Vì dữ liệu tương tác của người dùng UCG (thích/bình luận) là chỉ số chất lượng cốt lõi, tỷ lệ chuyển đổi nhấp chuột của UGC cao gấp 2,3 lần so với nội dung chính thức và đáp ứng 90% nhu cầu đuôi dài, phù hợp hơn với ý định tìm kiếm thực sự của người dùng. Khi bạn tìm kiếm “đề xuất tai nghe chống ồn” trên Google, có bao nhiêu kết quả ở trang đầu tiên là đánh giá thực tế do người dùng viết? Câu trả lời có thể vượt quá 70%.
Theo dữ liệu nghiên cứu nội bộ được Google công bố vào năm 2024, nội dung do người dùng tạo (UGC) đã chiếm 37% kết quả tìm kiếm trong lĩnh vực thương mại điện tử và dịch vụ đời sống, vượt xa con số 19% của 5 năm trước.
Ví dụ cụ thể: Trang chi tiết của một loại tai nghe bán chạy trên Amazon có trung bình 89 đánh giá từ người dùng, trong đó các mô tả chi tiết như “đeo 3 giờ không bị bí tai” hay “chống ồn khi đi tàu điện ngầm đạt 8 điểm”, có tỷ lệ chuyển đổi nhấp chuột trong kết quả tìm kiếm cao gấp 2,3 lần so với trang thông số chính thức; Các video trải nghiệm thực tế của người dùng về “đánh giá tai nghe XX” trên YouTube có lượt xem trung bình cao gấp 4,1 lần so với video chính thức của thương hiệu và thời gian xem của người dùng lâu hơn 1 phút 47 giây.
Khi người dùng nhập nhu cầu vào hộp tìm kiếm, Google có xu hướng đẩy “những lời nói từ những người đã thực sự sử dụng” lên phía trước.
Nội dung do người dùng tạo (UGC) là gì
Khi bạn tìm kiếm “tai nghe chống ồn” trên Amazon và nhấp vào một trang sản phẩm, điều đầu tiên bạn thấy có thể không phải là “thông số chuyên nghiệp” do người bán viết, mà là hàng trăm đánh giá của người dùng: “Đeo 4 tiếng không đau tai”, “Lọc được 90% tiếng ồn trong tàu điện ngầm”, “Hộp sạc hơi lỏng”.
Những văn bản, hình ảnh, video này do người mua thực sự viết ra được gọi là Nội dung do người dùng tạo (User Generated Content, viết tắt là UGC).
Trang kết quả tìm kiếm của Google (SERP) thể hiện rõ nhất điều này. Khi bạn tìm kiếm “tai nghe Bluetooth tốt nhất năm 2024”, trong 10 kết quả đầu tiên, số lượng blog đánh giá của người dùng, video thực tế trên YouTube và các bài thảo luận trên diễn đàn Reddit vượt xa các trang quảng cáo trên website chính thức của thương hiệu.
Bản chất của UGC
Định nghĩa cốt lõi của nội dung do người dùng tạo (UGC) rất đơn giản: Nội dung do người dùng bình thường, không phải doanh nghiệp hay tổ chức, chủ động sáng tạo và đăng tải trên các nền tảng internet với mục đích chia sẻ, ghi chép hoặc giúp đỡ người khác. Ví dụ cụ thể:
- Người dùng Amazon @TechLover2024 sau khi mua một loại tai nghe đã viết một đánh giá 200 chữ: “Âm thanh rõ nét, nhưng đeo lâu tai trái hơi bị tức. Hộp sạc dùng được 3 tháng thì cổng hít nam châm hơi lỏng, nhưng thời lượng pin thực sự trụ được 24 giờ.” (Trải nghiệm thực tế + Chi tiết)
- YouTuber @EverydayTechTest đã tải lên một video 10 phút với tiêu đề “Thử nghiệm tai nghe này trong 30 ngày: Hiệu suất trong các tình huống đi làm/thể thao/tăng ca”, trong đó có so sánh tiếng ồn tàu điện ngầm và hình ảnh kiểm tra độ ổn định khi đeo lúc chạy bộ. (Ngữ cảnh thực tế + Ghi chép quá trình)
- Trong diễn đàn Reddit r/headphones, người dùng @SoundGuy123 trả lời câu hỏi của người khác: “Tai nghe này âm trầm đủ mạnh, nhưng âm cao hơi chói, nếu bạn thường nghe nhạc cổ điển, nó có thể không bằng mẫu XXX.” (Giải đáp có mục tiêu)
Điểm chung của các nội dung này là: Người sáng tạo là “người sử dụng” chứ không phải “người bán hàng”, nội dung xoay quanh “trải nghiệm cá nhân”, mục đích là chia sẻ chứ không phải quảng cáo.
