5 Xu hướng GEO định hình tương lai của tìm kiếm

Điều gì đang chờ đợi trong tương lai của tìm kiếm? Cùng TOS khám phá 5 xu hướng GEO định hình cách chúng ta tối ưu hóa cho các công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI như ChatGPT, Google Gemini và nhiều hơn nữa.

Tìm kiếm ChatGPT của OpenAI chính thức ra mắt và tối ưu hóa công cụ tìm kiếm tạo sinh (GEO) đã trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Hầu hết các nền tảng lớn trong lĩnh vực tìm kiếm AI tạo sinh – như ChatGPT, Perplexity và Google Gemini – giờ đây đều kết hợp khả năng tìm kiếm thời gian thực với tính năng hội thoại.

Điều này có ý nghĩa gì đối với tương lai của SEO? Nếu bạn muốn thương hiệu của mình xuất hiện trong những cuộc trò chuyện quan trọng, đã đến lúc bạn cần suy nghĩ khác đi.

Dưới đây là 5 xu hướng chính trong GEO đang định hình lại tương lai của tìm kiếm, cùng với cách bạn có thể chuẩn bị.

Xem thêm:

• Hướng dẫn cách sử dụng ChatGPT viết content SEO miễn phí
• Cách sử dụng ChatGPT trên Microsoft Bing (GPT-4) miễn phí
• 14 Cách dùng Chat GPT cho SEO và câu lệnh viết bài chuẩn SEO hay nhất

1. Sự phát triển của các thực thể

Thực thể (Entities) đang thay đổi cách chúng ta hiểu về tìm kiếm, và việc nắm bắt vai trò ngày càng quan trọng của chúng là chìa khóa để duy trì sự hiện diện trực tuyến.

Bạn còn nhớ cụm từ “things, not strings” (vật thể, không chỉ chuỗi ký tự) chứ?

Khi Google ra mắt Knowledge Graph vào năm 2012, đó là bước đột phá, chuyển từ việc đơn giản là khớp các từ khóa sang nhận diện các thực thể cụ thể như con người, địa điểm, sản phẩm hay ý tưởng.

Đây là bước đầu tiên để xây dựng một mạng lưới tri thức có ý nghĩa, giúp công cụ tìm kiếm hiểu thông tin theo cách gần giống con người hơn.

Giờ đây, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ tìm kiếm dựa trên công cụ AI, các thực thể trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Chúng là nền tảng để AI diễn giải và xếp hạng thông tin một cách thông minh.

Các thực thể được kết nối qua mạng lưới tri thức

Thực thể và mối quan hệ giữa chúng được liên kết thông qua các mạng lưới tri thức – những cơ sở dữ liệu có cấu trúc như Google’s Knowledge Graph, Wikipedia, Wikidata và các nguồn tin cậy khác.

Những mạng lưới này xác định các mối liên hệ giữa thực thể và thuộc tính của chúng, đóng vai trò như một tham chiếu nền tảng giúp AI hiểu ngữ cảnh, đánh giá độ tin cậy và xác định mức độ liên quan.

Tuy nhiên, AI không chỉ dựa vào các mạng lưới sẵn có này. Theo thời gian, AI tự xây dựng một mạng lưới kết nối động của riêng mình, cho phép nó hiểu sâu hơn về mối quan hệ giữa các thực thể trong từng ngữ cảnh cụ thể.

Vai trò của thực thể trong việc xác định mức độ liên quan

Hãy nghĩ về thực thể (entity) như cách AI hiểu được “bản chất thực sự của một điều gì đó.” AI nhận diện các kết nối và tạo ra một mạng lưới liên kết các ý tưởng, ngữ cảnh và sự liên quan đến thế giới thực.

Bằng cách xác định các mẫu liên quan, AI liên kết các chủ đề liên quan, từ đó cung cấp câu trả lời mạch lạc và hợp lý.

Ví dụ, giả sử ai đó tìm kiếm:
“Loại xe đạp nào thân thiện cho người mới bắt đầu để đi làm ở San Francisco?“

Thay vì coi đây là một chuỗi từ rời rạc, AI sẽ phân tích bằng cách nhận diện các thực thể, thuộc tính và mối liên hệ giữa chúng:

• Bike: Sản phẩm (thực thể).
• San Francisco: Địa điểm (thực thể).
• Beginner-friendly: Mức độ trải nghiệm (thuộc tính).
• Commuting: Mục đích sử dụng (thuộc tính).

