Hướng dẫn kỹ thuật dành cho nhà sáng lập về triển khai giao thức thương mại AI (UCP, ACP, AP2), làm chủ các nguyên tắc cơ bản của SEO kỹ thuật, và tạo nội dung được tối ưu hóa cho cả tìm kiếm truyền thống và trích dẫn AI.
Viktor Zeman đồng sáng lập Quality Unit hơn hai thập kỷ trước và đã lãnh đạo việc phát triển và tăng trưởng toàn cầu của bộ sản phẩm, bao gồm FlowHunt. Từ năm 2024, ông tập trung cụ thể vào FlowHunt và giúp các công ty triển khai các giải pháp AI thực tế, tự động hóa, và môi trường làm việc hiện đại được điều khiển bởi AI. Bài thuyết trình E-commerce Mastermind của ông đã đi sâu vào ba lĩnh vực quan trọng của triển khai kỹ thuật AI trong thương mại điện tử.
Bài thuyết trình chi tiết các giao thức cụ thể, triển khai kỹ thuật, và chiến lược nội dung được kiểm tra trên các sản phẩm và cơ sở khách hàng của Quality Unit. Những gì sau đây là lộ trình kỹ thuật của Viktor để làm cho các trang thương mại điện tử có thể khám phá được thông qua các hệ thống AI, hoạt động trong thương mại được trung gian bởi AI, và cạnh tranh khi tìm kiếm chuyển từ từ khóa sang trích dẫn AI.
Viktor đã đặt nền móng bằng cách giới thiệu các giao thức chuẩn hóa cho phép AI tương tác với các hệ thống thương mại điện tử thay mặt người dùng.
Các nền tảng lớn như Shopify, Salesforce Commerce Cloud hoặc BigCommerce đã bắt đầu triển khai các phần của những giao thức này. Các bộ xử lý thanh toán Stripe, PayPal và Checkout.com cũng vậy. Điều này cho thấy rõ ràng rằng khả năng tương thích thương mại AI đang trở thành một nền tảng cạnh tranh cơ bản.
Giao thức Thương mại Phổ quát (UCP) cho phép trợ lý AI khám phá sản phẩm, so sánh tùy chọn, bắt đầu thanh toán, và hoàn tất giao dịch mà không cần người dùng rời khỏi giao diện AI. UCP đã được triển khai trong Shopify, Salesforce Commerce Cloud, BigCommerce, và các bộ xử lý thanh toán lớn.
Giao thức Thương mại Tác nhân (ACP), một sự hợp tác giữa Stripe và OpenAI, tập trung cụ thể vào bảo mật giao dịch và sự đơn giản trong các giao diện hội thoại. Trong khi UCP giải quyết chu kỳ mua sắm rộng hơn, ACP chuyên về quy trình mua hàng, vì nó cho phép thanh toán ngay trong giao diện trò chuyện.
Giao thức Thanh toán Tác nhân (AP2), được phát triển bởi Google, cung cấp khung bảo mật làm cho các giao dịch được trung gian bởi AI đáng tin cậy thông qua ký giao dịch, xác thực người bán, và ủy quyền thanh toán. AP2 tích hợp với UCP để cung cấp lớp tin cậy giúp mua hàng AI tự động trở thành hiện thực.
Để cửa hàng điện tử của bạn trở nên tương thích với mua sắm được điều khiển bởi AI, và do đó được các nền tảng AI khuyến nghị, bạn phải hiển thị dữ liệu có thể đọc được bằng máy ở nhiều lớp:
Sản phẩm phải được mô tả bằng các tiêu chuẩn như:
schema.org: Cung cấp cho AI dữ liệu có cấu trúc mà nó có thể đọc và hiểuĐiều này cho phép các hệ thống AI diễn giải sản phẩm mà không có sự mơ hồ, bao gồm các biến thể, giá cả, tính khả dụng, và ràng buộc vận chuyển. Đó là nền tảng mà các hệ thống AI sử dụng để hiểu những gì bạn bán.
