Tác động của Backlink lên khả năng hiển thị của AI

Theo truyền thống, Baclink (liên kết ngược luôn) là một trong những đơn vị tiền tệ đáng tin cậy nhất để hiển thị trong kết quả tìm kiếm.

Chúng ta biết các liên kết rất quan trọng đối với khả năng hiển thị trong tìm kiếm dựa trên AI, nhưng cách chúng hoạt động bên trong LLM – bao gồm AI Overviews, Gemini hoặc ChatGPT & Co. – vẫn còn là một ẩn số.

Sự phát triển của các mô hình tìm kiếm AI làm thay đổi các quy tắc về khả năng hiển thị tự nhiên và sự cạnh tranh về thị phần trong kết quả LLM.

Vậy câu hỏi đặt ra là liệu các liên kết ngược có còn được hiển thị trong các phương thức tìm kiếm dựa trên AI hay không… và nếu có thì là những phương thức nào?

Nếu liên kết ngược là đơn vị tiền tệ của trang web trước thời LLM, thì bài phân tích tuần này sẽ là cái nhìn đầu tiên về việc liệu chúng có còn là tiền tệ hợp pháp trong nền kinh tế tìm kiếm AI mới hay không.

Cùng với Semrush, tôi đã phân tích 1.000 tên miền và các đề cập AI của chúng so với số liệu liên kết ngược cốt lõi.

Dữ liệu đưa ra 4 điểm chính rõ ràng:

1. Uy tín kiếm được từ backlink có ích, nhưng không phải là tất cả.
2. Chất lượng liên kết quan trọng hơn khối lượng.
3. Điều đáng ngạc nhiên nhất là các liên kết nofollow lại có sức ảnh hưởng thực sự.
4. Liên kết hình ảnh có thể làm thay đổi thẩm quyền.

Những phát hiện này giúp chúng ta hiểu cách các mô hình AI hiển thị các trang web, đồng thời chỉ ra các đòn bẩy liên kết ngược mà các nhà tiếp thị có thể sử dụng để tác động đến khả năng hiển thị.

Dưới đây, bạn sẽ tìm thấy phương pháp luận, dữ liệu sâu hơn và đối với người đăng ký trả phí, các khuyến nghị (có điểm chuẩn) để đưa những phát hiện này vào thực tế.

Phương pháp luận

Cùng với nhóm Semrush, tôi đã kiểm tra số lượng đề cập trên:

• ChatGPT
• ChatGPT với Tìm kiếm được kích hoạt
• Gemini
• AI Overviews của Google
• Sự bối rối

(Nếu bạn đang thắc mắc Claude.ai nằm ở vị trí nào trong phân tích này, chúng tôi hiện không đưa công cụ này vào vì người dùng của công cụ này thường ít tập trung vào tìm kiếm trên web mà tập trung nhiều hơn vào các tác vụ tạo ra.)

Đối với các nền tảng trên, chúng tôi đã đo lường Share of Voice và số lần đề cập của AI so với các số liệu liên kết ngược sau:

• Tổng số backlink
• Tên miền liên kết duy nhất
• Theo dõi các liên kết
• Liên kết nofollow
• Điểm uy tín ( một chỉ số của Semrush [2] được gọi là Ascore bên dưới)
• Liên kết văn bản
• Liên kết hình ảnh

Cách hiểu phân tích này: Tương quan dữ liệu Pearson so với Spearman

Nếu bạn đã quen với những khái niệm này, hãy chuyển sang phần tiếp theo để chúng ta đi sâu vào kết quả.

Đối với những người khác, tôi sẽ chia nhỏ những điều này để bạn hiểu rõ hơn về những phát hiện dưới đây.

Cả Pearson và Spearman đều là hệ số tương quan – các con số từ -1 đến +1 đo lường mức độ liên quan chặt chẽ giữa 2 biến khác nhau.

Hệ số càng gần +1 hoặc -1 thì khả năng tương quan càng cao và càng mạnh. (Gần 0 có nghĩa là tương quan yếu hoặc không có tương quan.)

