Khi SEO là chưa đủ: 12 chiến lược giúp thương hiệu nổi bật trên AI Search

Sự phát triển của AI Search đang thay đổi cách người dùng tìm kiếm, đánh giá và lựa chọn thương hiệu. Thứ hạng cao trên Google vẫn quan trọng, nhưng không còn đảm bảo doanh nghiệp sẽ xuất hiện trong câu trả lời của ChatGPT, Gemini hay các công cụ AI khác. Trong bối cảnh đó, marketer cần mở rộng chiến lược từ tối ưu công cụ tìm kiếm sang xây dựng nội dung, thẩm quyền và sự hiện diện đủ mạnh để được AI nhận diện, tin tưởng và trích dẫn.

Bài viết dưới đây sẽ phân tích 12 chiến lược quan trọng giúp doanh nghiệp thích ứng với sự thay đổi này trong năm 2026.

Khi tư duy SEO truyền thống không còn theo kịp cách tìm kiếm vận hành

Trong nhiều năm, ngành SEO vẫn tập trung vào những yếu tố quen thuộc như độ dài title tag, mật độ từ khóa hay tối ưu hiệu suất của từng trang. Những kỹ thuật này vẫn có giá trị nhất định, nhưng không còn phản ánh đầy đủ cách các công cụ tìm kiếm hiện đại hiểu, đánh giá và truy xuất thông tin.

Thực tế, tìm kiếm đã chuyển mạnh từ việc đối chiếu từ khóa sang hiểu ngữ nghĩa, bối cảnh và mối liên hệ giữa các thông tin. Sự phát triển của AI Search càng khiến khoảng cách giữa tư duy SEO truyền thống và cách hệ thống tìm kiếm thực tế vận hành trở nên rõ ràng hơn.

Ngày nay, khi người dùng đặt một câu hỏi, các hệ thống AI không nhất thiết tìm một trang web có từ khóa phù hợp nhất để đưa ra câu trả lời. Thay vào đó, chúng có thể truy xuất những phần thông tin liên quan từ nhiều nguồn, đánh giá mức độ phù hợp với ngữ cảnh và tổng hợp thành một câu trả lời hoàn chỉnh.

Sự thay đổi này đặt ra một yêu cầu mới đối với marketer. Tối ưu một trang để đạt thứ hạng cao chưa đủ; doanh nghiệp còn cần hiểu AI tìm kiếm thông tin như thế nào, nội dung cần được cấu trúc ra sao để dễ truy xuất và những tín hiệu nào giúp hệ thống xác định thương hiệu là nguồn thông tin phù hợp, đáng tin cậy.

Theo Mike King, đây là lúc ngành marketing cần chuyển từ tư duy SEO truyền thống sang Relevance Engineering – cách tiếp cận tập trung vào việc xây dựng và tối ưu mức độ liên quan của nội dung, thương hiệu và thông tin đối với các hệ thống tìm kiếm hiện đại.

Nói cách khác, câu hỏi quan trọng không còn chỉ là “làm thế nào để một trang web xếp hạng cao hơn?”, mà là “làm thế nào để thông tin của thương hiệu được hệ thống AI hiểu, truy xuất và lựa chọn khi người dùng đặt câu hỏi?”. Đây cũng là nền tảng của 12 chiến lược AI Search được phân tích ngay sau đây.

Phần 1: AI Search thực sự hoạt động như thế nào?

Để xây dựng chiến lược AI Search hiệu quả, doanh nghiệp cần bắt đầu từ việc hiểu cách các hệ thống này tìm kiếm, đánh giá và sử dụng thông tin. Đây cũng là điểm tạo ra khoảng cách lớn giữa nhiều chiến thuật SEO hiện nay và cách công cụ tìm kiếm hiện đại thực tế vận hành.

