Cách Google ‘viết lại’ truy vấn và quyết định có nên gọi AI vào hay không

Bài viết mới nhất của Koray nói về cách Google diễn giải và xử lý truy vấn tìm kiếm (search query) bằng các kỹ thuật ngôn ngữ và trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đại, dựa trên bằng sáng chế của Google – đặc biệt là liên quan đến “AI Mode” và hệ thống trò chuyện có trạng thái (Stateful Chat).

Đây cũng là cách Google ‘viết lại’ truy vấn của bạn, và quyết định có nên gọi AI vào hay không.

Dưới đây là phần giải thích dễ hiểu cho từng ý chính:

Google không nhìn truy vấn theo nghĩa đen, mà phân tích qua 3 lớp ý nghĩa

Mỗi truy vấn bạn gõ vào Google (ví dụ bạn gõ tìm “hotel” tức “khách sạn”), google sẽ phân tích theo ba chiều (3 góc độ ngữ nghĩa chính):

• Query Aspect (khía cạnh truy vấn): Khía cạnh chính mà người dùng quan tâm (ví dụ khía cạnh “best” = tốt nhất).
• Query Theme (chủ đề truy vấn): Chủ đề bao quát hơn của truy vấn (ví dụ “holiday” = kỳ nghỉ).
• Query Phrasification (diễn đạt lại truy vấn): Cách diễn đạt lại truy vấn thành câu trọn nghĩa, giúp máy hiểu tốt hơn (ví dụ: “Find the best hotel price for holiday”= Tìm khách sạn có giá tốt nhất cho kỳ nghỉ).

=> Điều này có nghĩa là Google không chỉ hiểu từ khóa, mà còn hiểu mục đích ẩn sau – kiểu như “người này đang chuẩn bị đi nghỉ và muốn tìm khách sạn giá tốt”.

“Pre-trigger classifiers” kết hợp với “context engine” giúp xác định mục đích tìm kiếm trước khi chạy kết quả

Pre-trigger classifiers là gì?

Pre-trigger classifiers (tạm dịch: bộ phân loại trước khi kích hoạt) là một thành phần trong hệ thống AI hoặc máy tìm kiếm của Google dùng để phân loại truy vấn hoặc hành vi người dùng trước khi quyết định có nên kích hoạt một hành động đặc biệt nào đó hay không.

Khi người dùng thực hiện một truy vấn (ví dụ: gõ từ khóa vào Google), hệ thống sẽ:

• Chưa vội phản hồi ngay.
• Đầu tiên, hệ thống sẽ chạy một lớp phân loại trước (pre-trigger classifiers) để đánh giá xem loại truy vấn này cần được xử lý như thế nào.
• Sau khi biết loại truy vấn, hệ thống mới quyết định hành động tiếp theo: có nên bật AI để gợi ý, tóm tắt, hỏi lại, hoặc chỉ trả kết quả bình thường.

Cụ thể, pre-trigger classifiers dùng để xác định:

• Ngữ cảnh người dùng đang tìm gì (sáng tạo nội dung, cần tóm tắt, cần gợi ý tiếp theo…).
• Tình huống truy vấn thuộc loại nào:
  • (i) Cần viết nội dung (creative generation).
  • (ii) Cần tóm tắt (summarization).
  • (iii) Cần gợi ý bước tiếp theo (suggested next step).
  • (iv) Truy vấn đơn giản, không cần can thiệp.
• Nên kích hoạt chức năng nào?
  • Chatbot AI?
  • Tóm tắt kết quả tìm kiếm?
  • Hiển thị bản đồ, video, hoặc rich snippets?
  • Hay chỉ trả về 10 liên kết web bình thường?

Giả sử bạn tìm: “Viết giúp tôi một đoạn mô tả sản phẩm nước hoa mùi gỗ”. Pre-trigger classifier sẽ thấy rằng:

• Đây là truy vấn dạng yêu cầu sáng tạo.
• Có thể cần AI tạo nội dung văn bản.

