Khi một trợ lý AI gọi tên một thương hiệu trong câu trả lời, thường thì nó không chỉ đọc từ một danh sách xếp hạng giống như cách hoạt động của trang kết quả tìm kiếm. Cái tên đó xuất hiện từ sự kết hợp của ba yếu tố: những gì mô hình đã tiếp thu trong quá trình đào tạo, những gì nó có thể truy xuất trực tiếp tại thời điểm bạn hỏi, và mức độ nhất quán khi thương hiệu của bạn xuất hiện trên các nguồn mà hệ thống đã coi là đáng tin cậy. Hiểu được sự kết hợp đó chính là sự khác biệt giữa việc đuổi theo một "vị trí số một" ảo ảnh và việc thực sự xây dựng một sự hiện diện giúp AI phải gọi tên bạn.
Dữ liệu huấn luyện mang lại dự đoán đầu tiên cho mô hình
Một mô hình ngôn ngữ tạo ra văn bản bằng cách dự đoán các từ tiếp theo có khả năng xảy ra từ các mô thức thu nhận được trong quá trình huấn luyện, vì vậy các thương hiệu mà nó gọi tên theo mặc định thường là những thương hiệu được mô tả, đề xuất và thảo luận một cách nhất quán trên toàn bộ kho dữ liệu huấn luyện của nó, mặc dù việc tinh chỉnh sau huấn luyện, các câu lệnh (prompts) và chính sách an toàn cũng định hình kết quả. Đây là lý do tại sao một thương hiệu được đưa tin rộng rãi trên các bài báo, diễn đàn và trang tham chiếu có xu hướng tự động xuất hiện, trong khi một đối thủ cạnh tranh tốt tương đương nhưng hiếm khi được đề cập thì không. Các tiền dữ liệu huấn luyện này có tính bền vững nhưng chậm thay đổi, bởi vì các nhà cung cấp chỉ đào tạo lại hoặc làm mới các mô hình theo lịch trình riêng của họ chứ không phải khi bạn xuất bản nội dung, mặc dù các trợ lý hỗ trợ truy xuất thông tin có thể phản ánh nội dung mới được lập chỉ mục hoặc kết nối sớm hơn.
Truy xuất trực tiếp sẽ kéo về những gì quá trình huấn luyện đã bỏ lỡ
Khi một trợ lý được bật tính năng duyệt web hoặc truy xuất, nó sẽ chạy một truy vấn đối với chỉ mục tìm kiếm hoặc tài liệu, thường kết hợp giữa tìm kiếm từ khóa, độ tương đồng ngữ nghĩa, độ mới và các tín hiệu uy tín, sau đó chọn ra một nhóm nhỏ các đoạn văn để đọc trước khi trả lời. Lựa chọn đó thường kết hợp tìm kiếm từ vựng, độ tương đồng ngữ nghĩa giữa truy vấn của bạn và các đoạn văn ứng viên (vector embeddings), độ mới cùng các tín hiệu uy tín, đôi khi kèm theo bước xếp hạng lại để đánh giá lại điểm số liên quan của các ứng viên hàng đầu. Nội dung được truy xuất vượt qua phễu lọc này sẽ đi vào ngữ cảnh của mô hình cùng với prompt, chỉ dẫn hệ thống và các tri thức tự thân từ quá trình huấn luyện, vì vậy khả năng được truy xuất và đi đúng chủ đề một cách rõ ràng cũng cực kỳ quan trọng, tương tự như việc được nhiều người biết đến.
Sự xác thực chéo giữa các nguồn là yếu tố quyết định
Một trang duy nhất khẳng định thương hiệu của bạn là tốt nhất chỉ là một tín hiệu yếu; luận điểm đó khi được lặp lại trên nhiều nguồn độc lập, uy tín mới là tín hiệu mạnh. Các mô hình và hệ thống xung quanh chúng có xu hướng thiên về thông tin nhất quán giữa các nguồn, và nghiên cứu về phản hồi có căn cứ (grounded answering) cho thấy độ chính xác thường cải thiện khi nhiều nguồn thực sự độc lập đồng thuận, mặc dù các nguồn trùng lặp hoặc chất lượng thấp chỉ đơn thuần nhại lại nhau không mang lại sự xác thực thực chất. Trên thực tế, điều này có nghĩa là việc tên bạn được nhắc đến, được đánh giá và mô tả theo cùng một cách ở nhiều nơi khác nhau quan trọng hơn là việc hoàn thiện một tài sản số duy nhất.
Không có vị trí xếp hạng duy nhất nào để giành lấy
Một trang kết quả tìm kiếm hiển thị một thứ hạng rõ ràng tại một thời điểm, địa điểm và ngữ cảnh nhất định, nhưng câu trả lời của AI thường mang tính tổng hợp cao hơn, do đó cùng một prompt có thể đưa ra các thương hiệu khác nhau giữa các phiên truy cập, các cách diễn đạt, và tùy thuộc vào việc tính năng truy xuất có được kích hoạt vào thời điểm đó hay không. Khả năng được hiển thị mang tính xác suất và phụ thuộc vào ngữ cảnh, kết hợp giữa các tri thức có sẵn của mô hình, bất cứ thông tin gì được truy xuất tại thời điểm đó, và mức độ xác thực của thương hiệu bạn. Mục tiêu thực tế là nâng cao cơ hội được gọi tên trên nhiều biến thể khác nhau của một câu hỏi, chứ không phải là chiếm đoạt một vị trí cố định duy nhất.
- Các câu trả lời của AI được tạo sinh chứ không phải được xếp hạng: một thương hiệu được gọi tên dựa trên sự kết hợp giữa các tri thức có sẵn trong dữ liệu huấn luyện, truy xuất trực tiếp và sự xác thực chéo giữa các nguồn, chứ không phải từ một vị trí xếp hạng duy nhất.
- Dữ liệu huấn luyện thiết lập trạng thái mặc định. Sự phủ sóng rộng rãi và nhất quán trên nhiều nguồn đáng tin cậy là điều khiến mô hình tự động đề xuất tên bạn mà không cần duyệt web.
- Truy xuất trực tiếp ưu tiên độ liên quan và khả năng truy xuất: các đoạn văn được chọn bằng độ tương đồng ngữ nghĩa và xếp hạng lại, do đó nội dung rõ ràng, đi đúng chủ đề và cập nhật vẫn có thể hiển thị ngay cả khi mô hình chưa từng được huấn luyện về bạn.
- Sự nhất quán là đòn bẩy. Những thông tin thực tế và định vị thương hiệu giống nhau được lặp lại trên nhiều nguồn uy tín độc lập sẽ đánh bại một trang web hoàn hảo duy nhất, bởi vì sự đồng thuận giữa các nguồn là một tín hiệu xác thực mạnh mẽ.
- Hãy tối ưu hóa cho cơ hội hiển thị, không phải cho một vị trí cố định. Hãy hướng đến việc được gọi tên qua nhiều cách diễn đạt của một câu hỏi, vì cùng một prompt có thể đưa ra các thương hiệu khác nhau giữa các lần chạy.