1. Khoảng cách lớn nhất giữa tư duy SEO và cách AI Search hoạt động là gì?

Một trong những hiểu lầm phổ biến nhất hiện nay là xem AI Search đơn giản như một phiên bản mới của SEO. Trên thực tế, AI Search có thể mở rộng phạm vi của SEO, nhưng cách hệ thống tìm kiếm và xử lý thông tin đã thay đổi đáng kể.

Các hệ thống AI hiện đại sử dụng nhiều kỹ thuật như Query Fan-out, Agentic RAG và Semantic Retrieval. Hiểu đơn giản, thay vì chỉ tiếp nhận một truy vấn và tìm kiếm trang web phù hợp nhất, hệ thống có thể phân tách yêu cầu của người dùng thành nhiều câu hỏi nhỏ, tìm kiếm thông tin liên quan, đánh giá từng phần nội dung và lựa chọn những dữ liệu phù hợp để tổng hợp thành câu trả lời.

Trong khi đó, phần lớn chiến thuật SEO hiện nay vẫn chịu ảnh hưởng từ mô hình tìm kiếm cũ. Để hiểu rõ sự khác biệt, có thể nhìn lại ba giai đoạn phát triển chính của công nghệ tìm kiếm trong khoảng 10 năm qua.

• Lexical Search tập trung vào từ khóa. Hệ thống đánh giá một trang dựa trên việc từ khóa có xuất hiện hay không, xuất hiện ở đâu và với tần suất như thế nào. Đây cũng là nền tảng của nhiều chiến thuật SEO quen thuộc như tối ưu mật độ từ khóa, title tag hay vị trí từ khóa trong nội dung.
• Semantic Search tiến thêm một bước khi sử dụng Machine Learning để hiểu ý nghĩa, bối cảnh và ý định phía sau truy vấn. Hệ thống không còn yêu cầu nội dung phải chứa chính xác từ khóa người dùng nhập vào mà có thể nhận diện những thông tin có ý nghĩa tương đồng.
• Hybrid Search kết hợp cả tìm kiếm từ khóa và tìm kiếm ngữ nghĩa. Các kết quả từ nhiều phương pháp truy xuất được tổng hợp, sau đó xếp hạng lại bằng những kỹ thuật như Reciprocal Rank Fusion (RRF) để xác định thông tin phù hợp nhất.

Vấn đề là nhiều quy trình SEO hiện nay vẫn chủ yếu tối ưu cho Lexical Search, trong khi các công cụ tìm kiếm đã chuyển mạnh sang Semantic Search và Hybrid Search. Sự phát triển của AI Search đang tiếp tục đẩy nhanh quá trình này.

Thay vì chỉ tìm một trang web để xếp hạng, AI có thể tìm kiếm những phần thông tin phù hợp nhất từ nhiều nguồn, sau đó trích xuất, so sánh và tổng hợp chúng thành câu trả lời.

Điều này đồng nghĩa với việc các chiến thuật chỉ tập trung vào độ dài tiêu đề, số lần xuất hiện của từ khóa hoặc tối ưu từng trang riêng lẻ đang giải quyết một bài toán ngày càng ít phản ánh cách tìm kiếm hiện đại vận hành.

2. Có thực sự không cần chiến thuật riêng để tối ưu AI Search?

Google cho rằng doanh nghiệp không cần triển khai quá nhiều chiến thuật riêng cho AI Search và những nguyên tắc SEO nền tảng vẫn tiếp tục phát huy hiệu quả. Tuy nhiên, Mike King cho rằng cách tiếp cận này chưa phản ánh đầy đủ toàn bộ hệ sinh thái tìm kiếm hiện nay.

Nguyên nhân là hướng dẫn của Google chủ yếu nhìn AI Search từ góc độ các sản phẩm trong hệ sinh thái của chính Google. Trong khi đó, hành vi tìm kiếm của người dùng đang mở rộng sang ChatGPT, Perplexity, Claude và nhiều nền tảng AI khác.