Vì vậy, hệ thống sẽ:

• Gọi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để sinh ra văn bản mô tả.
• Thay vì chỉ trả lại kết quả tìm kiếm thông thường.

Context engine là gì?

Context engine (tạm dịch: bộ máy xử lý ngữ cảnh) là một thành phần trung tâm trong hệ thống tìm kiếm hoặc AI của Google, có nhiệm vụ hiểu rõ bối cảnh của truy vấn người dùng trước khi đưa ra phản hồi.

Thay vì chỉ nhìn vào từng truy vấn riêng lẻ, context engine sẽ xem xét toàn bộ bối cảnh xung quanh truy vấn đó, bao gồm:

1. Người dùng đang tìm gì?
2. Họ đã gõ gì trước đó?
3. Họ đang ở đâu, dùng thiết bị gì?
4. Mục tiêu cuối cùng có thể là gì?

Rồi từ đó, hệ thống mới quyết định:

• Truy vấn này nên được xử lý theo kiểu nào?
• Có nên dùng AI để tóm tắt, gợi ý tiếp theo, hay đưa ra kết quả cụ thể?
• Có nên kích hoạt chatbot?
• Có cần hỏi lại để làm rõ ý định?

Ví dụ: Khi bạn tìm từ khóa: “visa đi Nhật”

Nếu bạn chưa tìm gì trước đó, Google có thể nghĩ bạn đang tìm thông tin chung. Nhưng nếu trước đó bạn vừa tìm “việc làm tại Tokyo”, context engine hiểu ngay: “À, người này đang định đi Nhật làm việc → cần hướng dẫn xin visa lao động.”

→ Kết quả tìm kiếm sẽ được điều chỉnh theo ngữ cảnh vừa rồi, không còn chung chung.

Ví dụ 2: người dùng tìm:

• “vé máy bay đi Đà Lạt”
• “thời tiết Đà Lạt tháng 7”
• “quán ăn ngon ở Đà Lạt”

=> Context engine sẽ hiểu ngay bạn đang lên kế hoạch du lịch Đà Lạt, và:

• Gợi ý thêm: lịch trình mẫu, khách sạn, chi phí…
• Hoặc đưa ra bản đồ tổng hợp (map, tour), tóm tắt AI, mục lục nội dung…

Context engine kết hợp với pre-trigger classifiers có tác dụng gì?

Trong hình ảnh đính kèm (trích từ bằng sáng chế), Google mô tả một hệ thống gọi là context engine kết hợp với pre-trigger classifiers. Đây là các mô hình AI (như machine learning) có nhiệm vụ:

• Phân loại truy vấn hiện tại và trạng thái người dùng vào các loại cụ thể như:
  • (i) Cần sinh nội dung sáng tạo (text, media)
  • (ii) Có thể hưởng lợi từ tóm tắt tự động (generative summarization)
  • (iii) Nên gợi ý truy vấn tiếp theo
  • (iv) Cần làm rõ ý định
  • (vi) Không cần can thiệp gì

=> Những “bộ phân loại sớm” này giống như bộ lọc đầu tiên giúp Google quyết định xem có nên kích hoạt AI, gợi ý truy vấn tiếp theo, hay chỉ đơn giản trả kết quả thông thường.

Hệ thống AI Mode của Google không mới – chỉ là lớp giao diện cho semantic search

Tác giả bài viết khẳng định: thứ gọi là “AI Mode” của Google thực chất không hoàn toàn mới, mà là phần giao diện (UI) được xây dựng trên nền semantic search đã phát triển hơn 20 năm qua.

• Google đã sử dụng các truy vấn nhân tạo (synthetic queries) và phiên người dùng giả lập (synthetic sessions) để huấn luyện hệ thống từ lâu.
• Không cần người dùng thật, Google vẫn có thể huấn luyện AI bằng dữ liệu giả lập.
• Mỗi truy vấn khi vào hệ thống có thể được “diễn nghĩa lại” để dễ xử lý hơn.

