Cách chúng ta tìm kiếm thông tin trên Internet đang thay đổi khá rõ trong vài năm gần đây. Trước đây, khi muốn tìm hiểu một sản phẩm, dịch vụ hay một vấn đề nào đó, hành vi quen thuộc thường là mở Google, nhập một vài từ khóa, xem kết quả tìm kiếm rồi lần lượt truy cập các website để đọc và tự tổng hợp thông tin. Nhưng với sự phổ biến của ChatGPT, Gemini, Perplexity và nhiều nền tảng AI khác, một phần quá trình này đang được thực hiện theo cách hoàn toàn khác.
Thay vì tìm “phần mềm CRM tốt nhất” rồi mở 5–10 bài viết để so sánh, người dùng có thể hỏi thẳng AI: “Doanh nghiệp B2B khoảng 30 nhân sự tại Việt Nam nên sử dụng CRM nào, chi phí khoảng bao nhiêu và ưu nhược điểm của từng lựa chọn là gì?”. Thay vì phải tự tìm kiếm, đọc và tổng hợp, người dùng đưa ra yêu cầu và AI thực hiện một phần công việc đó giúp họ.
Đối với marketer, sự thay đổi này tạo ra một câu hỏi mới. Trước đây chúng ta chủ yếu quan tâm website có xuất hiện trên Google hay không, đang đứng ở vị trí nào và nhận được bao nhiêu lượt click. Nhưng nếu khách hàng bắt đầu quá trình tìm hiểu bằng ChatGPT hoặc một Answer Engine khác, vấn đề không còn đơn giản là “website có lên Top Google không?” mà còn là “khi khách hàng hỏi AI về ngành, sản phẩm hoặc dịch vụ của mình, thương hiệu có xuất hiện trong câu trả lời hay không?”
Đó là lý do AI Search, AEO, GEO hay AI Visibility đang dần trở thành những khái niệm marketer cần hiểu bên cạnh SEO truyền thống.
AI Search đang thay đổi cách người dùng tìm kiếm như thế nào?
AI Search có thể hiểu đơn giản là việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ quá trình tìm kiếm, truy xuất, phân tích và tổng hợp thông tin. Điểm khác biệt quan trọng không nằm ở việc AI có thể “tìm kiếm” hay không mà nằm ở cách thông tin được trả về cho người dùng.
Search Engine truyền thống chủ yếu đóng vai trò kết nối người dùng với nguồn thông tin. Bạn nhập một từ khóa vào Google, Google trả về một danh sách kết quả và bạn tiếp tục lựa chọn website, đọc nội dung, đối chiếu nhiều nguồn rồi tự đưa ra kết luận. Answer Engine lại cố gắng đi thêm một bước. Người dùng đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên, hệ thống hiểu yêu cầu, thu thập hoặc sử dụng nhiều nguồn thông tin rồi tổng hợp chúng thành một câu trả lời tương đối hoàn chỉnh.
Sự khác biệt này nghe có vẻ nhỏ nhưng lại thay đổi khá nhiều hành vi tìm kiếm. Khi dùng Search Engine, chúng ta thường phải suy nghĩ xem nên nhập “từ khóa” nào. Khi dùng AI, người dùng có xu hướng mô tả thẳng vấn đề mình đang gặp phải. Một người không nhất thiết tìm “dịch vụ SEO TPHCM” mà có thể hỏi: “Công ty mình làm B2B, website mới khoảng một năm và ngân sách marketing khoảng 50 triệu mỗi tháng thì nên tự tuyển SEO hay thuê agency?”. Đây không còn là một keyword đơn giản mà là cả một bối cảnh.
AI cũng cho phép người dùng tiếp tục đào sâu bằng những câu hỏi nối tiếp. Sau câu hỏi đầu tiên, họ có thể hỏi chi phí, yêu cầu so sánh một số đơn vị, hỏi những rủi ro thường gặp hoặc yêu cầu AI lập danh sách tiêu chí để đánh giá nhà cung cấp. Một phiên tìm kiếm vì vậy có thể trở thành một cuộc hội thoại kéo dài thay vì hàng loạt truy vấn độc lập.