Các tác nhân AI không chỉ đánh giá sản phẩm, họ cũng đánh giá xem người bán có đáng tin cậy và phù hợp với người dùng không. Đó là lý do tại sao thông tin quan trọng về doanh nghiệp của bạn phải rõ ràng và có thể truy cập:
Phần lớn dữ liệu này đã tồn tại trong các hệ thống như Google Merchant Center, nhưng nó cần phải hoàn chỉnh, chính xác, và được duy trì nhất quán.
Một trong những thành phần ít được nhìn thấy nhưng quan trọng là bản kê khai thương mại. Đó thường là một tệp JSON được lưu trữ trên tên miền của người bán.
Bản kê khai này xác định các phiên bản giao thức được hỗ trợ, các dịch vụ có sẵn, trình xử lý thanh toán, và khả năng thanh toán, giúp Tác nhân AI hiểu cách cửa hàng của bạn hoạt động.
Triển khai ba điểm cuối quan trọng:
Triển khai Giao thức Thanh toán Tác nhân đã nêu ở trên để xử lý giao dịch an toàn.
Đối với các nền tảng không có hỗ trợ UCP gốc, MCP cung cấp một đường dẫn tích hợp. Zeman nhấn mạnh tầm quan trọng ngày càng tăng của MCP như lớp kết nối giữa các tác nhân AI và các hệ thống hiện có.
Phát triển máy chủ MCP tùy chỉnh cho phép bạn tạo các lời nhắc chính xác được điều chỉnh theo các trường hợp sử dụng cụ thể của bạn và gửi các cuộc gọi API bị cô lập với giới hạn tỷ lệ phù hợp. Bằng cách này, bạn có thể yên tâm rằng việc triển khai AI của bạn sẽ an toàn, được kiểm soát và rẻ nhất có thể.
Ví dụ: Một chatbot được tích hợp với MCP thương mại điện tử và nhà cung cấp vận chuyển (ví dụ: Chameleon) cho phép khách hàng không chỉ truy vấn trạng thái đơn hàng, mà còn theo dõi giao hàng trong thời gian thực, tất cả trong một cuộc hội thoại duy nhất.
Bắt đầu dùng thử miễn phí ngay hôm nay và xem kết quả trong vài ngày.
Chủ đề triển khai thứ hai mà Viktor đề cập là SEO kỹ thuật. Ông đã rất chú ý nhấn mạnh rằng nền tảng của SEO không phải là từ khóa. Đó là “một cơ sở hạ tầng mà cả công cụ tìm kiếm và hệ thống AI đều có thể truy cập và tin cậy”. Bởi vì các trang web chậm và không đáng tin cậy sẽ bị người dùng và trình thu thập dữ liệu bỏ rơi.
Mặc dù là một tiêu chuẩn 30 năm tuổi, robots.txt vẫn thường xuyên bị cấu hình sai. Các vấn đề phổ biến bao gồm:
Không có robots.txt: Một số trang web trả về các trang lỗi hoặc thông báo bảo trì thay vì các tệp robots.txt phù hợp, làm nhầm lẫn trình thu thập dữ liệu về những gì được phép.
Bot AI bị chặn: Chặn trình thu thập dữ liệu AI ngăn nội dung của bạn được trích dẫn trong các phản hồi AI. Mặc dù bạn có thể muốn chặn một số bot, việc chặn toàn bộ sẽ loại bỏ khả năng hiển thị AI.
Thiếu chỉ thị sitemap: Robots.txt nên tham chiếu các sitemap XML của bạn, hướng dẫn trình thu thập dữ liệu đến khám phá nội dung hoàn chỉnh.
Lỗi cú pháp: Dấu phẩy ở cuối trong ký tự đại diện (Disallow: /?pv=*,) gây ra lỗi phân tích cú pháp trong một số trình thu thập dữ liệu, tạo ra chặn không mong muốn.
Nội dung có giá trị bị chặn: Đôi khi các trang web chặn nội dung mà họ thực sự muốn lập chỉ mục, thường thông qua các quy tắc ký tự đại diện quá rộng.