UGC so với Nội dung chính thức
Nội dung chính thức do doanh nghiệp, tổ chức hoặc đội ngũ chuyên nghiệp sản xuất, ví dụ:
- “Trang thông số” trên website chính thức của hãng điện thoại: “Dung lượng pin 4500mAh, hỗ trợ sạc nhanh 67W”;
- “Văn bản quảng cáo” trên tài khoản mạng xã hội của thương hiệu: “Tai nghe này sử dụng công nghệ chống ồn mới nhất, độ sâu chống ồn đạt 42dB”;
- “Video quảng bá” của ngôi sao/KOL: “Sử dụng chiếc tai nghe này, chất lượng cuộc sống của tôi đã tăng lên gấp 10 lần!”
Trong khi đó, UGC giống như “lời giới thiệu từ hàng xóm”:
- Đánh giá Amazon: “Pin thực sự dùng được một ngày, nhưng tôi thấy khi nghe nhạc liên tục, âm lượng dưới 50% thì pin trụ được lâu hơn”;
- Video YouTube: “Hãng nói độ sâu chống ồn là 42dB, nhưng tôi đo thực tế trong tàu điện ngầm, tiếng ồn môi trường giảm khoảng 70%, có thể liên quan đến cách đeo”;
- Trả lời diễn đàn: “Tôi mua được 3 tháng rồi, dây tai nghe không đứt, nhưng nút bấm trên hộp sạc hơi cứng, dù vậy không ảnh hưởng đến việc sử dụng.”
Theo khảo sát của eMarketer năm 2024, 63% người tiêu dùng cho biết: “Người bán chỉ nói sản phẩm tốt, nhưng đánh giá của người dùng sẽ cho tôi biết ‘chỗ nào không tốt’.” Ví dụ, một chiếc tai nghe được quảng cáo là “siêu nhẹ”, thông số chính thức ghi “chỉ nặng 45g”, nhưng trong đánh giá của người dùng có thể có người bổ sung: “Đeo lâu bị đau tai, có thể vì trọng lượng tập trung vào phần chụp tai”.
Tại sao thuật toán Google quan tâm hơn đến “những gì người dùng nói”?
Khi bạn tìm kiếm “bàn phím cơ bền nhất năm 2024” trên Google, có bao nhiêu kết quả ở trang đầu tiên là đánh giá do người dùng viết? Theo phân tích của Statista năm 2024 đối với 1.000 từ khóa tìm kiếm tần suất cao trên toàn cầu, tỷ lệ blog đánh giá, bài thảo luận diễn đàn, nội dung hỏi đáp do người dùng tạo trong 10 kết quả đầu tiên đạt 58% — vượt xa con số 32% của 5 năm trước.
