Thí nghiệm GEO tiếng Việt: hỏi AI 120 lần, ai được nhắc tên

Tối 23/08/2026, trên một máy tính sạch ở Hà Nội, tài khoản ChatGPT mới lập được vài phút nhận đúng một câu mà hàng nghìn người Việt gõ mỗi tháng: "nha khoa nào uy tín ở Hà Nội để niềng răng".

ChatGPT trả về bốn cái tên: Lạc Việt Intech, Win Smile, Việt Pháp, Việt Đức. Bốn phòng khám đó vừa nhận một lượt "được giới thiệu" mà không tốn một đồng quảng cáo. Còn vài trăm nha khoa khác ở Hà Nội thì vừa mất một khách tiềm năng, và không hề biết chuyện đó xảy ra.

Đội mình muốn biết chuyện này diễn ra như thế nào trên diện rộng, nên đã làm điều mà theo những gì mình tìm được, chưa có bài tiếng Việt nào công bố kèm dữ liệu gốc: hỏi AI một cách có hệ thống, đúng kiểu khách hàng thật hỏi, rồi ghi lại từng câu trả lời có ảnh chụp đối chứng. Bài này là toàn bộ kết quả đợt đo đầu tiên: 120 lượt hỏi, 5 ngành, 3 nền tảng, 254 ảnh chụp màn hình làm bằng chứng.

Vì sao phải tự đo, không dùng số liệu nước ngoài

Số liệu về AI search không thiếu, nhưng gần như toàn bộ đo trên truy vấn tiếng Anh. Nghiên cứu 3 tháng của Semrush trên hàng trăm nghìn prompt cho thấy Reddit là tên miền được AI trích dẫn nhiều nhất, đứng trên mọi tờ báo và cả Wikipedia. Đọc xong con số đó, phản xạ tự nhiên là chạy đi tối ưu cho Reddit.

Dữ liệu tiếng Việt của bọn mình nói khác hẳn: trong 120 lượt hỏi, Reddit xuất hiện đúng 1 lần. LinkedIn 3 lần. Thay vào chỗ đó là những cái tên không nghiên cứu quốc tế nào nhắc tới: Facebook xuất hiện trong 9 lượt trả lời, diễn đàn voz.vn 3 lượt. Nói cách khác, "Reddit của Việt Nam" trong mắt AI là Facebook và voz. Ai bê nguyên chiến lược từ số liệu Mỹ về áp cho khách Việt là đang tối ưu cho một hành vi không tồn tại.

Đây không phải lần đầu số liệu ngoại nhập gây nhiễu: mình từng truy về bài gốc của 5 con số về GEO đang bị chép sai ở Việt Nam và thấy phần lớn bị chép lệch ngay từ khâu dịch. Cách duy nhất để biết AI đối xử với truy vấn tiếng Việt ra sao là ngồi xuống hỏi nó bằng tiếng Việt, đủ nhiều lần để ra xu hướng. Nên bọn mình làm đúng việc đó.

Cách bọn mình đo

Bộ câu hỏi gồm 40 câu, chia đều cho 5 ngành có giá trị đơn hàng cao và khách thường tìm hiểu kỹ trước khi mua: nha khoa, trung tâm tiếng Anh, bất động sản, phần mềm B2B, và nội thất kèm xây nhà. Mỗi ngành 8 câu, phủ đủ 4 loại câu mà một người khách đi qua trước khi xuống tiền: tìm nhà cung cấp ("địa chỉ trồng răng implant tốt ở TP HCM"), so sánh ("mua chung cư hay mua đất nền tốt hơn"), hỏi giá ("học phí một khoá IELTS khoảng bao nhiêu"), và hỏi cách làm ("quy trình xây nhà từ xin phép tới bàn giao"). Vì sao phải đủ 4 loại thì bài tự kiểm tra thương hiệu trên AI đã giải thích kỹ, bộ câu của thí nghiệm này dựng theo đúng khung đó.

