Hướng dẫn từng bước để lên kế hoạch, viết và thiết kế trang web giải thích khả năng AI một cách rõ ràng cho người không chuyên, kèm ví dụ, mẹo UX và các tín hiệu tin cậy.
Trước khi viết một trang, hãy quyết định chính xác “người không chuyên” là ai đối với trang của bạn. “Đối tượng chung” hiếm khi cụ thể—và AI dễ bị hiểu sai khi người đọc đến với kỳ vọng khác nhau.
Chọn một nhóm chính và (nếu cần) một nhóm phụ. Ví dụ:
Viết hồ sơ ngắn cho từng nhóm: họ đã biết gì, họ lo lắng điều gì, và họ đang cố đưa ra quyết định nào. Điều này giúp bạn chọn mức độ chi tiết và ví dụ phù hợp.
Người không chuyên thường tìm câu trả lời thực tế trước. Bắt đầu kế hoạch nội dung bằng các câu hỏi xuất hiện trong cuộc gọi bán hàng, ticket hỗ trợ, buổi đào tạo và bình luận:
Nếu bạn không trả lời rõ ràng những điều này, trang sẽ giống quảng cáo—dù trông có chuyên nghiệp đến đâu.
Chọn vài kết quả nhỏ nhưng quan trọng. Các mục tiêu phổ biến:
Mục tiêu sẽ định hướng điều bạn nhấn mạnh: rõ ràng, trấn an, hỗ trợ quyết định, hay hướng dẫn thực hành.
Phù hợp chỉ số với mục tiêu để bạn có thể cải thiện trang theo thời gian. Ví dụ:
Đặt tần suất xem xét (hàng tháng hoặc hàng quý) và điều chỉnh nội dung dựa trên những gì người dùng vẫn hiểu sai.
Mọi người hiểu AI nhanh hơn khi bạn gom nó vào vài “công việc” mà nó có thể làm, thay vì liệt kê dài các công cụ. Hãy nhắm vào 3–6 nhóm mà người dùng cảm thấy quen thuộc và bao phủ phần lớn nội dung.
Chọn các danh mục khách truy cập sẽ nhận ra trong công việc hàng ngày. Các lựa chọn phổ biến:
Đặt tên mỗi nhóm bằng một danh từ đơn giản (“Văn bản”, “Hình ảnh”) hoặc cụm động từ rõ ràng (“Tìm câu trả lời trong tài liệu”). Tránh nhãn dí dỏm cần giải thích.
Sự nhất quán làm giảm nhầm lẫn. Với mỗi nhóm năng lực, viết bốn phần ngắn:
Cấu trúc này giúp người đọc so sánh năng lực nhanh và đặt kỳ vọng mà không quá tải.
Người không chuyên thường không cần tên mô hình, benchmark, số tham số hay bảng xếp hạng. Thay bằng hướng dẫn hướng tới người dùng:
Nếu bạn phải đề cập thuật ngữ kỹ thuật, để chúng ở tùy chọn (ghi chú ngắn hoặc tooltip) để trang chính vẫn dễ tiếp cận.
Một trang giải thích AI tốt khiến người ta cảm thấy có trật tự: họ luôn biết mình đang ở đâu, nên đọc gì tiếp, và có thể đi sâu đến mức nào. Mục tiêu không phải trình bày mọi thứ cùng lúc—mà hướng người đọc từ “tôi tò mò” tới “tôi hiểu đủ để quyết định”.
Giữ thanh điều hướng trên cùng nhỏ và có ý nghĩa. Một sơ đồ trang cơ bản hữu dụng như sau:
Cấu trúc này tạo lối vào dễ cho người mới lần đầu, đồng thời hỗ trợ lần quay lại khi ai đó cần câu trả lời cụ thể.
Nếu bạn cần tiến nhanh, nên prototype cấu trúc này thành một site hoạt động thay vì tài liệu tĩnh. Ví dụ, các đội dùng Koder.ai để sinh nhanh một trang explainer React từ brief trò chuyện, rồi lặp với tính năng “chế độ lập kế hoạch”, snapshot, và rollback khi nội dung và điều hướng thay đổi.