Sự thay đổi này đặc biệt đáng chú ý trong quá trình nghiên cứu trước khi mua hàng. Theo số liệu Forrester được bài viết gốc dẫn lại, 94% người mua B2B được khảo sát đã sử dụng AI trong những quy trình mua hàng gần đây. Trong nhóm này, 55% sử dụng AI để so sánh nhà cung cấp, 54% để nghiên cứu sản phẩm và 47% để xây dựng business case nội bộ. Điều đáng chú ý hơn là những hoạt động này có thể diễn ra trước khi người mua nói chuyện với bất kỳ nhân viên sales nào.
Điều đó có nghĩa một khách hàng khi gửi form hoặc liên hệ doanh nghiệp có thể đã biết khá nhiều thứ. Họ đã hỏi AI về thị trường, tham khảo mức giá, tìm hiểu những giải pháp phổ biến, so sánh một vài thương hiệu và thậm chí chuẩn bị sẵn danh sách câu hỏi để trao đổi với sales. Nếu trước đây website thường là một trong những điểm đầu tiên của quá trình nghiên cứu thì hiện tại AI có thể xuất hiện trước website.
Với marketer, đây mới là thay đổi quan trọng nhất của AI Search. Một thương hiệu có thể được khách hàng biết đến hoặc bị loại khỏi danh sách cân nhắc ngay trong câu trả lời của AI mà khách hàng chưa từng truy cập website của thương hiệu đó.
Các công cụ AI Search marketer cần hiểu
Khi nói đến AI Search, nhiều người nghĩ ngay đến ChatGPT, Gemini hay Perplexity. Tuy nhiên, nếu nhìn dưới góc độ Marketing, hệ sinh thái này rộng hơn khá nhiều. Có thể chia các công cụ liên quan thành ba nhóm chính: Answer Engine dành cho người dùng tìm kiếm thông tin, AI Site Search phục vụ việc tìm kiếm bên trong website và AEO Tool dành cho marketer muốn theo dõi khả năng xuất hiện của thương hiệu trong câu trả lời AI.
Answer Engine là nhóm quen thuộc nhất. ChatGPT, Gemini hay Perplexity cho phép người dùng đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận lại một câu trả lời đã được tổng hợp. Một số hệ thống có thể tìm kiếm Internet theo thời gian thực, một số dựa nhiều hơn vào dữ liệu đã có, một số hiển thị nguồn rõ ràng hơn những hệ thống khác. Nhưng điểm chung là chúng cố gắng đưa cho người dùng câu trả lời thay vì chỉ đưa danh sách website để người dùng tự tìm.
Đối với marketer, ChatGPT có thể được sử dụng khá rộng, từ nghiên cứu thị trường, nghiên cứu đối thủ, brainstorm, phân tích tài liệu đến hỗ trợ xây dựng nội dung. Điểm đáng chú ý của cách nghiên cứu này là khả năng tiếp tục đào sâu. Bạn có thể bắt đầu bằng một yêu cầu khá rộng như “Phân tích thị trường phần mềm quản lý bán hàng tại Việt Nam”, sau đó yêu cầu phân nhóm khách hàng, tìm pain point, so sánh đối thủ và cuối cùng chuyển toàn bộ kết quả thành một content plan. Quá trình nghiên cứu có tính liên tục hơn so với việc thực hiện từng truy vấn riêng biệt trên Google.
Perplexity cũng hoạt động theo mô hình hỏi và trả lời nhưng tập trung mạnh vào việc đưa nguồn tham khảo vào kết quả. Điều này hữu ích với những công việc như nghiên cứu thị trường, kiểm tra số liệu, tìm báo cáo ngành hoặc nghiên cứu một chủ đề mà marketer muốn biết thông tin được lấy từ đâu. Tuy nhiên, citation do AI cung cấp vẫn cần được kiểm tra. Có nguồn không đồng nghĩa với việc mọi kết luận đều chính xác hoặc nguồn được dẫn thực sự hỗ trợ hoàn toàn cho nội dung AI vừa trình bày.
