DEV Community: Onic Ai

Đánh dấu câu cần người xác nhận trong bản nháp WordPress bằng REST API và Python

Onic Ai — Fri, 06 Nov 2026 01:04:10 +0000

Nội dung do AI viết hay sai ở cùng một kiểu chỗ: giá, con số, câu nói về công dụng. Một website cho máy viết và đăng thẳng hàng loạt bài, vài tuần sau mới phát hiện nhiều bài ghi giá cũ và nói quá công dụng sản phẩm. Bài này viết một script nhỏ đọc các bản nháp qua WordPress REST API và đánh dấu những câu cần người xác nhận trước khi đăng. Script không sửa gì, chỉ lập danh sách cho người duyệt.

Lấy bản nháp qua REST API

Bản nháp cần xác thực. Cách đơn giản là Application Password của một tài khoản biên tập viên (Hồ sơ người dùng, mục Mật khẩu ứng dụng).

import requests

def lay_ban_nhap(site: str, user: str, app_pw: str, so_bai=20) -> list:
    r = requests.get(
        f"{site}/wp-json/wp/v2/posts",
        params={"status": "draft", "per_page": so_bai, "context": "edit"},
        auth=(user, app_pw), timeout=30,
    )
    r.raise_for_status()
    return [{"id": p["id"], "title": p["title"]["raw"], "html": p["content"]["raw"]} for p in r.json()]

Luật đánh dấu

import re
from bs4 import BeautifulSoup

LUAT = {
    "gia": re.compile(r"\d[\d.,]*\s?(đ|đồng|vnđ|k|nghìn|triệu)\b", re.I),
    "phan_tram": re.compile(r"\d+([.,]\d+)?\s?%"),
    "nam": re.compile(r"\b20\d{2}\b"),
    "cong_dung": re.compile(r"(chữa|điều trị|khỏi hẳn|trị dứt điểm|cam kết hiệu quả|100% an toàn)", re.I),
    "hua_ket_qua": re.compile(r"(chắc chắn lên top|đảm bảo top|cam kết thứ hạng)", re.I),
}

def danh_dau(html: str) -> list:
    text = BeautifulSoup(html, "html.parser").get_text(" ")
    cau = re.split(r"(?<=[.!?])\s+", text)
    ket_qua = []
    for c in cau:
        nhan = [k for k, rx in LUAT.items() if rx.search(c)]
        if nhan:
            ket_qua.append((nhan, c.strip()[:160]))
    return ket_qua

for bai in lay_ban_nhap("https://example.com", "bientap", "xxxx xxxx xxxx xxxx"):
    for nhan, c in danh_dau(bai["html"]):
        print(f"[{bai['id']}] {','.join(nhan)}: {c}")

Ghi chú

Danh sách từ công dụng nên do từng doanh nghiệp tự định nghĩa theo quy định quảng cáo của ngành mình. Thực phẩm chức năng, làm đẹp có danh sách dài hơn nhiều.
Script chỉ đọc. Không có lệnh nào đổi trạng thái bài; quyết định đăng vẫn là của người.
Regex giá ở trên đơn giản, sẽ có báo nhầm. Báo nhầm ở đây rẻ hơn bỏ sót một giá sai.

Phần nào để máy, phần nào để người

Khung bài, heading, tiêu đề, mô tả, link nội bộ là phần lặp lại theo quy tắc, máy làm tốt. Giá, số liệu, công dụng, lời khuyên chuyên môn là phần cần sự thật về doanh nghiệp, và đó là phần script này giúp người duyệt soát nhanh hơn, không thay người duyệt.

Cách Onic AI SEO Automation chia phần Onpage giữa máy và người duyệt có trong bài Onic AI tự động hóa những phần Onpage nào trên Onic.vn.

