AEO và UGC: Tại sao AI ưu tiên nội dung từ mạng xã hội?

Nội dung do người dùng tạo ra trên các nền tảng mạng xã hội xuất hiện với tần suất cao trong câu trả lời của các mô hình AI. Lý do không nằm ở yếu tố kỹ thuật mà ở chất lượng thông tin: những cuộc trò chuyện thật chứa kiến thức ngầm và kinh nghiệm thực tế mà nội dung marketing chính thức không thể tạo ra. Trong nội dung này, Infinity sẽ phân tích tại sao AI ưu tiên nội dung từ mạng xã hội và cách chúng ta nên ứng xử hợp lý khi hiện diện trên MXH như thế nào để đạt được mục tiêu và không để ảnh hưởng tới thương hiệu và người dùng.

Tóm tắt phân tích chính của nội dung

• AI ưu tiên trích dẫn từ cuộc trò chuyện thật vì chứa câu hỏi và câu trả lời có ngữ cảnh

• Kiến thức ngầm trong các cộng đồng chuyên ngành là nguồn dữ liệu có giá trị cao

• Nội dung giả mạo khác biệt về cấu trúc với cuộc trò chuyển thật

• Cộng đồng người dùng phát hiện và công khai hành vi spam thương hiệu

• Tham gia chân thành lâu dài là cách tiếp cận duy nhất bền vững

Tại sao AI ưu tiên nội dung từ mạng xã hội?

Phân tích dữ liệu huấn luyện của các mô hình ngôn ngữ cho thấy nội dung người dùng tạo từ mạng xã hội chiếm tỷ trọng đáng kể trong nguồn được trích dẫn. Nguyên nhân không phải vì các nền tảng này được tối ưu tốt mà vì chúng chứa loại thông tin mà các mô hình cần nhất: cuộc trò chuyện thật với kiến thức thực tế.

Reddit (nền tảng MXH) được AI trích dẫn nhiều nhất. Nguồn: https://www.semrush.com/blog/ai-mode-comparison-study/

Khi người dùng hỏi "vấn đề rủi ro của văn phòng ảo" trong nhóm Facebook chuyên ngành hoặc diễn đàn thuế, câu trả lời họ nhận được không phải bài viết được tối ưu từ khóa mà là kinh nghiệm từ những chuyên gia pháp lý. Những cuộc trò chuyện này chứa những sắc thái mà nội dung từ website của đại lý thuế không bao giờ tường tận và rõ ràng như vậy được: những trường hợp trong thực tế, các trường hợp đặc biệt, những cân nhắc cho các phương án và lời khuyên phụ thuộc vào mỗi điều kiện, hoàn cảnh.

Nội dung UCG từ một diễn đàn thuế trên Facebook

Câu trả lời từ UGC thực sự cụ thể, đi đúng vào trường hợp câu hỏi của người dùng.

Trong ví dụ này, AI tổng hợp cho chúng ta biết Luật cho phép sử dụng văn phỏng là hợp pháp - nhưng AI không cho chúng ta biết những quy định liên quan từ thông tư/nghị định của các bộ ngành liên quan. Và nội dung từ người dùng sẽ cho chúng ta biết.

Các mô hình học máy được huấn luyện để nhận diện pattern này. Khi thấy cùng một thương hiệu được nhắc đến tích cực qua hàng nghìn cuộc trò chuyện thật về trường hợp sử dụng cụ thể, mô hình xây dựng mối liên kết mạnh. Đây không phải vì kỹ thuật tối ưu mà vì sự đồng thuận thực sự từ người dùng thật.

Nội dung giả mạo khác biệt về mặt cấu trúc ra sao?

Việc muốn tạo nội dung trên các diễn đàn mxh là điều dễ hiểu. Nếu AI trích dẫn từ nhóm Facebook, bình luận Reddit , thảo luận YouTube và cộng đồng chuyên ngành, thì việc rải những đề cập tích cực về thương hiệu vào các không gian này có vẻ như con đường trực tiếp đến khả năng hiển thị trong AI. Một số công ty tư vấn hiện đang bán dịch vụ này dưới dạng "seeding cho AI" hoặc "tối ưu dựa trên cộng đồng."