Sitemap XML cho các công cụ tìm kiếm và hệ thống AI biết nội dung nào tồn tại và cách nó được tổ chức. Các vấn đề phổ biến trong lĩnh vực này bao gồm:
Vấn đề tiêu đề bộ nhớ đệm: Tiêu đề bộ nhớ đệm không chính xác có thể ngăn sitemap cập nhật đúng cách, để lại cho trình thu thập dữ liệu danh sách nội dung cũ.
Phạm vi URL không đầy đủ: Sitemap được tạo bởi plugin thường bỏ lỡ các loại bài đăng tùy chỉnh, phân loại, hoặc trang động, để lại nội dung quan trọng không được khám phá.
Vấn đề giới hạn tỷ lệ: Một số trang web triển khai giới hạn tỷ lệ tích cực chặn hoàn toàn việc tìm nạp sitemap, trả về lỗi 429 sau chỉ 10 URL.
Liên kết đến trang 404: Sitemap chứa liên kết chết lãng phí ngân sách trình thu thập dữ liệu và báo hiệu bảo trì trang web kém.
Tiêu đề bộ nhớ đệm HTTP phù hợp cải thiện đáng kể hiệu suất cho khách truy cập lặp lại và giảm tải máy chủ. Tuy nhiên nhiều trang web cấu hình sai điều này hoàn toàn. Các chỉ thị Cache-Control quan trọng:
Viktor nhấn mạnh việc kiểm tra tiêu đề bộ nhớ đệm cho tất cả các loại tài sản: HTML, CSS, JavaScript, hình ảnh, phông chữ, và phản hồi API.
Các vấn đề kỹ thuật xuất hiện liên tục và đó là lý do tại sao nhóm của chúng tôi chạy kiểm toán tự động hàng ngày kiểm tra:
Sử dụng các công cụ như Ahrefs để giám sát tự động đảm bảo các vấn đề được phát hiện và khắc phục trước khi chúng tích lũy thành mất lưu lượng truy cập lớn:
Core Web Vitals của Google ảnh hưởng trực tiếp đến xếp hạng. Bạn nên tập trung chủ yếu vào hai công cụ quan trọng này: PageSpeed Insights cung cấp dữ liệu phòng thí nghiệm cho thấy hiệu suất tiềm năng trong điều kiện được kiểm soát. Báo cáo Trải nghiệm Người dùng Chrome (CrUX) cung cấp dữ liệu thế giới thực từ người dùng thực tế truy cập trang web của bạn.
Ba chỉ số quan trọng cần theo dõi là:
Đánh dấu Schema.org biến đổi HTML thành dữ liệu có cấu trúc có thể đọc được bằng máy. Cả công cụ tìm kiếm truyền thống và hệ thống AI đều dựa vào schema để hiểu ngữ cảnh nội dung và mối quan hệ.
Các loại schema thiết yếu cho thương mại điện tử:
Các lỗi triển khai schema phổ biến bao gồm:
Xác thực thường xuyên thông qua Kiểm tra Kết quả Phong phú của Google đảm bảo schema vẫn được cấu trúc đúng và hoàn chỉnh.
Viktor liên tục nhấn mạnh rằng SEO không còn là về từ khóa. Ông chi tiết các công cụ phân tích ngữ nghĩa tiết lộ cách các công cụ tìm kiếm và hệ thống AI hiểu ý nghĩa nội dung của bạn thay vì chỉ các từ.
Những công cụ này trực quan hóa mối quan hệ thực thể, phạm vi chủ đề, và kết nối ngữ nghĩa trong nội dung của bạn. Các hệ thống AI sử dụng những mối quan hệ này để xác định khi nào nội dung của bạn trả lời các truy vấn cụ thể, ngay cả khi từ khóa chính xác không xuất hiện.
Trong khi SEO truyền thống hỏi: “Trang này có chứa từ khóa đúng không?” SEO hiện đại hỏi: “Trang này có thể hiện chuyên môn về các thực thể liên quan và mối quan hệ của chúng không?”
