Truy vấn dạng câu hỏi là loại kích hoạt AI Overview nhiều nhất: 57,9% truy vấn câu hỏi có AI Overview, so với 15,5% ở truy vấn không phải câu hỏi. Truy vấn càng dài càng dễ kích hoạt (9,5% với truy vấn một từ, 46,4% với truy vấn từ 7 từ trở lên). Ngược lại, truy vấn thương mại chỉ 4,3% và giao dịch 2,1%. Đây là kết quả Ahrefs phân tích 146 triệu trang kết quả tìm kiếm vào tháng 9/2025.
Mình là Đăng, làm Search Marketing cho khách hàng B2B tại SME Solution đã 6 năm. Trong bài AI Overview khác featured snippet thế nào, mình mới điểm qua chuyện loại truy vấn quyết định khả năng xuất hiện AI Overview. Bài này mình đào sâu vào bộ dữ liệu gốc. Mình cũng chỉnh lại một con số đang được chép đi chép lại rất nhiều (truy vấn so sánh “95%”), rồi dựng thành framework 4 nhóm để bạn tự phân loại bộ từ khóa B2B của mình và phân bổ ngân sách nội dung cho đúng.
Bảng dữ liệu đầy đủ: tỷ lệ kích hoạt theo từng chiều phân loại
Toàn bộ số liệu dưới đây lấy từ nghiên cứu “What Triggers AI Overviews?” của Ahrefs (Ryan Law, công bố 10/11/2025). Dữ liệu gồm 146.122.391 trang kết quả trên desktop, thu thập tháng 9/2025. Trên toàn bộ mẫu, AI Overview xuất hiện ở 20,5% số trang kết quả, tức cứ khoảng 5 truy vấn thì có 1 truy vấn có AI Overview. Con số trung bình này che đi một khác biệt rất lớn giữa các loại truy vấn, nên mình tách theo từng chiều.
Theo ý định tìm kiếm (search intent):
- Thông tin (informational): 21,4%
- Địa phương (local): 7,9%
- Thương mại (commercial): 4,3%
- Giao dịch (transactional): 2,1%
- Điều hướng (navigational): 0,9%
Theo độ dài truy vấn:
| Số từ | Tỷ lệ có AI Overview |
|---|---|
| 1 từ | 9,5% |
| 2 từ | 9,9% |
| 3 từ | 14,0% |
| 4 từ | 19,5% |
| 5 từ | 27,6% |
| 6 từ | 36,6% |
| 7 từ trở lên | 46,4% |
Theo dạng câu hỏi và loại câu trả lời cần có:
- Truy vấn dạng câu hỏi: 57,9%. Truy vấn không phải câu hỏi: 15,5%.
- Theo nhóm phân loại truy vấn mà Ahrefs dẫn từ phát hiện của Mark Williams-Cook về các bộ phân loại nội bộ của Google: hỏi lý do (reason) 59,8%, câu hỏi có/không (bool) 57,4%, định nghĩa 47,3%, hệ quả 46,7%, dữ kiện ngắn 41,2%, hướng dẫn cách làm 35,1%, so sánh 26,2%, loại khác 7,6%.
Theo ngành/chủ đề (trích các nhóm gần với B2B):
- Khoa học: 43,6%. Sức khỏe: 43,0%.
- Internet & viễn thông: 30,3%. Máy tính & điện tử: 28,6%.
- Tài chính: 24,9%. Luật & chính phủ: 23,1%.
- Kinh doanh & công nghiệp (Business & Industrial): 16,3%.
- Bất động sản: 5,8%. Mua sắm: 3,2%.
Các chiều khác đáng chú ý: truy vấn có tên thương hiệu chỉ 13,1%, truy vấn không thương hiệu 24,9%. Truy vấn thuộc nhóm YMYL (sức khỏe, tài chính, pháp lý…) là 34,3%, nhóm còn lại 17,2%. Truy vấn mang tính tin tức nóng chỉ 6,3%.
