Gần đây, mình được BOD giao đề bài:
Sử dụng AI cho hoạt động viết content SEO của công ty.
Mình không biết viết SEO là gì :))) Đâm vào đề bài mà không hiểu bối cảnh, hiểu quy trình làm việc của con người thì sao ứng dụng được AI đúng không.
Table of Content
Viết Content SEO là gì?
Công ty mình là 1 agency về SEO, ngoài ra còn cả dịch vụ Ads và Digital Branding nữa.
Cơ bản của hoạt động viết content SEO thì,
Giả sử đối tác là Lenovo. Sắp tới, họ sẽ ra 1 dòng laptop mới vào đúng ngày A, với tính năng BCD, đặc điểm XYZ.
Họ tiếp cận agency với 1 bộ từ khóa, giả sử là:
- Mua laptop
- Laptop văn phòng
- Laptop sinh viên
- Máy tính tốt nhất cho sinh viên kinh tế
- …
Bộ từ khóa đấy sẽ tương đối đồ sộ, nhưng nhiệm vụ của agency trong bối cảnh này sẽ là viết các bài content cho Lenovo, sao cho mà trong thời gian sau khi dòng laptop đó ra mắt, khi người ta lên Google tra các cụm từ khóa họ đã cấp, các bài content agency viết sẽ hiện lên top 10 tìm kiếm của Google.
Và để đạt được chất lượng kết quả đó, agency sẽ cần có quy trình làm việc và các văn bản, tài liệu; đặc biệt là bộ tiêu chí (kiểu checklist) để đánh giá một bài viết content SEO tốt.
Vậy, tóm gọn lại:
| Đầu ra | Đầu vào | Quy chuẩn |
|---|---|---|
| Các bài viết content SEO | Bộ từ khóa, thông tin bối cảnh (sản phẩm, khách hàng, mục tiêu,…) | Bộ tiêu chí đánh giá bài viết content SEO |
Tích hợp AI trong quy trình
Không phải cứ cái gì AI cũng là tốt, là hay. Có những công việc mà quy trình không nên sử dụng AI, hay không nên tiết lộ rằng sử dụng AI.
Với các bài viết content SEO, có thể đặt ra câu hỏi rằng liệu đối tác có muốn các bài viết của mình được vận hành bởi AI khi mình đã kí hợp đồng giá trị lớn để đội ngũ agency làm việc. Nhưng, câu trả lời cho điều này không nằm ở mình, nó nằm ở các đầu tác, các anh chị BOD.
Mình sẽ thực hiện đề bài, focus vào người sử dụng nó - các anh chị phòng content SEO. Từ cách mọi người imply, có vẻ mình sẽ cần phát triển AI sao cho mà nó:
- Nhận đề bài.
- Nhận và ghi nhớ bộ tiêu chí.
- Viết ra bài content SEO chuẩn tiêu chí.
Có một điểm cần được rõ ràng là:
AI gì?
Có không ít hình thức để đạt được đề bài trên.
AI Chatbot
Các AI chatbot như ChatGPT, Claude, Gemini cũng có thể làm được.
Mình mở session mới rồi nạp cho nó từng prompt vào :)))
Đây là bối cảnh và quy luật chung
Đây là file bộ tiêu chí mà mày phải ghi nhớ và hiểu rõ
Đây là doanh nghiệp đối tác của bọn t lần này
Đây là file bộ tiêu chí mà họ gửi
M viết cho t một bài content SEO chuẩn tiêu chí t đã gửi
M viết cho t bài nữa
Dĩ nhiên là có thể làm :))) Nhưng chất lượng sẽ như đấm vào mắt với quá nhiều sai số mà lĩnh vực gọi là AI “hallucination” - là khả năng nó lấy sai thông tin, bịa đặt thông tin, làm bóp méo thông tin trong quá trình xử lý.
