Chào anh em VOZ,
Mình là Jack, founder của SpyderBot Inc. Đầu tiên, cảm ơn anh em rất nhiều vì những góp ý ở topic trước. Có khá nhiều comment rất thẳng, từ UI/UX, cách giải thích sản phẩm, pricing cho đến methodology phía sau cách bọn mình đo lường AI Visibility. Nhiều góp ý trong số đó đã được bọn mình đưa thẳng vào cải tiến product.
Trong thời gian vừa rồi, SpyderBot cũng tiếp tục phát triển thêm khá nhiều tính năng, đặc biệt là Prompt Intelligence và nhóm GEO Audit bên trong LLM Tracking.
Nhưng thay vì tiếp tục giới thiệu một danh sách feature, lần này mình muốn bắt đầu bằng một vấn đề mà bọn mình gặp ngày càng nhiều khi phân tích website:
Website vẫn rank Google, vẫn có traffic, AI bot vẫn crawl — nhưng khi người dùng hỏi ChatGPT, Gemini hay các AI khác, đối thủ lại được đề xuất. Tại sao?
Một ví dụ rất đơn giản:
Giả sử mình đang vận hành một phần mềm kế toán cho SME.
Website SEO khá tốt.
Google vẫn index bình thường.
Organic traffic vẫn có.
Nhưng khi người dùng hỏi:
Phần mềm kế toán nào tốt cho doanh nghiệp nhỏ?
Best accounting software for small businesses?
Phần mềm nào phù hợp cho startup?
Nên dùng A hay B để quản lý kế toán?
AI liên tục đề xuất 3–5 đối thủ. Còn thương hiệu của mình gần như không xuất hiện.
Lúc này câu hỏi không còn đơn giản là: “Website của tôi có SEO tốt không?”
Mà bắt đầu xuất hiện một câu hỏi khác: “AI thực sự đang làm gì với website của tôi?”
Đây chính là bài toán mà bọn mình đang tập trung giải quyết với LLM Tracking: AI có đang crawl website của mình không? Có đang hiểu đúng sản phẩm / dịch vụ của mình không?
Khi một website kết nối với SpyderBot, LLM Tracking giúp quan sát một lớp traffic mà analytics truyền thống thường không được thiết kế để giải thích: AI → Website
Ví dụ:
AI bot nào đang truy cập website?
Bot đến từ hệ thống AI nào?
Những URL nào đang được crawl?
Tần suất crawl như thế nào?
Các trang quan trọng có được AI bot tiếp cận không?
AI referral nào đang thực sự gửi user về website?
Hoạt động của AI trên website thay đổi như thế nào theo thời gian?
Với analytics truyền thống, mọi người thường nhìn: User → Website
Còn với LLM Tracking của SpyderBot, thứ bọn mình muốn quan sát chi tiết đó là: AI systems → Website
Nhưng đây mới chỉ là bước đầu tiên. Nếu AI đã crawl website nhưng vẫn không đề xuất thương hiệu thì sao?
Đây mới là phần bọn mình thấy thú vị. Việc một AI bot truy cập website không đồng nghĩa thương hiệu sẽ được AI hiểu đúng, nhắc đến hoặc đề xuất.
Vì vậy sau lớp Observe, SpyderBot đi tiếp sang Diagnose. Bọn mình đang chia GEO Audit thành ba lớp chính:
LLM Readability
Kiểm tra xem AI systems có thể discover, access và đọc website như thế nào: robots.txt, sitemap, crawl coverage, JavaScript rendering, bot access...
Entity Understanding
Phân tích AI đang hiểu website/thương hiệu là entity gì, thuộc category nào, cung cấp sản phẩm/dịch vụ gì và representation giữa các AI model có nhất quán hay không.
URL Optimization
Phân tích từng URL quan trọng để tìm những điểm có thể ảnh hưởng tới khả năng nội dung được AI discover, interpret hoặc reference.
Nói đơn giản là:
AI có vào website không? → AI có đọc được không? → AI hiểu website là gì? → Và cuối cùng, AI có sử dụng những thông tin đó khi trả lời người dùng không?
Nhưng website chỉ là một nửa của bài toán. Một điều bọn mình học được sau khi phân tích lượng lớn AI responses là: Không thể chỉ nhìn website để hiểu AI Visibility.
AI có thể hình thành representation về một thương hiệu từ rất nhiều signal khác nhau. Vì vậy SpyderBot hiện chia bài toán thành ba lớp:
Brand Insights
AI đang hiểu, position, mention, recommend và compare thương hiệu như thế nào.
Prompt Intelligence
Trong những prompt/context nào thương hiệu xuất hiện, đối thủ nào đang thắng, các model có đồng thuận hay không và behavior thay đổi như thế nào theo thời gian.
LLM Tracking
AI systems đang discover, crawl, reference và gửi traffic về website như thế nào; đồng thời GEO Audit giúp tìm các vấn đề ở phía website.
Ba phần này cuối cùng quay về một vòng lặp khá đơn giản:
Observe → Diagnose → Optimize → Measure again
Bọn mình không kỳ vọng GEO trở thành một bài toán kiểu: “Làm A thì chắc chắn ChatGPT sẽ rank mình Top 1.”
AI không hoạt động deterministic như vậy. Thứ bọn mình muốn xây dựng là một measurement system đủ tốt để doanh nghiệp có thể biết: AI đang nhìn mình như thế nào, điều gì đang thay đổi, và mình có thể tác động vào những signal nào.
Ở topic trước, mình nhờ anh em vào “test” SpyderBot. Lần này product đã đi xa hơn khá nhiều, hiện SpyderBot đã có nhiều user sử dụng thực tế ở US, EU và AU. Nên mình muốn anh em dùng nó với chính website của mình.
Anh em có website thì cứ connect vào SpyderBot → mở LLM Tracking → xem thử AI đang thực sự làm gì với website.
Sau đó có thể chạy thêm Brand Insights hoặc Prompt Intelligence để xem:
AI có biết thương hiệu của mình không?
AI đang hiểu mình thuộc category nào?
Khi nào AI nhắc tới mình?
Khi nào AI chọn đối thủ?
AI model nào đang có representation khác biệt?
Website đang được AI crawl như thế nào?
Nếu có kết quả nào sai, vô lý hoặc khác hoàn toàn với những gì anh em biết về business của mình, cứ post thẳng vào topic. Thực ra những case như vậy lại rất có giá trị với bọn mình, vì nó giúp kiểm tra xem vấn đề nằm ở AI representation thực tế, ở sampling, hay ở methodology của SpyderBot.
Tài khoản Free hiện vẫn được truy cập hầu hết các tính năng của SpyderBot và có sẵn free credit mỗi ngày để anh em khám phá product. Anh em không cần mua gói để bắt đầu.
Anh em nào cần chạy nhiều hơn hoặc muốn phân tích sâu hơn có thể nâng cấp SpyderBot Go ($50). Riêng anh em VOZ, bọn mình có code:
VOZERONLY — giảm 20%
vtalinh đã xác nhận uy tín
Code này được hỗ trợ rất nhiều từ phía BQT VOZ dành riêng cho anh em trong cộng đồng. Free trước, thấy thực sự hữu ích rồi hãy upgrade.
Và tiếp tục chương trình “Gạch đá có thưởng”. Topic trước bọn mình nhận được khá nhiều góp ý có giá trị, nên lần này xin tiếp tục. SpyderBot sẽ dành:
Bọn mình đặc biệt thích những comment kiểu:
“Metric này tôi không hiểu.”
“Kết quả này sai so với business của tôi.”
“AI đang crawl website nhưng feature này chưa giải thích được tại sao.”
“Feature này không tạo ra value.”
“Nếu có thêm dữ liệu X thì tôi mới ra được quyết định.”
“Methodology chỗ này tôi thấy chưa thuyết phục.”
Càng cụ thể càng tốt. Nếu comment đó giúp bọn mình tìm được một vấn đề thực sự trong product hoặc methodology thì đấy chính xác là loại “gạch” bọn mình đang cần để tiếp tục xây dựng con đường "cầm chuông đi đánh xứ người".
Anh em có website thì cứ mang vào SpyderBot soi thử. Rất mong tiếp tục nhận “gạch đá” từ VOZ.
Cảm ơn VOZ đã hỗ trợ pin bài. Và cảm ơn anh em đã dành thời gian đọc. Mong nhận được thật nhiều góp ý thẳng thắn từ cộng đồng công nghệ lớn nhất Việt Nam.