Vì sao con số “truy vấn so sánh kích hoạt 95%” không nên dùng
Nếu bạn đọc các bài tổng hợp thống kê AI Overview bằng tiếng Anh, bạn sẽ gặp rất nhiều lần một bộ số: truy vấn so sánh “X vs Y” kích hoạt 95,4%, truy vấn đánh giá 86,3%, truy vấn câu hỏi 85,9%. Phiên bản trước của chính bài này cũng dùng bộ số đó. Khi mình lần ngược về nguồn, các trang tổng hợp thường gán nó cho Seer Interactive, nhưng mình không tìm được báo cáo gốc nào công bố phương pháp và cỡ mẫu. Hai trang tổng hợp bài cũ từng dẫn cũng không hề chứa các con số này.
Trong khi đó, bộ dữ liệu có phương pháp rõ ràng và cỡ mẫu lớn nhất hiện có (146 triệu SERP của Ahrefs) cho kết quả khác hẳn: nhóm truy vấn so sánh chỉ kích hoạt 26,2%, thấp hơn mức trung bình của truy vấn câu hỏi rất nhiều. Hai bộ số không thể cùng đúng ở cùng một phạm vi. Rất có thể bộ “95%” đo trên một tập từ khóa nhỏ, chọn lọc (ví dụ toàn truy vấn thông tin dài), nên không đại diện cho cả thị trường.
Bài học rút ra cho việc làm content: đừng xây chiến lược trên một con số không truy được nguồn gốc, dù nó xuất hiện ở hàng chục trang. Một con số được chép nhiều lần không vì thế mà đúng hơn. Đây cũng là lý do bài này chỉ dùng số liệu có nguồn gốc kiểm chứng được.
Cơ chế đằng sau: vì sao AI Overview phân bổ không đều
Nhìn vào toàn bộ dữ liệu, có một logic nhất quán: hệ thống ưu tiên kích hoạt khi việc tổng hợp từ nhiều nguồn tạo ra giá trị rõ rệt hơn so với chỉ đưa ra danh sách link. Câu hỏi “tại sao”, “có nên không”, “X là gì” cần một lời giải thích, mà lời giải thích tốt thường phải ghép từ nhiều tài liệu. Đó đúng là việc AI Overview làm tốt, nên nhóm hỏi lý do (59,8%) và câu hỏi có/không (57,4%) đứng đầu.
Truy vấn giao dịch (“mua X”, “báo giá X”) và điều hướng (gõ tên website) thì khác. Câu trả lời tốt nhất là đưa người dùng thẳng tới trang bán hàng hoặc trang đích, nên một đoạn tóm tắt chèn ở giữa gần như không thêm giá trị gì. Vì thế tỷ lệ chỉ 2,1% và 0,9%. Truy vấn có tên thương hiệu thấp (13,1%) cũng cùng logic: người tìm đã biết mình muốn đến đâu.
Độ dài truy vấn là tín hiệu gián tiếp của độ phức tạp. Một từ như “thép” có quá nhiều nghĩa để tóm tắt, còn “thép tấm SS400 có hàn được không” là câu hỏi cụ thể mà một đoạn tổng hợp trả lời rất gọn. Tỷ lệ tăng đều từ 9,5% lên 46,4% theo số từ phản ánh đúng điều đó.
Còn truy vấn so sánh, vì sao lại thấp hơn kỳ vọng? Mình chưa thấy Google hay Ahrefs giải thích chính thức, nên đây là cách mình đọc dữ liệu. Nhiều truy vấn so sánh mang ý định thương mại (so sánh hai sản phẩm trước khi mua). Với nhóm này Google thường ưu tiên các định dạng khác như kết quả mua sắm, bảng sản phẩm hay bài đánh giá. Phần so sánh mang tính khái niệm thuần thông tin (“SEO và Google Ads khác nhau thế nào”) vẫn rất dễ có AI Overview.
Khác biệt theo ngành cũng theo cùng logic. Khoa học và sức khỏe cao vì truy vấn chủ yếu là thông tin và cần tổng hợp. Mua sắm và bất động sản thấp vì truy vấn chủ yếu là thương mại, giao dịch. Ngành “Kinh doanh & công nghiệp”, nơi nhiều doanh nghiệp B2B sản xuất nằm, ở mức 16,3%, thấp hơn trung bình 20,5%. Nói cách khác, với B2B công nghiệp, AI Overview không phủ mọi thứ như nhiều người lo, mà tập trung ở lớp câu hỏi kỹ thuật.