Gemini cũng là một nền tảng đáng chú ý, không chỉ vì khả năng nghiên cứu và tổng hợp thông tin mà còn vì vị trí của Google trong thị trường tìm kiếm. Khi Google tiếp tục đưa AI sâu hơn vào trải nghiệm Search, ranh giới giữa Search Engine truyền thống và Answer Engine sẽ ngày càng khó phân biệt. Người dùng có thể vẫn “Google” một vấn đề nhưng câu trả lời đầu tiên họ tiếp xúc lại là nội dung được AI tổng hợp.
Nhóm thứ hai là AI Site Search. Đây là những hệ thống tìm kiếm AI được tích hợp trực tiếp vào website, ứng dụng hoặc knowledge base của doanh nghiệp. Nếu một website thương mại điện tử có hàng chục nghìn sản phẩm, người dùng trước đây có thể phải chọn danh mục, mức giá, thương hiệu và hàng loạt bộ lọc. Với AI Site Search, họ có thể mô tả trực tiếp: “Tìm laptop dưới 25 triệu, nhẹ, pin tốt, chủ yếu dùng Photoshop và thường xuyên mang đi làm”. Hệ thống cố gắng hiểu ý định đằng sau câu hỏi rồi trả về những sản phẩm phù hợp. Algolia, Coveo hay Elasticsearch là một số nền tảng có thể được sử dụng cho những nhu cầu tìm kiếm dạng này.
Nhóm cuối cùng là các công cụ AEO. Đây không phải công cụ để người tiêu dùng tìm kiếm mà chủ yếu phục vụ marketer. Nếu Search Console cho chúng ta biết website xuất hiện như thế nào trên Google thì AEO Tool đang cố gắng giải quyết một bài toán tương tự trong môi trường Answer Engine: thương hiệu có được AI nhắc đến không, được nhắc đến trong những câu hỏi nào, đối thủ nào xuất hiện nhiều hơn và những website nào thường được AI sử dụng làm nguồn.
Ba nhóm công cụ này phục vụ ba mục đích hoàn toàn khác nhau. Vì vậy, khi nói một doanh nghiệp cần “làm AI Search”, trước tiên phải xác định họ đang muốn dùng AI để nghiên cứu, muốn cải thiện trải nghiệm tìm kiếm trên website hay muốn tăng và đo lường khả năng thương hiệu xuất hiện trong câu trả lời AI.
Từ SEO đến AEO và AI Visibility
Sự phát triển của AI Search không đồng nghĩa SEO sẽ biến mất. Ngược lại, rất nhiều nguyên tắc vốn quan trọng với SEO vẫn tiếp tục có giá trị. Website vẫn cần nội dung tốt, cấu trúc rõ ràng, thông tin đáng tin cậy và đủ authority. Điểm khác nằm ở việc mục tiêu của hoạt động tối ưu tìm kiếm đang mở rộng.
Trong SEO truyền thống, chúng ta thường hình dung hành trình tương đối đơn giản: người dùng tìm kiếm, website xuất hiện trên Google, người dùng click vào website và sau đó thực hiện một hành động chuyển đổi. Với AI Search, hành trình có thể trở thành: người dùng đặt câu hỏi, AI tổng hợp câu trả lời, một số thương hiệu được đề cập, người dùng tiếp tục nghiên cứu và chỉ sau đó mới truy cập website hoặc liên hệ trực tiếp.
Thậm chí có những trường hợp người dùng không truy cập website nhưng thương hiệu vẫn xuất hiện trong quá trình ra quyết định. Tài liệu gốc dẫn nghiên cứu của Bain & Company cho rằng khoảng 60% lượt tìm kiếm hiện kết thúc mà không có lượt click tiếp theo, trong đó AI Search là một yếu tố góp phần vào xu hướng zero-click. Đây là một vấn đề đáng chú ý bởi hệ thống đo lường Digital Marketing hiện tại vẫn tập trung khá nhiều vào traffic.
Ví dụ, một người hỏi AI “Những agency thiết kế website custom tại Việt Nam?” và thương hiệu của bạn được AI đề cập trong câu trả lời. Người đó đọc tên thương hiệu, hiểu sơ bộ doanh nghiệp làm gì nhưng chưa truy cập website. GA4 không ghi nhận session, Search Console không có click và về mặt analytics truyền thống gần như không có gì xảy ra. Tuy nhiên, trên thực tế thương hiệu vừa có thêm một điểm tiếp xúc với khách hàng.