“Google không quan tâm nếu bạn nói bạn là ‘Cửa hàng sửa chữa điện thoại nhanh nhất ở Bratislava’. Nó hỏi liệu trang web của bạn có thể hiện chuyên môn về thực thể ‘điện thoại’ liên quan đến các thực thể ‘sửa chữa’ và ‘Bratislava’ không. Các nguồn khác có xác thực chuyên môn về những thực thể này không? Ví dụ đánh giá hoặc quảng cáo gốc. Hành vi người dùng, chẳng hạn như thời gian dành trên trang web, có báo hiệu rằng nội dung có liên quan không?” - Viktor Zeman
Ông tiếp tục nhấn mạnh rằng bạn nên bắt đầu với những chiến thắng nhanh chóng, chẳng hạn như sửa một số vấn đề SEO kỹ thuật của bạn. Kết quả sẽ xuất hiện trong thời gian không lâu. Chỉ khi AI và các công cụ tìm kiếm có thể đọc và hiểu đúng trang web của bạn thì đó mới là lúc bắt đầu tạo nội dung giàu từ khóa.
Viktor thách thức sự khôn ngoan thông thường về xây dựng liên kết, lập luận rằng cấu trúc liên kết nội bộ xứng đáng được chú ý nhiều hơn so với hầu hết các trang web dành cho nó.
Phân phối PageRank: Google (và ngày càng nhiều, các hệ thống AI) truyền quyền hạn thông qua liên kết. Cấu trúc liên kết nội bộ của bạn xác định trang nào nhận được quyền hạn đó.
Tập trung link juice: Liên kết từ các trang có lưu lượng truy cập cao mang giá trị nhiều hơn liên kết từ các trang hiếm khi được truy cập. Liên kết nội bộ chiến lược khuếch đại tác động của nội dung phổ biến nhất của bạn.
Ngữ cảnh thông qua văn bản neo: Các từ được sử dụng trong liên kết báo hiệu mối quan hệ chủ đề cho cả công cụ tìm kiếm và hệ thống AI.
Phân cấp vị trí: Liên kết trong nội dung chính mang trọng lượng nhiều hơn liên kết chân trang hoặc điều hướng.
Trên các trang web của chúng tôi, chúng tôi không chiến đấu với cối xay gió cố gắng mở rộng và duy trì liên kết nội bộ thủ công nhất quán. Thay vào đó, chúng tôi đã triển khai liên kết nội bộ tự động ở quy mô. Tự động hóa này xem xét:
Kết quả là một cấu trúc liên kết nội bộ toàn diện sẽ không thể duy trì thủ công trong khi đảm bảo mọi phần nội dung kết nối một cách logic với các chủ đề liên quan.
Nhận các mẹo, xu hướng và ưu đãi mới nhất miễn phí.
Cách tiếp cận của Viktor đối với việc tạo nội dung AI tập trung vào cấu trúc có hệ thống thay vì tạo bài viết đặc biệt.
Trước khi tạo nội dung, hãy hiểu cách các hệ thống AI hiện đang thảo luận về ngành của bạn: Bước 1: Tạo lời nhắc thử nghiệm - Tạo 500+ câu hỏi đại diện cho cách người dùng có thể truy vấn các hệ thống AI về các chủ đề trong lĩnh vực của bạn. Bước 2: Phân tích phản hồi AI - Sử dụng các công cụ như AmICited.com để xem nguồn nào các hệ thống AI hiện đang trích dẫn khi trả lời những lời nhắc này.
Điều này sẽ tiết lộ:
Bước 3: Xác định khoảng trống - Tìm các câu hỏi mà các hệ thống AI cung cấp câu trả lời yếu hoặc trích dẫn nguồn kém. Đây là những cơ hội để trở thành trích dẫn có thẩm quyền.
Mô tả sản phẩm được tối ưu hóa AI mang lại lợi ích cho ba kênh quan trọng:
Thay vì “nội dung blog” chung chung, Viktor ủng hộ việc tạo các tác nhân AI chuyên biệt để tạo từng loại bài đăng riêng biệt, mỗi loại có các yếu tố và cấu trúc được xác định. Ví dụ, bảng thuật ngữ, danh sách kiểm tra, bài đăng hướng dẫn, tài liệu tính năng, nhưng cũng có khung blog có thể tái sử dụng như phân tích, thông tin chi tiết, bình luận ngành.