Ở đây, chúng ta có hai thực thể chính là “xe đạp” và “San Francisco” cùng các thuộc tính bổ trợ như “thân thiện với người mới” và “đi làm” giúp làm rõ ý định của truy vấn.

AI hiểu rằng một chiếc xe đạp phù hợp cho người mới bắt đầu ở San Francisco nên dễ dàng leo dốc và có thể có các tính năng như thiết kế thẳng đứng, chuyển số dễ dàng hoặc hỗ trợ điện.

Bằng cách hiểu được những mối liên kết này, AI không chỉ đơn thuần tạo ra một danh sách các loại xe đạp.

Thay vào đó, nó phân tích ngữ cảnh và ý định của người dùng, tham chiếu các nguồn đáng tin cậy, đánh giá gần đây, cảm nhận của khách hàng và các đề xuất để đưa ra các lựa chọn phù hợp với địa hình của thành phố và trình độ của người lái.

Vai trò của thực thể trong E-E-A-T

Thực thể không chỉ kết nối thông tin liên quan mà còn thiết lập các tiêu chí về trải nghiệm, chuyên môn, sự uy tín và độ tin cậy (E-E-A-T).

Thương hiệu của bạn cũng là một thực thể trong hệ sinh thái này.

Thương hiệu được nhận diện bên cạnh các “thực thể” khác và mức độ uy tín, độ tin cậy của nó ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng hiển thị.

Đặc biệt, với những chủ đề đòi hỏi độ chính xác cao (như lĩnh vực Your Money, Your Life – YMYL), AI dựa vào các kết nối được xác lập để quyết định sử dụng nguồn nào.

Khi thương hiệu thể hiện rõ chuyên môn trong lĩnh vực của mình và có mối liên hệ với các thực thể được công nhận khác, nó có thể trở thành nguồn thông tin AI tin tưởng và đưa vào các cuộc thảo luận về những chủ đề quan trọng.

2. LLMs và RAG: Công nghệ đứng sau tìm kiếm dựa trên AI

Tầm quan trọng ngày càng tăng của các thực thể trong tìm kiếm hiện đại có mối liên hệ chặt chẽ với cách hoạt động của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và phương pháp retrieval-augmented generation (RAG).

Hiểu rõ công nghệ này sẽ giúp bạn giải mã “tại sao” GEO lại trở nên thiết yếu.

Cách LLMs hoạt động?

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) được đào tạo trên khối lượng dữ liệu khổng lồ – từ các trang web, diễn đàn đến các cơ sở dữ liệu có cấu trúc như Wikipedia và Wikidata. Điều này cho phép chúng xử lý và hiểu được sự phức tạp của ngôn ngữ con người.

• Hiểu ngôn ngữ tự nhiên và ý định: LLMs học cách các từ, cụm từ và ý tưởng tương tác trong những ngữ cảnh khác nhau. Điều này giúp chúng diễn giải không chỉ ý nghĩa trực tiếp mà còn cả ý nghĩa sâu xa của các truy vấn, từ đó tạo ra các phản hồi trực quan và tự nhiên như con người.

• Lập bản đồ mối quan hệ giữa các thực thể: Thông qua nhận diện thực thể, LLMs hiểu và liên kết các mối quan hệ. Ví dụ, “San Francisco” được nhận diện là một địa điểm gắn với các thuộc tính như “địa hình đồi dốc” hoặc “trung tâm công nghệ.” Những mẫu liên kết này giúp LLMs tổng hợp các câu trả lời mạch lạc từ một mạng lưới kiến thức liên quan.

• Tạo câu trả lời phù hợp với ngữ cảnh: Khi xử lý một truy vấn, LLMs dựa vào kiến thức đã được đào tạo để đưa ra các phản hồi không chỉ phù hợp với câu hỏi mà còn cả ngữ cảnh rộng hơn, đảm bảo đáp ứng ý định của người dùng.

