Cách áp dụng LLMs để tối ưu hóa SEO cho Website

nghienseo · 28 Tháng Sáu 2025 13:33

Trong bối cảnh kỹ thuật số ngày càng phát triển, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đang định hình lại cách chúng ta tương tác với thông tin trực tuyến. Sự phụ thuộc ngày càng tăng của các LLMs vào dữ liệu website đã đặt ra một thách thức mới cho các nhà quản lý website và chuyên gia SEO: Làm thế nào để nội dung không chỉ thân thiện với người đọc mà còn dễ dàng được các LLMs hiểu và xử lý? Bài viết này sẽ cung cấp một hướng dẫn chuyên sâu, từng bước về cách áp dụng LLMs để tối ưu hóa SEO cho website của bạn, dựa trên các nguyên tắc từ llmstxt. org và các nghiên cứu khác.

Các LLMs, được đào tạo trên lượng lớn dữ liệu văn bản từ internet, sách, bài báo và các nguồn khác, có khả năng nắm bắt ngữ cảnh ngữ nghĩa và mối quan hệ giữa các từ, biến chúng thành công cụ mạnh mẽ cho nhiều ứng dụng, bao gồm cả SEO. LLM-powered SEO sử dụng các mô hình AI tiên tiến, như GPT-4, để nâng cao chiến lược SEO. Các mô hình này tận dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu, tạo và tối ưu hóa nội dung theo cách phù hợp với các thuật toán công cụ tìm kiếm hiện đại và ý định của người dùng.

Trong khi các website phục vụ cả người đọc và LLMs, thì LLMs lại hưởng lợi từ thông tin súc tích, chuyên sâu hơn được tập hợp tại một vị trí duy nhất, dễ tiếp cận. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các trường hợp sử dụng như môi trường phát triển, nơi LLMs cần truy cập nhanh vào tài liệu lập trình và API.

1. Tối ưu hóa nội dung cho LLMs với `/llms.txt`

LLMs.txt là viết tắt của Large Language Models text file, một tệp văn bản đặt tại thư mục gốc website (khá tương đồng và giống như robots.txt).

Một trong những đề xuất quan trọng để giúp LLMs hiểu rõ hơn về nội dung website là việc sử dụng tệp /llms.txt. Tệp này là một tệp Markdown được đặt ở thư mục gốc của website, cung cấp nội dung thân thiện với LLM. Nó chứa thông tin cơ bản ngắn gọn, hướng dẫn và các liên kết đến các tệp Markdown chi tiết hơn.

Tại sao /llms.txt lại quan trọng?

Các mô hình ngôn ngữ lớn ngày càng phụ thuộc vào thông tin website, nhưng lại đối mặt với một hạn chế quan trọng: cửa sổ ngữ cảnh quá nhỏ để xử lý toàn bộ hầu hết các website. Việc chuyển đổi các trang HTML phức tạp với điều hướng, quảng cáo và JavaScript thành văn bản thuần túy thân thiện với LLM vừa khó khăn vừa không chính xác. Tệp /llms.txt giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp một phiên bản nội dung được tuyển chọn, súc tích và dễ hiểu cho LLMs.

Cấu trúc của tệp /llms.txt:

Tệp /llms.txt tuân theo một định dạng Markdown cụ thể, bao gồm các phần sau theo thứ tự nhất định:

Tiêu đề H1: Tên của dự án hoặc trang web. Đây là phần duy nhất bắt buộc.
Blockquote: Một bản tóm tắt ngắn gọn về dự án, chứa thông tin chính cần thiết để hiểu phần còn lại của tệp.
Các phần Markdown khác: Không hoặc nhiều phần Markdown (ví dụ: đoạn văn, danh sách, v.v.) thuộc bất kỳ loại nào ngoại trừ tiêu đề, chứa thông tin chi tiết hơn về dự án và cách diễn giải các tệp được cung cấp.
Các phần Markdown được phân định bởi tiêu đề H2: Không hoặc nhiều phần chứa “danh sách tệp” các URL nơi có thể tìm thấy thông tin chi tiết hơn.
- Mỗi “danh sách tệp” là một danh sách Markdown, chứa một siêu liên kết Markdown bắt buộc [tên](url), sau đó tùy chọn là dấu : và các ghi chú về tệp.