Giả sử bạn kinh doanh trong ngành du lịch Đà Lạt, và một người dùng thật có thể tìm:

• B1: “Combo du lịch Đà Lạt 3 ngày”
• B2: “Địa điểm ăn uống ở trung tâm Đà Lạt”
• B3: “Lịch trình đi Fresh Garden – Cánh đồng hoa”
• B4: “Có nên đi Thác Datanla không?”

=> Google có thể dùng AI tạo ra chuỗi truy vấn như vậy, rồi để hệ thống tự “học” các mẫu hành vi → không cần chờ người thật gõ nữa.

Kết quả: Google học được rằng:

• Ai tìm combo 3 ngày → rất có thể sẽ quan tâm lịch trình, đồ ăn, địa điểm chụp ảnh đẹp.
• Vì vậy, lần sau có người tìm “combo Đà Lạt 3N2Đ”, Google AI có thể chủ động gợi ý lịch trình, nhà hàng, homestay gần Fresh Garden.

Reinforcement Learning: Google cập nhật hệ thống dựa vào học máy

Hệ thống AI của Google có thể sử dụng reinforcement learning (học tăng cường), tức là:

• Chạy thử nghiệm trên diện nhỏ.
• Theo dõi hiệu quả.
• Dần mở rộng nếu thành công.

=> Đây là lý do bạn thấy Google có khi thay đổi nhẹ kết quả tìm kiếm hoặc cách gợi ý – vì nó đang học và thích nghi theo phản hồi người dùng.

Ví dụ:  Bạn tìm kiếm “dịch vụ nối mi”

Có thể thấy hôm nay truy vấn “dịch vụ nối mi” chỉ trả kết quả bản đồ Google Maps. Nhưng vài tuần sau, có thể hiện thêm đoạn tóm tắt AI, gợi ý gói dịch vụ, hoặc “đặt lịch ngay”. Đó là vì Google đang học và thích nghi theo phản hồi người dùng.

Bạn đang xếp hạng không phải cho truy vấn gốc, mà cho truy vấn đã được “diễn đạt lại”

Một điểm cực kỳ quan trọng: Google không xếp hạng kết quả cho từ khóa thô bạn nhập vào, mà cho phiên bản đã được “phrasified”, tức là truy vấn được viết lại thành một câu rõ ràng, ngữ nghĩa đầy đủ hơn.

Ví dụ 1:

• Truy vấn gốc: hotel (khách sạn)
• Google hiểu: “Find the best hotel deals near me for summer holiday” (Tìm các ưu đãi khách sạn tốt nhất gần tôi cho kỳ nghỉ hè) => Kết quả bạn xếp hạng là cho câu đó – không phải “hotel” đơn thuần.

Ví dụ 2: truy vấn gốc “khách sạn Vũng Tàu”
Google có thể hiểu và viết lại theo dạng phrasification là:
“Tìm khách sạn gần biển tại Vũng Tàu cho kỳ nghỉ hè, giá ưu đãi.”

Ví dụ 3: Khi bạn SEO cho truy vấn “nối mi tự nhiên”, bạn không đang xếp hạng cho cụm đó – mà cho phiên bản được Google viết lại thành: “Gợi ý địa chỉ nối mi tự nhiên đẹp gần tôi, giá hợp lý, đánh giá tốt”.

Kết luận

Google ngày càng hiểu truy vấn tìm kiếm như một con người: hiểu ngữ cảnh, mục tiêu, hành trình người dùng, và cả ý định ngầm. Những gì bạn gõ chỉ là một phần nhỏ. Còn lại là quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mô hình hóa hành vi và dự đoán ý định nhờ AI.

Nếu bạn đang làm SEO hoặc xây nội dung, hiểu điều này giúp bạn:

• Viết nội dung giàu ngữ nghĩa và đầy đủ ngữ cảnh.
• Tối ưu các truy vấn dạng hội thoại hoặc cụm từ tự nhiên.
• Tập trung vào hành trình và ý định người dùng, không chỉ từ khóa.

#GoogleAIMode #SemanticSearch #Phrasification #ContextEngine #SEOthoiAI #Query