Bài gốc: https://onic.vn/kien-thuc/onic-ai-tu-dong-hoa-onpage/

Xếp hạng bài cũ cần làm mới từ file xuất Search Console bằng pandas

Onic Ai — Thu, 05 Nov 2026 07:32:20 +0000

Báo cáo Hiệu suất của Google Search Console đủ để chọn bài cũ nên tối ưu lại, nhưng lọc tay vài trăm URL rất mệt. Bài này dùng pandas trên file xuất của Search Console để xếp nhóm bài theo hai con số: lượt hiển thị và lượt nhấp, rồi tìm truy vấn mà bài chưa trả lời.

Dữ liệu đầu vào

Xuất hai file từ báo cáo Hiệu suất: tab Trang (URL, lượt nhấp, lượt hiển thị, CTR, vị trí) cho hai khoảng thời gian cùng độ dài, và nếu cần, dữ liệu truy vấn theo trang qua API hoặc lọc từng URL.

Xếp bài vào bốn nhóm

import pandas as pd

def xep_nhom(df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
    df = df.rename(columns={"Clicks": "nhap", "Impressions": "hien_thi", "Top pages": "url"})
    df["ctr"] = df["nhap"] / df["hien_thi"].clip(lower=1)
    nguong_ht = df["hien_thi"].median()
    nguong_ctr = df["ctr"].median()
    def nhom(r):
        nhieu_ht, ctr_cao = r.hien_thi >= nguong_ht, r.ctr >= nguong_ctr
        if nhieu_ht and not ctr_cao:
            return "1. Sửa tiêu đề, mô tả, phần trả lời"
        if not nhieu_ht and ctr_cao:
            return "2. Bổ sung nội dung phủ thêm truy vấn"
        if nhieu_ht and ctr_cao:
            return "Giữ, chỉ cập nhật thông tin cũ"
        return "Cân nhắc: xem lại ý định, gộp hoặc viết lại"
    df["nhom"] = df.apply(nhom, axis=1)
    return df.sort_values(["nhom", "hien_thi"], ascending=[True, False])

Dùng trung vị của chính website làm ngưỡng thay vì con số cố định, vì CTR "bình thường" khác nhau rất nhiều giữa các ngành và loại từ khóa.

Tìm bài đang tụt

def bai_dang_tut(truoc: pd.DataFrame, sau: pd.DataFrame, ty_le=0.7) -> pd.DataFrame:
    m = truoc.merge(sau, on="url", suffixes=("_truoc", "_sau"))
    m["thay_doi"] = m["nhap_sau"] / m["nhap_truoc"].clip(lower=1)
    return m[(m["nhap_truoc"] >= 20) & (m["thay_doi"] < ty_le)].sort_values("thay_doi")

Hai file phải là hai khoảng cùng độ dài và đúng mùa, ví dụ cùng kỳ năm trước. So tháng thấp điểm với tháng cao điểm thì kết quả sẽ đánh lừa.

Truy vấn bài chưa trả lời

import re

def truy_van_thieu(truy_van: pd.DataFrame, noi_dung_bai: str, min_hien_thi=50) -> list:
    text = noi_dung_bai.lower()
    thieu = []
    for _, r in truy_van[truy_van["hien_thi"] >= min_hien_thi].iterrows():
        tu = [t for t in re.findall(r"\w+", r["query"].lower()) if len(t) > 1]
        phu = sum(t in text for t in tu) / max(len(tu), 1)
        if phu < 0.6:
            thieu.append((r["query"], r["hien_thi"], round(phu, 2)))
    return sorted(thieu, key=lambda x: -x[1])

Đây là heuristic thô: kiểm tra các tiếng của truy vấn có xuất hiện trong bài không. Kết quả là danh sách cho người viết đọc. Truy vấn nào đúng ý định của bài thì thêm một đoạn hoặc H3; truy vấn thuộc ý định khác là dấu hiệu cần bài riêng.

Sau khi sửa

Ghi ngày sửa, chờ ít nhất bốn tuần, chạy lại bai_dang_tut với hai khoảng trước và sau ngày sửa, lọc theo URL đã sửa. Mỗi đợt nên sửa một nhóm nhỏ để biết việc nào có tác dụng.

Sáu bước làm mới từng bài cho người viết nội dung và những thứ không nên đổi có trong bài Tối ưu Onpage cho bài viết cũ trên Onic.vn.

