Công Nghệ Phần Mềm

Nhận 15 tỷ USD từ Mark Zuckerberg, chàng trai 28 tuổi gốc Trung Quốc bỗng trở thành ‘canh bạc’ lớn nhất của Meta trong kỷ nguyên AI

Published

9 tháng ago

19 Tháng 6, 2025

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo đang bùng nổ, một cái tên thường ít xuất hiện trên các trang bìa tạp chí công nghệ, nhưng lại đóng vai trò tối quan trọng trong việc thúc đẩy cuộc cách mạng này: Alexandr Wang. Nhận 15 tỷ USD từ Mark Zuckerberg…

Ở tuổi 28, Wang, nhà sáng lập và CEO của Scale AI, đã âm thầm xây dựng một đế chế cung cấp “xương sống” dữ liệu cho gần như mọi công ty AI hàng đầu thế giới, từ những gã khổng lồ công nghệ đến các startup xe tự lái.

Chàng CEO gốc Trung Quốc này cũng vừa được Meta “chiêu mộ” về đội ngũ siêu trí tuệ, là gương mặt tiêu biểu cho thế hệ doanh nhân công nghệ trẻ đang định hình lại tương lai AI toàn cầu. Hôm 13/6/2025, Meta thông báo đầu tư 14,3 tỷ USD để nắm giữ 49 % cổ phần của Scale AI, đồng thời mời Wang dẫn dắt nhóm “superintelligence” – bước đi thể hiện tham vọng vượt lên Google, OpenAI và Microsoft trong cuộc đua AI.

Tuy nhiên, nhiều chuyên gia cho rằng Meta đang đánh bạc cả tương lai của mình vào một CEO trẻ tuổi, tương tự như những gì Mark Zuckerberg từng làm với vũ trụ số.

Từ thần đồng toán học đến tỷ phú tuổi 24

Với vẻ ngoài điềm tĩnh và phong thái quyết đoán, Alexandr Wang không phải là kiểu doanh nhân công nghệ thường thấy. Anh không thường xuyên xuất hiện trên các sân khấu lớn mà thay vào đó tập trung vào việc giải quyết một vấn đề cốt lõi mà ít người nhận ra, đó là dữ liệu. Khi các thuật toán AI ngày càng phức tạp, chúng cần một lượng lớn dữ liệu được dán nhãn, phân loại và đánh giá chính xác để “học hỏi”. Đây chính là thị trường ngách mà Scale AI đã khai thác và thống trị.

Sinh năm 1997 ở Los Alamos, New Mexico, trong một gia đình có cha mẹ là hai nhà vật lý gốc Trung Quốc làm việc tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Los Alamos, Alexandr Wang đã sớm được tiếp xúc với thế giới của khoa học và công nghệ.

Tài năng của anh bộc lộ từ rất sớm, đặc biệt là trong lĩnh vực toán học và lập trình. Anh từng đoạt vé vào đội Olympiad Toán quốc tế 2013, đội Vật lý Mỹ 2014 và là finalist USACO 2012–2013.

Ở tuổi 17, Wang ký hợp đồng kỹ sư phần mềm toàn thời gian tại Addepar – một fintech ở Silicon Valley – rồi chuyển sang Quora, nơi anh gặp Lucy Guo, bạn đồng sáng lập Scale AI.

Năm 2015, Wang nhập học MIT để theo đuổi chương trình Machine Learning cấp cao nhưng chỉ sau một năm đã quyết định bỏ dở để bắt tay vào khởi nghiệp. Trước khi rút chân khỏi MIT, anh còn có thời gian ngắn làm thuật toán tại Hudson River Trading

Năm 2016, ở tuổi 19, thay vì hoàn thành bằng cấp tại MIT danh giá, anh cùng với Lucy Guo tham gia Y Combinator và thành lập Scale AI với mục tiêu giải quyết “vấn đề gốc rễ” của AI: dữ liệu thô cần được dán nhãn chính xác để huấn luyện mô hình.

