Nếu bạn dành thời gian trong các cộng đồng SEO gần đây, có lẽ bạn đã nghe query fan-out (trước đây Nghiện SEO có bài đề cập) được nhắc đến cùng với semantic SEO, AI content, và vector-based retrieval.
Nghe có vẻ mới, nhưng thực ra đây chỉ là sự phát triển của một ý tưởng cũ: một cách có cấu trúc để mở rộng một chủ đề gốc thành nhiều góc độ mà đối tượng của bạn (và một AI) có thể khám phá.
Nếu tất cả điều này nghe quen thuộc, thì đúng là như vậy. marketers đã đào sâu vào độ sâu này từ khi “search intent” trở thành một khái niệm cách đây nhiều năm. Khái niệm này không mới; nó chỉ có tiếng vang mới nhờ GenAI.
Giống như nhiều khái niệm SEO khác, fan-out đã tích lũy được sự cường điệu theo thời gian. Một số người quảng bá nó như một mũi tên thần kỳ cho tìm kiếm hiện đại (nhưng không phải vậy).
Những người khác gọi nó chỉ là một thủ thuật phân cụm keyword khác được trang điểm cho kỷ nguyên GenAI.
Sự thật, như thường lệ, nằm ở giữa: Query fan-out thực sự hữu ích khi được sử dụng một cách khôn ngoan, nhưng nó không giải quyết một cách kỳ diệu các lớp sâu hơn của ngăn xếp retrieval được điều khiển bởi AI ngày nay.
Hướng dẫn này làm rõ ranh giới đó. Chúng tôi sẽ phân tích query fan-out thực sự làm gì, khi nào nó hoạt động tốt nhất, giá trị của nó kết thúc ở đâu, và những bước bổ sung nào (và công cụ nào) lấp đầy những khoảng trống quan trọng.
Nếu bạn muốn một quy trình làm việc đầy đủ từ ý tưởng đến retrieval thực tế, đây là bản đồ của bạn.
Query Fan-Out thực sự là gì?
Hầu hết marketers đã làm một phiên bản nào đó của điều này.
Bạn bắt đầu với một câu hỏi cốt lõi như “Làm thế nào để tập luyện cho marathon?” và chia nó thành các câu hỏi tiếp theo hợp lý: “Kế hoạch tập luyện nên dài bao lâu?”, “Tôi cần thiết bị gì?”, “Làm thế nào để giảm cường độ?” và v.v..
Ở dạng đơn giản nhất, đó là fan-out. Một sự mở rộng có cấu trúc từ gốc đến các nhánh.
Nơi các công cụ fan-out ngày nay can thiệp là quy mô và tốc độ; chúng tự động hóa việc lập bản đồ các câu hỏi phụ liên quan, từ đồng nghĩa, góc độ liền kề, và ý định liên quan. Một số trực quan hóa điều này như một cây hoặc cụm. Những cái khác xếp lớp trên khối lượng tìm kiếm hoặc mối quan hệ ngữ nghĩa.
Hãy nghĩ về nó như bước tiếp theo sau danh sách keyword và topic cluster. Nó giúp bạn đảm bảo rằng bạn đang bao phủ địa hình mà đối tượng của bạn, và AI tóm tắt Content của bạn, mong đợi tìm thấy.
Tại sao Fan-Out quan trọng đối với GenAI SEO?
Phần này quan trọng bây giờ vì AI Search và câu trả lời của agent không kéo toàn bộ trang theo cách mà một liên kết xanh từng hoạt động.
Thay vào đó, chúng chia trang của bạn thành các đoạn: những đoạn văn nhỏ, giàu ngữ cảnh trả lời các câu hỏi chính xác.
Đây là nơi fan-out phát huy tác dụng. Mỗi nhánh trên bản đồ fan-out của bạn có thể là một đoạn độc lập. Càng nhiều nhánh liên quan bạn bao phủ, mật độ ngữ nghĩa của bạn càng sâu, điều này có thể giúp:
1. Tăng cường mật độ ngữ nghĩa
Một trang chỉ chạm vào bề mặt của một chủ đề thường bị LLM bỏ qua.
Nếu bạn bao phủ nhiều góc độ liên quan một cách rõ ràng và chặt chẽ, đoạn của bạn trông mạnh hơn về mặt ngữ nghĩa. Nhiều tín hiệu hơn cho AI biết rằng đoạn này có khả năng trả lời lời nhắc.
2. Cải thiện tần suất Retrieval đoạn
Càng nhiều phần riêng biệt, liên quan bạn viết, bạn càng tạo ra nhiều cơ hội cho AI kéo công việc của bạn. Fan-out tự nhiên cấu trúc Content của bạn để retrieval.
