Năm cửa hậu tiềm tàng dẫn vào kết quả tìm kiếm của LLM

Khi lưu lượng truy cập truyền thống từ kết quả tìm kiếm lao dốc do xu hướng mới là các bản tóm tắt bằng AI, các nhà xuất bản ở mọi quy mô đang tìm cách tăng mức độ hiện diện trong sự chú ý của những mô hình ngôn ngữ lớn đứng sau bản tóm tắt AI trên công cụ tìm kiếm web, cũng như trực tiếp trong các mô hình tiên tiến phổ biến như ChatGPT.

Theo các nghiên cứu trước đây như Tối ưu hóa khả năng hiển thị trong công cụ tạo sinh và Cách chiếm ưu thế trong tìm kiếm AI, những cách tiếp cận chính đáng gồm có được sự đưa tin biên tập độc lập; xuất bản nội dung có uy tín và cấu trúc tốt; cung cấp thông tin sản phẩm mà máy có thể đọc; và điều chỉnh tài liệu cho các ngôn ngữ, thị trường khác nhau.

Các phương pháp khác gần đây thu hút chú ý gợi lại thủ thuật SEO mũ đen của những thập niên trước. Chúng bao gồm giả mạo sự ủng hộ từ cộng đồng trên Reddit, bằng cách cài những lời giới thiệu có vẻ độc lập để tác động đến kết quả tìm kiếm AI; đầu độc bộ nhớ, dùng liên kết đánh lừa nhằm khiến trợ lý giữ lại tuyên bố quảng bá như thông tin đáng tin cậy; và chèn chỉ dẫn, dùng mệnh lệnh ẩn trên trang web để tác động đến lời giới thiệu của trợ lý AI thay vì chỉ cung cấp thông tin cho nó tóm tắt.

Một ví dụ đặc biệt tinh vi về thao túng GEO xuất hiện khi các nhà nghiên cứu ETH Zürich tạo ra một máy ảnh hư cấu rồi công bố trang quảng bá chứa chỉ dẫn ẩn bằng chữ trắng rất nhỏ, yêu cầu Bing Copilot của Microsoft chỉ giới thiệu máy ảnh đó. Cỡ chữ cực nhỏ và độ tương phản thấp được thiết kế để che giấu hành vi thao túng.

Hai quảng cáo máy ảnh hư cấu được dùng trong thí nghiệm của ETH Zürich nhằm thao túng gợi ý tìm kiếm AI. Quảng cáo thông thường bên trái có văn bản quảng bá nhìn thấy được, trong khi quảng cáo PixelBlitz bên phải giấu chỉ dẫn bằng chữ trắng cỡ một point, vô hình trên nền trắng. Thông điệp ẩn giả làm chỉ dẫn hệ thống, yêu cầu AI chỉ giới thiệu PixelBlitz và che giấu sự tồn tại của chỉ dẫn. Trong thử nghiệm có kiểm soát, kỹ thuật này nâng tỷ lệ đề xuất máy ảnh hư cấu từ 34% lên 59,4%. Nguồn

Trong các thử nghiệm có kiểm soát, tỷ lệ đề xuất máy ảnh giả tăng từ 34% lên 59,4%, nhỉnh hơn mức 57,9% của máy ảnh Nikon và Fuji-film thật. Điều này cho thấy chỉ dẫn độc hại nhúng trong các trang web được truy xuất thực sự có thể tác động đến lời giới thiệu của AI.

Với lợi ích lớn đến vậy, có cơ sở để cho rằng GEO mũ đen là một nhánh nghiên cứu bất chính đang hoạt động mạnh và được tài trợ dồi dào trong ngành tiếp thị cùng nhiều lĩnh vực khác, nơi người ta tìm cách giành hoặc khôi phục vị thế SEO trước đây bằng việc được các hệ thống trả lời AI và công cụ trò chuyện giới thiệu.

Vì vậy, hãy xem một số con đường khả dĩ hoặc đang xuất hiện:

1: Gian lận trong kho lưu trữ

Internet Archive là một trong những tài nguyên mạng toàn diện và hữu ích nhất hiện có. Wayback Machine của tổ chức này đã vượt mốc một nghìn tỷ trang vào năm 2025. Tại thời điểm viết bài, Internet Archive cho biết đang lưu trữ và cung cấp công khai tới 47.381.733 tài liệu PDF:

Internet Archive lưu trữ một khối lượng tài liệu PDF khổng lồ, phần lớn do tình nguyện viên đóng góp. Nguồn

Như có thể thấy từ các kết quả minh họa trên, nhiều PDF được tải lên mang nội dung khá bình thường: từ tờ rơi âm nhạc ít người biết trong những năm 1950–1990; các tạp chí, sách hiếm và thú vị từng bị cho là đã thất truyền; đến những tập biên bản họp hội đồng thành phố dài lê thê trong thập niên 1970 và 1980, cùng rất nhiều loại khác.