Nhiều người không biết “capabilities” hay “models” nghĩa là gì. Thêm đường dẫn “Bắt đầu ở đây” rõ ràng (từ trang chủ và menu chính) dẫn qua 3–5 bước ngắn, ví dụ:
Thiết kế mỗi trang theo lớp: mở đầu bằng tổng quan ngắn, rồi chi tiết tùy chọn. Ví dụ, trang năng lực có thể bắt đầu bằng một đoạn tóm tắt, sau đó mở rộng thành các phần như “Đầu vào thường gặp,” “Đầu ra thường gặp,” “Phù hợp cho,” và “Cần chú ý.” Người muốn hiểu cơ bản có thể dừng sớm mà không thấy mất mạch.
Thay vì trang dài quá tải, kết nối các khái niệm liên quan. Khi ai đó đọc về “hallucinations,” gợi họ mở định nghĩa trong glossary và mục FAQ liên quan. Điều này biến site thành trải nghiệm học có hướng dẫn thay vì một đống trang rời rạc.
Ngôn ngữ đơn giản không phải là “hạ thấp nội dung.” Nó là loại bỏ ma sát không cần thiết để người đọc hiểu hệ thống AI làm gì, không làm gì, và nên làm gì tiếp theo.
Hãy cố gắng câu ngắn, thể chủ động, một ý mỗi đoạn. Điều này làm cho các chủ đề phức tạp dễ tiếp cận hơn mà không mất chi tiết quan trọng.
Nếu thấy độ chính xác giảm, hãy thêm một câu ngắn giải thích thay vì chuyển sang biệt ngữ. Ví dụ, thay vì nói “mô hình tổng quát hóa,” hãy nói: “Nó học các mẫu từ ví dụ trước và dùng các mẫu đó để đoán kết quả mới.”
Phần lớn biệt ngữ AI có thể thay bằng cụm từ dễ hiểu. Dùng phiên bản hàng ngày theo mặc định, chỉ đưa thuật ngữ kỹ thuật khi thật sự cần.
Ví dụ:
Khi phải dùng thuật ngữ kỹ thuật (vì người dùng sẽ gặp nó ở nơi khác), định nghĩa ngay bằng một câu rồi giữ cách gọi đó nhất quán.
Nhất quán giảm nhầm lẫn còn hơn giải thích dài. Chọn một nhãn chính cho mỗi khái niệm và dùng nó xuyên suốt.
Ví dụ, quyết định dùng “hệ thống AI” hay “mô hình” hay “thuật toán.” Chọn một, và chỉ nhắc các từ khác một lần như là cách gọi thay thế mà người đọc có thể gặp.
Cũng giữ động từ nhất quán: nếu bạn gọi đầu ra là “gợi ý,” đừng sau đó gọi nó là “trả lời” trừ khi bạn thay đổi kỳ vọng rõ ràng.
Bắt đầu mỗi trang bằng một đoạn “bạn sẽ nhận được gì ở đây” ngắn trong 3–5 gạch đầu dòng. Điều này giúp người không chuyên định hướng nhanh và giảm hiểu sai.
Một tóm tắt tốt thường bao gồm:
Cách này giữ văn bản chính đọc được, đồng thời bảo toàn độ chính xác cần thiết để dùng AI một cách an toàn và tự tin.
Mọi người hiểu AI nhanh hơn khi bạn trình bày nó như một hệ thống: vào là gì, xử lý là gì, ra là gì, và người dùng nên làm gì tiếp theo. Một sơ đồ nhỏ có thể thay cho lời giải thích dài và giảm suy nghĩ “hộp ma thuật”.
Nói rõ những gì khách truy cập phải cung cấp. Các loại đầu vào phổ biến bao gồm:
Một mẫu hữu ích: “Nếu bạn cho X, nó có thể làm Y; nếu không, nó sẽ tự đoán.”