Trên thực tế Wang đã sớm nhận ra rằng, giới hạn của sự phát triển AI không nằm ở sức mạnh tính toán hay sự tinh vi của thuật toán, mà là ở chất lượng và số lượng dữ liệu. Nói cách khác, dữ liệu là mạch máu của AI và đây là mảng mà chưa nhiều ông lớn công nghệ thực sự chiếm ưu thế.

“Nếu bạn muốn xây dựng bất cứ thứ gì thú vị với AI, bạn cần rất nhiều dữ liệu. Và phần lớn dữ liệu đó không được dán nhãn”, Wang từng chia sẻ.

Đây là lúc Scale AI bước vào. Công ty này phát triển một nền tảng sử dụng cả con người và AI để dán nhãn, chú thích và đánh giá dữ liệu với độ chính xác cao.

Nhận 15 tỷ USD từ Mark Zuckerberg, chàng trai 28 tuổi gốc Trung Quốc bỗng trở thành ‘canh bạc’ lớn nhất của Meta trong kỷ nguyên AI- Ảnh 3.

Từ việc giúp xe tự lái nhận diện vật thể trên đường, đến việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiểu và tạo ra văn bản tự nhiên, Scale AI đã trở thành đối tác không thể thiếu cho hàng trăm doanh nghiệp và tổ chức, từ startup xe tự hành Zoox đến các tập đoàn như GM, Flexport, và sau này là OpenAI, Microsoft, Meta, Nvidia, Airbnb, Toyota…

Sự tăng trưởng của Scale AI là một câu chuyện thần kỳ. Chỉ trong vài năm, công ty đã vươn lên trở thành một “kỳ lân” công nghệ.

Vào năm 2021, Scale AI đã đạt định giá 7,3 tỷ USD trong vòng gọi vốn Series C , đưa Wang trở thành tỉ phú tự thân trẻ nhất thế giới ở tuổi 24. Theo ước tính của Forbes vào tháng 4/2025, tài sản ròng của anh đạt 3,6 tỷ USD.

Mới đây, vào tháng 5 năm 2024, Scale AI đã hoàn thành vòng gọi vốn Series F trị giá 1 tỷ USD, nâng mức định giá của công ty lên 13,8 tỷ USD và giá trị cổ phần của Wang vượt ngưỡng 2 tỷ USD. Quy mô nhân sự nhảy từ vài chục lên gần 900 người, phục vụ hơn 300 khách hàng khắp mọi lĩnh vực.

Thậm chí nhiều tin đồn gần đây cho thấy công ty đang nhắm tới mức định giá lên tới 25 tỷ USD. Những con số này không chỉ nói lên sự thành công về tài chính mà còn khẳng định vị thế không thể lay chuyển của Scale AI trong hệ sinh thái AI toàn cầu.

Phao cứu sinh

Ngoài việc chèo lái Scale, Wang còn gia nhập hội đồng quản trị Expedia Group từ năm 2023 và thường xuyên tham gia các buổi điều trần tại Quốc hội Mỹ về chính sách AI, kêu gọi đầu tư công nghệ và bảo đảm an toàn mạng lưới AI quốc gia. Sự xuất hiện của anh trước các tiểu ban vũ khí hóa học và kỹ nghệ quốc phòng cho thấy tầm ảnh hưởng ngày càng vượt ra ngoài ranh giới doanh nghiệp.

Quay trở lại với canh bạc của Mark Zuckerberg, thỏa thuận với Meta không chỉ đơn thuần là rót vốn. Wang và một nhóm nhỏ nhân sự Scale sẽ chuyển qua Meta để xây dựng phòng thí nghiệm AI cấp cao, dưới quyền trực tiếp của Mark Zuckerberg.

Trong khi đó, Jason Droege – cựu Giám đốc Chiến lược của Scale – sẽ tạm thời đảm nhiệm chức CEO. Điều đáng chú ý, Wang vẫn giữ ghế trong ban quản trị Scale, cho thấy anh không rời hoàn toàn “đứa con” của mình.