Framework: phân loại bộ từ khóa B2B theo 4 nhóm
Áp dữ liệu trên vào thực tế, bạn có thể chia bộ từ khóa của doanh nghiệp B2B thành 4 nhóm theo khả năng kích hoạt AI Overview. Mốc phần trăm mỗi nhóm lấy từ các chiều tương ứng trong dữ liệu Ahrefs.
Nhóm 1 — Kích hoạt rất cao (khoảng 45–60%), ưu tiên tối ưu cho AI Overview: câu hỏi hỏi lý do, có/không, định nghĩa, hệ quả; thường dài từ 6–7 từ trở lên. Ví dụ B2B: “tại sao cần audit SEO định kỳ”, “thép tấm SS400 có hàn được không”, “ERP là gì”.
Nhóm 2 — Kích hoạt trung bình (khoảng 20–35%), đầu tư cân bằng: truy vấn hướng dẫn cách làm, so sánh mang tính khái niệm, truy vấn thông tin dài vừa (4–5 từ) không ở dạng câu hỏi. Ví dụ: “cách chọn nhà cung cấp thép tấm”, “ERP on-premise và cloud”.
Nhóm 3 — Kích hoạt thấp (khoảng 4–10%), ưu tiên SEO truyền thống: truy vấn thương mại ngắn, đang cân nhắc mua nhưng chưa chốt sản phẩm, hoặc truy vấn địa phương. Ví dụ: “dịch vụ seo b2b”, “nhà cung cấp thép tấm hà nội”.
Nhóm 4 — Gần như không kích hoạt (dưới 3%), tập trung chuyển đổi: truy vấn giao dịch cụ thể, truy vấn có tên thương hiệu hoặc điều hướng. Ví dụ: “mua thép tấm ss400”, “báo giá dịch vụ seo”, “phần mềm kho ABC đăng nhập”.
Lưu ý là các khoảng phần trăm trên là mốc tham chiếu từ dữ liệu tiếng Anh, desktop. Chúng giúp bạn xếp thứ tự ưu tiên chứ không phải dự báo chính xác cho từng từ khóa tiếng Việt.
Cách áp dụng framework vào phân bổ ngân sách nội dung
Với mỗi nhóm, chiến lược nội dung nên khác nhau rõ rệt:
- Nhóm 1: đặt câu trả lời trực diện ngay dưới heading dạng câu hỏi, rồi mới mở rộng giải thích cơ chế, ví dụ, số liệu. Đây là nhóm mà mục tiêu chính là được chọn làm nguồn trích dẫn trong AI Overview.
- Nhóm 2: nội dung có cấu trúc rõ (các bước đánh số, bảng so sánh tiêu chí) để vừa dễ được trích, vừa đủ chiều sâu để người đọc vẫn muốn click vào xem chi tiết.
- Nhóm 3: tối ưu trang dịch vụ, trang danh mục theo SEO truyền thống: thứ hạng, tiêu đề hấp dẫn để tăng CTR, bằng chứng năng lực.
- Nhóm 4: ưu tiên tối ưu chuyển đổi (CTA rõ ràng, thông tin liên hệ, form báo giá), không cần cố viết lại thành dạng câu hỏi cho AI Overview.
Ví dụ thực tế: áp dụng framework cho một bộ từ khóa B2B
Giả sử một doanh nghiệp cung cấp phần mềm quản lý kho cho ngành sản xuất có bộ từ khóa sau:
| Từ khóa | Đặc điểm | Nhóm |
|---|---|---|
| phần mềm quản lý kho là gì | Câu hỏi định nghĩa | 1 |
| có nên dùng phần mềm quản lý kho cho xưởng nhỏ không | Câu hỏi có/không, dài | 1 |
| cách triển khai phần mềm quản lý kho | Hướng dẫn cách làm | 2 |
| so sánh phần mềm quản lý kho việt nam và nước ngoài | So sánh, lai thương mại | 2 |
| giá phần mềm quản lý kho | Thương mại ngắn | 3 |
| mua phần mềm quản lý kho ABC | Giao dịch, có thương hiệu | 4 |
Với phân loại này, doanh nghiệp nên đầu tư nội dung giải thích sâu nhất cho hai từ khóa nhóm 1, nơi xác suất có AI Overview cao nhất và việc được trích dẫn mang lại nhận diện thương hiệu ngay từ đầu phễu. Hai từ khóa nhóm 2 cần bài hướng dẫn và bảng tiêu chí có cấu trúc. Từ khóa nhóm 3 cần trang báo giá được tối ưu SEO tốt. Từ khóa cuối chỉ cần trang sản phẩm tối ưu chuyển đổi tốt.
