Bảy mươi prompt tạo ra 1.702 trích dẫn, khoảng tám mỗi câu trả lời
Hầu hết các cuộc thảo luận về mức độ hiển thị trên AI coi câu trả lời là phán quyết về một trang. Trang của bạn. Nhìn từ bên trong thì có vẻ như vậy, vì bạn chỉ kiểm tra xem mình có ở trong đó không.
Một cuộc kiểm tra công bố vào tháng 9 năm 2025 của Arlen Kumar và Leanid Palkhouski tại UC Berkeley và Wrodium Research đã đưa ra con số cho hình dạng của nó. Họ chạy 70 prompt có ý định tìm sản phẩm trong 16 ngách B2B SaaS qua Brave Summary, Google AI Overviews và sonar-pro của Perplexity, thu được 1.702 trích dẫn trỏ tới 1.100 URL duy nhất.
Bảy mươi prompt qua ba công cụ là 210 câu trả lời. Chia 1.702 trích dẫn cho chúng, bạn được khoảng tám URL được trích dẫn mỗi câu trả lời. Đó mới là đơn vị thật. Tám vị trí, và ngay cả vào ngày đẹp trời thì bảy vị trí trong đó thuộc về người khác.
Với câu hỏi về phần mềm, 72,7% tên miền được trích dẫn không phải của nhà cung cấp
Một nghiên cứu thứ hai cùng tháng tìm hiểu những người hàng xóm đó là ai. Mahe Chen, Xiaoxuan Wang, Kaiwen Chen và Nick Koudas tại Đại học Toronto chạy 1.000 prompt xếp hạng sản phẩm tiêu dùng, mười danh mục mỗi danh mục một trăm, ở Mỹ và Canada, trên cả Google lẫn GPT có truy cập web. Họ lấy mười URL hàng đầu cho mỗi truy vấn và xếp từng tên miền vào nhóm Thương hiệu, Mạng xã hội hoặc Earned, tức truyền thông độc lập, trang đánh giá và trang so sánh.
Với Sản phẩm phần mềm tại Mỹ, tìm kiếm AI trả về 72,7% Earned, 26,7% Thương hiệu và gần như không có Mạng xã hội. Google với cùng ý định trả về 43,7% Thương hiệu, 45,4% Earned, 10,9% Mạng xã hội. Canada chênh lệch hơn: tìm kiếm AI cho 74,2% Earned và hoàn toàn không có Mạng xã hội, trong khi Google nghiêng về Thương hiệu với 53,8%. Điện tử tiêu dùng tại Mỹ còn cao hơn, tới 92,1% Earned.
Đọc điều đó dưới góc độ một thương hiệu thì hơi nhói. Với câu hỏi về danh mục, phần lớn những gì mô hình dựa vào được viết bởi những người bạn không thuê, trên những trang bạn không thể sửa.
Đồng trích dẫn được định nghĩa năm 1973 và chính định nghĩa đó là điểm mấu chốt
Có một ý tưởng cũ hơn khớp hoàn toàn với điều này. Năm 1973, Henry Small định nghĩa đồng trích dẫn trên Journal of the American Society for Information Science là tần suất hai tài liệu được trích dẫn cùng nhau, đo bằng cách so sánh danh sách các tài liệu trích dẫn và đếm các mục trùng nhau. Ông chỉ ra rằng các cụm bài báo được đồng trích dẫn vẽ nên cấu trúc của một chuyên ngành khoa học.
Đặc tính đáng mang theo chính là nền tảng mà Small xây dựng thước đo. Đồng trích dẫn được tạo ra bởi bên đi trích dẫn. Hai bài báo trở thành hàng xóm vì một bên thứ ba liên tục tìm đến cả hai. Không bên nào tự tuyên bố được mối quan hệ đó, và cũng không bên nào rút ra được.
Áp dụng điều đó vào công cụ trả lời, hệ quả khá khó chịu. Bạn không chọn được những trang mình xuất hiện bên cạnh. Công cụ lắp ghép nhóm đó, mới mỗi lần có yêu cầu, và người mua đọc cả tám nguồn như một thể thống nhất. Hai nhà cung cấp có trang gần như giống hệt nhau có thể rơi vào những khu hàng xóm khác nhau và vì thế bị đọc khác nhau.
Chỉ 134 trong 1.100 trang được trích dẫn xuất hiện trên nhiều hơn một công cụ
Khu hàng xóm cũng không chuyển đổi được. Trong bộ dữ liệu của Kumar và Palkhouski, 134 URL được tính là trích dẫn xuyên công cụ. So với 1.100 URL được kiểm tra, con số đó khoảng một phần tám, nghĩa là khoảng bảy phần tám số trang được trích dẫn chỉ do một công cụ trích dẫn. 134 trang đi được qua nhiều công cụ có điểm cao hơn 71% trên chỉ số chất lượng trang của bài nghiên cứu so với các trang chỉ có một công cụ, đó là lý lẽ khá tốt cho những công việc cấu trúc nhàm chán.
Cách đọc thực tế là một vị trí trong nhóm nguồn của Perplexity hầu như không cho bạn biết gì về Google AI Overviews. Nếu bảng điều khiển của bạn gộp các công cụ thành một con số mức độ hiển thị, nó đang lấy trung bình ba quần thể trang phần lớn tách biệt.
Trích dẫn người khác giúp trang xếp thứ năm tăng 115%
Đây là phần sẽ thay đổi việc bạn làm vào thứ Hai. Bài nghiên cứu đặt ra khái niệm generative engine optimization, của Pranjal Aggarwal và cộng sự tại Princeton, đã thử chín cách viết lại nội dung trên một bộ chuẩn 10.000 truy vấn thuộc 25 lĩnh vực.
