Các Trình Tìm Kiếm Sinh Tạo (GSEs), được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) và công nghệ Tăng Cường Trích Xuất (RAG), đang cách mạng hóa việc truy tìm thông tin. Khác với các trình tìm kiếm truyền thống dựa chủ yếu vào việc khớp từ khóa và thuật toán liên kết, GSEs tổng hợp dữ liệu mang tính chất ngữ nghĩa từ nhiều nguồn để cung cấp các câu trả lời tinh vi và phù hợp theo ngữ cảnh hơn. Những ví dụ như BingChat và Perplexity. ai minh họa cách tích hợp quá trình truy xuất và tạo sinh tạo ra các phản hồi mạch lạc, ý nghĩa. Dù mang lại lợi ích về trải nghiệm người dùng, GSEs lại gây ra những thách thức đối với các phương pháp Tối ưu hóa Công cụ Tìm kiếm (SEO) truyền thống, vốn tập trung tối ưu hóa nội dung dựa trên các yếu tố xếp hạng minh bạch như từ khóa, siêu dữ liệu và cấu trúc trang web trong các công cụ tìm kiếm cổ điển. Ngược lại, GSEs hoạt động như các hệ thống hộp đen với các thuật toán phức tạp và mập mờ trong việc xếp hạng và tạo phản hồi. Quá trình truy xuất và tạo sinh mang tính ngữ nghĩa và dựa trên ngữ cảnh của chúng không bị ảnh hưởng trực tiếp bởi các chiến lược SEO truyền thống, tạo ra sự khác biệt khiến việc tối ưu hóa theo cách thông thường có thể làm giảm khả năng hiển thị và tác động của nội dung trong môi trường tìm kiếm sinh tạo. Để giải quyết vấn đề này, một chiến lược mới gọi là Tối ưu hóa Tìm kiếm Sinh tạo Dựa trên Mục đích và Vai trò (G-SEO) đã được phát triển. G-SEO tập trung vào mô hình hóa ý định tìm kiếm của người dùng thông qua quá trình phản chiếu và tinh chỉnh, xem xét các vai trò thông tin đa dạng. Thay vì chỉ tập trung vào từ khóa, nó diễn giải mục đích và ngữ cảnh đằng sau các truy vấn, hướng dẫn các nhà sáng tạo nội dung chỉnh sửa tài liệu phù hợp hơn với khả năng xử lý ngữ nghĩa của GSEs. Việc đánh giá quá trình tối ưu hóa trong GSEs gặp không ít khó khăn do phạm vi hạn chế của các tập dữ liệu trước đó.

Để khắc phục, G-SEO đã được thử nghiệm trên một tập dữ liệu GEO mở rộng với các biến thể truy vấn đa dạng hơn, phản ánh tốt hơn hành vi tìm kiếm phức tạp trong thực tế. Thêm vào đó, G-Eval 2. 0—bảng đánh giá gồm sáu cấp độ được nâng cao bằng các mô hình ngôn ngữ lớn— cung cấp phương pháp đánh giá tỉ mỉ, phù hợp với người dùng. Phương pháp này ghi nhận cả cảm nhận chủ quan của người dùng lẫn khả năng hiển thị khách quan của nội dung, đảm bảo các cải tiến là có ý nghĩa và có thể đo lường được dựa trên mức độ hài lòng của người dùng. Các thử nghiệm với G-SEO cho thấy việc khai thác ý định tìm kiếm để tối ưu hóa nội dung làm tăng đáng kể khả năng hiển thị và tính phù hợp trong kết quả do GSE tạo ra. So với các phương pháp cơ bản tối ưu hóa các khía cạnh riêng lẻ của nội dung, G-SEO luôn cho ra kết quả tốt hơn cả về mặt chủ quan lẫn khách quan, nhấn mạnh giá trị của những phương pháp hướng theo ý định và có bổ sung vai trò trong việc khám phá các cơ chế phức tạp của quá trình truy xuất và tổng hợp của GSEs. Những phát hiện này có ý nghĩa quan trọng đối với các nhà sáng tạo nội dung, các nhà tiếp thị và các chuyên gia SEO đang thích nghi với bối cảnh tìm kiếm ngày càng thay đổi. Khi GSEs định hình lại cách người dùng tìm kiếm và tương tác với thông tin, việc áp dụng các chiến lược tối ưu hóa dựa trên ý định và nhận thức về vai trò sẽ trở thành chìa khóa để duy trì và nâng cao tầm ảnh hưởng kỹ thuật số. Các phương pháp mới được giới thiệu—bao gồm bộ dữ liệu GEO mở rộng và bảng đánh giá G-Eval 2. 0 nâng cao—cũng cung cấp công cụ giá trị cho các nghiên cứu và tiến bộ liên tục trong lĩnh vực tối ưu hóa tìm kiếm sinh tạo. Tổng thể, sự xuất hiện của các trình tìm kiếm sinh tạo báo hiệu một bước chuyển đổi mang tính cách mạng trong lĩnh vực truy xuất thông tin, đặt ra cả thách thức lẫn cơ hội cho SEO. Khung G-SEO dựa trên ý định và vai trò bổ sung phù hợp với các đặc điểm ngữ nghĩa và ngữ cảnh của GSEs, nhấn mạnh vào ý định tìm kiếm và được hỗ trợ bởi các nguồn đánh giá cải tiến. Khi lĩnh vực này tiếp tục phát triển, sự đổi mới liên tục trong chiến lược tối ưu hóa và tiêu chuẩn đánh giá sẽ rất cần thiết để khai thác triệt để tiềm năng biến đổi của công nghệ tìm kiếm sinh tạo.