Dù vậy, một điểm đáng chú ý trong hướng dẫn của Google là yêu cầu tạo ra nội dung khác biệt và có giá trị riêng. Khi AI có thể dễ dàng tổng hợp những thông tin phổ biến từ hàng nghìn nguồn, nội dung lặp lại những gì đã có trên Internet ngày càng khó tạo lợi thế.

Do đó, thay vì chỉ dựa vào tuyên bố hoặc hướng dẫn của một nền tảng, doanh nghiệp cần quan sát cách các hệ thống AI thực tế truy xuất và sử dụng thông tin để điều chỉnh chiến lược phù hợp.

3. AI Search là một lĩnh vực mới hay chỉ là phần mở rộng của SEO?

AI Search có thể được xem là sự phát triển tiếp theo của SEO, nhưng những khác biệt về công nghệ, phạm vi và cách triển khai đủ lớn để lĩnh vực này cần một cách tiếp cận riêng.

Việc liên tục đặt AI Search trong khuôn khổ SEO truyền thống có thể thu hẹp phạm vi chiến lược và khiến doanh nghiệp đánh giá thấp nguồn lực cần thiết. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến ngân sách mà còn hạn chế khả năng đầu tư vào công cụ, dữ liệu và đội ngũ chuyên môn phù hợp.

Vì vậy, thay vì tranh luận AI Search có phải là SEO hay không, doanh nghiệp cần nhìn vào sự thay đổi thực tế của hành vi tìm kiếm và công nghệ. Khi cách thông tin được truy xuất, đánh giá và trình bày đã khác trước, chiến lược marketing cũng cần được mở rộng tương ứng.

AI Search có nền tảng từ SEO, nhưng đang phát triển thành một lĩnh vực có phạm vi, công nghệ và yêu cầu chiến lược riêng. Hiểu được sự khác biệt này là bước đầu tiên để doanh nghiệp chuyển từ tối ưu thứ hạng sang xây dựng khả năng được các hệ thống AI tìm thấy, hiểu và lựa chọn.

Phần 2: Viết và cấu trúc nội dung để AI dễ truy xuất

Khi cách các hệ thống tìm kiếm thay đổi, cách doanh nghiệp xây dựng và quản lý nội dung cũng cần thay đổi theo. Nội dung không chỉ cần hữu ích với người đọc hay được tối ưu để xếp hạng, mà còn phải có cấu trúc đủ rõ ràng để các hệ thống AI có thể tìm thấy, hiểu và sử dụng khi tạo câu trả lời.

4. Doanh nghiệp nên cấu trúc nội dung như thế nào để dễ được AI trích dẫn?

Trước tiên, doanh nghiệp không nên xem AI Visibility đơn thuần là một bài toán viết nội dung trên website. Các hệ thống AI có thể tiếp cận thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm video, Social Media, Earned Media và những nền tảng mà thương hiệu đang hiện diện.

Vì vậy, website chỉ là một phần trong hệ sinh thái thông tin mà AI sử dụng để tìm hiểu và đánh giá thương hiệu. Tuy nhiên, đối với nội dung trên website, một trong những nguyên tắc đáng chú ý nhất là Atomicity.

Hiểu đơn giản, Atomicity có nghĩa mỗi đoạn nội dung nên tập trung vào một ý tưởng rõ ràng thay vì cố gắng đề cập quá nhiều chủ đề cùng lúc.

Nguyên tắc này trở nên quan trọng do cách AI Search xử lý truy vấn. Thông qua Query Fan-out, một câu hỏi của người dùng có thể được chia thành nhiều truy vấn nhỏ hơn. Sau đó, hệ thống tìm kiếm những phần nội dung phù hợp nhất với từng truy vấn để tổng hợp thành câu trả lời.

Do đó, AI không nhất thiết đánh giá toàn bộ một trang web như một khối nội dung hoàn chỉnh. Một đoạn văn, một phần giải thích hoặc một nhóm thông tin cụ thể đều có thể được tách riêng và đánh giá độc lập.