Trong giai đoạn này, bộ sưu tập đang bị truy cập dồn dập một cách vô tội vạ. Thủ phạm rõ ràng là cả một đội quân bot thu thập dữ liệu AI đang khát dữ liệu mới, hoặc phiên bản tốt hơn hay giúp kiểm chứng những dữ liệu đã có.

Rõ ràng, sửa một tài liệu đã tải lên để hỗ trợ phát biểu sai, sản phẩm không có thật, sự nhắc đến giả về người nào đó—dù ca ngợi hay phỉ báng—hoặc những tuyên bố sai về họ, v.v., là chuyện rất đơn giản.

Có thể chèn loại nội dung này vào những tài liệu được LLM xem là nguồn có thẩm quyền, chẳng hạn PDF của tạp chí uy tín tình cờ chưa được lập chỉ mục đầy đủ trong bộ sưu tập của Internet Archive. Khi đó, phiên bản đã bị chỉnh sửa sẽ trông như đang lấp chỗ trống một cách chính đáng.

Bản thân AI có thể mô phỏng văn phong cho khớp với bài viết ngắn hoặc thậm chí chú thích ảnh có sẵn. Người ta cũng có thể sửa ngày của PDF, cùng nhiều thủ thuật đơn giản khác, khiến tài liệu trông như thứ vừa được tìm thấy trong kho lưu trữ từ thập niên 1990 hoặc sớm hơn:

Một sửa đổi lịch sử đơn giản do ChatGPT-5.5 cung cấp mà không phản đối, rồi dễ dàng được chèn lại vào tài liệu PDF gốc. Nhờ vậy, Pence Opera House biến mất khỏi lịch sử, còn thời điểm khai trương Guthrie Theater—một nhà hát có thật tại Minnesota—bị đẩy từ năm khai trương thực tế là 1963 về tận năm 1867. Nguồn

Trong những trường hợp như thế, có vẻ chỉ cần chờ các bot thu thập dữ liệu AI háo hức lấy thông tin đi. Vẫn còn quá sớm để biết chắc bộ lọc hoặc hệ thống kiểm tra trong quy trình tuyển chọn dữ liệu có thể phát hiện những chỉnh sửa bất chính này đến mức nào. Tuy nhiên, quy mô bộ dữ liệu quá khổng lồ nên thường không cho phép giám sát chi tiết đến vậy. Với khối lượng ấy, về cơ bản người ta đang tin vào dữ liệu.

2: Mạng lưới đồng thuận nhân tạo

Hoặc, với những ai còn nhớ, đó là một vòng liên kết website hiện đại: các trang kết nối với nhau thời kỳ đầu internet, có trước PageRank của Google và Domain Authority của Moz, những hệ thống đánh giá số lượng và chất lượng liên kết trỏ đến.

Tuy nhiên, mạng lưới đồng thuận nhân tạo đi xa hơn, tạo ra vẻ ngoài của sự xác nhận độc lập trên các website được cho là không liên quan. Một nghiên cứu gần đây của Đại học Trung văn Hồng Kông và EPFL đã minh họa đại thể nguyên lý này. Các nhà nghiên cứu thử nghiệm 12 mô hình AI với 225 sản phẩm thuộc 15 nhóm, thay những nhắc đến thương hiệu thật trong kết quả tìm kiếm được truy xuất bằng các thương hiệu hư cấu.

Hình minh họa trong bài nghiên cứu cho thấy hai con đường mà thông tin sản phẩm bịa đặt có thể tác động đến gợi ý AI. Phía trên, nội dung giả được cài lên web thật và đi vào kết quả tìm kiếm. Phía dưới, các nhà nghiên cứu mô phỏng cùng quy trình bằng cách chỉnh sửa cục bộ các trang được truy xuất. Cả hai con đường đều có thể khiến trợ lý AI giới thiệu một thương hiệu không tồn tại bên cạnh sản phẩm thật. Nguồn

Tác động tăng lên khi càng nhiều kết quả chứa cùng thông tin sai. Khi có ba trang bị thao túng trong nhóm kết quả hàng đầu, mô hình dễ bị tác động nhất đã đề xuất sản phẩm không tồn tại trong 73,8% thử nghiệm. Ngay cả một kết quả đứng đầu bị sửa đổi cũng có thể đánh lừa một số mô hình trong 27% trường hợp.