• Hệ số r của Pearson đo lường cường độ và hướng của mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến. Pearson xem xét mối tương quan tuyến tính trên toàn bộ dữ liệu bằng cách sử dụng các giá trị thô. Cách đo lường này nhạy cảm với các giá trị ngoại lai. Tuy nhiên, nếu mối quan hệ có đường cong hoặc có ngưỡng, Pearson sẽ đo lường thấp hơn thực tế.
• Hệ số ρ (rho) của Spearman đo lường cường độ và hướng của một mối quan hệ đơn điệu, hay liệu các giá trị có luôn biến động theo cùng hướng hay ngược hướng, không nhất thiết phải theo đường thẳng. Spearman xem xét tương quan bậc trên toàn bộ dữ liệu. Nó đặt ra câu hỏi liệu X cao hơn có xu hướng đi kèm với Y cao hơn hay không; tương quan Spearman đặt câu hỏi: “Khi một thứ tăng, liệu thứ kia có thường tăng theo không?”. Đây là một tương quan mạnh hơn đối với các giá trị ngoại lai và giải thích cho các mô hình đơn điệu, phi tuyến tính.

Khoảng cách giữa hệ số tương quan Pearson và Spearman có thể có nghĩa là mức tăng không tuyến tính.

Nói cách khác: Có một ngưỡng cần vượt qua. Và điều đó có nghĩa là tác động của X lên Y không diễn ra ngay lập tức.

Việc kiểm tra cả hệ số Pearson và Spearman có thể cho chúng ta biết liệu không có gì (hoặc rất ít) xảy ra cho đến khi bạn vượt qua một điểm nhất định hay không – và sau khi bạn vượt qua điểm đó, mối quan hệ sẽ thể hiện rõ ràng.

Sau đây là một ví dụ nhanh về những gì phân tích liên quan đến cả hai hệ số có thể tiết lộ:

Việc chi 500 đô la (hành động X) cho quảng cáo có thể không tác động đáng kể đến tăng trưởng doanh số (kết quả Y). Nhưng khi bạn vượt qua, chẳng hạn, 5.000 đô la/tháng (hành động X), doanh số sẽ bắt đầu tăng trưởng đều đặn (kết quả Y).

Và đó là kết thúc bài học thống kê của bạn ngày hôm nay. 🎓📝

Bài học rút ra 1: Quyền hạn rất quan trọng đối với việc đề cập đến AI, nhưng đó chỉ là một phần của bài toán

Tín hiệu đầu tiên chúng tôi kiểm tra là mức độ mạnh yếu của mối quan hệ giữa số lượng liên kết ngược mà một trang web nhận được so với Tỷ lệ chia sẻ tiếng nói AI của trang web đó.

Dữ liệu cho thấy như sau:

• Điểm uy tín có liên kết vừa phải với Share of Voice (SoV): Pearson ~0,23, Spearman ~0,36.
• Quyền lực cao hơn đồng nghĩa với SoV cao hơn, nhưng lợi ích thu được không đồng đều. Có một ngưỡng nhất định mà bạn cần vượt qua.
• Uy tín hỗ trợ khả năng hiển thị, nhưng nó không giải thích được hầu hết sự khác biệt. Điều này có nghĩa là các liên kết ngược có tác động đến khả năng hiển thị của AI, nhưng câu chuyện còn nhiều điều hơn thế, chẳng hạn như nội dung, nhận thức về thương hiệu, v.v.

Ngoài ra, số lượng tên miền liên kết duy nhất quan trọng hơn tổng số liên kết ngược.

Nói một cách đơn giản, trang web của bạn có nhiều khả năng có SoV lớn hơn khi bạn có liên kết từ nhiều trang web khác nhau so với số lượng lớn liên kết chỉ từ một vài trang web.

Bài học rút ra thứ 2: Chất lượng > số lượng

Trong tất cả các mô hình, mối quan hệ mạnh nhất xảy ra giữa Điểm uy tín (0,65 Pearson, 0,57 Spearman) và số lần đề cập

Sau đây là cách Semrush định nghĩa phép đo Điểm uy tín :

Điểm Uy tín là thước đo tổng hợp của chúng tôi, dùng để đánh giá chất lượng tổng thể của một website hoặc một trang web. Điểm càng cao, giá trị của các liên kết ra ngoài của một tên miền hoặc trang web đến một website khác càng lớn.