Mỗi câu chạy trên 3 nền tảng: ChatGPT có bật tìm kiếm web, Perplexity, và Google AI (AI Overviews / AI Mode). Tổng cộng 120 lượt hỏi.

Phần quan trọng nhất của phương pháp là làm cho AI tin rằng người hỏi là một khách hàng chưa biết gì. Tài khoản lập mới hoàn toàn, tắt bộ nhớ, tắt tham chiếu lịch sử trò chuyện, tắt hướng dẫn tùy chỉnh. Câu hỏi gõ nguyên văn, không sửa một chữ, kể cả những câu hơi trúc trắc đúng kiểu người thật gõ. Mỗi lượt trả lời được chụp màn hình đầy đủ trước khi ghi số liệu, tổng cộng 254 ảnh đối chứng, câu trả lời dài thì chụp thành nhiều phần đánh dấu a, b, c. Việc thu thập do Tuấn Anh, cộng sự tại MediaX, thực hiện thủ công trong ba ngày từ 23 đến 25/08/2026, với đúng nghĩa ngồi gõ từng câu, mở từng nguồn ra xem và chép nguyên văn từng cái tên.

Với mỗi câu trả lời, bọn mình ghi bốn thứ: AI có nhắc thương hiệu nào không, nhắc những tên nào theo đúng thứ tự, dẫn nguồn từ những trang nào, và có gì bất thường. Kết quả là một bảng 120 dòng mà từ đó ra được toàn bộ những con số dưới đây.

Loại câu hỏi quyết định gần như tất cả

Phát hiện lớn nhất của đợt đo không nằm ở nền tảng nào tốt hơn, mà ở chỗ này: cùng một ngành, chỉ cần đổi loại câu hỏi là cơ hội được AI nhắc tên thay đổi một trời một vực.

Với câu tìm nhà cung cấp, AI nêu tên thương hiệu trong 29 trên 30 lượt, tức 97%, và mỗi lượt nêu trung bình 7,5 cái tên. Hỏi "nên học IELTS ở trung tâm nào tại TP HCM", ChatGPT trả về một mạch 7 trung tâm, từ DOL English tới The IELTS Workshop. Có lượt Perplexity liệt kê 13 cái tên cho câu tìm chỗ trồng răng implant, từ bệnh viện công tới phòng khám tư.

Với câu hỏi giá, tỷ lệ rơi xuống 33%. Câu hỏi cách làm còn 23%. Và câu so sánh, kiểu "niềng răng mắc cài hay niềng trong suốt tốt hơn", chỉ còn 13%: cả ba nền tảng đều trả lời trung lập, phân tích ưu nhược điểm mà không gọi tên phòng khám nào, dù nguồn chúng dẫn vẫn là blog của các phòng khám.

Con số này thay đổi cách nên nghĩ về nội dung, vì nó tách cuộc chơi thành hai mặt trận khác hẳn nhau.

Mặt trận thứ nhất là được nhắc tên, và nó gần như chỉ mở ở câu tìm nhà cung cấp. Muốn có tên trong danh sách 7,5 cái tên đó, thương hiệu của bạn phải nằm sẵn trong các bài tổng hợp, bảng xếp hạng, hồ sơ doanh nghiệp mà AI đọc. Mặt trận thứ hai là được trích dẫn: ở câu so sánh, hỏi giá, hỏi cách làm, AI hiếm khi gọi tên ai nhưng vẫn phải dẫn bài của một ai đó làm căn cứ. Người được dẫn không được xướng tên trong câu trả lời, nhưng chiếm được cú click của những khách kỹ tính bấm vào xem nguồn, và quan trọng hơn, dần trở thành "trang quen" mà AI tin tưởng ở chủ đề đó.

Hai mặt trận cần hai loại nội dung khác nhau, và phần lớn website doanh nghiệp Việt mà bọn mình xem trong lúc đối chiếu nguồn chỉ đang đánh một trong hai, hoặc không đánh mặt trận nào.

