Bức ảnh này là một sơ đồ mô phỏng quy trình hoạt động của hệ thống tìm kiếm và phản hồi do Google AI điều khiển, trong đó có sử dụng chiến lược Query Fan-Out – một kỹ thuật cực kỳ quan trọng với tương lai SEO. Mình sẽ giải thích từng bước trong ảnh một cách dễ hiểu, kèm ví dụ thực tế
Giải thích từng bước trong sơ đồ hoạt động của AI Mode:
1. Receive Query – Nhận truy vấn
Người dùng gửi một truy vấn vào công cụ tìm kiếm. Truy vấn có thể đơn giản hoặc rất phức tạp, chứa ngữ cảnh tiềm ẩn mà hệ thống AI cần giải mã.
Ví dụ: Bạn gõ vào Google: “Làm sao để nấu phở bò tại nhà?”
2. Retrieve Contextual Information – Truy xuất thông tin ngữ cảnh
Hệ thống AI truy xuất các thông tin liên quan đến ngữ cảnh: lịch sử tìm kiếm, dữ liệu cục bộ, hoặc các yếu tố hành vi của người dùng.
AI sẽ đi tìm hiểu thông tin liên quan đến câu hỏi, bao gồm cả kiến thức trước đây mà AI đã học, cũng như dữ liệu mới. Ví dụ: AI sẽ đọc các bài viết dạy nấu phở, video hướng dẫn trên YouTube, công thức từ đầu bếp Việt, và cả những bài blog ẩm thực.
3. Generate Initial LLM Output – Tạo phản hồi ban đầu từ mô hình ngôn ngữ lớn
Một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Gemini, GPT hoặc PaLM sẽ tạo ra phản hồi đầu tiên dựa trên truy vấn và ngữ cảnh.
Dựa trên dữ liệu đã lấy, AI tạo ra một bản nháp nội dung trả lời ban đầu. Ví dụ: AI viết ra trước một bản nháp gồm các bước nấu phở: hầm xương, nêm nếm, chọn gia vị…
4. Generate Synthetic Queries (Query Fan-Out) – Tạo truy vấn mở rộng
Đây là điểm khác biệt cốt lõi trong AI Mode. Hệ thống tạo ra nhiều truy vấn phụ có liên quan đến truy vấn chính – gọi là “Fan-Out”. Mục đích là để khám phá các khía cạnh tiềm ẩn của ý định người dùng. Mình đã có bài viết nói về kỹ thuật này, bạn có thể đọc tại đây: https://bit.ly/fan-out
Ở bước này, AI tạo thêm nhiều câu hỏi phụ để mở rộng phạm vi hiểu của nó về câu hỏi chính. Giống như người học sinh tò mò hỏi thêm để chắc chắn hiểu đúng.
Ví dụ: AI tự hỏi thêm như: “Gia vị nào thường dùng trong phở?” hay “Có cách nào nấu phở nhanh hơn không?”… rồi đi tìm câu trả lời cho chính các câu đó.
5. Retrieve Query-Responsive Documents – Tìm tài liệu phù hợp
Từ các truy vấn Fan-Out, hệ thống tìm ra những tài liệu (webpage, video, đoạn văn) phản hồi tốt nhất với từng câu hỏi phụ.
Ở đây, AI sẽ đi tìm các tài liệu cụ thể có thể trả lời chính xác các câu hỏi đã tạo ở bước trên. Ví dụ: AI lấy các bài viết từ VnExpress, Cookpad, hoặc sách dạy nấu ăn tiếng Việt có nhắc đến công thức phở.
6. Classify Query (Intent and Format) – Phân loại ý định và định dạng
Truy vấn được phân tích sâu để hiểu:
• Người dùng muốn biết, làm, hay mua?
• Phản hồi nên ở dạng đoạn văn, danh sách, bảng hay biểu đồ?
AI hiểu rõ người dùng đang muốn gì: câu trả lời ngắn, hướng dẫn chi tiết, hay danh sách nguyên liệu.
Với truy vấn “Làm sao để nấu phở bò tại nhà?” Nó cũng hiểu là bạn đang tìm công thức nấu ăn, không phải đi ăn phở. AI nhận biết bạn muốn “học nấu” chứ không phải “tìm quán phở gần đây”.
7. Select Specialized LLM(s) – Chọn mô hình ngôn ngữ chuyên biệt
Dựa trên loại truy vấn, hệ thống sẽ chọn LLM phù hợp (ví dụ: một LLM giỏi về y tế, một cái khác giỏi về lập trình, sức khỏe hay y học…).