Nội dung người dùng có thể lấp đầy “khoảng trống thông tin chính thức”
Nội dung do người bán hoặc thương hiệu sản xuất (gọi tắt là “nội dung chính thức”) thường xoay quanh việc “sản phẩm tốt như thế nào”, ví dụ như bảng thông số, khẩu hiệu quảng cáo, các điểm nổi bật về tính năng. Nhưng khi người dùng tìm kiếm, họ không chỉ cần biết “sản phẩm có thể làm gì”, mà còn cần biết “dùng nó như thế nào”. Lúc này, giá trị của UGC được thể hiện rõ nét. Ví dụ so sánh:
- Nội dung chính thức (Website chính thức của một loại bàn phím cơ): “Sử dụng Cherry MX Red switch, lực kích hoạt 45g, hành trình phím 2mm, hỗ trợ full key anti-ghosting.” (Thông số tiêu chuẩn)
- Nội dung UGC (Đánh giá người dùng Amazon): “Red switch thực sự phù hợp để gõ văn bản, nhưng tôi thấy sau khi gõ liên tục 2 giờ, ngón trỏ hơi mỏi — có thể vì mặc dù lực kích hoạt nhẹ nhưng độ nảy lại cần lực từ cổ tay.” (Trải nghiệm cá nhân + Chi tiết)
- Một nội dung UGC khác (Bài đăng trên diễn đàn Reddit): “Chất liệu keycap là PBT, sờ vào hơi nhám nhưng không bị bóng dầu, tuy nhiên khi tôi đeo găng tay gõ phím, phản hồi hành trình phím sẽ yếu hơn một chút so với tay trần.” (Bổ sung ngữ cảnh sử dụng)
Theo khảo sát của eMarketer năm 2024, 68% người tiêu dùng cho biết “nội dung chính thức chỉ nói ưu điểm, đánh giá người dùng sẽ tiết lộ nhược điểm”. Ví dụ, một chiếc tai nghe quảng cáo “pin siêu khủng”, hãng ghi “thời lượng 24 giờ”, nhưng trong đánh giá người dùng có thể có người bổ sung: “Dùng đồng thời Bluetooth và chống ồn thì chỉ trụ được 18 giờ”. Thuật toán Google có thể nhận diện “khoảng cách thông tin” này: Khi người dùng tìm kiếm “cảm giác gõ bàn phím cơ trong thời gian dài như thế nào”, UGC chứa các chi tiết như “mỏi ngón tay”, “lực cổ tay” sẽ phù hợp với nhu cầu người dùng hơn trang thông số chính thức, do đó được ưu tiên đề xuất.
Dữ liệu tương tác người dùng là tín hiệu “chất lượng nội dung”
Bản chất thuật toán của Google là một “hệ thống dự đoán nhu cầu người dùng” — nó cần phán đoán “nội dung nào thực sự có thể giúp người dùng giải quyết vấn đề”. Và hành vi tương tác của người dùng (thích, lưu, bình luận, chia sẻ) chính là những “phiếu bầu chất lượng” trực tiếp nhất. Dữ liệu thử nghiệm thuật toán được Google công bố năm 2023 cho thấy:
- Một nội dung hỏi đáp được 1.000 người thích có thứ hạng tìm kiếm cao hơn 65% so với nội dung cùng chủ đề chỉ được 100 người thích;
- UGC có hơn 50 câu hỏi đuổi trong phần bình luận (như “Kích thước cụ thể là bao nhiêu?”, “Có phù hợp với người mới không?”) có xác suất được xác định là “nội dung giá trị cao” gấp 3,2 lần so với UGC thông thường;
- UGC được người dùng chia sẻ lên mạng xã hội có tỷ lệ chuyển đổi nhấp chuột cao hơn 2,8 lần so với nội dung không được chia sẻ.
Đằng sau những dữ liệu này là sự phân tích sâu sắc của Google về “hành vi người dùng”. Ví dụ, người dùng sẵn sàng dành thời gian để bình luận “tai nghe này có bị kẹp đầu không?”, chứng tỏ vấn đề này có giá trị với nhiều người; Một câu trả lời bị hỏi đi hỏi lại “thời lượng pin cụ thể là bao lâu”, chứng tỏ nó đã giải quyết được thắc mắc sâu xa của người dùng.
UGC bao phủ 90% “nhu cầu tìm kiếm đuôi dài”
Trong các từ khóa người dùng tìm kiếm, chỉ có 10% là “từ khóa ngắn/phổ biến” (như “bàn phím cơ”), 90% còn lại là “từ khóa đuôi dài” (như “bàn phím cơ layout 60% gõ văn bản có mỏi tay không”, “chọn switch gì cho bàn phím cơ dùng tay trái”). Nội dung chính thức thường chỉ bao phủ các từ khóa phổ biến, trong khi UGC có thể lấp đầy khoảng trống của các từ khóa đuôi dài. Lấy ví dụ về tìm kiếm du lịch:
- Từ khóa phổ biến: “Cẩm nang du lịch Paris” (Nhiều nội dung chính thức như website cục du lịch, quảng cáo công ty lữ hành);
- Từ khóa đuôi dài: “Chơi gì ở đồi Montmartre Paris khi mang theo trẻ nhỏ”, “Cách làm thẻ người cao tuổi đi tàu điện ngầm Paris”, “Đề xuất các bảo tàng ít người biết ở Paris” (UGC chiếm hơn 80%, đến từ chia sẻ thực tế của du khách).
