AI Overviews của Google đã kéo giảm khoảng 5% traffic tìm kiếm hàng tháng đến Wikipedia tiếng Anh, kể từ khi tính năng này trở thành mặc định tại Mỹ vào tháng 5/2024. Con số này đến từ một working paper (bài nghiên cứu sơ bộ chưa qua bình duyệt) của Đại học Washington, cập nhật ngày 2/9/2025, tương đương khoảng 100 triệu lượt mỗi tháng hay 1,2 tỷ lượt mỗi năm nếu tác động duy trì. Google phản bác phương pháp đo của nhóm tác giả.
Nhóm nghiên cứu đo mức giảm 5% bằng cách nào?
Bài nghiên cứu do Mehrzad Khosravi và Hema Yoganarasimhan thực hiện, áp dụng mô hình difference-in-differences (phương pháp thống kê so sánh nhóm chịu tác động với nhóm không bị ảnh hưởng trong cùng khoảng thời gian) lên dữ liệu clickstream (dữ liệu theo dõi nguồn click đến từng bài viết) hàng tháng mà Wikimedia công bố công khai theo từng phiên bản ngôn ngữ.
Google chuyển AI Overviews sang mặc định tại Mỹ vào tháng 5/2024, nhưng chưa làm vậy ở Đức hay Pháp trong kỳ nghiên cứu. Nhóm tác giả vì vậy dùng Wikipedia tiếng Đức và tiếng Pháp làm nhóm đối chứng, đại diện cho vùng chưa có tính năng này. Trong kỳ nghiên cứu, khoảng 40% traffic đến Wikipedia tiếng Anh đến từ Mỹ, trong khi phần lớn traffic của Wikipedia tiếng Đức và tiếng Pháp đến từ các quốc gia chưa triển khai AI Overviews mặc định. Nếu sau tháng 5/2024, lượt giới thiệu đến Wikipedia tiếng Anh giảm so với tiếng Đức và tiếng Pháp ở cùng bài viết, khoảng chênh lệch đó chính là ước tính.
- Bộ dữ liệu: tháng 12/2023 đến tháng 12/2024
- Số cặp bài so sánh: 499.927 cặp Anh-Đức và 530.873 cặp Anh-Pháp (theo working paper)
- Kết quả chính: lượt giới thiệu đến Wikipedia tiếng Anh giảm 5,45% so với tiếng Đức và 4,82% so với tiếng Pháp sau tháng 5/2024
- Quy mô: khoảng 100,27 triệu lượt giới thiệu tìm kiếm ít hơn mỗi tháng; khoảng 1,20 tỷ lượt mỗi năm nếu tác động duy trì
Phần phụ của nghiên cứu so sánh tiếng Anh với tiếng Nhật cho kết quả giảm 16,53%. Nhóm tác giả ghi rõ đây chỉ là hỗ trợ định hướng, do khung thời gian ngắn hơn và nhóm đối chứng khác biệt so với hai nhóm chính.
Tại sao ước tính ban đầu từng là 15% rồi mới xuống 5%?
Các phiên bản trước của nghiên cứu báo cáo mức giảm khoảng 15%, dựa trên dữ liệu pageview (lượt xem trang) hàng ngày mà không có nhóm kiểm soát theo phiên bản ngôn ngữ. Bản sửa đổi trong phiên bản 5, đưa vào ngày 26/8, chuyển sang dùng lượt giới thiệu tìm kiếm hàng tháng và bổ sung nhóm đối chứng tiếng Đức và tiếng Pháp. Thay đổi phương pháp này cho ra con số bảo thủ hơn là 5%.
Nghiên cứu chưa qua peer review (bình duyệt bởi chuyên gia độc lập). Google phản bác, cho rằng dữ liệu Wikimedia gộp chung toàn bộ công cụ tìm kiếm bên ngoài vào một nhóm, không thể tách riêng đóng góp của Google. Yoganarasimhan phản hồi rằng các công cụ tìm kiếm khác chỉ chiếm một phần rất nhỏ trong traffic bên ngoài của Wikipedia, và thời điểm triển khai tại Mỹ vốn đã là một “thí nghiệm tự nhiên” đủ độ tin cậy.
Google công bố gì về AI Overviews và traffic tổng thể?
Google công bố tóm tắt dữ liệu trên blog của mình, khẳng định tổng lượng organic click (lượt nhấp không trả tiền) từ Google Search đến các website “tương đối ổn định so với cùng kỳ năm trước” kể từ khi AI Overviews ra mắt. Chất lượng click trung bình tăng lên, và Google cho biết đang “gửi thêm một chút quality clicks đến website so với một năm trước,” trong đó quality clicks được định nghĩa là các lượt truy cập mà người dùng không quay lại trang kết quả ngay lập tức.
Google lý giải một phần là do hành vi người dùng thay đổi: mọi người đặt câu hỏi dài và phức tạp hơn, và AI Overviews hiển thị nhiều liên kết hơn so với kết quả tìm kiếm thông thường. Blog Google ghi nhận traffic đang dịch chuyển về phía các trang có diễn đàn, video, podcast, góc nhìn trực tiếp, đánh giá chuyên sâu và phân tích gốc.