Điểm khác biệt so với cách phân loại cũ là truy vấn so sánh. Nếu tin vào con số “95%”, doanh nghiệp này sẽ dồn nhiều ngân sách nhất cho bài so sánh. Theo dữ liệu Ahrefs, ưu tiên đó nên dành cho câu hỏi định nghĩa và câu hỏi có/không, vì chúng có khả năng kích hoạt cao hơn khoảng gấp đôi.
Cách tự kiểm tra trên bộ từ khóa của bạn
Dữ liệu tổng thể chỉ là điểm xuất phát. Thị trường tiếng Việt, ngành hẹp của bạn và thiết bị di động có thể cho kết quả khác. Cách mình thường làm với khách hàng gồm 4 bước:
- Lấy danh sách truy vấn thật từ Google Search Console (tab Hiệu suất, 3 tháng gần nhất), chọn 50–100 truy vấn có lượt hiển thị cao nhất.
- Gắn nhãn nhóm 1–4 theo các tiêu chí ở trên: có phải câu hỏi không, hỏi gì, dài bao nhiêu từ, ý định tìm kiếm là gì.
- Kiểm tra thực tế bằng cách tìm từng truy vấn ở chế độ ẩn danh (hoặc dùng công cụ theo dõi SERP có cột AI Overview), ghi lại truy vấn nào có AI Overview và website mình có được trích không.
- So sánh tỷ lệ thực tế với mốc tham chiếu. Nếu nhóm 3 của bạn có AI Overview nhiều hơn hẳn mốc 4–10%, ngành của bạn đang bị AI Overview phủ rộng hơn trung bình, cần dời bớt ngân sách sang tối ưu trích dẫn.
Framework bổ sung: theo dõi thay đổi theo thời gian
Dữ liệu Ahrefs là ảnh chụp tại một thời điểm (tháng 9/2025). Google liên tục điều chỉnh phạm vi kích hoạt AI Overview, nên việc phân loại từ khóa không nên làm một lần rồi để nguyên. Mình khuyến nghị lặp lại bước kiểm tra thực tế ở trên mỗi 6 tháng, đặc biệt với nhóm 3 (truy vấn thương mại ngắn), vì đây là nhóm dễ “chuyển nhóm” nhất nếu Google mở rộng AI Overview sang truy vấn thương mại.
Đây là một phần trong quy trình lập kế hoạch nội dung bọn mình áp dụng cho khách hàng dùng dịch vụ SEO của SME Solution. Bọn mình không chia đều ngân sách nội dung, mà dựa trên xác suất thực tế mỗi loại truy vấn có AI Overview, để nguồn lực content (vốn luôn có giới hạn với doanh nghiệp B2B vừa và nhỏ) đi vào đúng chỗ.
Điểm cần lưu ý: kích hoạt AI Overview không đồng nghĩa mất traffic hoàn toàn
Một hiểu lầm phổ biến cần làm rõ: khi một truy vấn kích hoạt AI Overview, không có nghĩa website sẽ mất hoàn toàn cơ hội nhận traffic. Nếu nội dung của bạn được chọn làm một trong các nguồn trích dẫn, vẫn có khả năng nhận click từ người dùng muốn tìm hiểu sâu hơn phần tóm tắt. Điều này đặc biệt đúng với truy vấn B2B phức tạp, nơi người mua thường muốn xác minh thêm trước khi ra quyết định.
Điều này củng cố thêm luận điểm: với nhóm 1-2, mục tiêu không chỉ là “xuất hiện trong AI Overview” mà còn là tạo đủ giá trị để người dùng vẫn muốn click vào xem chi tiết. Nội dung cần vừa đủ tốt để được chọn làm nguồn, vừa có phần mà đoạn tóm tắt không thể thay thế: bảng thông số đầy đủ, ví dụ tính toán, kinh nghiệm thực tế.
