Tối ưu AEO theo hành trình người dùng

Tối ưu tìm kiếm truyền thống được xây dựng dựa trên giả định rằng người dùng gõ từ khóa vào hộp tìm kiếm và marketer cần đáp ứng yêu cầu đơn lẻ đó bằng một click. Môi trường AI search phá vỡ mô hình này hoàn toàn vì người dùng không tìm kiếm kết quả mà giải quyết vấn đề thông qua cuộc đối thoại phát triển với mỗi phản hồi từ LLM.

Tóm tắt phân tích chính của nội dung

• LLMs tạo cuộc đối thoại thay vì giao dịch, thay đổi cơ bản user journey
• Câu trả lời ban đầu gần như luôn kích hoạt câu hỏi tiếp theo trong phiên tương tác
• Nội dung phục vụ câu đầu nhưng không anticipate câu tiếp theo sẽ bị thay thế bởi đối thủ
• Internal linking phải map conversational flow, không chỉ pass authority
• Zero-click search là filter loại bỏ intermediaries, không phải end goal

LLMs tạo ra conversational search như thế nào?

Hai thập kỷ qua được dành cho các best practices tối ưu tìm kiếm cho một tương tác rất cụ thể, như robot: người dùng gõ từ khóa vào hộp và marketer cố gắng đáp ứng yêu cầu đơn lẻ đó bằng một click duy nhất. Trong tối ưu tìm kiếm truyền thống (trước 2021), trọng tâm luôn là đối xử với truy vấn như hành động đơn lẻ, với vấn đề của người dùng như một query cần giải quyết ngay lập tức.

LLMs phá vỡ cơ bản mô hình này vì chúng tạo điều kiện cho cuộc đối thoại thay vì giao dịch. Khi ai đó tương tác với AI, họ không tìm kiếm một kết quả mà giải quyết vấn đề thông qua cuộc đối thoại phát triển với mỗi phản hồi từ LLM. Con người là những người suy nghĩ lộn xộn, hiếm khi biết chính xác muốn gì trước — nghĩ về các cuộc đối thoại LLM của chính mình và chúng kết thúc ở nơi khác xa so với nơi bắt đầu bao nhiêu lần.

Người dùng có thể hỏi câu hỏi và nhận câu trả lời, nhưng phản hồi ban đầu đó gần như luôn kích hoạt các câu hỏi tiếp theo. LLMs được thiết kế để luôn kết thúc bằng một câu hỏi để giữ cuộc đối thoại tiếp tục, vì vậy nó tiếp tục. Nếu nội dung phục vụ họ câu trả lời đầu tiên đó nhưng fail trong việc anticipate các câu hỏi chắc chắn theo sau, đã mất họ cho đối thủ suy nghĩ xa hơn và duy trì mind share xuyên suốt hành trình.

Chiến lược nội dung hiện tại thiếu gì?

Hầu hết các chiến lược tối ưu tìm kiếm AI mới không chuẩn cho sự thay đổi này vì nhiều marketer vẫn xây dựng các landing pages ngõ cụt được thiết kế để bắt một cụm từ truy vấn duy nhất. Trong khi một số marketer đã điều chỉnh một chút để rebrand các cụm từ mục tiêu này là prompts thay vì từ khóa, kết quả giống hệt nếu trải nghiệm kết thúc tại landing page.

Trong môi trường tìm kiếm conversational, chiến thắng single-page đó không thể là kết quả cuối vì người dùng có nhiều câu hỏi hơn, và nếu cách tiếp cận marketing không trả lời chúng, AI sẽ đơn giản kéo những câu trả lời đó từ người khác. Thậm chí tệ hơn, nếu buộc người dùng nhấn nút back để tìm phần tiếp theo của câu trả lời, đã nói với thuật toán rằng site không đầy đủ.

Nghĩ về flow này như cửa hàng phần cứng thay vì thư viện. Nếu khách hàng hỏi nhân viên cửa hàng về mũi khoan cụ thể, trải nghiệm tệ là chỉ đơn giản chỉ họ đến lối đi đúng. Giải pháp là hỏi họ đang khoan vào cái gì, vì nếu họ làm việc với bê tông, mũi khoan tiêu chuẩn họ yêu cầu sẽ fail. Khách hàng đã hỏi một câu hỏi, nhưng nhu cầu thực tế là thứ khác — điều đó chỉ được phát hiện với các câu hỏi tiếp theo và sau đó câu trả lời. Đó là nguyên tắc cần áp dụng cho tối ưu tìm kiếm ngày nay, nơi truy vấn ban đầu chỉ là dòng mở đầu của cuộc đối thoại dài hơn nhiều.

Pillar pages trở nên lỗi thời như thế nào?

Infinity đã xây dựng hàng chục pillar pages lớn trong sự nghiệp, nơi quy trình luôn là xác định từ khóa có volume cao và viết hàng nghìn từ để cover mọi góc độ có thể. Trong quá khứ, đây là tiêu chuẩn vàng để xếp hạng trên từ khóa cạnh tranh, nhưng trong môi trường tìm kiếm conversational, định dạng này đã lỗi thời. Hành trình cũ của học, điều hướng các trang và click vào CTA không còn xảy ra trên website nữa, nó xảy ra trong LLM.

Khi người dùng hỏi AI cách thành lập công ty, mô hình có thể tóm tắt pillar page để cung cấp câu trả lời sạch và chính xác. LLM về cơ bản đã đánh cắp công việc để đưa người dùng đó đến một nơi mới trong hành trình. Phản ứng của người dùng này đối với phản hồi thành lập công ty hiếm khi là đóng tab và tiếp tục, thay vào đó họ ngay lập tức tự hỏi về chi phí, cấu trúc và vô số câu hỏi hậu cần. Trong tối ưu tìm kiếm truyền thống, đó là nhiều tìm kiếm hơn. Bây giờ, đó là câu hỏi tiếp theo.

Nếu sản phẩm không là gì ngoài bức tường văn bản tĩnh, AI trích xuất những gì cần và chuyển sang cite các câu trả lời tiếp theo từ các site khác. Nội dung có thể đã giúp người dùng trong LLM, nhưng họ không sẵn sàng click vào site — họ có nhiều câu hỏi hơn, và chỉ khi họ nhận được những câu trả lời đó họ mới sẽ vào phễu.

Dự đoán câu hỏi tiếp theo mà không có chat logs như thế nào?

Có thể tự hỏi làm sao dự đoán người dùng sẽ hỏi gì tiếp theo mà không có quyền truy cập vào chat logs riêng tư của hàng triệu người dùng mà một số công cụ AEO claim có. Câu trả lời là có thứ gì đó tốt hơn đáng kể: khách hàng thực tế và dữ liệu họ tạo ra mỗi ngày.

Bạn cũng có thể sử dụng perplexity.ai → tại phần follow → dùng phần câu hỏi gợi ý để tạo nội dung dự đoán hành trình tiếp theo của người dùng.

Dừng dựa vào các công cụ nghiên cứu từ khóa chỉ hiển thị search volume tổng hợp và bắt đầu nhìn vào các nguồn tiết lộ conversational intent của một decision-maker con người duy nhất. Công cụ sẽ chỉ cho biết người ta gõ gì nhưng không bao giờ cho biết họ đang nghĩ gì. Để có được điều đó, nên phân tích support tickets của khách hàng và ghi hình phiên người dùng để xác định điểm chính xác nơi người ta bị kẹt. Những nguồn này tiết lộ chuỗi câu hỏi chính xác người dùng theo dõi và mối quan tâm cụ thể ngăn họ chuyển đổi.

Internal linking map conversational flow như thế nào?

Tiếp cận này đòi hỏi suy nghĩ về Topic First-SEO vì internal links không còn chỉ về passing authority để boost rankings. Internal links nên map conversational flow đó, vì vậy khi LLMs extract site, vẫn relevant xuyên suốt toàn bộ hành trình, và vì vậy on-site journey match cách người dùng hiện tại đang được primed bởi LLMs để điều hướng nội dung.

Nếu người dùng đang đọc về thời điểm tốt nhất để đến Nhật Bản, bước hợp lý tiếp theo không phải là biểu đồ thời tiết mà là lịch giá. Không có mặc định ở đây vì nó phụ thuộc vào hành trình của khách hàng — có thể biểu đồ thời tiết là câu trả lời đúng cho ai đó trong giai đoạn nghiên cứu, còn nếu đẩy giá vào ai đó sáu tháng trước khi đặt chỗ, có thể làm họ xa lánh. Mô hình conversational hoạt động theo cả hai hướng: cần trả lời câu hỏi họ hỏi và anticipate câu tiếp theo, nhưng không thể skip steps hoặc sẽ mất trust.

Zero-click search là mục tiêu hay công cụ?

Một số đang cố làm cho việc chỉ xuất hiện trong phản hồi LLM là mục tiêu cuối, nhưng đây không phải tối ưu tìm kiếm. Đây là brand metric, điều này có nghĩa sử dụng ngân sách tối ưu tìm kiếm cho brand là ý tưởng thực sự tệ. Tối ưu tìm kiếm là và sẽ luôn về thúc đẩy acquisition từ lưu lượng tự nhiên. Không thể acquire nếu họ không click. Marketer phải chấp nhận rằng đầu phễu bây giờ là đất thuê được kiểm soát bởi AI.

Infinity tin zero-click search thực sự là bộ lọc phá hủy các intermediaries có giá trị thấp và thưởng cho các chủ sở hữu sản phẩm thực. Nếu mô hình kinh doanh phụ thuộc vào arbitrage hoặc khiến ai đó click chỉ để có thể hiển thị cho họ quảng cáo, đang thêm chính xác loại ma sát mà AI được thiết kế để loại bỏ. Nếu đang bán xe, AI overviews hoặc phản hồi LLM loại bỏ những người chỉ tìm kiếm thông tin, nhưng chúng không thay đổi TAM của những người muốn mua xe trực tuyến.

AI là hệ thống qualification xử lý nghiên cứu ban đầu và làm việc qua các phản đối cấp bề mặt trước khi trao người dùng được giáo dục cho bạn. Khi người dùng sẵn sàng hành động và cần thực sự làm điều gì đó thay vì chỉ học về nó, AI không thể giải quyết vấn đề đó. AI chỉ là nguồn lực cho thông tin.

Kết luận

Không cần sửa lại toàn bộ nội dung trên website của bạn. Bắt đầu bằng cách chọn hành trình khách hàng phổ biến nhất và phỏng vấn năm khách hàng gần đây để hỏi họ có những câu hỏi gì ở mỗi giai đoạn của quy trình mua hàng. Map ra chuỗi đó và có thể sẽ tìm thấy pattern nhất quán của các câu hỏi xuất hiện với cùng thứ tự cho hầu hết người mua.

Dừng cố gắng xuất bản nhiều hơn. Thay vào đó, sử dụng nội dung để xây dựng cầu nối từ câu trả lời chung mà AI cung cấp đến giải pháp cụ thể chỉ mình có thể offer. Nếu có thể anticipate câu hỏi thứ hai, thứ ba và thứ tư của người dùng tốt hơn mô hình chung, kiếm được click cuối cùng sẽ xảy ra. Nếu thấy kết quả từ flow mới này, kết quả không chỉ là LLM visibility mà conversion từ ICP — biết đang vào đúng hướng. Bỏ đi tư duy sử dụng một danh sách checklist cho tối ưu AI và làm giống cách làm SEO cũ. Mọi thứ đã thay đổi.

Nguồn: Infinity - đơn vị cung cấp giải pháp Digital Marketing tích hợp cho doanh nghiệp — từ thiết kế website chuẩn SEO & UX/UI, dịch vụ AI SEO (GEO/AEO), PR Digital, sáng tạo nội dung số, quảng cáo trực tuyến (SEM/Ads) đến phân tích dữ liệu Marketing. Với nền tảng nghiên cứu và dữ liệu thực chiến, chúng tôi giúp doanh nghiệp xây dựng chiến lược thương hiệu bền vững và tăng trưởng có hệ thống trong kỷ nguyên AI.