Gọi tên đầu ra bằng ngôn ngữ đơn giản, và cho ví dụ về dạng của nó:
Cũng ghi chú đầu ra không phải là: một bảo đảm, quyết định cuối cùng, hay nguồn thông tin hoàn hảo.
Một sơ đồ đơn giản có thể vừa khít trên một màn hình:
Input Processing Output
(prompt / files / data) (AI finds patterns + predicts) (draft / label / suggestion)
│ │ │
└─────────────────────────┴───────────────────────────┘
Review
(human checks, edits, verifies)
Giữ ô “Processing” ở mức cao. Bạn không cần chi tiết mô hình bên trong; mục tiêu là rõ ràng, không phải kỹ thuật.
Ngay cạnh sơ đồ, thêm một ghi chú ngắn “trước khi dùng”:
Điều này biến sơ đồ thành quy trình thực tế người dùng có thể áp dụng ngay.
Ví dụ là nơi AI ngừng trừu tượng. Hãy hướng tới 5–10 ví dụ thực tế cho mỗi năng lực (một trang hoặc panel cho mỗi năng lực), viết thành các kịch bản ngắn, dễ nhận biết.
Giữ mỗi ví dụ nhất quán để người đọc có thể quét nhanh:
Dùng những ví dụ này làm mẫu, rồi tạo các bộ tương tự cho tóm tắt, động não, trợ giúp dữ liệu, soạn thảo hỗ trợ khách hàng, v.v.
Trước: “Tôi cần việc này trước cuối ngày. Nếu bạn không làm được thì nói ngay.”
Sau (AI hỗ trợ): “Bạn có thể gửi cập nhật trước 5 giờ chiều hôm nay không? Nếu thời gian đó không phù hợp, hãy cho tôi biết để điều chỉnh.”
Điều cần kiểm tra: giọng điệu phù hợp mối quan hệ; không thêm hứa hẹn; loại bỏ chi tiết nhạy cảm.
Trước: “Nói về ra mắt. Một vài rủi ro. Sam đề cập nhà cung cấp.”
Sau (AI hỗ trợ): “Hành động: (1) Sam xác nhận thời gian giao hàng từ nhà cung cấp trước Thứ Tư. (2) Priya soạn checklist ra mắt trước Thứ Sáu. Rủi ro: trễ nhà cung cấp; chưa rõ người phê duyệt.”
Điều cần kiểm tra: tên/ người chịu trách nhiệm đúng; ngày chính xác; quyết định thiếu do bạn bổ sung, không do AI phỏng đoán.
Trước: “Tìm người xuất sắc có thể xử lý bất cứ thứ gì dưới áp lực.”
Sau (AI hỗ trợ): “Tìm một điều phối viên có khả năng quản lý tiến độ, giao tiếp rõ ràng và ưu tiên công việc giữa các nhóm.”
Điều cần kiểm tra: loại bỏ ngôn ngữ thiên vị; yêu cầu thực tế; tiếp cận và hòa nhập.
Trước: “Không phải lỗi của chúng tôi. Bạn dùng sai.”
Sau (AI hỗ trợ): “Tôi xin lỗi vì sự bất tiện. Hãy cho biết các bước bạn đã làm và mã lỗi để chúng tôi kiểm tra.”
Điều cần kiểm tra: phù hợp chính sách; không nhận lỗi thay; bảo mật (không yêu cầu dữ liệu không cần thiết).
Trước: “Yêu cầu của bạn đang chờ do thiếu tài liệu.”
Sau (AI hỗ trợ): “Chúng tôi chưa thể hoàn tất yêu cầu vì thiếu giấy tờ. Vui lòng gửi: bằng chứng địa chỉ (trong 90 ngày gần nhất).”
Điều cần kiểm tra: yêu cầu chính xác; dễ hiểu cho người không phải bản ngữ; tránh thu thập thông tin cá nhân thừa.