Theo tài liệu dành cho nhà phát triển của Google, cả AI Overviews lẫn AI Mode có thể dùng kỹ thuật “query fan-out”, tức phát ra nhiều truy vấn con liên quan để xây dựng câu trả lời và hiển thị tập hợp liên kết hỗ trợ đa dạng hơn so với một lần tìm kiếm thông thường.
Điều này có ý nghĩa gì với khả năng hiển thị trên tìm kiếm AI?
Cách đơn giản nhất để đọc dữ liệu Wikipedia: khi AI đã trả lời thẳng câu hỏi, ít người click vào nguồn hơn, dù nguồn đó là một trong những trang đáng tin nhất trên internet. Đó là áp lực mà mọi publisher đang phải đối mặt.
Góc nhìn Hingewise
Phần dưới là nhận định phân tích từ Hingewise.
Hình dung thế này: nếu ai hỏi “Wikipedia là gì?” và Google trả lời ngay trên trang kết quả, người đó không cần vào Wikipedia nữa. Nhưng nếu câu hỏi là “cách viết bài Wikipedia chuẩn để được AI trích dẫn?” thì AI buộc phải dẫn họ đến nguồn chuyên sâu. Đó chính là ranh giới giữa nội dung dễ bị thay thế và nội dung được hưởng lợi.
Một số quan sát cụ thể hơn:
- Con số 5% là mức trung bình trên toàn bộ bài viết. Những bài định nghĩa đơn giản, nơi Wikipedia từng hút click gần như tự động, nhiều khả năng chịu mức giảm lớn hơn nhiều. Bài về chủ đề phức tạp hoặc đang thay đổi có lẽ ít bị ảnh hưởng hơn, phù hợp với dữ liệu của Google về chất lượng click ở nội dung chuyên sâu.
- Wikipedia không phải ví dụ điển hình. Đây là một trong những nguồn được AI trích dẫn nhiều nhất bên trong câu trả lời, nên Wikipedia vẫn giữ được khả năng hiển thị dù click trực tiếp giảm. Hầu hết thương hiệu không thể mặc định có lợi thế đó.
- Được trích dẫn trong AI không tự đến. Đó là kết quả của độ tin cậy và cấu trúc nội dung, không phải thâm niên hay may mắn.
- Bản sửa đổi từ 15% xuống 5% tự nó là bài học. Ước tính tác động traffic của tính năng AI mới thường biến động mạnh trong giai đoạn đầu. Nghiên cứu công bố ngay sau khi tính năng ra mắt thường dùng dữ liệu chưa đủ hoặc thiếu biến kiểm soát. Coi bất kỳ con số nào là kết luận cuối cùng, theo hướng nào, đều là vội vã.
- “Traffic tổng thể ổn định” của Google và mức giảm 5% của Wikipedia không mâu thuẫn nhau. Nếu AI Overviews phân phối lại click từ nội dung trả lời nhanh sang nội dung chuyên sâu hơn, tổng toàn thị trường có thể đứng yên trong khi từng nhóm nội dung thay đổi rất khác nhau.
Lập trường của Hingewise: câu hỏi đáng đặt ra không phải là traffic web tổng thể có tăng hay giảm. Mà là: trang cụ thể của bạn phục vụ truy vấn thực tế đơn giản, nơi AI có thể thay thế hoàn toàn, hay truy vấn phức tạp, gốc, dựa trên trải nghiệm thực, nơi AI cần dẫn người dùng đến nguồn giàu thông tin hơn? Publisher và thương hiệu nào phân loại được các trang có lượng traffic cao nhất vào hai nhóm đó sẽ hiểu rõ mức độ rủi ro thực của mình hơn bất kỳ con số phần trăm tổng quát nào.
Cần kiểm tra gì trước khi rút kết luận từ dữ liệu traffic của bạn?
- Xem báo cáo Performance trong Search Console, mục tìm kiếm “Web”, nơi Google tính cả các click có AI Overviews theo tài liệu dành cho nhà phát triển
- Phân loại trang theo mục đích truy vấn: thông tin/định nghĩa so với so sánh/dựa trên trải nghiệm thực
- So sánh click-through rate (tỷ lệ nhấp) ở những truy vấn thường xuyên kích hoạt AI Overviews với những truy vấn không kích hoạt
- Theo dõi các chỉ số tương tác (thời gian trên trang, độ cuộn) song song với lượng click thô, vì chất lượng click có thể đang tăng dù số lượng đứng yên hoặc giảm
- Tránh so sánh traffic từ tháng 5/2024 trở đi với nền trước tháng 5/2024 mà không tính đến sự kiện triển khai tại Mỹ như một bước ngoặt trong dữ liệu
- Ghi nhận các định dạng nội dung đang tăng tốc: diễn đàn, góc nhìn trực tiếp, đánh giá chuyên sâu, và phân tích gốc được Google Blog đặc biệt nhắc đến là đang hưởng lợi từ đợt thay đổi hiện tại
Nguồn: Search Engine Journal · Google Blog · Google Search Central · Working paper Đại học Washington, Khosravi & Yoganarasimhan (cập nhật 2/9/2025)
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.