Sự kiểm soát của mình là quá thấp, rủi ro là quá cao, chưa kể các vấn đề về bảo mật thông tin nữa.
AI Automation Tools
Các AI Automation Tools như thằng Zapier, Make cũng có thể làm được.
Về cơ bản là mình sẽ xâu chuỗi các task dựa trên trigger là một file docs chẳng hạn. File docs đó chứa đủ thông tin về khách hàng và bộ từ khóa họ cung cấp. Dữ liệu này được truyền tới các khâu sau sử dụng LLM, một trong số đó sẽ nhận input về tiêu chuẩn viết content SEO nằm trong prompt để mà xử lý đầu vào.
Thằng này hơn thằng chatbot ở chỗ:
- Tích hợp được nhiều tool, nhiều công đoạn làm việc và xử lý dữ liệu nhờ các mô hình chuyên sâu.
- Có thể kéo dữ liệu thời gian thực nhờ Webhooks và API requests.
- Có thể tích hợp RAG (Retrieval-Augmented Generation) ở mức sâu hơn. Tức là bên ngoài data cái LLM đó được train, mình có thể bơm cho nó thông tin mà chỉ có mình nắm giữ để nó thực hiện task nét hơn.
Sure, nhưng kết quả của nó sẽ không tốt, và nó không có khả năng:
- Một là tự đưa ra quyết định về nguồn lực và công cụ mà nó có thể sử dụng ở những ngữ cảnh khác nhau.
- Hai là nó không có memory, nó không nhớ được xuyên suốt mà mỗi flow chạy là một cuộc trò chuyện mới, như kiểu một session mới trong ChatGPT.
- Ba là nó không có khả năng học hỏi và cải thiện, trở nên nét và reliable hơn theo thời gian.
Nhưng thằng AI Agent thì có thể.
AI Agent Tools
Các AI Agent Tools (cụ thể hơn là Multi-Agentic Tools) như Autogen, CrewAI (xây trên Langchain) cũng có thể làm được yêu cầu đề bài.
Tổng quan thì AI Agent có nhiều lợi thế:
- Mình có thể “fine-tune” chúng theo nhu cầu sử dụng của doanh nghiệp. Nó sẽ nhớ được bối cảnh, mục đích chung của mình dành cho nó, và các thông tin bên ngoài mình bơm cho. Cái này khả thi nhờ thiết kế RAG, đi cùng với Vector Database.
- Nó có thể học hỏi và cải thiện theo quá trình làm việc.
Thằng n8n là một thằng xây được cả AI Automation lẫn AI Agent. Nó low-code, và giúp onboard về AI Agent qua thực hành khá là tốt. Giai đoạn đầu, mình sẽ trực quan hóa quy trình làm việc, học hỏi, và thực hành của mình qua thằng này.
Sử dụng 1 AI Agent Tool sẽ nét hơn rất nhiều so với chatbot thông thường, và 1 AI Autonomous System nữa. Nhưng còn 1 lựa chọn hấp dẫn hơn:
Tự xây AI Agentic System
Việc tự phát triển AI Agent bằng lập trình cho phép mình có sự kiểm soát gần như tuyệt đối, tới cả việc điều chỉnh mạch suy nghĩ, tư duy và trả kết quả của AI Agent. Đây là sự lựa chọn khó nhất, nhưng về tính giá trị, về độ scale thì tốt nhất, và đem lại giá trị học hỏi cũng lớn nhất.
Đây sẽ là lựa chọn của mình cuối cùng, ý là về mặt đầu ra của Series. Mình sẽ tự code 1 AI Agentic System chỉn chu đáp ứng được nhu cầu đề bài. Lý tưởng là mình sẽ thiết kế cả giao diện cho nó và deploy thành 1 cái web app hoàn chỉnh. Nhưng đây là một mục tiêu có lẽ hơi xa vời. Thôi thử thì biết :)))
Vậy, next step là gì?