Trong khi một Tác nhân AI tổng quát với một lời nhắc thực sự tốt có thể thành công ngay lần đầu tiên, đó không phải là những gì bạn cần. Bạn đang tìm kiếm quy mô và quy trình làm việc chính xác có thể lặp lại. Viết lời nhắc mới cho tác nhân mỗi lần, hy vọng chúng sẽ hoạt động, và sau đó lưu lời nhắc trong sổ tay sẽ không cho bạn điều đó. Sao chép thủ công cùng một lời nhắc để có được một đầu ra duy nhất sẽ không mở rộng.
Những gì bạn cần làm là tạo một Tác nhân AI chuyên biệt cao sẽ hoạt động hoàn hảo một cách nhất quán và ở quy mô. Mỗi loại bài đăng yêu cầu một tác nhân AI chuyên dụng được cấu hình với các mẫu lời nhắc cụ thể, quy tắc định dạng, và yêu cầu cấu trúc.
Điều này bao gồm việc xác định rõ ràng từng phần của loại bài đăng. Ví dụ, đối với yếu tố tiêu đề, Viktor khuyến nghị thêm cấu trúc này vào lời nhắc của bạn:
Viktor đã phác thảo ngắn gọn quy trình chính xác mà nhóm của chúng tôi sử dụng:
Tạo thư viện lời nhắc: Tạo 500+ lời nhắc đại diện cho các truy vấn của người dùng trên toàn bộ lĩnh vực của bạn bằng cách sử dụng AmICited.com hoặc các công cụ tương tự.
Phân tích mô hình trích dẫn: Hiểu hành vi AI hiện tại cho những lời nhắc này và tìm cơ hội. Tìm hiểu những gì được trích dẫn, những gì thiếu, những gì yếu.
Xây dựng tác nhân chuyên biệt: Tạo tác nhân AI trong FlowHunt (hoặc các nền tảng tương tự) cho từng loại bài đăng với các yếu tố và ràng buộc được xác định.
Tạo có hệ thống: Sản xuất nội dung ở quy mô bằng cách sử dụng các tác nhân chuyên biệt cho từng loại bài đăng, duy trì cấu trúc và chất lượng nhất quán.
Triển khai liên kết ngữ nghĩa: Sử dụng thuật toán độ tương tự ngữ nghĩa để tự động đề xuất và tạo kết nối bài viết liên quan.
Giám sát và tinh chỉnh: Theo dõi nội dung nào được các hệ thống AI trích dẫn và tinh chỉnh cách tiếp cận của bạn dựa trên dữ liệu trích dẫn thực tế.
Tăng lưu lượng truy cập 18,000% (180x) từ tháng 1-9 năm 2025, giao 2,000 container. Cách tiếp cận được xây dựng trên nền tảng SEO kỹ thuật, nội dung toàn diện trả lời tất cả các câu hỏi, đánh dấu schema phù hợp, các loại bài đăng có cấu trúc, và liên kết nội bộ tự động. Không nhồi nhét từ khóa hoặc sơ đồ liên kết.
Viktor nhấn mạnh một sự chuyển đổi cơ bản đang xảy ra trong cách mọi người tìm kiếm và đánh giá sản phẩm trực tuyến. Google xem xét hàng trăm yếu tố xếp hạng. Đây chỉ là một danh sách một phần để minh họa sự phức tạp:
Thực tế là mỗi cải tiến chỉ đóng góp phần nghìn (phần nghìn) của lợi ích. Đạt được cải thiện xếp hạng có ý nghĩa mất nhiều tháng tối ưu hóa liên tục trên hàng chục yếu tố đồng thời. SEO truyền thống vẫn quan trọng nhưng đại diện cho một cách tiếp cận tăng dần, mài mòn đối với khả năng hiển thị.
Tối ưu hóa Công cụ Tạo sinh tập trung vào việc được các hệ thống AI trích dẫn khi người dùng đặt câu hỏi liên quan đến doanh nghiệp của bạn.