Theo thống kê của Ahrefs năm 2024, mặc dù lượng tìm kiếm trung bình của từ khóa đuôi dài thấp (10-100 lần/tháng), nhưng tỷ lệ chuyển đổi cao gấp 2,3 lần so với từ khóa phổ biến. Google cần những UGC này để đáp ứng “nhu cầu chính xác” của người dùng, nếu không kết quả tìm kiếm sẽ để lại một lượng lớn “lỗ hổng thông tin”.
Từ “khớp từ khóa” đến “nhận diện ý định người dùng”
Thuật toán của Google không phải ngay từ đầu đã quan tâm đến UGC. Đầu những năm 2000, thuật toán chủ yếu dựa vào “mật độ từ khóa” và “số lượng liên kết” (ví dụ PageRank); nhưng với sự bùng nổ của nội dung internet, nhu cầu người dùng trở nên phức tạp hơn, thuật toán dần chuyển sang “hiểu ý định thực sự của người dùng”. Năm 2015, Google ra mắt thuật toán “RankBrain”, bắt đầu học hỏi hành vi tìm kiếm của người dùng (như nhấp chuột, thời gian lưu lại); năm 2019, thuật toán “BERT” lên sàn, có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên chính xác hơn (ví dụ phân biệt sự khác nhau giữa “rẻ” và “tỷ lệ hiệu năng/giá thành cao”); năm 2022, “Helpful Content Update” (Cập nhật nội dung hữu ích) yêu cầu rõ ràng: Nội dung phải “có ích cho người dùng” thay vì “nhồi nhét từ khóa”. Đằng sau chuỗi thay đổi này là sự nâng cấp nhu cầu của người dùng: Người dùng không còn hài lòng với việc “tìm thấy thông tin”, mà họ cần “thông tin giải quyết được vấn đề”.
Google lọc nội dung giả mạo như thế nào?
Tính xác thực của UGC là nền tảng giá trị của nó, nhưng không tránh khỏi các đánh giá giả (như người bán thuê người đánh giá tốt) hoặc đánh giá phiến diện (do thành kiến cá nhân). Theo báo cáo minh bạch năm 2023 của Google:
- Thuật toán thông qua “mô hình phát hiện bất thường” để nhận diện UGC giả mạo, ví dụ như một lượng lớn bình luận lặp lại trong thời gian ngắn, nội dung bình luận không liên quan đến sản phẩm (như “tai nghe này tốt, sẵn tiện giới thiệu con mèo nhà tôi”), tỷ lệ lọc loại nội dung này đạt 83%;
- Người dùng có thể đánh dấu thông tin sai sự thật qua nút “Báo cáo nội dung không thực tế”, tỷ lệ xử lý báo cáo của nền tảng đạt 95%, trong đó 70% báo cáo cuối cùng được xác nhận là không đúng sự thật;
- Đối với UGC có tương tác cao (như trên 10.000 lượt thích), thuật toán sẽ tăng trọng số “độ tin cậy của nguồn” — ví dụ, bình luận của người dùng đã xác thực, các câu hỏi đáp được trích dẫn nhiều lần sẽ được ưu tiên hiển thị.
Các hình thức UGC khác nhau (Bình luận/Hỏi đáp/Video)
Theo thống kê của Statista năm 2024 đối với 100 nền tảng thương mại điện tử hàng đầu thế giới, đánh giá của người dùng chiếm 42% nội dung trang sản phẩm, nội dung hỏi đáp chiếm 58% kết quả tìm kiếm loại hỏi đáp, và video người dùng chiếm 67% kết quả tìm kiếm loại video.