Ứng dụng thực tế: tối ưu heading theo đúng nhóm từ khóa
Với nhóm 1, nên đặt heading theo đúng dạng câu hỏi người dùng gõ (“X là gì”, “có nên chọn X không”, “vì sao X”) và trả lời trong 40–60 chữ ngay bên dưới. Đây là dạng truy vấn có tỷ lệ kích hoạt cao nhất trong dữ liệu. Với nhóm 2, heading dạng “cách…”, “X và Y khác nhau thế nào” kèm danh sách bước hoặc bảng. Với nhóm 3-4, heading mô tả sản phẩm/dịch vụ trực tiếp, tập trung vào thông tin chuyển đổi thay vì cố viết lại thành câu hỏi không tự nhiên.
Câu hỏi thường gặp
Loại truy vấn nào kích hoạt AI Overview nhiều nhất?
Theo dữ liệu Ahrefs (146 triệu SERP, 9/2025), truy vấn dạng câu hỏi kích hoạt nhiều nhất (57,9%). Trong đó câu hỏi về lý do và câu hỏi có/không cao nhất (khoảng 57–60%). Truy vấn từ 7 từ trở lên cũng ở mức cao (46,4%).
Truy vấn so sánh có thật sự kích hoạt AI Overview 95% không?
Mình không tìm được nguồn gốc kiểm chứng được cho con số này. Dữ liệu Ahrefs trên mẫu lớn cho thấy nhóm truy vấn so sánh chỉ khoảng 26,2%.
Một từ khóa có thể chuyển từ nhóm này sang nhóm khác theo thời gian không?
Có. Google liên tục điều chỉnh phạm vi AI Overview, nên một truy vấn thương mại hôm nay chưa có AI Overview vẫn có thể có trong vài tháng tới. Kiểm tra lại mỗi 6 tháng là đủ với phần lớn doanh nghiệp B2B.
Có nên bỏ hoàn toàn nội dung cho từ khóa nhóm 4 không?
Không nên bỏ, chỉ là không nên tối ưu nhóm này theo hướng AI Overview. Từ khóa giao dịch vẫn quan trọng cho chuyển đổi trực tiếp, chỉ là cách tối ưu khác: tập trung CTA, form, thông tin liên hệ.
Dữ liệu tỷ lệ kích hoạt có áp dụng chính xác cho thị trường Việt Nam không?
Dữ liệu Ahrefs đo trên desktop, chủ yếu truy vấn tiếng Anh. Xu hướng (câu hỏi cao, giao dịch thấp, truy vấn dài cao hơn truy vấn ngắn) nhiều khả năng giống nhau vì cùng cơ chế. Tỷ lệ cụ thể ở thị trường Việt Nam có thể khác, nên bạn tự kiểm tra trên bộ từ khóa của mình theo 4 bước ở trên.
Nên bắt đầu phân loại bộ từ khóa từ đâu nếu có hàng trăm từ khóa?
Bắt đầu từ nhóm từ khóa mang lại nhiều traffic hoặc chuyển đổi nhất, áp dụng framework 4 nhóm cho nhóm này trước, sau đó mở rộng dần. Không cần phân loại toàn bộ hàng trăm từ khóa cùng lúc mới bắt đầu điều chỉnh được.
Việc phân loại từ khóa theo khả năng kích hoạt AI Overview không thay thế cho nghiên cứu từ khóa truyền thống. Nó là một lớp phân tích bổ sung giúp phân bổ nguồn lực chính xác hơn khi AI search ngày càng chiếm tỷ trọng lớn trong hành trình tìm kiếm thông tin.
Nguồn tham khảo
Muốn phân loại bộ từ khóa B2B của bạn theo framework này?
Nhắn Zalo cho SME Solution nếu bạn muốn bọn mình cùng rà lại bộ từ khóa hiện có, phân nhóm theo khả năng kích hoạt AI Overview, và đề xuất phân bổ ngân sách nội dung phù hợp cho từng nhóm.
