Kết thúc thời đại SEO? Khởi đầu của tối ưu hóa marketing cho các AI agent

• AI agent đang nổi lên như người trung gian mới trong hành trình mua hàng của marketing, làm cấu trúc funnel truyền thống bị phá vỡ
• Tìm kiếm "zero-click" đang khiến thương hiệu thúc đẩy quyết định mua chỉ bằng phản hồi AI, không cần điểm chạm trực tiếp với người dùng
• Lượng truy cập vào website doanh nghiệp đang giảm, trong khi lưu lượng giới thiệu từ AI đang tăng bùng nổ
• Giờ đây, thương hiệu phải xây dựng chiến lược nội dung để AI có thể hiểu và tận dụng, và chỉ dựa vào SEO truyền thống thì không còn đủ
• Để thích ứng thành công, cần cách tiếp cận 3 bước: thiết lập chỉ số đo lường mới → tối ưu hóa hiển thị với AI → xây dựng chiến lược dựa trên thử nghiệm nhanh

AI trở thành trung tâm của hành trình mua hàng

Từ thời người dùng tự tìm kiếm sang thời AI đề xuất

• Người dùng tìm sản phẩm bằng cách đưa ra quyết định mua chỉ từ bản tóm tắt AI trên Google, Bing..., hoặc tìm kiếm trực tiếp bằng các LLM như ChatGPT
  • Khảo sát của Bain & Company: 80% người tiêu dùng Mỹ giải quyết hơn 40% tổng số lượt tìm kiếm chỉ bằng phản hồi dựa trên AI
  • HubSpot: lượng khách truy cập website doanh nghiệp giảm tới 30%
  • Adobe: tính đến tháng 2/2025, lưu lượng truy cập qua AI tăng 1200% so với tháng 7/2024

Sự sụp đổ của funnel mua hàng truyền thống và sự xuất hiện của funnel lấy AI làm trung tâm

• Funnel truyền thống

  • Hành trình mua hàng số trước đây được cấu thành theo luồng tuyến tính và thủ công như tìm kiếm → nhấp chuột → so sánh → tải xuống/tìm review
  • Ở mỗi bước đều đòi hỏi nỗ lực từ người dùng, và điều này cuối cùng dẫn đến tỷ lệ rời bỏ tăng lên
  • Đặc biệt, với các giao dịch mua ít quan trọng hoặc mang tính bốc đồng, hành trình phức tạp dễ khiến người dùng từ bỏ

• Funnel dựa trên AI

  • Tìm kiếm dựa trên AI làm giảm gánh nặng cho người dùng bằng cách thay họ xử lý các bước phức tạp đó
    • AI thực hiện tóm tắt, so sánh, đề xuất và phản hồi cá nhân hóa
  • AI càng học được nhiều dữ liệu sở thích cá nhân, chất lượng phản hồi càng liên tục được cải thiện
    • Khách hàng có thể đưa ra quyết định mà không cần chủ động tìm hiểu
  • Tiến bộ công nghệ (scaling, kiến trúc, hạ tầng...) đang tăng tốc hiệu năng AI

• Tỷ lệ chuyển đổi mua hàng dựa trên AI đã ở mức đáng chú ý

  • Phân tích của Adobe: tỷ lệ chuyển đổi qua tìm kiếm dựa trên AI đang thu hẹp khoảng cách với phương thức khám phá truyền thống
  • Scrunch AI: ở một số hành trình mua hàng, tỷ lệ chuyển đổi cao hơn hơn 2 lần so với tìm kiếm Google

• Funnel nơi marketer và thương hiệu biến mất

  • Hành trình mua của khách hàng đang được AI dẫn dắt theo dạng tóm tắt AI → đề xuất sản phẩm → dự đoán sở thích → lựa chọn
  • Thương hiệu có ít cơ hội được hiển thị hơn, đồng thời cũng khó tạo khác biệt hay xây dựng niềm tin
  • Trong một số trường hợp, khách hàng mới chỉ có hứng thú ban đầu đã đi tới đề xuất mua chỉ sau một phản hồi AI duy nhất
  • Kết quả là funnel truyền thống bị chia nhỏ, và không phải khách hàng mà AI mới là bên chi phối luồng chảy của funnel

