Trong một hoặc hai thập kỷ qua, SEO rất đơn giản: Bạn chiến đấu cho “10 liên kết xanh” trên Google.
Nhưng hành vi đã thay đổi. Ngày nay, khách hàng của bạn không chỉ tìm kiếm; họ đang trò chuyện. Họ đang hỏi ChatGPT, Perplexity và Claude để đề xuất phần mềm, gỡ lỗi mã lệnh và so sánh giá cả.
Nếu bạn không có mặt trong câu trả lời đó, bạn không tồn tại.
Điều này đã làm nảy sinh một lĩnh vực mới: LLM Seeding. Trong khi các đối thủ đề xuất các chiến thuật mơ hồ như “đăng bài trên Reddit” hoặc “tiếp cận các nhà báo”, tôi cho rằng thực tế LLM seeding là một vấn đề về dữ liệu. Bạn không thể giải quyết nó bằng phỏng đoán. Bạn cần lập bản đồ chuỗi cung ứng thông tin kỹ thuật số.
LLM Seeding Là Gì?
LLM seeding là thực hành chiến lược đặt nội dung của thương hiệu bạn vào trong các bộ dữ liệu cụ thể và các tên miền có thẩm quyền cao mà các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) tin tưởng và trích dẫn.
Trong khi SEO truyền thống luôn tận dụng các tín hiệu off-site, mục tiêu chính của nó là tăng thẩm quyền cho tên miền của bạn. LLM Seeding thay đổi trọng tâm. Nó tối ưu hóa dấu ấn kỹ thuật số off-site của bạn không chỉ để truyền link equity, mà còn để phục vụ như một nguồn thông tin chính cho các mô hình AI. Nó là động cơ đằng sau GEO (Tối ưu hóa cho Công cụ Tạo sinh).
Mục tiêu là Ký ức Thương hiệu (Brand Memory). Bạn đang huấn luyện mô hình để liên kết thực thể thương hiệu của bạn với một chủ đề cụ thể.
Các Nguyên Tắc Cơ Bản: 3 Chiến Thuật Phổ Biến Cho LLM Seeding
Trước khi đi sâu vào dữ liệu, bạn cần hiểu chính các “hạt giống”. Hầu hết các chiến lược LLM seeding thành công đều dựa trên ba trụ cột chiến thuật cốt lõi.
- Đa dạng nền tảng (“Ở đâu”): Các mô hình AI khao khát sự đồng thuận của con người. Đây là lý do tại sao chúng đánh giá cao nội dung do người dùng tạo (UGC) và sự xác thực của bên thứ ba. Ví dụ: Diễn đàn (Reddit, Quora) và Các trang đánh giá (G2, Capterra).
- Định dạng có cấu trúc (“Như thế nào”): Nếu một AI không thể phân tích cú pháp nội dung của bạn, nó sẽ không trích dẫn nó. Ví dụ: Phân đoạn ngữ nghĩa, Bảng & Danh sách, và FAQ + Schema.
- Digital PR & Thẩm quyền (“Ai”): Được các hãng tin tức và các ấn phẩm ngành có thẩm quyền cao trích dẫn sẽ báo hiệu cho AI rằng thương hiệu của bạn là một nguồn được đáng tin cậy.
Thách Thức: Các Chiến Thuật Không Có Dữ Liệu Chỉ Là Phỏng Đoán
Những chiến thuật này là hợp lý, nhưng chúng chỉ hoạt động khi được hướng dẫn bởi dữ liệu. Hầu hết các công ty thực hiện chúng một cách mù quáng. Để chiến thắng, bạn cần ngừng hành động như một người dùng và bắt đầu suy nghĩ như một nhà khoa học dữ liệu. Bạn cần Gen AI Intelligence.
Bước 1: Giám định trích dẫn (Tìm các “Nút có trọng số cao”)
Các đối thủ của bạn có thể được ChatGPT đề xuất, nhưng tại sao?
Trong thực tế, điều này xảy ra bởi vì họ được trích dẫn trên các nguồn của bên thứ ba cụ thể mà mô hình liên tục học hỏi từ đó. Đó là vì họ được trích dẫn trên một Nút có trọng số cao (High-Weight Node), một trang web của bên thứ ba mà AI liên tục tin tưởng cho một chủ đề.
Sử dụng công cụ Phân tích Trích dẫn AI của Similarweb, tôi không đoán mò, tôi nhìn vào dữ liệu. Dữ liệu cho thấy khả năng hiển thị của AI chủ yếu được thúc đẩy bởi nội dung giải thích và so sánh của bên thứ ba, không phải bởi các trang thuộc sở hữu của thương hiệu.
Bước 2: Chiến lược nội dung dựa trên câu lệnh (Prompt)
Khi bạn đã biết nơi để gieo hạt giống của mình, bạn cần biết phải gieo gì.
Nghiên cứu từ khóa truyền thống cho thấy những gì mọi người gõ vào Google. LLM seeding đòi hỏi phải hiểu các câu lệnh, những câu hỏi đàm thoại mà người dùng hỏi các hệ thống AI. Sử dụng công cụ Phân tích Prompt AI của Similarweb, tôi đã phân tích các câu lệnh liên quan đến CRM được gửi đến ChatGPT.
