SERP Analysis: Bạn cần hiểu gì về các kết quả tìm kiếm?

Trước khi thực hiện SERP Analysis thì tất cả chúng ta đều biết rằng Google đang ngày càng xếp hạng nội dung dựa trên các tín hiệu về độ liên quan thu được từ các thuật toán được xây dựng để giúp hệ thống hiểu rõ hơn về các truy vấn tìm kiếm và các web page.

Chúng ta đã đi qua thời kỳ thăng hạng nhờ từ khóa, nhưng việc nghiên cứu từ khóa vẫn rất quan trọng. Cách mà Google xếp hạng các website hiện nay không còn phụ thuộc chủ yếu vào việc đối chiếu sự trùng khớp giữa những từ ngữ trong một truy vấn với các từ có trên một web page.

(Nguồn ảnh: Internet)

Qua bài viết này, Khóa học SEO Á Âu sẽ trình bày cách phân tích các kết quả tìm kiếm để hiểu được tại sao Google có thể xếp hạng cao cho một web page và ứng dụng những kiến thức này như thế nào trong việc viết nội dung.

Bạn có đang viết về các chủ đề?

Một ý tưởng phổ biến trong SEO đó là gạt qua chuyện viết về các từ khóa mà tập trung vào việc viết về các chủ đề (topic). Phương pháp tiếp cận này là hợp lý. Cho đến khi bạn ngừng lại và thử nghĩ về nó.

(Nguồn ảnh: Internet)

Mục đích của việc “viết theo chủ đề” là thay vì viết về một từ khóa, chẳng hạn như món ăn Nhật Bản, thì người viết phải viết về chủ đề món ăn Nhật Bản và tất cả các chủ đề có liên quan đến đề tài này.

Tư duy truyền thống mà chúng ta thường nghĩ về món ăn Nhật Bản cùng những từ khóa xoay quanh chủ đề này sẽ dẫn đến những cụm từ khóa sau đây:

Cách làm món ăn Nhật Bản
Món ăn Nhật Bản giá rẻ
Những món ăn Nhật Bản ngon nhất

Và sau đó, trước khi viết nội dung, chúng ta cũng liệt kê ra tất cả những chủ đề khác nhau mà mình sẽ triển khai, những chủ đề này thường là:

Cách làm món ăn Nhật Bản
Món ăn Nhật Bản giá rẻ
Những món ăn Nhật Bản ngon nhất

Như bạn có thể thấy, người viết cuối cùng cũng đi đến việc viết về các cụm từ khóa, bất kể là họ viết về các chủ đề hay viết về từ khóa. Do đó sẽ không có sự khác nhau giữa hai lối tiếp cận này trong nội dung được viết.

Có một phương pháp khác được nhiều người áp dụng để hỗ trợ cho việc viết về chủ đề, đó là thực hiện tìm kiếm trên Google và xem những gợi ý mà hệ thống đề xuất trong mục “Related Searches” (Tìm kiếm có liên quan) và “People Also Ask” (Những câu hỏi khác). Nhưng cách làm này cũng lại là một biến thể khác của việc viết nội dung theo từ khóa.

Việc triển khai nội dung theo 2 lối tiếp cận này gần như giống nhau. Sự khác biệt duy nhất đó là các từ khóa đến từ đâu.

Tìm kiếm những gì người dùng muốn

Nếu bạn chú ý, thì khi đọc các kết quả web page trên trang SERPs, bạn sẽ thấy chúng giống như là những câu trả lời cho các câu hỏi vậy.

Ví dụ, nếu bạn gõ một cụm từ ngắn như “sườn nướng”, Google sẽ hiển thị các trang kết quả công thức nấu ăn.

Đối với thuật toán của Google, khi có ai đó gõ cụm từ “sườn nướng”, thì hệ thống sẽ xem như là họ đang gõ “Làm thế nào để nấu món sườn nướng?” hay “Cho tôi công thức làm món sườn nướng”.

(Nguồn ảnh: Internet)

Đây chính là minh họa cho khái niệm “Latent Question” (câu hỏi ngầm định). Từ “Latent” ở đây ám chỉ một điều gì đó tiềm ẩn phía sau. Cũng giống như mọi cụm từ khóa đều chứa một câu hỏi ẩn đằng sau nó và một tầng nghĩa sâu hơn.

Câu hỏi ngầm đối với truy vấn tìm kiếm “sườn nướng” chính là “Làm thế nào để nấu sườn nướng?”. Và hầu như mọi cụm từ tìm kiếm đều ẩn chứa một câu hỏi ngầm nhất định.

Khi bạn phân tích trang SERPs, bạn có thể thấy 3 kết quả đầu tiên khá tương đồng với nhau. Lý do là vì chúng đều có chung một yếu tố, đó là ý định của người tìm kiếm (searcher intent). Ngoài ra, những kết quả này cũng có cùng một câu hỏi ngầm định.