5. Doanh nghiệp nên quản lý thư viện nội dung lớn bằng AI như thế nào?

Đối với những doanh nghiệp sở hữu hàng nghìn hoặc hàng chục nghìn trang nội dung, việc liên tục kiểm tra và cập nhật thủ công là một thách thức lớn. AI có thể hỗ trợ giải quyết bài toán này, nhưng cần được triển khai cùng cơ chế kiểm soát chất lượng ngay từ đầu.

Một phương pháp có khả năng mở rộng là xây dựng RAG Pipeline gồm hai hệ thống chính: một hệ thống tạo hoặc chỉnh sửa nội dung và một hệ thống đánh giá, phản biện kết quả.

Quy trình có thể hiểu đơn giản như sau: hệ thống đầu tiên tạo nội dung, hệ thống thứ hai kiểm tra nội dung dựa trên các tiêu chuẩn đã được thiết lập. Nếu phát hiện vấn đề, nội dung được gửi lại để chỉnh sửa. Quá trình này tiếp tục cho đến khi kết quả đáp ứng yêu cầu.

Xây dựng hệ thống AI dựa trên dữ liệu riêng của doanh nghiệp

Để RAG Pipeline hoạt động hiệu quả, hệ thống cần được kết nối với nguồn dữ liệu nội bộ đáng tin cậy. Những dữ liệu này có thể bao gồm tài liệu pháp lý, nội dung nội bộ, thông tin sản phẩm, dữ liệu khách hàng, Brand Guidelines và kiến thức từ đội ngũ chuyên gia.

Việc sử dụng dữ liệu riêng giúp AI có đủ bối cảnh để tạo và cập nhật nội dung mà không đi lệch khỏi thông tin chính xác, giọng điệu và tiêu chuẩn của thương hiệu.

Trong quy trình này, AI có thể hỗ trợ xác định những nội dung cần cập nhật, tạo bản chỉnh sửa và kiểm tra kết quả dựa trên các tiêu chuẩn nội bộ. Trong khi đó, con người vẫn cần chịu trách nhiệm về chiến lược, đánh giá và kiểm soát chất lượng cuối cùng.

Đối với doanh nghiệp có đội ngũ Content Marketing lớn, quá trình đánh giá cũng có thể được thực hiện thủ công. Điểm quan trọng không nằm ở việc toàn bộ quy trình có được tự động hóa hay không, mà là doanh nghiệp phải duy trì một cơ chế kiểm soát chất lượng rõ ràng.

6. Doanh nghiệp nên xử lý JavaScript như thế nào để cải thiện AI Visibility?

JavaScript từ lâu đã là một phần quan trọng của website hiện đại. Với Google và Bing, đây thường không phải vấn đề lớn vì các công cụ tìm kiếm này có khả năng xử lý và hiển thị nội dung được tạo bằng JavaScript.

Tuy nhiên, một số hệ thống AI và AI Crawler không hoạt động theo cách tương tự. ChatGPT, Perplexity và nhiều bot thu thập dữ liệu có thể chỉ truy xuất HTML thô mà không thực thi JavaScript. Điều này đồng nghĩa với việc nếu nội dung quan trọng chỉ xuất hiện sau khi JavaScript được tải trên trình duyệt, một số hệ thống AI có thể không nhìn thấy thông tin đó.

Phần 3: Đo lường tác động của AI Search

Khi triển khai AI Search, một trong những thách thức lớn nhất là xác định chiến lược có thực sự mang lại hiệu quả hay không. Nếu chỉ theo dõi Referral Traffic từ ChatGPT, Perplexity hoặc các nền tảng AI khác, doanh nghiệp có thể bỏ qua phần lớn tác động thực tế.

Nguyên nhân là người dùng có thể tiếp xúc với thương hiệu trong câu trả lời của AI nhưng không nhấp vào website ngay lập tức. Họ có thể ghi nhớ tên thương hiệu, tìm kiếm lại trên Google hoặc quay trở lại thông qua một kênh khác. Vì vậy, đo lường AI Search cần một hệ thống rộng hơn thay vì chỉ tập trung vào lượng truy cập trực tiếp.