Nhận 15 tỷ USD từ Mark Zuckerberg, chàng trai 28 tuổi gốc Trung Quốc bỗng trở thành ‘canh bạc’ lớn nhất của Meta trong kỷ nguyên AI- Ảnh 4.

Động thái này phản ánh chiến lược của Meta, thay vì chỉ dựa vào các nhà nghiên cứu thuần túy, Zuckerberg muốn mang về một lãnh đạo có kinh nghiệm vận hành doanh nghiệp và am hiểu thị trường dữ liệu AI.

Nhiều chuyên gia nhận định, việc thu hút Wang là nước cờ quyết định để Meta vượt lên sau những thất bại với Llama 4 và bê bối xoay quanh hiệu suất mô hình.

Cho đến thời điểm hiện tại, Meta vẫn chưa có một sản phẩm AI chủ lực nào để cạnh tranh với các Big Tech. Sau thất bại thảm hại của Mark Zuckerberg trong mảng vũ trụ số, dường như Facebook đang chậm chân hơn đối thủ trong mảng AI. Hầu hết những thành quả mà ông chủ Meta đạt được từ sau khi đổi tên công ty là sa thải lượng lớn nhân viên, mua lại cổ phiếu và trả cổ tức.

Bởi vậy, Alexandr Wang được đánh giá là một chiếc phao cứu sinh mà Mark Zuckerberg níu kéo vào để thúc đẩy AI trước nguy cơ bị đối thủ bỏ xa, khiến cổ đông chỉ trích.

Theo đánh giá của nhiều chuyên gia, trong một thế giới mà AI đang định hình lại mọi ngành nghề, Alexandr Wang được ví như một kiến trúc sư thầm lặng, người đang xây dựng nền móng vững chắc cho kỷ nguyên này và đây chính là lý do Mark Zuckerberg tin tưởng vào canh bạc này.

Nguồn: Fortune, BI

Công Nghệ Phần Mềm

Kỹ sư trưởng Google: Team tôi mất cả năm mới làm xong giải pháp, dùng AI đối thủ chỉ cần 1 giờ

Published

1 tuần ago

21 Tháng 2, 2026

Admin Admin

Những tưởng câu chuyện này là minh chứng AI đã vượt qua con người về khả năng lập trình, nhưng hóa ra vấn đề còn phức tạp hơn nhiều so với tưởng tượng của mọi người.

Một bài đăng tưởng chừng bình thường của kỹ sư Google đã nhanh chóng lan truyền với tốc độ chóng mặt khi thu hút 4 triệu lượt xem, châm ngòi cho cuộc tranh luận về tốc độ phát triển chóng mặt của công cụ AI lập trình và ý nghĩa của nó đối với ngành phát triển phần mềm truyền thống.

Jaana Dogan, Kỹ sư trưởng tại Google chịu trách nhiệm cho Gemini API, gần đây đã chia sẻ một trải nghiệm gây chấn động. Khi thử nghiệm Claude Code của Anthropic – một công cụ AI được thiết kế để hỗ trợ viết và tổ chức code – cô đưa cho nó một vấn đề mà team của cô đã làm việc trong gần một năm.

Điều khiến cô ngạc nhiên là Claude đã tạo ra thứ gì đó rất giống với giải pháp của Google chỉ trong vòng 60 phút. “Tôi không đùa và điều này không buồn cười. Chúng tôi đã cố xây dựng điều này từ năm ngoái. Tôi đưa Claude một mô tả và nó tạo ra những gì chúng tôi xây năm ngoái trong một giờ,”.

Nhiệm vụ mà Dogan đề cập liên quan đến việc thiết kế các hệ thống quản lý nhiều Tác nhân AI làm việc cùng nhau – giống như điều khiển giao thông nhưng dành cho các bot AI. Team của Google đã khám phá nhiều cách tiếp cận khác nhau nhưng chưa đi đến thiết kế cuối cùng.