Hạn chế của LLMs

Mặc dù có nhiều điểm mạnh, LLMs vẫn phải đối mặt với một hạn chế quan trọng: sự phụ thuộc vào kiến ​​thức tĩnh được đào tạo sẵn. 

Họ có thể đưa ra những câu trả lời lỗi thời hoặc “ảo giác”, tức là những câu trả lời có vẻ hợp lý nhưng lại thiếu độ chính xác về mặt thực tế.

RAG cung cấp cập nhật theo thời gian thực

RAG (Retrieval-Augmented Generation) giải quyết những thách thức này bằng cách cung cấp cho AI khả năng truy cập thông tin mới theo thời gian thực.

Thay vì chỉ dựa vào dữ liệu đã được huấn luyện sẵn, RAG truy xuất nội dung liên quan ngay khi có truy vấn và kết hợp nó với kiến thức hiện có của mô hình ngôn ngữ (LLM). Điều này giúp đảm bảo các câu trả lời luôn chính xác, kịp thời và dựa trên dữ liệu thực tế.

RAG hoạt động như thế nào?

Theo Google, retrieval-augmented generation (RAG) cải tiến quy trình làm việc của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) truyền thống bằng cách kết hợp ba quy trình chính: truy vấn (retrieval), bổ sung (augmentation) và tạo ra (generation).

• Truy vấn (Retrieval): RAG nâng cao các phản hồi bằng cách truy vấn dữ liệu đã được lập chỉ mục và vector hóa từ các nguồn đa dạng như bài viết tin tức, API, Wikipedia, Wikidata và các nền tảng UGC như Reddit và Quora. Bằng cách sử dụng tìm kiếm ngữ nghĩa (semantic search), nó kết hợp tri thức có uy tín với các xu hướng hiện tại và mới nổi, tạo ra một cái nhìn toàn diện.

• Bổ sung (Augmentation): Thông tin đã được truy vấn được tích hợp một cách liền mạch với kiến thức đã huấn luyện của LLM, làm phong phú thêm ngữ cảnh của yêu cầu.

• Tạo ra (Generation): Với ngữ cảnh được bổ sung, AI tạo ra câu trả lời chính xác và gắn liền với thực tế hiện tại, kết hợp các thông tin cơ bản với dữ liệu cập nhật mới nhất.

Tại sao điều này quan trọng đối với GEO

LLMs xây dựng nền tảng bằng cách hiểu ngữ cảnh, trong khi RAG đảm bảo rằng thông tin được cung cấp là kịp thời và chính xác.

Đối với các thương hiệu, giờ đây, chỉ việc xuất bản nội dung và hy vọng nó sẽ có sự liên quan là không đủ.

Nội dung của bạn cần được cấu trúc sao cho có thể tích hợp liền mạch vào các cơ sở dữ liệu và mạng lưới tri thức mà AI phụ thuộc vào. Điều quan trọng không kém là xây dựng độ uy tín thông qua các mối liên hệ với các nguồn tin cậy, đạt được những đề cập có thẩm quyền và thúc đẩy sự tương tác theo thời gian thực.

Mục tiêu là trở thành nguồn thông tin mà AI thường xuyên tham khảo.

Vậy làm thế nào để đạt được điều đó? Câu trả lời bắt đầu từ việc tối ưu hóa thực thể.

 3. Kỷ nguyên mới của tối ưu hóa thực thể

Thực thể là cách AI hiểu về thế giới. Nhưng nhận thức về tầm quan trọng của chúng chỉ là bước khởi đầu.

Để thương hiệu của bạn phát triển trong mạng lưới kết nối của sự hiểu biết AI, bạn cần trở thành một phần của câu chuyện. Dưới đây là cách bắt đầu.

Triển khai Schema Markup (Dữ liệu có cấu trúc)

Dữ liệu có cấu trúc giúp AI hiểu nội dung của bạn và cách nó liên kết với mạng lưới tri thức rộng lớn trên web.

• Xác định các thực thể chính: Sử dụng schema markup để định nghĩa các thực thể quan trọng như con người, địa điểm, sản phẩm và các khái niệm.

• Kết nối với các nguồn đáng tin cậy: Dùng thuộc tính sameAs trong schema để liên kết thương hiệu của bạn với các hồ sơ uy tín như Wikipedia, LinkedIn và các nguồn tin cậy khác.