Đây là lúc khái niệm AI Visibility trở nên đáng quan tâm. Marketer không chỉ muốn biết website có ranking mà còn muốn biết thương hiệu có tồn tại trong “nhận thức” và câu trả lời của các hệ thống AI hay không.
AEO – Answer Engine Optimization – ra đời từ chính nhu cầu đó. Có thể hiểu AEO là quá trình tối ưu để nội dung, website hoặc thương hiệu có khả năng xuất hiện tốt hơn trong câu trả lời của các Answer Engine. Nhưng nếu hiểu AEO đơn giản là “SEO cho ChatGPT” thì chưa đủ. AI có thể hình thành câu trả lời từ nhiều loại nguồn khác nhau. Vì vậy, bài toán không chỉ nằm ở một trang web hay một bộ keyword mà còn liên quan đến entity, authority, nội dung, citation, dữ liệu có cấu trúc và mức độ nhất quán của thông tin thương hiệu trên Internet.
Một câu hỏi quan trọng khác là marketer sẽ đo lường tất cả những thứ này như thế nào. Với Google, chúng ta có Search Console để theo dõi impression, click, CTR, query và vị trí trung bình. Với AI Search, chưa có một hệ thống dữ liệu thống nhất tương tự cho toàn bộ thị trường. Marketer vì vậy có thể phải tiếp cận theo một cách khác: xây dựng một tập hợp những prompt đại diện cho hành trình tìm kiếm của khách hàng rồi kiểm tra chúng định kỳ trên nhiều Answer Engine.
Một agency marketing chẳng hạn có thể theo dõi những câu hỏi như “agency marketing tổng thể tại Việt Nam”, “agency marketing cho doanh nghiệp B2B”, “chi phí thuê marketing agency”, “công ty SEO tại TPHCM” hay “agency thiết kế website custom”. Điều cần quan sát không chỉ là thương hiệu có xuất hiện hay không mà còn là đối thủ nào thường xuyên xuất hiện, AI mô tả từng thương hiệu như thế nào, nguồn nào thường được trích dẫn và những chủ đề nào doanh nghiệp gần như không có sự hiện diện.
Khi dữ liệu được theo dõi theo thời gian, doanh nghiệp có thể bắt đầu xây dựng một hệ thống AI Visibility Tracking riêng thay vì chỉ nhìn vào traffic website.
Marketer nên chuẩn bị gì khi AI Search tiếp tục phát triển?
Điều đầu tiên không phải là bỏ SEO để chuyển toàn bộ nguồn lực sang AEO. AI Search vẫn đang thay đổi rất nhanh và cách các nền tảng lấy dữ liệu, lựa chọn nguồn hay tạo câu trả lời cũng không hoàn toàn giống nhau. Một chiến lược hợp lý hơn là mở rộng góc nhìn từ SEO sang Search Visibility nói chung.
Marketer có thể bắt đầu bằng chính bộ keyword đang sử dụng. Nhưng thay vì chỉ nhìn chúng dưới dạng từ khóa, hãy chuyển chúng thành những câu hỏi thật mà khách hàng có thể hỏi AI. “Dịch vụ SEO TPHCM” có thể trở thành “Doanh nghiệp mới nên thuê SEO agency hay tự xây team?”, “Chi phí thuê một agency SEO tại TPHCM khoảng bao nhiêu?”, “Làm sao đánh giá một công ty SEO có uy tín?” hoặc “Agency SEO nào phù hợp với doanh nghiệp B2B?”.
Cách tiếp cận này giúp marketer nhìn thấy một điều khá rõ: keyword vẫn tồn tại nhưng context xung quanh keyword đang lớn hơn rất nhiều. Người dùng có thể cung cấp ngành nghề, ngân sách, quy mô doanh nghiệp, vấn đề hiện tại và mục tiêu trong cùng một câu hỏi. Nội dung muốn xuất hiện trong môi trường AI Search vì vậy cũng cần đủ chiều sâu để giải quyết những ngữ cảnh đó thay vì chỉ cố gắng lặp lại một từ khóa.