Để thử nghiệm Claude một cách công bằng, Dogan tránh sử dụng bất kỳ dữ liệu nội bộ nào và thay vào đó đóng khung một phiên bản đơn giản hóa của vấn đề bằng các ý tưởng công khai. Prompt của cô chỉ có 3 đoạn văn ngắn, không có thông tin độc quyền hay thủ thuật ẩn nào.

Kỹ sư trưởng Google: Team tôi mất cả năm mới làm xong giải pháp, dùng AI đối thủ chỉ cần 1 giờ - Ảnh 2.

Sau khi bài đăng thu hút hàng triệu lượt xem, Dogan đã lên tiếng làm rõ để tránh hiểu lầm. Sự thật là Google không phải “không làm được” mà đã xây dựng thành công nhiều phiên bản khác nhau của hệ thống này. Vấn đề nằm ở chỗ mỗi phiên bản đều có ưu và nhược điểm riêng, khiến team khó quyết định nên chọn giải pháp nào. Khi Dogan đưa những ý tưởng tốt nhất mà team đã nghiên cứu cho Claude Code, công cụ AI này tạo ra một phiên bản demo khá tốt chỉ trong khoảng một giờ.

Dogan nhấn mạnh rằng phiên bản Claude tạo ra chỉ là “toy version” – một mô hình thử nghiệm đơn giản, chưa đủ tiêu chuẩn để đưa vào sản xuất thực tế. Tuy nhiên, nó là một điểm khởi đầu hữu ích. Điều làm cô ngạc nhiên là mặc dù không đưa ra những chỉ dẫn chi tiết về cách thiết kế, Claude Code vẫn tự động đưa ra một số gợi ý thiết kế khá hay.

Câu chuyện này phơi bày một vấn đề lớn hơn về cách các tổ chức lớn làm việc. Trong 12 tháng vừa qua, các team nội bộ của Google mất phần lớn thời gian với hàng loạt cuộc họp, tranh luận về cách tiếp cận nào tốt hơn, và chờ đợi sự đồng thuận từ nhiều bộ phận khác nhau – một vấn đề hoàn toàn do sự quan liêu của tổ chức và không liên quan đến kỹ thuật – một điểm nghẽn mà các hệ thống AI không hề gặp phải.

Kỹ sư trưởng Google: Team tôi mất cả năm mới làm xong giải pháp, dùng AI đối thủ chỉ cần 1 giờ - Ảnh 3.

Nhưng đây có phải câu trả lời cho câu hỏi rằng liệu các kỹ sư phần mềm có trở nên lỗi thời hay không?

Trên thực tế, câu hỏi cần thiết hơn là công việc của kỹ sư sẽ thay đổi như thế nào. Nếu AI có thể gói gọn một năm làm việc thành một giờ hoạt động, thì khả năng viết code không còn là điều quyết định nữa mà là khả năng tư duy rõ ràng về kiến trúc hệ thống và ra quyết định đúng đắn.

Bà Dogan giải thích rằng việc trở thành một kỹ sư giỏi đòi hỏi nhiều năm học tập và tích lũy kinh nghiệm. Bạn cần thời gian để hiểu sâu về sản phẩm, rút ra những bài học từ các dự án trước và xây dựng những giải pháp có thể tồn tại lâu dài. Nhưng một khi đã có được kiến thức và hiểu biết đó, việc xây dựng lại hệ thống trở nên đơn giản hơn nhiều.

“Ngày nay, việc lấy kiến thức của bạn và xây dựng lại nó hoàn toàn dễ dàng, điều mà trước đây không thể làm được,” cô viết. Lợi ích của việc xây từ đầu là bạn không phải kéo theo những đoạn code cũ kỹ hoặc các quyết định thiết kế không còn phù hợp nữa.

Vì vậy, trong tương lai, có thể kỹ sư sẽ dành ít thời gian hơn cho việc viết code và nhiều thời gian hơn cho việc định nghĩa rõ ràng vấn đề cần giải quyết, kiểm tra xem kết quả AI tạo ra có đúng không, và tích hợp các giải pháp vào hệ thống phức tạp. Với tốc độ phát triển chóng mặt của AI chỉ trong thời gian ngắn ngủi vài năm vừa qua, có thể điều này sẽ đến rất nhanh trong tương lai.

Câu trả lời của bà Dogan khiến nhiều người nhận ra câu trả lời cho câu hỏi trên: AI có thể chưa thay thế bảng trắng hay đồ ăn nhẹ, nhưng chắc chắn có thể thay thế một năm cuộc họp. Đây không phải là về việc AI thay thế kỹ sư, mà là về việc nó thay đổi cách chúng ta làm việc và những kỹ năng nào thực sự có giá trị trong tương lai.

Ver2Solution theo VTV

Công Nghệ Phần Mềm

Meta sắp thu phí Facebook, Instagram, WhatsApp người dùng muốn xài AI

Published

2 tuần ago

19 Tháng 2, 2026

Admin Admin

Meta đang lên kế hoạch triển khai các gói dịch vụ trả phí cho Facebook, Instagram và WhatsApp, trong đó người dùng có thể tiếp cận thêm nhiều tính năng AI.

Trong bối cảnh AI đang trở thành ưu tiên lớn của các công ty công nghệ, Meta bắt đầu nhắc tới khả năng triển khai các gói dịch vụ trả phí cho Facebook, Instagram và WhatsApp.

Theo thông tin Meta chia sẻ với các cơ quan quản lý, các gói này được nghiên cứu theo hướng bổ sung thêm nhiều tính năng AI, mở rộng trải nghiệm trên nền tảng.

Dù chưa có sản phẩm cụ thể nào được đưa ra, việc Meta chủ động đặt vấn đề thu phí cho các dịch vụ vốn quen thuộc với người dùng miễn phí đang gợi mở nhiều thay đổi đáng chú ý phía trước.

Kế hoạch mới của Meta

Manus được cho là trợ lý AI nội bộ mà Meta đang thử nghiệm cho các gói dịch vụ trả phí. Công cụ này được thiết kế để hỗ trợ người dùng trong các tác vụ quen thuộc như soạn nội dung, trả lời tin nhắn, gợi ý phản hồi hoặc hỗ trợ sáng tạo bài đăng ngay bên trong ứng dụng, thay vì phải chuyển sang các dịch vụ AI bên ngoài.

Bên cạnh đó, Vibes là tiện ích tạo video bằng AI đang được Meta nghiên cứu cho Facebook và Instagram. Công cụ hướng tới việc giúp người dùng tạo video trực tiếp trong ứng dụng, đơn giản hóa quá trình sản xuất nội dung và giảm sự phụ thuộc vào các nền tảng chỉnh sửa bên thứ ba.

Các dấu hiệu cho thấy những công cụ này đã được chuẩn bị ở mức kỹ thuật cũng đã xuất hiện. Alessandro Paluzzi, chuyên gia phân tích các phiên bản thử nghiệm của ứng dụng di động, cho biết ông phát hiện phím tắt dẫn thẳng tới Manus AI đã xuất hiện trên giao diện Instagram trong một số bản dựng thử, dù tính năng này hiện chưa được mở cho người dùng phổ thông.

Sự hiện diện của các công cụ như Manus hay Vibes cho thấy kế hoạch của Meta không chỉ dừng lại ở định hướng. Dù chưa có mốc triển khai cụ thể hay thông báo chính thức, những thử nghiệm này cho thấy Meta đang từng bước chuẩn bị cho một mô hình dịch vụ mới, trong đó AI giữ vai trò trung tâm.

Những tiện ích nhỏ chạm đúng nhu cầu người dùng

Thay vì tiếp tục mở rộng các đặc quyền mang tính hình thức, các gói đăng ký mới được cho là đang hướng tới những tình huống sử dụng rất quen thuộc với người dùng phổ thông. Đây là những thao tác vốn diễn ra hằng ngày trên Instagram, nhưng trước đó chưa từng được nền tảng hỗ trợ trực tiếp.