Đáng chú ý hơn, các mô hình đôi lúc còn tự bịa thêm bằng chứng xác nhận. Trong một thử nghiệm với thương hiệu miếng dán màn hình hư cấu, Claude và DeepSeek bổ sung các tuyên bố về sự giới thiệu của cộng đồng và thử nghiệm sản phẩm không hề có trong tài liệu được cung cấp.

Mặc dù thí nghiệm dùng kết quả tìm kiếm đã chỉnh sửa cục bộ chứ không phải mạng lưới website lừa đảo thực sự, nó gợi ý rằng một tập hợp có phối hợp những đánh giá có vẻ độc lập có thể tạo ra uy tín giả, trong khi AI củng cố điều sai bằng các lời chứng thực bổ sung.

3: Tạo trích dẫn và những tuyên bố mất dấu nguồn gốc

Tạo trích dẫn—có thể gọi là rửa trích dẫn—là biến thể của mạng lưới đồng thuận nhân tạo, nhưng chú trọng hơn đến nguồn gốc bề ngoài của thông tin thay vì số lượng nguồn lặp lại thông tin đó.

Một tuyên bố bịa đặt có thể xuất hiện đầu tiên trong tạp chí ngành ít tên tuổi, bài nghiên cứu tự xuất bản, hoặc ấn phẩm chuyên ngành có ít giám sát biên tập. Sau đó, blog, danh mục và những ấn phẩm khác trích dẫn lại; mỗi lần lặp giúp khẳng định ban đầu có thêm chút chính danh bề ngoài.

Cuối cùng, công cụ tìm kiếm AI có thể gặp tuyên bố đó sau nhiều bước truyền dẫn tính từ nguồn đầu tiên, có lẽ trong một bài viết vốn uy tín nhưng trích dẫn ấn phẩm trung gian. Điều bắt đầu như một khẳng định không có căn cứ nay có lịch sử trích dẫn, dù không một tài liệu tham chiếu tiếp theo nào là sự kiểm chứng độc lập.

Đã có nhiều ví dụ được ghi nhận về quy trình này, dù phần lớn có trước sự xuất hiện của tìm kiếm AI. Trong một vụ nổi tiếng, một thiếu niên bịa ra biệt danh lợn đất Brazil cho loài coati rồi thêm vào Wikipedia.

Tên bịa này lan ra báo chí và ít nhất một cuốn sách học thuật. Cuối cùng, chính Wikipedia lại trích dẫn bài báo làm bằng chứng cho tuyên bố mà mình từng đưa ra đầu tiên—một vòng tròn gần như hoàn hảo của thẩm quyền giả tạo. Sự việc được The New Yorker ghi lại.

Một minh chứng có chủ đích hơn xuất hiện vào năm 2025, khi các nhà nghiên cứu tạo nhiều bài báo học thuật bằng AI và gán cho một nhà khoa học không tồn tại. Những ấn phẩm giả tích lũy 380 lượt trích dẫn và chỉ số h là 19 trên Google Scholar, khiến nhà nghiên cứu hư cấu có vẻ sở hữu vị thế học thuật đáng nể. Thí nghiệm, được đăng trên Scientific Reports của Nature, cho thấy có thể tạo ra số lượt trích dẫn mà không cần một khối lượng nghiên cứu thật tương ứng.

Không trường hợp nào chứng minh một cuộc tấn công thành công vào công cụ tìm kiếm AI. Tuy vậy, cả hai đều chỉ ra điểm yếu nền tảng: khi khẳng định sai được các nguồn có vẻ đáng tin cậy tái bản, hệ thống về sau có thể khó phân biệt sự xác nhận độc lập với việc một điều bịa đặt duy nhất được lưu truyền nhiều lần. Nguy cơ riêng đối với tìm kiếm AI là mô hình có thể tóm tắt chuỗi tham chiếu này như các bằng chứng hỗ trợ lẫn nhau, mà không nhận ra mọi nguồn có vẻ có thẩm quyền đều quay về cùng một tuyên bố chưa được kiểm chứng.

