SEO đã chết, hãy gặp RAO: Công nghệ AI sẽ thay thế Google Search mãi mãi
Hãy thực tế một chút – lần cuối bạn nhấp vào kết quả thứ 10 của một tìm kiếm trên Google là khi nào? Hay cuộn qua trang 2? Có lẽ là chưa bao giờ. Đó là bởi vì tìm kiếm đã thay đổi, và kỳ vọng của chúng ta cũng vậy, và giờ đây RAO đã xuất hiện.
Ngày xửa ngày xưa, Tối ưu hóa Công cụ Tìm kiếm (SEO) đã thống trị thế giới kỹ thuật số. Tất cả chỉ xoay quanh việc tạo ra các từ khóa phù hợp, viết nội dung xoay quanh mục đích tìm kiếm, xây dựng backlink và hy vọng thuật toán của Google sẽ hoạt động tốt. Nhưng trong một thế giới mà ChatGPT đưa ra câu trả lời, Perplexity tóm tắt nghiên cứu, và trợ lý AI viết email cho bạn, thì những bài đăng blog nhồi nhét từ khóa không còn hiệu quả nữa.
Hãy đến với RAO: Tối ưu hóa Truy xuất Tăng cường
RAO là viết tắt của Retrieval-Augmented Optimization (Tối ưu hóa Truy xuất Tăng cường). Đây là một phương pháp tiếp cận mới được xây dựng cho thế giới AI. Nếu SEO là việc tối ưu hóa cho Google, thì RAO là việc tối ưu hóa cho các tác nhân AI — giúp nội dung của bạn dễ dàng được khám phá, truy xuất và hữu ích theo ngữ cảnh bởi các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như GPT, Claude hoặc Gemini.
So sánh thực tế:
Hãy tưởng tượng SEO giống như việc bạn hét lên “Này! Lại đây!” trên một con phố đông đúc với hy vọng Google sẽ nghe thấy bạn. RAO giống như việc lưu số điện thoại của bạn vào danh bạ của AI — để khi ai đó xin giới thiệu, bạn sẽ nhận được cuộc gọi.
Tại sao SEO không còn hiệu quả như trước nữa
Hãy cùng phân tích điều này với một vài ví dụ:
⇒ Bạn tìm kiếm “giày chạy bộ tốt nhất” → Bạn nhận được một loạt blog liên kết, bảng so sánh và quảng cáo.
⇒ Bạn hỏi ChatGPT cùng một câu hỏi → Bạn nhận được một bản tóm tắt thực tế, hữu ích với các tùy chọn phù hợp với nhu cầu của bạn.
Cái nào có vẻ giống tương lai hơn?
Các công cụ tìm kiếm đang dần trở nên giống công cụ trả lời hơn là thư mục. Và khi câu trả lời được tạo ra bởi các LLM, bạn cần đảm bảo nội dung của mình có thể được các mô hình đó truy xuất và tin cậy.
Tối ưu hóa Truy xuất Tăng cường (RAO) là gì?
RAO là việc đưa nội dung của bạn vào các hệ thống thân thiện với AI:
⇒ Lưu trữ nội dung của bạn trong các cơ sở dữ liệu vector như Pinecone, Weaviate hoặc Amazon Bedrock.
⇒ Cấu trúc thông tin sao cho có thể được truy xuất thông qua các nội dung nhúng, chứ không chỉ từ khóa.
⇒ Giúp nội dung của bạn dễ truy cập thông qua các đường ống RAG (Retrieval-Augmented Generation).
⇒ Tối ưu hóa để đạt được độ tin cậy và tính nhất quán về mặt thực tế.
Không chỉ là SEO 2.0. Đó là một nền tảng hoàn toàn mới.
Hãy lấy một ví dụ thực tế
Giả sử bạn là một công ty an ninh mạng với hàng tá sách trắng, blog và nghiên cứu điển hình. Theo truyền thống, bạn sẽ tối ưu hóa các trang đó cho các từ khóa như “tự động hóa SOC” hoặc “công cụ SIEM”.
Nhưng với RAO:
⇒ Bạn chia nhỏ tài liệu thành các phần có ý nghĩa ngữ nghĩa.
⇒ Chuyển đổi chúng thành các phần nhúng.
⇒ Lưu trữ chúng trong một cơ sở dữ liệu vector.
