AIO và xu hướng marketing thế hệ mới

AIO là gì? Vì sao nên sử dụng kỹ thuật AIO - tối ưu với công cụ AI trong kỷ nguyên mới?

AIO là gì? và vì sao nên sử dụng AIO

AIO viết tắt của Artificial Intelligence Optimization hay AI-driven Optimization là quá trình tối ưu, điều chỉnh chiến lược, nội dung, hoặc hệ thống để đạt được hiệu suất tối ưu khi làm việc với các công cụ AI. Tương tự như SEO đối với công cụ tìm kiếm, ASO đối với các cửa hàng ứng dụng. AIO sẽ dần trở thành xu hướng mới và một nhiệm vụ mới đối với Digital Marketing.

AIO ngày càng quan trọng trong thời đại AI phát triển mạnh mẽ, ảnh hưởng đến cách thông tin được xử lý, hiển thị và tương tác trên nền tảng số. Dưới đây là các khía cạnh chính của AIO và cách tối ưu hóa chúng.

Nên chặn bot AI hay nên mở cửa cho bot AI?

Trong bài viết này, AIO được xét đến là một tập hợp các kỹ thuật và định hướng chiến lược về hành động, nhằm tối ưu nội dung của website, ứng dụng bao gồm toàn bộ các thông tin liên quan tới sản phẩm, dịch vụ, doanh nghiệp, nhằm mục tiêu giúp các công cụ AI đọc và hiểu thông tin nhanh hơn, rõ ràng và chính xác hơn.

Gần đây, công cụ Google search thay vì hiển thị các kết quả search là website, url lên đầu, thì đã chèn vào kết quả từ AI Google (Gemini ) lên đầu trang kết quả tìm kiếm. Ngoài ra, rất nhiều người dùng cho biết, việc tìm kiếm thông qua các công cụ AI đang trở nên quen thuộc, và dễ sử dụng hơn là công cụ searh. Điều này đặt ra nhu cầu cần thiết để các doanh nghiệp thực hiện nghiệp vụ AIO, nhằm mục tiêu giúp các AI đọc hiểu được dữ liệu mình muốn cung cấp ra thị trường.

Gần đây, trong quá trình làm việc với một doanh nghiệp về dịch vụ SEO tổng thể, khi kiểm tra website của họ, tôi thấy họ sử dụng các công cụ bảo mật chặn AI BOT, nghĩa là họ không cho phép AI vào đọc nội dung trên website. Nhưng vấn đề đặt ra là, Ban giám đốc của Doanh nghiệp nhận thấy, khi họ search thông tin về dịch vụ và doanh nghiệp trên AI thì không thấy có nội dung về họ, hoặc có nhưng ít và sai. Như vậy, về mặt chiến lược và thực thi phía doanh nghiệp đang mẫu thuẫn giữa nhu cầu và triển khai. Khi AI bắt đầu lan tỏa mạnh mẽ, các doanh nghiệp chưa sẵn sàng, nên họ sẽ chặn lại. Nhưng chỉ cần chậm một bước, họ sẽ bị AI bỏ qua. Vậy cách ứng xử đúng đắn hiện nay là gì?

Tối ưu hóa nội dung cho AI

Nội dung số hiện nay không chỉ được con người đọc mà còn được AI phân tích, tổng hợp và diễn giải. Việc tối ưu hóa nội dung giúp AI dễ dàng hiểu, trích xuất thông tin chính xác hơn và cung cấp kết quả tốt hơn khi hiển thị trên các nền tảng như Google Search, ChatGPT, Siri, hoặc các AI chatbot khác. Các tiêu chí tối ưu nội dung cho AI bao gồm:

Cấu trúc nội dung rõ ràng: Sử dụng tiêu đề, đoạn văn ngắn, danh sách gạch đầu dòng để AI dễ đọc và hiểu nội dung.
Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên: Tránh câu quá phức tạp hoặc lối diễn đạt mơ hồ để AI có thể xử lý tốt hơn.
Cung cấp thông tin có cấu trúc (Structured Data): Áp dụng schema markup (JSON-LD, RDFa) giúp AI dễ dàng xác định các yếu tố quan trọng như tên sản phẩm, đánh giá, địa điểm.
Tạo nội dung chuyên sâu và xác thực: AI đánh giá cao nội dung có độ tin cậy cao, được trích dẫn từ nguồn uy tín.

Ví dụ: Khi viết bài giới thiệu sản phẩm, nên sử dụng schema markup để hiển thị thông tin chi tiết (giá, đánh giá, thông số kỹ thuật) trong kết quả tìm kiếm.

Tối ưu hóa cho AI Chatbots & Trợ lý ảo

AI chatbot và trợ lý ảo như Google Assistant, Alexa, Siri ngày càng phổ biến. Để nội dung hiển thị hiệu quả trên các nền tảng này, cần tối ưu hóa cách AI tiếp nhận và diễn giải dữ liệu. Các tiêu chí tối ưu hóa AI cho chatbots và trợ lý ảo:

Câu trả lời ngắn gọn, súc tích: AI ưa chuộng câu trả lời trực tiếp, dễ hiểu.
Định dạng câu hỏi – trả lời: Cấu trúc FAQ giúp AI dễ dàng truy xuất và trích dẫn.
Tối ưu hóa cho tìm kiếm bằng giọng nói: Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên, câu đơn giản vì người dùng thường nói thay vì gõ khi sử dụng voice search.

