Một nghiên cứu mới đây chỉ ra rằng các mô hình trí tuệ nhân tạo có xu hướng ưu tiên tìm kiếm các thương hiệu quen thuộc thay vì những cái tên lạ. Điều này tạo ra lợi thế cạnh tranh không nhỏ cho các doanh nghiệp đã có sẵn nhận diện trong bộ nhớ của hệ thống AI.
Kết quả phân tích từ nhiều cuộc tìm kiếm bằng AI phát hiện 63% truy vấn cụ thể về thương hiệu liên quan đến một trong năm cái tên quen thuộc nhất của mỗi mô hình. Đây là thông tin quan trọng cho các nhà làm marketing.
Thương hiệu quen thuộc và sự thiên vị của AI
Dữ liệu được cung cấp bởi geoSurge và công bố trên Search Engine Land vào tháng 7 năm 2026. Nghiên cứu này tập trung vào cách các mô hình ngôn ngữ lớn thực hiện tìm kiếm khi trả lời câu hỏi của người dùng.
Các nhà nghiên cứu đã đo lường bộ nhớ của mô hình và hành vi tìm kiếm riêng biệt. Mục đích là để xem xét liệu những gì mô hình đã biết có ảnh hưởng đến những gì nó tìm kiếm hay không. Kết quả cho thấy mối liên hệ rõ ràng giữa hai yếu tố này.
Danny Goodwin, Editorial Director của Search Engine Land, là người biên tập nội dung này. Ông đã làm việc trong lĩnh vực tìm kiếm và marketing kỹ thuật số từ năm 2007. Thông tin được cung cấp nhằm giúp các chuyên gia SEO hiểu rõ hơn về bối cảnh mới.
Thống kê ưu tiên thương hiệu quen thuộc trong tìm kiếm
Theo báo cáo, các mô hình tìm kiếm những thương hiệu chúng đã biết thường xuyên hơn 3,2 lần so với các thương hiệu không quen thuộc. Tỷ lệ này cho thấy sự chênh lệch đáng kể trong cơ hội hiển thị.
Cụ thể, các mô hình đã tìm kiếm thương hiệu quen thuộc 55,7% thời gian. Con số này giảm mạnh xuống còn 17,4% đối với các thương hiệu nằm ngoài top 10 trong bộ nhớ của chúng.
| Chỉ số | Tỷ lệ phần trăm |
|---|---|
| Tìm kiếm thương hiệu quen thuộc | 55,7% |
| Tìm kiếm thương hiệu ngoài top 10 | 17,4% |
| Tìm kiếm cụ thể thuộc top 5 quen thuộc | 63% |
| Tìm kiếm fan-out có tên công ty | 31% |
Chỉ 31% các tìm kiếm mở rộng bao gồm tên công ty cụ thể. Điều này có nghĩa là phần lớn các truy vấn vẫn mang tính chung chung. Tuy nhiên, khi đã nhắc đến tên, sự thiên lệch về độ quen thuộc xuất hiện rõ rệt.
Vai trò bộ nhớ đối với mô hình AI
Bộ nhớ đóng vai trò quyết định mạnh mẽ trong việc companies nào được xem xét. Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu lưu ý rằng bộ nhớ không quyết định mọi tìm kiếm. Vẫn có ngoại lệ xảy ra trong quá trình hoạt động thực tế.
Mối quan hệ giữa bộ nhớ và hành vi tìm kiếm được xác nhận. Tuy nhiên, tác giả nói rằng kết quả cho thấy mối quan hệ chứ không chứng minh rằng một cái gây ra cái kia. Đây là điểm cần lưu ý khi phân tích nguyên nhân.
Dữ liệu được thu thập từ gần 4.000 phản hồi cho 66 câu hỏi mua hàng của Hoa Kỳ. Mỗi câu hỏi được thử nghiệm 60 lần trong khoảng thời gian từ ngày 29 tháng 5 đến ngày 9 tháng 6.