⇒ Cho phép một mô hình AI như GPT truy vấn chúng bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Vì vậy, khi ai đó hỏi: “Phương pháp tốt nhất để tự động hóa ứng phó sự cố cho một ngân hàng cỡ trung là gì?”, bài báo năm 2023 của bạn sẽ bị loại bỏ — không phải vì các từ khóa, mà vì nó thực sự trả lời câu hỏi.
Các doanh nghiệp đã và đang sử dụng RAO như thế nào
⇒ Netflix: Sử dụng tìm kiếm vector để đề xuất nội dung không chỉ dựa trên thẻ mà còn dựa trên cảnh, tâm trạng và hành vi của người dùng.
⇒ Amazon Bedrock: Cho phép các công ty xây dựng các ứng dụng dựa trên RAG, nơi tài liệu nội bộ có thể được tìm kiếm tức thì thông qua các truy vấn tự nhiên.
⇒ Notion AI: Tóm tắt không gian làm việc của bạn bằng RAG và các nội dung nhúng — trích xuất các ghi chú và tài liệu phù hợp với ý định của bạn.
Còn Google thì sao?
Đúng vậy, Google cũng đang phát triển. Trải nghiệm Tạo sinh Tìm kiếm (SGE) là phản hồi của họ đối với truy vấn dựa trên LLM. Nhưng vấn đề là: ngay cả trong SGE, Google cũng sử dụng các kỹ thuật dựa trên truy xuất ngầm. Vì vậy, nếu bạn vẫn đang loay hoay viết tiêu đề trang và mô tả meta, bạn đang bỏ lỡ một bước chuyển đổi lớn.
Cách bắt đầu với RAO
1. Kiểm tra nội dung của bạn: Nó có bị phân mảnh không? Có dư thừa không? Liệu nó có thể trả lời các câu hỏi thực tế không?
2. Nhúng kiến thức của bạn: Sử dụng các công cụ như OpenAI Embeddings, Cohere hoặc LangChain để vector hóa tài liệu của bạn.
3. Sử dụng cơ sở dữ liệu vector: Pinecone, Qdrant, Weaviate hoặc thậm chí Elasticsearch có hỗ trợ vector.
4. Xây dựng đường dẫn RAG: Đưa dữ liệu của bạn vào một mô hình AI có thể truy xuất và tạo ra câu trả lời từ dữ liệu đó.
5. Tập trung vào chiều sâu thực tế: Nội dung của bạn càng hoàn thiện và chất lượng cao thì các LLM sẽ càng hiển thị nó tốt hơn.
Suy nghĩ cuối cùng: Đã đến lúc xem xét lại nội dung
Bạn không còn viết cho bot nữa. Bạn đang viết cho các tác nhân AI quyết định nội dung nào sẽ được hiển thị, tóm tắt và tin cậy.
Hãy quên việc tranh giành vị trí số 1 trên Google đi. Hãy bắt đầu hướng tới mục tiêu trở thành nguồn số 1 mà AI hướng tới.
Chào mừng đến với kỷ nguyên của RAO.
⇒ SEO = tối ưu hóa cho Google
⇒ RAO = tối ưu hóa cho các tác nhân AI
⇒ Tập trung vào cơ sở dữ liệu vector, đường dẫn RAG và chất lượng nội dung
⇒ Hãy là nguồn, chứ không chỉ là kết quả tìm kiếm
Bạn cần hỗ trợ xây dựng chiến lược ưu tiên RAO? Hãy cùng trò chuyện.
- KHÁNH NGUYÊN MEDIA Xây giá trị – Dựng niềm tin
- Hotline: 0937 39 56 79
- WhatApp, Viber, Zalo, Messenger: 09 37 39 56 79
- Email: apps@khanhnguyenmedia.com – petrusphan@gmail.com
- Website: https://khanhnguyenmedia.com - https://mobileapp-vn.store
- TRỤ SỞ: 124/14/24 Võ Văn Hát, Phường Long Trường, Thành phố Thủ Đức, Tp HCM
- VPGD 1: 213 Điện Biên Phủ, P. Võ Thị Sáu, Quận 3, Tp HCM, Việt Nam
- VPGD 2: 7/23 Đường 14, Phường Linh Chiểu, Tp Thủ Đức, Tp HCM, Việt Nam
Bài viết gần đây
Dịch vụ Thiết kế website
Phát triển ứng dụng di động