AI phát hiện nội dung giả mạo như thế nào

Vấn đề cấu trúc là nội dung được tạo ra khác biệt về chất với nội dung thật theo cách mà các mô hình AI ngày càng có khả năng phát hiện. Nội dung thật có những đặc điểm riêng: phong cách viết đa dạng, phản ứng cảm xúc chân thực, câu hỏi theo sau, tranh luận, quan điểm có sắc thái và dòng chảy trò chuyện tự nhiên. Nội dung giả mạo thường biểu hiện các mẫu hình: ngôn ngữ mẫu, quan điểm tích cực đáng ngờ nhất quán, thiếu tương tác tiếp theo và cụm thời gian.

Các mô hình được huấn luyện trên hàng tỷ ví dụ của cả nội dung thật và giả. Các công ty như OpenAI, Google và Anthropic đang tích cực đầu tư vào việc phát hiện hành vi không chân thực có phối hợp vì đây là mối đe dọa cơ bản đối với chất lượng dữ liệu. Giả định rằng có thể lừa hệ thống này lâu dài là hiểu sai cơ bản về cách học liên tục hoạt động.

Cộng đồng chuyên ngành phát hiện thao túng như thế nào?

Các nhóm Facebook chuyên ngành, diễn đàn công nghệ, cộng đồng Marketing và kênh YouTube có những kiểm duyệt viên tích cực. Trong mỗi lĩnh vực từ công nghệ, tài chính, sức khỏe đến làm đẹp và du lịch, có những cộng đồng cốt lõi được quản lý bởi các chuyên gia và người đam mê đã dành nhiều năm xây dựng uy tín.

Tài khoản mới xuất hiện với lịch sử mỏng đăng đánh giá tích cực về sản phẩm sẽ bị thành viên cộng đồng thách thức ngay lập tức. Trong các nhóm có văn hóa mạnh về về sự minh bạch, nội dung spam được tạo ra không chỉ bị bỏ qua mà nó sẽ bị gắn cờ, báo cáo, bị giảm điểm và bị cấm, thường chỉ trong vài phút. Sau khi tài khoản bị cấm, tất cả nội dung mà nó đã đăng cũng sẽ bị ẩn đi, khiến mọi nỗ lực trước đó trở nên hoàn toàn vô ích chỉ vì sự vụng về và thiếu tế nhị

Khả năng nhận diện nội dung spam trong cộng đồng tinh vi hơn cách của AI vì họ có ngữ cảnh. Họ biết ai thường xuyên đóng góp nội dung có giá trị và ai chỉ xuất hiện để quảng cáo.

Chỉ cần đọc lướt qua sắc thái của nội dung, tần suất, tuổi đời của tài khoản là biết ai đang động cơ cho việc này.

Quan hệ đối tác giữa nền tảng và công ty AI ảnh hưởng gì?

Meta (Facebook, Instagram), Google (YouTube) và các nền tảng lớn đang thiết lập quan hệ đối tác với các công ty AI để cấp phép dữ liệu. Những thỏa thuận này không chỉ về nội dung hiện tại có thể nhìn thấy mà bao gồm siêu dữ liệu về hành vi người dùng, tín hiệu tương tác và hành động quản lý.

Điều này có nghĩa khi nội dung bị gắn cờ là spam, tài khoản bị đình chỉ vì hành vi có quảng cáo trái phép, hoặc bài viết bị xóa bởi người quản lý, những tín hiệu đó trở thành phần của tập dữ liệu. Các mô hình AI không chỉ tiếp nhận nội dung bề mặt mà học từ đánh giá của nền tảng về chất lượng và tính xác thực của nội dung.

