Các nền tảng thương mại điện tử cần lưu ý những gì trong kỷ nguyên AI đang thay đổi cách tìm kiếm và mua sắm trực tuyến của người dùng?

Khi ChatGPT, Google và mới đây là Apple đồng loạt tăng tốc trong cuộc đua AI nhằm chiếm lĩnh thị trường thương mại điện tử, nhiều chuyên gia dự báo năm 2025 sẽ là cột mốc định hình lại cách người dùng tìm kiếm và mua sắm trực tuyến. Trong bối cảnh đó, các thương hiệu cần làm gì để duy trì lợi thế và giữ vững vị thế dẫn đầu?

Tại phiên tòa chống độc quyền Apple - Google, ông Eddy Cue, Giám đốc điều hành Apple tiết lộ rằng lần đầu tiên kể từ khi Safari ra mắt, lượng tìm kiếm Google trên trình duyệt này đã giảm. Theo ông, nguyên nhân chính đến từ việc người dùng chuyển sang chatbot AI để tìm kiếm thông tin.

Một nghiên cứu của Bain & Co, công bố vào tháng 2/2025, cũng củng cố nhận định này, khi 80% người tiêu dùng hiện dựa vào kết quả do AI tạo ra, cho ít nhất 40% lượt tìm kiếm của họ, kéo theo lưu lượng truy cập web tự nhiên giảm 25%. Đáng chú ý, 42% người dùng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã nhận đề xuất mua sắm trực tiếp từ nền tảng AI.

Trước làn sóng này, các “ông lớn” công nghệ nhanh chóng tung ra những bước đi chiến lược. OpenAI thử nghiệm tính năng thanh toán tích hợp, giúp người dùng mua hàng ngay trên ChatGPT mà không cần rời ứng dụng. Về phía Google, vào tháng 5 vừa qua, thương hiệu đã giới thiệu “chế độ AI” cho công cụ tìm kiếm dựa trên AI tạo sinh, kèm theo ba tính năng mua sắm mới, bao gồm thử đồ ảo, đề xuất mua sắm cá nhân hóa qua Gemini và so sánh giá tự động, tất cả đều được triển khai trước tiên tại thị trường Mỹ. 

Sự dịch chuyển này đang buộc thúc đẩy ngành quảng cáo và các Marketer điều chỉnh chiến lược, từ SEO (Search Engine Optimization) sang AIO (AI Optimization). Mặc dù rất khó xác định chính xác yếu tố nào thực sự “kích hoạt” các mô hình ngôn ngữ lớn, một số phương pháp tối ưu hóa trang web thương mại điện tử đã xuất hiện, mở ra hướng đi mới cho thương hiệu duy trì sức cạnh tranh trong kỷ nguyên tìm kiếm mới.

Ngữ cảnh trên nội dung website là yếu tố quyết định 

Thay vì gõ vài từ khóa ngắn gọn như trước, người dùng giờ đây có xu hướng đặt những câu hỏi dài, mang tính hội thoại và thậm chí kèm thêm nhiều câu hỏi phụ. Đây chính là điểm khác biệt cốt lõi giữa các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và công cụ tìm kiếm truyền thống.

Ông Max Sinclair, CEO của Azoma AI, công ty chuyên tư vấn chiến lược tìm kiếm AI cho thương hiệu, cho biết: “Khi được sử dụng thường xuyên, các mô hình AI này xử lý những câu hỏi dài dựa trên ‘mô hình thế giới’ của chúng, tức là toàn bộ kiến thức và bối cảnh đã được tích lũy. Đồng thời, dữ liệu mà Google thu thập suốt 20 năm qua, từ độ tuổi, vị trí đến sở thích, cũng sẽ được tích hợp vào tìm kiếm AI để hiểu sâu hơn về ý định và bối cảnh tìm kiếm của người dùng.”

Điều này đồng nghĩa, thời kỳ “hack từ khóa” truyền thống đã qua. Thay vào đó, thương hiệu buộc phải viết những nội dung theo hướng thể hiện rõ ý định tìm kiếm của người dùng, bao gồm tập trung mô tả về danh mục sản phẩm, giải quyết các vấn đề thường gặp, đồng thời phát triển nội dung mang tính hội thoại như FAQ hay bài hướng dẫn. 

Những yếu tố mà ngôn ngữ lớn chú ý không chỉ là tên sản phẩm, mà còn bao gồm đối tượng sử dụng, tính năng, tình huống ứng dụng và hoàn cảnh cụ thể. Ví dụ, thay vì chỉ viết “Túi xách bằng da Ý 100%”, thương hiệu có thể mô tả chi tiết hơn: “Túi xách da Ý 100%, có ngăn đựng laptop, phù hợp với phụ nữ ở độ tuổi 20-30, linh hoạt từ thời trang công sở đến tiệc tối sang trong.”

