Xem các tìm kiếm mà AI có thể thực hiện trước khi trả lời.
Một câu hỏi của người mua có thể phân nhánh thành nhiều lượt tìm kiếm ngầm bên trong một công cụ AI. Hãy chạy thử bất kỳ câu hỏi nào qua Claude, ChatGPT, Gemini và Perplexity. Xem các truy vấn tìm kiếm ngầm thực tế mà Claude, ChatGPT và Gemini báo cáo qua API chính thức của họ khi họ đối chiếu nguồn để đưa ra câu trả lời, cùng với các nguồn và trích dẫn mà API của Perplexity trả về—những gì nội dung của bạn cần phải có để được trích dẫn. Khi một mô hình trả lời từ kiến thức đã được huấn luyện sẵn, nó không chạy tìm kiếm trực tiếp, và báo cáo sẽ đánh dấu những hàng đó để bạn luôn biết chính xác truy vấn nào thực sự được ghi nhận.
GEO Query Fan-Out là gì?
GEO Query Fan-Out là công cụ BYOK miễn phí: công cụ nhận một câu hỏi và ghi lại các lượt tìm kiếm nền thực tế mà Claude, ChatGPT và Gemini báo cáo qua API chính thức; với Perplexity, công cụ ghi lại các nguồn và trích dẫn mà API trả về khi tạo câu trả lời có căn cứ nguồn. Khi một mô hình trả lời từ kiến thức đã được huấn luyện sẵn, nó không thực hiện tìm kiếm, và báo cáo sẽ đánh dấu các dòng đó; các truy vấn được ghi lại này sẽ trở thành sơ đồ nội dung (content map) cho những gì bạn cần bao phủ để được các công cụ AI truy xuất và trích dẫn.
Cách thức hoạt động
Bạn nhập một câu hỏi (tùy chọn thêm tên miền của bạn), dán các khóa API của riêng bạn cho bất kỳ công cụ nào trong bốn công cụ trên. Claude, ChatGPT và Gemini sẽ trả về các truy vấn tìm kiếm ngầm thực tế mà chúng báo cáo khi đối chiếu câu hỏi đó, được ghi lại từ chính phản hồi chứ không phải mô phỏng; Perplexity trả về các nguồn và trích dẫn mà nó đã truy xuất (API của nó không để lộ chuỗi truy vấn).
Các prompt được mô hình trả lời từ kiến thức huấn luyện sẵn sẽ không kích hoạt tìm kiếm trực tiếp, và các hàng đó được đánh dấu tương ứng. Thêm các khóa Semrush, SpyFu hoặc SparkToro để xếp chồng dữ liệu ước tính về lượng tìm kiếm, đối thủ cạnh tranh và đối tượng mục tiêu lên các truy vấn được ghi lại; các khóa này được truyền qua HTTPS cho yêu cầu duy nhất đó và sau đó sẽ bị hủy, không bao giờ được ghi nhật ký hoạt động hoặc lưu lại.
Công cụ này dành cho ai
Đối với các nhà tiếp thị, đội ngũ SEO và GEO, cùng chủ doanh nghiệp muốn biết những câu hỏi nào cần trả lời để xuất hiện trong kết quả của AI, kết quả nhận được là một danh sách cụ thể các chủ đề phụ cần bao phủ để nội dung của bạn được truy xuất và trích dẫn, thay vì phải đoán mò từ khóa. Công cụ này phù hợp với bất kỳ ai có khách hàng hiện đang nghiên cứu bằng AI trước tiên và muốn tự mình xây dựng sơ đồ nội dung đó trước khi cam kết thực hiện một chiến dịch.
Trong thực tế
Một nhà tiếp thị phần mềm B2B nhập "best CRM for a small business" và dán các khóa ChatGPT và Gemini của họ; công cụ trả về các lượt tìm kiếm ngầm mà mỗi công cụ đã chạy, chẳng hạn như small-business CRM pricing, CRM vs spreadsheet, easiest CRM to set up, và CRM integrations, tiết lộ rằng các trang của họ đã trả lời cụm từ chính nhưng lại bỏ qua các câu hỏi phụ về giá cả và tích hợp mà các công cụ AI có khả năng sẽ khám phá, vì vậy họ biết chính xác trang nào cần viết tiếp theo.
Câu hỏi của bạn, mọi tìm kiếm và nguồn của các công cụ.
Thêm khóa Claude, OpenAI hoặc Gemini để tạo bản tóm tắt nội dung (brief) của bạn. Khóa Perplexity có thể được thêm vào song song để phục vụ truy xuất, nhưng riêng Perplexity thì không thể tự tạo bản tóm tắt (chỉ được sử dụng một lần cho yêu cầu của bạn, không bao giờ được lưu trữ). Thêm Semrush / SpyFu / SparkToro để xếp chồng dữ liệu lượng tìm kiếm ước tính, tín hiệu cạnh tranh và đối tượng từ các nhà cung cấp bên thứ ba.
Sử dụng API key của riêng bạn : chỉ dùng một lần cho yêu cầu của bạn, không bao giờ được lưu giữ trên máy chủ của chúng tôi
Các khóa truyền qua HTTPS đến máy chủ của chúng tôi, nơi thực hiện cuộc gọi đến từng nhà cung cấp AI cho yêu cầu duy nhất này, sau đó sẽ hủy chúng, không bao giờ ghi nhật ký, lưu lại hoặc tái sử dụng. Thêm bất kỳ một công cụ AI nào để bắt đầu; thêm Semrush / SpyFu / SparkToro để so sánh dữ liệu tìm kiếm ước tính. Bạn muốn chạy báo cáo này giúp bạn? Hãy liên hệ với chúng tôi.
Không có gì ẩn giấu. Xem mọi kết nối.
Đây chính xác là cách báo cáo của bạn được xây dựng, từ đầu đến cuối. Nhấp vào bất kỳ nút nào để xem chức năng và dữ liệu đầu ra của nó, hoặc nhấn Play để xem hướng dẫn. Không có hộp đen bí ẩn.
Câu hỏi của bạn, đã có lời giải.
Có, bản thân công cụ NYFTY là miễn phí sử dụng. Vì đây là mô hình BYOK, mọi chi phí sử dụng từ nhà cung cấp AI sẽ được tính vào khóa API hoặc tài khoản của riêng bạn.
Đúng vậy, đây là một công cụ dạng mang-key-của-riêng-bạn (BYOK). API key của bạn được gửi qua HTTPS đến máy chủ của NYFTY chỉ để thực hiện (các) yêu cầu cho lượt chạy duy nhất đó, không bao giờ được ghi nhật ký hay lưu giữ, và sẽ bị hủy ngay sau đó.
GEO Query Fan-Out ghi lại các lượt tìm kiếm nền thực tế mà Claude, ChatGPT và Gemini báo cáo qua API chính thức; với Perplexity, công cụ ghi lại các nguồn và trích dẫn mà API trả về khi dùng chúng làm căn cứ cho câu trả lời cho cùng một câu hỏi, để bạn có thể so sánh song song. Khả năng hoạt động có thể phụ thuộc vào quyền truy cập API được kích hoạt cho khóa bạn cung cấp.
Nó xuất ra các danh sách truy vấn fan-out đặt cạnh nhau: các tìm kiếm thực tế chạy ngầm mà Claude, ChatGPT, và Gemini đã báo cáo khi chúng xác thực câu hỏi (đối với Perplexity: các nguồn và trích dẫn mà nó đã truy xuất), cùng với các nguồn mà nó đã kéo về. Các prompt được phản hồi từ tri thức đã được đào tạo của mô hình sẽ không thực hiện tìm kiếm và được đánh dấu như vậy. Hãy sử dụng nó để phát hiện các khoảng trống nội dung, so sánh cách các công cụ hiểu một câu hỏi, và lên kế hoạch cho các trang hoặc nguồn phản hồi tốt hơn các chủ đề phụ đó.
Với các câu trả lời có căn cứ nguồn, có. Khi Claude, ChatGPT, hoặc Gemini chạy tìm kiếm web trực tiếp để trả lời, nó báo cáo các truy vấn chạy ngầm đã sử dụng thông qua API chính thức của mình, OpenAI's Responses API, grounding metadata của Gemini, và các web-search tool blocks của Anthropic, và công cụ này sẽ thu thập trực tiếp những thông tin đó. Perplexity thì khác: API của nó trả về các kết quả tìm kiếm và trích dẫn mà nó đã truy xuất, chứ không phải các chuỗi truy vấn gốc bên dưới. Thay vào đó, khi một mô hình trả lời từ tri thức đã được huấn luyện của nó, nó sẽ không chạy tìm kiếm, vì vậy không có truy vấn nào để hiển thị và báo cáo sẽ đánh dấu hàng đó là không tìm kiếm (no-search) thay vì tự tạo ra một truy vấn.
Các hệ thống AI có thể khác nhau do việc lấy mẫu mô hình (model sampling), các cập nhật từ nhà cung cấp, sự khác biệt khi truy xuất trực tiếp và những thay đổi nhỏ trong cách diễn giải câu hỏi. Hãy coi kết quả đầu ra là nghiên cứu định hướng, chứ không phải là một bản đồ đảm bảo cho các câu trả lời, trích dẫn, thứ hạng hoặc khả năng hiển thị của AI trong tương lai.