Bước 3: Xác thực các “Nút sống”
Các trang web của bên thứ ba đóng các vai trò khác nhau trong hệ sinh thái AI. Trước khi đầu tư vào PR hoặc nội dung khách, hãy xác thực tên miền.
Tôi sử dụng hành vi lưu lượng truy cập ra ngoài để xác định nhà xuất bản nào tích cực tham gia vào các hành trình nghiên cứu được hỗ trợ bởi AI. Trong Similarweb, bạn có thể xem một trang web gửi lưu lượng truy cập của nó đi đâu sau khi người dùng tiêu thụ nội dung của nó.
Bước 4: Đo lường ROI (Khả năng hiển thị & Lưu lượng truy cập)
Phần khó nhất của LLM seeding là chứng minh giá trị. Tôi theo dõi bốn chỉ số: Khả năng hiển thị thương hiệu AI, Thị phần của mô hình, Lượt đề cập thương hiệu và Lưu lượng truy cập AI.
- Khả năng hiển thị thương hiệu AI cạnh tranh theo thời gian: Việc theo dõi chỉ số này theo thời gian biến LLM seeding từ một tối ưu hóa một lần thành một chuyển động cạnh tranh có thể đo lường được.
- Thị phần của mô hình (Share of Model): Đo lường tần suất một thương hiệu xuất hiện trong các câu trả lời do AI tạo ra so với các đối thủ, được chia nhỏ theo mô hình.
- Số lượng đề cập thương hiệu: Đo lường tần suất thương hiệu của bạn xuất hiện trên các câu trả lời do AI tạo ra cho một chủ đề nhất định.
- Lưu lượng truy cập AI: Sử dụng công cụ AI Traffic của Similarweb, chúng ta thấy rằng lưu lượng truy cập AI của Zoho cho thấy sự thống trị rõ ràng của ChatGPT.
Kết Luận: Ngừng Đoán Mò, Bắt Đầu Đo Lường
Kỷ nguyên của nội dung “gieo rắc và cầu nguyện” đã kết thúc. Những người chiến thắng trong LLM seeding sẽ không phải là những thương hiệu sản xuất nhiều nội dung nhất, họ sẽ là những người có bản đồ tốt nhất về hệ sinh thái thông tin AI.
Bằng cách xác định các nút trích dẫn có ảnh hưởng cao, phân tích các câu lệnh thực của người dùng và xác thực các luồng lưu lượng truy cập, bạn biến phỏng đoán thành một hệ thống có thể lặp lại.
Câu Hỏi Thường Gặp (FAQs)
LLM seeding là gì?
LLM seeding là thực hành đảm bảo thương hiệu của bạn xuất hiện trong nội dung của bên thứ ba mà các mô hình AI dựa vào khi tạo ra các câu trả lời.
LLM seeding khác gì so với SEO?
SEO tập trung vào việc xếp hạng các trang của riêng bạn trong kết quả tìm kiếm. LLM seeding tập trung vào ảnh hưởng ngoài trang, các trích dẫn, bài giải thích, so sánh và đánh giá.
LLM seeding có giống như GEO không?
LLM seeding là một đầu vào cốt lõi cho GEO. GEO là lĩnh vực rộng lớn hơn về việc tối ưu hóa cho các câu trả lời do AI tạo ra, trong khi LLM seeding tập trung cụ thể vào việc đặt thương hiệu của bạn vào các bộ dữ liệu và nguồn mà các mô hình trích dẫn.
Những loại trang web nào quan trọng nhất cho LLM seeding?
Dữ liệu liên tục cho thấy ba loại có tác động cao: các bài giải thích giáo dục, nội dung so sánh “công cụ tốt nhất”, và các nền tảng đánh giá và diễn đàn đáng tin cậy.
Làm cách nào để tôi biết những trang web nào mà các mô hình AI tin tưởng trong danh mục của tôi?
Phân tích Trích dẫn cho thấy chính xác các tên miền và URL nào xuất hiện trong các phản hồi của AI cho chủ đề của bạn.
LLM seeding có thể thúc đẩy lưu lượng truy cập không, hay tất cả đều là không nhấp chuột?
Các tương tác LLM bao gồm cả các câu trả lời không nhấp chuột và các cú nhấp chuột giới thiệu có ý định cao.
Mất bao lâu để thấy kết quả từ LLM seeding?
LLM seeding tích lũy theo thời gian. Tiến bộ ban đầu xuất hiện dưới dạng tăng các lượt đề cập thương hiệu và khả năng hiển thị trên các câu lệnh.
Tôi nên đo lường thành công của LLM seeding như thế nào?
Việc đo lường hiệu quả kết hợp: thị phần hiển thị của mô hình, số lượng đề cập thương hiệu trên các câu lệnh, lưu lượng truy cập giới thiệu AI, và xu hướng hiển thị cạnh tranh theo thời gian.
Tôi có cần nội dung đặc biệt chỉ dành cho các mô hình AI không?
Không. Nội dung LLM seeding hiệu quả nhất là nội dung lấy con người làm trung tâm, mang tính giải thích đã hoạt động tốt với độc giả.