Ví dụ: Một trang web về du lịch có thể tạo mục FAQ với câu hỏi như “Thời điểm nào tốt nhất để đi Đà Nẵng?” giúp AI dễ dàng trích xuất và tìm câu trả lời.

3. Tối ưu hóa dữ liệu đầu vào cho AI

AI hoạt động dựa trên dữ liệu. Nếu dữ liệu đầu vào không chính xác, kém chất lượng hoặc không có cấu trúc, kết quả đầu ra của AI sẽ bị ảnh hưởng. Các tiêu chí tối ưu dữ liệu đầu vào cho AI

Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ dữ liệu trùng lặp, lỗi, không cần thiết.
Cấu trúc dữ liệu hợp lý: Dữ liệu có tổ chức giúp AI dễ dàng phân tích.
Sử dụng thuật toán NLP để xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Điều này giúp AI hiểu và phân loại thông tin chính xác hơn.

Ví dụ: Trong thương mại điện tử, nếu dữ liệu sản phẩm không đồng nhất (ví dụ: có nơi ghi “1kg”, có nơi ghi “1000g”), AI có thể hiểu sai khi đề xuất sản phẩm.

4. Tối ưu hóa AI trong Digital Marketing

AI đóng vai trò quan trọng trong tiếp thị kỹ thuật số, từ quảng cáo đến cá nhân hóa nội dung. Việc tối ưu hóa giúp AI có thể phân tích dữ liệu khách hàng và đưa ra các đề xuất hiệu quả hơn.

Các tiêu chí tối ưu AI trong Digital Marketing

Tối ưu hóa dữ liệu khách hàng: Thu thập và phân loại dữ liệu đúng cách để AI có thể phân tích hành vi khách hàng chính xác.
Cá nhân hóa nội dung: Sử dụng AI để tạo nội dung phù hợp với từng đối tượng khách hàng.
Tận dụng AI trong phân tích chiến dịch: Dùng AI để đo lường hiệu suất quảng cáo và tối ưu ngân sách.

Ví dụ: Một nền tảng e-commerce có thể dùng AI để đề xuất sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng của người dùng.

5. Tối ưu hóa AI trong thương mại điện tử

AI đang thay đổi cách hoạt động của các trang thương mại điện tử, từ gợi ý sản phẩm đến chatbot hỗ trợ khách hàng. Việc tối ưu hóa giúp AI hoạt động hiệu quả hơn, nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Các tiêu chí tối ưu AI dành cho thương mại điện tử:

Sử dụng AI để đề xuất sản phẩm thông minh: AI có thể dự đoán sản phẩm khách hàng quan tâm dựa trên dữ liệu mua sắm trước đó.
Tối ưu hóa tìm kiếm trên trang web: AI có thể hỗ trợ tìm kiếm thông minh bằng cách hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
Cải thiện chatbot hỗ trợ khách hàng: Tối ưu dữ liệu đầu vào giúp chatbot cung cấp câu trả lời chính xác hơn.

Ví dụ: Shopee và Lazada sử dụng AI để gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử tìm kiếm và mua hàng.

6. Kết luận về triển khai AIO

Tối ưu hóa AI (AIO) là xu hướng tất yếu trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo. Do đó, việc điều chỉnh nội dung, dữ liệu và chiến lược để phù hợp với cách AI hoạt động sẽ giúp nâng cao hiệu suất và khả năng tiếp cận khách hàng. AIO sẽ dần trở thành một phần quan trọng trong chiến lược kỹ thuật số, tương tự như SEO đối với công cụ tìm kiếm của hai thập kỷ vừa qua. Doanh nghiệp và những người làm Marketing cũng có thể đón đầu kỹ thuật mới, bắt kịp thời đại.

AIO có phải chỉ tập trung vào tối ưu hóa nội dung cho AI không?

Một số câu hỏi đặt ra đó là AIO có phải chỉ tập trung vào tối ưu hóa nội dung cho AI hay không? Hay nó bao gồm cả tối ưu hóa hiệu suất của các hệ thống AI, mô hình học máy, thuật toán AI,...?

Các chỉ số đánh giá hiệu quả của AIO là gì? Ví dụ, Trong SEO có các chỉ số như Organic Traffic, CTR, Bounce Rate,... Vậy AIO có những KPI cụ thể nào để đo lường?
Có các công cụ hoặc nền tảng nào chuyên dụng để hỗ trợ tối ưu AIO không? Ví dụ như Google có các công cụ hỗ trợ SEO như Search Console, Lighthouse,... Vậy trong AIO có công cụ nào hỗ trợ không?
AIO có vai trò gì trong việc tối ưu hóa mô hình AI cho doanh nghiệp Ngoài việc tối ưu nội dung AI có thể hiểu được, AIO có giúp cải thiện hiệu suất AI trong phân tích dữ liệu, tự động hóa quy trình doanh nghiệp không?

Công cụ AIO

Gần đây, một số diễn đàn về Marketing đã nói nhiều hơn tới AIO, một số công cụ đã bắt đầu nghiên cứu và đề xuất các chỉ số về AIO, trong thời gian sắp tới tôi sẽ cập nhật sâu hơn về các vấn đề này.

Hoan Lê digital marketing - GHDmedia - 1/7/25 updated

Page updated

Google Sites

Report abuse