Mình làm một pet project, rồi phát hiện 60% user đến từ ChatGPT

Dạo gần đây mình mở analytics của một pet project để xem mọi người tìm thấy nó từ đâu.

Dòng làm mình dừng lại là ChatGPT: gần 60% user đến từ nguồn này.

Những user đó không nhất thiết đã mở Google, đọc mười kết quả rồi chọn website của mình. Có thể họ mô tả một vấn đề trong ChatGPT, nhận một câu trả lời có dẫn nguồn và bấm vào pet project từ đó. Trước khi nhìn thấy giao diện do mình làm, họ đã đi qua một lớp trung gian biết đọc nhiều trang, ghép thông tin và đề xuất một câu trả lời.

Mình bắt đầu tìm hiểu kỹ hơn về AEO.

Khi kết quả tìm kiếm không còn là một danh sách link

AEO là viết tắt của Answer Engine Optimization. Có nơi dùng một cái tên gần giống là GEO — Generative Engine Optimization. Trong bài này, mình gọi chung là AEO: làm cho nội dung có cơ hội được các công cụ trả lời bằng AI tìm thấy, hiểu đúng và dùng làm nguồn khi trả lời user.

Với search truyền thống, user gõ một cụm từ rồi nhận về một danh sách kết quả. Website cạnh tranh vị trí trên danh sách đó, còn user tự mở từng link, đọc và ghép câu trả lời.

Answer engine làm thêm phần ghép này. Nó có thể tách câu hỏi ban đầu thành những câu hỏi nhỏ hơn, tìm nhiều nguồn, rồi viết một câu trả lời tổng hợp kèm các link để user kiểm tra hoặc đọc tiếp. Google mô tả các trải nghiệm AI trong Search của họ dùng retrieval từ search index và có thể chạy nhiều truy vấn liên quan để tìm đủ thông tin cho một câu hỏi. Nghiên cứu GEO được công bố tại KDD 2024 cũng mô hình hóa generative engine theo cách tương tự: tìm tài liệu, tạo câu trả lời từ nhiều nguồn rồi gắn citation vào nội dung.

Nguồn: Google Search Central — Optimizing your website for generative AI features và GEO: Generative Engine Optimization

Vì thế, website không chỉ cạnh tranh để trở thành link thứ nhất hay thứ ba nữa. Một trang còn có thể trở thành một mẩu bằng chứng nằm trong câu trả lời mà AI đang viết.

Đây là chỗ con số 60% làm mình phải nghĩ lại về acquisition của pet project. Một đường đi quen thuộc thường được vẽ như thế này:

User có nhu cầu
↓
Tìm trên Google
↓
Đọc title và description
↓
Click vào website

Bây giờ có thêm một đường khác:

User mô tả vấn đề cho AI
↓
AI tìm và tổng hợp nhiều nguồn
↓
Pet project xuất hiện trong câu trả lời
↓
User click để kiểm tra hoặc sử dụng

Ở đường thứ hai, AI đứng giữa nhu cầu của user và sản phẩm. Nó không chỉ chuyển tiếp một keyword; nó diễn giải câu hỏi, so sánh các nguồn rồi quyết định nguồn nào đáng đưa vào câu trả lời.

AI phải tìm thấy trang trước khi có thể giới thiệu nó

Nghe đến AEO, rất dễ nhảy ngay sang chuyện viết heading ra sao, thêm FAQ thế nào hoặc cần một file mới dành riêng cho LLM hay không.

Nhưng trước khi hiểu nội dung, answer engine phải lấy được nội dung đã.

OpenAI cho biết website công khai có thể xuất hiện trong ChatGPT search. Nếu publisher muốn nội dung được đưa vào phần tóm tắt và snippet, website không nên chặn OAI-SearchBot. OpenAI cũng tách bot này khỏi GPTBot, bot liên quan đến việc thu thập nội dung cho khả năng training model. Tức là một website có thể cho phép nội dung xuất hiện trong search nhưng vẫn đưa ra lựa chọn riêng về training.

