Cách AI Mode và AI Overviews hoạt động dựa trên bằng sáng chế. Vì sao SEO cần một hướng chiến lược mới

Bài viết này trình bày góc nhìn chuyên sâu dựa trên sáu bằng sáng chế quan trọng, giúp làm rõ cơ chế vận hành của hai sản phẩm đang tái định hình cách Google tổ chức kết quả tìm kiếm: AI Overviews và AI Mode. Đồng thời, tôi sẽ phân tích những hàm ý chiến lược từ các thay đổi này đối với tương lai của SEO.

Cách đây hai năm, trong quá trình nghiên cứu những dấu hiệu đầu tiên về công nghệ phía sau AI Overviews, tôi từng nhận định rằng Retrieval-Augmented Generation (RAG) chính là tương lai của tìm kiếm. Và giờ đây, khi AI Overviews và AI Mode bắt đầu tạo ra những biến động đáng kể đối với lượng truy cập tự nhiên, nhận định đó đã trở thành hiện thực.

Hiện vẫn còn thiếu các tài liệu chuyên sâu và có hệ thống về cách các sản phẩm AI của Google thực sự hoạt động. Vì vậy, tôi đã thực hiện một cuộc phân tích chuyên sâu vào AI Mode không chỉ để hiểu rõ về cơ chế của nó, mà còn để liên kết với AI Overviews, từ đó rút ra những định hướng chiến lược cho SEO trong kỷ nguyên tìm kiếm tạo sinh.

Bài viết này là bản tóm lược từ nghiên cứu của tôi với mục tiêu làm rõ mối liên hệ giữa hai công nghệ AI nói trên, đồng thời cung cấp góc nhìn chiến lược dành cho những người đang cảm nhận rõ làn sóng thay đổi trong ngành tìm kiếm và đang đặt câu hỏi: Làm SEO như thế nào để không bị bỏ lại phía sau?

1. Tìm kiếm của tương lai mang tính xác suất, trong khi quá khứ từng là xác định

Sự khác biệt cốt lõi giữa hai thế hệ tìm kiếm: classic information retrieval (truy xuất thông tin truyền thống, vốn là nền tảng cho mô hình “10 đường link xanh” quen thuộc) và generative informational retrieval for the web (truy xuất thông tin tạo sinh, đang vận hành các hệ thống tìm kiếm hội thoại ngày nay), nằm ở chính bản chất vận hành: hệ thống cũ mang tính cố định, còn hệ thống mới vận hành theo xác suất.

Nói một cách dễ hiểu, với cơ chế tìm kiếm truyền thống, Google hiển thị kết quả gần như đúng theo truy vấn và nội dung mà bạn cung cấp. Còn với thế hệ tìm kiếm mới, được dẫn dắt bởi các mô hình AI tạo sinh, Google chủ động “suy luận”: tự diễn giải truy vấn, trích xuất thông tin, tổng hợp và thậm chí tái cấu trúc lại nội dung để trình bày dưới dạng câu trả lời.

Trong hệ sinh thái tìm kiếm cổ điển, nội dung bạn tạo ra được Google thu thập, phân tích và hiển thị theo một trình tự khá rõ ràng. Các yếu tố ảnh hưởng đến thứ hạng như chất lượng nội dung, cấu trúc trang, tốc độ tải, liên kết ngược, hay hành vi người dùng đều là những tín hiệu có thể đo lường và tối ưu. SEO trong môi trường đó là một bài toán có logic, có quy trình, và phần lớn có thể dự đoán được kết quả.

Tuy nhiên, khi bước vào thế giới của generative search, dù vẫn cần đảm bảo các yếu tố nền tảng như content, hệ thống, tốc độ và khả năng crawl, thì vẫn có một tầng phức tạp hoàn toàn mới: chuỗi suy luận ngữ nghĩa bên trong các mô hình AI. Những gì mô hình chọn để trình bày không chỉ dựa vào nội dung bạn viết, mà còn dựa vào cách nó diễn giải, tổng hợp và cân nhắc dựa trên cả lịch sử tương tác của người dùng trước đó.

Điều này dẫn đến một thực tế mới: bạn có thể tuân thủ mọi nguyên tắc SEO truyền thống, nhưng nội dung vẫn không được chọn để hiển thị trong phần trả lời do AI tổng hợp. Tệ hơn, vì các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) mang tính xác suất cao, nên cùng một nội dung, trong cùng một hệ thống, có thể cho ra hai kết quả hiển thị hoàn toàn khác nhau.

SEO từng là một bài toán có thể giải. Nhưng trong kỷ nguyên tìm kiếm tạo sinh, đó có thể là một bài toán… không có lời giải cố định.

2. Cách AI Mode và AI Overviews hoạt động dựa trên bằng sáng chế

Trong bối cảnh Google không ngừng tái định hình trải nghiệm tìm kiếm bằng trí tuệ nhân tạo, việc hiểu được cơ chế vận hành của AI Mode và AI Overviews là điều cần thiết đối với bất kỳ người làm SEO nào đang muốn thích nghi và định hình lại chiến lược. Dù thể hiện dưới hai hình thức khác nhau: một bên là giao diện hội thoại mang tính tương tác, một bên là phần trả lời tạo sinh hiển thị trực tiếp trên trang kết quả, cả hai đều được xây dựng trên cùng một hệ thống kỹ thuật lõi.

Dưới đây là sáu bằng sáng chế quan trọng giúp phác họa cách các công nghệ này hoạt động, đồng thời lý giải tại sao SEO trong kỷ nguyên mới đòi hỏi tư duy khác biệt.

1. Search with Stateful Chat: Tìm kiếm với trò chuyện có trạng thái

Đây là công nghệ tìm kiếm mới tích hợp trò chuyện có trạng thái, giúp ghi nhớ và cập nhật ngữ cảnh người dùng trong suốt phiên tương tác. Nhờ khả năng lưu trữ thông tin liên tục, hệ thống có thể ghi nhớ dữ liệu lịch sử từ đó gửi phản hồi phù hợp hơn với nhu cầu và trạng thái hiện tại của người dùng, nâng cao tính cá nhân hóa cho mỗi truy vấn. Điều này giúp giảm thiểu nội dung sai lệch, quá chung hoặc quá cụ thể, đồng thời nâng cao trải nghiệm đối thoại giữa người và máy.

2. Generative Summaries for Search Results: Tóm tắt tạo sinh trên SERP

Bằng sáng chế Generative Summaries for Search Results tập trung mô tả hệ thống và phương pháp cải tiến nhằm tạo ra bản tóm tắt bằng ngôn ngữ tự nhiên từ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để phản hồi truy vấn tìm kiếm. Mục tiêu chính là khắc phục các điểm yếu của LLM hiện nay, như hiện tượng “ảo giác” thông tin và phản hồi chung chung, thiếu cá nhân hóa. Văn bản này không hề đề cập đến việc đây là nền tảng cho AI Overviews hay bất kỳ sản phẩm thương mại cụ thể nào.

3. Method for Text Ranking with Pairwise Ranking Prompting: Xếp hạng ngữ nghĩa thay vì tín hiệu kỹ thuật

Bằng sáng chế Method for Text Ranking with Pairwise Ranking Prompting tập trung mô tả một phương pháp cải tiến trong việc xếp hạng văn bản, đặc biệt là tài liệu, bằng cách sử dụng các mô hình xử lý chuỗi sinh học. Mục tiêu chính là khắc phục những hạn chế của các kỹ thuật xếp hạng hiện tại khi áp dụng cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), như khó khăn trong việc hiệu chỉnh và hiệu quả thấp của các phương pháp dựa trên “điểm” hoặc “danh sách”. Tài liệu này không đề cập đến việc thay thế hoàn toàn các yếu tố xếp hạng truyền thống.

4. User Embedding Models: Cá nhân hóa kết quả dựa trên hành vi người dùng

Google xây dựng các mô hình nhúng để mã hóa hành vi người dùng thành dữ liệu đầu vào cho hệ thống AI. Việc này giúp các kết quả trả về mang tính cá nhân hóa cao hơn, không còn đơn thuần là câu trả lời “trung lập”. Với SEO, điều này mở ra một thách thức mới: tối ưu hóa không chỉ cho truy vấn, mà còn cho bối cảnh và thói quen tìm kiếm.

5. Prompt-based Query Generation: Mở rộng truy vấn để tìm kiếm sâu hơn

Hệ thống có khả năng tự sinh ra nhiều truy vấn khác nhau từ một câu hỏi gốc, nhằm thu thập dữ liệu đa chiều hơn trước khi tổng hợp. Điều này giải thích vì sao cùng một nội dung, nhưng khả năng được hệ thống chọn để đưa vào câu trả lời có thể thay đổi theo từng truy vấn phụ mà người dùng không nhìn thấy.