3. Tăng cường độ tin cậy Retrieval
Nếu Content của bạn phù hợp với nhiều cách mọi người diễn đạt truy vấn của họ, nó cho AI nhiều lý do hơn để tin tưởng đoạn của bạn khi tóm tắt. Điều này không đảm bảo retrieval, nhưng nó giúp với sự liên kết.
4. Thêm độ sâu cho tín hiệu tin cậy
Bao phủ một chủ đề tốt cho thấy Authority. Điều đó có thể giúp trang web của bạn kiếm được sự tin tưởng, điều này thúc đẩy retrieval và trích dẫn có lợi cho bạn.
Công cụ Fan-Out: Nơi bắt đầu mở rộng của bạn
Query fan-out là công việc thực tế, không chỉ là lý thuyết.
Bạn cần các công cụ lấy một câu hỏi gốc và chia nó thành mọi câu hỏi phụ liên quan, từ đồng nghĩa, và góc độ thích hợp mà đối tượng của bạn (hoặc một AI) có thể quan tâm.
Một công cụ fan-out vững chắc không chỉ phun ra keyword; nó hiển thị kết nối và ngữ cảnh, vì vậy bạn biết nơi để xây dựng độ sâu.
Dưới đây là các công cụ đáng tin cậy, dễ tiếp cận mà bạn có thể cắm thẳng vào quy trình nghiên cứu chủ đề của mình:
- AnswerThePublic: Câu hỏi cổ điển dạng Cloud. Trực quan hóa những gì, làm thế nào, và tại sao mọi người hỏi xung quanh chủ đề hạt giống của bạn.
- AlsoAsked: Xây dựng cây câu hỏi sạch từ dữ liệu Google People Also Ask trực tiếp.
- Frase: Mô-đun nghiên cứu chủ đề phân cụm truy vấn gốc thành câu hỏi phụ và phác thảo.
- Keyword Insights: Nhóm keyword và câu hỏi theo sự tương đồng ngữ nghĩa, tuyệt vời cho việc lập bản đồ ý định người tìm kiếm.
- Semrush Topic Research: Công cụ tổng quan lớn để nổi bật các chủ đề phụ liên quan, tiêu đề, và ý tưởng câu hỏi.
- Answer Socrates: Trình cạo People Also Ask nhanh, được tổ chức sạch sẽ theo loại câu hỏi.
- LowFruits: Xác định các biến thể đuôi dài, cạnh tranh thấp để mở rộng phạm vi bao phủ của bạn sâu hơn.
- …
Nếu bạn thiếu thời gian, hãy bắt đầu với AlsoAsked cho cây nhanh hoặc Keyword Insights cho cụm sâu hơn. Cả hai đều cung cấp cách tức thì để phát hiện các góc độ bị thiếu.
Bây giờ, có một cây fan-out rõ ràng chỉ là bước một. Tiếp theo là thử thách thực sự: chứng minh rằng các đoạn của bạn thực sự xuất hiện nơi các AI agent tìm kiếm.
Nơi Fan-Out ngừng hoạt động một mình
Vậy, fan-out hữu ích. Nhưng nó chỉ là bước đầu tiên. Một số người dừng lại ở đây, giả định rằng một cây truy vấn hoàn chỉnh có nghĩa là họ đã chống tương lai công việc của mình cho GenAI. Đó là nơi rắc rối bắt đầu.
Fan-out không xác minh liệu Content của bạn có thực sự được retrieved, indexed, hoặc trích dẫn hay không. Nó không chạy thử nghiệm thực với các mô hình trực tiếp. Nó không kiểm tra liệu một vector database có biết các đoạn của bạn tồn tại hay không. Nó cũng không giải quyết các vấn đề crawl hoặc schema.
Hiểu rõ ràng: Fan-out mở rộng bản đồ. Nhưng, một bản đồ lớn là vô giá trị nếu bạn không kiểm tra đường, giao thông, hoặc liệu điểm đến của bạn có mở hay không.
Các bước thực tế tiếp theo: Đóng khoảng trống
Một khi bạn đã xây dựng một cây fan-out tuyệt vời và tạo ra các đoạn vững chắc, bạn vẫn cần đảm bảo chúng hoạt động. Đây là nơi GenAI SEO hiện đại vượt ra ngoài kế hoạch chủ đề truyền thống.
Chìa khóa là xác minh, thử nghiệm, và giám sát cách các đoạn của bạn hoạt động trong điều kiện thực.
[Source: Duane Forrester]
Dưới đây là danh sách thực tế của công việc bổ sung mang fan-out đến cuộc sống, với các công cụ thực bạn có thể thử cho từng phần.
