắt AI Mode, cung cấp trải nghiệm giống như ChatGPT trong giao diện tìm kiếm của Google.
LLMs dự kiến sẽ trở thành một động lực doanh thu và traffic lớn vào năm 2027, theo nghiên cứu tìm kiếm AI của Semrush.
Các marketer có thể thích ứng với tìm kiếm được hỗ trợ bởi LLM như thế nào?
Các marketer có thể thích ứng với tìm kiếm được hỗ trợ bởi LLM bằng cách học cách tối ưu hóa cho LLMs và theo dõi khả năng hiển thị tìm kiếm LLM của họ bằng các công cụ như Semrush Enterprise AIO.
Cách Thực Hiện Tối Ưu Hóa LLM?
Để thực hiện tối ưu hóa LLM, hãy để thương hiệu của bạn được đề cập trên các trang web thường được trích dẫn, thiết lập một giá trị độc đáo, tạo nội dung gốc và hữu ích, làm cho nội dung của bạn dễ tiếp cận với LLMs, kết hợp nội dung hình ảnh và video, tối ưu hóa nội dung của bạn ở cấp độ đoạn văn, điều chỉnh nội dung của bạn cho các đối tượng mục tiêu, và quản lý danh tiếng trực tuyến của bạn.
Nhưng cần phải nói rằng—
Không ai hoàn toàn hiểu cách mà LLMs quyết định thương hiệu nào sẽ được đề cập hoặc trích dẫn trong các phản hồi của chúng, nhưng dựa trên hiểu biết hiện tại của chúng tôi về cách mà LLMs hoạt động, chúng tôi tin rằng những kỹ thuật LLM này có thể cải thiện khả năng hiển thị của thương hiệu bạn.
1. Có Những Đề Cập Về Thương Hiệu Trên Các Trang Web Thường Được Trích Dẫn
Xác định các trang hoặc trang web trong lĩnh vực của bạn mà LLMs thường trích dẫn. Sau đó, hãy làm việc để thương hiệu của bạn được đề cập trên những trang đó.
Bằng cách đó, LLMs có thể có khả năng cao hơn trong việc bao gồm thương hiệu của bạn trong các phản hồi của chúng.
Trong ví dụ dưới đây, ChatGPT trích dẫn các gợi ý sản phẩm từ một bài viết trên blog của TechRadar.
Quora và Reddit là những trang web thường được trích dẫn nhất trong Google AI Overviews, theo nghiên cứu tìm kiếm AI của Semrush.
Vì vậy, việc tương tác với những nền tảng này và đề cập đến thương hiệu của bạn khi phù hợp có thể đóng một vai trò quan trọng trong tối ưu hóa tìm kiếm LLM.
Những cách tốt nhất để theo dõi các đề cập thương hiệu AI là gì?
Một số cách tuyệt vời để theo dõi các đề cập thương hiệu AI là xác định thủ công các trang web thường được trích dẫn trong lĩnh vực của bạn, thực hiện các tìm kiếm liên quan trên các nền tảng AI, và ghi lại các trích dẫn mà bạn thấy.
Một lựa chọn nhanh hơn là sử dụng các công cụ chuyên biệt như Semrush.
Semrush cung cấp hai tùy chọn:
Semrush One: Tốt nhất cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa đang tìm cách khám phá cách các thực thể kết nối, xem xét khả năng hiển thị AI của họ, xem phân tích đối thủ cạnh tranh, thực hiện nghiên cứu prompt, kiểm tra cảm nhận về thương hiệu và theo dõi tiến trình.
Enterprise AIO: Tốt nhất cho các tổ chức lớn đang tìm kiếm khả năng hiển thị AI cấp doanh nghiệp, theo dõi thời gian thực các đề cập, cảm xúc và đối thủ, cộng với báo cáo tùy chỉnh, theo dõi cấp sản phẩm và hỗ trợ chuyên gia tận tâm.
Bạn có thể sử dụng nhiều PR kỹ thuật số và chiến thuật xây dựng liên kết để đưa thương hiệu của bạn vào danh sách nổi bật.
Chris Tweten, Giám đốc Marketing tại Spacebar Collective, sử dụng chiến thuật này để đảm bảo sự hiện diện giá trị cho khách hàng của mình.