Ví dụ về cấu trúc /llms.txt:

# Tiêu đề

> Mô tả tùy chọn ở đây

Chi tiết tùy chọn ở đây

## Tên phần

- [Tiêu đề liên kết](https://link_url): Chi tiết liên kết tùy chọn

## Tùy chọn

- [Tiêu đề liên kết](https://link_url)

Lưu ý rằng phần “Tùy chọn” có ý nghĩa đặc biệt - nếu nó được bao gồm, các URL được cung cấp ở đó có thể được bỏ qua nếu cần ngữ cảnh ngắn hơn. Sử dụng nó cho thông tin thứ cấp thường có thể bỏ qua.

/llms.txt và các tiêu chuẩn web hiện có:

/llms.txt được thiết kế để cùng tồn tại với các tiêu chuẩn web hiện tại. Trong khi sitemaps liệt kê tất cả các trang cho công cụ tìm kiếm, /llms.txt cung cấp một cái nhìn tổng quan được tuyển chọn cho LLMs. Nó có thể bổ sung cho robots.txt bằng cách cung cấp ngữ cảnh cho nội dung được phép. Tệp cũng có thể tham chiếu đánh dấu dữ liệu có cấu trúc được sử dụng trên trang web, giúp LLMs hiểu cách diễn giải thông tin này trong ngữ cảnh.

Phương pháp chuẩn hóa một đường dẫn cho tệp này tuân theo phương pháp của /robots.txt và /sitemap.xml. robots.txt và /llms.txt có các mục đích khác nhau—robots.txt thường được sử dụng để cho các công cụ tự động biết quyền truy cập vào một trang web được coi là chấp nhận được, chẳng hạn như đối với các bot lập chỉ mục tìm kiếm. Mặt khác, thông tin /llms.txt sẽ thường được sử dụng theo yêu cầu khi người dùng yêu cầu thông tin về một chủ đề, chẳng hạn như khi bao gồm tài liệu của một thư viện mã hóa trong một dự án, hoặc khi hỏi một chatbot có chức năng tìm kiếm thông tin. Kỳ vọng là /llms.txt sẽ chủ yếu hữu ích cho suy luận, tức là tại thời điểm người dùng đang tìm kiếm sự hỗ trợ, trái ngược với đào tạo.

2. Ứng dụng thực tế của LLMs trong SEO

LLMs đang cách mạng hóa bối cảnh SEO bằng cách chuyển trọng tâm từ các chiến lược truyền thống tập trung vào từ khóa sang các phương pháp tinh vi hơn, dựa trên ngữ cảnh. Điều này bao gồm tối ưu hóa cho sự liên quan về ngữ nghĩa, tìm kiếm bằng giọng nói và đề xuất nội dung được cá nhân hóa.

2.1. Nghiên cứu từ khóa và ý định tìm kiếm:

LLMs vượt trội trong việc xác định các từ khóa đuôi dài, thường ít cạnh tranh hơn nhưng có mục tiêu cao, mang lại lợi thế đáng kể trong các thị trường ngách. Chúng có thể dự đoán và khám phá các cơ hội từ khóa độc đáo bằng cách phân tích xu hướng tìm kiếm, truy vấn của người dùng và các chủ đề liên quan, đảm bảo rằng các chuyên gia SEO có thể nhắm mục tiêu các cụm từ cụ thể phù hợp với đối tượng của họ.

2.2. Tạo và tối ưu hóa nội dung:

LLMs đã thay đổi việc tạo nội dung bằng cách tạo ra văn bản chất lượng cao, phù hợp, hoàn toàn phù hợp với các từ khóa mục tiêu trong khi vẫn duy trì giọng điệu tự nhiên. Các mô hình này hiểu ngữ cảnh và sắc thái của ngôn ngữ, tạo ra nội dung giàu thông tin và hấp dẫn. Hơn nữa, LLMs có thể liên tục tinh chỉnh và cập nhật nội dung hiện có, xác định các lĩnh vực thiếu chiều sâu hoặc mức độ liên quan và đề xuất các cải tiến, do đó giữ cho các trang web cạnh tranh trong bảng xếp hạng công cụ tìm kiếm.

2.3. Phân tích SERP và chiến lược nội dung:

Với phân tích SERP (Trang kết quả của công cụ tìm kiếm), LLMs có thể nhanh chóng phân tích các trang xếp hạng hàng đầu về cấu trúc và hiệu quả nội dung của chúng. Điều này cho phép các chuyên gia SEO xác định các khoảng trống và cơ hội trong chiến lược của họ bằng cách so sánh hiệu suất của họ với các đối thủ cạnh tranh. Bằng cách tận dụng LLMs, các chuyên gia SEO có thể xây dựng các chiến lược nội dung phục vụ các thị trường ngách và nhu cầu đối tượng cụ thể, nâng cao tiềm năng xếp hạng tìm kiếm cao hơn.