Mình là Jack, founder của SpyderBot Inc. Đầu tiên, cảm ơn anh em rất nhiều vì những góp ý ở topic trước. Có khá nhiều comment rất thẳng, từ UI/UX, cách giải thích sản phẩm, pricing cho đến methodology phía sau cách bọn mình đo lường AI Visibility. Nhiều góp ý trong số đó đã được bọn mình đưa thẳng vào cải tiến product.
Trong thời gian vừa rồi, SpyderBot cũng tiếp tục phát triển thêm khá nhiều tính năng, đặc biệt là Prompt Intelligence và nhóm GEO Audit bên trong LLM Tracking.
Nhưng thay vì tiếp tục giới thiệu một danh sách feature, lần này mình muốn bắt đầu bằng một vấn đề mà bọn mình gặp ngày càng nhiều khi phân tích website:
Website vẫn rank Google, vẫn có traffic, AI bot vẫn crawl — nhưng khi người dùng hỏi ChatGPT, Gemini hay các AI khác, đối thủ lại được đề xuất. Tại sao?
Một ví dụ rất đơn giản:
Giả sử mình đang vận hành một phần mềm kế toán cho SME.
Website SEO khá tốt.
Google vẫn index bình thường.
Organic traffic vẫn có.
Nhưng khi người dùng hỏi:
Phần mềm kế toán nào tốt cho doanh nghiệp nhỏ?
Best accounting software for small businesses?
Phần mềm nào phù hợp cho startup?
Nên dùng A hay B để quản lý kế toán?
AI liên tục đề xuất 3–5 đối thủ. Còn thương hiệu của mình gần như không xuất hiện.
Lúc này câu hỏi không còn đơn giản là: “Website của tôi có SEO tốt không?”
Mà bắt đầu xuất hiện một câu hỏi khác: “AI thực sự đang làm gì với website của tôi?”
Đây chính là bài toán mà bọn mình đang tập trung giải quyết với LLM Tracking: AI có đang crawl website của mình không? Có đang hiểu đúng sản phẩm / dịch vụ của mình không?
Khi một website kết nối với SpyderBot, LLM Tracking giúp quan sát một lớp traffic mà analytics truyền thống thường không được thiết kế để giải thích: AI → Website
Ví dụ:
AI bot nào đang truy cập website?
Bot đến từ hệ thống AI nào?
Những URL nào đang được crawl?
Tần suất crawl như thế nào?
Các trang quan trọng có được AI bot tiếp cận không?
AI referral nào đang thực sự gửi user về website?
Hoạt động của AI trên website thay đổi như thế nào theo thời gian?
Với analytics truyền thống, mọi người thường nhìn: User → Website
Còn với LLM Tracking của SpyderBot, thứ bọn mình muốn quan sát chi tiết đó là: AI systems → Website
Nhưng đây mới chỉ là bước đầu tiên. Nếu AI đã crawl website nhưng vẫn không đề xuất thương hiệu thì sao?
Đây mới là phần bọn mình thấy thú vị. Việc một AI bot truy cập website không đồng nghĩa thương hiệu sẽ được AI hiểu đúng, nhắc đến hoặc đề xuất.
Vì vậy sau lớp Observe, SpyderBot đi tiếp sang Diagnose. Bọn mình đang chia GEO Audit thành ba lớp chính:
LLM Readability
Kiểm tra xem AI systems có thể discover, access và đọc website như thế nào: robots.txt, sitemap, crawl coverage, JavaScript rendering, bot access...
Entity Understanding
Phân tích AI đang hiểu website/thương hiệu là entity gì, thuộc category nào, cung cấp sản phẩm/dịch vụ gì và representation giữa các AI model có nhất quán hay không.
URL Optimization
Phân tích từng URL quan trọng để tìm những điểm có thể ảnh hưởng tới khả năng nội dung được AI discover, interpret hoặc reference.
Nói đơn giản là:
AI có vào website không? → AI có đọc được không? → AI hiểu website là gì? → Và cuối cùng, AI có sử dụng những thông tin đó khi trả lời người dùng không?
Nhưng website chỉ là một nửa của bài toán. Một điều bọn mình học được sau khi phân tích lượng lớn AI responses là: Không thể chỉ nhìn website để hiểu AI Visibility.
AI có thể hình thành representation về một thương hiệu từ rất nhiều signal khác nhau. Vì vậy SpyderBot hiện chia bài toán thành ba lớp:
Brand Insights
AI đang hiểu, position, mention, recommend và compare thương hiệu như thế nào.