Các prompt có thể tải xuống hữu ích, nhưng chỉ công bố nếu bạn có thể cập nhật thường xuyên. Nếu có, gắn ngày cập nhật gần nhất, ghi công cụ/mô hình đã thử nghiệm, và cung cấp cách báo khi chúng ngừng hiệu quả.
Mọi người không cần bài toán để hiểu sự không chắc chắn—họ chỉ cần bạn nói rõ ràng và nhất quán. Một cách diễn giải hữu ích: hệ thống AI dự đoán đầu ra dựa trên các mẫu trong dữ liệu; nó không “biết” sự thật như con người. Ý tưởng này tránh nhiều hiểu lầm, nhất là khi mô hình nói rất tự tin.
Hãy cụ thể về cách AI có thể thất bại bằng ngôn ngữ thông thường:
Một trang tốt không giấu những vấn đề này trong chữ nhỏ. Đặt chúng gần tính năng bị ảnh hưởng (ví dụ, nhắc hallucination trên trang “tóm tắt” hoặc “trả lời câu hỏi”).
Dùng cách diễn đạt như: “Hệ thống chọn từ tiếp theo khả dĩ nhất dựa trên các mẫu nó đã học.” Rồi nêu hệ quả: “Nó có thể tự tin nhưng sai.” Nếu bạn hiển thị điểm tự tin hoặc nhãn “có thể không chính xác,” hãy giải thích người dùng nên làm gì tiếp theo (kiểm tra, yêu cầu nguồn, so sánh với tài liệu đáng tin).
Nếu trang bạn giới thiệu AI cho các quyết định quan trọng, thêm khối cảnh cảnh báo rõ ràng cho y tế, pháp lý và tài chính: đầu ra AI không phải là lời khuyên chuyên môn, có thể bỏ sót chi tiết quan trọng, và cần được chuyên gia phê duyệt. Tránh cảnh báo mơ hồ—hãy nêu rủi ro cụ thể (chẩn đoán sai, vấn đề tuân thủ, hướng dẫn thuế sai lệch).
| Phù hợp | Không phù hợp |
|---|---|
| Soạn bản nháp ban đầu cho email, tóm tắt và dàn ý | Chẩn đoán y tế hoặc thay đổi kế hoạch điều trị |
| Động não ý tưởng và câu hỏi để đặt | Diễn giải pháp lý, phê duyệt hợp đồng, hoặc ký duyệt tuân thủ |
| Giải thích khái niệm ở mức người mới | Quyết định tài chính cuối cùng hoặc khuyến nghị đầu tư |
| Tổ chức ghi chú và tạo checklist | Các nhiệm vụ cần độ chính xác tuyệt đối mà không kiểm tra |
Người dùng không cần hiểu mọi chi tiết kỹ thuật để tin tưởng—nhưng họ cần câu trả lời rõ ràng cho “Dữ liệu của tôi ra sao?” và “Cơ chế bảo đảm an toàn là gì?” Hãy biến tính minh bạch thành phần quan trọng của trang, không chỉ là một ghi chú cuối trang.
Tạo một trang riêng giải thích bạn thu thập gì, không thu thập gì, và vì sao. Giữ văn dễ đọc, kèm ví dụ các đầu vào phổ biến.
Bao gồm các mục như:
Người không chuyên thường cho rằng đầu ra AI đã được “xác minh.” Hãy cẩn trọng với ngôn từ. Mô tả các biện pháp bảo vệ ở mức cao—không gợi ý bảo vệ hoàn hảo.
Ví dụ các ghi chú an toàn nên bao gồm:
Cho người dùng một mục “Dùng đúng cách” ngắn giải thích tình huống phù hợp và dấu hiệu cảnh báo. Kèm đường dẫn báo cáo rõ ràng:
Niềm tin tăng khi người dùng thấy ai đứng sau sản phẩm và cách nó được duy trì. Thêm:
Khi minh bạch nhất quán và cụ thể, phần giải thích AI của bạn trông giống hướng dẫn hơn là quảng cáo.
Glossary và FAQ như bánh xe trợ giúp cho người đọc chưa quen thuật ngữ. Chúng cũng giúp chuyên gia thống nhất định nghĩa, tránh dùng cùng một từ nhưng hiểu khác nhau.