Ví dụ: Với câu hỏi về phở, AI sẽ chọn mô hình hiểu sâu về nấu ăn Việt Nam hơn là mô hình chuyên về lập trình hay du lịch.
8. Generate Reasoning Chains – Tạo chuỗi suy luận
Mỗi LLM không chỉ đưa ra câu trả lời trực tiếp mà còn tạo chuỗi logic để dẫn đến câu trả lời – kiểu như “tư duy có dẫn chứng”.
Nói cách khác, AI suy nghĩ logic: bước nào làm trước, bước nào làm sau. Nó không chỉ chép nội dung, mà còn “hiểu” và sắp xếp hợp lý.
Ví dụ: AI biết rằng phải hầm xương trước khi nêm nếm, chứ không làm ngược lại.
9. Synthesize Final Response – Tổng hợp phản hồi cuối cùng
Kết quả từ các truy vấn phụ, các mô hình LLM và logic suy luận được tổng hợp thành một phản hồi hợp nhất, mạch lạc.
Sau khi suy luận và thu thập đủ thông tin, AI viết lại câu trả lời cuối cùng sao cho dễ hiểu, hợp lý và trôi chảy.
Ví dụ: “Để nấu phở bò tại nhà, bạn cần hầm xương bò trong 3 giờ để lấy nước ngọt. Sau đó, cho hành nướng, gừng, thảo quả, hồi… để tạo mùi. Cuối cùng, thái thịt bò mỏng và chan nước dùng vào tô bánh phở.”
10. Apply User Embeddings – Áp dụng dữ liệu người dùng
Phản hồi được “cá nhân hóa” dựa trên hồ sơ người dùng, sở thích, lịch sử tìm kiếm…
Ví dụ: Nếu AI biết bạn thích đọc tiếng Việt, hoặc bạn thường tìm công thức nấu ăn miền Nam, thì nó sẽ ưu tiên cách viết và nội dung phù hợp với bạn. Hoặc, nếu bạn là người miền Tây, AI có thể ưu tiên công thức có vị ngọt hơn và ít quế hơn.
11. Select or Generate Citations – Chọn hoặc tạo trích dẫn
Hệ thống chọn ra nguồn (website) mà nội dung được lấy từ đó – đây là chỗ SEO có thể xuất hiện nếu nội dung được trích dẫn.
AI sẽ đưa ra các nguồn đáng tin cậy để bạn kiểm tra lại thông tin.
Ví dụ: “Theo trang Cooky.vn”, “Nguồn: Báo Tuổi Trẻ”… để bạn có thể đọc thêm hoặc xác minh.
12. Render Response – Hiển thị phản hồi
Phản hồi cuối cùng được hiển thị lên màn hình tìm kiếm, có thể là văn bản tổng hợp, hộp AI, hoặc đoạn trích có liên kết nguồn.
AI sẽ hiển thị câu trả lời hoàn chỉnh để bạn xem – gọn gàng, dễ đọc và đúng nhu cầu.
Ví dụ: Trên màn hình Google hoặc công cụ tìm kiếm AI, bạn thấy một khung gợi ý công thức phở bò, có hình ảnh, video hướng dẫn và nguồn tham khảo.
Tóm lại
Bức ảnh này minh họa cách AI không chỉ tìm kiếm thông tin như Google cổ điển, mà còn “hiểu”, “suy nghĩ” và “trình bày” lại thông tin như một người trợ lý thông minh. Tất cả quá trình diễn ra trong tích tắc, nhưng bên trong là cả một chuỗi bước cực kỳ phức tạp và thông minh – giúp người Việt dễ dàng tiếp cận thông tin chính xác, rõ ràng và phù hợp với bối cảnh sống hàng ngày.
Ý nghĩa với SEO hiện đại:
• Không chỉ tối ưu từ khóa, mà cần tối ưu ý định người dùng, ngữ cảnh, và kết cấu logic.
• Viết nội dung dễ “fan-out”: Nội dung phải bao phủ nhiều khía cạnh liên quan để AI dễ tạo các truy vấn phụ.
• Tăng khả năng được AI trích dẫn: Viết rõ ràng, đúng trọng tâm, có cấu trúc tốt để dễ được chọn làm nguồn chính thức.
• Tập trung vào “giá trị thực” cho người đọc hơn là chỉ làm hài lòng công cụ.
Hãy share bài viết nếu bạn thấy nó ý nghĩa!
———————
———————
Nguồn: Cộng đồng SEO mũ trắng facebook
