Cách đo khả năng hiển thị trên AI mà không tự lừa mình

Để đo khả năng hiển thị trên AI, hãy xây dựng một bộ prompt cố định dựa trên câu hỏi thực của khán giả, chạy định kỳ trên ChatGPT, Gemini, Perplexity và Google AI Overviews, rồi ghi lại việc thương hiệu của bạn có được nhắc đến, trích dẫn hay gắn liên kết hay không, và được mô tả ra sao. Hãy chạy lặp lại, vì câu trả lời thay đổi, và báo cáo xu hướng thay vì kết quả đơn lẻ.

Vì sao khả năng hiển thị trên AI khó đo lường?

Có ba lý do, và nên nói rõ chúng trước khi ai đó dựng dashboard.

• Câu trả lời không mang tính tất định. Hỏi cùng một câu hai lần, bạn có thể nhận được thương hiệu khác, nguồn khác và cách diễn đạt khác.
• Câu trả lời được cá nhân hóa và phụ thuộc ngữ cảnh. Vị trí, lịch sử tài khoản, ngữ cảnh hội thoại và phiên bản mô hình đều làm kết quả thay đổi.
• Không có "vị trí" được công bố. Khác với thứ hạng tìm kiếm, không có thứ hạng chính thức nào để tra cứu, và hầu hết nền tảng AI chỉ cung cấp số liệu phân tích hạn chế cho thương hiệu.

Vì vậy, bất kỳ ảnh chụp màn hình đơn lẻ nào cho thấy trợ lý AI nêu tên, hoặc không nêu tên, thương hiệu của bạn đều chỉ là giai thoại. Đo lường nghĩa là lấy mẫu.

Bạn nên đo lường điều gì?

Tại SNMRush, chúng tôi theo dõi bốn lớp, khớp với tên gọi của chúng tôi: Search, Neural answers và Mentions.

1. Sự hiện diện: tỷ lệ prompt có nhắc đến thương hiệu của bạn.
2. Trích dẫn: tỷ lệ prompt mà một trang của bạn được hiển thị làm nguồn hoặc được gắn liên kết.
3. Độ chính xác: mô tả có đúng không (ngành hàng, sản phẩm/dịch vụ, địa điểm, không bị nhầm với thương hiệu khác).
4. Tỷ trọng lượt nhắc đến: tần suất bạn xuất hiện so với các đối thủ được nêu tên trên cùng bộ prompt.

Bên cạnh đó, hãy giữ các chỉ số tìm kiếm truyền thống, vì nhiều câu trả lời AI dựa trên kết quả tìm kiếm: thứ hạng cho cùng các câu hỏi, lượt hiển thị trong Search Console và lưu lượng giới thiệu từ các công cụ AI trong số liệu phân tích của bạn (các nguồn như chatgpt.com hoặc perplexity.ai giờ đã xuất hiện trong nhiều báo cáo giới thiệu).

Làm sao xây dựng một bộ prompt?

Bộ prompt là trái tim của phương pháp, và chất lượng của nó quyết định các con số có ý nghĩa gì hay không.

Hầu hết các đội bắt đầu bằng cách động não ra prompt trong một cuộc họp. Kết quả là danh sách những câu hỏi mà đội marketing sẽ hỏi, hiếm khi là những gì khách hàng hỏi. Thay vào đó, chúng tôi xây dựng bộ prompt từ bằng chứng. SNMRush dùng SOMIN, một nền tảng nghiên cứu khán giả bằng AI, để làm nổi bật những câu hỏi và điểm căng thẳng mọi người nêu ra về một ngành hàng trong các cuộc trò chuyện thực trên mạng xã hội, và chúng tôi diễn đạt prompt bằng chính ngôn ngữ của khán giả. Phương pháp được mô tả trong bài tìm ra những câu hỏi khán giả đặt ra.

Một bộ prompt cân bằng thường gồm:

• Câu hỏi về ngành hàng: "Cách tốt nhất để…", "Công cụ nào giúp…"
• Câu hỏi về vấn đề: những điểm căng thẳng đằng sau lượt tìm kiếm, diễn đạt theo cách mọi người nói.
• Câu hỏi so sánh: "X so với Y", "lựa chọn thay thế cho X".
• Câu hỏi về thương hiệu: "[Thương hiệu] là gì?", "[Thương hiệu] có tốt cho…"
• Biến thể địa phương nếu bạn hoạt động ở nhiều thị trường.

Năm mươi đến một trăm năm mươi prompt là khoảng khả thi với hầu hết thương hiệu. Hãy cố định bộ prompt trong một quý để các xu hướng có thể so sánh được.

Nên chạy bao lâu một lần?

Hằng tháng là đủ với hầu hết thương hiệu, mỗi prompt chạy vài lần trên mỗi công cụ để làm mượt các biến động. Ghi lại ngày, công cụ, chế độ (ví dụ có hoặc không có tìm kiếm web), vị trí và toàn bộ câu trả lời. Hãy giữ câu trả lời gốc; bạn sẽ muốn đọc lại khi một con số thay đổi.

