Trước đây, nội dung dài thường được coi là uy tín. Quan niệm chung rất đơn giản: càng nhiều chữ càng thể hiện sự chuyên sâu. Tuy nhiên, khi thói quen đọc của người dùng thay đổi, một “bức tường chữ” giờ đây lại là một rào cản lớn đối với sự tương tác.
Khi các công cụ AI không còn đọc toàn bộ trang mà chỉ trích xuất những đoạn văn cụ thể, cách chúng ta tổ chức thông tin trở nên cực kỳ quan trọng. Để nội dung có thể tiếp cận được cả người đọc và thuật toán, việc áp dụng phương pháp phân đoạn nội dung (content chunking) là một thực hành hữu ích.
“Content Chunking” Là Gì?
Về cơ bản, content chunking là kỹ thuật chia nhỏ các khối thông tin lớn thành các đơn vị nhỏ hơn, độc lập và dễ hiểu hơn.
Hãy tưởng tượng nó như một bộ xếp hình Lego. Thay vì một khối dữ liệu lớn và cố định, nội dung của bạn trở thành một loạt các mảnh riêng lẻ có thể dễ dàng được xử lý và hiểu. Cụ thể trong một bài viết, nó bao gồm:
- Các đoạn văn ngắn: Giới hạn mỗi ý tưởng trong 3-4 câu để giữ sự tập trung của người đọc.
- Các tiêu đề phụ rõ ràng: Đóng vai trò như những “nhãn” mô tả cho thông tin bên dưới, giúp người đọc lướt nhanh để tìm đúng nội dung họ cần.
- Sử dụng danh sách và gạch đầu dòng: Trình bày các điểm chính hoặc các bước một cách trực quan để chúng dễ dàng được chú ý.
- Tận dụng khoảng trắng: Tạo không gian nghỉ giữa các đoạn văn, giúp mắt người đọc không bị mệt mỏi.
Bằng cách chia nhỏ nội dung, bạn không chỉ giúp người đọc dễ tiếp thu hơn mà còn giúp các hệ thống AI xử lý thông tin hiệu quả hơn.
Chiến Lược Mới Hay Chỉ Là Phương Pháp Cũ?
Thực tế, content chunking không phải là một xu hướng hoàn toàn mới. Những người làm nội dung có kinh nghiệm đã luôn áp dụng các nguyên tắc này dưới tên gọi đơn giản là “viết tốt”.
Thực tế, “chunking” chỉ là cách gọi hiện đại cho một tập hợp các best practices rất lâu đời trong thiết kế web. Suốt nhiều thập kỷ, giới SEO và UX đã khuyến nghị sử dụng hệ thống tiêu đề phân cấp (H1–H6) để dẫn dắt ánh nhìn của người đọc, đồng thời viết nội dung theo mô hình F-Pattern — cách con người tự nhiên quét và đọc các trang web.
Tại Sao Tôi Lại Đồng Tình Với Google: Cấu Trúc Khác Với “Phân Mảnh”
Mặc dù cấu trúc rất quan trọng, tôi nghĩ rằng việc tối ưu hóa quá mức cũng có thể gây hại.
Gần đây, một đại diện của Google đã cảnh báo các nhà sáng tạo nội dung không nên “phân mảnh” bài viết thành các mẩu thông tin rời rạc chỉ với mục đích để các mô hình AI xếp hạng tốt hơn. Mục tiêu phải luôn là tạo ra cấu trúc để bài viết rõ ràng cho người đọc, chứ không phải chia nhỏ nó ra cho máy móc.
Khoa Học Đằng Sau Các “Mẩu Thông Tin Dễ Hiểu”
Hiệu quả của việc chia nhỏ nội dung đã được chứng minh qua các nghiên cứu về hành vi đọc. Các nghiên cứu cho thấy mắt người thường quét trang web để tìm kiếm các “điểm neo” như chữ in đậm hay tiêu đề để quyết định có nên đọc tiếp hay không.
AI cũng hoạt động theo một logic tương tự. Các hệ thống AI hiện đại sử dụng “phân đoạn ngữ nghĩa” để chia nhỏ bài viết của bạn. Khi nội dung được sắp xếp thành các phần riêng biệt, độc lập, các mô hình này sẽ dễ dàng khớp một “đoạn” văn bản với câu hỏi của người dùng hơn. Về cơ bản, bạn đang chuẩn bị sẵn những câu trả lời để AI có thể truy xuất và trích dẫn.