Bài gốc: https://onic.vn/kien-thuc/toi-uu-onpage-bai-viet-cu/

Kiểm tra FAQPage JSON-LD có khớp nội dung hiển thị không bằng Python

Onic Ai — Thu, 05 Nov 2026 01:01:54 +0000

Từ 7/5/2026, kết quả FAQ không còn xuất hiện trên Google Search, theo trang cập nhật tài liệu Google Search Central. Nhiều website vẫn giữ FAQPage, và điều đó không gây hại nếu schema hợp lệ và khớp nội dung. Vấn đề là "khớp nội dung" hay bị phá vỡ: sửa câu trả lời trên trang mà quên sửa schema, hoặc plugin và theme cùng sinh hai khối. Bài này viết một script bắt các lỗi đó.

Cấu trúc FAQPage tối giản

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "Bà bầu uống collagen được không?",
      "acceptedAnswer": { "@type": "Answer", "text": "Câu trả lời đúng như trên trang." }
    }
  ]
}

FAQPage có thể đứng riêng hoặc nằm trong @graph cùng các kiểu khác, nên script phải duyệt cả hai dạng.

Script

import json, re
from bs4 import BeautifulSoup

def chuan_hoa(s: str) -> str:
    return re.sub(r"\s+", " ", BeautifulSoup(s, "html.parser").get_text()).strip().lower()

def tim_faqpage(node):
    if isinstance(node, list):
        for n in node:
            yield from tim_faqpage(n)
    elif isinstance(node, dict):
        if node.get("@type") == "FAQPage":
            yield node
        for v in node.values():
            if isinstance(v, (dict, list)):
                yield from tim_faqpage(v)

def kiem_tra_faq(html: str) -> list:
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    loi, khoi = [], []
    for s in soup.find_all("script", type="application/ld+json"):
        try:
            khoi += list(tim_faqpage(json.loads(s.string or "")))
        except json.JSONDecodeError as e:
            loi.append(("json_loi", str(e)))
    if len(khoi) > 1:
        loi.append(("nhieu_khoi_faqpage", len(khoi)))
    for s in soup.find_all("script"):
        s.decompose()
    chu_trang = chuan_hoa(str(soup))
    for faq in khoi:
        for q in faq.get("mainEntity", []):
            hoi = chuan_hoa(q.get("name", ""))
            dap = chuan_hoa(q.get("acceptedAnswer", {}).get("text", ""))
            if hoi not in chu_trang:
                loi.append(("cau_hoi_khong_hien_tren_trang", hoi))
            if dap and dap[:80] not in chu_trang:
                loi.append(("cau_tra_loi_lech", hoi))
    return loi

Các lỗi script bắt

nhieu_khoi_faqpage: một trang chỉ nên có một khối FAQPage. Hay gặp khi đã dùng khối FAQ của Yoast hoặc Rank Math rồi còn chèn thêm JSON-LD tự viết.
cau_hoi_khong_hien_tren_trang: schema có câu hỏi mà người đọc không thấy.
cau_tra_loi_lech: so 80 ký tự đầu của câu trả lời đã chuẩn hóa, đủ để bắt trường hợp sửa trên trang mà quên sửa schema.

Chạy trên nhiều trang

Chạy script qua danh sách URL trang sản phẩm còn bắt được một lỗi khác: cùng một bộ câu hỏi giống hệt trên hàng trăm trang. Gom tất cả name theo URL rồi đếm tần suất là thấy ngay. Bộ câu hỏi chung về giao hàng, đổi trả nên chuyển về một trang chính sách riêng.

Sau khi sửa, kiểm tra cú pháp bằng Schema Markup Validator của schema.org. Phần chọn câu hỏi từ câu người tìm thật và các mốc Google thay đổi kết quả FAQ có trong bài FAQ Schema là gì trên Onic.vn.