1. Thử nghiệm & Mô phỏng đoạn
Bạn muốn biết: “Liệu một LLM có thực sự kéo đoạn của tôi khi ai đó hỏi một câu hỏi?” Thử nghiệm prompt và mô phỏng retrieval cho bạn cửa sổ đó.
Công cụ bạn có thể thử:
- LlamaIndex: Framework mã nguồn mở phổ biến để xây dựng và thử nghiệm pipeline RAG. Giúp bạn thấy cách Content được chia đoạn của bạn chảy qua embeddings, vector storage, và prompt retrieval.
- Otterly: Công cụ thực tế, không phải dev để chạy thử nghiệm prompt trực tiếp trên các trang thực tế của bạn. Hiển thị phần nào được nổi bật và chúng khớp với truy vấn như thế nào.
- Perplexity Pages: Không phải công cụ thử nghiệm theo nghĩa nghiêm ngặt, nhưng hữu ích để xem cách một trợ lý AI thực sự nổi bật hoặc tóm tắt các trang trực tiếp của bạn để phản hồi lời nhắc của người dùng.
2. Sự hiện diện Vector index
Đoạn của bạn phải sống ở đâu đó mà AI có thể truy cập. Trong thực tế, điều đó có nghĩa là lưu trữ nó trong một vector database.
Chạy chỉ mục vector của riêng bạn là cách bạn thử nghiệm rằng Content của bạn có thể được chia đoạn sạch sẽ, nhúng, và retrieved bằng cách sử dụng các phương pháp tìm kiếm tương tự mà các hệ thống GenAI lớn hơn dựa vào phía sau hậu trường.
Bạn không thể nhìn thấy bên trong kho vector của công ty khác, nhưng bạn có thể xác nhận các trang của bạn được cấu trúc để hoạt động theo cách tương tự.
Công cụ để giúp:
- Weaviate: Vector DB mã nguồn mở để thử nghiệm với lưu trữ đoạn và tìm kiếm tương tự.
- Pinecone: Lưu trữ vector được quản lý đầy đủ cho thử nghiệm lập chỉ mục quy mô lớn hơn.
- Qdrant: Lựa chọn tốt cho các nhóm xây dựng luồng retrieval tùy chỉnh.
3. Kiểm tra độ tin cậy Retrieval
Đoạn của bạn có khả năng thắng so với những đoạn khác như thế nào?
Đây là nơi thử nghiệm dựa trên prompt và framework chấm điểm retrieval xuất hiện.
Chúng giúp bạn thấy liệu Content của bạn có thực sự được retrieved khi một LLM chạy truy vấn thực tế hay không, và liệu nó có khả năng được trích dẫn hay không. Đây là nơi bạn chuyển từ “Tôi hy vọng nó hoạt động” sang “Tôi biết nó hoạt động.”
Công cụ đáng xem:
- Ragas: Framework mã nguồn mở để đánh giá pipeline RAG. Giúp bạn chấm điểm mức độ tốt của các đoạn trả về câu trả lời chính xác, liên quan, và có thể quy kết.
- Haystack: Công cụ nhà phát triển để xây dựng và đánh giá pipeline tìm kiếm. Bao gồm các mô-đun để thử nghiệm độ chính xác và liên quan của retrieval.
- Otterly: Công cụ không phải dev cho phép bạn chạy thử nghiệm trực tiếp so với các trang thực tế của bạn để xem đoạn nào được nổi bật và chúng khớp với truy vấn như thế nào.
4. Sức khỏe kỹ thuật & Schema
Dù Content của bạn mạnh đến đâu, nếu một LLM không thể crawl, phân tích, và hiểu chúng, chúng sẽ không được sử dụng.
Cấu trúc sạch, markup có thể truy cập, và valid schema keep your pages visible và làm cho chunk retrieval đáng tin cậy hơn về lâu dài.
Công cụ để giúp:
- Ryte: report crawl chi tiết, kiểm toán cấu trúc, và xác thực schema sâu;
tuyệt vời để tìm khoảng trống markup hoặc rendering.
- Screaming Frog: Crawl trang web cho Links bị hỏng, phần trùng lặp, và các vấn đề khác ngăn Content không được phân tích.
- Sitebulb: Kiểm toán trang web toàn diện cho SEO kỹ thuật, xác thực Content, đường crawl rõ ràng, và các vấn đề khác ngăn Content không được phân tích.
5. Tín hiệu Authority & Tin cậy
Ngay cả khi đoạn của bạn vững chắc về mặt kỹ thuật, một LLM vẫn cần một lý do để tin tưởng nó đủ để trích dẫn hoặc tóm tắt nó.
Sự tin tưởng đó đến từ tác giả rõ ràng, danh tiếng thương hiệu, và tín hiệu bên ngoài chứng minh Content của bạn đáng tin cậy và được trích dẫn tốt. Những gợi ý tin cậy này phải dễ dàng cho cả công cụ tìm kiếm và AI agent xác minh.
Công cụ để hỗ trợ điều này:
- Authory: Theo dõi Content của bạn trên web và tạo một danh mục đầu tư được xác minh nơi các bài viết của bạn được xuất bản.
- SparkToro: Giúp bạn tìm hiểu đối tượng của bạn đọc, xem, nghe, và ảnh hưởng đến họ, cho bạn cái nhìn sâu sắc về nơi xây dựng sự tin tưởng.
- Perplexity Pro: Cho phép bạn xem các nguồn nó sử dụng để tạo câu trả lời, vì vậy bạn có thể xem liệu Content của bạn có được trích dẫn hay không.
Kết hợp tất cả: Một quy trình làm việc đầy đủ
Query fan-out là một bước đầu có giá trị. Sử dụng nó để thiết kế một kế hoạch Content mạnh mẽ và để phát hiện các góc độ bạn có thể bỏ lỡ. Nhưng luôn kết nối nó với việc tạo đoạn, lưu trữ vector, thử nghiệm retrieval trực tiếp, và xây dựng sự tin tưởng.
Đây là cách điều đó trông theo thứ tự:
- Mở rộng: Sử dụng các công cụ fan-out như AlsoAsked hoặc AnswerThePublic.
- Soạn thảo: Biến mỗi nhánh thành một đoạn có cấu trúc tốt.
- Kiểm tra: Chạy kiểm tra crawl và schema.
- Lưu trữ: Đẩy các đoạn của bạn vào một vector database.
- Thử nghiệm: Sử dụng thử nghiệm prompt và mô phỏng retrieval.
- Giám sát: Xem liệu các đoạn của bạn có được retrieved và trích dẫn hay không.
- Tinh chỉnh: Điều chỉnh Content và tín hiệu kỹ thuật khi cần thiết.
Tóm lại
Query fan-out là một bước đầu có giá trị. Sử dụng nó để thiết kế một kế hoạch Content mạnh mẽ và để tìm ra những gì cần bao phủ.
Khi khám phá được hỗ trợ bởi GenAI tiếp tục phát triển, marketers thông minh sẽ xây dựng cây cầu đó từ ý tưởng đến chỉ mục đến retrieval được xác minh. Họ sẽ lập bản đồ con đường, lát nó, xem giao thông, và điều chỉnh tuyến đường trong thời gian thực.
Vậy, lần tới khi bạn nghe fan-out được quảng bá như một viên đạn bạc, bạn không cần tranh luận. Chỉ cần nhắc nhở mọi người về bức tranh lớn hơn: Chiến thắng thực sự là chuyển từ phạm vi bao phủ có thể đến sự hiện diện có thể chứng minh.
Nếu bạn làm công việc đó (với các kiểm tra, thử nghiệm, và công cụ phù hợp), bản đồ fan-out () của bạn thực sự dẫn đến đâu đó hữu ích.
Notes: Một số thuật ngữ dùng trong bài viết trên.
- Generative AI (GenAI), còn được gọi là AI tạo sinh , cho phép người dùng nhập nhiều loại yêu cầu để tạo ra nội dung mới, như văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, mã, thiết kế 3D và các phương tiện truyền thông khác. AI này được huấn luyện trên các tài liệu và dữ liệu đã tồn tại trên mạng.
- “Search intent” tạm hiểu là ý định tìm kiếm. Đây là mục đích hoặc lý do đằng sau một truy vấn tìm kiếm của người dùng trên các công cụ tìm kiếm như Google. Hiểu rõ ý định tìm kiếm giúp người làm SEO và các nhà tiếp thị tạo ra nội dung phù hợp, đáp ứng nhu cầu của người dùng và cải thiện thứ hạng trên kết quả tìm kiếm.
- “Retrieval” dịch sang tiếng Việt có nghĩa là sự lấy lại, sự thu hồi, sự tìm lại, hoặc sự truy hồi. Trong nhiều trường hợp, “retrieval” được sử dụng để chỉ việc lấy lại thông tin, dữ liệu, hoặc vật phẩm từ một nguồn nào đó, đặc biệt trong các lĩnh vực như công nghệ thông tin, tâm lý học, và thư viện học.
Source: [1].
© Cre: NGHIỆN SEO (Team biên tập).