Cảm xúc = phân loại heuristic từ khóa tiếng Việt quanh câu chứa mention (footnote mục 03E). AVS = điểm gộp 0–100 từ 5 nền tảng theo trọng số công khai (AI Overview 40% · ChatGPT 30% · Gemini 15% · AI Mode 10% · Perplexity 5% — giả định của đơn vị đo, có thể tự tính lại bằng dữ liệu ở mục "Dữ liệu đầy đủ").
Thương hiệu đang chọn được tô màu đậm. Điểm thành phần từng nền tảng xem ở mục "Theo thương hiệu".
"Mentions" = số lần domain được nhắc/trích trong câu trả lời AI Overview (mỗi lần ≈ 1 truy vấn có AIO). Toàn ngành tăng ~17 lần trong 12 tháng.
Chỉ số đo trên 12 câu hỏi thương mại unbranded × 3 lần lặp (36 run/nền tảng). VR = % câu hỏi được nhắc ≥1 lần · CR = % câu hỏi website được dẫn nguồn · Consistency = độ ổn định giữa 3 lần lặp. Mẫu số là 12 câu hỏi nên VR/CR luôn là bội số của 8,3% — số trong ngoặc là số câu hỏi thực đếm.
† Gemini API trả nguồn qua redirect grounding ẩn URL đích; citation của Gemini được khôi phục ở CẤP DOMAIN từ grounding title trong raw response (950/950 nguồn khôi phục được). Hệ quả: CR Gemini đo bình thường, nhưng các mục URL-level (Top URL được cite, nguồn social) không gồm Gemini.
Đo bằng flag web_search trong raw API response từng call. Search ≠ hiển thị nguồn — cột "lộ nguồn" trong bảng dữ liệu đầy đủ. Chất lượng mention theo thương hiệu xem mục 03C.
Danh sách đầy đủ câu hỏi × nền tảng mà vắng mặt (kèm đối thủ được nêu và trích đoạn) — xem mục 04C · Những lần vắng mặt đáng chú ý.
% trong 15 lần đo mỗi câu hỏi (5 nền tảng × 3 lặp) mà thương hiệu được nhắc — so với TRUNG BÌNH 5 thương hiệu còn lại (mặt bằng) VÀ đối thủ MẠNH NHẤT ở từng câu (tên hiện trong tooltip). Trung bình dễ bị kéo xuống bởi các thương hiệu yếu, nên cột "mạnh nhất" mới là chuẩn cạnh tranh thật. Chênh lệch dưới ~13 điểm % (2/15 lần đo) nằm trong vùng nhiễu — đọc là ngang nhau, không phải thắng/thua.
Visibility Rate của cả 6 thương hiệu vẽ thành quỹ đạo qua 5 nền tảng. Thương hiệu đang chọn tô đậm — đường càng gồ ghề, hiển thị càng phụ thuộc nền tảng.
Mức khuyến nghị chấm heuristic thang 0–3 trên các run có mention (unbranded). Toàn ngành: 0 mention tiêu cực.
Cột xám = đặc tính nền tảng (gộp 6 thương hiệu, không đổi khi chuyển brand). Cột xanh = brand đang chọn — tooltip hiện số mention làm mẫu số; mẫu nhỏ (<10 mention) đọc tham khảo. ChatGPT dè dặt khuyến nghị nhất; Gemini/AI Mode "mạnh miệng" nhất — nơi thắng/thua khuyến nghị ảnh hưởng lớn nhất.
Mỗi run có mention được phân loại tích cực / trung tính / tiêu cực. Khác mục 03C (mức độ KHUYÊN), mục này đo GIỌNG ĐIỆU mô tả — một thương hiệu có thể được mô tả tích cực mà không được khuyên chọn.
Quy ước: phân loại bằng heuristic từ khóa tiếng Việt trong các câu chứa mention (danh sách từ khóa công khai trong script kèm Excel). Không phải phán xét của con người — bạn có thể tự phân loại lại từ nguyên văn câu trả lời trong Excel Raw_Results.
4 câu hỏi brand-check (tách khỏi chỉ số chính để tránh phồng số — câu hỏi chứa sẵn tên thương hiệu thì mention là hiển nhiên). Recommend TB thang 0–3.
Trích từ nguyên văn 240 câu trả lời đã lưu (14/07/2026). Mỗi quote ghi rõ nền tảng, câu hỏi và giọng điệu. Toàn bộ câu trả lời gốc nằm trong Excel kèm báo cáo.
Các tổ hợp câu hỏi × nền tảng (unbranded) mà thương hiệu đang chọn không được nhắc trong khi ít nhất một đối thủ xuất hiện — kèm trích đoạn AI thực sự trả lời gì.
Tiêu chí: "Báo chí" = cơ quan báo chí/tạp chí điện tử được cấp phép (VnExpress, Tuổi Trẻ, Thời báo Ngân hàng…). Trang tin tổng hợp tư nhân (CafeF, CafeBiz, Báo Mới) xếp vào Blog/Aggregator dù trông giống báo — khác biệt nằm ở giấy phép và mô hình nội dung. Danh sách quy tắc công khai trong script kèm Excel.