Giữ mỗi mục ngắn, cụ thể và viết cho người chưa học khoa học máy tính. Bắt đầu với các thuật ngữ người đọc hay gặp nhất:
Thêm một dòng nhỏ dưới mỗi mục: “Bạn cũng có thể nghe…” và liệt kê từ đồng nghĩa để tránh nhầm lẫn, ví dụ:
Trên các trang năng lực, thêm tooltip tinh tế cho thuật ngữ glossary lần đầu xuất hiện. Giữ chúng một câu và tránh biệt ngữ trong định nghĩa. Tooltip tốt khi:
FAQ nên trả lời những gì người ta đang thắc mắc (hoặc lo lắng). Các câu hỏi hay có thể bao gồm:
Khi glossary + FAQ dễ tìm và nhất quán, người đọc bớt thời gian giải mã thuật ngữ—và dành nhiều thời gian hơn để hiểu AI thực sự làm gì.
Một trang giải thích AI tốt nên đọc nhẹ nhàng. Khi người ta học khái niệm mới, thiết kế phải giảm căng thẳng, không thêm vào.
Bắt đầu với lựa chọn kiểu chữ và khoảng cách hỗ trợ nhận thức:
Chia ý dày thành đoạn ngắn, và dùng tiêu đề rõ để báo hiệu mục đích mỗi phần. Nếu cần định nghĩa thuật ngữ, cân nhắc hộp gọi ý ngắn trước khi tiếp tục.
Người không chuyên thường lướt qua rồi mới quyết định đọc. Dùng mẫu trang nhất quán: tiêu đề rõ, đoạn “bạn sẽ học gì” một đoạn, và các phần có tiêu đề mô tả. Làm điều hướng dự đoán được (menu trên cùng + breadcrumbs hoặc “Quay về tổng quan”), tránh giấu trang quan trọng sau nhãn dân dã.
Callout hữu ích nếu có mục đích—dùng cho “Kết luận chính”, “Hiểu lầm phổ biến”, hoặc “Thử prompt này”, không dùng để lặp lại ý cũ.
Cải thiện truy cập mang lại lợi ích cho tất cả mọi người, kể cả trên di động và trong môi trường ồn.
Đảm bảo:
Giải thích AI thường dựa vào luồng và so sánh—chúng có thể vỡ trên màn hình nhỏ.
Dùng thẻ xếp chồng cho pipeline từng bước, accordion cho định nghĩa và FAQ, và so sánh hai cột chuyển thành “Trước” rồi “Sau” theo chiều dọc. Giữ target chạm lớn, tránh tương tác chỉ hover nhỏ khó thao tác bằng tay.
Một explainer hay không kết thúc bằng “bây giờ bạn biết.” Nó giúp người dùng quyết định bước tiếp—mà không ép mọi người làm cùng một việc.
Đưa ra vài CTA rõ ràng, mỗi cái gắn với mục tiêu khác nhau:
Giữ văn cụ thể: họ sẽ nhận gì, mất bao lâu, và cần chuẩn bị gì.
Nếu bạn có đường dẫn thực hành, cân nhắc CTA “Xây app mẫu” cho người học bằng làm. Nền tảng như Koder.ai có thể biến brief chat ngắn thành trải nghiệm web hoạt động (front end React với backend Go/PostgreSQL), hữu ích để xác thực IA, demo và luồng nội dung—rồi xuất mã khi sẵn sàng đưa vào vận hành.
Đừng ép người dùng chuyên gia qua nội dung cơ bản—hoặc người mới vào các ngõ kỹ thuật. Dùng các “lộ trình” nhẹ như:
Điều này có thể chỉ là hai nút gần đầu trang (“Tôi mới” vs “Tôi đang đánh giá”).
