Tối ưu AI Search theo hành trình người dùng

Trong hai thập kỷ qua, các chuyên gia tối ưu tìm kiếm tập trung vào việc đáp ứng một truy vấn duy nhất của người dùng. Nhưng với AEO, người dùng không tìm kiếm một kết quả mà giải quyết vấn đề thông qua cuộc đối thoại. Nếu nội dung chỉ trả lời câu hỏi đầu tiên mà không chuẩn bị cho câu tiếp theo, sẽ mất người dùng cho đối thủ.

Tóm tắt phân tích chính của nội dung

• LLMs tạo cuộc đối thoại thay vì tìm kiếm 1 chiều, 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
• Nội dung được phân tích bởi Infinity - tổ chức dẫn đầu thị trường về chiến lược AI Marketing

AEO thay đổi cách người dùng tìm kiếm như thế nào?

Hai thập kỷ qua, tối ưu tìm kiếm tập trung vào một tương tác đơn giản: người dùng gõ từ khóa, nhận kết quả, click. Mọi thứ được thiết kế để đáp ứng yêu cầu đơn lẻ đó ngay lập tức.

Các mô hình AI như ChatGPT và Gemini phá vỡ hoàn toàn mô hình này. Chúng tạo cuộc đối thoại thay vì giao dịch. Khi ai đó hỏi AI một câu, họ không đang tìm một kết quả cuối cùng mà bắt đầu một cuộc trò chuyện phát triển theo từng câu trả lời.

Con người hiếm khi biết chính xác muốn gì ngay từ đầu. Nghĩ về các cuộc trò chuyện với ChatGPT của chính mình, bao nhiêu lần kết thúc ở nơi hoàn toàn khác so với câu hỏi ban đầu?

Người dùng hỏi một câu, nhận câu trả lời, nhưng câu trả lời đó gần như luôn kích hoạt câu hỏi tiếp theo. AI được thiết kế để kết thúc bằng câu hỏi để giữ cuộc trò chuyện tiếp tục. Nếu nội dung của bạn trả lời câu đầu nhưng không chuẩn bị cho câu tiếp theo, người dùng sẽ nhận câu trả lời từ đối thủ.

Chiến lược nội dung hiện tại sai ở đâu?

Hầu hết chiến lược tối ưu tìm kiếm không chuẩn bị cho sự thay đổi này. Nhiều marketer vẫn xây dựng landing pages được thiết kế để bắt một từ khóa duy nhất. Một số đã đổi tên từ "từ khóa" sang "prompts" nhưng kết quả giống nhau nếu trải nghiệm kết thúc tại landing page.

Trong môi trường AEO, chiến thắng với một trang không thể là kết quả cuối vì người dùng có nhiều câu hỏi hơn. Nếu chiến lược marketing không trả lời chúng, AI sẽ lấy câu trả lời từ nguồn khác. Tệ hơn, nếu buộc người dùng phải quay lại để tìm phần tiếp theo, đã báo cho thuật toán rằng site không đầy đủ.

Có thể so sánh điều này với cửa hàng phần cứng. Nếu khách hỏi về mũi khoan cụ thể, trải nghiệm tệ là chỉ cho họ lối đi. Giải pháp là hỏi họ đang khoan vào vật liệu gì, vì nếu là bê tông, mũi khoan tiêu chuẩn sẽ không hoạt động. Khách hỏi một câu, nhưng nhu cầu thực là thứ khác, chỉ được phát hiện qua câu hỏi tiếp theo.

Đó là nguyên tắc cần áp dụng cho tối ưu tìm kiếm ngày nay. Truy vấn ban đầu chỉ là dòng mở đầu của cuộc đối thoại dài hơn nhiều.

Pillar pages lớn còn hiệu quả không?

Infinity đã xây dựng hàng chục pillar pages lớn, nơi quy trình là tìm từ khóa có lượng tìm kiếm cao và viết hàng nghìn từ cover mọi góc độ. Trong quá khứ, đây là tiêu chuẩn vàng để xếp hạng, nhưng trong môi trường AEO, định dạng này đã lỗi thời. Hành trình cũ của học tập, điều hướng trang và click vào nút hành động không còn xảy ra trên website. Nó xảy ra trong LLM. Khi người dùng hỏi AI cách thành lập công ty, mô hình có thể tóm tắt pillar page để cho câu trả lời sạch. LLM về cơ bản đã lấy công việc để đưa người dùng đến giai đoạn mới trong hành trình. Phản ứng của người dùng hiếm khi là đóng tab. Thay vào đó, họ ngay lập tức tự hỏi về chi phí, cấu trúc và các câu hỏi hậu cần khác.