Sự khác biệt chính so với SEO truyền thống:
Đây là tổng quan nhanh về các công cụ chính và lộ trình triển khai.
Viktor khuyến nghị một trình tự cụ thể để triển khai: Giai đoạn 1: Nền tảng Kỹ thuật (Tuần 1-4) • Kiểm toán và tối ưu hóa cơ sở hạ tầng • Cấu hình Robots.txt và sitemap • Triển khai tiêu đề bộ nhớ đệm • Cải thiện Core Web Vitals • Đánh dấu Schema.org cho các trang hiện có Giai đoạn 2: Cấu trúc Nội dung (Tuần 5-8) • Xác định các loại bài đăng và các yếu tố của chúng • Tạo các tác nhân AI chuyên biệt cho từng loại • Thiết lập tự động hóa liên kết nội bộ • Triển khai hệ thống độ tương tự ngữ nghĩa Giai đoạn 3: Tạo Nội dung (Tuần 9-16) • Tạo thư viện lời nhắc (500+ lời nhắc) • Phân tích mô hình trích dẫn hiện tại • Bắt đầu tạo nội dung có hệ thống • Giám sát hiệu suất trích dẫn AI • Tinh chỉnh dựa trên dữ liệu Giai đoạn 4: Triển khai Giao thức (Đang tiến hành) • Triển khai UCP/ACP/AP2 nếu có thể áp dụng • Phát triển máy chủ MCP tùy chỉnh cho tích hợp • Kiểm tra chức năng thương mại AI • Mở rộng dựa trên việc áp dụng
Đây không phải là chiến lược chiến thắng nhanh chóng. SEO kỹ thuật, nội dung toàn diện, và triển khai giao thức AI yêu cầu đầu tư bền vững trong nhiều tháng.
Tuy nhiên, kết quả tích lũy. Mỗi phần nội dung có cấu trúc đúng tăng quyền hạn của bạn. Mỗi cải thiện kỹ thuật tăng cường hiệu quả của tất cả nội dung của bạn. Mỗi trích dẫn của các hệ thống AI tăng khả năng trích dẫn trong tương lai. Câu hỏi không phải là có nên đầu tư vào cơ sở hạ tầng này hay không—mà là có nên dẫn đầu quá trình chuyển đổi hay theo sau khi đối thủ cạnh tranh đã thiết lập quyền hạn trong khám phá được trung gian bởi AI.
Đối với các nhà lãnh đạo kỹ thuật thương mại điện tử, khung này mang lại sự rõ ràng. Bạn phải bắt đầu với việc xây dựng nền tảng kỹ thuật phù hợp, triển khai các giao thức thương mại AI, cấu trúc nội dung có hệ thống, và tối ưu hóa cho cả tìm kiếm truyền thống và trích dẫn AI đồng thời. Cơ sở hạ tầng bạn xây dựng hôm nay xác định khả năng khám phá khi người dùng hỏi các hệ thống AI để biết khuyến nghị vào ngày mai.
Bài thuyết trình kỹ thuật của Viktor bổ sung cho các quan điểm chiến lược và hoạt động từ đầu trong loạt hội nghị.
Lộ trình triển khai của Michal Lichner đã thiết lập nơi tập trung triển khai AI và cách chuẩn bị nội dung một cách có hệ thống. Bài thuyết trình của Zeman cung cấp cơ sở hạ tầng kỹ thuật làm cho nội dung đó có thể khám phá được và hoạt động.
Tự động hóa hỗ trợ của Jozef Štofira cho thấy bộ công cụ chính xác mà chúng tôi sử dụng để tự động hóa công việc hỗ trợ, từ lọc và phân loại, đến làm giàu dữ liệu, trợ lý trả lời và chuyển giao con người.
Cùng nhau, ba quan điểm này tạo thành một bức tranh hoàn chỉnh: lập kế hoạch chiến lược, cơ sở hạ tầng kỹ thuật, và thực thi hoạt động cho thương mại điện tử trong môi trường thương mại được trung gian bởi AI.