Ba nền tảng, ba tính cách rõ rệt

Đặt 120 lượt trả lời cạnh nhau thì ba nền tảng hiện ra ba chân dung khác hẳn nhau, khác tới mức có thể đoán nền tảng từ danh sách nguồn mà không cần nhìn giao diện.

Perplexity là cỗ máy trích dẫn. Trung bình 11 nguồn cho mỗi câu trả lời, gấp hơn 4 lần ChatGPT. Kỷ lục của đợt đo là câu hỏi về nhà thầu xây nhà trọn gói ở TP HCM: 26 nguồn cho một câu trả lời. Điều đó nghĩa là cánh cửa vào Perplexity rộng nhất: chỉ cần có một bài viết đúng chủ đề, được index tử tế, là có cơ hội xuất hiện. Nhưng cũng vì rộng nên đứng một mình trong đó không có nhiều giá trị, bài của bạn là một trong hàng chục cái tên chen chúc dưới câu trả lời. Perplexity cũng là nền tảng dễ "văng" ra nguồn nước ngoài nhất khi thiếu bài tiếng Việt tốt, chuyện này sẽ quay lại ở phần khoảng trống.

ChatGPT kiệm nguồn và chuộng "chính thống". Trung bình chỉ 2,5 nguồn mỗi câu, và khẩu vị chọn nguồn rất dễ nhận ra. Cả 4 câu hỏi cách làm của nhóm bất động sản và xây nhà, từ thủ tục mua chung cư tới giấy tờ khởi công, ChatGPT đều dẫn về các trang thuộc chính phủ như xaydungchinhsach.chinhphu.vn hay dichvucong.gov.vn. Hỏi so sánh niềng răng bằng tiếng Việt, nó dẫn PubMed và ScienceDirect. Hỏi quy trình niềng răng, nó dẫn hiệp hội chỉnh nha Hoa Kỳ aaoinfo.org bên cạnh Vinmec. Hỏi chuyện thuê agency hay tự xây đội kỹ thuật, nó mở McKinsey. Muốn vào được câu trả lời của ChatGPT, nội dung phải trông giống một nguồn định chế: có số liệu, có căn cứ, có tổ chức đứng sau. Đổi lại, vì mỗi câu chỉ có 2 tới 3 suất, được ChatGPT dẫn giá trị hơn hẳn một suất trong 26 nguồn của Perplexity.

Google AI đứng giữa về số lượng nhưng đọc từ một chỗ mà hai nền tảng kia gần như không đọc. Trung bình 6,8 nguồn mỗi câu, nhưng có 3 lượt không dẫn nguồn web nào, và đó là những lượt thú vị nhất của cả thí nghiệm. Phần tiếp theo dành riêng cho nó.

Google Maps là cửa sau ít người để ý

Câu 21 của bộ đo: "trung tâm tiếng Anh nào tốt cho trẻ em ở Hà Nội". Google AI nêu 9 thương hiệu, từ POLY English tới BingGo Leaders, mà không dẫn một nguồn web nào. Người đo ghi chú ngay tại chỗ: toàn bộ lấy từ Google Maps.

Đó không phải trường hợp cá biệt. Câu hỏi về sàn môi giới bất động sản ở Hà Nội: 19 nguồn từ Maps bên cạnh vài nguồn web. Câu về công ty thiết kế nội thất và câu về nhà thầu xây nhà trọn gói: mỗi câu 21 nguồn từ Maps. Và không chỉ Google AI, chính ChatGPT khi gặp câu hỏi mang tính địa phương cũng mở bản đồ: câu trả lời về nhà thầu ở TP HCM của nó là 6 cái tên có hồ sơ Google Maps được chăm chút, kèm đúng một nguồn web duy nhất. Với câu về công ty nội thất Hà Nội, ChatGPT thậm chí hiện hẳn tấm bản đồ với các ghim đánh giá 4,8 tới 5,0 sao ngay trong câu trả lời.