(Nguồn ảnh: Internet)

“Câu hỏi ngầm” và “Ý định của người tìm kiếm” là hai khái niệm khác nhau.

“Ý định của người tìm kiếm” (searcher intent) là một sự hiểu biết tổng quan vè những gì người dùng muốn.
Còn “Câu hỏi ngầm” (latent question) xác định câu trả lời chính xác, chi tiết hơn cho những gì người dùng muốn.

Các ví dụ về ý định của người tìm kiếm:

Mua hàng (buy)
So sánh (compare)
Tìm chỉ dẫn, hướng dẫn (directions)
Tìm thông tin (information)

Một cách phổ biến, thì searcher intent có thể được phân thành 4 nhóm chính như sau:

Điều hướng (Navigational)
Liên quan đến việc mua bán (Transactional)
Tìm hiểu thông tin (Informational)
So sánh (Comparison)

Đây là góc nhìn ở mức độ vĩ mô về những gì mà người tìm kiếm mong muốn. Khi phân tích ý định tìm kiếm, bạn cần xác định được câu hỏi hay vấn đề mà người dùng đang thực sự muốn tìm câu trả lời khi họ gõ một từ khóa vào ô tìm kiếm.

Cụm từ “sườn nướng” sẽ trở thành “công thức nấu sườn nướng là gì” hay “chỉ tôi cách làm sườn nướng” và nhiều biến thể khác nữa. Google sẽ chọn lựa những biến thể nào thỏa mãn được nhu cầu tìm kiếm của nhiều người dùng nhất.

Với khái niệm “latent question” này, bạn sẽ hình dung rõ hơn về lý do tại sao Google lại xếp hạng cho một web page nào đó. Ngoài ra thì Google gần đây cũng đã công bố một bài nghiên cứu mô tả cách thức tương tự để hiểu về các ý nghĩa tiềm ẩn đằng sau một truy vấn tìm kiếm.

Nghiên cứu của Google về những trạng thái nhu cầu tiềm ẩn

Chúng ta đều biết rằng Google sử dụng các công nghệ như “stemming” (kỹ thuật biến đổi một từ về dạng gốc” và “natural language processing” (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) để hiểu được một truy vấn tìm kiếm cũng như hiểu được nội dung của một web page.

Google đã nghiên cứu về hành vi khác hàng và xác định 6 trạng thái nhu cầu ảnh hưởng đến hành vi tìm kiếm.

6 trạng thái nhu cầu bao gồm:

Surprise me (Làm cho tôi bất ngờ);
Thrill me (Làm tôi hứng thú);
Impress me (Gây ấn tượng với tôi);
Educate me (Giáo dục cho tôi);
Reassure me (Trấn an tôi);
Help me (Giúp đỡ tôi).

(Nguồn ảnh: Internet)

Google đã diễn giải những trạng thái nhu cầu ẩn (ngầm định) trong một truy vấn tìm kiếm như sau:

“Khi một người nhận thấy họ cần thứ gì đó, chẳng hạn như họ cần tìm một hoạt động nào đó cho con của mình vào cuối tuần. Họ có thể truy cập vào Google và tìm kiếm “khu vui chơi ở gần đây”.

Vấn đề là, đằng sau truy vấn đó, nhu cầu vượt lên trên hết chính là họ thực sự muốn được cung cấp một giải pháp và giúp cho gia đình của mình kết nối với nhau, có những khoảnh khắc vui vẻ cùng nhau,

Đây là những động cơ thực sự thúc đẩy những hành vi của họ. Những gì họ tìm kiếm thể hiện rằng họ đang cố gắng giải quyết vấn đề đó. Nhưng họ sẽ không nói về những điều này.

Trạng thái “Educate me” cũng là một ví dụ tiêu biểu. Đây là một trạng thái nhu cầu có tỉ trọng lớn. Mọi người tìm đến Google để có được thông tin, và rồi rời đi.

Khi người dùng tìm kiếm cụm từ “safest suv 2020” (xe SUV an toàn nhất 2020), thì họ đang muốn có thông tin. Họ không muốn một bài “diễn thuyết” thuyết phục họ mua xe. Họ cũng không muốn tìm những mẩu quảng cáo sáng tạo. Cái họ muốn biết là thứ tự xếp hạng của những mẫu xe SUV an toàn nhất. “Hãy cho tôi biết những chiếc xe nào an toàn nhất”.

Các nhà tiếp thị trong bối cảnh đó có thể làm cho hoạt động của mình trở nên hiệu quả hơn và tiếp cận họ một cách trực tiếp hơn.

Và song song đó, nhu cầu của họ cũng đang tìm kiếm sự thỏa mãn. Họ sẽ tiếp tục đi tiếp trên hành trình của mình cho đến khi họ cảm thấy nhu cầu đã được đáp ứng”.