Các giao thức thương mại AI như UCP (Giao thức Thương mại Phổ quát), ACP (Giao thức Thương mại Tác nhân), và AP2 (Giao thức Thanh toán Tác nhân) chuẩn hóa cách các hệ thống AI tương tác với các nền tảng thương mại điện tử. Chúng cho phép trợ lý AI duyệt sản phẩm, so sánh tùy chọn, bắt đầu thanh toán, và hoàn tất giao dịch thay mặt người dùng, giúp cửa hàng của bạn có thể truy cập được thông qua trải nghiệm mua sắm được trung gian bởi AI.
SEO (Tối ưu hóa Công cụ Tìm kiếm) tập trung vào xếp hạng trong các công cụ tìm kiếm truyền thống như Google thông qua tối ưu hóa từ khóa và liên kết ngược. GEO (Tối ưu hóa Công cụ Tạo sinh) tập trung vào việc được trích dẫn bởi các hệ thống AI như ChatGPT và Perplexity thông qua nội dung có cấu trúc, định nghĩa thực thể rõ ràng, và câu trả lời toàn diện. Thương mại điện tử hiện đại cần cả hai: SEO cho lưu lượng truy cập hiện tại, GEO cho khám phá được trung gian bởi AI trong tương lai.
Các nguyên tắc cơ bản ưu tiên bao gồm: cơ sở hạ tầng nhanh, an toàn với CDN; robots.txt và sitemap được cấu hình đúng; tiêu đề bộ nhớ đệm chính xác; kiểm toán kỹ thuật thường xuyên; tối ưu hóa Core Web Vitals; đánh dấu schema.org toàn diện cho các thực thể; cấu trúc nội dung ngữ nghĩa; và liên kết nội bộ tự động. Những điều này tạo nền tảng mà cả công cụ tìm kiếm truyền thống và hệ thống AI cần để hiểu và lập chỉ mục nội dung của bạn đúng cách.
Bắt đầu bằng cách tạo 500+ lời nhắc sử dụng các công cụ như AmICited.com để hiểu cách các hệ thống AI hiện đang thảo luận về ngành của bạn. Tạo các tác nhân AI chuyên biệt cho từng loại nội dung (bảng thuật ngữ, hướng dẫn, danh sách kiểm tra, mô tả sản phẩm) với các yếu tố và quy tắc định dạng được xác định. Sử dụng độ tương tự ngữ nghĩa cho các đề xuất bài viết liên quan. Tạo nội dung trả lời tất cả các câu hỏi tiềm năng của khách truy cập một cách toàn diện thay vì nhắm mục tiêu từ khóa hẹp.
Arshia là Kỹ sư Quy trình AI tại FlowHunt. Với nền tảng về khoa học máy tính và niềm đam mê AI, anh chuyên tạo ra các quy trình hiệu quả tích hợp công cụ AI vào các nhiệm vụ hàng ngày, nâng cao năng suất và sự sáng tạo.
Xây dựng các tác nhân AI tạo nội dung tối ưu hóa SEO, triển khai cải tiến SEO kỹ thuật, và tạo tích hợp giao thức AI—tất cả trong trình xây dựng quy trình làm việc trực quan của FlowHunt.
Một khung thực tiễn để triển khai AI trong thương mại điện tử từ CMO của Quality Unit. Tìm hiểu nên bắt đầu từ đâu, các thách thức thường gặp, chiến lược chuẩn ...
Phân tích kỹ thuật về sáu chức năng AI đã giảm 48,5% khối lượng công việc hỗ trợ. Tìm hiểu các vấn đề cụ thể mà mỗi chức năng giải quyết, cách tiếp cận triển kh...
Quy trình làm việc sử dụng AI này giúp các nhà bán hàng trên Shopify phân tích sản phẩm đối thủ, nghiên cứu xu hướng thị trường và tạo ra các chiến lược định gi...
Đồng Ý Cookie
Chúng tôi sử dụng cookie để cải thiện trải nghiệm duyệt web của bạn và phân tích lưu lượng truy cập của mình. See our privacy policy.