Gemini không còn được xây để trả lời câu hỏi tốt hơn. Trong một cuộc phỏng vấn đã được đăng tải, Koray Kavukcuoglu, Phó Chủ tịch Cấp cao kiêm Kiến trúc sư AI Trưởng của Google DeepMind, xác nhận Google đang định vị Gemini như một AI agent (hệ thống thực hiện chuỗi hành động nhiều bước thay mặt người dùng, thay vì chỉ sinh ra câu trả lời) hơn là một chatbot hay mô hình ngôn ngữ thông thường. Thay đổi này tác động trực tiếp đến cách AI tìm kiếm, chọn lọc và xử lý thông tin về thương hiệu.
Gemini là AI agent nghĩa là gì?
AI agent khác chatbot ở chỗ nó không dừng ở việc tạo ra câu trả lời mà thực hiện chuỗi hành động nhiều bước. Theo Search Engine Journal đưa tin từ cuộc phỏng vấn, Kavukcuoglu nói thẳng: “Mục tiêu không phải là tạo ra một mô hình trả lời câu hỏi tốt hơn. Trọng tâm bây giờ là tạo ra thứ gì đó có thể thực hiện hành động thay mặt và cùng với con người.” Gemini không còn là công cụ lấy thông tin rồi tổng hợp nữa, mà đang trở thành bên tham gia chủ động trong các tác vụ kéo dài qua nhiều bước và nhiều công cụ.
Vì sao lập trình lại là cánh cửa dẫn vào AI agent?
Theo Kavukcuoglu trong phỏng vấn được SEJ ghi lại, giải quyết bài toán lập trình phần mềm chính là thứ buộc nhóm phải dạy Gemini cách dùng công cụ, gọi hàm (function call) và thực thi quy trình nhiều bước. “Về cơ bản là chuyển toàn bộ thứ này thành một agent, từ mô hình sang agent,” ông nói. Ông cũng cho biết những cải tiến thấy được ở Gemini 3.6 và 3.7 xuất phát từ các hướng nghiên cứu song song đã chạy hơn một năm trước đó, rồi hội tụ thành những gì nhóm đã ra mắt.
Công nghệ AI nền tảng có thay đổi nhiều như kết quả đang gợi ý không?
Câu trả lời của Kavukcuoglu, theo Search Engine Journal, phần lớn là không. Ông nói các kỹ thuật tối ưu hóa hiện tại vẫn dựa trên nguyên lý nền tảng tương tự như trước. Thứ thay đổi là môi trường hoạt động: mô hình giờ phải suy ra ý định thực sự của người dùng (hiểu người ta thật sự muốn gì, không chỉ họ gõ gì), xử lý sự mơ hồ và cộng tác với con người qua các tác vụ nhiều bước kéo dài. Kết quả đột phá không nhất thiết đến từ phương pháp đột phá.
Google DeepMind vẫn đang tìm hiểu điều gì?
Kavukcuoglu thừa nhận còn nhiều thứ cần học. Theo SEJ, Gemini 3.5 dạy cho nhóm hiểu cách người dùng thực sự làm việc với agent trong thực tế, và từ đó sự tự tin tăng lên rõ rệt. “Frontier (ranh giới năng lực AI tiên tiến nhất) sẽ luôn dịch chuyển. Nhịp độ phòng lab nào cho ra mô hình mạnh nhất sẽ tiếp tục thay đổi,” ông nói. Khi được hỏi về “architectural innovation” (đổi mới kiến trúc mô hình) bên trong Google DeepMind, ông từ chối chia sẻ thêm, gợi ý có thể có những thay đổi cấu trúc đang được phát triển. Về cải tiến duy nhất ông muốn ưu tiên nếu có thể, câu trả lời ngắn gọn: “Nếu có cây đũa thần, tôi chỉ muốn làm chúng thông minh hơn.”
Ý nghĩa với khả năng xuất hiện trên AI search
Đây là phần quan trọng với thương hiệu. Khi ai đó hỏi Gemini một câu hỏi hiện nay, mô hình lấy thông tin và viết câu trả lời. Một AI agent làm nhiều hơn thế: nó có thể tìm kiếm, so sánh các lựa chọn, điều hướng đến website của bạn và đề xuất một nhà cung cấp cụ thể kèm lý do cụ thể. Khả năng hiển thị thương hiệu vì vậy dịch chuyển từ “AI có nhắc đến mình không?” sang “AI có chọn mình khi hoàn thành tác vụ cho người dùng không?” Hai câu hỏi đó liên quan nhau nhưng không phải là một.
Góc nhìn Hingewise
Được nhắc đến và được chọn là hai chuyện hoàn toàn khác nhau. Hình dung thế này: bạn hỏi AI “nhà hàng nào ngon ở khu này?” và nó liệt kê năm cái tên. Nhưng khi bạn nhờ AI “đặt bàn tối nay cho hai người lúc 7 giờ”, nó chỉ chọn một. Thương hiệu được nhắc nhiều chưa chắc là thương hiệu được đặt bàn.
Dưới đây là nhận định của Hingewise về các tín hiệu trong sự dịch chuyển này, không phải phát biểu từ bài phỏng vấn gốc:
Được trích dẫn không bằng được chọn. Tối ưu AI search hiện tại tập trung vào việc để mô hình nhắc đến và trích dẫn nội dung của bạn. Một AI agent có thể cân nhắc nhiều nguồn nhưng cuối cùng chỉ chọn một cho tác vụ. Tiêu chí lựa chọn đó chưa hoàn toàn minh bạch, nhưng độ cụ thể và uy tín có khả năng quan trọng hơn số lần được nhắc.
Nội dung có cấu trúc rõ, sẵn sàng cho tác vụ có thể được ưu tiên hơn. Agent cần hiểu nhanh thương hiệu làm gì, phục vụ ai và điểm khác biệt là gì. Nội dung xây quanh lợi thế cụ thể, phạm vi dịch vụ rõ ràng và bằng chứng kiểm chứng được sẽ dễ để agent hành động hơn so với nội dung thương hiệu chung chung.
Hệ sinh thái sản phẩm của Google đang vào cuộc. Kavukcuoglu đề cập, theo SEJ, rằng toàn bộ sản phẩm của Google gồm Gmail, Sheets và Maps đều được thiết kế để giúp người dùng hoàn thành tác vụ. Nếu Gemini trở thành lớp kết nối xuyên suốt các sản phẩm đó, thương hiệu có sự hiện diện nhất quán và chính xác trên các bề mặt dữ liệu của Google có thể có lợi thế cấu trúc trong các đề xuất do agent thực hiện.
AEO (Answer Engine Optimization, tối ưu để AI trích dẫn nội dung) hiện tại và AI agent đòi hỏi tư duy tối ưu hóa khác nhau. Phần lớn AEO đang được xây cho mô hình đọc và lấy thông tin. AI agent đọc, lấy thông tin và hành động. Hai việc này chồng nhau nhưng không giống hệt nhau, và đáng xem xét cách tiếp cận nội dung hiện tại của bạn đang được xây cho giai đoạn nào.
Nhận định của Hingewise: ngành AI đã bỏ khoảng ba năm để tối ưu cho mô hình trả lời câu hỏi. Giai đoạn tiếp theo là tối ưu cho mô hình hoàn thành tác vụ thay mặt người dùng. “Câu trả lời tốt” với mô hình lấy thông tin và “đề xuất đáng tin” với AI agent là hai tiêu chí không đồng nhất.
Cần kiểm tra gì trước khi AI agent phổ biến rộng hơn?
- Dịch vụ hoặc sản phẩm cốt lõi có xuất hiện rõ trong đoạn đầu của landing page chính không, hay bị chôn sâu trong nội dung bên dưới?
- Dữ liệu có cấu trúc (schema markup, lớp chú thích máy đọc được gắn vào code website) có được cập nhật và chính xác cho dịch vụ, sản phẩm và địa điểm không?
- Nội dung có xử lý các truy vấn quyết định nhiều bước (“làm sao chọn nhà cung cấp X”) chứ không chỉ câu hỏi thông tin đơn lẻ (“X là gì”) không?
- Thương hiệu được mô tả nhất quán trên Google Business Profile, website riêng và các nguồn bên thứ ba không?
- Các trang chính có cung cấp cho AI agent một lý do cụ thể, có thể kiểm chứng để đề xuất bạn thay vì đối thủ không?
- Các trang có cho phép AI crawler (bot thu thập nội dung phục vụ hệ thống AI) truy cập không? Kiểm tra robots.txt xem có chặn nhầm không.
Tín hiệu rõ nhất từ cuộc phỏng vấn này: Google không xây hộp tìm kiếm tốt hơn. Google đang xây hệ thống được thiết kế để hoàn thành tác vụ thay mặt người dùng. Điều đó thay đổi bức tranh AI search cho thương hiệu như thế nào, và với tốc độ ra sao, là câu hỏi đáng theo dõi khi khả năng agent của Gemini tiếp tục được ra mắt.
Nguồn: Search Engine Journal, đưa tin từ cuộc phỏng vấn đã được đăng tải của Google DeepMind với SVP Koray Kavukcuoglu.
Nguồn
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.