Nó tính đến số lượng và chất lượng của các liên kết ngược, lưu lượng truy cập tự nhiên đến các trang nguồn liên kết và mức độ spam của hồ sơ liên kết.

Tất nhiên, Ascore chỉ là một thước đo chất lượng. Các LLM có cách riêng để đánh giá chất lượng backlink. Tuy nhiên, dữ liệu cho thấy Ascore của Semrush có thể là một đại diện tốt.

Hầu hết các mô hình đều đánh giá số liệu này như nhau đối với các lượt đề cập, nhưng ChatGPT Search và Perplexity lại đánh giá thấp nhất so với mức trung bình.

Đáng ngạc nhiên là ChatGPT thông thường (không kích hoạt tìm kiếm) đánh giá Ascore cao nhất trong số tất cả các mô hình.

Điều quan trọng cần biết: Số lượt đề cập trung bình tăng từ ~21,5 ở thập phân 8 lên ~79,0 ở thập phân 9. Mối quan hệ này không tuyến tính. Nói cách khác, lợi ích lớn nhất đạt được khi bạn đạt đến ngưỡng thẩm quyền cao nhất, hay trong trường hợp này là Ascore.

(Để hiểu rõ hơn, decile là cách chia một tập dữ liệu thành 10 phần bằng nhau. Mỗi phân đoạn, hay decile, chứa 10% số điểm dữ liệu khi chúng được sắp xếp theo thứ tự.)

Bài học rút ra thứ 3: Liên kết nofollow có tác động tương tự như liên kết thông thường

Có lẽ phát hiện quan trọng nhất từ ​​phân tích này là việc các liên kết có được đặt thành nofollow hay không cũng không quan trọng lắm!

Và điều này có ý nghĩa to lớn.

Việc xác nhận giá trị của liên kết nofollow rất quan trọng vì những loại liên kết này thường dễ xây dựng hơn so với liên kết follow.

Đây là điểm khác biệt rõ rệt giữa LLM và các công cụ tìm kiếm: Chúng ta đã biết từ lâu rằng Google cũng tính cả các liên kết nofollow, nhưng không biết số lượng bao nhiêu và dùng để làm gì (thu thập thông tin, xếp hạng, v.v.).

Một lần nữa, bạn sẽ không thấy sự cải thiện đáng kể cho đến khi bạn nằm trong top 30%, hoặc top 30% các điểm dữ liệu.

Theo dõi các liên kết → Đề cập:

• Hệ số tương quan Pearson 0,334, hệ số tương quan Spearman 0,504

Liên kết Nofollow → Đề cập:

• Hệ số tương quan Pearson 0,340, hệ số tương quan Spearman 0,509

Ngược lại, các công cụ AI Overviews và Perplexity của Google lại đánh giá cao nhất các liên kết thông thường và thấp nhất các liên kết nofollow.

Điều thú vị là Gemini và ChatGPT đánh giá cao các liên kết nofollow hơn (so với các liên kết follow thông thường).

Đây là giả thuyết của riêng tôi về lý do tại sao Gemini và ChatGPT lại có trọng lượng “nofollow” cao hơn:

Với Gemini, tôi tò mò liệu Google có đánh giá cao các liên kết nofollow hơn so với những gì chúng ta từng tin tưởng trước đây hay không. Còn với ChatGPT, giả thuyết của tôi là Bing cũng đang đánh giá cao các liên kết nofollow hơn (sau khi Google bắt đầu làm điều tương tự). Nhưng đây chỉ là giả thuyết, và hiện tại tôi chưa có dữ liệu để chứng minh điều đó.

Bài học thứ 4: Liên kết hình ảnh hoạt động hiệu quả không kém – thậm chí đôi khi còn tốt hơn.

Bên cạnh các backlink dựa trên văn bản, chúng tôi cũng đã kiểm tra xem backlink dựa trên hình ảnh có trọng lượng tương đương hay không.