Nếu dùng form, nói rõ bạn cần gì (file mẫu, ngành, mục tiêu, giới hạn) và việc tiếp theo. Nếu có, cho thêm:
Thông tin về AI nhanh lỗi thời. Giao chủ sở hữu, đặt tần suất rà soát (hàng tháng hoặc hàng quý), và thêm ghi chú phiên bản đơn giản (ví dụ: “Đã rà soát: Tháng YYYY” và “Thay đổi gì”) để người đọc tin nội dung được cập nhật.
Nếu explainer gắn với demo tương tác hoặc công cụ, xử lý cập nhật như phát hành phần mềm: theo dõi thay đổi, có lựa chọn rollback rõ ràng, và ghi lại những gì thay đổi. (Các tính năng công cụ như snapshot và rollback—có trên nền tảng như Koder.ai—giúp giảm rủi ro khi bạn lặp nhanh.)
Bắt đầu bằng cách chọn một nhóm người không chuyên chính (và tùy chọn một nhóm phụ). Viết một hồ sơ nhanh cho từng nhóm:
Điều này giúp bạn giữ nội dung ở mức phù hợp và tránh định nghĩa mơ hồ “đối tượng chung”.
Lấy câu hỏi từ nguồn thực tế: cuộc gọi bán hàng, ticket hỗ trợ, buổi đào tạo và bình luận. Ưu tiên các câu hỏi ảnh hưởng đến niềm tin và quyết định, ví dụ:
Nếu bạn không trả lời rõ ràng những điều này, trang sẽ đọc giống quảng cáo hơn là hướng dẫn thực tế.
Chọn 1–3 mục tiêu gắn với kết quả bạn thực sự quan tâm. Ví dụ thường gặp:
Sau đó, căn mọi trang chính theo ít nhất một mục tiêu để nội dung không lan man.
Kết hợp chỉ tiêu với mục tiêu và xem xét định kỳ (hàng tháng hoặc hàng quý). Các chỉ số hữu ích:
Dùng kết quả để điều chỉnh nội dung tại chỗ người vẫn còn bối rối.
Nhóm các tính năng thành 3–6 “công việc” dễ nhận biết (ví dụ: Văn bản, Hình ảnh, Âm thanh, Tìm kiếm & Hỏi đáp, Bảng tính). Cách này giúp khách truy cập hiểu nhanh hơn so với một danh sách công cụ dài.
Giữ tên nhóm đơn giản, trực tiếp (tránh đặt nhãn dí dỏm cần giải thích).
Dùng cùng một mẫu ngắn cho mỗi trang năng lực:
Sự nhất quán giúp người đọc so sánh nhanh mà không cần đọc sâu.
Thường tránh tên mô hình, benchmark, số tham số, hoặc bảng xếp hạng. Thay bằng hướng dẫn dành cho người dùng như:
Nếu phải đưa thuật ngữ kỹ thuật, để chúng ở tùy chọn (tooltip hoặc ghi chú ngắn).
Giữ thanh điều hướng trên cùng nhỏ và dễ hiểu. Mẫu cơ bản hữu dụng:
Thêm đường dẫn “Bắt đầu ở đây” nổi bật dẫn người mới qua một chuỗi ngắn: đây là gì, dùng tốt ở đâu, hạn chế, ví dụ liên quan, và bước tiếp theo.
Viết bằng câu ngắn, chủ động, một ý mỗi đoạn. Thay thuật ngữ chuyên môn bằng từ hàng ngày (và định nghĩa ngay nếu bắt buộc).
Ngoài ra, chọn một từ cố định cho mỗi khái niệm (ví dụ: luôn dùng “hệ thống AI” thay vì luân phiên “mô hình”, “engine”, “thuật toán”). Nhất quán còn hữu ích hơn là giải thích dài dòng.
Đặt hạn chế gần các tính năng bị ảnh hưởng (không giấu trong chữ nhỏ). Giải thích tính không chắc chắn một cách rõ ràng:
Thêm cảnh báo cho các trường hợp rủi ro cao (y tế, pháp lý, tài chính) và hướng dẫn người dùng: kiểm tra, chỉnh sửa, xác minh và chuyển tiếp khi cần.