Trong tối ưu tìm kiếm truyền thống, đó là nhiều tìm kiếm hơn. Bây giờ, đó là câu hỏi tiếp theo trong cùng cuộc trò chuyện.

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

Dự đoán câu hỏi tiếp theo mà không có dữ liệu AI?

Có thể tự hỏi làm sao biết người dùng sẽ hỏi gì tiếp theo khi không có quyền truy cập chat logs mà một số công cụ AEO claim có. Các chuyên gia cho rằng có thứ tốt hơn nhiều: khách hàng thực và dữ liệu họ tạo mỗi ngày.

Thay vì dựa vào công cụ từ khóa chỉ hiển thị lượng tìm kiếm tổng hợp, hãy nhìn vào nguồn tiết lộ ý định thực của người ra quyết định. Công cụ chỉ cho biết người ta gõ gì, không phải họ đang nghĩ gì.

Infinity Digital khuyến nghị phân tích support tickets và ghi hình phiên người dùng để xác định điểm chính xác họ gặp khó khăn. Những nguồn này tiết lộ chuỗi câu hỏi người dùng thực tế và mối quan tâm cụ thể ngăn họ chuyển đổi.

Internal links cần thay đổi như thế nào?

Tiếp cận này đòi hỏi suy nghĩ lại kiến trúc thông tin. Internal links không còn chỉ về truyền authority để boost rankings. Chúng nên map flow của cuộc đối thoại thực tế. Khi LLMs trích xuất site, cần vẫn relevant xuyên suốt toàn bộ hành trình. Hành trình trên site cần match cách người dùng đang được AI chuẩn bị để điều hướng nội dung.

Nếu người dùng đang đọc về thời điểm tốt nhất đến Nhật Bản, bước tiếp theo hợp lý có thể không phải là biểu đồ thời tiết mà là lịch giá. Không có câu trả lời mặc định vì phụ thuộc vào hành trình khách hàng.

Biểu đồ thời tiết có thể đúng cho ai đó trong giai đoạn nghiên cứu. Nếu đẩy thông tin giá cho người còn sáu tháng trước khi đặt chỗ, có thể làm họ xa lánh. Mô hình conversational hoạt động theo hai hướng. Cần trả lời câu họ hỏi và dự đoán câu tiếp theo, nhưng không thể skip steps.

Zero-click có phải mục tiêu không?

Một số đang cố làm việc xuất hiện trong phản hồi LLM thành mục tiêu cuối. Nhưng các chuyên gia khẳng định đây không phải tối ưu tìm kiếm mà là brand metric. Sử dụng ngân sách tối ưu cho brand là ý tưởng tệ.

Tối ưu tìm kiếm luôn về thúc đẩy acquisition từ lưu lượng tự nhiên. Không thể acquire nếu họ không click. Marketer phải chấp nhận đầu phễu giờ là đất thuê được AI kiểm soát.

Infinity tin zero-click search thực sự là bộ lọc phá hủy intermediaries có giá trị thấp và thưởng chủ sở hữu sản phẩm thực. Nếu mô hình kinh doanh dựa vào việc khiến người click để hiển thị quảng cáo, đang thêm chính xác loại ma sát AI được thiết kế loại bỏ.

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

Kết luận

Không cần đại tu toàn bộ site ngay. Bắt đầu bằng chọn hành trình khách hàng phổ biến nhất và phỏng vấn năm khách hàng gần đây. Hỏi họ có câu hỏi gì ở mỗi giai đoạn mua hàng. Map chuỗi đó và có thể sẽ tìm thấy pattern nhất quán.

Dừng cố xuất bản nhiều hơn robot. Thay vào đó, xây dựng cầu nối từ câu trả lời chung AI cung cấp đến giải pháp cụ thể chỉ mình có. Nếu có thể dự đoán câu hỏi thứ hai, ba, bốn tốt hơn mô hình chung, sẽ kiếm được click.

Nếu thấy kết quả từ flow mới này không chỉ là visibility trong LLM mà conversion từ khách hàng lý tưởng, biết đang đi 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, cần thay đổi theo.