Và trong một số trường hợp, chúng có mối liên hệ chặt chẽ hơn với các lượt đề cập so với các liên kết dựa trên văn bản.

Nhưng mạnh đến mức nào?

• Hình ảnh so với lượt đề cập: Hệ số tương quan Pearson 0,415, hệ số tương quan Spearman 0,538
• So sánh liên kết văn bản với đề cập trực tiếp: Hệ số tương quan Pearson 0.334, hệ số tương quan Spearman 0.472

Liên kết hình ảnh thực sự bắt đầu mang lại hiệu quả khi bạn đã có một mức độ uy tín nhất định.

• Từ nhóm phân vị giữa trở lên, mối quan hệ chuyển sang tích cực, sau đó mạnh lên và đạt mức cao nhất ở nhóm phân vị đầu bảng.
• Ở các nhóm có điểm A thấp (nhóm 1 và 2), mối liên hệ giữa hình ảnh và số lượt đề cập là yếu hoặc tiêu cực.

Nếu bạn đang nhắm mục tiêu tăng trưởng lượt đề cập trên Perplexity hoặc Search-GPT, liên kết hình ảnh đặc biệt hiệu quả.

• Hình ảnh có mối tương quan cao nhất với các đề cập trên Perplexity và Search-GPT (hệ số tương quan Spearman ≈ 0,55 và 0,53), sau đó là ChatGPT/Gemini (≈ 0,49 – 0,52), rồi đến Google-AI (≈ 0,46).

Kiến thức càng nhiều, quyền lực càng lớn: Làm thế nào để tận dụng dữ liệu này?

Chúng tôi đã bổ sung các tiêu chuẩn đánh giá cho thẩm quyền chung.

Các bảng này cho thấy vị trí của các thương hiệu dựa trên Điểm Uy tín, liên kết hình ảnh và liên kết nofollow, cũng như hình thức đề cập điển hình của AI ở mỗi cấp độ.

Đường cong không tuyến tính. Mức tăng trưởng lớn tập trung ở gần đỉnh.

Điều này giúp bạn đặt ra những mục tiêu dựa trên thực tế thay vì cảm tính.

Hướng dẫn sử dụng trong 3 phút:

1. Xác định cấp độ của bạn. So sánh điểm uy tín (Authority Score), số lượng liên kết hình ảnh và số lượng liên kết nofollow với các phạm vi phân vị.
2. Hãy đọc giá trị trung vị. Đó là “mức độ đề cập” mà các đồng nghiệp cùng cấp với bạn thường đạt được.
3. Hãy đặt mục tiêu cao hơn một bậc. Sử dụng “khoảng cách bước lên” để đặt mục tiêu cao hơn cho bậc tiếp theo trong vòng 30 đến 90 ngày tới.

1/ Tập trung vào việc nâng cao ngưỡng thẩm quyền, chứ không phải những thành công nhỏ lẻ.

Đừng chỉ theo đuổi những cải thiện nhỏ về Điểm Uy tín. Hãy hướng đến việc đạt được những thành tích tương tự như nhóm dẫn đầu trong nghiên cứu này – đó là nơi mà số lượt đề cập đến AI tăng vọt. Semrush cung cấp hướng dẫn này [3] với các mẹo để tăng Điểm Uy tín theo định nghĩa của công cụ. Nhưng có một vài chiến lược đáng chú ý mà tôi khuyên dùng:

• Liên kết nội bộ ngữ nghĩa mạnh mẽ – hãy coi hệ thống liên kết nội bộ của bạn như một hệ thống ánh xạ thực thể trên toàn bộ trang web.
• Hãy tập trung xây dựng backlink thông qua các trang web có chủ đề liên quan. Tôi sẽ đề cập đến điều này trong phần ” Vận hành chiến lược SEO ưu tiên chủ đề của bạn” .

Điều quan trọng cần nhớ ở đây là số lượng backlink của bạn cần đạt đến một ngưỡng tối thiểu.