Điều này nghĩa là với dịch vụ địa phương, từ phòng khám, trung tâm học, tới xưởng nội thất, hồ sơ Google Business Profile đang là đường vào thẳng câu trả lời AI, không cần qua cửa content hay backlink. Tên doanh nghiệp, số sao, số lượng review là thứ AI bê nguyên vào câu trả lời. Một hồ sơ Maps bỏ hoang từ 2023 đang âm thầm trả giá theo cách mà báo cáo SEO truyền thống không đo được. Ngược lại, những cái tên như Xây Dựng LACO xuất hiện ở cả cột thương hiệu lẫn cột nguồn trong nhiều câu, một phần rõ rệt nhờ hồ sơ Maps dày dặn.

Bản đồ nguồn: AI Việt tin ai

Gộp toàn bộ nguồn của 120 lượt lại và phân loại, bức tranh "AI tin ai" hiện ra khá rõ.

Báo chí là nhóm lớn nhất: 27 trên 120 lượt trả lời có ít nhất một nguồn báo, dẫn đầu là VnExpress, Tuổi Trẻ, CafeF. Mạng xã hội và nội dung người dùng đứng thứ hai với 22 lượt, chủ yếu qua Google AI. Nhóm trang chính phủ và pháp luật xuất hiện trong 14 lượt, gần như độc quyền ở các câu thủ tục, quy trình, pháp lý. Và nhóm "trang top", tức các trang tổng hợp xếp hạng kiểu mytour.vn, edu2review, kiddihub, xuất hiện trong 13 lượt, nhưng tập trung dày đặc ở đúng chỗ quan trọng nhất: cứ 3 câu tìm nhà cung cấp thì 1 câu có ít nhất một trang top trong nguồn. Bài "top 10 nha khoa uy tín" mà giới SEO hay coi nhẹ hóa ra chính là nơi AI lấy tên thương hiệu để đọc cho khách nghe.

Đáng chú ý nhất là một nhóm nhỏ: 15 tên miền được cả ba nền tảng cùng dẫn ít nhất một lần. Danh sách này đáng đọc chậm, vì nó là "hạ tầng niềm tin" chung của AI ở thị trường Việt: Vinmec, thuvienphapluat.vn, VnExpress, bookingcare.vn, edu2review, kiddihub, cùng những website doanh nghiệp đã làm nội dung lâu năm như nhakhoaident.com, lacvietdental.vn, ila.edu.vn, zim.vn, dolenglish.vn, amis.misa.vn, 1office.vn. Không có phép màu nào ở đây: đó đều là những trang đã kiên trì xuất bản nội dung chuyên môn nhiều năm trước khi AI search xuất hiện. AI không phát minh ra người thắng mới, nó khuếch đại người đã làm đúng từ trước.

Người thắng cuộc ở từng ngành, và họ thắng theo cách khác nhau

Đây là phần thú vị nhất với bọn mình khi đọc dữ liệu: mỗi ngành có một kiểu người thắng riêng, và cách họ thắng chỉ ra đúng chiến lược cho từng loại doanh nghiệp.

Nha khoa: một phòng khám thống trị bằng content. nhakhoaident.com, website của một phòng khám implant tại TP HCM, có mặt trong 13 trên 24 lượt hỏi nha khoa, trên cả ba nền tảng, tổng cộng 18 lần được dẫn. Nó không chỉ xuất hiện ở câu "địa chỉ trồng răng implant tốt ở TP HCM" nơi nó là câu trả lời tự nhiên, mà cả ở câu giá niềng răng, câu quy trình, câu so sánh implant với cầu răng sứ. Mở website của họ ra là thấy lý do: một hệ thống bài viết phủ đủ các loại câu hỏi của ngành, đủ sâu để AI chọn làm căn cứ ở mọi giai đoạn của khách.