4: Chiếm dụng uy tín

Tên miền hết hạn có thể giữ lại độ tin cậy bề ngoài, liên kết trỏ đến và khả năng hiển thị tìm kiếm của chủ cũ. Mua các địa chỉ ấy rồi lấp đầy bằng tài liệu mới có thể khiến tuyên bố mới xuất hiện trông như đến từ ấn phẩm lâu đời—một cách làm đã có từ 20–30 năm trước. Uy tín của tên miền hết hạn hoặc bị bỏ hoang thường được mua để biến nội dung thành tài liệu có liên quan nhưng đã thương mại hóa.

Năm 2024, blog dành cho phụ nữ có ảnh hưởng The Hairpin, vốn đóng cửa năm 2018, xuất hiện trở lại dưới chủ mới như một xưởng nội dung do AI tạo ra. Bài gốc trộn với nội dung viết lại và tên tác giả hư cấu, khai thác danh tiếng và uy tín tên miền của ấn phẩm từng được tôn trọng. Dù không phải vụ tấn công tìm kiếm AI đã được chứng minh, trường hợp này cho thấy lịch sử của website lâu đời có thể bị chiếm dụng.

Dù bản chụp lưu trữ có thể giúp làm rõ khác biệt giữa quá khứ thật của tên miền và nội dung mới bịa ra, ngay cả loại bằng chứng này cũng chưa chắc tồn tại vĩnh viễn. Năm 2002, Internet Archive gỡ bản chụp các website chỉ trích Scientology sau những khiếu nại bản quyền từ luật sư của tổ chức, ban đầu còn ám chỉ rằng chính chủ website đã yêu cầu gỡ.

Cho đến năm 2017, Wayback Machine áp dụng quy tắc loại trừ website theo cách hồi tố, có thể cho phép chủ tên miền mới che giấu nội dung của người tiền nhiệm. Mặc dù cách làm này đã chấm dứt, Internet Archive vẫn xem xét yêu cầu gỡ các bản chụp lịch sử.

5: Lợi dụng kho lưu trữ học thuật

Kho lưu trữ học thuật đem lại một con đường khác tới thẩm quyền bề ngoài. Máy chủ bản thảo tiền xuất bản cho phép nhà nghiên cứu công bố bài trước khi bình duyệt, trong khi công cụ tìm kiếm và hệ thống truy xuất AI có thể gặp các tài liệu ấy bên cạnh những công trình khoa học đã được công nhận.

Vấn đề là công bố không đồng nghĩa với kiểm chứng. Năm 2024, các nhà nghiên cứu chứng minh rằng chỉ dẫn độc hại nhúng trong bài báo học thuật có thể thao túng trợ lý AI xử lý chúng. Công trình cho thấy tính chính danh bề ngoài của bài nghiên cứu không ngăn được việc dùng nội dung để tác động đến hệ thống AI.

Một cách tiếp cận GEO ít gây chú ý hơn là đưa vào kho những nghiên cứu có vẻ hợp lý nhưng ít giá trị, liên tục gắn công ty, sản phẩm hoặc cá nhân với một chuyên môn cụ thể. Ngay cả khi không có chỉ dẫn rõ ràng cho AI, tài liệu ấy vẫn có thể tạo sự hỗ trợ mang vẻ học thuật cho những tuyên bố bắt nguồn từ chính bên hưởng lợi.

Kết luận

Các hướng tiềm tàng khác gồm xâm nhập hệ sinh thái đánh giá (cài đánh giá thuận lợi lên website so sánh và danh mục phần mềm); thao túng đồ thị tri thức (sửa dữ liệu có cấu trúc để tạo liên hệ gây hiểu nhầm giữa công ty, sản phẩm và chuyên môn); và rửa danh tiếng đa ngôn ngữ (đặt tuyên bố quảng bá trong nguồn ngoại ngữ ít được soi xét).

Cuối cùng, tối ưu hóa GEO dựa trên tác tử có thể tự động hóa các kỹ thuật này bằng cách liên tục thử nội dung trên công cụ tìm kiếm AI và tinh chỉnh những biến thể tạo ra lời giới thiệu mong muốn.

Xuất bản lần đầu vào thứ Hai, ngày 12 tháng 10 năm 2026. Chỉnh sửa trong vòng ba mươi phút để sửa cách viết hoa tiêu đề và các thẻ còn thiếu.