Tôi vừa đọc xong một nghiên cứu mà tôi nghĩ mọi người bán dịch vụ GEO nên đọc hai lần. Suganthan Mohanadasan, người nổi tiếng với loạt bài phân tích network traffic của ChatGPT, vừa công bố phần thứ ba trên Search Engine Journal giữa tháng 8/2026. Lần này anh ta không đoán từ câu trả lời của ChatGPT. Anh ta đọc trực tiếp các câu lệnh tìm kiếm mà ChatGPT tự viết cho chính nó. Và cái anh ta tìm thấy khiến cột mốc “tối ưu cho AI” dịch chuyển hẳn: ChatGPT đã có sẵn danh sách thương hiệu sẽ gợi ý trước khi nó fetch bất cứ trang web nào.
Bài viết là góc nhìn phân tích của tôi về nghiên cứu gốc. Số liệu của nghiên cứu thu thập ngày 24-25/7/2026 trên một tài khoản ChatGPT Plus tại Dubai: 57 cuộc trò chuyện cho thống kê trích dẫn, 27 cuộc cho bài test query đầu tiên, 12 danh mục sản phẩm mới và 3 lần lặp lại.
Nghiên cứu này được thực hiện như thế nào?
Thay vì nhìn output rồi suy ngược lại như hầu hết báo cáo AI visibility trên thị trường, tác giả mở DevTools và đọc JSON mà trình duyệt tải về sau mỗi câu hỏi. Trong đó có một key tên search_queries — chuỗi lệnh tìm kiếm ChatGPT tự viết trước khi chạy. Đây không phải data lộ, nó nằm ngay trong response của chính tài khoản bạn. Bạn có thể tự kiểm chứng trong hai phút, và tôi khuyên bạn làm vậy trước khi tin bất kỳ điều gì tôi viết dưới đây.
“Shortlist” của ChatGPT tồn tại trước khi tìm kiếm nghĩa là gì?
Đây là phát hiện trung tâm. Khi được hỏi “best AI note taking app” mà không nêu tên thương hiệu nào, câu lệnh tìm kiếm đầu tiên ChatGPT tự viết đã chứa sẵn 7 cái tên: Granola, Notion AI, Otter, Fireflies, Fathom, Mem, Limitless. Chưa có một kết quả tìm kiếm nào trả về lúc đó. Tên tuổi đến từ kiến thức nền của model, không phải từ quá trình retrieve.
Để loại trừ nghi ngờ “họ hỏi trước, ChatGPT học sau”, tác giả soi timestamp từng request. Kết quả: 21/27 cuộc trò chuyện có brand nằm ngay trong query đầu tiên, trước khi bất kỳ nội dung nào được fetch. Ông ta còn chạy 12 danh mục unrelated — 11/13 cho kết quả tương tự.
| Câu hỏi người dùng | Brand ChatGPT tự nhét vào query đầu tiên |
|---|---|
| Ứng dụng ghi chú AI | Granola, Notion AI, Otter, Fireflies, Fathom, Mem, Limitless |
| Phần mềm kế toán | Xero, QuickBooks, Zoho Books, FreshBooks, Wave, Sage |
| Học ngoại ngữ | Duolingo, Babbel, Busuu, Pimsleur, Speak, LingQ |
| Web hosting | Hostinger, SiteGround, Cloudways, Kinsta |
| Máy hút bụi robot | Roborock Saros, Dreame X50, Narwal Freo Z10, Eufy S1 Pro |
| SUV điện | Car and Driver, Edmunds, Top Gear (tạp chí, không phải hãng xe) |
Hai chi tiết đáng chú ý hơn cả. Máy hút bụi: ChatGPT nhớ đến cả số hiệu sản phẩm đang bán, không chỉ tên hãng. Ô tô điện: nó chọn tạp chí chuyên đánh giá thay vì website hãng. Ai đang kiểm soát “ngữ hệ danh mục” trong mắt AI, người đó thắng — dù đó là publisher thứ ba chứ không phải nhà sản xuất.
Vì sao tôi nói đây là cú sốc cho ngành GEO?
Vì con số chênh lệch 33 lần. Tác giả chia 634 thương hiệu thành hai nhóm: nhóm được gọi tên trong query do ChatGPT tự viết, và nhóm chỉ được fetch trong lúc tìm kiếm mà chưa bao giờ được nêu tên. Rồi đo tỉ lệ xuất hiện trong câu trả lời cuối.
| Vị thế của thương hiệu | Số lượng | Tỉ lệ được nhắc trong câu trả lời |
|---|---|---|
| Được gọi tên trong query ChatGPT tự viết | 119 | 68,9% |
| Chỉ được fetch, không được gọi tên | 515 | 2,1% |
Chênh nhau khoảng 33 lần. Có 86 trường hợp brand được gợi ý trong khi website của nó chưa từng được crawl trong suốt cuộc trò chuyện đó. Nói thẳng: phần lớn thứ đang được bán ra như dịch vụ GEO hiện nay — schema, tốc độ trang, llms.txt — chỉ tác động vào cột 2,1%. Cột 68,9% đã được quyết định trước khi crawler của OpenAI chạm vào server bạn. Tôi đã từng nghi ngờ llms.txt từ lâu, giờ có số liệu đứng sau nghi ngờ đó: llms.txt không cứu được một trang web mà AI không biết là tồn tại.
Lọt vào shortlist rồi là chắc chắn được nhắc tới?
Chưa. Đây là phần tôi thích nhất trong nghiên cứu, vì nó phủ nhận luôn ảo tưởng thứ hai. Trên 3.554 trang được retrieve từ 57 cuộc trò chuyện, chỉ 110 trang được trích dẫn — 3,1%. ChatGPT đọc khoảng 600 trang để viết một câu trả lời và chỉ ghi nhận khoảng 30 trang. Giữa “được đọc” và “được ghi công” là nơi cuộc chơi thật sự diễn ra.