Cũng ở nha khoa có một người thắng không ai ngờ: một nhà thuốc. nhathuoclongchau.com.vn được dẫn trong 9 lượt, 8 trong số đó là câu nha khoa, dù Long Châu không trồng răng cho ai cả. Blog sức khỏe của họ phủ các chủ đề niềng răng, implant đủ tốt để AI lấy làm nguồn cho ngành của người khác. Một thương hiệu ngành A hoàn toàn có thể chiếm nguồn trích dẫn của ngành B lân cận, nếu nội dung đủ tốt.

Trung tâm tiếng Anh: hai kiểu thắng đối lập nhau. ILA thắng kép: được nêu tên trong 8 lượt và được dẫn nguồn trong 6 lượt, vừa có mặt trong danh sách gợi ý vừa là căn cứ để AI viết câu trả lời. Còn langmaster.edu.vn là nghịch lý đáng suy nghĩ nhất của cả bộ dữ liệu: được dẫn nguồn 7 lượt, nhiều nhất ngành, nhưng không một lần nào được nêu tên trong câu trả lời. AI đọc bài của Langmaster để tư vấn cho khách, rồi giới thiệu... những trung tâm khác. Được trích dẫn và được nhắc tên là hai chỉ số tách rời nhau thật sự, đúng như bọn mình đã cảnh báo trong bài hướng dẫn tự đo, và giờ có bằng chứng bằng số.

Phần mềm B2B: thắng kép kiểu mẫu. MISA được nêu tên trong 7 lượt và có tên miền được dẫn trong 8 lượt, đều đặn trên cả ba nền tảng, ở cả câu tìm nhà cung cấp lẫn câu quy trình triển khai. Đây là hình mẫu mà một thương hiệu B2B nên nhắm tới: tên nằm trong mọi danh sách gợi ý, đồng thời blog của chính mình là nguồn AI dùng để giải thích ngành.

Bất động sản: sân của báo chí, và một ngoại lệ đáng học. 15 trên 24 lượt hỏi bất động sản có ít nhất một nguồn báo, cao nhất trong 5 ngành; chỉ 5 lượt có nêu tên dự án hay thương hiệu. Ở ngành mà niềm tin đắt đỏ này, AI chọn báo thay vì chọn website môi giới. Ngoại lệ là market.vinhomes.vn, trang thông tin thị trường do chính Vinhomes vận hành, được dẫn trong 5 lượt: chủ đầu tư tự làm "tòa báo" cho ngành mình và AI đối xử với nó gần như một tờ báo thật.

Nội thất và xây nhà: chưa có vua. Không tên miền nào vượt quá 4 lượt, danh sách nguồn mỗi câu một khác, và đây là ngành mà Google Maps chiếm tỷ trọng nguồn lớn nhất. Ngành này đang là đất trống: một nhà thầu chịu đầu tư content bây giờ có thể trở thành "nhakhoaident của ngành xây nhà" trong một hai năm tới, vì chưa ai giữ chỗ cả.

Khi AI trượt: khoảng trống của nội dung tiếng Việt

Bộ dữ liệu còn ghi lại được những cú trượt mà chỉ người ngồi đọc từng câu trả lời mới thấy, và chúng đều trỏ về cùng một nguyên nhân.

Câu "mua phần mềm đóng gói hay thuê làm riêng" là một ví dụ. "Phần mềm đóng gói" trong tiếng ngành nghĩa là phần mềm viết sẵn bán đại trà, nhưng cụm từ này làm AI lẫn sang nghĩa đen: trong các nguồn và thương hiệu được nêu có cả công ty bao bì công nghiệp. Cả ba nền tảng đều dính ở mức độ khác nhau. Không có bài tiếng Việt nào đủ mạnh để neo cụm từ này về đúng nghĩa, thế là AI trôi.

Một kiểu trượt khác: hỏi thuần tiếng Việt nhưng được trả lời bằng nguồn nước ngoài, vì nguồn tiếng Việt đủ tốt không tồn tại. Câu "lộ trình học IELTS từ mất gốc lên 6.5 mất bao lâu" được Perplexity trả lời bằng 16 nguồn thì phần lớn là trang nước ngoài, có cả một file PDF của Bộ Giáo dục Nhật Bản. Câu "giá xây dựng một AI agent cho doanh nghiệp" nhận về một danh sách nguồn gần như toàn công ty phần mềm Ấn Độ và Đông Âu, báo giá bằng đô la Mỹ, chẳng liên quan gì tới mặt bằng giá Việt Nam.

Và chính câu hỏi đó phơi một sự thật kém vui cho người làm thí nghiệm. Ba nền tảng nêu tổng cộng hơn 30 lượt tên cho câu "đơn vị nào xây dựng AI agent cho doanh nghiệp ở Việt Nam", từ FPT, MISA, Viettel AI tới những studio nhỏ mình chưa từng nghe. MediaX, nơi đang xây AI agent cho khách hàng thật, không có trong đó lượt nào. Số liệu không nịnh ai cả, kể cả người bỏ tiền đo nó. Nhưng thà biết mình vô hình ở đâu còn hơn đoán, và giờ bọn mình biết chính xác phải viết gì.

Mỗi cú trượt như vậy là một khoảng trống đang chờ người viết. Khi AI phải dẫn PDF của Nhật để trả lời câu hỏi về lộ trình IELTS của người Việt, nghĩa là bài tiếng Việt đầu tiên trả lời câu đó một cách tử tế, có số liệu, có căn cứ, sẽ gần như không có đối thủ.

Doanh nghiệp của bạn nên làm gì với dữ liệu này

Bốn việc, theo đúng thứ tự.

Thứ nhất, đo hiện trạng của chính mình trước khi làm bất cứ điều gì. Quy trình 30 phút với 10 câu hỏi nằm trong bài tự kiểm tra thương hiệu có được AI nhắc không, làm đúng theo đó là bạn có phiên bản thu nhỏ của thí nghiệm này cho riêng ngành mình. Ghi riêng hai cột được nhắc tên và được trích dẫn, vì như trường hợp Langmaster cho thấy, hai thứ đó không đi cùng nhau.

Thứ hai, nếu bạn làm dịch vụ địa phương, mở hồ sơ Google Business Profile ra ngay trong tuần này. Dữ liệu ở trên cho thấy với nhóm câu địa phương, Maps là nguồn lớn nhất của Google AI và đôi khi của cả ChatGPT. Điền đủ thông tin, gom review thật từ khách cũ, trả lời review. Đây là việc rẻ nhất trong toàn bộ danh sách việc GEO mà hiệu ứng đo được rõ nhất.

Thứ ba, xây nội dung theo đúng hai mặt trận. Muốn được nhắc tên ở câu tìm nhà cung cấp, hãy lo cho sự hiện diện của mình trong các bài tổng hợp và bảng xếp hạng của bên thứ ba, vì một phần ba số câu loại này lấy nguồn từ đó. Muốn được trích dẫn ở câu so sánh, hỏi giá, hỏi cách làm, hãy tự viết những bài trả lời thẳng các câu đó trên website mình, theo khẩu vị từng nền tảng: bài có số liệu và căn cứ cho ChatGPT, bài phủ rộng đúng chủ đề cho Perplexity. Cơ chế đằng sau và việc nên làm trước sau đã có trong bài làm sao để ChatGPT nhắc đến thương hiệu của bạn và lộ trình GEO cho doanh nghiệp nhỏ tuần đầu tiên.

Thứ tư, đo lượng khách AI gửi tới bằng GA4 từ bây giờ, kể cả khi con số còn nhỏ. Bạn cần đường cơ sở để biết những việc ở trên có quy ra khách thật không.