Các thương hiệu tạo nội dung chất lượng kém không chỉ rủi ro bị bắt gặp bởi cộng đồng con người mà còn tạo tín hiệu huấn luyện tiêu cực cho các mô hình. Nội dung có vẻ hợp pháp ở bề mặt nhưng sau đó bị xóa hoặc gắn cờ mang trọng lượng tiêu cực mạnh. Giống như đầu tư vào liên kết xấu thời kỳ trước Penguin, nội dung giả chất lượng kém có thể trở thành rủi ro cho thương hiệu khi thuật toán ngày càng phát triển. Hệ quả là lại đi dọn dẹp lại mớ bòng bong đó .

Sự hiện diện mạng xã hội chân thực được xây dựng thế nào?

Phiên bản của chiến lược này (hiển thị AI) thực sự hoạt động khi yêu cầu đòi hỏi thay đổi cơ bản trong cách tiếp cận. Thay vì coi mạng xã hội như kênh phân phối cho thông điệp thương hiệu, cần coi như nền tảng tương tác thực sự nơi thương hiệu kiếm được niềm tin thông qua đóng góp có giá trị nhất quán.

Điều này có nghĩa là có các thành viên trong nhóm hoặc đối tác đại lý thực sự hiểu và tham gia vào các cộng đồng. Không phải đăng nội dung quảng cáo mà trả lời câu hỏi, chia sẻ chuyên môn và đóng góp quan điểm có giá trị cho cộng đồng độc lập với chương trình thương hiệu. Tính minh bạch về liên kết thương hiệu cần thiết vì cộng đồng đánh giá cao sự trung thực hơn là khám phá sự lừa dối.

Điều này có thể nghĩa là duy trì sự hiện diện tích cực trong:

• Các nhóm Facebook chuyên ngành với hàng chục nghìn thành viên tham gia

• Diễn đàn công nghệ như Tinhte, Brands Vietnam, Advertising Vietnam và các diễn đàn chuyên ngành khác

• Các kênh YouTube với tương tác cộng đồng mạnh trong phần bình luận

• TikTok nơi quan hệ đối tác người sáng tạo chân thực quan trọng hơn nội dung có thương hiệu

• Các cộng đồng MXH khác nơi các cuộc thảo luận chuyên môn diễn ra

Giá trị dài hạn so với thao túng ngắn hạn

Các thương hiệu tìm ra cách tham gia chân thực xây dựng tài sản vượt qua bất kỳ lỗ hổng AI nào. Khi có sự hiện diện thực sự trong các cộng đồng, không chỉ ảnh hưởng dữ liệu huấn luyện của mô hình mà xây dựng giá trị thương hiệu thực tế với khách hàng thật. Khi sản phẩm thực sự giải quyết vấn đề và thương hiệu thực sự hữu ích, nội dung tích cực được tạo ra một cách tự nhiên.

Ngược lại, các thương hiệu cố gắng lừa hệ thống bằng nội dung được tạo ra đang đầu tư vào chiến lược sẽ ngày càng kém hiệu quả. Khi khả năng phát hiện của AI được cải thiện, khi các nền tảng thắt chặt chính sách, và khi các cộng đồng trở nên tinh vi hơn về phát hiện thao túng, lợi tức đầu tư của cách tiếp cận được tạo ra có xu hướng hướng đến tiêu cực.

Kết luận

Khả năng hiển thị trong AI thông qua nội dung mạng xã hội do người dùng tạo không phải về lừa thuật toán mà về kiếm được sự ủng hộ chân thực từ người dùng thật. Kiến thức ngầm và trải nghiệm chân thực trong các cuộc trò chuyện chính xác là những gì các mô hình cần và đánh giá cao. Các thương hiệu cố gắng rút ngắn quy trình này bằng nội dung được tạo ra không chỉ lãng phí nguồn lực mà tích cực gây thiệt hại cho danh tiếng cả trong cộng đồng và có khả năng trong dữ liệu huấn luyện AI. Đầu tư vào tạo ra giá trị thực sự và tham gia cộng đồng chân thực là cách tiếp cận duy nhất bền vững trong dài hạn.

Để tìm hiểu thêm nội dung về AI Marketing bạn đọc cũng có theo dõi các bài viết khác tại infinity.net.vn