Ông nói:
“Chúng tôi đo lường thành công bằng cách theo dõi những mảnh phương tiện nào mà chúng tôi sản xuất sau này trở thành trích dẫn trong ChatGPT, Gemini và Perplexity. Từ đây, chúng tôi cũng theo dõi tổng lượng traffic đến từ những nền tảng đó cũng như các chuyển đổi thực tế từ traffic đó.
“Traffic từ ChatGPT đang chuyển đổi khoảng 30% cho một trong những khách hàng của chúng tôi.”
2. Thiết lập Đề xuất Giá trị Độc đáo
Việc thiết lập một đề xuất giá trị độc đáo (UVP) để phân biệt doanh nghiệp của bạn với các đối thủ có thể mang lại lý do cho các LLM đề cập đến doanh nghiệp của bạn nhiều hơn.
Chiến thuật tối ưu hóa LLM này có thể đặc biệt quan trọng nếu bạn là một nhà bán lẻ hoặc hoạt động trong một thị trường bão hòa.
Giả sử một người dùng hỏi nơi mua một loại sản phẩm liên quan.
Nếu bạn có một UVP mạnh (ví dụ: một dải sản phẩm tốt hơn hoặc giá thấp hơn), các mô hình được hỗ trợ bởi LLM có thể có khả năng gợi ý doanh nghiệp của bạn hơn.
Như thế này:
Để chiến thuật này hoạt động, hãy giao tiếp rõ ràng và nhất quán UVP của bạn trong các không gian mà LLM có thể học hỏi. Chẳng hạn như trang web của bạn, cộng đồng trực tuyến, trang web ngành và mạng xã hội.
3. Tạo Nội dung Độc đáo và Hữu ích
Tạo nội dung độc đáo và hữu ích để LLM có thể trích dẫn khi người dùng liên quan gửi các prompt thích hợp.
Sự độc đáo có thể mang lại cho LLM lý do để đề cập hoặc trích dẫn bạn thay vì người khác. Trong khi đó, tính hữu ích đảm bảo nội dung của bạn đáp ứng các tiêu chuẩn về sự liên quan và chất lượng.
Tôi khuyên bạn nên tạo nội dung được điều chỉnh cho những nhu cầu hoặc ý định người dùng rất cụ thể. Bởi vì người dùng thường gửi các prompt phức tạp trong AI hội thoại—và các đối thủ có thể chưa giải quyết những nhu cầu này.
Cũng hãy cố gắng bao phủ tất cả các giai đoạn của phễu marketing:
Đối tượng ở đầu phễu có khả năng sử dụng tìm kiếm hội thoại vì nó có thể cung cấp hướng dẫn khách quan và cá nhân hóa.
Những người dùng này có thể tiếp tục hành trình học hỏi của họ trong giao diện trò chuyện. Điều này có nghĩa là họ không truy cập vào trang web của bạn hoặc tương tác với các kênh marketing khác cho đến khi họ sẵn sàng chuyển đổi.
Càng nhiều lần LLM đề cập hoặc gợi ý thương hiệu của bạn trong hành trình này, bạn càng có khả năng thu hút nhiều khách hàng hơn.
4. Làm cho Nội dung của Bạn Dễ Tiếp Cận với LLM
Để LLM có thể tiếp nhận và trích dẫn nội dung của bạn, chúng phải có khả năng tiếp cận và xử lý nội dung của bạn.
Dưới đây là cách bạn có thể làm cho nội dung dễ tiếp cận hơn về mặt kỹ thuật với LLM:
- Ưu tiên việc render phía máy chủ. LLM thường học từ HTML thô của một trang web—không phải nội dung xuất hiện sau khi JavaScript chạy. Vì vậy, hãy giảm thiểu sự phụ thuộc vào rendering JavaScript.
- Đảm bảo khả năng truy cập công khai. LLM chỉ có thể đào tạo trên nội dung có thể truy cập công khai—chúng không thể truy cập nội dung bị khóa sau paywall, tường đăng nhập hoặc giấy phép hạn chế AI
- Tuân theo các thực tiễn SEO kỹ thuật tốt nhất. LLM đôi khi truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu của công cụ tìm kiếm, vì vậy hãy đảm bảo tuân theo các thực tiễn SEO kỹ thuật tốt nhất
Jeremy Howard, Đồng sáng lập của Fast.ai, đã đề xuất rằng ngành công nghiệp nên áp dụng một tệp chuẩn để cung cấp thông tin cho LLM, gọi là llms.txt. (Tệp này sẽ hoạt động tương tự như robots.txt, một tệp được thiết kế để cung cấp thông tin cho các crawler của công cụ tìm kiếm.)