• Liên kết hồ sơ đã được xác minh: Kết nối các tài khoản mạng xã hội và hồ sơ chuyên nghiệp của thương hiệu để tạo ra một sự hiện diện số nhất quán và đáng tin cậy.

• Sử dụng schema ”mentions“: Làm nổi bật các thực thể đáng chú ý trong nội dung của bạn bằng schema ”mentions“ để thể hiện sự tương tác trong hệ sinh thái rộng lớn hơn.

Việc triển khai schema markup sẽ giúp nội dung của bạn dễ dàng được AI và công cụ tìm kiếm hiểu rõ hơn, từ đó cải thiện thứ hạng và uy tín trên nền tảng số.

Xây dựng kết nối trong các mạng lưới tri thức quan trọng

Việc tích hợp thương hiệu của bạn vào các mạng lưới tri thức, đồ thị tri thức (knowledge graphs) và cơ sở dữ liệu có cấu trúc sẽ tạo nền tảng cho sự nhận diện và tin cậy từ AI.

• Quản lý và cập nhật các bảng tri thức (Knowledge Panels): Thường xuyên cập nhật thông tin chính xác và mới nhất trên Google Business Profile và các bảng tri thức khác để đảm bảo sự hiện diện trực tuyến của bạn luôn đáng tin cậy.

• Tạo và duy trì các mục Wikidata: Gắn thương hiệu của bạn vào đồ thị tri thức Wikidata bằng cách cung cấp thông tin đầy đủ, đáng tin cậy và được duy trì liên tục.

• Hướng tới một trang Wikipedia: Việc có một trang Wikipedia giúp tăng mức độ uy tín, nhưng không phải thương hiệu nào cũng đáp ứng các tiêu chí nghiêm ngặt của Wikipedia. Nếu điều này không khả thi, hãy tập trung vào việc xuất hiện trong các nguồn thông tin uy tín khác – chúng cũng mang lại hiệu quả tương tự trong việc xây dựng niềm tin.

Việc gắn kết thương hiệu với các mạng lưới tri thức sẽ giúp AI dễ dàng nhận diện, phân tích và đánh giá độ tin cậy của thông tin liên quan tới bạn.

Đảm bảo thương hiệu được nhắc đến trong các nguồn đáng tin cậy

Việc thương hiệu của bạn được nhắc đến và liên kết từ các nguồn uy tín không chỉ xây dựng độ tin cậy mà còn định vị thương hiệu của bạn như một nguồn thông tin mà AI có thể tham chiếu trong các cuộc hội thoại quan trọng.

• Tạo nội dung giá trị, dễ chia sẻ: Xuất bản những thông tin, tài nguyên có giá trị nhằm khuyến khích tự nhiên các nguồn khác trích dẫn hoặc tham khảo thương hiệu của bạn.

• Hợp tác với các chuyên gia trong ngành: Cộng tác với các nhà lãnh đạo tư tưởng trong ngành để viết bài, thực hiện phỏng vấn hoặc tổ chức hội thảo trực tuyến, từ đó củng cố uy tín của bạn.

• Xuất hiện trên các ấn phẩm uy tín: Chủ động tìm kiếm cơ hội xuất hiện trên các kênh truyền thông hoặc ấn phẩm nổi tiếng trong ngành để khẳng định vị thế thương hiệu.

• Sử dụng chiến lược PR kỹ thuật số có mục tiêu: Triển khai các chiến dịch nhằm thu hút sự đề cập từ các nguồn uy tín, đặc biệt là những nguồn thường được AI trích dẫn hoặc có liên kết chặt chẽ với ngành của bạn.

Ví dụ minh họa

Giả sử người dùng hỏi:
“Loại xe đạp nào phù hợp cho người mới bắt đầu đi làm ở San Francisco?”

AI trả lời rằng Specialized Sirrus X 2.0 là lựa chọn hàng đầu. Dù AI không liên kết trực tiếp đến trang web của thương hiệu, nhưng đã nhắc đến tên thương hiệu.