Một trong những thay đổi đáng chú ý là khả năng sắp xếp và quản lý danh sách người theo dõi theo cách linh hoạt hơn, không còn bị giới hạn như hiện nay. Điều này giúp người dùng, đặc biệt là các tài khoản có lượng kết nối lớn, dễ theo dõi và kiểm soát các mối quan hệ trên nền tảng.

Song song với đó, các tùy chọn xem story theo chế độ kín đáo hơn cũng được nhắc tới, cho phép người dùng tiếp cận nội dung mà không để lại dấu hiệu hiển thị. Ngoài ra, việc hiển thị rõ những mối quan hệ theo dõi một chiều được xem là cách giúp người dùng nắm bắt tình trạng kết nối của mình, thay vì phải tự kiểm tra thủ công như trước.

Dịch vụ trả phí và bài toán thay đổi hành vi người dùng

Nhìn từ các kế hoạch và thử nghiệm đang được hé lộ, Meta cho thấy đang từng bước định hình một mô hình dịch vụ mới cho Facebook, Instagram và WhatsApp. Thay vì tạo ra thay đổi đột ngột, các gói đăng ký trả phí được đặt ở vai trò bổ sung, tập trung vào tiện ích sử dụng và các công cụ hỗ trợ, đặc biệt là AI, dành cho nhóm người dùng có nhu cầu cao hơn.

Dù vậy, câu hỏi lớn nhất vẫn là mức độ sẵn sàng chi trả của người dùng. Khi các nền tảng của Meta đã gắn liền với thói quen miễn phí trong nhiều năm, giá trị thực tế của các tính năng AI và sự khác biệt so với những giải pháp miễn phí bên ngoài sẽ là yếu tố quyết định mô hình này có được đón nhận hay không.

Ver2Solution theo Tuổi Trẻ

Công Nghệ Phần Mềm

Câu hỏi tỷ đô của ngành tiếp thị: Tìm kiếm bằng AI có thay thế tìm kiếm truyền thống?

Published

2 tháng ago

2 Tháng 1, 2026

Admin Admin

Doanh nghiệp có cần “đập đi xây lại” chiến lược tìm kiếm, hay tối ưu tìm kiếm bằng AI chỉ là phần mở rộng của SEO truyền thống?

Với các chuyên gia marketing, mùa mua sắm Black Friday năm nay không chỉ mang lại doanh thu, mà còn đem đến một lát cắt khá rõ về tương lai của tìm kiếm bằng trí tuệ nhân tạo.

TRUY CẬP TỪ CHATGPT TĂNG GẤP 8 LẦN SO VỚI NĂM NGOÁI

Theo dữ liệu của công ty phần mềm marketing Semrush, website của 20 nhà bán lẻ lớn, từ Best Buy đến Etsy, ghi nhận trung bình 183.000 lượt truy cập mỗi ngày đến từ ChatGPT và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khác. Con số này vẫn rất nhỏ nếu so với lưu lượng từ công cụ tìm kiếm truyền thống, nhưng đã tăng gần gấp 8 lần so với cùng kỳ năm ngoái. Năm 2023, nhiều website trong nhóm này chỉ nhận được vài chục, thậm chí bằng 0 lượt truy cập mỗi ngày từ AI.

Những con số trên cho thấy AI search đang bước vào giai đoạn có thể tạo ra doanh thu thực sự. Tuy nhiên, cách các doanh nghiệp nên chuẩn bị cho xu hướng này vẫn là chủ đề gây tranh cãi gay gắt.

“Ngày nay, mọi giám đốc marketing đều đang suy nghĩ về việc thương hiệu của họ xuất hiện như thế nào trên ChatGPT”, ông Anil Chakravarthy, Chủ tịch mảng trải nghiệm số của Adobe, nhận định hồi tháng trước, khi Adobe công bố thương vụ mua lại Semrush trị giá 1,9 tỷ USD.