2.4. Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng:

LLMs cải thiện đáng kể trải nghiệm người dùng bằng cách cá nhân hóa các đề xuất nội dung dựa trên hành vi và sở thích của người dùng. Bằng cách hiểu ngữ cảnh và sắc thái của các truy vấn của người dùng, LLMs có thể cung cấp nội dung chính xác và phù hợp hơn, giúp cải thiện mức độ tương tác và giảm tỷ lệ thoát. Cách tiếp cận cá nhân hóa này đảm bảo rằng người dùng tìm thấy thông tin họ cần hiệu quả hơn, nâng cao sự hài lòng và giữ chân tổng thể.

2.5. Tối ưu hóa SEO kỹ thuật:

LLMs đóng vai trò quan trọng trong SEO kỹ thuật bằng cách hỗ trợ các tác vụ như đặt từ khóa, mô tả meta và đánh dấu dữ liệu có cấu trúc. Các mô hình này giúp tối ưu hóa nội dung cho các khía cạnh SEO kỹ thuật, đảm bảo khả năng hiển thị tốt hơn trong các trang kết quả của công cụ tìm kiếm (SERPs). Ngoài ra, LLMs có thể hỗ trợ thực hiện kiểm tra website toàn diện, xác định các vấn đề kỹ thuật có thể ảnh hưởng đến thứ hạng tìm kiếm và cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động để giải quyết chúng.

3. Thách thức và cân nhắc khi sử dụng LLMs cho SEO

Trong khi LLM-powered SEO mang lại nhiều lợi ích, nó cũng đi kèm với những thách thức riêng. Việc cân bằng giữa điểm mạnh của LLMs với chuyên môn của con người và các cân nhắc về đạo đức là rất quan trọng để có các chiến lược SEO thành công.

3.1. Chất lượng và tính xác thực của nội dung:

Trong khi LLMs có thể tạo ra văn bản chất lượng cao, có những trường hợp nội dung được tạo ra có thể vô nghĩa hoặc được viết kém, điều này có thể ảnh hưởng tiêu cực đến các nỗ lực SEO. Các công cụ tìm kiếm có thể phạt các trang web chứa nội dung chất lượng thấp hoặc spam. Việc thường xuyên xem xét và chỉnh sửa nội dung do AI tạo ra là điều cần thiết để duy trì sự liên quan và độ tin cậy của nó.

Có những lo ngại rằng LLMs có thể được sử dụng để tạo nội dung gây hiểu lầm hoặc lừa đảo, thao túng thứ hạng công cụ tìm kiếm một cách không công bằng, hoặc tạo ra một lượng lớn nội dung tự động có thể làm giảm chất lượng và sự đa dạng của thông tin trên web. Đảm bảo tính minh bạch và xác thực trong nội dung do AI tạo ra là rất quan trọng để duy trì niềm tin với khán giả và tuân thủ các tiêu chuẩn đạo đức. Người tạo nội dung phải lưu ý đến khả năng thiên vị trong nội dung do AI tạo ra và thực hiện các bước để giảm thiểu nó.

3.2. Sự phụ thuộc quá mức vào LLMs:

Sự phụ thuộc quá mức vào LLMs có thể là một cạm bẫy, vì các mô hình này không sở hữu sự hiểu biết hoặc kiến thức thực sự. Vì các mô hình không có quyền truy cập vào dữ liệu thời gian thực, độ chính xác của nội dung được tạo ra không thể được xác minh. Do đó, chuyên môn của con người là không thể thiếu để kiểm tra thực tế và cung cấp những hiểu biết sâu sắc mà AI không thể cung cấp. Trong khi LLMs có thể hỗ trợ tạo bản nháp ban đầu và tối ưu hóa nội dung, việc xem xét và chỉnh sửa cuối cùng phải luôn có sự giám sát của con người để đảm bảo tính chính xác, liên quan và phù hợp với ngữ cảnh.

3.3. Thuật toán công cụ tìm kiếm đang phát triển:

Các thuật toán công cụ tìm kiếm liên tục phát triển, đặt ra một thách thức để duy trì các chiến lược SEO hiệu quả. LLMs có thể giúp hiểu và thích ứng với những thay đổi này bằng cách phân tích xu hướng tìm kiếm và hành vi người dùng, nhưng các chuyên gia SEO phải điều chỉnh chiến lược của họ theo các bản cập nhật thuật toán mới nhất. Điều này đòi hỏi một cách tiếp cận chủ động đối với SEO, bao gồm cập nhật nội dung thường xuyên và tối ưu hóa kỹ thuật để phù hợp với các tiêu chí công cụ tìm kiếm mới. Luôn cập nhật các thay đổi thuật toán đảm bảo rằng các nỗ lực SEO vẫn hiệu quả và phù hợp với các phương pháp hay nhất.