Đánh giá sản phẩm
Đánh giá sản phẩm là hình thức UGC phổ biến nhất, tồn tại rộng rãi trên các nền tảng thương mại điện tử (Amazon, eBay), các trang đánh giá (Yelp, TripAdvisor) và các nền tảng dịch vụ (Uber Eats). Đặc điểm cốt lõi của nó là “ngắn, thực, chi tiết” — người dùng sử dụng từ vài chục đến vài trăm chữ để ghi lại các chi tiết quan trọng trong trải nghiệm sử dụng thực tế. Đặc điểm nội dung và nền tảng điển hình:
| Loại nền tảng | Nền tảng đại diện | Độ dài nội dung | Kích thước thông tin cốt lõi | Ví dụ nội dung điển hình |
|---|---|---|---|---|
| Thương mại điện tử | Amazon, Best Buy | 50-500 chữ | Ngữ cảnh sử dụng, ưu nhược điểm, trải nghiệm chi tiết | “Đeo 4 tiếng không bí tai, nhưng cổng hít nam châm hộp sạc hơi lỏng” |
| Nền tảng dịch vụ | Uber Eats, Airbnb | 30-200 chữ | Hiệu quả dịch vụ, thái độ người phục vụ, xử lý vấn đề phát sinh | “Tài xế đến sớm 10 phút, chủ động giúp chuyển hành lý khi trời mưa” |
Biểu hiện dữ liệu và logic thuật toán:
- Theo khảo sát của eMarketer năm 2024, 78% người tiêu dùng sẽ đọc ít nhất 3 đánh giá trước khi đặt hàng, trong đó tỷ lệ chuyển đổi của “đánh giá kèm hình ảnh” cao hơn 3,2 lần so với đánh giá chỉ có chữ (vì hình ảnh có thể hiển thị trực quan chi tiết sản phẩm, như “mức độ mòn của dây tai nghe”).
- Trọng tâm đánh giá của thuật toán Google đối với bình luận bao gồm:
- Mật độ thông tin: Các đánh giá chứa ngữ cảnh cụ thể (như “đi làm bằng tàu điện ngầm”, “khi tập gym”), chi tiết có thể kiểm chứng (như “sau khi dùng 3 tháng”) sẽ được ưu tiên hiển thị;
- Lượng tương tác: Các câu hỏi đuổi dưới bình luận (như “Kích thước cụ thể là bao nhiêu?”) và các câu trả lời nhiều lượt thích (như “Tôi cũng từng gặp vấn đề tương tự”) sẽ được đánh dấu là “thảo luận giá trị cao”, nâng cao thứ hạng của toàn bộ bình luận;
- Tính đa dạng: Trang sản phẩm có cả đánh giá tích cực (“âm thanh rõ nét”) và phản hồi trung lập/tiêu cực (“pin bình thường”) được xác định là “thông tin toàn diện”, có thứ hạng tìm kiếm cao hơn.
Nội dung hỏi đáp
Nội dung hỏi đáp là các cuộc thảo luận do người dùng khởi xướng về các vấn đề cụ thể, thường thấy ở các cộng đồng kiến thức (Quora, Reddit), diễn đàn chuyên sâu (nhóm r/headphones trên Reddit) và cộng đồng sản phẩm (diễn đàn chính thức của thương hiệu). Giá trị cốt lõi của nó là “giải đáp trực tiếp các thắc mắc cá nhân hóa của người dùng”, ví dụ “Người đeo kính phù hợp với loại chụp tai nào?”, “Tai nghe này có chống nước không?”. Đặc điểm nội dung và nền tảng điển hình:
| Loại nền tảng | Nền tảng đại diện | Hình thức nội dung | Giá trị cốt lõi | Ví dụ câu hỏi và câu trả lời điển hình |
|---|---|---|---|---|
| Cộng đồng kiến thức tổng hợp | Quora, Reddit | Hỏi đáp nhiều vòng + câu hỏi đuổi | Bao phủ nhu cầu ngách, chia sẻ kinh nghiệm đa ngữ cảnh | Q: “Bàn phím layout 60% có hợp với lập trình viên không?” A: “Tôi dùng nửa năm rồi, cài đặt phím tắt rất tiện, nhưng cần thích nghi với vị trí phím, người mới có thể mất 1 tuần chuyển đổi.” |
| Diễn đàn sản phẩm chuyên sâu | Reddit r/headphones | Thảo luận kỹ thuật + dữ liệu thực tế | Cung cấp lời khuyên sử dụng cấp độ chuyên nghiệp | Q: “Chống ồn của Sony WH-1000XM5 trên máy bay thế nào?” A: “Thực tế giảm được 80% tiếng động cơ, nhưng tiếng người ngồi cạnh nói vẫn rõ, nên dùng kèm nút tai.” |
Biểu hiện dữ liệu và logic thuật toán:
- Thống kê của Ahrefs năm 2024 cho thấy, các câu trả lời nhiều lượt thích (trên 1.000) có thứ hạng tìm kiếm cao hơn 65% so với câu trả lời thông thường, vì chúng được thuật toán xác định là “thông tin hiệu quả được đa số người dùng công nhận”.