Nguồn: OpenAI — Publishers and Developers FAQ

Google cũng không yêu cầu một loại markup bí mật để được xuất hiện trong AI Overviews hay AI Mode. Trang vẫn phải crawl được, được index và đủ điều kiện hiển thị trong Search. Họ nói thẳng rằng Google Search không dùng llms.txt, không cần một schema đặc biệt cho generative AI và cũng không bắt website chia bài thành những mẩu thật nhỏ chỉ để máy đọc.

Đoạn này làm AEO bớt huyền bí đi khá nhiều.

Nếu landing page bị chặn trong robots.txt, nội dung chỉ xuất hiện sau một màn hình đăng nhập hoặc phần mô tả sản phẩm không được crawler đọc được, viết thêm mười bài “chuẩn AEO” cũng chưa giải quyết đúng chỗ. Còn khi nền tảng đã đọc được trang, câu hỏi tiếp theo mới là: trên đó có thứ gì đủ rõ và đủ hữu ích để mang vào câu trả lời?

Một câu “giải pháp giúp tối ưu công việc” gần như chẳng nói gì

Giả sử landing page của một sản phẩm chỉ có vài câu như:

Nền tảng thông minh giúp bạn tối ưu công việc, tiết kiệm thời gian và tạo ra kết quả tốt hơn.

Đọc hết câu vẫn chưa biết sản phẩm này dùng để làm gì.

Một người vào website còn có thể bấm menu, xem ảnh hoặc thử demo để đoán tiếp. Answer engine đang tìm nguồn cho một câu hỏi cụ thể sẽ cần những chi tiết dùng được ngay hơn: sản phẩm nhận input gì, tạo output gì, phù hợp trong trường hợp nào, có giới hạn gì và khác lựa chọn đang có ở đâu.

Con số 60% trong chính bài này là một ví dụ.

Nghiên cứu GEO năm 2024 thử nhiều cách trình bày nội dung trên một benchmark gồm 10.000 truy vấn. Nhóm tác giả ghi nhận việc thêm citation, trích dẫn liên quan và số liệu có thể cải thiện độ hiển thị trong câu trả lời của generative engine; hiệu quả thay đổi theo từng lĩnh vực và không phải chiến thuật nào cũng dùng tốt ở mọi nơi.

Mình không đọc kết quả này thành công thức “thêm ba con số là được ChatGPT giới thiệu”. Model và cách retrieval vẫn thay đổi liên tục. Nhưng một trang có dữ kiện rõ, bằng chứng kiểm tra được và trải nghiệm thật ít nhất cho answer engine nhiều thứ để dựa vào hơn một trang chỉ viết lại kiến thức chung.

Google hiện cũng khuyên website ưu tiên nội dung riêng, hữu ích và dựa trên trải nghiệm hoặc chuyên môn thật, thay vì tạo hàng loạt trang cho mọi biến thể câu hỏi. Viết một trăm bài na ná nhau bằng AI có thể làm website có nhiều URL hơn, nhưng chưa chắc tạo thêm một lý do để bất kỳ câu trả lời nào chọn website đó làm nguồn.

SEO chưa biến mất

Gắn tên mới cho một xu hướng thường kéo theo một cuộc tranh luận khá quen: AEO có thay thế SEO không?

Ít nhất với những hệ thống đang dựa trên web search, hai việc này vẫn dính vào nhau. Google nói các tính năng generative AI trong Search dùng chính search index và hệ thống ranking cốt lõi; từ góc nhìn của họ, tối ưu cho AEO hay GEO vẫn nằm trong việc tối ưu trải nghiệm tìm kiếm. Trang không crawl được, nội dung trùng lặp, tốc độ quá chậm hay cấu trúc lộn xộn vẫn là vấn đề cũ.

Phần thay đổi nằm ở đơn vị mà mình muốn đo.

Với SEO, team quen nhìn impression, vị trí từ khóa, click-through rate và organic session. Với AEO, một website có thể được dùng làm nguồn ngay cả khi user chưa click. Microsoft đã thêm báo cáo AI Performance vào Bing Webmaster Tools để publisher xem số lần nội dung được citation, những page được dẫn và các grounding query đã kéo nội dung đó vào câu trả lời.

Nguồn: Microsoft Bing — AI Performance in Bing Webmaster Tools

Citation vẫn chưa phải kết quả cuối cùng. Pet project của mình có thể được ChatGPT nhắc đến một trăm lần, nhưng nếu toàn bộ người click vào đều thoát ra vì sản phẩm không đúng nhu cầu thì AEO chỉ tạo thêm một biểu đồ đẹp.

Mình sẽ đọc kênh này theo một chuỗi dài hơn:

• Những page nào đang được AI dẫn nguồn?
• User từ answer engine đi vào bằng page nào?
• Họ có bắt đầu dùng sản phẩm hay chỉ đọc rồi thoát?
• Tỷ lệ activation và quay lại của nhóm này khác các nguồn khác ra sao?
• Chủ đề nào mang đến đúng user, còn chủ đề nào chỉ tạo traffic?

OpenAI cho biết link referral từ ChatGPT search tự gắn utm_source=chatgpt.com, nên publisher có thể theo dõi traffic này trong analytics. Đây cũng có thể là lý do mình nhìn thấy nguồn ChatGPT khá rõ trong pet project. Cơ mà 60% của một dự án nhỏ vẫn phải được đọc cùng số user tuyệt đối, khoảng thời gian đo và conversion phía sau. Sáu trong mười user và sáu nghìn trong mười nghìn user đều là 60%, nhưng quyết định bỏ nguồn lực vào đó rõ ràng không thể giống nhau.

Mình sẽ làm gì khác sau khi thấy con số 60%?

Mình chưa định đổi toàn bộ kế hoạch content sang “viết cho ChatGPT”. User cuối cùng vẫn là người phải đọc trang, hiểu sản phẩm và quyết định có dùng hay không. Một bài khiến AI dễ trích nhưng người đọc xong chẳng làm được gì thì cũng hơi ngược đời.

Với một pet project, mình sẽ bắt đầu từ vài việc nhỏ hơn.

Đầu tiên là kiểm tra crawler có đọc được những page quan trọng hay không, đặc biệt là robots.txt, trạng thái index và phần nội dung được render trên page. Bot phục vụ search và bot phục vụ training cần được xem như hai lựa chọn riêng, chứ không gộp thành một button “cho AI đọc” rồi thôi.

Sau đó là đọc lại landing page bằng những câu hỏi thật của user. Nó đã nói rõ sản phẩm giải quyết việc gì chưa? Ai không nên dùng? Có ví dụ đủ cụ thể để người khác kiểm tra kết quả không? Những thông tin dễ thay đổi như tính năng, giá hay giới hạn sử dụng còn đúng không?

Rồi mình xem riêng nhóm traffic đến từ ChatGPT: họ vào page nào, bắt đầu dùng sản phẩm ở đâu và có quay lại không. Nếu đây thật sự là một kênh acquisition tốt, hành vi sau cú click phải cho thấy điều đó. Nếu không, 60% chỉ đang nói nơi user đi qua, chưa nói pet project đã tạo được giá trị.

Lời nhắn

Con số trong analytics không chứng minh AEO đã thay thế SEO, càng không chứng minh mọi sản phẩm nên lao đi làm một chiến lược AI search thật hoành tráng.

Nó cho mình thấy một chuyện nhỏ hơn nhưng đủ quan trọng: một phần user đã không tìm thấy pet project theo đường mình vẫn hình dung. Họ hỏi ChatGPT, và ChatGPT trở thành người giới thiệu sản phẩm.

Từ giờ, bên cạnh câu “Google đã index page này chưa?”, mình sẽ hỏi thêm một câu: nếu user mô tả đúng vấn đề mà sản phẩm giải quyết cho một answer engine, trên website đã có đủ thông tin để nó hiểu và dẫn người đó tới đúng chỗ chưa?

Bài gốc trên Substack: https://henrypham.substack.com/p/minh-lam-mot-pet-project-roi-phat