4.Các phương pháp hay nhất để tối ưu hóa SEO với LLMs

Để tận dụng hiệu quả LLMs trong chiến lược SEO của bạn, việc áp dụng các phương pháp hay nhất là điều cần thiết. Các phương pháp này tập trung vào việc tạo ra nội dung chất lượng cao, có cấu trúc tốt và đáng tin cậy, không chỉ hấp dẫn người đọc mà còn dễ dàng được các mô hình AI hiểu và xử lý.

4.1. Tập trung vào chiều sâu và sự rõ ràng của nội dung:

LLMs không chỉ khớp từ khóa; chúng diễn giải ý nghĩa. Việc nhồi nhét từ khóa hoặc thay thế từ đồng nghĩa có ít tác động nếu nội dung thiếu nội dung. Các mô hình sẽ đưa ra lời giải thích rõ ràng nhất, giàu ngữ nghĩa nhất, chứ không phải lời giải thích được lặp lại nhiều nhất.

Nội dung chuyên sâu và thông tin: Tạo nội dung chuyên sâu, thông tin vượt ra ngoài các mô tả chung chung. Tập trung vào việc làm nổi bật các tính năng, lợi ích độc đáo và trả lời các câu hỏi phổ biến ở mọi giai đoạn của hành trình mua hàng. Nội dung chất lượng cao, lấy người dùng làm trung tâm là điều cần thiết vì LLMs được thiết kế để hiểu và ưu tiên nội dung giải quyết hiệu quả nhu cầu của người dùng và cung cấp giá trị.
Ngôn ngữ tự nhiên và đàm thoại: Tập trung vào việc tạo nội dung bao quát toàn diện một chủ đề bằng ngôn ngữ tự nhiên và giọng điệu đàm thoại. LLMs hiểu ngữ cảnh và ý nghĩa đằng sau nội dung, làm cho việc tập trung vào sự liên quan theo chủ đề thay vì nhồi nhét từ khóa trở nên cần thiết. Cách tiếp cận này phù hợp với cách người dùng tương tác với LLMs, đặc biệt là đối với tìm kiếm bằng giọng nói và các truy vấn đuôi dài.
Thông tin sản phẩm nâng cao: Đảm bảo thông tin sản phẩm chính xác, toàn diện và dễ hiểu đối với LLMs. Kết hợp các câu hỏi và cụm từ phổ biến liên quan đến sản phẩm của bạn. Thông tin sản phẩm được nâng cao báo hiệu cho LLMs rằng một sản phẩm phổ biến, đáng tin cậy và phù hợp với nhu cầu của người dùng.

4.2. Xây dựng uy tín và sự tin cậy (E-E-A-T):

Chứng minh, kinh nghiệm, chuyên môn, quyền hạn và sự tin cậy (E-E-A-T) bằng nội dung chất lượng cao, đáng tin cậy, hồ sơ tác giả chuyên gia và các tài liệu tham khảo bên ngoài. Hợp tác với những người có ảnh hưởng trong ngành để tạo nội dung có giá trị và kiếm được các liên kết ngược chất lượng cao. Xây dựng các tín hiệu E-E-A-T chân thực giúp thiết lập niềm tin và uy tín với LLMs, góp phần cải thiện khả năng hiển thị tìm kiếm và thành công lâu dài.

4.3. Cấu trúc nội dung rõ ràng và dữ liệu có cấu trúc:

Cấu trúc giúp các mô hình hiểu nội dung của bạn là gì và khi nào nên hiển thị nó. Ngay cả khi được lập chỉ mục, một trang có thể bị bỏ qua nếu ý nghĩa không rõ ràng hoặc bố cục khó phân tích.