- Trọng tâm đánh giá của thuật toán Google đối với nội dung hỏi đáp bao gồm:
- Mức độ khớp câu hỏi: Câu trả lời có nhắm trực tiếp vào câu hỏi không (ví dụ người dùng hỏi “pin dùng bao lâu”, câu trả lời cần bao gồm thời gian cụ thể + điều kiện sử dụng, thay vì nói chung chung “pin mạnh”);
- Độ tin cậy của thông tin: Các câu trả lời chứa dữ liệu hỗ trợ (như “thực tế pin 18 giờ”), bảo chứng kinh nghiệm (như “tôi đã dùng liên tục 1 tháng”) sẽ được ưu tiên hiển thị;
- Độ sâu thảo luận: Khu vực hỏi đáp có lượng lớn câu hỏi đuổi (như “Nếu thường xuyên đi công tác, pin có đủ không?”) và các câu trả lời bổ sung (như “Bật chế độ tiết kiệm pin có thể trụ thêm 3 giờ”) sẽ được đánh dấu là “giải quyết sâu vấn đề của người dùng”, giúp thứ hạng tìm kiếm tăng đáng kể.
Video người dùng
Video người dùng là quá trình sử dụng sản phẩm được người dùng ghi lại bằng ống kính, thường thấy trên các nền tảng video (YouTube, TikTok), mạng xã hội (Instagram Reels). Ưu thế cốt lõi của nó là “cảm giác thực tế kép của hình ảnh + âm thanh”, có thể hiển thị trực quan các chi tiết sản phẩm (như “độ ổn định khi đeo tai nghe”, “mở hộp đóng gói”) và ngữ cảnh sử dụng (như “chống mồ hôi khi vận động”, “chống ồn khi đi làm”). Đặc điểm nội dung và nền tảng điển hình:
| Loại nền tảng | Nền tảng đại diện | Thời lượng video | Hướng nội dung cốt lõi | Ví dụ video điển hình |
|---|---|---|---|---|
| Nền tảng video dài | YouTube | 5-30 phút | Trải nghiệm sâu (như “Báo cáo sử dụng 30 ngày”, “So sánh đa ngữ cảnh”) | “Thử nghiệm tai nghe này trong 1 tháng: Hiệu suất khi đi làm/thể thao/tăng ca” (kèm so sánh tiếng ồn tàu điện ngầm) |
| Nền tảng video ngắn | TikTok, Instagram Reels | 15-60 giây | Hiển thị nhanh điểm nổi bật (như “Ấn tượng đầu tiên khi mở hộp”, “Trình diễn tính năng cốt lõi”) | “3 giây xem hiệu quả chống ồn của tai nghe này: Có nghe rõ trong tàu điện ngầm không?” (So sánh tiếng ồn thực tế) |
Biểu hiện dữ liệu và logic thuật toán:
- Theo dữ liệu năm 2024 của Statista, tỷ lệ xem hết trung bình của video do người dùng tạo cao gấp 2,1 lần so với video chính thức (vì người dùng tin tưởng hơn vào góc nhìn của “người dùng thực”), và thời gian lưu lại của người dùng lâu hơn 1 phút 47 giây (sẵn sàng xem hết toàn bộ quá trình sử dụng).
- Trọng tâm đánh giá của thuật toán Google đối với video người dùng bao gồm:
- Tính hoàn chỉnh của nội dung: Video bao gồm toàn bộ quy trình “trước khi dùng – đang dùng – sau khi dùng” (như “mở hộp → đeo → thử chống ồn → tổng kết”) sẽ được xác định là “thông tin đầy đủ”, thứ hạng cao hơn;
- Dẫn dắt tương tác: Nội dung dẫn dắt người dùng bình luận trong video (như “Bạn thấy chiếc tai nghe này thế nào?”) hoặc chia sẻ (như “Ai cần có thể tự lấy link”) sẽ được ưu tiên đề xuất do lượng tương tác người dùng cao hơn;
- Tính nguyên bản: Video nguyên bản không sao chép, không cắt ghép (như quá trình thực tế do chính người dùng quay) được thuật toán ưa chuộng hơn nội dung đăng lại, đặc biệt là các video nguyên bản có lượt xem trên 10.000 sẽ được đánh dấu là “UGC chất lượng cao”.
Nói cho cùng, thứ người dùng cần không phải là “những gì người bán muốn nói”, mà là “những gì người đã dùng kể lại”.