Nguồn mà AI tham chiếu là bài viết từ Cycling Weekly, trong đó chiếc xe này được xếp hạng đầu tiên trong bài viết ”Những chiếc xe đạp tốt nhất để đi làm năm 2024“.

Điều này cho thấy tầm quan trọng của sự xuất hiện gián tiếp: Thương hiệu được đưa vào câu trả lời của AI vì đã được đề cập trong một nguồn đáng tin cậy – ngay cả khi không có liên kết trực tiếp.

Sử dụng nội dung thời gian thực và động

Khả năng của AI trong việc cung cấp thông tin phù hợp phụ thuộc vào dòng chảy liên tục của thông tin mới.

Các nền tảng như Reddit, Quora và Stack Exchange mang đến cơ hội tiếp cận trực tiếp những câu hỏi mà người dùng đang quan tâm và những thách thức họ đang gặp phải. Những nền tảng này thường được AI ưu tiên bởi tính trung lập và trải nghiệm chân thực của người dùng.

Tham gia các cuộc thảo luận sôi nổi và thúc đẩy sự tương tác sẽ giúp thương hiệu của bạn luôn là một phần trong câu chuyện định hình ngành công nghiệp của mình.

Chiến lược cụ thể để sử dụng nội dung thời gian thực

• Cập nhật nội dung thường xuyên: Thường xuyên làm mới các bài blog, bài viết tin tức và trang sản phẩm để phản ánh những xu hướng và thông tin mới nhất. Điều này không chỉ giúp nội dung của bạn luôn phù hợp mà còn tăng khả năng được AI trích dẫn.
• Tương tác với diễn đàn và nội dung do người dùng tạo (UGC): Theo dõi và tham gia vào các cuộc thảo luận trong lĩnh vực của bạn. Điều này không chỉ giúp bạn cập nhật những thay đổi trong ngôn ngữ và chủ đề mà còn mang đến góc nhìn mới mẻ để định hình cách tiếp cận các vấn đề quan trọng.
• Tạo nội dung có tác động lớn: Xuất bản các nghiên cứu, báo cáo chuyên sâu hoặc các bài viết thể hiện tư duy lãnh đạo để giải đáp những câu hỏi cấp bách và dự đoán các xu hướng đang nổi lên mà khán giả của bạn quan tâm.

Liên kết nội dung và liên kết với các thực thể liên quan

Việc nội dung và các liên kết nội bộ của bạn gắn kết với các thực thể liên quan không chỉ giúp tăng độ nhận diện thương hiệu mà còn giúp AI dễ dàng xác định và hiểu mối liên hệ đó.

Các công cụ như TextRazor có thể hỗ trợ bạn khám phá các mối quan hệ giữa các thực thể quan trọng, từ đó tinh chỉnh chiến lược của mình.

Chiến lược cụ thể để liên kết với các thực thể liên quan

• Đề cập đến các thực thể nổi tiếng: Nhắc đến những nhân vật, địa điểm, sản phẩm và khái niệm quan trọng liên quan đến lĩnh vực của bạn để củng cố sự liên quan của thương hiệu đối với các chủ đề trong ngành.
• Liên kết tới các nguồn đáng tin cậy: Sử dụng liên kết tới các thực thể uy tín, đã được xác minh để tăng cường độ tin cậy và nâng cao uy tín của nội dung.
• Sử dụng liên kết nội bộ: Kết nối các nội dung liên quan trong trang web của bạn bằng cách áp dụng phương pháp dựa trên ontology với cấu trúc rõ ràng, theo thứ bậc. Điều này không chỉ giúp AI hiểu chuyên môn của bạn mà còn cải thiện trải nghiệm người dùng.
• Phát triển các cụm nội dung (content clusters): Tổ chức nội dung thành các cụm xoay quanh các chủ đề trọng tâm để thể hiện chiều sâu và khả năng bao quát của bạn về những chủ đề quan trọng.
• Tập trung vào E-E-A-T: Xây dựng uy tín thông qua Trải nghiệm (Experience), Chuyên môn (Expertise), Thẩm quyền (Authoritativeness) và Độ tin cậy (Trustworthiness). Điều này đòi hỏi:
  • Đảm bảo thông tin tác giả rõ ràng và có uy tín.
  • Trích dẫn nguồn đáng tin cậy.
  • Xây dựng các backlink chất lượng cao từ những trang web uy tín.

