Gemini: Mô hình AI của Google và cách được trích dẫn trong đó

Gemini là họ mô hình ngôn ngữ lớn đa phương thức do Google DeepMind phát triển, và là động cơ đứng sau trợ lý AI cùng tên của Google. Được công bố năm 2023 như bản kế nhiệm của PaLM 2 và LaMDA, mô hình này được thiết kế từ đầu để xử lý văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và mã lập trình cùng lúc. Với người làm marketing, Gemini quan trọng vì nó vận hành nhiều trải nghiệm trong hệ sinh thái rộng lớn của Google, bao gồm các câu trả lời AI ngày càng xuất hiện ngay phía trên kết quả Tìm kiếm.

Khi Google đưa Gemini vào Tìm kiếm qua AI Overviews và AI Mode, câu hỏi không còn là làm sao xếp hạng một liên kết xanh, mà là làm sao trở thành nguồn mà Gemini tổng hợp và trích dẫn. Hiểu cách Gemini hoạt động là bước đầu tiên để đạt được điều đó, và đó chính là mục tiêu của tối ưu hóa trích dẫn AI.

Gemini là gì?

Gemini vừa là một bộ mô hình, vừa là trợ lý dành cho người dùng được xây dựng trên các mô hình đó. Google công bố Gemini tại sự kiện I/O tháng 5 năm 2023 và ra mắt Gemini 1.0 vào tháng 12 năm 2023, định vị nó như một bước tiến vượt xa các mô hình ngôn ngữ trước đó. Gemini là trụ cột trong chiến lược AI tạo sinh của Google, từ ứng dụng độc lập đến các tính năng được tích hợp khắp hệ sinh thái của hãng.

Về bản chất, Gemini là một LLM, nhưng điểm khác biệt cốt lõi của nó là tính đa phương thức bản địa. Nhiều mô hình được huấn luyện chủ yếu trên văn bản, còn Gemini được xây dựng để tiếp nhận nhiều dạng dữ liệu cùng lúc, nên nó là ví dụ tiêu biểu của AI đa phương thức. Gemini do Google DeepMind, đơn vị nghiên cứu AI kết hợp của Google, phát triển.

Họ mô hình Gemini

Gemini được chia thành nhiều cấp, mỗi cấp phục vụ một nhu cầu khác nhau. Bản phát hành đầu tiên gồm Ultra cho các tác vụ rất phức tạp, Pro cho sử dụng thông thường và Nano cho các tác vụ chạy trên thiết bị như điện thoại. Sau đó, các biến thể Flash và Flash-Lite được bổ sung, tối ưu cho tốc độ và chi phí. Cách phân cấp này giúp Google phục vụ mọi thứ, từ tính năng trên điện thoại đến khối lượng công việc doanh nghiệp đòi hỏi cao.

Năng lực của Gemini tăng rất nhanh. Gemini 1.0 Ultra được ghi nhận là mô hình đầu tiên vượt qua chuyên gia con người trên bộ đánh giá MMLU, đạt khoảng 90%. Các phiên bản sau đẩy mạnh hơn nữa khả năng suy luận, lập trình và tác tử, với cửa sổ ngữ cảnh được công bố lên tới một triệu token. Đây là mô hình nền tảng, cũng làm nền cho nhiều sản phẩm khác của Google.

Gemini hoạt động thế nào: đa phương thức và ngữ cảnh dài

Vì Gemini đa phương thức, một cửa sổ ngữ cảnh có thể chứa đồng thời văn bản, mã, hình ảnh, video và âm thanh, và các dữ liệu này có thể xen kẽ thay vì theo một thứ tự cố định. Điều đó cho phép những cuộc trò chuyện hỗn hợp thực sự, chẳng hạn hỏi về một biểu đồ và một đoạn văn trong cùng một lời nhắc, và giúp Gemini xử lý đầu vào dài như video khoảng chín mươi phút, bao gồm cả khung hình lẫn âm thanh.

Cửa sổ ngữ cảnh rất lớn cho phép Gemini suy luận trên toàn bộ tài liệu, bộ mã nguồn hay tệp đa phương tiện cùng lúc. Ngữ cảnh dài và nền tảng đa phương thức này định hình cách nó trả lời câu hỏi và chọn nguồn để đưa vào câu trả lời, đồng thời liên quan đến cách Gemini xử lý giới hạn cửa sổ ngữ cảnh so với các mô hình nhỏ hơn.

Gemini trong Tìm kiếm Google: AI Overviews và AI Mode

Nơi Gemini xuất hiện có ảnh hưởng lớn nhất với người làm marketing là Tìm kiếm. Gemini vận hành AI Overviews, các bản tóm tắt tổng hợp hiển thị phía trên kết quả truyền thống, và AI Mode, một trải nghiệm tìm kiếm mang tính hội thoại và linh hoạt hơn. Trên các bề mặt này, Google soạn câu trả lời và có thể trích dẫn nguồn thay vì chỉ liệt kê liên kết.