6. Intermediate Reasoning Steps: Suy luận qua nhiều bước trung gian

Cuối cùng, Google huấn luyện mô hình của mình để thực hiện suy luận từng bước, thay vì chỉ phản hồi theo cách “có – không” hay đưa ra câu trả lời ngắn gọn. Điều này tạo ra khả năng tổng hợp logic đa tầng, đồng thời khiến việc dự đoán nội dung được hiển thị trở nên phức tạp hơn rất nhiều so với giai đoạn SEO truyền thống.

3. Tổng quan cách thức vận hành của AI Mode

AI Mode không chỉ đơn thuần là một hệ thống trả lời câu hỏi, mà là một quy trình nhiều lớp được dẫn dắt bởi khả năng hiểu ngữ cảnh và suy luận logic của mô hình AI.

Quá trình bắt đầu bằng việc hệ thống xây dựng bối cảnh người dùng, bao gồm lịch sử truy vấn, mục tiêu tìm kiếm và hành vi tương tác. Đây là nền tảng để định hướng các bước xử lý tiếp theo. Từ ngữ cảnh này và truy vấn hiện tại, hệ thống tạo ra một loạt truy vấn tổng hợp nhằm mở rộng phạm vi tìm kiếm.

Tiếp theo, hệ thống truy xuất các đoạn văn từ những tài liệu đang có thứ hạng cao cho tập truy vấn đã mở rộng. Dựa vào nội dung thu được, hệ thống thực hiện phân loại để xác định mô hình ngôn ngữ lớn phù hợp nhất cho quá trình xử lý tiếp theo.

Các đoạn văn được chọn sẽ đi qua nhiều chuỗi suy luận. Đây là các bước logic trung gian do mô hình ngôn ngữ xây dựng nhằm chọn lọc và tổng hợp thông tin. Chỉ những đoạn vượt qua được các lớp đánh giá này mới được đưa vào phần tổng hợp cuối cùng để hình thành câu trả lời.

Trước khi hiển thị cho người dùng, hệ thống tiếp tục tinh chỉnh câu trả lời dựa trên hồ sơ hành vi đã được ánh xạ bằng kỹ thuật embedding. Sau đó, kết quả sẽ được gắn nguồn trích dẫn phù hợp và hiển thị dưới dạng câu trả lời hoàn chỉnh.

Quá trình này có thể có nhiều biến thể và đã được Google mô tả chi tiết trong bằng sáng chế có tên Search with stateful chat.

Chẳng hạn, ở Hình 9 của tài liệu sáng chế, Google minh họa kiến trúc hệ thống của AI Mode như một chuỗi xử lý nhiều tầng. Hệ thống có khả năng diễn giải truy vấn, mở rộng thành các biến thể tổng hợp và cuối cùng tạo ra câu trả lời bằng ngôn ngữ tự nhiên có mức độ cá nhân hóa cao.

Mỗi bước trong quy trình này đều ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng nội dung được đưa vào kết quả tìm kiếm và cho thấy vì sao các kỹ thuật SEO truyền thống đang dần mất hiệu quả trong bối cảnh tìm kiếm hiện đại.

Bước 1: Tiếp nhận truy vấn người dùng

Khi người dùng nhập truy vấn, hệ thống bắt đầu xử lý. Tuy nhiên, khác với công cụ tìm kiếm truyền thống, đây không phải là điểm kết thúc, mà chỉ là bước khởi đầu. Truy vấn được xem như tín hiệu kích hoạt cho toàn bộ quá trình suy luận và tổng hợp thông tin, chứ không đơn thuần là yêu cầu tìm kiếm một kết quả cụ thể.

Ý nghĩa cho SEO:

Nội dung không còn được đánh giá dựa trên từ khóa khớp chính xác. Hệ thống sẽ đặt truy vấn trong mối tương quan với hàng loạt biến thể có liên quan để xác định độ phù hợp ngữ nghĩa.

Bước 2: Thu thập thông tin ngữ cảnh

Hệ thống khai thác dữ liệu ngữ cảnh từ người dùng và thiết bị, bao gồm lịch sử tìm kiếm, vị trí, hành vi trên các nền tảng liên kết tài khoản như Gmail hoặc Maps, tín hiệu từ thiết bị, và cả thông tin được lưu trong bộ nhớ dài hạn.

Ý nghĩa cho SEO:

Một truy vấn giống nhau có thể cho ra kết quả rất khác nhau tùy từng người dùng. Do đó, việc theo dõi thứ hạng từ khóa theo cách truyền thống ngày càng thiếu chính xác. Điều này làm nổi bật tầm quan trọng của chiến lược nội dung đa kênh và hiện diện liên tục.

Bước 3: Tạo phản hồi ban đầu từ mô hình ngôn ngữ

Một mô hình ngôn ngữ lớn, chẳng hạn như Gemini, xử lý truy vấn trong ngữ cảnh để xác định ý định người dùng, phân tích độ mơ hồ và phân loại mục tiêu tìm kiếm.

Ý nghĩa cho SEO:

Nội dung cần thể hiện rõ khả năng đáp ứng đúng mục đích tìm kiếm, thay vì chỉ lặp lại từ khóa. Sự phù hợp về ý định là yếu tố then chốt để được chọn.

Bước 4: Sinh truy vấn tổng hợp

Từ quá trình suy luận ở bước trước, hệ thống tạo ra các truy vấn mở rộng nhằm phản ánh những biến thể khác nhau của ý định tìm kiếm. Các truy vấn này có thể bao gồm từ khóa liên quan, khái niệm ngầm, xu hướng hoặc các cụm từ thường xuất hiện cùng nhau trong lịch sử.

Ý nghĩa cho SEO:

Chiến lược tối ưu nội dung giờ đây cần bao phủ toàn bộ không gian tìm kiếm liên quan. Nếu nội dung chỉ phục vụ một truy vấn duy nhất mà không khớp với các biến thể suy diễn, khả năng bị loại khỏi kết quả là rất cao.

Bước 5: Truy xuất tài liệu từ các truy vấn mở rộng

Hệ thống tiến hành tìm kiếm tài liệu không chỉ cho truy vấn ban đầu mà còn cho toàn bộ truy vấn tổng hợp, nhằm thu thập một tập hợp nội dung phản ánh nhiều khía cạnh khác nhau của ý định người dùng.

Ý nghĩa cho SEO:

Cạnh tranh không còn giới hạn trong một danh sách kết quả duy nhất. Nội dung cần có mức độ liên kết ngữ nghĩa cao để nổi bật giữa hàng trăm tài liệu đồng thời được truy xuất.

Bước 6: Phân loại truy vấn theo ngữ cảnh

Sau khi tổng hợp dữ liệu từ truy vấn, ngữ cảnh và nội dung, hệ thống xác định loại truy vấn mà người dùng đang thực hiện, chẳng hạn như tìm kiếm thông tin, so sánh, ra quyết định mua hàng hoặc tìm kiếm giải trí.

Ý nghĩa cho SEO:

Cấu trúc và định dạng nội dung cần tương thích với loại ý định chủ đạo. Nếu không phục vụ đúng mục tiêu tìm kiếm, nội dung dù có chất lượng cao vẫn có thể bị loại bỏ.

Bước 7: Lựa chọn mô hình ngôn ngữ chuyên biệt

Dựa trên loại truy vấn, hệ thống chọn mô hình phù hợp để xử lý, có thể là mô hình chuyên tóm tắt, phân tích dữ liệu có cấu trúc, dịch thuật hoặc hỗ trợ ra quyết định. Mỗi mô hình có cách đọc và xử lý nội dung khác nhau.

Ý nghĩa cho SEO:

Nội dung có thể không được xử lý toàn bộ, mà chỉ trích xuất những phần liên quan như danh sách, bảng biểu hoặc đoạn văn cụ thể. Vì vậy, khả năng chia nhỏ, định dạng và làm nổi bật thông tin là yếu tố rất quan trọng.

Bước 8: Tạo câu trả lời cuối cùng

Các mô hình chuyên biệt phối hợp để tổng hợp thông tin và xây dựng phản hồi hoàn chỉnh. Câu trả lời có thể là sự kết hợp từ nhiều đoạn văn, nguồn tài liệu, hoặc thậm chí từ các định dạng khác như video hoặc âm thanh.

Ý nghĩa cho SEO:

Thứ hạng truyền thống không còn là mục tiêu. Thay vào đó, mục tiêu thực sự là trở thành một phần của kết quả được tổng hợp và trình bày cho người dùng. Mỗi đoạn nội dung giờ đây đóng vai trò như một mảnh ghép của câu trả lời lớn hơn.

Bước 9: Hiển thị kết quả tới người dùng

Câu trả lời cuối cùng được gửi về thiết bị, có thể kèm theo nguồn trích dẫn hoặc các yếu tố tương tác. Trong một số trường hợp, người dùng sẽ không cần nhấp vào kết quả nào nữa vì đã hài lòng với câu trả lời hiển thị ngay trên giao diện.