Nói một cách đơn giản: Đừng kỳ vọng lợi nhuận ngay khi mới bắt đầu hoặc từ sự tăng trưởng tuyến tính. Bạn cần một khoản đầu tư tối thiểu để thấy được hiệu quả như mong đợi.

Cá nhân tôi nghĩ rằng điều tương tự cũng có thể áp dụng cho nhiều lĩnh vực SEO khác: nội dung mới hoàn toàn, SEO kỹ thuật, cải thiện trải nghiệm người dùng. Đó là cuộc chơi của những bước tiến đột phá, chứ không phải là những cải tiến nhỏ từng bước.

Tiêu chuẩn:

2/ Tận dụng việc xây dựng liên kết dựa trên hình ảnh.

Đầu tư vào các nội dung trực quan (đồ họa thông tin, hình ảnh sản phẩm, biểu đồ gốc) để tạo liên kết ngược hình ảnh. Kiểm tra và xác thực việc đầu tư nguồn lực vào việc tạo hình ảnh chất lượng cao bằng cách thực hiện các bước sau:

• Đăng tải 2 bài viết liên quan: một bài sử dụng hình ảnh tùy chỉnh mạnh mẽ (ví dụ: biểu đồ từ phân tích dữ liệu, infographic giá trị gia tăng hoặc hình ảnh/video giới thiệu sản phẩm) và một bài có một vài hình ảnh chung chung hoặc hình ảnh dựa trên dữ liệu đơn giản. Theo dõi bài viết nào thu hút nhiều backlink hình ảnh hơn (tìm kiếm hình ảnh ngược + theo dõi backlink trên Semrush/Ahrefs) – bài viết đó có thu hút nhiều lượt hiển thị hơn trên các nền tảng học tập trực tuyến (LLM) không?
• Phân đoạn khả năng hiển thị trên AI của bạn. Theo dõi xem các trang có backlink hình ảnh có xuất hiện thường xuyên hơn trong các đề cập trên AI hay không (ví dụ: Perplexity, ChatGPT w/ Search). So sánh mức tăng SoV giữa các trang được hỗ trợ bởi backlink hình ảnh và các trang không được hỗ trợ.

Tóm lại: Hãy ngừng coi hình ảnh như những yếu tố phụ trợ và bắt đầu coi chúng như nội dung chính. Nội dung hình ảnh tốt nhất giúp giải thích và đơn giản hóa các chủ đề quan trọng hoặc phức tạp:

• Nếu bạn làm trong lĩnh vực du lịch hoặc SEO địa phương, hãy tập trung vào những hình ảnh độc đáo về các địa điểm (khách sạn, nhà hàng, v.v.).
• Khi mua sắm, hãy chú ý đến hình ảnh sản phẩm.
• Trong mô hình SaaS, hãy sử dụng biểu đồ, sơ đồ và đồ họa thông tin.
• Trên các thị trường tiêu dùng, hãy sử dụng video và hình ảnh nổi bật.

Tiêu chuẩn:

3/ Ưu tiên giá trị của các liên kết nofollow.

Đừng tiếp tục phớt lờ những liên kết ngược này nữa – hãy theo dõi chúng sát sao như cách bạn theo dõi các liên kết thông thường. Nếu bạn mất một trong những liên kết ngược này, hoặc cần cập nhật/thay thế nó, hãy liên hệ với người quản lý trang web và đề xuất các URL mới/liên quan để họ đưa vào.

• Xác định các nền tảng và ấn phẩm trong lĩnh vực của bạn nơi mọi người thường xuyên liên kết đến (ngay cả với thuộc tính nofollow). Tạo danh sách “trung tâm tài nguyên nofollow” và gửi đề xuất đến các trang web này.
• Giống như việc bạn cập nhật bài đăng trên blog, hãy cập nhật các vị trí liên kết nofollow. Luân chuyển các điểm dữ liệu mới, cập nhật ảnh chụp màn hình sản phẩm hoặc làm mới số liệu thống kê về các bài viết được đóng góp mà thương hiệu của bạn đã nhận được liên kết nofollow để các liên kết đó luôn có liên quan và được tham chiếu.

Tiêu chuẩn: