Quảng cáo ChatGPT và đề xuất organic từ AI có thể cùng xuất hiện trong một cuộc trò chuyện, nhưng chúng phục vụ hai mục đích hoàn toàn khác nhau. Một ô quảng cáo đưa sản phẩm của bạn đến người mua đúng lúc họ đang cân nhắc; còn một lần được mô hình AI đề xuất tự nhiên có nghĩa là mô hình đó tự đánh giá thương hiệu bạn là câu trả lời đáng tin. Không thể dùng cái này thay thế cái kia, và đo lường chúng đòi hỏi hai cách tiếp cận khác nhau hoàn toàn.
Đó là luận điểm trung tâm của một webinar theo yêu cầu do Search Engine Journal xuất bản, với sự tham gia của Go Fish Digital và OpenAI. Webinar đề cập cách hoạt động của quảng cáo ChatGPT, cách xây dựng hiện diện organic trên AI thông qua GEO (generative engine optimization, tức thực hành giúp mô hình AI đề xuất thương hiệu của bạn trong câu trả lời), và lý do chỉ đo last-click attribution (ghi nhận điểm chạm cuối cùng trước khi mua) sẽ bỏ sót phần lớn bức tranh thực tế.
Quảng cáo ChatGPT có giống đề xuất organic từ AI không?
Không. Abhilash Edathil từ bộ phận kiếm tiền (monetization) của OpenAI đã trình diễn một cuộc hội thoại lên kế hoạch du lịch, trong đó một quảng cáo có nhãn xuất hiện cạnh câu trả lời organic nhưng tách biệt về mặt hình thức. Ông xác nhận quảng cáo có thể dựa trên ngữ cảnh cuộc trò chuyện và, nếu người dùng cho phép, cả dữ liệu cá nhân hóa. Ông khẳng định rõ: quảng cáo không ảnh hưởng đến câu trả lời của mô hình.
AJ từ Go Fish Digital mô tả sự khác biệt rõ ràng: đề xuất organic là hiện diện kiếm được (earned visibility); quảng cáo có nhãn là hiện diện được trả tiền (paid visibility). Hai thương hiệu khác nhau có thể chiếm cả hai vị trí trong cùng một phản hồi mà không có gì mâu thuẫn. Mô hình AI không bán được; ô quảng cáo thì có.
Theo Edathil tại thời điểm webinar, quảng cáo ChatGPT được hiển thị cho người dùng đủ điều kiện dùng phiên bản Free và Go, không áp dụng cho người đăng ký trả phí. Phạm vi thị trường và ngành hàng được mô tả là vẫn đang được mở rộng dần. Ông hướng dẫn các nhà quảng cáo vào OpenAI’s ads manager để kiểm tra điều kiện hiện tại trước khi thử nghiệm.
Đo GEO khi câu trả lời của AI thay đổi liên tục
Một câu trả lời AI duy nhất biến động quá nhiều để xử lý như một vị trí ranking truyền thống. AJ đề xuất khung đo ba phần:
- Hiện diện (Presence): thương hiệu có được nhắc đến với câu hỏi mua hàng liên quan không?
- Đại diện (Representation): mô tả đó có chính xác và cập nhật không?
- Cạnh tranh (Competitiveness): thương hiệu xuất hiện thường xuyên hơn hay ít hơn so với đối thủ liên quan?
Để đưa vào thực tế, ông gợi ý bắt đầu với khoảng 20 đến 40 câu hỏi mà người mua thực sự hỏi, chạy lặp lại trong một đến hai tuần, và giữ nguyên mô hình cùng cài đặt xuyên suốt các lần chạy. Mục tiêu là tìm ra khoảng trống lặp lại, không phải xem một câu trả lời lẻ như kết luận cuối cùng.
Patrick Algrim của Go Fish Digital bổ sung chiều đánh giá chất lượng: số lần được nhắc đến ít quan trọng hơn việc đề xuất đó có thực chất không. Nếu bằng chứng về doanh nghiệp quá mỏng, mô hình AI chỉ có thể đưa ra giải thích mỏng. Chất lượng những gì AI có thể nói phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng bằng chứng nó có thể tiếp cận.
Tại sao cần sửa website trước khi đi xây dựng đề cập bên ngoài?
Khi được hỏi nên ưu tiên nội dung trên website hay đề cập bên ngoài (off-site mentions), cả hai diễn giả từ Go Fish Digital đều bắt đầu từ website. Algrim dùng ví dụ thực tế: một công ty chuyển nhà cung cấp dịch vụ liên tỉnh nhưng không đề cập điều này ở đâu trên website thì không nên kỳ vọng AI sẽ tự suy ra dịch vụ đó. Các trang web cần trả lời rõ câu hỏi người mua đặt ra, mô tả chính xác doanh nghiệp làm gì, và nhất quán với thông tin ở các kênh khác.
Như Algrim nói tại mốc 33:44 của webinar: “Hãy bắt đầu từ website vì bạn có thể kiểm soát nó. Đảm bảo mọi thứ đều đúng sự thật, gắn kết thành câu chuyện mạch lạc về thương hiệu, sản phẩm, dịch vụ của bạn.”
AJ thêm một bước kiểm tra kỹ thuật đầu tiên: xác nhận các trang liên quan có thể được truy cập bởi search crawler (chương trình tự động tải và lập chỉ mục nội dung web), không bị chặn bởi file robots.txt (tệp trên website chỉ định những trang crawler không được truy cập) hay cấu hình CDN (content delivery network, mạng phân phối nội dung). Đánh giá, PR và các tín hiệu bên ngoài khác vẫn quan trọng, nhưng không thể vá lại một website mô tả mờ nhạt hay mâu thuẫn về doanh nghiệp.
Đọc dữ liệu AI referral trong analytics như thế nào cho đúng?
Ảnh hưởng của AI thường biến mất khỏi báo cáo last-click thông thường. Người mua có thể khám phá một thương hiệu qua chatbot, sau đó tìm kiếm thương hiệu đó riêng lẻ, hoặc dán URL trực tiếp vào trình duyệt. Dữ liệu AI-assistant referral trong GA4 vì vậy chỉ ghi nhận được một phần hành trình đó.
AJ khuyên bổ sung dữ liệu referral bằng cách hỏi trực tiếp khách hàng và theo dõi xu hướng branded search và direct traffic, đồng thời giữ riêng phiên từ AI assistant trong báo cáo. Phương pháp Algrim đề xuất: kiểm tra các thay đổi cụ thể trên website hay chiến dịch trong một khoảng thời gian xác định và theo dõi những gì thay đổi, thay vì gán mọi mức tăng cho một nguồn duy nhất mà không có bằng chứng.
Riêng với quảng cáo ChatGPT, Edathil khuyên xác định kết quả mong muốn trước (reach, traffic hay conversions), sau đó kết nối dữ liệu conversion qua pixel hoặc API (application programming interface, cầu nối kỹ thuật truyền dữ liệu giữa các hệ thống) của OpenAI, rồi điều chỉnh creative, bid hoặc ngân sách dựa trên kết quả thực tế.
Checklist bắt đầu nhanh trước khi chạy GEO hoặc quảng cáo ChatGPT
- Viết ra 20 đến 40 câu hỏi người mua thực sự đặt ra, rồi kiểm tra câu trả lời AI hiện tại về hiện diện, độ chính xác và cách đối thủ xuất hiện.
- Chạy các prompt đó đều đặn trong một đến hai tuần với cùng mô hình và cài đặt trước khi rút ra kết luận.
- Kiểm tra các trang cần trả lời những câu hỏi đó: làm rõ dịch vụ, điều kiện tham gia và điểm khác biệt so với đối thủ.
- Xác minh các trang đó không bị chặn bởi robots.txt hay cấu hình CDN.
- Kiểm tra mô tả trên website có nhất quán với nội dung trên đánh giá bên ngoài, danh mục ngành và báo chí không.
- Nếu muốn chạy quảng cáo ChatGPT, xác nhận điều kiện trong OpenAI’s ads manager và xác định kết quả cụ thể trước khi triển khai.
- Bổ sung dữ liệu AI referral từ GA4 bằng xu hướng branded search, direct traffic và thông tin khách hàng tự báo cáo.
Góc nhìn Hingewise
Hình dung đơn giản nhất: quảng cáo ChatGPT giống như thuê biển quảng cáo ở đúng đoạn đường người mua đi qua; còn được AI đề xuất organic giống như được khách cũ tự nhiên nhắc tên bạn khi ai đó hỏi. Tiền mua được cái trước; cái sau phải kiếm bằng bằng chứng tích lũy.
Có một điểm ít được nhắc tới: phần lớn doanh nghiệp hiện chưa đủ điều kiện để kiếm đề xuất organic ổn định, không phải vì chất lượng kém mà vì bằng chứng về họ trên internet quá mỏng hoặc mâu thuẫn nhau. AI không đánh giá theo cảm tính; nó đánh giá theo những gì nó có thể đọc được. Một website mô tả dịch vụ mơ hồ, kết hợp với vài đánh giá trái chiều bên ngoài, cho AI rất ít nguyên liệu để “nói tốt” về thương hiệu đó.
Điều đáng theo dõi tiếp: khi ChatGPT ads mở rộng sang nhiều thị trường và ngành hàng hơn, ranh giới giữa paid placement và earned visibility trong cùng một cuộc trò chuyện AI sẽ ngày càng phức tạp hơn về mặt đo lường attribution. Đây là vấn đề chưa có lời giải hoàn chỉnh và sẽ tiếp tục được tranh luận.
Nhận định của Hingewise: earned AI visibility là tài sản tích lũy theo thời gian và không bị ảnh hưởng bởi ngân sách quảng cáo. Nền tảng đó phải được xây từ nội dung rõ ràng, nhất quán và có thể được AI đọc được. Không có con đường tắt nào ở đây.
Nguồn: Search Engine Journal, webinar theo yêu cầu với Go Fish Digital và OpenAI.
Bài viết được soạn với sự hỗ trợ của AI từ các nguồn dẫn ở trên và đối chiếu với các nguồn đó trước khi đăng. "Góc nhìn Hingewise" là nhận định biên tập của Hingewise, dựa trên khung phân tích và lập trường chúng tôi dùng trong công việc GEO. Cách chúng tôi làm việc: Chính sách biên tập.