Doanh nghiệp cũng nên kiểm tra cách thương hiệu hiện được các AI phổ biến mô tả. Thử hỏi ChatGPT, Gemini, Perplexity những câu hỏi liên quan đến ngành của mình, xem thương hiệu có xuất hiện không, thông tin có chính xác không và AI đang dựa vào những nguồn nào. Làm tương tự với đối thủ sẽ giúp marketer nhìn thấy khoảng trống nội dung khá rõ: đối thủ đang được nhắc đến nhờ chủ đề gì, nguồn nào đang tạo authority cho họ và doanh nghiệp đang thiếu những tín hiệu nào.
Một yếu tố khác không nên bỏ qua là chất lượng nguồn. AI có thể tạo ra câu trả lời nghe rất thuyết phục nhưng vẫn sai. Nghiên cứu được bài gốc dẫn lại từ Columbia Journalism Review cho thấy các công cụ AI Search vẫn gặp vấn đề đáng kể với độ chính xác của citation. Vì vậy, marketer sử dụng AI để nghiên cứu không nên xem câu trả lời AI là nguồn cuối cùng. Với số liệu, nghiên cứu, thông tin pháp lý, kỹ thuật hoặc những dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định kinh doanh, bước kiểm tra nguồn vẫn rất cần thiết.
Về dài hạn, những nguyên tắc cơ bản của content có thể vẫn quan trọng hơn việc chạy theo từng thuật ngữ mới. Nội dung cần có thông tin thật, giải quyết vấn đề cụ thể, thể hiện chuyên môn, có nguồn khi cần và giúp cả người đọc lẫn máy hiểu doanh nghiệp đang nói về điều gì. Website cũng cần cấu trúc tốt và thông tin thương hiệu nhất quán. Những yếu tố này vốn đã hữu ích cho SEO và giờ tiếp tục trở nên quan trọng khi AI trở thành một lớp trung gian mới giữa nội dung và người tìm kiếm.
AI Search không thay thế Search, nhưng đang thay đổi cuộc chơi
Rất khó để khẳng định AI Search sẽ thay thế hoàn toàn Google Search. Thực tế có thể phức tạp hơn nhiều. Người dùng vẫn cần Search Engine khi muốn tìm một website cụ thể, địa điểm, sản phẩm, hình ảnh, tin tức hoặc muốn tự kiểm tra nhiều nguồn. Trong khi đó, Answer Engine lại đặc biệt tiện khi cần giải thích, nghiên cứu, tổng hợp và so sánh.
Quan trọng hơn, Search Engine cũng đang tích hợp AI, trong khi các nền tảng AI lại ngày càng có khả năng tìm kiếm web. Hai mô hình vốn khá tách biệt đang dần tiến gần nhau.
Vì vậy, thay vì đặt câu hỏi “SEO hay AEO?”, marketer có lẽ nên nhìn vào một câu hỏi rộng hơn: thương hiệu của mình có xuất hiện ở đâu khi khách hàng tìm kiếm thông tin?
Đó có thể là kết quả Google, một bài báo, Reddit, YouTube, một website chuyên ngành, câu trả lời của ChatGPT, kết quả của Perplexity hay một phần nội dung AI được hiển thị trực tiếp trên Search. Điểm đến cuối cùng vẫn là làm sao thương hiệu có mặt trong quá trình khách hàng tìm hiểu và ra quyết định.
AI Search đang khiến quá trình đó thay đổi. Website vẫn quan trọng, SEO vẫn quan trọng và content vẫn quan trọng. Nhưng traffic không còn là tín hiệu duy nhất để đánh giá khả năng hiện diện của thương hiệu.
Trong những năm tới, marketer có thể sẽ phải theo dõi đồng thời ranking trên Search Engine, lượng truy cập website, citation, brand mention và mức độ xuất hiện trong câu trả lời AI. Nói cách khác, SEO không biến mất. Nó đang trở thành một phần của một bài toán lớn hơn: khả năng hiện diện của thương hiệu trong toàn bộ hệ sinh thái tìm kiếm.