Chuẩn bị bản thân
Đây sẽ là cả một hành trình, mà mình phải bắt đầu bằng việc tìm hiểu, học hỏi, chuẩn bị kiến thức đi đôi với thực hành nữa. Dưới đây sẽ là những thứ mình học.
- Python: Cái này chắc easy nhất rồi, tại vì mình đã từng lập trình với Python trong quá khứ. Gì chứ dùng Python không mất thời gian ở logic và syntax nhiều bằng mất thời gian đọc docs các thư viện:)))
- LLM API: Mình sẽ sử dụng OpenAI cho hành trình tới, khả năng cao là OpenAI Assistant vì nó có state management. Thì mình sẽ lướt qua API docs của nó để phục vụ viết code.
- Back-end development: Phần này cần thiết :)), mà mình cũng chưa rõ nên bắt đầu từ đâu lắm. Phải nghiên cứu r.
- System Architecture: Mình đã dùng nhiều con tool, con app với cấu trúc hệ thống quá tệ. Theo mình phần này cần sự chỉn chu rất cao.
- IT Project Management: Mình có kinh nghiệm PM, từng sử dụng các work management tool; nhưng mình chưa từng áp dụng sâu vào 1 project nặng về công nghệ, đòi hỏi agile/ scrum thế này. Chắc mình sẽ dùng Github/ Jira cho phần này.
- Business Analysis: Mình thấy phần này hay, nên học. Vốn dĩ mình là sinh viên kinh doanh, không phải sinh viên công nghệ :)) Bộ kỹ năng và suy nghĩ của BA là những cái mình cho rằng tương đối đắt giá.
Tài liệu nghiên cứu
Mình sẽ nghiên cứu qua những nguồn sau:
- VRSEN. Anh này là một người đang tiên phong trong lĩnh vực AI Agent. Anh có nhiều video hay và cũng phát triển dự án AI Agent Open-Source khá thú vị.
- Frank Nillard. Anh này cũng là một người xây dựng AI Agent uy tín với khả năng truyền đạt rất tốt, dễ hiểu, và đưa ra các lời khuyên, chỉ dẫn công tâm. Anh này thì chuyên hơn về xây các chatbot và làm qua n8n chứ không phải tự code. Mình sẽ theo dõi anh này ở giai đoạn đầu.
- Google PAIR. Đây là website của Google, chuyên đăng những bài nghiên cứu, khám phá, guidebook về AI và việc sử dụng AI. Mình thấy nó thú vị ở nhiều khía cạnh: Vừa truyền đạt thông tin cô đọng, thú vị, dễ hiểu; vừa đem lại những cái nhìn kinh doanh, cái nhìn đạo đức về AI.
- Codecademy AI Catalog. Đây là một website cung cấp khóa học rất nổi, mình bốc Codecademy vì catalog về AI của họ cover khá nhiều lĩnh vực và chủ đề.
Thường thì mình hay đọc sách :))) nhưng với lĩnh vực này, đọc sách không phải một phương pháp hiệu quả. Tới khi sách được xuất bản thì có khi thông tin đã lỗi thời rồi, với cái lĩnh vực phát triển chóng mặt thế này. Cập nhật thông tin online, thông qua mạng xã hội và các creator là lựa chọn tốt hơn.
Môi trường làm việc
Mình sẽ tạo 1 github repo để đẩy code. Mình sẽ lập trình trên Cursor, deployment thì chưa tính, test local đã.
Tài liệu về project thì đẩy qua một cái cloud drive sẽ hợp lý hơn. Theo công ty thì mình sẽ lưu trữ ở Drive của Lark Suite, nhưng mình cũng sẽ lưu và mở tài liệu ở Google Drive luôn.
Những cập nhật về project mình sẽ đẩy lên website này thường xuyên, maybe là hàng tuần, hoặc mỗi khi có chuyển biến. Bắt tay vào thôi :))))
Peace.