4. Sự phát triển của tìm kiếm đa phương thức

Người dùng hiện nay đang tương tác với thông tin qua lệnh giọng nói, video, hình ảnh và âm thanh – những hình thức mà chỉ vài năm trước đây chúng ta mới chỉ có thể tưởng tượng.

Các nền tảng đang phát triển nhanh chóng để đáp ứng nhu cầu này.

Google Lens hiện xử lý đến 20 tỷ lượt tìm kiếm hình ảnh mỗi tháng, minh chứng rõ ràng cho nhu cầu ngày càng lớn đối với các trải nghiệm tìm kiếm tương tác.

Với công nghệ RAG, AI có thể truy xuất các nhúng đa phương thức và xử lý chúng cùng với văn bản để tạo ra những phản hồi phong phú và đầy đủ hơn.

Vậy điều gì khiến những trải nghiệm này trở nên liền mạch? Đó chính là các thực thể.

Chúng là khung nền giúp biến những mảnh ghép nội dung rời rạc thành một câu chuyện có sự liên kết chặt chẽ.

Đối với các thương hiệu, điều này có nghĩa là phải nhìn nhận lại cách sử dụng tài sản truyền thông. Thay vì coi mỗi tài nguyên là một phần riêng biệt, thành công sẽ đến khi đảm bảo tất cả các định dạng nội dung đều nằm trong một chiến lược thống nhất.

Cách tối ưu hóa và kết nối các tài sản truyền thông của bạn

• Hình ảnh: Sử dụng văn bản thay thế (Alt text) và siêu dữ liệu (Metadata) chứa các thực thể liên quan, kèm theo schema ImageObject.

• Tìm kiếm giọng nói: Cấu trúc nội dung theo kiểu câu hỏi – trả lời (FAQ) với schema FAQ và Q&A.

• Video: Thêm bản chép lời, phụ đề và schema VideoObject.

• Âm thanh: Thêm bản chép lời và schema AudioObject.

Ví dụ: Một thương hiệu thể thao tối ưu hóa cho chủ đề “bài tập tăng cường cơ bụng”

Bài viết blog với hình ảnh: Viết bài chia sẻ về các bài tập cơ bụng, mẹo và lợi ích. Bao gồm hình ảnh với alt text như “tư thế plank để tăng cường cơ bụng” và áp dụng schema ImageObject.

• Tìm kiếm giọng nói: Thêm phần FAQ trả lời các câu hỏi như “Những bài tập cơ bụng tốt nhất là gì?” sử dụng FAQ schema.

• Video: Tạo và nhúng video hướng dẫn các bài tập cơ bụng từng bước, chia sẻ video trên các nền tảng mạng xã hội. Bao gồm bản chép lời, phụ đề và schema VideoObject.

• Podcast: Phát hành tập podcast chia sẻ mẹo về việc tăng cường cơ bụng, sử dụng schema AudioObject và liên kết bản chép lời với bài viết blog.

• Kết nối thực thể: Tham chiếu đến chuỗi video và podcast trong bài blog. Liên kết chéo giữa bài blog, video và podcast để củng cố các kết nối.

• Dữ liệu có cấu trúc: Sử dụng thuộc tính sameAs để kết nối nội dung liên quan và làm mạnh mẽ mối quan hệ giữa các thực thể.

Việc đồng bộ hóa tất cả các yếu tố này tạo ra một trải nghiệm thông tin sâu sắc và dễ tiếp cận, sẵn sàng thu hút người dùng bất kể họ tìm kiếm theo cách nào.

5. Trải nghiệm tìm kiếm cá nhân hóa và dự đoán đã có mặt

Hãy tưởng tượng một công cụ tìm kiếm có thể đoán trước nhu cầu của bạn ngay cả trước khi bạn gõ từ khóa, cung cấp các gợi ý và giải pháp trước khi bạn nghĩ đến việc hỏi.

Với trí tuệ nhân tạo (AI) sinh sinh, chúng ta đã đạt được điều này.