Ý nghĩa cho SEO:

Xuất hiện trong kết quả không đồng nghĩa với việc mang lại lưu lượng truy cập. Điều cần đo lường là mức độ ảnh hưởng thương hiệu và niềm tin mà nội dung của bạn tạo ra. Khái niệm “share of influence” đang trở thành một chỉ số mới quan trọng không kém gì traffic.

AI Mode là một sự thay đổi hoàn toàn về cách tìm kiếm và cách nội dung được lựa chọn. Thứ hạng bây giờ không còn là danh sách mà là ma trận logic, nơi các kỹ thuật SEO truyền thống chỉ đủ giúp nội dung “được xét duyệt”, chưa chắc “được chọn”.

Điều đáng nói hơn, việc được trích dẫn không đồng nghĩa với lượt truy cập, mà giống như một chiến dịch branding: góp phần xây dựng độ nhận diện, độ tin cậy, và ảnh hưởng đến quyết định của người dùng trong tương lai.

Đã đến lúc những người làm SEO cần chuyển đổi tư duy từ “tối ưu để lên top” sang “tối ưu để được chọn vào hệ thống suy luận của AI”. Và quá trình đó sẽ đòi hỏi rất nhiều thử nghiệm, đo lường và điều chỉnh liên tục.

4. Cách AI Overviews vận hành: Tóm tắt và phân tích chuyên sâu

Mặc dù cơ chế hoạt động của AI Overviews đã từng được phân tích trước đó, nhưng khi đặt trong bối cảnh các tài liệu kỹ thuật mới về AI Mode, việc nhìn lại quy trình này mang lại những hiểu biết quan trọng. Đặc biệt, kỹ thuật mở rộng truy vấn hay còn gọi là query fan-out vốn không được đề cập trong các nghiên cứu trước đây về AI Overviews, đang trở thành một điểm mấu chốt để hiểu rõ cách hệ thống tạo ra phản hồi khác biệt so với phương pháp xếp hạng truyền thống. Việc sử dụng ma trận truy vấn để sinh phản hồi cho thấy một hướng tiếp cận mới, mang tính chủ động và toàn diện hơn trong việc tổng hợp thông tin.

Theo đơn đăng ký bằng sáng chế của Google với tiêu đề Generative summaries for search results, có hai cách tiếp cận chính đang được triển khai trong hệ thống AI Overviews.

Cách thứ nhất là để mô hình ngôn ngữ, chẳng hạn như Gemini, tạo ra phản hồi trước. Sau đó, hệ thống sẽ thực hiện bước xác minh nội dung nhằm đảm bảo tính chính xác và tin cậy. Cách thứ hai đi theo hướng ngược lại: hệ thống sẽ thu thập nội dung trước, rồi mới tiến hành tổng hợp để tạo phản hồi dựa trên các đoạn thông tin đã truy xuất.

Ở phiên bản hiện tại, có thể thấy AI Overviews đang áp dụng phương pháp mở rộng truy vấn như một phần trong quy trình xây dựng phản hồi. Thay vì chỉ phản hồi trực tiếp từ truy vấn ban đầu của người dùng, hệ thống chủ động mở rộng tập truy vấn, bao gồm cả những tìm kiếm có liên quan về mặt ngữ nghĩa, những truy vấn gần đây hoặc thậm chí cả các biểu hiện tìm kiếm mang tính ngầm định.

Có thể nói đây là một phiên bản đơn giản hơn của kỹ thuật query fan-out được áp dụng trong AI Mode, nhưng vẫn đủ để thể hiện năng lực truy xuất mở rộng và suy luận ngữ cảnh từ hệ thống. Các tài liệu được thu thập từ tập truy vấn mở rộng này sẽ là nguyên liệu đầu vào để mô hình AI xây dựng bản tóm tắt. Trước khi được hiển thị tới người dùng, phản hồi sẽ tiếp tục trải qua một bước xác minh để đảm bảo độ chính xác và tính đáng tin cậy.

Quy trình này cho thấy AI Overviews không chỉ đơn giản là một công cụ tóm lược kết quả tìm kiếm, mà là một hệ thống có khả năng kết hợp giữa truy xuất mở rộng và tổng hợp suy luận. Điều này đặt ra nhiều thách thức mới cho SEO truyền thống, khi yếu tố truy vấn gốc dần bị thay thế bởi một mạng lưới ý định tìm kiếm phức hợp, đòi hỏi nội dung không chỉ đúng mà còn phải bao phủ đủ sâu và rộng về ngữ nghĩa.

5. Cách AI Overview xây dựng phản hồi: từng bước và tác động đối với SEO

AI Overview không chỉ đơn thuần phản hồi lại truy vấn người dùng. Thay vào đó, hệ thống vận hành như một quá trình nhiều tầng, từ truy xuất thông tin truyền thống cho đến suy luận ngữ cảnh sâu, nhằm tạo ra phản hồi có tính tổng hợp và chính xác cao. Dưới đây là chi tiết từng bước trong quy trình, cùng với những hàm ý quan trọng dành cho người làm SEO.

Bước 1: Tiếp nhận truy vấn người dùng (252)

Hệ thống khởi động bằng việc tiếp nhận truy vấn được nhập vào. Đây là điểm bắt đầu của toàn bộ quá trình xây dựng phản hồi, nhưng không phải là yếu tố duy nhất quyết định nội dung kết quả.

Bước 2: Truy xuất tài liệu liên quan trực tiếp đến truy vấn (254)

Google ưu tiên lấy những tài liệu phù hợp nhất với truy vấn gốc của người dùng, dựa trên nhiều tầng tín hiệu. Bao gồm các yếu tố như mức độ khớp từ khóa và ngữ nghĩa, mức độ tin cậy của tài liệu, cấu trúc embedding và các yếu tố cá nhân hóa theo hành vi tìm kiếm.

Ý nghĩa đối với SEO: Đây vẫn là giai đoạn mà kỹ thuật SEO truyền thống phát huy tác dụng mạnh mẽ nhất. Nội dung được tối ưu tốt về chủ đề, từ khóa và độ tin cậy sẽ có nhiều cơ hội xuất hiện trong nhóm tài liệu sơ cấp. Tuy nhiên, đây chỉ là một phần nhỏ trong toàn bộ cơ chế sàng lọc và tổng hợp.

Bước 3: Bổ sung tài liệu từ các truy vấn có liên hệ ngữ nghĩa hoặc hành vi (256)

Hệ thống không dừng lại ở truy vấn gốc. Nó mở rộng tìm kiếm sang các truy vấn tương tự, có liên kết về ngữ nghĩa hoặc được sử dụng trong các hành vi tìm kiếm tương đồng.

Ý nghĩa đối với SEO: Việc xây dựng hệ thống nội dung theo cụm, bao phủ toàn bộ chủ đề và liên kết tốt giữa các trang đang trở thành yêu cầu bắt buộc. Sự hiện diện của nội dung trong các không gian chủ đề lân cận sẽ quyết định khả năng được đưa vào phản hồi.

Bước 4: Truy xuất tài liệu từ các truy vấn gần đây của người dùng (258)

Nếu người dùng đã thực hiện các tìm kiếm khác trước đó trong cùng phiên truy cập, hệ thống sẽ truy xuất thêm nội dung liên quan đến những truy vấn này để làm giàu bối cảnh.

Ý nghĩa đối với SEO: Chiến lược nội dung cần phản ánh hành trình tìm kiếm thực tế của người dùng. Những trang liên quan đến các bước liền kề trong chuỗi hành vi tìm kiếm cũng có cơ hội góp mặt trong kết quả phản hồi, dù không trùng khớp trực tiếp với truy vấn cuối cùng.

Bước 5: Dự đoán và truy xuất nội dung cho các truy vấn ngầm định (259)

Đây là bước mà hệ thống sử dụng khả năng suy luận của mô hình ngôn ngữ để xác định mục tiêu thực sự đằng sau truy vấn. Từ đó, nó truy xuất thêm các tài liệu có thể không được nhắc đến một cách rõ ràng nhưng lại phản ánh nhu cầu ẩn của người dùng.

Ý nghĩa đối với SEO: Đây là phần khó dự đoán nhất trong toàn bộ quy trình. Nếu nội dung không giải quyết đúng mong muốn sâu xa của người đọc, nó gần như không có cơ hội được chọn. Việc hiểu rõ ý định tìm kiếm và tối ưu nội dung theo mục đích thay vì chỉ từ khóa bề mặt trở nên sống còn.