Đó là lý do Gemini nằm ở trung tâm của tìm kiếm AI. Vì nó dựa vào chỉ mục Tìm kiếm và Knowledge Graph của Google, nội dung được xếp hạng và xác minh trong hệ sinh thái Google có lợi thế được hiển thị, và điều này khiến mối liên hệ với vị trí trong AI Overview trở nên trực tiếp và quan trọng.

Cách Gemini tìm nguồn và trích dẫn nội dung

Gemini phụ thuộc nhiều vào dữ liệu riêng của Google: chỉ mục Tìm kiếm cho nội dung web mới và Knowledge Graph cho các thực thể đã được xác minh. Điều này có nghĩa là các trang đã được xây dựng vững chắc, có cấu trúc rõ ràng và thông tin thực thể nhất quán có nhiều khả năng được đưa vào câu trả lời của nó hơn. Khi trích dẫn, Gemini trỏ đến những nguồn mà nó xem là phù hợp và đáng tin cậy.

Về mặt kỹ thuật, việc dựa câu trả lời trên nội dung web được truy xuất là một dạng tạo sinh tăng cường truy xuất. Để nội dung của bạn được tham chiếu, nó phải có thể truy xuất và phân tích được, đó là lý do cấu trúc rõ ràng và thông tin chính xác thúc đẩy trích dẫn LLM trong Gemini cũng như trong các công cụ khác.

Vì sao Gemini quan trọng với SEO và GEO

Độ phủ của Gemini qua Tìm kiếm khiến nó có lẽ là bề mặt AI có rủi ro cao nhất đối với độ hiển thị tự nhiên. Khi AI Overview trả lời trực tiếp một câu hỏi, ít người dùng nhấp vào liên kết hơn, nên việc trở thành nguồn được trích dẫn là cách để bạn duy trì sự hiện diện. Điều này đưa mục tiêu từ chỉ xếp hạng sang việc được tái sử dụng bên trong câu trả lời do Google tạo ra.

Điểm đáng khích lệ là sự trùng lặp với SEO truyền thống. Vì Gemini dựa trên chỉ mục và Knowledge Graph của Google, phần lớn công việc giúp xếp hạng cũng giúp bạn xuất hiện trong AI Overviews, nên một chiến lược nội dung AI bài bản sẽ cộng hưởng với cả hai. Dữ liệu thực thể mạnh và uy tín đều mang lại lợi ích kép.

Cách tối ưu nội dung cho Gemini

Hãy giữ SEO truyền thống thật vững, vì Gemini dựa vào chỉ mục của Google, đồng thời củng cố các thực thể để Knowledge Graph nhận diện thương hiệu, con người và sản phẩm của bạn một cách nhất quán. Mở đầu mỗi trang bằng một câu trả lời trực tiếp, độc lập, sử dụng dữ liệu có cấu trúc, và giữ thông tin chính xác, cập nhật để Gemini có thể trích xuất và tin cậy.

Vì Gemini đa phương thức, hình ảnh, video và âm thanh được gắn nhãn tốt cũng có thể góp phần, nên hãy thêm văn bản thay thế mô tả, bản ghi lời và phụ đề khi phù hợp. Kết hợp điều này với nghiên cứu từ khóa và lập kế hoạch nội dung có kỷ luật để nhắm đến các câu hỏi người dùng thực sự đặt ra, và theo dõi sự hiện diện của bạn theo thời gian qua phân tích tìm kiếm AI.

Kết luận

Gemini là họ mô hình đa phương thức của Google DeepMind, trải dài từ cấp Nano chạy trên thiết bị đến các mô hình cấp Pro và Ultra có năng lực cao, với cửa sổ ngữ cảnh rất lớn và tích hợp sâu vào các sản phẩm của Google. Với người làm marketing, điều quan trọng nhất là nó vận hành AI Overviews và AI Mode trong Tìm kiếm, nơi việc trở thành nguồn được trích dẫn giúp bạn giữ độ hiển thị khi lượt nhấp giảm. Vì Gemini dựa vào chỉ mục và Knowledge Graph của Google, SEO vững và dữ liệu thực thể mạnh giúp bạn xuất hiện trong câu trả lời.

Để đi xa hơn, hãy kết nối nội dung này với việc tối ưu AI Overview và tối ưu hóa trích dẫn AI, đồng thời dùng công cụ nghiên cứu và lập kế hoạch nội dung của Sorank để nhắm đến các câu hỏi mà Gemini trả lời. Nguồn tham khảo: Wikipedia, Google, và Google AI for Developers.