Prompt Intelligence
Trong những prompt/context nào thương hiệu xuất hiện, đối thủ nào đang thắng, các model có đồng thuận hay không và behavior thay đổi như thế nào theo thời gian.
LLM Tracking
AI systems đang discover, crawl, reference và gửi traffic về website như thế nào; đồng thời GEO Audit giúp tìm các vấn đề ở phía website.
Ba phần này cuối cùng quay về một vòng lặp khá đơn giản:
Observe → Diagnose → Optimize → Measure again
Bọn mình không kỳ vọng GEO trở thành một bài toán kiểu: “Làm A thì chắc chắn ChatGPT sẽ rank mình Top 1.”
AI không hoạt động deterministic như vậy. Thứ bọn mình muốn xây dựng là một measurement system đủ tốt để doanh nghiệp có thể biết: AI đang nhìn mình như thế nào, điều gì đang thay đổi, và mình có thể tác động vào những signal nào.
Ở topic trước, mình nhờ anh em vào “test” SpyderBot. Lần này product đã đi xa hơn khá nhiều, hiện SpyderBot đã có nhiều user sử dụng thực tế ở US, EU và AU. Nên mình muốn anh em dùng nó với chính website của mình.
Anh em có website thì cứ connect vào SpyderBot → mở LLM Tracking → xem thử AI đang thực sự làm gì với website.
Sau đó có thể chạy thêm Brand Insights hoặc Prompt Intelligence để xem:
AI có biết thương hiệu của mình không?
AI đang hiểu mình thuộc category nào?
Khi nào AI nhắc tới mình?
Khi nào AI chọn đối thủ?
AI model nào đang có representation khác biệt?
Website đang được AI crawl như thế nào?
Nếu có kết quả nào sai, vô lý hoặc khác hoàn toàn với những gì anh em biết về business của mình, cứ post thẳng vào topic. Thực ra những case như vậy lại rất có giá trị với bọn mình, vì nó giúp kiểm tra xem vấn đề nằm ở AI representation thực tế, ở sampling, hay ở methodology của SpyderBot.
Tài khoản Free hiện vẫn được truy cập hầu hết các tính năng của SpyderBot và có sẵn free credit mỗi ngày để anh em khám phá product. Anh em không cần mua gói để bắt đầu.
Anh em nào cần chạy nhiều hơn hoặc muốn phân tích sâu hơn có thể nâng cấp SpyderBot Go ($50). Riêng anh em VOZ, bọn mình có code:
VOZERONLY — giảm 20%
vtalinh đã xác nhận uy tín
Code này được hỗ trợ rất nhiều từ phía BQT VOZ dành riêng cho anh em trong cộng đồng. Free trước, thấy thực sự hữu ích rồi hãy upgrade.
Và tiếp tục chương trình “Gạch đá có thưởng”. Topic trước bọn mình nhận được khá nhiều góp ý có giá trị, nên lần này xin tiếp tục. SpyderBot sẽ dành:
- 01 suất SpyderBot Pro — trị giá $150
- 04 suất SpyderBot Go — trị giá $50
Bọn mình đặc biệt thích những comment kiểu:
“Metric này tôi không hiểu.”
“Kết quả này sai so với business của tôi.”
“AI đang crawl website nhưng feature này chưa giải thích được tại sao.”
“Feature này không tạo ra value.”
“Nếu có thêm dữ liệu X thì tôi mới ra được quyết định.”
“Methodology chỗ này tôi thấy chưa thuyết phục.”
Càng cụ thể càng tốt. Nếu comment đó giúp bọn mình tìm được một vấn đề thực sự trong product hoặc methodology thì đấy chính xác là loại “gạch” bọn mình đang cần để tiếp tục xây dựng con đường "cầm chuông đi đánh xứ người".
Anh em có website thì cứ mang vào SpyderBot soi thử. Rất mong tiếp tục nhận “gạch đá” từ VOZ.
Cảm ơn VOZ đã hỗ trợ pin bài. Và cảm ơn anh em đã dành thời gian đọc. Mong nhận được thật nhiều góp ý thẳng thắn từ cộng đồng công nghệ lớn nhất Việt Nam.
Sửa lần cuối bởi điều hành viên:
