Để được trích dẫn bởi các model AI như ChatGPT hoặc ChatGPT, thương hiệu phải áp dụng Ba bước để được AI trích dẫn. Bài này trả lời câu hỏi tiếp theo và cụ thể hơn: điều gì thay đổi khi truy vấn được đặt bằng tiếng Việt, và khi thị trường của bạn có ít nội dung bản địa.
Câu trả lời ngắn: ngôn ngữ truy vấn là một trong những đòn bẩy mạnh nhất quyết định thương hiệu nào được AI đề xuất, và nó nghiêng về phía thương hiệu nội địa. Nhưng lợi thế đó chỉ hiện thực hóa trên một số engine, và bị vô hiệu ở engine khác vì lý do kỹ thuật ít người biết.
Những điểm chính cần nhớ
- Chuyển từ truy vấn tiếng Anh sang ngôn ngữ bản địa làm tăng recommendation share thêm 0.80 với thương hiệu địa phương, so với chỉ 0.15 với tập đoàn đa quốc gia. Khách hàng hỏi bằng tiếng Việt là lợi thế cấu trúc của bạn.
- 45% thương hiệu có chênh lệch sentiment giữa ngôn ngữ nhà và tiếng Anh trên 0.15. Doanh nghiệp đo AI visibility chỉ bằng tiếng Anh đang đánh giá thấp chính mình ở thị trường nhà.
- Trên ChatGPT, lợi thế ngôn ngữ có thể bị vô hiệu ở bước truy xuất: 43% truy vấn nền chạy bằng tiếng Anh dù prompt gốc là ngôn ngữ khác.
- Thị trường có web bản địa mỏng có tỷ lệ AI trích dẫn từ chính website thương hiệu cao hơn (khoảng 15% so với 12.5%), vì AI có ít nguồn bên thứ ba để đọc. Tiếng Việt thuộc nhóm này.
- Nguồn dẫn đầu mang tính thị trường, không phổ quát. Wikipedia dẫn đầu ở 11 trên 12 ngôn ngữ, nhưng tại Ba Lan các portal tuyển dụng vượt Wikipedia bản địa khoảng 2.1 lần.
Ngôn ngữ truy vấn quyết định thương hiệu nào được AI đề xuất
Đây là phát hiện có lợi nhất cho thương hiệu Việt Nam về vấn đề làm sao để thương hiệu được AI đề xuất
Một nghiên cứu công bố tháng 6/2026 trên arXiv đã truy vấn ba grounded LLM (GPT-5.4, Gemini 3.1 Pro và Perplexity Sonar Pro) về 66 thương hiệu thuộc 11 thị trường, bằng 12 ngôn ngữ thuộc bốn hệ ngôn ngữ, tạo ra 35.640 phản hồi.
Phát hiện chính: ngôn ngữ truy vấn làm thay đổi thương hiệu nào được đề xuất nhiều hơn hẳn so với việc thay đổi cách mô tả thương hiệu đó. Cụ thể, chuyển từ truy vấn tiếng Anh sang ngôn ngữ bản địa của thương hiệu làm tăng recommendation share thêm 0.80 với các thương hiệu địa phương, nhưng chỉ 0.15 với các tập đoàn đa quốc gia.
Dịch sang ngôn ngữ kinh doanh: khi khách hàng của bạn hỏi bằng tiếng Việt, cấu trúc của hệ thống đang nghiêng về phía bạn chứ không phải về phía các thương hiệu quốc tế. Đây là lợi thế cấu trúc mà thương hiệu nội địa có sẵn và thường không khai thác.
Một hệ quả cho việc đo lường
Cùng nghiên cứu ghi nhận 45% trong số 65 thương hiệu có chênh lệch sentiment giữa ngôn ngữ nhà và tiếng Anh trên 0.15, với mức chênh trung bình 0.171. Nghĩa là doanh nghiệp theo dõi AI visibility chỉ bằng tiếng Anh đang nhìn vào một bức tranh sai lệch, và sai lệch đó tập trung đúng vào phần visibility của các thương hiệu nội địa.