Cách xác định câu hỏi ngầm định

Dù sử dụng khái niệm “latent question” hay “6 trạng thái nhu cầu” của Google, thì mục tiêu của chúng ta chính là cố gắng nhận diện xem những nhu cầu nào mà người dùng muốn được đáp ứng khi họ thực hiện một truy vấn tìm kiếm.

Như ví dụ trên, thì trong cụm từ “khu vui chơi gần đây” có ngầm chứa một ý nghĩa ẩn sau, đó là: giúp “gia đình của tôi kết nối và có khoảnh khắc vui vẻ cùng nhau”.

Hãy đào sâu, đặt câu hỏi mọi người thực sự muốn gì khi họ đặt ra truy vấn và họ cần thỏa mãn nhu cầu nào. Khi có ai đó tìm kiếm cụm từ “authentic Italian pizza Boston Ma” (pizza chuẩn Ý ở Boston, Massachusetts) hay “Boston Ma Pizza”, thì phần phi địa điểm (non-local) trong thuật toán tìm kiếm của Google sẽ xem những truy vấn này gần như là giống nhau và hiển thị các review về những nhà hàng pizza ở Boston trong những vị trí kết quả cao nhất.

(Nguồn ảnh: Internet)

3 trang kết quả đầu tiên có các từ như “Best” và “Pizza” trong tiêu đề của họ và ở vị trí thứ 4 là một bài viết về trải nghiệm của tác giả trong việc tìm hiểu xem đâu là đặc trưng của món pizza tại Boston và thảo luận về những biến thể pizza khác nhau.

Câu hỏi ngầm đối với 3 kết quả đều tiên rất rõ ràng, “Hãy cho tôi biết danh sách những nhà hàng pizza ngon nhất ở Boston”. Nhu cầu trong truy vấn đó là một tập hợp các nhà hàng pizza ngon nhất để người dùng so sánh chúng với nhau.

Kết quả thứ 4 cho thấy sự tìm tòi để có được hiểu biết về những biến thể khác nhau của món pizza tại Boston. Nó là một bài đánh giá chuyên sâu về các nhà hàng pizza, không phải là một danh sách tổng hợp hoặc là các nội dung do người dùng tạo ra (user-generated content hay UGC) về những nhà hàng pizza tại Boston.

Kết quả thứ 4 này khác biệt với 3 kết quả trước đó vậy nên câu hỏi ngầm của nó cũng sẽ khác nhau. Câu hỏi ở đây có thể được hiểu là “so sánh và giới thiệu về những nhà hàng pizza ngon nhất”.

Hãy luôn để cho các kết quả tìm kiếm nói cho bạn biết người dùng muốn nhìn thấy những gì. Google cố gắng hiển thị những kết quả mà người dùng mong muốn nhận được. Vậy nên nếu những kết quả đầu tiên là danh sách tổng hợp những đối tượng “tốt nhất” (best) đối với một chủ đề nào đó, thì đó là kiểu nội dung mà bạn nên xây dựng theo hướng đó.

Trong ví dụ này, câu hỏi ngầm có thể là “Cho tôi biết danh sách những nhà hàng pizza ngon nhất tại Boston”, và nội dung cũng bạn nên trình bày rõ ràng cho người dùng thấy rằng “Đây là danh sách những nhà hàng pizza ngon nhất tại Boston”.

Ý tưởng về những truy vấn “ngầm” này đặc biệt thú vị khi đề cập đến những kết quả có khả năng xuất hiện tại vị trí trích dẫn nổi bật (featured snippet). Gần đây, Google đã cho ra mắt thuật toán BERT, và bản chất cốt lõi của BERT là để hiểu được người dùng muốn nói đến điều gì khi họ gõ xuống một truy vấn tìm kiếm không rõ ràng.

Trong những trường hợp đó, Google sẽ hiển thị những kết quả giải đáp cho ý định tìm kiếm phổ biến nhất đầu tiên, và ở những vị trí sau đó, những ý định tìm kiếm phổ biến thứ hai, thứ ba… sẽ được hiển thị.

Kết luận

Như đã đề cập trước đó, việc hiểu được ý định tìm kiếm chính là hiểu được tổng quan (ở mức độ vĩ mô hay macro) những gì đang diễn ra ẩn sau khung tìm kiếm của người dùng.

Nếu bạn có thể nhận diện được câu hỏi tiềm ẩn, thì bạn đang hiểu được các kết quả tìm kiếm ở mức độ vi mô (micro). Điều này cũng giống như sự khác nhau giữa việc nhìn thấy một khu rừng (search intent) và thấy được những cái cây (latent question) vậy.

Nhưng hiểu được câu hỏi tiềm ẩn cũng không phải là cách để “phá đảo” được thuật toán của Google. Mà nó chỉ đơn giản là một cách để hiểu rõ hơn người dùng muốn gì khi họ thực hiện một truy vấn tìm kiếm cụ thể, và sau đó tạo ra những nội dung để thỏa mãn những nhu cầu này.

Nếu làm được những việc đó, thì các kết quả SEO sẽ được tạo ra một cách tự nhiên.