Bước 6: Tổng hợp bản tóm tắt bằng ngôn ngữ tự nhiên (260)

Sau khi thu thập được đầy đủ tài liệu, mô hình AI sẽ bắt đầu xây dựng phản hồi bằng cách trích xuất, sắp xếp và viết lại các đoạn nội dung theo dạng câu trả lời. Kết quả có thể bao gồm văn bản, hình ảnh, hoặc thậm chí video, trong đó nguồn tham khảo có thể được lồng ghép trực tiếp.

Ý nghĩa đối với SEO: Nội dung cần được trình bày rõ ràng, mạch lạc theo đoạn văn, có cấu trúc tốt và sử dụng thực thể cụ thể. Đây là cách giúp AI dễ dàng nhận diện và trích xuất chính xác các phần nội dung có giá trị. Việc cạnh tranh lúc này không còn là “lên top” mà là “được chọn làm nguyên liệu”.

Bước 7: Gắn nhãn nguồn và đánh giá mức độ tin cậy (260B)

Hệ thống có thể hiển thị tên nguồn hoặc đưa ra các tín hiệu thể hiện độ tin cậy của từng phần thông tin trong phản hồi, dựa trên mức độ phù hợp với tài liệu truy xuất.

Ý nghĩa đối với SEO: Độ tin cậy là yếu tố ngày càng quan trọng. Nội dung cần được trình bày một cách rõ ràng, không mập mờ, và có khả năng chứng minh được tính xác thực. Những nội dung chung chung, thiếu tính dẫn chứng sẽ bị loại khỏi tập phản hồi cuối cùng.

Bước 8: Hiển thị kết quả đến người dùng (262)

Kết quả cuối cùng được gửi tới thiết bị của người dùng. Một số đoạn nội dung có thể kèm theo liên kết dẫn tới tài liệu gốc, tùy thuộc vào đánh giá của hệ thống về độ phù hợp và tính xác thực.

Ý nghĩa đối với SEO: Trải nghiệm tìm kiếm giờ đây không còn phụ thuộc hoàn toàn vào lượt nhấp. Thay vào đó, việc được trích dẫn trong phản hồi AI trở thành thước đo mới cho mức độ hiện diện của thương hiệu. Cần liên tục theo dõi số lần được trích dẫn, vị trí trích dẫn và cách thức thể hiện thương hiệu để đánh giá hiệu quả SEO trong bối cảnh mới.

6. Cách AI Overview sinh phản hồi theo mô hình “generate-first”

Một thay đổi quan trọng trong cách thức AI của Google hoạt động đang định hình lại toàn bộ tư duy SEO truyền thống. Theo mô tả từ bằng sáng chế của Google, AI Overview không còn chỉ tìm tài liệu trước rồi trả lời sau, mà ngược lại: hệ thống có thể sinh câu trả lời trước, sau đó mới đi tìm bằng chứng từ web để xác minh cho những gì vừa tạo ra. Đây là kiến trúc được gọi là “retrieval-and-verification” – một quy trình lặp đi lặp lại, cho đến khi tạo ra phản hồi đáng tin cậy.

Dưới đây là từng bước trong quy trình này, cùng với phân tích chuyên sâu về ảnh hưởng của nó đến cách làm SEO hiện đại.

Bước 1: Tiếp nhận truy vấn người dùng (352)

Mọi thứ bắt đầu từ truy vấn đầu vào. Người dùng đưa ra một câu hỏi hoặc một cụm tìm kiếm, và hệ thống AI sẽ kích hoạt quy trình phản hồi.

Bước 2: Sinh bản tóm tắt ban đầu bằng LLM (354)

Thay vì truy xuất tài liệu ngay lập tức, hệ thống sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tạo ra một bản tóm tắt sơ bộ. Phần nội dung này có thể được xây dựng từ nhiều nguồn – bao gồm nội dung phù hợp với truy vấn gốc, các truy vấn tương tự hoặc gần đây, và cả các cách diễn đạt lại mà hệ thống suy diễn được.

Ý nghĩa cho SEO:

Ở bước này, bạn không còn cạnh tranh thứ hạng kết quả tìm kiếm. Thay vào đó, mục tiêu là trở thành nguyên liệu cho LLM khi sinh câu trả lời. Những thương hiệu sở hữu hệ sinh thái nội dung lớn – đặc biệt là các nền tảng owned media – sẽ có lợi thế rõ rệt. Đây cũng là lúc các microsite chuyên đề, nếu được tối ưu tốt, có cơ hội tái xuất.

Bước 3: Xác định các đoạn cần được xác minh (356)

Sau khi đã có bản tóm tắt ban đầu, hệ thống sẽ chia nhỏ nội dung thành từng khẳng định hoặc đoạn cụ thể. Mỗi phần này sẽ được đưa vào quá trình xác minh riêng biệt.

Ý nghĩa cho SEO:

Đây là minh chứng rõ ràng rằng từng đoạn nội dung đều có giá trị độc lập. Bạn không cần “thắng” cả bài viết – chỉ cần một đoạn được viết đủ rõ ràng, chính xác, dễ kiểm chứng là đủ để được AI lựa chọn.

Bước 4: Tìm kiếm bằng cách truy xuất tài liệu xác minh (358)

Hệ thống sẽ cố gắng xác minh từng đoạn đã sinh ra bằng hai cách:

1. So sánh đoạn tóm tắt với các phần nội dung có sẵn trong bộ tài liệu đã truy xuất.
2. Nếu không tìm thấy, hệ thống có thể thực hiện một truy vấn mới – sử dụng chính đoạn tóm tắt đó như một câu hỏi tìm kiếm.

Ý nghĩa cho SEO:

Điều này cho thấy bạn cần viết nội dung giống như câu trả lời, chứ không chỉ đơn thuần là đoạn mô tả chứa từ khóa. Cấu trúc rõ ràng, câu cú ngắn gọn, sử dụng thực thể và ngôn ngữ dễ suy luận sẽ giúp nội dung dễ được tìm và trích dẫn hơn.

Bước 5: Kiểm tra mức độ xác minh ngữ nghĩa (360)

Tại đây, hệ thống so sánh phần nội dung trong tài liệu với câu trả lời vừa được sinh ra để đánh giá xem liệu thông tin có thực sự xác thực hay không.

Ý nghĩa cho SEO:

Nếu bạn viết nội dung mơ hồ, mang tính PR hoặc thiếu dẫn chứng cụ thể, gần như chắc chắn sẽ bị loại khỏi vòng xác minh. AI ưu tiên những đoạn văn có căn cứ, giải thích được, và thể hiện được logic rõ ràng.

Bước 6: Quyết định trích dẫn hay loại bỏ (362)

Nếu đoạn nội dung của bạn được xác minh thành công, hệ thống sẽ chọn nó để trích dẫn. Nếu không, nó sẽ tiếp tục tìm tài liệu khác thay thế.

Ý nghĩa cho SEO:

Khái niệm “top 1 Google” đang trở nên lỗi thời. Trong môi trường mới, thứ giúp bạn thắng không phải là thứ hạng, mà là mức độ hữu ích và xác minh được ở cấp đoạn văn. Ngay cả những website top đầu cũng có thể bị loại nếu nội dung không rõ ràng hoặc không phục vụ trực tiếp mục đích tìm kiếm.

Bước 7: Gắn liên kết tới nguồn nội dung được xác minh (364)

Nếu một đoạn trong bản tóm tắt được xác minh, hệ thống sẽ gắn liên kết dẫn về đúng đoạn tương ứng trong tài liệu gốc, thường dưới dạng scroll-to-text.

Ý nghĩa cho SEO:

Đây chính là “thứ hạng mới” trong thời đại AI Overview. Được trích dẫn ở đoạn đầu phản hồi AI giúp thương hiệu của bạn hiện diện mạnh mẽ mà không phụ thuộc vào click. Điều này đặc biệt quan trọng với những ngành hàng cần xây dựng niềm tin thông qua nhận diện thương hiệu.

Bước 8: Tiếp tục xác minh các đoạn còn lại (366, 368)

Nếu bản tóm tắt vẫn còn phần chưa được xác minh, hệ thống sẽ lặp lại quy trình cho đến khi hoàn thiện toàn bộ phản hồi.

Ý nghĩa cho SEO:

Mỗi đoạn nội dung là một “cửa vào” tiềm năng. Việc xây dựng nội dung đa tầng, chia đoạn rõ ràng, có thể xác minh độc lập, sẽ tăng khả năng được đưa vào AI Overview ở nhiều vị trí khác nhau.

Bước 9: Hiển thị bản tóm tắt hoàn chỉnh (370)

Khi quá trình xác minh kết thúc, phản hồi của AI sẽ được hiển thị cho người dùng. Những đoạn đã được xác minh sẽ đi kèm liên kết và thể hiện độ tin cậy cao hơn.

Ý nghĩa cho SEO:

Ngay cả khi không có lượt nhấp, việc xuất hiện trong AI Overview mang lại giá trị nhận diện và uy tín vượt trội. Nếu thương hiệu của bạn không hiện diện tại đây, bạn gần như vô hình trong phần nổi bật nhất của trải nghiệm tìm kiếm hiện đại.

AI Overview không sắp xếp các kết quả, mà tái tổ chức tri thức. Nó không tìm ai “xếp hạng cao nhất”, mà tìm ai xác minh được phản hồi tốt nhất. Trong thời đại này, nội dung của bạn không chỉ cần được tối ưu, mà còn cần đủ tin cậy, dễ hiểu, và phục vụ đúng mục đích tìm kiếm thực sự. Đó mới là cách để thương hiệu của bạn “được remix” và hiện diện nổi bật trong không gian tìm kiếm do AI thống trị.

7. Query fan-out: nền tảng ẩn sau sức mạnh tìm kiếm AI của Google và ý nghĩa chiến lược cho SEO hiện đại

Trong kỷ nguyên mà kết quả tìm kiếm được tổng hợp bởi trí tuệ nhân tạo, việc hiểu rõ cách hệ thống vận hành đằng sau giao diện người dùng là một lợi thế chiến lược. Một trong những cơ chế quan trọng nhất nhưng ít được nhắc đến là query fan-out, kỹ thuật đang âm thầm chi phối cách Google xây dựng phản hồi cho cả AI Overviews lẫn chế độ AI Mode.

Về bản chất, query fan-out là quá trình mở rộng phạm vi truy vấn. Google không chỉ xử lý đúng câu hỏi người dùng đặt ra, mà còn suy luận ra tập hợp truy vấn phụ (synthetic queries) dựa trên ngữ cảnh, hành vi trước đó và nhu cầu thông tin tiềm ẩn. Mục tiêu là thu thập thêm tài liệu có liên quan để làm cơ sở kiến tạo cho phản hồi do AI sinh ra hay còn gọi là grounding.

Dù bản thân các truy vấn mở rộng này không được công khai, nhiều chuyên gia trong đó có Andreas Volpini và tôi đã xây dựng các công cụ hỗ trợ suy đoán chúng. Bằng cách phân tích các phản hồi của AI và hành vi truy xuất nội dung, chúng ta có thể hình dung được phần nào “giao diện ẩn” phía sau phản hồi tổng hợp.

Cách Google huấn luyện mô hình tạo truy vấn tổng hợp (synthetic query generation)

Một đơn sáng chế có tên “Systems and Methods for Prompt-Based Query Generation for Diverse Retrieval” mô tả chi tiết cách Google triển khai hệ thống tạo truy vấn mở rộng. Đây là một bước tiến xa so với các phương pháp mở rộng từ khóa truyền thống – vốn chủ yếu xoay quanh ngữ nghĩa gần hoặc đề xuất tìm kiếm phổ biến.

Thay vì đơn giản chỉ thêm từ đồng nghĩa, hệ thống này sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để tạo ra các cặp dữ liệu gồm truy vấn tổng hợp và tài liệu có liên quan. Từ các cặp này, Google huấn luyện một mô hình truy xuất mới có khả năng hiểu ý định của người dùng ở mức đa chiều hơn. Kết quả là từ một truy vấn gốc, hệ thống có thể diễn giải ra nhiều chiều ngữ nghĩa khác nhau, tương ứng với những mục đích tìm kiếm khác nhau.

Dưới đây là cách quá trình huấn luyện mô hình tạo truy vấn tổng hợp hoạt động – cùng với diễn giải từng bước từ góc nhìn của một chuyên gia SEO:

Giai đoạn 1: Tiếp nhận prompt cho tác vụ truy xuất dữ liệu (Step 1610)

Mọi thứ bắt đầu từ việc hệ thống nhận vào ít nhất hai prompt mô tả nhiệm vụ truy xuất. Những prompt này đóng vai trò như chỉ dẫn cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), giúp nó tạo ra nhiều biến thể truy vấn khác nhau để khai thác thông tin từ một tập hợp tài liệu cụ thể.

Ý nghĩa cho SEO:

Ngay từ bước đầu tiên, Google đã không còn bị giới hạn bởi cách người dùng đặt câu hỏi. Thay vào đó, họ dùng AI để “phóng chiếu” các khả năng diễn đạt khác nhau xoay quanh cùng một ý định tìm kiếm. Nếu nội dung của bạn chỉ phản ánh một kiểu diễn đạt duy nhất, rất có thể nó sẽ bị bỏ qua. Điều quan trọng lúc này là nội dung phải bao phủ được toàn bộ “không gian ý định” (intent space), thể hiện qua nhiều cách diễn giải, góc nhìn, và ngữ cảnh khác nhau.

Giai đoạn 2: Tạo ra các cặp truy vấn – tài liệu tổng hợp (Step 1620)

Dựa trên các prompt đã nhận, hệ thống sử dụng LLM để tạo nên một bộ dữ liệu huấn luyện nhân tạo. Mỗi phần tử trong tập này là một cặp gồm truy vấn do AI tạo ra và một tài liệu có khả năng trả lời truy vấn đó.

Điểm đáng chú ý ở đây là nhiều truy vấn trong số này chưa từng được người dùng thực tế đặt ra. Chúng là sản phẩm của suy luận và tổng hợp ngôn ngữ từ phía AI.

Ý nghĩa cho SEO:

Đây chính là phần cốt lõi của kỹ thuật query fan-out. Trang web của bạn giờ đây không chỉ phải trả lời tốt những truy vấn hiện hữu, mà còn cần sẵn sàng cho những truy vấn giả định do AI tưởng tượng ra. Việc tối ưu hóa nội dung nên được định hướng theo chiều sâu ngữ nghĩa, có cấu trúc rõ ràng, và đa dạng góc tiếp cận. Những dạng nội dung như định nghĩa, so sánh, hỏi đáp, tình huống sử dụng, hoặc khung nội dung theo bối cảnh… đều góp phần mở rộng phạm vi phủ sóng ngữ nghĩa.

Giai đoạn 3: Huấn luyện mô hình truy xuất trên các cặp tổng hợp (Step 1630)

Ở bước này, mô hình học cách nhận biết mối quan hệ giữa các truy vấn giả lập và tài liệu có liên quan. Nhờ đó, hệ thống có thể xử lý tốt cả những truy vấn thực tế lẫn những truy vấn có ý định tìm kiếm tiềm ẩn, không thể hiện rõ qua câu chữ.

Ý nghĩa cho SEO:

Chúng ta đang bước vào giai đoạn mà nội dung không còn gắn chặt với các chuỗi từ khóa cụ thể. Thay vào đó, nó phải “giao tiếp” được với một ma trận truy vấn khổng lồ do AI sinh ra. Những chiến lược SEO truyền thống, vốn xoay quanh keyword mapping hoặc exact match, sẽ dần mất hiệu lực. Điều cần thiết bây giờ là thiết kế nội dung phù hợp về mặt khái niệm – một bước chuyển đòi hỏi bạn phải ứng dụng công nghệ như embeddings để hiểu rõ mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các truy vấn và nội dung.

Giai đoạn 4: Triển khai mô hình vào hệ thống AI (Step 1640)

Khi đã hoàn tất quá trình huấn luyện, mô hình truy xuất sẽ được tích hợp vào các hệ thống như AI Overviews hoặc AI Mode. Tại đây, mô hình không chỉ nhận và xử lý truy vấn người dùng, mà còn tự động mở rộng truy vấn sang các dạng ngầm định, ví dụ như câu hỏi so sánh, nội dung liên quan theo ngữ cảnh, hay thậm chí dựa trên lịch sử tìm kiếm của người dùng.

Ý nghĩa cho SEO:

Tối ưu hóa cho AI hiện nay không còn đơn thuần là đưa nội dung lên vị trí cao trên trang kết quả tìm kiếm. Trọng tâm đã dịch chuyển sang việc làm cho nội dung được truy xuất trong quá trình mở rộng truy vấn của hệ thống AI.

Điều đó có nghĩa là: nếu nội dung của bạn không khớp với ý định ẩn (latent intent) mà AI xác định, thì gần như chắc chắn nó sẽ không xuất hiện trong phần trả lời tổng hợp – bất kể bạn có đang sở hữu nội dung chuyên sâu và chất lượng ra sao. Nói cách khác, cuộc chơi SEO bây giờ không chỉ là lên TOP, mà là được chọn để trở thành một phần của câu trả lời AI.

Trong bối cảnh truy vấn đang được mở rộng một cách chủ động bởi các hệ thống AI, việc SEO không thể dừng lại ở nghiên cứu từ khóa hoặc viết bài “phủ volume”. Những nội dung thực sự hiệu quả là những nội dung hiểu người dùng ở cấp độ sâu – cấp độ ý định – và có khả năng phản hồi linh hoạt qua nhiều góc nhìn.

Nếu doanh nghiệp của bạn đang tìm cách thích nghi với thay đổi này, hãy bắt đầu từ việc:

• Tái cấu trúc nội dung theo chiều sâu ngữ nghĩa
• Tạo lớp phủ cho nhiều kiểu truy vấn giả định
• Áp dụng các công cụ embeddings và semantic SEO vào chiến lược tổng thể

Và quan trọng nhất: hãy dừng viết cho công cụ tìm kiếm. Hãy bắt đầu viết để hệ thống AI muốn chọn bạn.

8. Trí nhớ và cá nhân hóa trong AI Mode: Khi truy vấn không còn là điểm khởi đầu

Một trong những bước tiến quan trọng nhất trong hệ thống tìm kiếm mới của Google, đặc biệt trong chế độ AI Mode chính là khả năng ghi nhớ và cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Thay vì mỗi truy vấn được xử lý một cách trung lập, Google giờ đây có thể “hiểu” người dùng qua bối cảnh cá nhân, từ lịch sử hành vi, mối quan tâm, đến các dữ liệu cá nhân được chia sẻ từ Gmail, Lịch, YouTube, Maps và nhiều dịch vụ khác trong hệ sinh thái.

Điểm cốt lõi nằm ở tính năng Personal Context một cơ chế giúp AI cá nhân hóa kết quả trả về dựa trên embedding (biểu diễn vector ngữ nghĩa) của từng người dùng. Điều này không chỉ thay đổi cách Google tìm kiếm, mà còn thách thức toàn bộ tư duy tối ưu SEO theo kiểu “một truy vấn – một kết quả”.

Dưới đây là quy trình kỹ thuật của AI Mode, dựa trên bằng sáng chế “User Embedding Models for Personalization of Sequence Processing Models”, cùng phân tích chi tiết về ảnh hưởng đến chiến lược SEO hiện đại.

Bước 1: Thu thập dữ liệu ngữ cảnh từ người dùng (Step 402)

Hệ thống bắt đầu bằng việc tổng hợp các tín hiệu hành vi: lịch sử tìm kiếm, thời lượng xem nội dung, lượt nhấp, hành vi duyệt web, vị trí địa lý, thiết bị sử dụng, và tương tác với các sản phẩm của Google.

Ý nghĩa cho SEO:

Cùng một truy vấn, nhưng được thực hiện bởi hai người khác nhau, có thể dẫn đến hai bộ kết quả hoàn toàn khác biệt. Thứ hạng giờ đây mang tính cá nhân hóa theo ngữ cảnh, chứ không còn là một thang điểm toàn cục.

Vì vậy, việc kiểm tra thứ hạng trên một tài khoản duy nhất đã không còn giá trị đại diện. Các chiến lược SEO hiệu quả cần bắt đầu với việc mô phỏng hành vi tìm kiếm của từng persona mục tiêu, thay vì tối ưu cho một người dùng “trung bình”.

Bước 2: Tạo nhúng (embedding) đại diện cho hồ sơ người dùng (Step 404)

Toàn bộ dữ liệu thu thập được sẽ được xử lý để tạo ra một biểu diễn vector duy nhất – đại diện cho đặc trưng hành vi, sở thích, và ngữ cảnh cá nhân của từng người. Embedding này sẽ đồng hành cùng mọi truy vấn trong quá trình xử lý sau đó.

Ý nghĩa cho SEO:

Nội dung giờ đây không chỉ cần phù hợp với câu hỏi được đặt ra, mà còn phải “giao tiếp được” với hồ sơ người dùng đứng sau câu hỏi đó. Nếu bạn chưa từng sản xuất nội dung dành riêng cho nhóm người dùng đó, hoặc website thiếu chiều sâu về ngữ cảnh và cách tổ chức thông tin, khả năng được hiển thị gần như bằng không.

Bước 3: Nhận truy vấn tìm kiếm từ người dùng (Step 406)

Hệ thống tiếp nhận một truy vấn hoặc task instruction dưới dạng văn bản tự nhiên.

Ý nghĩa cho SEO:

Đây là phần duy nhất mà SEO truyền thống từng tập trung – từ khóa đầu vào. Nhưng trong bối cảnh mới, truy vấn chỉ là một phần nhỏ trong cả chuỗi suy luận cá nhân hóa. Nếu bạn chỉ tối ưu cho những từ khóa có volume cao mà không hiểu hành trình tìm kiếm hay cụm ý định (intent clusters) phía sau, nội dung của bạn rất dễ bị bỏ qua.

Bước 4: Biến truy vấn thành vector embedding (Step 408)

Truy vấn được mã hóa thành một biểu diễn vector riêng biệt. Lúc này, hệ thống đang làm việc với hai loại embedding song song:

• User embedding – hồ sơ người dùng
• Query embedding – biểu diễn ý định tìm kiếm

Ý nghĩa cho SEO:

Tính liên quan không còn là việc so khớp cụm từ, mà là sự hòa hợp giữa hai vector trong không gian ngữ nghĩa. Nội dung không chỉ cần chính xác về chủ đề, mà còn phải phù hợp về ngôn ngữ, giọng điệu, cấu trúc và cách truyền tải để kết nối với từng “kiểu người dùng”.

Những yếu tố như: độ bao phủ chủ đề (topical coverage), sự hiện diện của thực thể (entities), khả năng mở rộng nội dung theo bối cảnh… giờ đây đóng vai trò sống còn.

Bước 5: Kết hợp các embedding để tạo ra kết quả cá nhân hóa (Step 410)

Cuối cùng, hệ thống kết hợp truy vấn và hồ sơ người dùng để điều hướng việc tìm kiếm hoặc tạo câu trả lời. Kết quả không chỉ được xếp hạng lại, mà còn được viết lại, phù hợp với logic suy luận của từng cá nhân.

Ý nghĩa cho SEO:

Đây chính là điểm phân tách giữa AI Mode và mô hình tìm kiếm truyền thống. Bạn có thể sở hữu một nội dung xuất sắc, nhưng nếu nó không phù hợp với embedding của người dùng cụ thể, nó vẫn không được chọn hiển thị.

Ngược lại, một nội dung có tính cá nhân hóa cao, được thiết kế để phù hợp với nhiều bối cảnh sử dụng có thể xuất hiện liên tục dù không “lên top” theo nghĩa thông thường.

SEO trong AI Mode không còn là trò chơi của “thứ hạng”. Đó là bài toán của độ phù hợp trong không gian ngữ nghĩa cá nhân hóa. Để tối ưu hóa nội dung cho AI Mode, bạn cần:

• Sản xuất nội dung phù hợp với nhiều trường hợp và nhiều cá tính khác nhau.
• Sử dụng định dạng linh hoạt: bảng so sánh, danh sách, biểu đồ, hỏi đáp… để hỗ trợ khả năng tái sử dụng nội dung trong nhiều bối cảnh
• Viết bằng nhiều phong cách và giọng văn phù hợp với cách tiếp nhận thông tin của từng nhóm người dùng
• Tối ưu theo cụm chủ đề

9. Lý luận trong Google AI Mode: Khi máy học bắt đầu biết “nghĩ” như con người

Trong thời đại mà các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như Gemini hay GPT đang trở thành lõi công nghệ của hệ thống tìm kiếm, một năng lực then chốt được Google phát triển để nâng cấp trải nghiệm người dùng chính là khả năng suy luận – reasoning.

Khác với các thuật toán tìm kiếm truyền thống vốn chỉ dừng lại ở việc đối chiếu từ khóa hay sắp xếp kết quả theo mức độ trùng khớp, AI ngày nay có thể thực hiện chuỗi suy luận đa bước. Nó có thể kết nối dữ kiện, hiểu mối quan hệ giữa các khái niệm, tổng hợp từ nhiều nguồn và đưa ra phản hồi một cách có chủ đích, gần giống như cách con người lý luận khi tìm câu trả lời cho một vấn đề phức tạp.

Google đang triển khai năng lực này thông qua AI Mode và AI Overviews, để không chỉ “tìm thông tin đúng”, mà còn “hiểu đúng điều người dùng thực sự cần”. Và đây chính là một trong những thay đổi có sức ảnh hưởng sâu rộng đến cách làm SEO trong giai đoạn tới.

Theo bằng sáng chế Instruction Fine-Tuning Machine-Learned Models Using Intermediate Reasoning Steps, Google không chỉ đo lường kết quả đầu ra, mà còn chú trọng đánh giá toàn bộ chuỗi suy luận trung gian, tức quá trình AI sử dụng để đi đến kết luận. Điều này dẫn đến một mô hình huấn luyện hoàn toàn mới, nơi mỗi bước xử lý đều được tối ưu.

Dưới đây là từng bước trong quy trình huấn luyện đó và những gì người làm SEO cần chuẩn bị để thích nghi.

Bước 1: Thu thập dữ liệu huấn luyện với chuỗi truy vấn và câu trả lời chuẩn (Step 702)

Google bắt đầu bằng cách thu thập một tập dữ liệu phong phú, mỗi mẫu gồm một truy vấn và một câu trả lời chính xác. Đây là nền tảng để huấn luyện mô hình học máy như LLM.

Tác động SEO:

Từ đây, SEO không còn là việc đưa đúng tài liệu lên đầu nữa. AI đang học cách “suy nghĩ” để tạo ra câu trả lời, không đơn thuần là “dò tìm” kết quả có sẵn. Nội dung bạn tạo ra cần có chiều sâu, có khả năng đóng vai trò như một mắt xích trong quá trình lập luận – chứ không chỉ đơn thuần là điểm kết thúc.

Bước 2: Nhập truy vấn từ tập dữ liệu huấn luyện (Step 704-1)

Mỗi truy vấn sẽ được đưa vào hệ thống để khởi động chuỗi suy luận.

Tác động SEO:

Nếu bạn chỉ tập trung vào các từ khóa chính xác, khả năng nội dung được mô hình hiểu và sử dụng là rất thấp. Cần mở rộng nội dung theo cụm câu hỏi thực tế, các biến thể ngôn ngữ, và cả những truy vấn ngầm (implied questions).

Bước 3: Xử lý truy vấn qua mô hình (Step 704-2)

Truy vấn được đưa vào LLM để tạo phản hồi sơ bộ.

Tác động SEO:

Tại đây, mô hình bắt đầu truy xuất dữ liệu từ các nguồn mà nó cho là phù hợp. Nội dung của bạn sẽ được đánh giá dựa trên khả năng đóng góp vào lập luận – tức là tính cấu trúc, sự rõ ràng, tính trích xuất và mối liên kết logic sẽ quyết định mức độ được chọn.

Bước 4: Ghi nhận chuỗi suy luận (Step 704-3)

Không chỉ câu trả lời, mà cả chuỗi các thao tác mà AI thực hiện để đi đến kết luận cũng được ghi lại, bao gồm việc chọn tài liệu, đánh giá độ phù hợp, liên kết dữ kiện và diễn giải ý nghĩa.

Tác động SEO:

Nếu nội dung của bạn quá nông, hoặc thiếu tính kết nối ngữ nghĩa, rất có thể nó sẽ không được AI đưa vào chuỗi suy luận. Để được xuất hiện trong reasoning trace, nội dung cần giàu thực thể, có chiều sâu khái niệm, nhiều chiều nhìn và phản ánh được mối quan hệ nhân quả hoặc logic rõ ràng.

Bước 5: So sánh kết quả với dữ liệu chuẩn (Step 704-4)

Câu trả lời mà AI đưa ra được đối chiếu với phản hồi đã được con người đánh dấu là chính xác.

Tác động SEO:

Đây là thời điểm AI đánh giá tính đầy đủ và đúng đắn của thông tin. Nếu nội dung trên website chỉ “làm màu” hoặc tập trung vào tiêu đề gây chú ý nhưng thiếu chất lượng thực, nó sẽ không giúp ích gì cho AI và dần bị loại khỏi vòng quay huấn luyện.

Bước 6: Đánh giá chuỗi suy luận (Step 704-5)

Ngay cả khi câu trả lời đúng, nhưng nếu con đường suy luận của AI không hợp lý, nó vẫn bị coi là thất bại và bị trừ điểm.

Tác động SEO:

Đây là bước khẳng định rõ một điều: nội dung không chỉ để xuất hiện, mà còn phải giúp AI “nghĩ đúng hướng”. Việc trình bày rõ ràng, sắp xếp nội dung hợp lý, tiêu đề có định hướng, đoạn văn dễ trích xuất sẽ trở thành yếu tố then chốt.

Bước 7: Tinh chỉnh mô hình dựa trên toàn bộ quá trình (Step 704-6)

Từ kết quả đánh giá câu trả lời và chuỗi suy luận, mô hình sẽ được tinh chỉnh để học cách suy nghĩ giống con người hơn cả về logic, hành vi tìm kiếm và cách đặt câu hỏi.

Tác động SEO:

Khi AI ngày càng hoàn thiện kỹ năng suy luận, những nội dung có tính hướng dẫn, phân tích logic, đặt câu hỏi, trả lời theo hướng dẫn sẽ được ưu tiên.

Điều này mở ra một hình thái SEO hoàn toàn mới: Relevance Engineering giúp bạn không chỉ tối ưu nội dung theo từ khóa, mà phải thiết kế nội dung sao cho khớp với cách AI vận hành chuỗi lập luận.

10. Cách thức hoạt động của lý luận dựa trên đoạn văn theo cặp trong AI Mode

Một trong những thay đổi quan trọng đang định hình lại cách Google đánh giá và xếp hạng nội dung chính là sự xuất hiện của Pairwise Passage-Based Reasoning – cơ chế cho phép AI so sánh trực tiếp từng đoạn văn để đưa ra lựa chọn nội dung tốt nhất. Điều này đặt ra một yêu cầu hoàn toàn mới cho người làm SEO: mỗi đoạn nội dung không còn tồn tại độc lập, mà phải đủ sức thuyết phục trong những cuộc đối đầu trực tiếp với các đoạn đến từ đối thủ cạnh tranh.

Thay vì sử dụng các hệ thống xếp hạng truyền thống như BM25 hay vector tương đồng đơn giản, Google giờ đây tận dụng khả năng suy luận của LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) để đặt hai đoạn văn vào một tình huống so sánh, và yêu cầu AI xác định đoạn nào phù hợp với truy vấn của người dùng hơn. Hình minh họa trong FIG. 4 của bằng sáng chế Method for Text Ranking with Pairwise Ranking Prompting thể hiện rõ cơ chế hoạt động này.

Bước 1: Tạo prompt với truy vấn và hai đoạn nội dung so sánh (Step 402)

Google xây dựng một prompt gồm truy vấn gốc và hai đoạn văn từ các tài liệu ứng viên. Mục tiêu là tái hiện tình huống lựa chọn – đoạn nào mang lại giá trị cao hơn cho người dùng?

Ý nghĩa với SEO:

Bạn không còn được “đánh giá một mình”. Đoạn văn bạn viết sẽ được đặt lên bàn cân cùng những đối thủ cạnh tranh trực tiếp. Nếu không đủ nổi bật về tính rõ ràng, độ đầy đủ hoặc khả năng trả lời đúng trọng tâm, bạn sẽ bị loại khỏi vòng đấu đầu tiên.

Bước 2: Gửi prompt cho mô hình ngôn ngữ LLM (Step 404)

Sau khi prompt được tạo, nó sẽ được đưa vào xử lý bởi các mô hình như Gemini 2.5 hoặc tương đương. Tại đây, AI bắt đầu phân tích ngữ nghĩa, xem xét từng câu chữ và thực hiện suy luận để đưa ra đánh giá khách quan.

Ý nghĩa với SEO:

Mật độ từ khóa, internal link hay tốc độ tải trang không còn đủ để quyết định chiến thắng. Nội dung của bạn phải thực sự mang tính lý luận và giá trị. Những đoạn văn có lợi thế thường sở hữu.

• Lối trình bày rõ ràng, gần với ngôn ngữ tự nhiên
• Thông tin tập trung, tránh lan man
• Cấu trúc mạch lạc, dễ hiểu ngay từ câu đầu tiên
• Tiêu đề hoặc phần mở đầu định hướng tốt cho toàn bộ đoạn

Bước 3: AI tiến hành suy luận so sánh (Step 406)

Tại giai đoạn này, AI bắt đầu lý luận thông qua các chuỗi suy nghĩ (chain-of-thought) hoặc tiêu chí đánh giá được huấn luyện sẵn để quyết định đoạn nào thực sự phù hợp hơn với truy vấn người dùng.

Ý nghĩa với SEO:

Cơ chế này hoạt động không khác gì một “biên tập viên AI” đang cân nhắc: đoạn nào trực diện hơn, nhiều giá trị hơn, dễ hiểu hơn và thực sự phản ánh được nhu cầu tìm kiếm? Những đoạn nội dung mơ hồ, dài dòng, thiếu thực thể hoặc không có điểm nhấn sẽ bị loại bỏ.

Muốn vượt qua vòng này, nội dung cần:

• Đáp ứng đúng user intent
• Sở hữu dữ liệu cụ thể, có kiểm chứng
• Tích hợp các thực thể (entities) và mối quan hệ ngữ nghĩa rõ ràng
• Có ngữ cảnh nhưng không “kể lể”

Bước 4: Mô hình đưa ra quyết định xếp hạng (Step 408)

Sau khi hoàn thành so sánh, AI chọn đoạn văn nào nên được ưu tiên hiển thị. Quyết định này có thể được áp dụng trực tiếp vào kết quả tìm kiếm hoặc dùng để huấn luyện mô hình tiếp theo.

Ý nghĩa với SEO:

SEO trong AI Mode giờ đây không còn là bài toán điểm số tuyệt đối. Mỗi đoạn nội dung của bạn đang tranh suất hiển thị theo cách tương đối, nghĩa là chỉ cần có một đoạn của đối thủ tốt hơn, bạn sẽ bị đẩy xuống.

Nói cách khác: bạn không chỉ cần “tốt” – bạn cần “tốt hơn đối thủ trong từng đoạn cụ thể”.

10. So sánh chức năng giữa AI Overviews và AI Mode

AI Overviews và AI Mode có nhiều điểm tương đồng trong cách xử lý thông tin và trả lời truy vấn. Tuy nhiên, sự khác biệt trong mục tiêu, cơ chế hoạt động và trải nghiệm người dùng khiến mỗi chế độ có vai trò riêng trong chiến lược tìm kiếm hiện đại. Bảng sau đây giúp bạn nắm nhanh các điểm khác biệt cốt lõi:

11. “Chỉ là SEO thôi mà” – một quan điểm đang vô tình bỏ lỡ cơ hội tái định nghĩa ngành tìm kiếm

Trong những cuộc thảo luận hiện nay về AI Overviews, AI Mode hay các nền tảng tìm kiếm hội thoại, một quan điểm quen thuộc vẫn liên tục được lặp lại: “Cuối cùng thì, cũng chỉ là SEO thôi.”
Thoạt nghe, đó có vẻ là một nhận định hợp lý. Giống như những tranh cãi đã từng xảy ra quanh subdomain hay subdirectory, 301 hay 302, những cuộc đối thoại mang tính kỹ thuật thuần túy. Nhưng lần này, vấn đề không còn nằm ở một cú pháp chuyển hướng hay kiến trúc URL. Chúng ta đang đứng trước một bước ngoặt quan trọng, nơi mà bản chất của việc “tìm kiếm” đang được viết lại từ đầu. Và nếu chúng ta vẫn cố gắng đặt mọi thứ mới mẻ vào chiếc hộp SEO cũ kỹ, thì không khác gì đang khước từ một trong những cơ hội lớn nhất của ngành marketing kỹ thuật số trong thập kỷ này.

Đừng gọi một cuộc cách mạng là “cập nhật kỹ thuật”

Chúng ta đang sống trong thời kỳ mà khái niệm tìm kiếm vốn đã bền vững suốt gần ba thập kỷ đang chuyển mình theo hướng hoàn toàn mới. Giao diện hội thoại, các hệ thống truy xuất ngữ nghĩa, khả năng tổng hợp câu trả lời bằng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang biến người dùng thành người đối thoại, chứ không còn đơn thuần là người tra cứu. Và chính trong khoảnh khắc đầy biến động này, nhiều người trong ngành lại đang tự thu nhỏ mình, khi tiếp cận sự thay đổi như một “phiên bản cập nhật của SEO.”

Về mặt kỹ thuật, đúng là bạn có thể gọi đây là một dạng SEO. Ngành này vốn đã quen với việc thích nghi với những thay đổi của Google. Nhưng nếu chúng ta vẫn tiếp tục phản ứng theo thói quen cũ: tối ưu từ khóa, săn thứ hạng, chỉnh tiêu đề thì chính chúng ta đang bỏ lỡ khả năng đóng vai trò kiến tạo trong thế hệ tiếp theo của tìm kiếm.

12. Đây là thời điểm để định vị lại SEO

AI đang trở thành trung tâm trong hành vi khám phá thông tin. Và điều đáng lưu ý: AI Search hiện vẫn là một “kênh truyền thông” chưa có ai thực sự thống trị. Trong khi đó, SEO vốn từng là trụ cột chiến lược lại đang bị nhìn nhận qua lăng kính cũ: là kênh tiết kiệm ngân sách, tạo ra traffic miễn phí, nhưng thiếu đóng góp rõ ràng cho chuyển đổi.

Đáng buồn là những nhận định này không đến từ bên ngoài. Chúng xuất phát từ chính cộng đồng làm SEO – những người đã tự giới hạn ngành trong những bộ KPIs lỗi thời và phương pháp đo lường thiếu chính xác. Việc tiếp tục gắn AI Search vào chiếc mác “chỉ là SEO thôi” không chỉ làm giảm giá trị của chính chúng ta, mà còn khiến ngành mất đi vị thế chiến lược trong mắt đội ngũ lãnh đạo cấp cao.

Hãy nhìn sang social media để học một bài học chiến lược quan trọng. Bản chất của social media marketing là một nhánh trong chiến lược nội dung. Nhưng họ không đặt nó trong khung content strategy tổng thể. Họ tách riêng. Họ đặt tên. Và nhờ có cái tên đó, social media có ngân sách riêng, đội ngũ riêng, chiến lược riêng và tiếng nói riêng tại bàn tròn của C-Suite.

Chúng ta hoàn toàn có thể và nên làm điều tương tự với conversational search. Thay vì tiếp tục gộp mọi hình thức tìm kiếm mới vào chiếc ô SEO, đã đến lúc tách nó ra, định danh rõ ràng, và từ đó giành lại quyền định nghĩa.

Đừng lấy phiên bản lý tưởng để che mờ hiện thực

Khi ai đó nói rằng tối ưu AI Overviews cũng chỉ là SEO, điều họ đang nói tới là một phiên bản lý tưởng hóa của ngành khi tất cả đều đã làm semantic search, triển khai passage retrieval, hiểu rõ kiến trúc của transformer hay có khả năng viết nội dung thân thiện với reasoning.

Nhưng sự thật là, phần lớn ngành SEO vẫn đang chạy theo những lối mòn cũ: viết content để cắm từ khóa, tạo liên kết mà không hiểu mục đích, và báo cáo kết quả bằng công cụ như thể đó là insight. Đó không phải là SEO của kỷ nguyên AI, đó là phản ứng chiến thuật bám theo giao diện SERP, chứ không phải sự chuẩn bị chiến lược cho hệ thống reasoning đang dần kiểm soát quá trình xếp hạng.

Nếu không nhận ra thay đổi, đừng mong giữ được vị trí

Đây không còn là thời điểm để làm SEO như một nghệ nhân kỹ thuật số, lặp lại quy trình như một thói quen. Chúng ta cần đứng lên với tư cách là những người làm marketing, những người hiểu rằng bản chất của tìm kiếm đang thay đổi – và rằng AI sẽ tiếp tục làm mờ ranh giới giữa hiển thị, attribution và conversion.

Nếu chúng ta không đặt lại tên cho điều đang diễn ra, không chiếm lại quyền định nghĩa, thì rất nhanh thôi, cuộc chơi sẽ nằm trong tay những người không xuất thân từ ngành SEO – nhưng biết cách thuyết phục lãnh đạo, chiếm ngân sách, và dẫn dắt câu chuyện.

Đừng để ngành SEO tự giới hạn mình trong chính cái tên của nó

Rand Fishkin từng nói một câu rất đáng suy ngẫm trong SEO Week: “SEO có một vấn đề về thương hiệu và rất khó để vượt qua điều đó.”

Nếu cứ tiếp tục gọi mọi điều mới mẻ là “chỉ là SEO thôi mà”, chúng ta đang tiếp tay cho sự trì trệ. Và khi AI tiếp tục lấn sâu vào quy trình khám phá và quyết định, người làm SEO nếu không thay đổi sẽ dần mất vị trí chiến lược mà lẽ ra phải là của họ.

AI đang định hình lại cách con người tìm kiếm, tiếp nhận và tin tưởng thông tin. Trong kỷ nguyên này, nếu chúng ta chỉ tiếp cận như “một chiến dịch SEO”, thì sẽ sớm bị bỏ lại phía sau bởi chính những thay đổi mà lẽ ra chúng ta phải là người dẫn đầu. Đây không còn là cuộc chơi tối ưu hóa kỹ thuật, mà là một chiến lược marketing toàn diện, đòi hỏi tư duy mới, công nghệ mới và sự dũng cảm để định nghĩa lại chính ngành mà chúng ta đang làm.

Đã đến lúc bạn cần một đối tác không chỉ hiểu Google, mà còn thấu hiểu tương lai của tìm kiếm.

Với hơn một thập kỷ kinh nghiệm triển khai hàng nghìn dự án SEO cho các thương hiệu lớn, đội ngũ chuyên gia của SEONGON không chỉ tối ưu thứ hạng, mà còn xây dựng chiến lược SEO toàn diện đồng thời chủ động thích nghi với các nền tảng tìm kiếm ứng dụng AI mới nhất.