Các chuyên gia cho rằng, bên cạnh việc chăm chút nội dung mô tả sản phẩm trên website, thương hiệu cần mở rộng góc nhìn và chủ động quản lý, tối ưu hóa mọi thông tin liên quan đến thương hiệu trên toàn bộ môi trường số, bao gồm những nhận xét và ý kiến chưa được kiểm chứng về sản phẩm và thương hiệu. 

Hình ảnh sản phẩm phải đồng nhất với nội dung mô tả 

Một trong những thay đổi lớn của tìm kiếm AI là sự chuyển dịch sang tìm kiếm đa phương thức (Multimodal), trong đó ngữ cảnh không chỉ nằm ở văn bản mà còn bao gồm cả hình ảnh sản phẩm. Hình ảnh sản phẩm càng đồng nhất và khớp với mô tả bằng văn bản, khả năng được các mô hình AI “hiểu đúng” và gợi ý đến người dùng càng cao. 

Trước đây, nếu tìm kiếm “túi xách màu xanh”, kết quả có thể trả về cả túi đỏ, nâu hay đen vì mô hình chưa đủ khả năng nhận diện tín hiệu trực quan. Nguyên nhân chủ yếu đến từ thói quen “nhồi nhét từ khóa” của nhiều thương hiệu để tối đa hóa khả năng xuất hiện, bất chấp sự phù hợp.

Trong kỷ nguyên AI, cách tiếp cận này lại phản tác dụng. AI đã có thể nhận diện màu sắc và đánh giá mức độ liên quan, từ đó chỉ ưu tiên hiển thị 2-3 sản phẩm phù hợp nhất. Điều đó đồng nghĩa, nếu bán túi nhiều màu, thương hiệu cần hiển thị hình ảnh đầy đủ của từng phiên bản màu ngay trên trang sản phẩm, để tăng cơ hội xuất hiện trong kết quả tìm kiếm AI.

Tuy nhiên, trong tìm kiếm AI đa phương thức, vấn đề không chỉ dừng ở việc hình ảnh sản phẩm trùng khớp với mô tả bằng lời. Google cho biết tìm kiếm hình ảnh qua công cụ Google Lens đang là hình thức tìm kiếm tăng trưởng nhanh nhất của họ. Trong số 20 tỷ truy vấn hình ảnh mỗi tháng, cứ 4 truy vấn thì có 1 mang mục đích thương mại - tức là người dùng đang tìm mua sản phẩm. 

Xu hướng này chủ yếu được dẫn dắt bởi người tiêu dùng trẻ và thế hệ Z - nhóm người lớn lên trong môi trường hình ảnh, mạng xã hội và thiết bị di động, từ đó ảnh hưởng đến cách họ muốn mua sắm. Ngoài ra, cả góc chụp và mức độ chi tiết hiển thị cũng ảnh hưởng đáng kể đến khả năng xuất hiện trong kết quả tìm kiếm hình ảnh. Theo các nhà cung cấp phần mềm quản lý tài sản kỹ thuật số (DAMs), video đang nổi lên như một yếu tố then chốt giúp tăng sự hiện diện trong tìm kiếm đa phương thức.

Tối ưu hoá mã nguồn nhằm cải thiện khả năng đọc của AI

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh mẽ, việc đầu tư vào nội dung “thân thiện với AI” trên website sẽ trở nên vô nghĩa, nếu hạ tầng kỹ thuật phía sau lại gây khó khăn cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong việc đọc và thu thập dữ liệu. Không ít thương hiệu thậm chí không nhận ra rằng chính mã nguồn trang web của họ đang vô tình chặn LLM tiếp cận thông tin.

Các chuyên gia khuyến nghị, đội ngũ kỹ thuật của thương hiệu cần đảm bảo khả năng giám sát và linh hoạt cập nhật website theo kịp những tiến bộ mới nhất của AI. Một số phương pháp quan trọng gồm: tệp LLMs.txt giúp LLM hiểu rõ hơn nội dung văn bản; tệp robots.txt hướng dẫn công cụ tìm kiếm về những trang có thể truy cập; và mã dữ liệu có cấu trúc (như danh sách thẻ) được thêm vào HTML để hỗ trợ công cụ tìm kiếm AI phân tích hiệu quả hơn.

Khi thích ứng với những thay đổi này, các chuyên gia tin rằng tìm kiếm bằng AI sẽ phục vụ người tiêu dùng tốt hơn. Nếu thương hiệu cung cấp đầy đủ dữ liệu mà AI cần, thương mại điện tử sẽ trở nên liên quan hơn, cá nhân hóa hơn và thậm chí công bằng hơn, bởi ý kiến người tiêu dùng cũng được phản ánh và tích hợp trong chính các mô hình AI này.

Như Quỳnh (Theo Vogue Business)