Nếu bạn đang đo AI visibility bằng tập prompt tiếng Anh, bạn có khả năng đang đánh giá thấp chính mình.
Vì sao lợi thế ngôn ngữ biến mất trên ChatGPT
Lợi thế ngôn ngữ ở phần trên là thật, nhưng nó chỉ hiện thực hóa nếu nguồn tiếng Việt của bạn lọt được vào tập ứng viên. Trên ChatGPT, có một bước kỹ thuật quyết định thương hiệu nào được AI trích dẫn.
Nghiên cứu của Peec AI trên 10 triệu prompt và 20 triệu fan-out query ghi nhận: 43% truy vấn nền của ChatGPT chạy bằng tiếng Anh dù prompt gốc là ngôn ngữ khác, và 78% session không phải tiếng Anh có ít nhất một truy vấn nền tiếng Anh.
Ví dụ cụ thể trong nghiên cứu làm rõ hậu quả: người dùng Ba Lan hỏi về sàn đấu giá nội địa. Fan-out query tiếng Anh của ChatGPT trả về eBay thay vì Allegro, nền tảng thống trị thị trường Ba Lan. Allegro không thua vì nội dung kém. Allegro thua vì chưa từng vào tập ứng viên để được xem xét.
Hai giai đoạn, hai cơ chế ngược chiều để được trích dẫn trên AI
Điều này giải thích một nghịch lý mà nhiều người thấy khó hiểu: tại sao có nghiên cứu nói AI ưu tiên nội dung cùng ngôn ngữ, lại có nghiên cứu nói AI thiên vị tiếng Anh
Cả hai đều đúng, ở hai giai đoạn khác nhau. Ở giai đoạn truy xuấtCả hai đều đúng, ở hai giai đoạn khác nhau. Ở giai đoạn truy xuất, ChatGPT có thể dịch truy vấn sang tiếng Anh, khiến nguồn tiếng Việt không vào được pool. Ở giai đoạn trích dẫnkhi các nguồn đã ở trong pool, hệ thống ưu tiên nguồn cùng ngôn ngữ với truy vấn. Phân tích 3.25 tỷ citation của Profound xác nhận điều này: trong nghiên cứu thị trường Mexico, 96% citation trong AI Overview đến từ nguồn tiếng Tây Ban Nha.
Nguồn địa phương bị loại ở bước một thì logic ưu tiên ngôn ngữ ở bước hai không bao giờ có cơ hội hoạt động.
Phân bố nguồn lực trên các engine
| Nguồn lực | Google AI Overview | ChatGPT |
|---|---|---|
| Cơ chế ngôn ngữ | Ưu tiên nguồn cùng ngôn ngữ truy vấn | Dịch truy vấn sang tiếng Anh ở bước truy xuất |
| Nội dung tiếng Việt chất lượng | Đòn bẩy chính | Cần nhưng chưa đủ |
| Hiện diện trên nguồn tiếng Anh | Ít quan trọng | Điều kiện để vào nhóm xem xét |
Nếu khách hàng của bạn chủ yếu tìm qua Google, nội dung tiếng Việt có cấu trúc tốt là đủ và là lợi thế. Nếu họ dùng ChatGPT nhiều, bạn cần thêm sự hiện diện trên các nguồn tiếng Anh mà một fan-out query có thể tìm tới: LinkedIn, Clutch, G2, ấn phẩm ngành quốc tế. Kể cả khi khách hàng của bạn không đọc tiếng Anh.
Đặc thù của thị trường web mỏng như Việt Nam, và thương hiệu phải làm gì để được trích dẫn trên AI
Đây là phần chưa thấy đối thủ nào tại Việt Nam nói tới, và nó thay đổi cách áp dụng một quy tắc mà ai cũng trích.
Quy tắc đó là: AI đọc nguồn bên thứ ba nhiều hơn website của chính thương hiệu. Nghiên cứu trên 167.551 citation có URL, thuộc 128 thương hiệu và 12 thị trường, cho con số cụ thể là 85.7% so với 14.3%. Nghiên cứu của McKinsey ghi nhận tỷ lệ tương đương, Bain mô tả cùng hiện tượng theo cách khác: LLM tìm đến review, earned media và trang so sánh để mô tả một thương hiệu.
