Google AI Mode, được chính thức ra mắt tại Mỹ, là một trải nghiệm trợ lý đàm thoại, đa phương thức và định hướng tác vụ, nâng cao vai trò của AI Overviews với khả năng suy luận tiên tiến. Một trong những kỹ thuật cốt lõi làm nên sức mạnh của AI Mode là “Phân Tán Truy Vấn” (Query Fan-Out). Theo mô tả của Google, kỹ thuật này chia nhỏ câu hỏi của người dùng thành nhiều chủ đề phụ và đồng thời thực hiện một loạt các truy vấn tìm kiếm thay mặt họ.
Query Fan-Out Hoạt động như thế nào?
Query fan-out là một kỹ thuật truy xuất thông tin giúp mở rộng một truy vấn ban đầu của người dùng thành nhiều truy vấn con. Mục đích là để nắm bắt các ý định tìm kiếm tiềm ẩn khác nhau, từ đó truy xuất các kết quả đa dạng và rộng hơn từ nhiều nguồn, bao gồm cả web trực tiếp, biểu đồ tri thức (Knowledge Graph) và dữ liệu chuyên biệt như Google Shopping. Kỹ thuật này đặc biệt hiệu quả trong việc phân tích các câu hỏi phức tạp, đòi hỏi sự tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau để đưa ra câu trả lời toàn diện và sâu sắc. Google cho biết Query Fan-Out cho phép Search đào sâu vào web hơn đáng kể so với tìm kiếm truyền thống.
Điểm khác biệt cốt lõi so với tìm kiếm truyền thống (một truy vấn trả về một tập kết quả) là AI Mode đồng thời truy xuất thông tin cho tất cả các truy vấn con đã được phân tán. Quá trình này diễn ra song song, mở rộng nguồn thông tin sẵn có để tổng hợp câu trả lời cuối cùng. AI Mode đánh giá nội dung bằng cách sử dụng các tín hiệu xếp hạng và chất lượng của Google, sau đó kết hợp thông tin từ nhiều nguồn và truy vấn con khác nhau để tạo ra một phản hồi mạch lạc, toàn diện, vừa giải quyết truy vấn gốc vừa tích hợp thông tin hỗ trợ liên quan.
Hệ thống được mô tả trong bằng sáng chế “Thematic Search” (Tìm kiếm theo chủ đề) của Google có nhiều điểm tương đồng với kỹ thuật Query Fan-Out. Bằng sáng chế này mô tả một hệ thống tổ chức kết quả tìm kiếm thành các “chủ đề” (themes) và có thể tạo ra các “chủ đề phụ” (sub-themes) hẹp hơn từ kết quả tìm kiếm. Thematic Search sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tạo bản tóm tắt cho mỗi chủ đề, tổng hợp thông tin từ nhiều tài liệu nguồn. Trong một số trường hợp, các kết quả tìm kiếm truyền thống có thể được thay thế bằng các chủ đề được nhóm lại và các bản tóm tắt do AI tạo ra.
Ví dụ minh họa kỹ thuật Query Fan-Out
Hãy xem xét một ví dụ thực tế. Với truy vấn như “Bạn có thể gợi ý tai nghe Bluetooth thiết kế chụp tai thoải mái và pin lâu không?”. Hệ thống AI của Google sẽ nhận diện các khía cạnh cốt lõi của truy vấn: thiết kế (chụp tai, thoải mái), công nghệ (bluetooth) và hiệu năng (pin lâu). Nó cũng có thể dự đoán các ý định liên quan mà người dùng có thể quan tâm ngầm định, như “tốc độ sạc” hoặc “tính di động”.
Điều này dẫn đến việc tạo ra các truy vấn con nhắm mục tiêu vào nhiều nguồn thông tin khác nhau, chẳng hạn như:
- Danh sách sản phẩm (Shopping graph)
- Đánh giá và so sánh từ chuyên gia (Các trang đánh giá, nội dung biên tập)
- Đánh giá và trải nghiệm người dùng (Diễn đàn, các trang đánh giá sản phẩm)
- Thông số kỹ thuật và tính năng (Trang sản phẩm chính thức, tài liệu kỹ thuật)
Các truy vấn con cụ thể có thể bao gồm:
- “Tai nghe Bluetooth chụp tai tốt nhất”
- “Tai nghe Bluetooth có thời lượng pin lâu nhất”
- “Tai nghe Bluetooth chụp tai thoải mái và pin lâu”
- “Đánh giá của người dùng về tai nghe Bluetooth chụp tai có pin lâu”
- “So sánh tai nghe Bluetooth chụp tai pin lâu của Sony vs Bose vs Sennheiser”
Kết quả trả về trong Google AI Mode cho truy vấn này có thể hiển thị danh sách các sản phẩm được đề xuất kèm theo lý do, các gói sản phẩm có thông số kỹ thuật và đánh giá, bản tóm tắt các tính năng (thoải mái, pin), và một thanh bên với liên kết đến các trang nguồn đã được sử dụng để tổng hợp thông tin. Các bản tóm tắt này được tạo ra từ nhiều trang web và được nhóm lại dưới các chủ đề, có thể sử dụng tiêu đề tài liệu, metadata và ngữ cảnh xung quanh.
(Ảnh nguồn từ: Aleyda Solís)
Ý nghĩa chính đối với SEO
Kỹ thuật Query Fan-Out và cách AI Mode hoạt động có những tác động quan trọng đối với chiến lược SEO.