• Những lĩnh vực đang chuyển đổi nhanh

  • Các lĩnh vực học tập, mua sắm, gợi ý phong cách đang dịch chuyển đặc biệt nhanh sang hành trình mua hàng dựa trên AI
  • Nguyên nhân chính:
    • Người dùng cởi mở hơn với việc chia sẻ dữ liệu cá nhân
    • Đây là các lựa chọn có giá trị và mức độ quan trọng thấp
    • Rủi ro do lựa chọn sai thấp

• Ứng phó với funnel đã thay đổi

  • Sự trỗi dậy của AI referral đồng nghĩa với thay đổi chưa từng có cho các đội marketing và sales
  • Nếu doanh nghiệp không tối ưu cho funnel lấy AI agent làm trung tâm, việc mất khách hàng tiềm năng đã bắt đầu xảy ra

    Vấn đề là doanh nghiệp thậm chí có thể không nhận ra tổn thất này

  • Trước đây, khách hàng để lại "điểm chạm khám phá" khi truy cập website hoặc tải nội dung xuống
    • Ví dụ: page view, click quảng cáo, gửi form, đăng ký email... → sau đó có thể tiếp thị lại
  • Nhưng trong funnel mua hàng dựa trên AI, quá trình khám phá này chỉ diễn ra bên trong AI, và thương hiệu thậm chí có thể không bước được vào funnel

• Quá trình ra quyết định mua hàng nơi thương hiệu biến mất

  • Khám phá → đánh giá → chọn ứng viên đều diễn ra một cách vô hình bên trong AI
  • Nếu thương hiệu không được nhớ tới ngay, hoặc AI không nhắc đến thương hiệu đó, thì thương hiệu thậm chí không lọt vào danh sách lựa chọn
    • Ngoại lệ: khách hàng mua lại hoặc có mức độ trung thành thương hiệu cao vẫn có thể đi thẳng tới thương hiệu

• Ba lộ trình của hành trình khách hàng

  • Truy cập trực tiếp website thương hiệu
    • Áp dụng cho khách hàng trung thành hoặc mua lặp lại
  • Luồng mua hàng do AI điều phối
    • AI xử lý toàn bộ quá trình từ tìm kiếm, so sánh, đề xuất đến thanh toán
    • Khách hàng có thể ra quyết định chỉ bằng cách xem phản hồi AI
  • Nhóm khách hàng không dùng generative AI
    • Họ vẫn sử dụng tìm kiếm và khám phá kiểu cũ
    • Tuy nhiên, ngay cả họ cũng bị ảnh hưởng bởi các bản tóm tắt AI trong kết quả tìm kiếm

AI đang đóng vai trò cửa ải mới, "lọc" thương hiệu ngay từ đầu funnel mua hàng, và các chiến lược marketing dựa trên điểm chạm truyền thống đang dần mất tác dụng

Tiêu chí nội dung mà LLM coi trọng

• Từ nay, thay vì tư duy nhị nguyên SEO truyền thống vs tối ưu cho AI, cần tối ưu chiến lược nội dung cho mọi lộ trình
• Với các kênh hiện có (truy cập trực tiếp, tìm kiếm thông thường...), các nguyên tắc như thiết kế hành trình cá nhân hóa, giảm tối đa ma sát vẫn còn hiệu quả
• Nhưng với lưu lượng truy cập qua AI agent, hệ tiêu chí giá trị vận hành hoàn toàn khác SEO truyền thống

• Cách LLM đánh giá nội dung thương hiệu

  • LLM không tin chỉ vì thương hiệu tự đưa ra tuyên bố về mình
    • Thay vào đó, chúng coi trọng nguồn bên thứ ba có thể xác thực điều đó (earned media, review, forum...)
  • Kết quả phân tích của Scrunch AI:
    • Trong các phản hồi AI cho truy vấn tìm kiếm không chứa tên thương hiệu, hơn 90% dựa trên nội dung bên ngoài
    • Ngay cả với phản hồi có nhắc tên thương hiệu, hơn 60% vẫn trích dẫn nội dung từ nguồn không phải của thương hiệu

• 5 đặc tính nội dung mà LLM ưa thích

  • Phong cách ngôn ngữ
    • So với webinar hay nội dung thiên về hình ảnh,
    • LLM thích các câu văn phong phú, giàu tính hội thoại như bài blog hoặc bài viết giải thích hơn
  • Cấu trúc thân thiện với agent
    • Danh sách rõ ràng, định nghĩa, định dạng kiểu hướng dẫn phù hợp để LLM tóm tắt thông tin
  • Website sạch, có thể scraping
    • Các trang cũ, nhồi nhét từ khóa quá mức được tạo ra cho SEO trước đây dễ gây nhiễu
    • Trang mới, có cấu trúc rõ ràng và được index chính xác sẽ hiệu quả hơn
  • Xác thực bằng thẩm quyền bên ngoài (Off-site earned authority)
    • Trích dẫn trên bài báo, review của chuyên gia, các kênh truyền thông bên ngoài có uy tín giúp tạo độ tin cậy
  • Đối thoại sâu với người dùng ở bên ngoài (Off-site deep customer conversations)
    • Các lượt nhắc đến sôi nổi trên forum, website review, cộng đồng... là
    • tài sản cốt lõi giúp tăng backlink và độ tin cậy của thương hiệu

Chiến lược 3 bước để thích ứng với thời đại LLM

• Một số doanh nghiệp tiên phong đã phân tích tác động của chuyển đổi từ lưu lượng truy cập do AI đề xuất đối với kinh doanh, và đang đầu tư để nâng cao hiệu quả marketing dựa trên LLM
• Để thích ứng nhanh với thay đổi này, cần cách tiếp cận 3 bước mang tính thực thi như sau

• 1. Hãy định nghĩa các chỉ số cốt lõi mới

  • Để nắm bắt đúng luồng khách hàng đang thay đổi,
    cần các chỉ số hiệu quả mới ngoài web traffic truyền thống
  • Chỉ khi có thể hiển thị rõ giá trị mà lưu lượng AI tạo ra,
    doanh nghiệp mới nắm bắt và theo dõi được các nguồn lead marketing chủ chốt

• 2. Hãy xây dựng intelligence cho phân tích funnel

  • Cần liên tục phân tích tác động hiện tại của LLM lên funnel khách hàng, cũng như khả năng thay đổi trong tương lai
  • Trọng tâm là trực quan hóa cấu trúc funnel dựa trên AI và trạng thái hiển thị của thương hiệu,
    đồng thời quản lý nó dưới dạng bảng điểm (scorecard) có thể cập nhật
  • Với cùng một đầu vào, LLM có thể cho ra kết quả hoàn toàn khác so với tìm kiếm truyền thống,
    nên cần công cụ để đo lường sự khác biệt này

• 3. Lập giả thuyết có thể thử nghiệm và kiểm thử thật nhanh

  • Khi đã xác định được điểm cần cải thiện,
    phải ưu tiên và triển khai các thử nghiệm nhanh
  • Để làm được vậy, cần hệ thống phân bổ tài nguyên dựa trên kiểm thử lặp nhanh và mức độ tác động
  • Đội marketing phải thông qua các influence experiments để
    thử nghiệm rồi mở rộng những loại nội dung được AI hiển thị tốt hơn

LLM bắt đầu lọc trước cả khi khách hàng gặp thương hiệu
→ Không thể ứng phó chỉ bằng chiến lược SEO cũ
→ Chỉ khi đưa vào chiến lược tối ưu hóa nội dung có tính đến LLM thì mới hình thành được vòng tuần hoàn tích cực

Kết luận: Hãy tối ưu không phải cho con người mà cho "AI agent"

• Marketing thành công trong thời đại LLM không chỉ là thuyết phục con người, mà là khiến AI tin tưởng và đề xuất thương hiệu của bạn
• Càng có nhiều nội dung nội bộ, độ tin cậy bên ngoài và nội dung dựa trên đối thoại người dùng, AI sẽ càng nhắc đến thương hiệu nhiều hơn và theo hướng tích cực hơn
• Nói cách khác, thiết kế nội dung cho AI agent chứ không chỉ cho con người đang trở thành nhiệm vụ cốt lõi của marketing

[zziuni]

Đúng là nói rất chuẩn.. nhưng xét về mặt ứng phó kỹ thuật thì việc cần làm (ít nhất là lúc này) có vẻ cũng không khác mấy so với cách làm SEO hiện tại.