Bài gốc: https://onic.vn/kien-thuc/faq-schema-la-gi/

Kiểm tra bài viết có sẵn sàng cho featured snippet không: một script soi heading và câu trả lời

Onic Ai — Wed, 04 Nov 2026 07:33:41 +0000

Featured snippet không có markup nào để thêm. Tài liệu của Google nói chủ website không thể đánh dấu trang thành đoạn trích nổi bật; Google tự chọn. Nhưng cấu trúc HTML vẫn quyết định Google có tách được câu trả lời gọn hay không. Bài này viết một script soi những điểm cấu trúc đó.

Cấu trúc Google dễ tách

<h2>Featured snippet là gì</h2>
<p>Featured snippet là khung kết quả đặc biệt trên Google, nơi phần
trả lời được trích từ một trang web hiện lên trước.</p>
<p>Chi tiết, ví dụ, ngoại lệ...</p>

<h2>So sánh RO và Nano</h2>
<table>...</table>   <!-- bảng HTML thật, không phải ảnh -->

Ba nguyên tắc: heading theo câu hỏi người tìm gõ, đoạn đầu dưới heading trả lời thẳng và đủ ý khi đứng một mình, dữ liệu so sánh nằm trong <table> thật. Danh sách các bước có thể là <ol> hoặc chuỗi <h3> nối tiếp.

Script

import re
from bs4 import BeautifulSoup

TU_HOI = ("là gì", "vì sao", "tại sao", "cách", "có nên", "bao nhiêu", "khác", "so sánh", "khi nào")
MO_DAU_RAO_DON = re.compile(r"^(trong thời đại|như chúng ta đã biết|hiện nay|có thể nói)", re.I)

def soi_snippet(html: str) -> list:
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    ket_qua = []
    for h2 in soup.find_all("h2"):
        tieu_de = h2.get_text(strip=True)
        la_cau_hoi = any(t in tieu_de.lower() for t in TU_HOI)
        ke_tiep = h2.find_next_sibling()
        ghi_chu = []
        if not la_cau_hoi:
            ghi_chu.append("heading không ở dạng câu hỏi")
        if ke_tiep is None:
            ghi_chu.append("không có nội dung sau heading")
        elif ke_tiep.name == "p":
            doan = ke_tiep.get_text(" ", strip=True)
            if MO_DAU_RAO_DON.match(doan):
                ghi_chu.append("đoạn đầu mở bằng câu rào đón")
            if len(doan.split()) > 80:
                ghi_chu.append(f"đoạn trả lời dài {len(doan.split())} chữ")
        elif ke_tiep.name == "figure" or ke_tiep.find("img"):
            ghi_chu.append("ảnh đứng ngay sau heading, câu trả lời bị đẩy xuống")
        ket_qua.append((tieu_de, ghi_chu or ["ok"]))
    for img in soup.find_all("img"):
        alt = (img.get("alt") or "").lower()
        if any(k in alt for k in ("bảng", "thông số", "bảng giá")):
            ket_qua.append(("ẢNH", [f"nghi bảng dạng ảnh: {img.get('src')}"]))
    return ket_qua

Giải thích các luật

Ngưỡng 80 chữ cho đoạn trả lời là heuristic. Google không công bố độ dài cố định; điều cần là đoạn ngắn, đủ trọn ý khi bị cắt ra khỏi bài.
Bảng dạng ảnh: Google không đọc chữ trong ảnh như bảng HTML. Script dò qua alt, nên chỉ bắt được ảnh có alt mô tả là bảng.
Script không đánh giá câu trả lời có đúng không, và không biết trang có nằm trong nhóm kết quả tốt của từ khóa không. Đó là điều kiện cần trước khi được xét.

Từ chối đoạn trích

Ngược lại, nếu không muốn một đoạn bị trích, dùng data-nosnippet cho đoạn đó, hoặc nosnippet / max-snippet ở cấp trang. Theo tài liệu của Google, các công cụ này cũng áp dụng cho AI Overview.

Bốn dạng đoạn trích và cách viết câu trả lời cho người viết nội dung có trong bài Featured snippet là gì trên Onic.vn.