Định nghĩa

• Bộ prompt: danh sách câu hỏi cố định dùng để lấy mẫu câu trả lời của AI theo thời gian.
• Tỷ lệ hiện diện: phần trăm số lần chạy bộ prompt có nhắc đến thương hiệu của bạn.
• Tỷ lệ trích dẫn: phần trăm số lần chạy hiển thị tên miền của bạn làm nguồn.
• Tỷ trọng lượt nhắc đến: số lượt nhắc đến của bạn tính theo tỷ lệ trên tổng số lượt nhắc đến thương hiệu được theo dõi trong bộ prompt.

Những sai lầm phổ biến là gì?

• Báo cáo một lần chạy duy nhất. Một câu trả lời là một mẫu có cỡ bằng một.
• Thay đổi bộ prompt mỗi tháng. Bạn mất khả năng so sánh.
• Đếm lượt nhắc đến mà không đọc chúng. Một lượt nhắc đến mô tả sai về bạn là một vấn đề, không phải thắng lợi.
• Khẳng định quan hệ nhân quả. Nếu sự hiện diện tăng sau khi bạn đăng một trang, điều đó đáng khích lệ, nhưng không phải bằng chứng. Mô hình cập nhật, đối thủ thay đổi và các công cụ điều chỉnh cách truy xuất.
• Bỏ qua chuyện tiền bạc. Khả năng hiển thị là phương tiện. Hãy gắn nó với yêu cầu tư vấn và doanh thu khi có thể.

Điểm cuối cùng đáng được nhấn mạnh. Ứng dụng chị em FMedia của chúng tôi lập luận rằng trong paid media, ROAS phù phiếm che giấu lợi nhuận thực; tương đương trong khả năng hiển thị trên AI là số lượt nhắc đến tăng lên nhưng không bao giờ biến thành cuộc trò chuyện với người mua. Hãy theo dõi chuyển đổi có hỗ trợ và nguồn yêu cầu tư vấn cùng với các chỉ số hiển thị.

Nên báo cáo kết quả như thế nào?

Một bản tổng kết hằng tháng dài một trang là hiệu quả nhất: bốn tỷ lệ chính kèm đường xu hướng, những prompt thay đổi nhiều nhất, ba ví dụ câu trả lời được trích nguyên văn, các nguồn mà công cụ AI trích dẫn nhiều nhất trong ngành hàng của bạn, và một danh sách hành động ngắn. Trang báo cáo của SOMIN cho thấy một triết lý tương tự áp dụng rộng hơn cho báo cáo marketing: mọi con số đều phải truy ngược được về bằng chứng đằng sau.

Để hình dung cách các agency đưa báo cáo dựa trên bằng chứng vào mối quan hệ với khách hàng, case study Analytic Partners rất đáng xem.

Một mức cơ sở tốt trông như thế nào?

Không có chuẩn so sánh chung nào, và bạn nên nghi ngờ bất kỳ ai đưa ra một con số như vậy. Một mức cơ sở tốt đơn giản là dữ liệu quý đầu tiên của chính bạn, được đo nhất quán. Từ đó, các câu hỏi trở nên thực tế: những prompt nào không bao giờ nhắc đến chúng ta, công cụ trích dẫn nguồn nào thay vào đó, và cần làm gì để trở thành nguồn tốt hơn?

Thêm một mẹo thực tế: ghi lại mô hình hoặc chế độ mà mỗi công cụ hiển thị khi có thể. Khi một nền tảng ra mắt mô hình mới, kết quả có thể thay đổi chỉ sau một đêm, và bạn sẽ muốn tách điều đó khỏi tác động của công việc mình làm.

Đó là lúc đo lường quay trở lại thành công việc: các câu trả lời chỉ ra nội dung trả lời trước cần viết, thực thể cần làm rõ và lượt nhắc đến cần giành được. Hãy đo lường trung thực, hành động dựa trên các khoảng trống, và đo lại.

Câu hỏi thường gặp

Tôi có thể theo dõi khả năng hiển thị trên AI trong Google Search Console không?

Search Console gộp lưu lượng từ AI Overviews và AI Mode vào hiệu suất Tìm kiếm tổng thể, nhưng không tách riêng chi tiết. Cần có một bộ prompt để thấy được lượt nhắc đến và cách bạn được mô tả.

Một bộ prompt đo khả năng hiển thị nên có bao nhiêu prompt?

Năm mươi đến một trăm năm mươi là khả thi với hầu hết thương hiệu, mỗi prompt chạy vài lần trên mỗi công cụ mỗi tháng, và được cố định ít nhất một quý.

Các công cụ đo khả năng hiển thị trên AI có chính xác không?

Chúng hữu ích để lấy mẫu ở quy mô lớn, nhưng đều gặp cùng sự biến động. Hãy kiểm tra cách chúng chạy prompt, tần suất ra sao và bạn có đọc được câu trả lời gốc không.