% lượt citation KHÔNG thuộc own domain, trong các run thương hiệu được nhắc. Đặc điểm toàn ngành: AI ưu tiên nguồn trung lập hơn website ngân hàng.
Điểm ảnh hưởng = số run cite domain × (1 + số thương hiệu phủ/6) — quy ước công khai, tự tính lại được từ dữ liệu run-level. Gồm cả nguồn Gemini (cấp domain). Domain thuộc thương hiệu đang chọn tô đậm.
Top domain bên thứ ba được cite nhiều nhất; mỗi ô = số run thương hiệu được nhắc trong các câu trả lời có cite domain đó. Đã loại redirect grounding (vertexaisearch).
Mỗi hàng: URL, số lần đo có cite, các thương hiệu xuất hiện trong những câu trả lời đó, và % lần có mặt khi trang này được cite. Không gồm Gemini (nguồn chỉ khôi phục được ở cấp domain). Đây là danh sách mục tiêu content/outreach trực tiếp.
Cách đọc chip: "Techcombank 10" = trong số run có cite URL này, 10 run nhắc Techcombank trong câu trả lời. Đây là ĐỒNG XUẤT HIỆN (một run thường cite nhiều nguồn cùng lúc), không phải quan hệ nhân quả từng mention — nhưng đủ mạnh để xếp ưu tiên outreach: bài cite nhiều + đối thủ hưởng lợi cao + % của mình thấp = mục tiêu số một.
☐ Entity & schema: Organization/FinancialService schema, đồng bộ Wikipedia/Wikidata/GBP, xử lý nhầm lẫn tên thương hiệu (nếu có).
☐ Content answer-first tiếng Việt cho đúng các câu hỏi ở mục 03B mà thương hiệu đang thua trung bình đối thủ.
☐ Hiện diện trên nguồn AI tin: ưu tiên theo ma trận domain mục 05 — cổng tổng hợp tài chính trước, báo chí sau.
☐ Đo lại sau 3–4 tháng bằng đúng bộ 16 câu hỏi này để thấy delta — AI visibility không đổi theo ngày, đổi theo quý.
Checklist mang tính phương pháp, không phải cam kết kết quả. Thứ tự ưu tiên cụ thể từng thương hiệu phụ thuộc dữ liệu của thương hiệu đó ở các mục trên.
Nếu bạn muốn tự diễn giải thay vì dùng chỉ số tổng hợp của chúng tôi: bảng dưới là dữ liệu run-level đầy đủ (câu hỏi × nền tảng × lần lặp × mention/citation của cả 6 thương hiệu). Lọc tùy ý.
Lớp 1: dataset Google AI Overview (DataForSEO LLM Mentions, VN/tiếng Việt, 08/2025–07/2026) — đo TOÀN BỘ truy vấn có AIO, phản ánh volume thật. Lớp 2: active sampling — 16 câu hỏi người mua thật × 5 nền tảng × 3 lần lặp = 240 call ngày 14/07/2026, model consumer mặc định (gpt-5.5, gemini-3.5-flash, claude-sonnet-4-6, sonar, AI Mode VN). Hai lớp KHÔNG so trực tiếp với nhau được.
Đo đếm thuần túy: mention, citation, VR, CR, SoV, Consistency, own%, ma trận domain, toàn bộ số Lớp 1. Quy ước công khai (bạn có thể thay bằng quy ước của mình trên cùng dữ liệu): trọng số AVS; thang recommend 0–3 chấm bằng heuristic từ khóa; "web vs trí nhớ" đọc flag web_search của từng response (search ≠ hiển thị nguồn).
LLM không deterministic. Lặp 3 lần cho phép đo Consistency — mức "lúc nhớ lúc quên" của AI với từng thương hiệu là một phát hiện quan trọng không kém việc có/không được nhắc.
Lớp 2 không đo được bao nhiêu người thật hỏi ChatGPT/Gemini. Mention/citation không tự động thành khách hàng. Báo cáo đo khả năng hiện diện — không cam kết kết quả kinh doanh. Prompt panel do đơn vị đo thiết kế theo cơ cấu intent công khai; danh sách 16 câu hỏi nằm trong bộ lọc ở mục 06.
AI cũng đọc Facebook, YouTube và diễn đàn
Đây là TRÍCH DẪN TRỰC TIẾP: link social xuất hiện trong danh sách nguồn AI đính kèm câu trả lời (4 nền tảng URL-level, không gồm Gemini) — không phải ước lượng "tác động". Toàn bộ do Perplexity (23) và Google AI Mode (15) tạo ra; ChatGPT/Claude cite 0 link social — nghĩa là seeding social có hiệu quả đo được trên nhóm search-first, còn tác động gián tiếp lên ChatGPT/Claude (qua nguồn tổng hợp lại, qua dữ liệu huấn luyện) tồn tại nhưng không đo được bằng citation.