Nhưng con số đó là trung bình toàn bộ mẫu, và mẫu đó không có thị trường nào giống Việt Nam.
Nghiên cứu phân tích tỷ lệ nguồn theo hệ ngôn ngữ và ghi nhận một mẫu hình rõ: các ngôn ngữ có web bản địa mỏng cho tỷ lệ trích dẫn từ website của chính thương hiệu cao hơn so với ngôn ngữ có web dày.
Cụ thể, nhóm ngôn ngữ Uralic (tiếng Estonia, tiếng Phần Lan) ở mức 15.5% và nhóm Baltic (tiếng Litva, tiếng Latvia) ở mức 15.0%, so với nhóm Slavic (tiếng Ba Lan, Séc, Slovak) chỉ 12.5%. Nhóm Uralic và Baltic cũng dựa vào Wikipedia nhiều hơn (5.0% và 4.3% so với 4.0%).
Giải thích của nghiên cứu: khi web bản địa mỏng, AI có ít nguồn bên thứ ba để đọc nên phải quay về website của chính thương hiệu và Wikipedia.
Suy ra gì cho các thương hiệu muốn được nhắc tới trên AI Việt Nam
Tiếng Việt thuộc nhóm ngôn ngữ có web chuyên ngành mỏng, đặc biệt ở các lĩnh vực B2B và kỹ thuật. Nếu mẫu hình trên đúng với tiếng Việt, hệ quả là:
Website của bạn có trọng số cao hơn ở Việt Nam so với thị trường phương Tây. Doanh nghiệp Việt có khả năng tự tác động đến câu trả lời AI về mình nhiều hơn so với một doanh nghiệp cùng quy mô tại Mỹ, đơn giản vì có ít nguồn cạnh tranh để AI đọc.
Wikipedia và các nguồn tham chiếu có trọng số cao hơn. Ở thị trường thiếu nguồn chuyên ngành, các nguồn tham chiếu phổ quát lấp vào chỗ trống.
Cửa sổ cơ hội có thời hạn. Khi web tiếng Việt trong ngành của bạn dày lên, tỷ lệ này sẽ dịch về mức của các thị trường trưởng thành, và lợi thế tự tác động sẽ giảm.
Một lưu ý về mức độ chắc chắn của suy luận này
Đây là suy luận từ dữ liệu các ngôn ngữ có đặc điểm tương đồng, không phải số đo trực tiếp trên tiếng Việt. Bộ dữ liệu gốc bao phủ 12 thị trường châu Âu, không có Việt Nam. Nên coi đây là giả thuyết có cơ sở cần kiểm chứng bằng chính dữ liệu ngành của bạn, chứ không phải kết luận đã được xác lập.
Cách kiểm chứng nằm ở phần cuối bài.
Bốn loại nguồn cần có mặt, và lộ trình cho Việt Nam gia tăng tỉ lệ trích dẫn trên AI
Nguồn dẫn đầu mang tính thị trường, không phổ quát. Đây là điều dữ liệu cho thấy rõ nhất và cũng là điều dễ giả định sai nhất.
Trong bộ dữ liệu 12 ngôn ngữ, Wikipedia là domain được trích nhiều nhất ở 11 ngôn ngữ, với tỷ lệ từ 3.71% đến 5.70%. Nhưng ngoại lệ mới là phần đáng học: ở tiếng Litva, nhật báo kinh doanh quốc gia vz.lt vượt Wikipedia với 4.38%.
Và tại Ba Lan, mẫu hình còn khác hơn. Domain được trích nhiều nhất cho 46 thương hiệu quốc gia là YouTube. Sâu hơn, bốn portal tuyển dụng cộng lại cung cấp 637 citation, so với 297 của Wikipedia tiếng Ba Lan, tức nhiều hơn khoảng 2.1 lần.