7. Doanh nghiệp nên đo lường hiệu quả AI Search như thế nào?

Mike King đề xuất chia hệ thống đo lường AI Search thành ba nhóm chính: Input Metrics, Channel Metrics và Performance Metrics. Ba nhóm chỉ số này tương ứng với những gì doanh nghiệp có thể tác động, cách AI phản ứng và kết quả kinh doanh cuối cùng.

Input Metrics tập trung vào những yếu tố doanh nghiệp có thể trực tiếp cải thiện thông qua hoạt động tối ưu. Các chỉ số đáng chú ý bao gồm thứ hạng của những truy vấn được tạo ra từ Query Fan-out, mức độ liên quan của từng đoạn nội dung (Passage Relevance Score) và hoạt động của AI Bot trên website.

Nhóm chỉ số này giúp trả lời một câu hỏi cơ bản: những thay đổi doanh nghiệp thực hiện có đang cải thiện các tín hiệu ảnh hưởng đến AI Visibility hay không?

Channel Metrics đo lường cách thương hiệu xuất hiện trong môi trường AI Search. Doanh nghiệp có thể theo dõi Share of Voice, tỷ lệ được trích dẫn (Citation Rate), nội dung và sắc thái của những lần được nhắc đến (Citation Sentiment), cũng như mức độ chính xác của thông tin mà AI cung cấp về thương hiệu (Citation Accuracy).

Nếu Input Metrics cho biết doanh nghiệp đang làm gì, Channel Metrics sẽ phản ánh cách các hệ thống AI phản ứng với những hoạt động đó.

Cuối cùng, Performance Metrics tập trung vào kết quả sau khi người dùng tiếp xúc với thương hiệu hoặc truy cập website từ AI. Đây là nơi doanh nghiệp đánh giá tỷ lệ chuyển đổi, doanh thu, chất lượng Lead và những kết quả kinh doanh liên quan.

Ba nhóm chỉ số này có mối quan hệ liên tục. Input Metrics ảnh hưởng đến Channel Metrics, còn Channel Metrics có thể tiếp tục tác động đến Performance Metrics.

Vì vậy, một hệ thống đo lường AI Search hoàn chỉnh cần kết nối được cả ba yếu tố: những gì doanh nghiệp có thể kiểm soát, cách AI phản ứng và giá trị kinh doanh cuối cùng. Cách tiếp cận này giúp đội ngũ marketing hiểu không chỉ chiến lược có hiệu quả hay không, mà còn xác định được yếu tố nào đang tạo ra hoặc cản trở kết quả.

Phần 4: Relevance Engineering - Cách tiếp cận mới cho AI Search

Khi AI Search thay đổi cách thông tin được tìm kiếm, đánh giá và sử dụng, doanh nghiệp cũng cần một framework rộng hơn những nguyên tắc SEO truyền thống. Đây là nền tảng dẫn đến sự phát triển của Relevance Engineering.

8. Vì sao Relevance Engineering trở nên quan trọng trong AI Search?

Relevance Engineering được xây dựng để giải quyết khoảng cách giữa cách SEO truyền thống vận hành và những yêu cầu mới của môi trường AI Search. Framework này nằm ở giao điểm của nhiều lĩnh vực, bao gồm Information Retrieval, Content Strategy, AI, Digital PR và UX. Đáng chú ý, SEO không được đặt ở vị trí trung tâm mà trở thành một phần trong hệ thống rộng hơn.

Theo cách nhìn này, một người có thể thực hiện tốt nhiều công việc SEO truyền thống nhưng chưa chắc hiểu sâu cách các hệ thống tìm kiếm và AI hoạt động phía sau.