Câu hỏi cốt lõi đặt ra là: AI search có thay thế hoàn toàn tìm kiếm truyền thống hay không? Benjamin Houy, một doanh nhân công nghệ, là người tin rằng câu trả lời hiện tại vẫn là “chưa”. Đầu năm nay, ông tự bỏ vốn ra mắt Lorelight – một công cụ nhằm tối ưu sự hiện diện của thương hiệu trong kết quả trả lời của các mô hình AI. Nhưng dự án chỉ tồn tại khoảng 6 tháng.

Theo Houy, dữ liệu mà Lorelight thu thập được không hề hé lộ “bí kíp” mới nào để thao túng thuật toán AI. Ngược lại, nó chỉ củng cố giá trị của những thực hành SEO đã tồn tại hàng chục năm: xuất hiện trên các ấn phẩm uy tín, xây dựng nội dung có chuyên môn thực chất và đáng tin cậy.

“Tôi dần không còn tin vào tiền đề cốt lõi của sản phẩm – rằng nó có thể giúp doanh nghiệp xếp hạng cao hơn trong AI”, ông Houy thẳng thắn thừa nhận.

Quan điểm này đối lập hoàn toàn với làn sóng “SEO đã chết” – cụm từ xuất hiện dày đặc trên các tiêu đề báo kinh doanh trong năm qua. Những người tin vào kịch bản này đã rót vốn mạnh tay cho hàng loạt startup bán dịch vụ tối ưu cho công cụ trả lời (Answer Engine Optimization – AEO), hay còn gọi là tối ưu cho công cụ sinh nội dung (Generative Engine Optimization). Theo họ, AI search đòi hỏi những chiến thuật hoàn toàn khác so với SEO truyền thống.

CUỘC ĐỔ XÔ VÀO AEO VÀ BÀI TOÁN CHIẾN LƯỢC DÀI HẠN

Dù AI search chưa thể ngay lập tức “soán ngôi” Google, quỹ đạo phát triển của nó trong 5 năm tới là “con đường một chiều”, theo Brian Stempeck, đồng sáng lập kiêm CEO của startup tối ưu tìm kiếm AI Evertune. Stempeck kể rằng, khi ông hỏi một nhóm sinh viên Đại học Virginia xem họ có dùng Google làm công cụ tìm kiếm chính hay không, không một cánh tay nào giơ lên. Thay vào đó, họ chủ yếu sử dụng ChatGPT, Gemini của Google, Grok của X, hoặc thậm chí TikTok.

Rất nhiều tiền đang được đặt cược vào việc dự báo nào sẽ đúng. Theo ước tính của MarkNtel Advisors, thị trường dịch vụ SEO và AEO toàn cầu sẽ tăng từ 81,4 tỷ USD năm ngoái lên 171 tỷ USD vào năm 2030, một phần nhờ nhu cầu tối ưu cho AI. Riêng trong tháng 8, Evertune và Profound – hai startup lớn trong mảng này – lần lượt huy động được 15 triệu USD và 35 triệu USD.

Cơn sốt AEO không chỉ thu hút các startup công nghệ. Tháng 9, GlobeNewswire – nền tảng phân phối thông cáo báo chí – công bố sản phẩm mới sử dụng dữ liệu của Profound để hỗ trợ xây dựng và đo lường các chiến dịch PR nhắm đến AI search. Evertune cũng bắt tay với nền tảng tiếp thị liên kết Impact để tạo ra các nội dung trả phí, như hướng dẫn mua sắm, được thiết kế nhằm xuất hiện trong kết quả trả lời của LLM.

Tuy nhiên, không phải ai cũng tin rằng AEO sẽ tách biệt hoàn toàn với SEO. James Cadwallader, CEO kiêm đồng sáng lập Profound, cho rằng hai lĩnh vực này cuối cùng sẽ hội tụ. Theo ông, các công ty SEO sẽ bổ sung dịch vụ AI search, và ngược lại, khi cả hai hình thức tìm kiếm cùng tồn tại.