Tìm kiếm cá nhân hóa đã giúp điều chỉnh kết quả tìm kiếm phù hợp với sở thích của bạn, nhưng tìm kiếm dự đoán còn tiến xa hơn, dự đoán nhu cầu dựa trên hành vi, sở thích và mức độ tương tác của bạn trong hệ sinh thái kỹ thuật số.

Ví dụ, bạn đang lên kế hoạch cho một khu vườn tại nhà. Bạn bắt đầu tìm kiếm “những loại rau tốt nhất để trồng vào mùa xuân.”

Sau đó, AI sẽ đưa ra các gợi ý cá nhân hóa: lịch trồng, cảnh báo sương giá và các cửa hàng cây giống gần bạn ngay khi bạn chuẩn bị mua sắm.

Khi dự án của bạn phát triển, nó sẽ tiếp tục thích nghi, cung cấp các mẹo chăm sóc theo mùa, kết nối bạn với cộng đồng yêu thích làm vườn và trình bày thông tin theo định dạng bạn yêu thích ở từng giai đoạn trong hành trình.

Lớp tìm kiếm dự đoán này nâng cao tính cá nhân hóa truyền thống, biến những trải nghiệm từ “hữu ích” thành “không thể thiếu.”

Tại sao điều này quan trọng đối với GEO

Tìm kiếm dự đoán hoạt động dựa trên các hồ sơ thực thể động, là những đại diện thời gian thực của các thương hiệu, con người, sản phẩm và khái niệm, liên tục thích nghi với dữ liệu mới.

AI làm giàu các hồ sơ này bằng những thông tin mới được lấy động từ các mạng tri thức, giúp chúng luôn chính xác khi mọi thứ thay đổi.

Đối với các thương hiệu, việc duy trì sự hiện diện trong hệ sinh thái đang phát triển này đòi hỏi phải có nội dung linh hoạt, kịp thời và phản ứng nhanh với những thay đổi về sở thích và kỳ vọng của người dùng.

Nói cách khác: Lắng nghe khán giả của bạn – ngay cả khi họ chưa biết rõ họ đang tìm kiếm gì.

Cách các thương hiệu có thể dẫn đầu

• Lập bản đồ nội dung trên hành trình người dùng: Dự đoán nhu cầu của người dùng ở mỗi giai đoạn trong hành trình của họ, xây dựng nội dung liên kết chặt chẽ, giúp người dùng dễ dàng di chuyển giữa các chủ đề và định dạng liên quan.

• Thích nghi với thông tin theo thời gian thực: Sử dụng xu hướng, dữ liệu mới nổi và phản hồi từ khán giả để giữ nội dung của bạn luôn cập nhật và phản ánh đúng những gì người dùng quan tâm ngay tại thời điểm đó.

• Định nghĩa lại giá trị trong trải nghiệm dự đoán: Suy nghĩ xa hơn những truy vấn ngay lập tức. Cung cấp công cụ, hướng dẫn và thông tin mà người dùng sẽ thấy hữu ích, ngay cả khi họ không đang tìm kiếm chúng.

Việc gặp gỡ người dùng ở nơi họ đang có và nơi họ sẽ đến tiếp theo sẽ xây dựng được lòng tin, uy tín và sự trung thành lâu dài.

Hãy luôn linh hoạt

Tương lai là tìm kiếm đa phương thức, cá nhân hóa, dự đoán và được thúc đẩy bởi các kết nối. Mỗi xu hướng dẫn đến một thông điệp rõ ràng: tìm kiếm đã phát triển thành việc xây dựng những trải nghiệm có ý nghĩa và kết nối chặt chẽ. Nếu có một điều cần ghi nhớ, đó chính là: Tìm kiếm sẽ không ngừng phát triển và bạn cũng không thể đứng yên.

Dù là cải thiện chiến lược GEO hay khám phá các công nghệ đang định hình sự chuyển mình này, khả năng thích nghi sẽ giúp bạn luôn đi trước.

Xem thêm:

• Google People Also Ask (PAA) Là Gì? Cách Tối Đa Hóa PAA Cho SEO
• Google Discover là gì? Cách truy cập và tối ưu Google Discover
• 25 Google Tools miễn phí đỉnh nhất dành cho Marketers

Nguồn tham khảo: https://searchengineland.com/geo-trends-search-future-448573