Chẳng hạn, khả năng sử dụng Regex, thiết lập 301 Redirect hay tối ưu Meta Tag đều là những kỹ năng thực thi cần thiết. Tuy nhiên, chúng không đồng nghĩa với việc hiểu cách hệ thống phân tách truy vấn, truy xuất thông tin, đánh giá mức độ liên quan và lựa chọn nội dung để tạo câu trả lời.

Relevance Engineering chuyển trọng tâm từ việc thực hiện các checklist tối ưu sang một câu hỏi rộng hơn: Làm thế nào để nội dung và thông tin của thương hiệu trở nên phù hợp với cách các hệ thống tìm kiếm hiện đại hoạt động?

9. Một đội ngũ Relevance Engineering cần những vị trí nào?

Do Relevance Engineering nằm ở giao điểm của nhiều lĩnh vực, một đội ngũ hiệu quả khó có thể chỉ bao gồm các chuyên gia SEO.

Theo Mike King, đội ngũ tối thiểu cần những nhân sự có khả năng phụ trách các mảng quan trọng gồm kỹ thuật AI, chiến lược nội dung, UX, Digital PR và SEO.

• Kỹ sư am hiểu AI chịu trách nhiệm nghiên cứu cách các hệ thống truy xuất và xử lý thông tin, xây dựng công cụ cũng như hỗ trợ tự động hóa quy trình.
• Content Strategist tập trung vào việc xây dựng hệ thống nội dung phù hợp với nhu cầu người dùng và cách AI truy xuất thông tin.
• UX Specialist đảm bảo trải nghiệm trên website đáp ứng tốt nhu cầu của người dùng sau khi họ tiếp xúc với thương hiệu thông qua AI Search.
• Digital PR Specialist đóng vai trò xây dựng thẩm quyền và mở rộng sự hiện diện của thương hiệu trên những nguồn bên ngoài.

Bên cạnh đó, kinh nghiệm SEO vẫn giữ vai trò quan trọng nhưng không nhất thiết phải tồn tại dưới dạng một vị trí riêng biệt. Trong một số trường hợp, kỹ sư AI có thể là người từng làm SEO và đã phát triển thêm các kỹ năng về lập trình, dữ liệu và công nghệ AI.

Trên thực tế, SEOer vẫn là một trong những nhóm nhân sự có vị trí thuận lợi để dẫn dắt quá trình chuyển đổi sang AI Search. Họ đã có kinh nghiệm về hành vi tìm kiếm, nội dung, website và cách các công cụ tìm kiếm đánh giá thông tin. Tuy nhiên, lợi thế này chỉ được duy trì nếu SEOer tiếp tục mở rộng kỹ năng. Việc hiểu Information Retrieval, AI, dữ liệu và các công cụ kỹ thuật sẽ ngày càng quan trọng khi môi trường tìm kiếm phát triển.

Sự xuất hiện của những phương pháp như Vibe Coding cũng giúp quá trình tiếp cận kỹ năng kỹ thuật trở nên dễ dàng hơn. Marketer không nhất thiết phải trở thành lập trình viên chuyên nghiệp, nhưng cần có khả năng sử dụng công nghệ để nghiên cứu, thử nghiệm và xây dựng những giải pháp phù hợp với AI Search.

Cuối cùng, Relevance Engineering không đơn giản là đổi tên SEO. Đây là sự thay đổi trong cách doanh nghiệp xây dựng đội ngũ và tiếp cận bài toán tìm kiếm. Khi AI Search liên quan đồng thời đến công nghệ, nội dung, trải nghiệm người dùng và thẩm quyền thương hiệu, chiến lược hiệu quả cũng cần được xây dựng dựa trên sự phối hợp của nhiều chuyên môn khác nhau.

Phần 5: Chiến lược Off-site và xây dựng cách AI hiểu về thương hiệu

AI Search không chỉ đánh giá những gì doanh nghiệp xuất bản trên website của mình. Cách thương hiệu được báo chí, chuyên gia, đối tác và các nguồn độc lập đề cập cũng ảnh hưởng đến cách AI hiểu, đánh giá và mô tả thương hiệu.