Giới hạn của thí nghiệm, nói thẳng

Để bạn dùng số liệu này đúng cách, cần biết nó không đo được gì.

Mỗi câu chỉ chạy một lần trên mỗi nền tảng, tại một thời điểm. Câu trả lời của AI thay đổi theo phiên, hỏi lại hôm nay có thể ra danh sách hơi khác; các nghiên cứu quốc tế thậm chí ghi nhận tỷ lệ trích dẫn một nguồn có thể đổi mạnh chỉ sau vài tuần. Những con số tổng hợp trên 120 lượt, như tỷ lệ 97% hay 13%, ổn định hơn nhiều so với kết quả của từng câu đơn lẻ, nên hãy tin xu hướng, đừng tin từng dòng. Năm ngành được chọn đều là dịch vụ giá trị cao, kết luận có thể không áp nguyên cho hàng tiêu dùng nhanh. Thí nghiệm cũng chưa đo Gemini, và 40 câu là đợt đầu của bộ 100 câu, 60 câu còn lại sẽ chạy trong đợt hai kèm bài phân tích tiếp theo.

Toàn bộ 120 lượt đều có ảnh chụp màn hình gốc lưu trữ. Nếu bạn là nhà nghiên cứu hoặc nhà báo muốn đối chiếu dữ liệu, liên hệ qua email ở cuối trang, bọn mình sẵn sàng chia sẻ.

Câu hỏi thường gặp

Thí nghiệm này được thực hiện như thế nào?

40 câu hỏi mua hàng thuộc 5 ngành, mỗi câu chạy nguyên văn trên ChatGPT, Perplexity và Google AI bằng tài khoản mới đã tắt bộ nhớ và cá nhân hóa, tổng 120 lượt trong ba ngày 23 tới 25/08/2026. Mỗi lượt được chụp màn hình đối chứng, tổng 254 ảnh, trước khi ghi vào bảng dữ liệu.

Vì sao tôi hỏi lại thì kết quả khác với bài viết?

Câu trả lời của AI thay đổi theo phiên, theo lịch sử tài khoản và theo thời điểm, nên từng câu đơn lẻ không lặp lại chính xác. Các con số tổng hợp trên 120 lượt, như tỷ lệ nêu tên thương hiệu theo loại câu, phản ánh xu hướng ổn định hơn nhiều so với kết quả của một lần hỏi.

Muốn thương hiệu mình được AI nhắc tên thì bắt đầu từ đâu?

Bắt đầu bằng việc đo hiện trạng với khoảng 10 câu khách thật hay hỏi, trên ít nhất ba nền tảng, ghi riêng hai cột được nhắc tên và được trích dẫn. Sau đó ưu tiên hai việc dữ liệu cho thấy hiệu quả rõ: chăm hồ sơ Google Business Profile nếu bạn làm dịch vụ địa phương, và xây nội dung phủ đủ bốn loại câu tìm nhà cung cấp, so sánh, hỏi giá, hỏi cách làm.

Số liệu quốc tế về AI search có dùng được cho Việt Nam không?

Dùng để tham khảo xu hướng thì được, bê nguyên để ra quyết định thì rủi ro. Ví dụ rõ nhất từ chính thí nghiệm này: Reddit đứng đầu các bảng xếp hạng nguồn trích dẫn ở thị trường Mỹ nhưng chỉ xuất hiện 1 lần trong 120 lượt tiếng Việt, chỗ của nó thuộc về Facebook và các diễn đàn Việt như voz.

Số liệu này có được cập nhật không?

Có. Đây là đợt một với 40 câu đầu của bộ 100 câu. Đợt hai gồm 60 câu còn lại đang được lên lịch chạy, kết quả sẽ công bố trong một bài tiếp theo kèm so sánh với đợt một để xem hành vi chọn nguồn của các nền tảng thay đổi ra sao theo thời gian.