Ba quy luật bật ra từ dữ liệu. Thứ nhất, vị trí trong nhóm domain gần như quyết định tất cả:
| Vị trí trang trong nhóm domain | Tỉ lệ được trích dẫn |
|---|---|
| Thứ 1 | 5,2% |
| Thứ 2 | 4,6% |
| Thứ 3 | 2,4% |
| Thứ 4 | 1,7% |
| Thứ 5 | 0,6% |
| Thứ 6 trở đi | 0,3% |
Thứ hai, dồn nhiều trang cùng domain vào một nhóm làm tỉ lệ chuyển đổi sụp đổ. Hai trang khớp ý định là điểm ngọt — 6,2%. Từ sáu trang trở lên, bạn đang tự cạnh tranh với chính mình ở mức 1,7%. Đây là lần đầu tiên tôi thấy content pruning được chứng minh bằng dữ liệu trích dẫn AI thay vì bằng trực giác.
| Số trang cùng domain trong nhóm | Tỉ lệ được trích dẫn mỗi trang |
|---|---|
| 1 | 4,0% |
| 2 | 6,2% |
| 3-4 | ~4,3% |
| 5 | 1,9% |
| 6 trở lên | 1,7% |
Thứ ba, relevance chỉ đủ để vào vòng, không đủ để thắng. Trang được trích dẫn nằm trong top 5% về độ khớp với claim, nhưng chỉ là khớp nhất trong 20% số trường hợp. Nói cách khác, bạn cần viết đủ tốt để lọt shortlist, nhưng người thắng cuối cùng do những yếu tố tác giả cũng chưa đo được hết.
SEOer nên hành động gì ngay tuần này?
Tác giả đưa ra sáu bước, tôi đã rút gọn thành quy trình tôi sẽ chạy cho chính site của mình và của khách hàng. Toàn bộ bắt đầu bằng một bài kiểm tra 10 phút, không cần tool trả phí nào.
- Đọc query ChatGPT tự viết. Mở ChatGPT, bật DevTools, tab Network, hỏi “best [danh mục của bạn] 2026”, filter response theo key
search_queries. Ghi lại brand xuất hiện mà bạn không gõ. - Xác định bạn đang chơi ván nào. Có tên trong query đều đặn — bạn chơi ván hai (chiến thắng trích dẫn). Không bao giờ có tên — bạn đang ở ván một, và sửa trang sẽ không giúp gì.
- Vắng mặt thì đi được nhắc tới trước. Review, bài so sánh, roundup trên các publication mà danh mục của bạn đọc. Đây là brand authority theo đúng nghĩa dữ liệu chứng minh, không phải theo nghĩa slide thuyết phục.
- Có mặt rồi thì đo conversion, không đo retrieval. Một brand trong dữ liệu bị fetch 66 lần và chưa được trích dẫn lần nào. Đó là bài toán chất lượng trang, không phải bài toán nhận diện.
- Một trang cho một intent. Câu trả lời nằm gần đầu trang, dạng text HTML thuần, có số liệu thật. Gộp hoặc redirect các trang trùng claim. ChatGPT gom theo claim chứ không theo keyword, nên audit cannibalization kiểu cũ sẽ bỏ sót.
- Re-check hàng tháng. Đầu tháng 8/2026, OpenAI đổi tên key dữ liệu và fan-out giảm từ 12 xuống 4 lần tìm kiếm mỗi câu trả lời. Cái đúng trong tháng 7 chưa chắc đúng trong tháng 9.
Tôi đánh giá thế nào về độ tin cậy?
Nghiên cứu này có điểm yếu mà chính tác giả khai báo thẳng: một tài khoản duy nhất, thiên về danh mục phần mềm, có personalization (kết quả dính vị trí UAE), các con số chỉ mang tính định hướng. Nếu bạn cần số liệu tuyệt đối để đưa vào báo cáo hội đồng quản trị, đây chưa phải nguồn.
Nhưng đừng vội vứt nó đi. Cơ chế thì kiểm chứng được ngay trong hai phút trên tài khoản của bạn — tôi đã chạy thử với ba danh mục Việt Nam và thấy rõ tên bị nhét vào query đầu tiên. Sau khi tự test trên hàng chục website khách hàng, tôi nhận ra quy luật trùng khớp: site mạnh về brand hiếm khi cần “GEO riêng”, site vô danh thì schema tinh xảo đến mấy cũng im lặng trong câu trả lời AI. Đừng tin lời hứa của agency, hãy nhìn vào data của chính tài khoản mình.
Nếu bạn đang theo dõi chuỗi bài về tác động của AI lên SEO trên blog này, bài về ChatGPT giấu nguồn trích dẫn và AI citation optimization là hai mảnh ghép liên quan trực tiếp.
Kết luận
Nghiên cứu này chia GEO thành hai cuộc chơi mà thị trường vẫn gộp làm một. Cuộc chơi một: nằm trong “từ vựng danh mục” của model — giải pháp là digital PR, nội dung định nghĩa danh mục, và thời gian tích lũy bằng năm chứ không bằng sprint. Cuộc chơi hai: thắng trích dẫn khi đã có tên — một trang cho một intent, câu trả lời lên đầu, số liệu trong text thuần. Ai bán cho bạn audit kỹ thuật như “chiến lược AI” trong khi bạn chưa nằm trong query đầu tiên của ChatGPT, người đó đang bán cho bạn cột 2,1% và im lặng về cột 68,9%. Đọc lại hai con số đó rồi quyết định ngân sách đi đâu.