Cơ hội cho thương hiệu ít được biết đến
Mặc dù có sự thiên lệch, tìm kiếm trực tiếp vẫn có thể tìm thấy các thương hiệu không quen thuộc. Một ví dụ cụ thể là mô hình Gemini đã tìm kiếm Lemon Squeezy khi trả lời câu hỏi về nhà cung cấp thanh toán trực tuyến.
Thương hiệu này không nằm trong bộ nhớ được đo lường trước đó. Điều này cho thấy tìm kiếm trực tiếp vẫn có thể tìm thấy các thương hiệu mới. Đặc biệt là trong các danh mục mà mô hình ít dựa vào những gì chúng đã biết.
Nội dung mạnh vẫn có thể giúp các thương hiệu mới được chú ý. Tuy nhiên, các thương hiệu quen thuộc dường như có lợi thế không công bằng trước khi mô hình bắt đầu tìm kiếm. Doanh nghiệp cần xây dựng chiến lược nội dung bền vững.
Tác động đến thị trường và người dùng Việt Nam
Nghiên cứu phân tích nhiều ngành nghề khác nhau. Các lĩnh vực bao gồm du lịch, ô tô, tài chính, phần mềm kinh doanh, giáo dục, thực phẩm và nhà hàng, hàng xa xỉ, thể fitness và thời trang.
Các mô hình tìm kiếm thương hiệu quen thuộc từ 41% đến 82% thời gian tùy ngành. Con số này so với 9% đến 23% đối với các thương hiệu không quen thuộc. Sự chênh lệch này ảnh hưởng trực tiếp đến visibility.
Đối với doanh nghiệp Việt Nam, điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng nhận diện thương hiệu số. Nếu AI không thể tìm thấy bạn, khách hàng cũng sẽ không thể tìm thấy bạn trên các nền tảng mới.
Các nhà tiếp cận cần theo dõi khả năng hiển thị trên tìm kiếm AI. Việc uncover missed opportunities là cần thiết để phát triển sự hiện diện nơi khách hàng đang đặt câu hỏi. Đây là xu hướng tất yếu của công nghệ.
Câu hỏi thường gặp về tìm kiếm AI
Nhiều người dùng thắc mắc liệu AI có công bằng không. Nghiên cứu này chỉ ra rằng có sự thiên lệch về phía các thương hiệu đã có sẵn dữ liệu trong bộ nhớ mô hình. Điều này là một thực tế kỹ thuật cần chấp nhận.
Câu hỏi tiếp theo là làm sao để cải thiện vị trí. Doanh nghiệp cần tạo ra nội dung chất lượng và đảm bảo thương hiệu được nhắc đến nhiều trong các ngữ cảnh liên quan. Điều này giúp tăng khả năng nằm trong bộ nhớ ưu tiên.
Liệu kết quả này có thay đổi không. Công nghệ AI đang phát triển rất nhanh. Tuy nhiên, nguyên lý về bộ nhớ và sự quen thuộc có thể vẫn duy trì trong tương lai gần. Các nhà quản trị cần cập nhật thường xuyên.
Nghiên cứu này được thực hiện bởi geoSurge và công bố trên Search Engine Land. Đơn vị này thuộc sở hữu của Semrush. Họ cam kết cung cấp thông tin chất lượng về các chủ đề marketing.
Việc hiểu rõ cơ chế hoạt động giúp doanh nghiệp chủ động hơn. Thay vì chờ đợi thuật toán thay đổi, hãy xây dựng nền tảng thương hiệu vững chắc. Đây là cách tốt nhất để đối phó với sự thiên lệch của hệ thống.
Tóm lại, sự ưu tiên này là một thách thức nhưng cũng là động lực. Các thương hiệu mới cần nỗ lực gấp đôi để vượt qua rào cản ban đầu. Sự kiên trì trong xây dựng nội dung sẽ mang lại kết quả lâu dài.
Nguồn: Search Engine Land.