Nghĩa là ở một thị trường có hệ sinh thái review nhà tuyển dụng mạnh, AI đọc các trang tuyển dụng để mô tả một thương hiệu. Vị trí của bạn trên một portal tuyển dụng là một phần những gì AI nói về bạn.
Bốn loại nguồn cần rà soát để trả lời cho câu hỏi làm sao để được AI trích dẫn
1. Nguồn tham chiếu phổ quát. Wikipedia là nguồn dẫn đầu ở gần như mọi ngôn ngữ. Không có hoặc có một trang Wikipedia yếu là điểm yếu ở tất cả các ngôn ngữ cùng lúc. Với thương hiệu chưa đủ điều kiện có trang Wikipedia, các nguồn tham chiếu khác trong ngành đóng vai trò tương tự.
2. Ấn phẩm ngành và báo kinh doanh. Trường hợp vz.lt tại Litva cho thấy ở các thị trường ngôn ngữ nhỏ hơn, báo kinh doanh quốc gia lấp vào chỗ mà bách khoa toàn thư không phủ. Tại Việt Nam, đây là nhóm VnEconomy, CafeF, Doanh Nhân Sài Gòn và các ấn phẩm chuyên ngành.
3. Nền tảng và directory đặc thù thị trường. Trường hợp Ba Lan cho thấy nhóm này có thể vượt cả Wikipedia. Tại Việt Nam, nhóm này có thể là các trang so sánh, directory B2B, hoặc nền tảng review tùy theo ngành. Điểm quan trọng: bạn phải tự đo mới biết, không thể giả định.
4. Nội dung do chính thương hiệu xuất bản. Chiếm khoảng 14% ở mức trung bình, nhưng có khả năng cao hơn ở thị trường web mỏng như Việt Nam. Không phải là phần lớn nhất, nhưng là phần bạn kiểm soát hoàn toàn và làm được nhanh nhất.
Sai lầm phổ biến nhất khiến trích dẫn trên AI sụt giảm
Giả định rằng nguồn dẫn đầu trong ngành của bạn tại Việt Nam giống với nguồn dẫn đầu ở thị trường Mỹ, hoặc giống với những gì bạn nghĩ là uy tín. Dữ liệu Ba Lan cho thấy nguồn dẫn đầu có thể là thứ hoàn toàn nằm ngoài dự đoán của một kế hoạch PR thông thường.
4 Bước để Tăng Trích Dẫn Trên AI
Thứ tự này ngược với thứ tự mà phần lớn doanh nghiệp đang làm.
Bước 1: Đo lường khả năng hiện diện trên AI trước khi viết
Trước khi sản xuất thêm bất kỳ nội dung nào, xác định AI đang đọc nguồn nào để trả lời về ngành của bạn.
Cách làm: viết 15-25 prompt ngành bằng tiếng Việt, đúng như khách hàng của bạn sẽ hỏi. Chạy mỗi prompt 3-5 lượt trên ChatGPT và Google (nhiều lượt là bắt buộc vì output AI mang tính xác suất). Với mỗi lượt, ghi lại hai thứ: thương hiệu nào được nhắc, và nguồn nào được dẫn.
Sau một vòng, bạn có bản đồ nguồn của ngành mình. Đó là dữ liệu quyết định mọi bước sau.
Bước 2: Đảm bảo các engine AI có thể đọc được nội dung của bạn
Nếu website của bạn không server-side render, không có schema, hoặc còn thẻ noindex, mọi nỗ lực nội dung phía sau không đến được nơi cần đến. Đây là điều kiện cần, làm một lần.
Chi tiết ở Schema Markup cho AEO và phần điều kiện nền tảng trong Cách chọn và thuê dịch vụ AEO..
Bước 3: Nội dung tiếng Việt trả lời trọn vẹn từng câu hỏi con
Vì ngôn ngữ truy vấn nghiêng về phía bạn, nội dung tiếng Việt chất lượng là đòn bẩy có tỷ suất cao nhất trong ba việc bạn tự làm được. Mỗi section trả lời trọn vẹn một câu hỏi con trong 40-60 từ đầu.