Đây là lý do các hoạt động Off-site, đặc biệt là Digital PR, ngày càng đóng vai trò quan trọng trong chiến lược AI Visibility.

10. Digital PR mang lại giá trị gì cho AI Search?

Trong SEO truyền thống, Digital PR thường được nhắc đến như một phương pháp xây dựng backlink và cải thiện thẩm quyền website. Tuy nhiên, trong môi trường AI Search, giá trị của Digital PR rộng hơn nhiều. Mục tiêu không chỉ là tạo ra một liên kết trỏ về website, mà còn giúp thương hiệu, thông điệp và chuyên môn xuất hiện trên những nguồn được AI đánh giá là đáng tin cậy.

Khi tìm kiếm và tổng hợp thông tin, các hệ thống AI có xu hướng tìm kiếm sự đồng thuận giữa nhiều nguồn. Chẳng hạn, nếu một thông tin chỉ xuất hiện trên website doanh nghiệp, AI có thể xem đó là tuyên bố của chính thương hiệu. Nhưng nếu cùng thông tin được báo chí, đối tác, chuyên gia và các nguồn độc lập khác xác nhận, mức độ tin cậy có thể cao hơn.

Điều này đặc biệt quan trọng trong quá trình Query Fan-out. Khi một câu hỏi được phân tách thành nhiều truy vấn nhỏ, AI có thể tìm kiếm thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Nếu các nguồn này liên tục nhắc đến thương hiệu với thông điệp và chuyên môn nhất quán, hệ thống sẽ có thêm cơ sở để hiểu thương hiệu đại diện cho điều gì và có liên quan đến những chủ đề nào.

Vì vậy, Digital PR trong AI Search nên mở rộng mục tiêu từ Link Building sang xây dựng sự hiện diện của thương hiệu trên toàn bộ hệ sinh thái thông tin.

Các yếu tố cần quan tâm không chỉ bao gồm số lượng backlink mà còn là vị trí xuất hiện trên các nguồn uy tín, lượt nhắc đến thương hiệu, lượt trích dẫn chuyên gia và mức độ nhất quán của thông điệp trên nhiều nền tảng. Nói cách khác, doanh nghiệp không chỉ cần đặt câu hỏi “làm thế nào để có thêm backlink?”, mà còn cần xác định “AI đang nhìn thấy và hiểu gì về thương hiệu từ các nguồn bên ngoài?”.

Khi Digital PR được triển khai theo hướng này, hoạt động Off-site có thể góp phần tác động đến cách AI xác định thẩm quyền, chuyên môn và mức độ liên quan của thương hiệu trong từng chủ đề.

Phần 6: Tương lai của tìm kiếm trong kỷ nguyên AI

Sự phát triển của AI Search không chỉ thay đổi cách doanh nghiệp tối ưu nội dung ở thời điểm hiện tại. Trong những năm tới, chính hành vi tìm kiếm của người dùng và cách thông tin được phân phối cũng có thể thay đổi đáng kể.

11. AI Mode và trải nghiệm tìm kiếm sẽ thay đổi như thế nào trong 5 năm tới?

Google nhiều khả năng vẫn tiếp tục giữ vị trí quan trọng trên thị trường tìm kiếm. Với lợi thế về dữ liệu, công nghệ và hệ sinh thái sản phẩm rộng lớn, đây vẫn là một trong những doanh nghiệp có vị thế tốt trong cuộc cạnh tranh Generative Search. Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa trải nghiệm tìm kiếm trong 5 năm tới sẽ giống hiện tại.

Trong nhiều năm, tìm kiếm chủ yếu diễn ra theo một quy trình quen thuộc: người dùng có nhu cầu, truy cập công cụ tìm kiếm, nhập truy vấn và lựa chọn kết quả phù hợp. AI đang dần thay đổi mô hình này. Tìm kiếm có thể ngày càng được tích hợp sâu vào các sản phẩm, thiết bị và hoạt động hằng ngày thay vì tồn tại như một điểm đến riêng biệt.