Kinh Nghiệm Thực Tế: Nội Dung Như Nào Sẽ Được AI Trích Dẫn?
Tôi nhận ra rằng chỉ chia nhỏ thôi thì chưa đủ. Nó chỉ giúp AI tìm thấy thông tin, nhưng chất lượng nội dung mới là yếu tố quyết định việc nó có được trích dẫn hay không. Trong công việc của mình, tôi tập trung vào bốn điều:
- Nghiên cứu gốc: Tôi cố gắng chia sẻ dữ liệu từ các nghiên cứu nội bộ, vì AI ưu tiên các sự thật có thể kiểm chứng.
- Dự đoán các câu hỏi tiếp theo: Tôi tìm kiếm các câu hỏi mà người đọc có thể sẽ hỏi sau khi đọc xong ý chính, và trả lời chúng trong bài.
- Đảm bảo sự tươi mới: Tôi chắc chắn rằng thông tin và kiến thức trong bài viết luôn được cập nhật.
- Đưa ra câu trả lời trực tiếp: Tôi cố gắng viết theo kiểu “Kim tự tháp ngược”, tức là đặt câu trả lời chính ngay trong câu đầu tiên dưới mỗi tiêu đề.
Checklist Thực Hành: Cách Phân Đoạn Nội Dung Đúng Chuẩn
Đây là checklist tôi dùng để kiểm tra bài viết của mình:
- Các tiêu đề có mô tả rõ ràng, cụ thể không?
- Câu đầu tiên của mỗi phần có phải là câu trả lời trực tiếp không?
- Mỗi đoạn văn có thể đứng độc lập và vẫn có ý nghĩa không?
- Có sử dụng danh sách cho những đoạn liệt kê từ 3 mục trở lên không?
- Đã có một mục Hỏi & Đáp (FAQ) riêng ở cuối bài chưa?
Đo Lường Hiệu Quả Bằng Công Cụ AI Của Similarweb
Để biến những lý thuyết này thành một chiến lược đo lường được, tôi cần xem AI đang đối xử với trang của tôi và của đối thủ ra sao. Tôi dựa vào công cụ AI Brand Visibility của Similarweb.
- Tìm hiểu “Tại sao” bằng Phân tích Trích dẫn (Citation Analysis): Tôi dùng công cụ này để xem chính xác những nguồn nào đang định hình các câu trả lời của AI trong ngành của tôi.
- Hiểu “Như thế nào” bằng Phân tích Câu lệnh (Prompt Analysis): Tôi dùng công cụ này để xem những câu hỏi thực tế mà người dùng đang hỏi ChatGPT, từ đó điều chỉnh nội dung cho phù hợp.
Chuẩn Bị Cho Tương Lai
Đối với tôi, content chunking là cầu nối giữa khả năng đọc của con người và khả năng truy xuất của AI. Mặc dù các thuật ngữ có thể thay đổi, nhiệm vụ cốt lõi vẫn là làm cho thông tin trở nên dễ tiếp cận.
Tôi tin rằng những người sáng tạo thành công nhất sẽ là những người cung cấp nội dung chất lượng cao trong một định dạng có cấu trúc và lấy con người làm trung tâm. Cấu trúc quan trọng, nhưng tôi sẽ không bao giờ hy sinh trải nghiệm của người đọc cho một thuật toán.
Câu Hỏi Thường Gặp (FAQs)
Tôi có nên viết lại các bài viết cũ của mình thành các đoạn nhỏ không?
Không nên viết lại hàng loạt. Thay vào đó, hãy dùng một công cụ như Similarweb để xem trang nào của bạn đang mất hiển thị trên AI. Đó là những trang cần được cập nhật trước.
Liệu tôi có thể “chia nhỏ quá mức” nội dung không?
Có. Nếu mỗi câu là một đoạn, bạn sẽ làm mất đi sự mạch lạc của bài viết. Hãy đảm bảo các đoạn văn vẫn nối tiếp nhau một cách logic.
Một “đoạn” văn nên dài bao nhiêu?
Không có quy tắc cứng nào. Các kỹ sư AI thường thấy các đoạn khoảng 300-500 từ hoạt động tốt nhất. Tuy nhiên, bạn không nên viết theo số từ. Hãy viết cho đến khi ý tưởng được trọn vẹn.