Ba phương pháp đứng đầu: thêm trích dẫn tới nguồn đáng tin, thêm trích dẫn nguyên văn và thêm số liệu thống kê. Cùng nhau, chúng tạo ra mức cải thiện tương đối 30-40% trên thước đo số từ có điều chỉnh theo vị trí của bài nghiên cứu và 15-30% trên điểm ấn tượng chủ quan.
Tách theo thứ hạng tìm kiếm, phương pháp Trích dẫn nguồn nâng mức độ hiển thị thêm 115,1% cho các trang đang xếp thứ năm, trong khi mức độ hiển thị của trang xếp đầu giảm trung bình 30,3%. Đòn bẩy ở đây không phải là uy tín. Mà là khả năng được trích dẫn. Một trang trích dẫn nguồn đáng tin cho mô hình thứ gì đó có thể nhấc ra dùng ngay, và đặt câu của bạn vào cùng đoạn với các nguồn bạn đã trích.
Đó chính là điểm đồng trích dẫn theo chiều ngược lại. Bạn trích dẫn ai sẽ định hình bạn được trích dẫn cùng ai.
Đo khu hàng xóm, không chỉ hàng của riêng bạn
Nếu nhóm là đơn vị, bốn câu hỏi có giá trị hơn một con số trích dẫn.
- Những tên miền nào liên tục xuất hiện cùng nhau trong danh mục của bạn. Nếu cùng bốn trang lặp lại trên các prompt của bạn, nhóm đó là danh sách nguồn thực sự của danh mục, và bạn có thể biết được.
- Đối thủ có nằm trong một nhóm mà bạn vắng mặt không. Đó là khoảng trống về vị trí, và viết lại trang chủ bao nhiêu cũng không lấp được.
- Theo từng công cụ, tách riêng. Theo các con số ở trên, các nhóm gần như không trùng nhau, nên khu hàng xóm của một công cụ dự đoán rất kém khu hàng xóm của công cụ khác.
- Những trang đồng trích dẫn nào nhận bài gửi hoặc đính chính. Hầu hết bài tổng hợp đều nhận, và hỏi thường là cách rẻ nhất để vào một nhóm mà bạn đang đứng ngoài.
Chúng tôi làm gì với điều này
Đó là lý do Proofsource chạy bản đồ đồng trích dẫn bên cạnh theo dõi prompt và phát hiện khoảng trống trích dẫn. Báo cáo cho thấy những nguồn nào đi cùng nhau trong danh mục của bạn và bạn đang vắng mặt ở đâu, và báo cáo cho khách hàng có phần xem cơ cấu nguồn listicle và độ mới vì cùng lý do.
Mẫu của chính chúng tôi cũng chỉ về cùng hướng. Với câu hỏi về lựa chọn tốt nhất trong danh mục, ở một danh mục chúng tôi thử nghiệm, listicle và bài tổng hợp chiếm khoảng 44% nguồn ChatGPT trích dẫn, trang đánh giá 24%, và trang của nhà cung cấp 18%. Đó là số liệu của chúng tôi, một danh mục và một công cụ, và chúng tôi sẽ không bảo vệ nó như một quy luật chung.
Điều đó cũng có nghĩa là chúng tôi khá thường xuyên nói với mọi người rằng cách sửa rẻ nhất nằm trên một trang họ không sở hữu và chúng tôi không chạm tới được. Chúng tôi thà nói vậy còn hơn bán một bản viết lại chẳng thay đổi được gì.
Điều này có thể sai ở đâu
Cả hai cuộc kiểm tra đều chạy vào tháng 9 năm 2025. Đó là một năm trước, và mọi công cụ trong đó đã ra nhiều phiên bản kể từ đó. Hãy coi hướng đi là có bằng chứng vững và các tỷ lệ chính xác là đã cũ.
Nghiên cứu của Kumar và Palkhouski là nghiên cứu quan sát, bằng tiếng Anh, về B2B SaaS, thu thập tại một thời điểm từ 70 prompt. Nó truy vấn Perplexity qua API sonar-pro, vốn không nhất thiết hoạt động như sản phẩm cho người tiêu dùng. Con số 134 của họ là số đếm trong bộ dữ liệu đó, và họ không công bố mức trùng lặp theo từng cặp, nên chúng tôi không thể nói hai công cụ nào trùng nhau nhiều nhất.
Nghiên cứu Toronto phân loại mọi tên miền bằng GPT-4o-search-preview. Nhãn do mô hình gán mang theo lỗi của mô hình, và ranh giới giữa Thương hiệu và Earned thực sự mờ đi với một trang so sánh do nhà cung cấp tài trợ.
Có một bất đồng chúng tôi không giải quyết được ở đây. Nhiều công cụ theo dõi được lan truyền rộng báo cáo các nền tảng cộng đồng như Reddit chiếm phần rất lớn trích dẫn AI, trong khi nghiên cứu này thấy Mạng xã hội gần như bằng không. Chúng tôi chưa truy ngược các công cụ đó về nguồn gốc, nên không trích con số nào từ chúng. Chúng tôi nêu ra mâu thuẫn thay vì chọn phe.
Bộ chuẩn của Aggarwal có từ năm 2023 và 2024 và được đánh giá trên các công cụ đã cũ hai thế hệ. Hãy lấy cơ chế từ đó và coi con số 115% là sản phẩm của thiết lập ấy.
Thước đo năm 1973 của Small mô tả một bản ghi in ấn cố định. Nhóm nguồn của một câu trả lời được tạo lại mỗi lần có yêu cầu, nên việc bạn được trích dẫn cùng ai là một phân phối. Một câu trả lời không xác lập được gì về khu hàng xóm của bạn.