Sử dụng đánh dấu dữ liệu có cấu trúc (Schema. org): Sử dụng đánh dấu dữ liệu có cấu trúc (ví dụ: Schema.org) để cung cấp thông tin rõ ràng về sản phẩm, đánh giá, xếp hạng và các thực thể liên quan khác cho LLMs. Đánh dấu dữ liệu có cấu trúc giúp LLMs hiểu rõ hơn ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các thực thể trên một trang web, dẫn đến khả năng hiển thị được cải thiện và có khả năng xếp hạng cao hơn.
Tiêu đề phân cấp rõ ràng: Sử dụng các tiêu đề rõ ràng, mô tả và phân cấp (H1, H2, H3, v.v.) để tổ chức nội dung của bạn. Đảm bảo rằng tiêu đề sản phẩm chính của bạn được bao bọc trong thẻ H1. Điều này giúp LLMs dễ dàng hiểu cấu trúc và sự liên quan của thông tin trên trang của bạn.
Tối ưu hóa cho đoạn trích nổi bật và kết quả phong phú: Cấu trúc nội dung của bạn để xuất hiện trong các đoạn trích nổi bật và kết quả phong phú trên các trang kết quả của công cụ tìm kiếm (SERPs). Sử dụng các tiêu đề rõ ràng, dấu đầu dòng và danh sách được đánh số, đồng thời triển khai đánh dấu dữ liệu có cấu trúc có liên quan. Các đoạn trích nổi bật và kết quả phong phú có thể tăng đáng kể khả năng hiển thị và thúc đẩy lưu lượng truy cập.

4.4. Tận dụng nội dung do người dùng tạo (UGC):

Khuyến khích khách hàng để lại đánh giá, xếp hạng và phản hồi trên các trang sản phẩm của bạn. Triển khai đánh dấu dữ liệu có cấu trúc (ví dụ: Review - Schema.org Type) để làm cho nội dung này dễ hiểu và lập chỉ mục hơn đối với LLMs. Nội dung do người dùng tạo cung cấp các tín hiệu có giá trị cho LLMs về chất lượng và mức độ phổ biến của sản phẩm, ảnh hưởng đến thứ hạng tìm kiếm và niềm tin của người dùng.

4.5. Chiến lược liên kết nội bộ mạnh mẽ:

Phát triển một chiến lược liên kết nội bộ mạnh mẽ giữa các trang và sản phẩm khác nhau trên website của bạn. Sử dụng văn bản neo mô tả và liên kết đến nội dung chất lượng cao, có liên quan. Liên kết nội bộ giúp LLMs hiểu mối quan hệ và ngữ cảnh giữa các phần nội dung khác nhau, cải thiện trải nghiệm người dùng tổng thể và hỗ trợ lập chỉ mục.

4.6. Tối ưu hóa hiệu suất trang:

Tối ưu hóa các trang web của bạn để có thời gian tải nhanh và đảm bảo chúng thân thiện với thiết bị di động. Giải quyết mọi vấn đề về hiệu suất có thể ảnh hưởng đến việc hiển thị trang cho LLMs. Tốc độ trang và tính thân thiện với thiết bị di động là những yếu tố quan trọng đối với cả trải nghiệm người dùng và thứ hạng công cụ tìm kiếm, ảnh hưởng đến cách LLMs nhận thức và xếp hạng nội dung của bạn.

Tóm lại

LLM-powered SEO không phải là sự thay thế cho tối ưu hóa công cụ tìm kiếm truyền thống (SEO). Đó là một sự thích nghi. Đối với các nhà tiếp thị, chiến lược gia nội dung và nhóm sản phẩm, sự thay đổi này mang lại cả rủi ro và cơ hội. Làm thế nào để bạn xuất hiện khi AI kiểm soát ấn tượng đầu tiên, nhưng không mất đi các chiến lược xếp hạng truyền thống?

Không có lối tắt nào cho LLM SEO. Đó là một chiến lược cần sự kỷ luật và một tư duy mới để xây dựng. Chúng ta đang chuyển từ xếp hạng tìm kiếm sang định hình câu trả lời. Bạn không chỉ tối ưu hóa cho con người. Bạn cũng đang tối ưu hóa cho các mô hình quyết định những gì con người nhìn thấy. Điều đó có nghĩa là đi sâu hơn, rõ ràng hơn và tạo nội dung mà các mô hình có thể học hỏi và hiển thị.

SEO truyền thống vẫn quan trọng. Tốc độ, cấu trúc và khả năng lập chỉ mục là nền tảng cho cả hai. Hãy giữ cân bằng. Không gian này đang phát triển nhanh chóng. Mặc dù Bing rất quan trọng ngày nay, Google, Perplexity, DuckDuckGo và các hệ thống RAG riêng tư cũng đang định hình khám phá AI.

Tài liệu tham khảo

[1] Data Science Dojo. (2024, August 13). LLM-Powered SEO: 10 Best Practices to Improve Your Content. Truy cập từ LLM-Powered SEO: 10 Best Practices to Improve Your Content
[2] llms-txt. (n.d.). The /llms.txt file. Truy cập từ https://llmstxt.org/
[3] Vercel. (2025, June 10). How we’re adapting SEO for LLMs and AI search. Truy cập từ How Vercel's adapting SEO for LLMs and AI search - Vercel

Cre: NGHIỆN SEO (Team biên tập).