Xu hướng này thường được gọi là Ambient Search. Hiểu đơn giản, thay vì luôn chờ người dùng chủ động nhập một truy vấn, hệ thống có thể dựa trên bối cảnh, nhu cầu và hành vi để cung cấp thông tin phù hợp vào đúng thời điểm.

Điều này đồng nghĩa với việc hành trình tìm kiếm trong tương lai có thể diễn ra liên tục và ít được người dùng nhận biết hơn. Một câu trả lời, gợi ý sản phẩm hoặc thông tin hỗ trợ quyết định có thể xuất hiện ngay trong ứng dụng và thiết bị người dùng đang sử dụng.

Đối với người dùng, sự thay đổi này có thể giúp quá trình tìm kiếm thông tin trở nên nhanh chóng và thuận tiện hơn. Nhưng với Search Marketing, đây là một thách thức đáng kể.

Khi người dùng không còn luôn bắt đầu hành trình bằng việc nhập từ khóa và truy cập trang kết quả tìm kiếm, những cách đo lường và tối ưu truyền thống cũng cần thay đổi. Doanh nghiệp sẽ phải tập trung nhiều hơn vào khả năng được hệ thống hiểu, truy xuất và lựa chọn trong từng bối cảnh cụ thể.

12. Yếu tố kỹ thuật nào đang bị đánh giá thấp trong chiến lược AI Visibility?

Trong khi phần lớn cuộc thảo luận về AI Visibility tập trung vào nội dung, thẩm quyền thương hiệu và lượt trích dẫn, Page Speed lại là một yếu tố kỹ thuật chưa nhận được sự chú ý tương xứng.

Với Google, tốc độ phản hồi của website có thể không phải lúc nào cũng tạo ra rào cản lớn trong việc truy xuất nội dung vì công cụ tìm kiếm này đã xây dựng một hệ thống thu thập và lập chỉ mục dữ liệu quy mô lớn.

Tuy nhiên, một số nền tảng như ChatGPT và Perplexity có thể cần truy cập website theo thời gian thực để tìm kiếm thông tin. Trong trường hợp này, tốc độ phản hồi của máy chủ trở nên quan trọng hơn.

Nếu website mất quá nhiều thời gian để phản hồi, AI Bot có thể dừng yêu cầu trước khi nội dung được tải hoàn chỉnh. Khi đó, ngay cả một trang có nội dung chất lượng và cấu trúc tốt cũng có nguy cơ không được hệ thống truy xuất và sử dụng.

Từ Digital PR, Ambient Search cho đến Page Speed, 12 chiến lược trong bài viết đều cho thấy một điểm chung: AI Search đã mở rộng bài toán tìm kiếm ra ngoài phạm vi của SEO truyền thống. Để thích ứng, doanh nghiệp cần kết hợp công nghệ, nội dung, thẩm quyền thương hiệu, trải nghiệm người dùng và hệ thống đo lường trong một chiến lược thống nhất.

Kết luận từ Ori Agency

AI Search đang mở rộng bài toán tìm kiếm vượt ra ngoài phạm vi của SEO truyền thống, đòi hỏi doanh nghiệp kết hợp nội dung, công nghệ, Digital PR, UX và đo lường hiệu quả. Thay vì chỉ tập trung vào thứ hạng, chiến lược trong tương lai cần hướng đến khả năng giúp AI hiểu, truy xuất và lựa chọn thông tin của thương hiệu. Doanh nghiệp sớm thích ứng với cách tiếp cận này sẽ có nhiều cơ hội xây dựng lợi thế bền vững trong môi trường tìm kiếm ngày càng chịu ảnh hưởng bởi AI.

Bài viết được biên tập bởi Ori Marketing Agency