Tuy nhiên, các mô hình AI vẫn chưa chính thức áp dụng định dạng tệp này.
5. Kết hợp Nội dung Hình ảnh và Video
Việc kết hợp hình ảnh và video vào nội dung dựa trên văn bản có thể cải thiện khả năng hiển thị dựa trên LLM của bạn vì một vài lý do.
Đầu tiên, nội dung đa phương thức thường giàu thông tin và ngữ cảnh hơn, điều này có thể cải thiện sự hiểu biết của máy móc. Và củng cố chuyên môn của bạn.
Thứ hai, nhiều LLM hỗ trợ tìm kiếm đa phương thức.
Chế độ AI của Google, ví dụ, cho phép người dùng tải lên hình ảnh và đặt câu hỏi về chúng.
LLM có thể có khả năng cao hơn trong việc truy xuất và trích dẫn nội dung bao gồm hình ảnh tương tự như hình ảnh được sử dụng trong prompt. Miễn là hình ảnh đi kèm với văn bản giải thích.
Thứ ba, nhiều LLM trích dẫn các định dạng nội dung khác nhau trong các phản hồi của họ.
Ví dụ, AI Overviews của Google đôi khi bao gồm kết quả hình ảnh liên kết:
6. Tối ưu hóa Nội dung ở Cấp Đoạn
Tối ưu hóa nội dung ở cấp đoạn có thể hữu ích vì LLM thường sử dụng truy xuất cấp đoạn (có nghĩa là chúng tìm kiếm các đoạn văn bản có liên quan nhất thay vì các tài liệu có liên quan nhất).
Dưới đây là một số kỹ thuật được đề xuất để tối ưu hóa nội dung ở cấp đoạn:
- Hãy cụ thể. Sử dụng từ ngữ rõ ràng và chính xác trong toàn bộ tài liệu của bạn, đảm bảo đề cập đến các thực thể liên quan. Điều này có thể giúp LLM và người dùng rút ra nhiều ý nghĩa hơn từ nội dung của bạn.
- Tránh phụ thuộc vào bên ngoài. Đảm bảo các đoạn và câu chính có nghĩa khi đứng riêng. Tránh phụ thuộc vào các đoạn trước hoặc nội dung bên ngoài.
- Giữ đúng chủ đề. Tập trung mỗi đoạn xung quanh một chủ đề hoặc tiểu chủ đề cụ thể. Tránh các phần lạc đề, điều này có thể gây nhầm lẫn cho LLM và làm phân tâm người dùng.
- Theo một cấu trúc hợp lý. Giới thiệu các ý tưởng và khái niệm theo một trật tự logic. Và sử dụng tiêu đề phụ để nhóm các đoạn văn liên quan chặt chẽ với nhau.
Việc truy xuất ở cấp độ đoạn văn cũng có thể làm giảm tầm quan trọng của độ sâu tài liệu. Bởi vì LLM có thể trích xuất nội dung từ nhiều tài liệu trên trang web của bạn.
Điều này có nghĩa là có thể tốt hơn nếu tạo ra các tài liệu riêng biệt được điều chỉnh cho các trường hợp sử dụng rất cụ thể, thay vì các tài liệu toàn diện bao quát nhiều trường hợp sử dụng.
7. Điều chỉnh Nội Dung cho Đối Tượng Mục Tiêu
Việc điều chỉnh nội dung cho một đối tượng mục tiêu cụ thể có thể quan trọng trong tối ưu hóa tìm kiếm LLM vì nhiều LLM có thể cung cấp các phản hồi rất cá nhân hóa dựa trên các tương tác trước đó với người dùng.
Càng tốt hơn khi thương hiệu hoặc nội dung của bạn phù hợp với hồ sơ và ý định của người dùng, bạn càng có khả năng được đề cập hoặc trích dẫn trong phản hồi của LLM.
Ví dụ, nếu một người dùng đã bật bộ nhớ, ChatGPT có thể học theo thời gian rằng người dùng là một sinh viên.
Khi người dùng này sau đó yêu cầu các gợi ý sản phẩm, ChatGPT có thể có khả năng cao hơn trong việc đề cập và trích dẫn các thương hiệu nhắm đến sinh viên trong các nỗ lực tiếp thị của họ. Như thế này:
Bạn có thể tìm hiểu thêm về đối tượng mục tiêu của bạn với Semrush Traffic & Market Toolkit.