Chi tiết ở Chiến lược content 90 ngày và Google AI Overview.
Bước 4: Có mặt trên các nguồn thuộc nhóm đầu
Dựa trên bản đồ nguồn từ bước 1, chọn ba đến năm nguồn thuộc phần đầu phân bố và tập trung vào đó. Không rải đều.
Đây là phần chậm nhất (3-6 tháng) và cũng là phần chiếm 86% những gì AI đọc.
Bước 5: Nếu nhắm ChatGPT, bổ sung tín hiệu tiếng Anh
Theo cơ chế fan-out đã nêu ở phần trên, nội dung tiếng Việt một mình không đủ để vào tập ứng viên của ChatGPT. Chọn hai đến ba nguồn tiếng Anh có thẩm quyền trong ngành và xây dựng hiện diện ở đó, kể cả khi khách hàng của bạn không đọc tiếng Anh.
Với Google AI Overview thì bỏ qua bước này, vì nội dung tiếng Việt đã là đòn bẩy đúng.
Câu hỏi thường gặp
-
Làm thế nào để thương hiệu Việt được ChatGPT và Gemini trích dẫn khi hỏi về ngành?
Ba việc theo thứ tự: đảm bảo nội dung máy đọc được, xuất bản nội dung tiếng Việt trả lời trọn vẹn từng câu hỏi con, và xây dựng hiện diện trên nguồn bên thứ ba. Việc thứ ba quan trọng nhất vì 85.7% citation về một thương hiệu trỏ về nguồn bên thứ ba, chỉ 14.3% về website của chính thương hiệu.
-
Ngôn ngữ truy vấn ảnh hưởng thế nào đến thương hiệu nào được đề xuất?
Rất lớn và có lợi cho thương hiệu địa phương. Nghiên cứu trên 35.640 phản hồi cho thấy chuyển từ truy vấn tiếng Anh sang ngôn ngữ bản địa làm tăng recommendation share thêm 0.80 với thương hiệu địa phương, so với 0.15 với tập đoàn đa quốc gia.
-
Tại sao thương hiệu Việt hay vắng mặt trong câu trả lời ChatGPT?
Nguyên nhân khác nhau theo engine. Với ChatGPT, 43% truy vấn nền chạy bằng tiếng Anh dù prompt gốc là ngôn ngữ khác, nên nguồn địa phương có thể bị loại ở bước truy xuất. Với Google AI Overview, vấn đề thường là thiếu cấu trúc trả lời theo câu hỏi con chứ không phải ngôn ngữ.
-
AI đọc nguồn nào để trả lời về một thương hiệu?
85.7% từ nguồn bên thứ ba, 14.3% từ website của chính thương hiệu. Nguồn tập trung cao, 80% citation đến từ khoảng 18% domain. Wikipedia dẫn đầu ở 11 trên 12 ngôn ngữ khảo sát, nhưng nguồn dẫn đầu thay đổi theo thị trường: tại Ba Lan các portal tuyển dụng được trích nhiều hơn Wikipedia tiếng Ba Lan khoảng 2 lần.
-
Theo dõi AI visibility chỉ bằng tiếng Anh có đủ không?
Không, và có thể gây hiểu sai nghiêm trọng. Nghiên cứu ghi nhận 45% thương hiệu có chênh lệch sentiment giữa ngôn ngữ nhà và tiếng Anh trên 0.15. Doanh nghiệp chỉ đo bằng tiếng Anh sẽ đánh giá thấp visibility ở chính thị trường nhà.
-
Nên bắt đầu từ đâu nếu thương hiệu chưa từng xuất hiện trong câu trả lời AI?
Bắt đầu bằng việc đo xem AI đang đọc nguồn nào về ngành của bạn, không phải bằng việc viết thêm nội dung. Chạy 15-25 prompt ngành bằng tiếng Việt, mỗi prompt 3-5 lượt, ghi lại nguồn được trích. Danh sách đó thường khác với giả định ban đầu.