Một trong những lời khuyên mà Cadwallader đưa ra là doanh nghiệp cần đảm bảo các mô hình AI có đủ dữ liệu để “học”, chẳng hạn thông qua việc phát hành nhiều thông cáo báo chí hơn. Điều này đặc biệt quan trọng với AI search, bởi LLM cần nhiều thông tin hơn để trả lời các câu hỏi hội thoại phức tạp, có bối cảnh và lịch sử tương tác của người dùng.

Nhưng chính cách tiếp cận này lại làm dấy lên lo ngại về “nông trại nội dung” – một hiện tượng cũ của internet, nơi số lượng được ưu tiên hơn chất lượng.

“Chúng ta đã từng thấy cách làm này”, bà Jennifer Vianello, Giám đốc marketing của Cars Commerce (đơn vị vận hành Cars.com), nhận xét. Theo bà, những chiến thuật “rẻ và dễ”, như nhồi nhét liên kết hay từ khóa, từng giúp leo hạng tìm kiếm trong quá khứ nhưng không mang lại giá trị thực cho người dùng.

CHẤT LƯỢNG, ĐỘ MỚI VÀ THƯƠNG HIỆU: ĐIỂM GIAO GIỮA SEO VÀ AI SEARCH

Trên thực tế, nhiều điều chỉnh để phù hợp với AI search lại là sự tiếp nối của SEO tốt, chứ không phải một cuộc cách mạng hoàn toàn. Tại Cars Commerce, các cải tiến do đội ngũ biên tập nội bộ thực hiện – như thêm gạch đầu dòng, tóm tắt ý chính hay cấu trúc nội dung dễ đọc – giúp trang web thân thiện hơn với LLM, đồng thời cũng nâng cao trải nghiệm người dùng.

Ở Expedia Group, dữ liệu sản phẩm chi tiết và chuyên sâu tỏ ra đặc biệt hiệu quả. Theo ông Jochen Koedijk, Giám đốc marketing của tập đoàn, Expedia xuất hiện nổi bật hơn trong các câu trả lời AI về khách sạn sau khi bổ sung mô tả chi tiết về tiện nghi, từ bãi đỗ xe miễn phí, dịch vụ streaming đến hồ bơi tại từng địa điểm cụ thể.

Một khác biệt đáng chú ý nữa là AI search coi trọng tính cập nhật còn hơn cả tìm kiếm truyền thống. Nghiên cứu của Profound cho thấy nội dung được xuất bản hoặc cập nhật trong vòng 13 tuần gần nhất có khả năng xuất hiện trong phản hồi chatbot cao hơn 50%.

Theo Andrew Warden, Giám đốc marketing của Semrush, điểm khác biệt lớn nhất giữa SEO và AI search nằm ở mức độ coi trọng nội dung do người dùng tạo ra. Các mô hình AI đặc biệt chú ý đến những cuộc thảo luận về thương hiệu trên Reddit, Quora hay phần bình luận YouTube.

“Doanh nghiệp sẽ thành công trong AI search nếu quay về gốc rễ: họ là ai, giá trị họ mang lại cho khách hàng là gì, và họ truyền tải điều đó ra thị trường như thế nào”, ông Warden nói. Việc khách hàng hiểu rõ và chủ động thảo luận về giá trị thương hiệu là yếu tố then chốt.

Về dài hạn, theo Tom Critchlow, Phó chủ tịch phụ trách tăng trưởng khán giả tại Raptive, xây dựng thương hiệu để tác động đến nhận thức người tiêu dùng sẽ quan trọng hơn nhiều so với làn sóng AEO hiện tại, vốn có nhiều nét tương đồng với những nỗ lực “leo top giá rẻ” thời kỳ đầu của Google.

Quan điểm thận trọng cũng được ông Jochen Koedijk chia sẻ. Theo vị lãnh đạo của Expedia, các nhà tiếp thị nên tập trung vào thử nghiệm, đồng thời cảnh giác với bất kỳ ai khẳng định họ đã nắm chắc tương lai của AI search.

“Nếu ai đó nói với bạn rằng họ biết chắc AI search sẽ như thế nào trong hai năm nữa, tôi không tin”, ông nói.

Ver2Solution theo VNeconomy