8. Quản Lý Danh Tiếng Trực Tuyến
Quản lý danh tiếng trực tuyến có thể là một khía cạnh quan trọng của tối ưu hóa LLM vì LLM xây dựng sự hiểu biết về thương hiệu của bạn dựa trên cách nó được thể hiện trực tuyến.
Nếu khách hàng hoặc người ảnh hưởng nói tiêu cực về thương hiệu của bạn, bạn có thể thấy những quan điểm này được phản ánh trong các phản hồi của LLM.
Tương tự, những ý tưởng tích cực có thể được lặp lại với khán giả của bạn.
Chuyên gia SEO Andrew Holland giải thích lý do tại sao quản lý danh tiếng trực tuyến (một phần của PR kỹ thuật số) là rất quan trọng trong thời đại LLM:
Dưới đây là một số cách để cải thiện danh tiếng trực tuyến của thương hiệu bạn:
- Phản hồi nhanh chóng và chiến lược đối với các đánh giá
- Khuyến khích khách hàng hài lòng để lại đánh giá trực tuyến
- Đầu tư vào việc cung cấp dịch vụ khách hàng tuyệt vời
- Thu thập và hành động dựa trên phản hồi của khách hàng
- Chuẩn bị một chiến lược quản lý khủng hoảng
- Sử dụng PR kỹ thuật số và tiếp thị người ảnh hưởng để đảm bảo sự phủ sóng tích cực cho thương hiệu
- Nỗ lực loại bỏ nội dung không chính xác hoặc không tốt về thương hiệu của bạn
Với Semrush Enterprise AIO, bạn có thể tìm hiểu cách mà các LLM phổ biến thể hiện điểm mạnh và điểm yếu của thương hiệu bạn.
Bạn có thể sau đó làm việc để khuếch đại những điểm mạnh của mình và giảm thiểu những điểm yếu.
Bắt Đầu Theo Dõi Khả Năng Hiển Thị Tìm Kiếm LLM
Để theo dõi khả năng hiển thị tìm kiếm LLM của bạn một cách hiệu quả, hãy đo lường tần suất và độ nổi bật của thương hiệu bạn xuất hiện cho các nhân vật liên quan bằng cách sử dụng các gợi ý liên quan trên nhiều mô hình khác nhau.
- Các nhân vật liên quan: Các phản hồi AI có thể được điều chỉnh rất cụ thể cho người dùng, vì vậy điều quan trọng là phải bắt chước và đo lường khả năng hiển thị cho từng phân khúc khán giả
- Các gợi ý liên quan: Các gợi ý AI có xu hướng cụ thể và giao tiếp hơn nhiều so với các truy vấn của công cụ tìm kiếm, vì vậy không thể tìm và theo dõi từ khóa như bạn có thể làm trong SEO truyền thống. Thay vào đó, hãy chọn các gợi ý để đại diện cho các cuộc trò chuyện trong các lĩnh vực chủ đề chính.
- Nhiều mô hình khác nhau: Thị trường tìm kiếm AI ít tập trung hơn so với thị trường công cụ tìm kiếm truyền thống—ít nhất là hiện tại. Bạn có thể hưởng lợi từ việc theo dõi khả năng hiển thị của mình trên nhiều mô hình.
Cũng hãy đo lường cảm xúc và vị trí thương hiệu trong LLM để đảm bảo sự phù hợp với các mục tiêu của bạn. Bởi vì những hình ảnh tiêu cực hoặc không chính xác có thể gây hại nhiều hơn là có lợi.
Và hãy nhớ, có phần mềm để theo dõi các đề cập đến thương hiệu trong LLM.
Phần mềm để theo dõi các đề cập đến thương hiệu trong LLM bao gồm Semrush Enterprise AIO cung cấp các gợi ý cụ thể cho thương hiệu để bao phủ toàn bộ hành trình mua hàng của bạn. Semrush Enterprise AIO sau đó sử dụng những gợi ý này để đo lường khả năng hiển thị và cách thể hiện của bạn trên các LLM
Công cụ này cũng cung cấp thông tin về đối thủ cạnh tranh và chi tiết các trang thường được trích dẫn nhất.
Đưa góc nhìn thành kế hoạch.
Chia sẻ website và mục tiêu để LionTech tư vấn giải pháp phù hợp.
Đăng ký tư vấn ↗