-
Hiểu sâu hơn ý định người dùng: AI phân tích truy vấn thành các ý định cốt lõi và các câu hỏi phụ liên quan. Do đó, các chuyên gia SEO cần vượt ra ngoài việc chỉ tối ưu hóa cho các từ khóa đơn lẻ và thay vào đó tập trung vào việc hiểu toàn bộ hành trình của người dùng và nhiều câu hỏi khác nhau mà họ có thể đặt ra xoay quanh một chủ đề.
-
Xây dựng quyền uy chủ đề toàn diện: Thay vì chỉ xếp hạng cho các trang riêng lẻ, chiến lược nội dung phải hướng tới việc xây dựng quyền uy chủ đề. Điều này có nghĩa là bao quát một chủ đề một cách toàn diện, giải quyết tất cả các truy vấn phụ và khía cạnh liên quan, và liên kết chúng về mặt ngữ nghĩa.
-
Dự đoán các câu hỏi tiếp theo: Khả năng tương tác theo dạng đàm thoại của AI có nghĩa là nội dung của bạn nên tự nhiên dẫn dắt người dùng đến các câu hỏi tiếp theo của họ và cung cấp câu trả lời đó, ngay cả khi chúng không được hỏi rõ ràng trong truy vấn ban đầu.
-
Áp dụng tư duy “trả lời theo khía cạnh” (Answer a Facet): Đối với bất kỳ chủ đề rộng nào bạn nhắm mục tiêu, bạn cần động não các câu hỏi phụ hoặc góc độ mà người dùng có thể khám phá, và cung cấp các câu trả lời chi tiết, tập trung cho từng chủ đề phụ đó. Điều này làm tăng cơ hội nội dung của bạn được AI chọn để trả lời một trong các truy vấn con của nó.
-
Cấu trúc nội dung hợp lý: Tổ chức nội dung trang web thành các cụm chủ đề (topic clusters) rõ ràng trở nên quan trọng hơn. Mỗi cụm nên tập trung vào một chủ đề rộng và bao gồm nhiều trang hoặc phần giải quyết các chủ đề phụ (hoặc khía cạnh) cụ thể của chủ đề đó. Điều này không chỉ giúp người dùng dễ dàng duyệt nội dung mà còn thể hiện sự bao quát toàn diện, củng cố quyền uy chủ đề của bạn.
-
Tăng cường tầm quan trọng của EEAT: Vì AI tổng hợp thông tin, nó phụ thuộc rất nhiều vào các nguồn đáng tin cậy. Nội dung từ các tác giả và trang web thể hiện tín hiệu EEAT (Experience - Kinh nghiệm, Expertise - Chuyên môn, Authoritativeness - Tính Thẩm quyền, Trustworthiness - Độ Tin cậy) mạnh mẽ, như bằng cấp, nghiên cứu gốc, đánh giá tích cực của người dùng, danh tiếng thương hiệu mạnh và đề cập từ các trang uy tín khác, sẽ được ưu tiên.
-
Thông tin chi tiết độc đáo là một lợi thế: Dữ liệu độc quyền, nghiên cứu gốc và kinh nghiệm trực tiếp mà AI không thể dễ dàng sao chép hoặc tìm thấy ở nơi khác trở nên thực sự có giá trị.
-
Định dạng dễ quét và tiêu hóa: Nội dung cần được cấu trúc theo cách mà AI có thể dễ dàng phân tích và tóm tắt. Điều này bao gồm việc sử dụng các tiêu đề chính, tiêu đề phụ rõ ràng, gạch đầu dòng, danh sách được đánh số và các câu trả lời ngắn gọn cho các câu hỏi phổ biến.
-
Vai trò lớn hơn của các đề cập thương hiệu: Các đề cập thương hiệu không liên kết và cảm xúc tích cực trên web là các tín hiệu để đánh giá độ tin cậy và đề xuất thương hiệu của bạn.
Tác động đến Traffic
Kỹ thuật Query Fan-Out và cách AI hiển thị thông tin tổng hợp từ nhiều nguồn dưới dạng tóm tắt chủ đề có thể ảnh hưởng đến lưu lượng truy cập. Vì người dùng có thể nhận câu trả lời trực tiếp từ các bản tóm tắt chủ đề hoặc các menu thả xuống, hành vi “zero-click” (không nhấp vào bất kỳ kết quả nào) có khả năng tăng lên, làm giảm lưu lượng truy cập từ các liên kết truyền thống. Tuy nhiên, có thể trang web cung cấp câu trả lời cho một chủ đề phụ cụ thể (điểm cuối của hành trình thông tin của người dùng cho một truy vấn cụ thể) lại là trang nhận được nhấp chuột.
Tóm lại
Kỹ thuật Query Fan-Out được sử dụng bởi Google AI Mode đang thay đổi tìm kiếm từ một quy trình tập trung vào truy vấn sang một quy trình tập trung vào ngữ cảnh. Cách chúng ta tối ưu hóa (và đo lường) nội dung phải phát triển theo hướng đó. Việc điều chỉnh chiến lược nội dung để phù hợp với kỹ thuật này, tập trung vào việc hiểu sâu ý định người dùng, xây dựng quyền uy chủ đề toàn diện và bao quát các khía cạnh liên quan một cách chi tiết là rất quan trọng để duy trì và tăng cường khả năng hiển thị trong môi trường tìm kiếm AI mới của Google.
Source tham khảo về NLWeb: [1], [2], [3], [4], [5].
Author: #NghienSEO (Team biên tập)