Bài gốc: https://onic.vn/kien-thuc/featured-snippet-la-gi/

Viết một readability linter nhỏ cho bài tiếng Việt khi plugin không hỗ trợ

Onic Ai — Wed, 04 Nov 2026 01:03:01 +0000

Các công thức readability nổi tiếng như Flesch tính theo số âm tiết mỗi từ, vốn được thiết kế cho tiếng Anh. Phân tích đọc của Yoast cũng không hỗ trợ tiếng Việt cho các phép kiểm như độ dài câu, câu bị động, từ nối. Thay vì cố chấm một điểm số, bài này viết một linter nhỏ bắt các lỗi trình bày cụ thể, những lỗi mà người duyệt bài sửa nhiều nhất.

Các luật

Đoạn dài hơn 120 chữ (mốc Rank Math dùng trong phép kiểm đoạn ngắn).
Câu quá dài, dấu hiệu câu ghép nhiều ý.
Đoạn dài liên tục không có heading.
Bảng nhiều hơn 4 cột, khó đọc trên điện thoại.
Một khái niệm gọi bằng nhiều tên trong cùng bài.

Code

import re
from bs4 import BeautifulSoup

DONG_NGHIA = [
    {"liên kết nội bộ", "internal link", "link trong"},
    {"văn bản thay thế", "alt text", "thẻ alt"},
]

def tach_cau(doan: str) -> list:
    return [c for c in re.split(r"(?<=[.!?])\s+", doan) if c.strip()]

def lint(html: str, max_doan=120, max_cau=40, max_chu_khong_heading=350) -> list:
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    loi, tu_heading_cuoi = [], 0
    for el in soup.find_all(["h2", "h3", "p", "table"]):
        if el.name in ("h2", "h3"):
            tu_heading_cuoi = 0
            continue
        if el.name == "table":
            cot = len(el.find("tr").find_all(["th", "td"])) if el.find("tr") else 0
            if cot > 4:
                loi.append(("bang_nhieu_cot", cot))
            continue
        text = el.get_text(" ", strip=True)
        so_chu = len(text.split())
        tu_heading_cuoi += so_chu
        if so_chu > max_doan:
            loi.append(("doan_dai", text[:50]))
        for cau in tach_cau(text):
            if len(cau.split()) > max_cau:
                loi.append(("cau_dai", cau[:50]))
        if tu_heading_cuoi > max_chu_khong_heading:
            loi.append(("thieu_heading", text[:50]))
            tu_heading_cuoi = 0
    toan_bai = soup.get_text(" ").lower()
    for nhom in DONG_NGHIA:
        dung = [t for t in nhom if t in toan_bai]
        if len(dung) > 1:
            loi.append(("goi_ten_khong_nhat_quan", dung))
    return loi

Về các ngưỡng

Đếm chữ theo khoảng trắng nên mỗi tiếng Việt là một chữ, giống bộ đếm của WordPress. Ngưỡng 40 chữ cho câu và 350 chữ không heading là điểm bắt đầu để thử trên bài của chính mình, không phải chuẩn. Một ví dụ thực tế: đoạn mở bài kiểu "Trong thời đại công nghệ số phát triển mạnh mẽ như hiện nay thì..." dài hơn 70 chữ trong một câu, linter sẽ bắt ngay.

Luật nhất quán thuật ngữ

Luật cuối hay bị bỏ qua nhất. Đổi qua lại giữa "liên kết nội bộ", "internal link", "link trong" làm người đọc tưởng là ba thứ khác nhau. Danh sách đồng nghĩa nên do đội nội dung tự định nghĩa theo bảng thuật ngữ của mình. Lưu ý một bài giải thích thuật ngữ lần đầu kiểu "liên kết nội bộ (internal link)" sẽ bị báo; đó là chỗ người duyệt bỏ qua.

Những gì linter không làm được

Linter không biết câu trả lời có nằm ở đầu bài không, hay đoạn văn có lặp ý không. Phép thử tốt nhất vẫn là đọc to bài lên. Linter chỉ giúp người duyệt không phải soi tay những lỗi hình thức.

Sáu cách viết dễ đọc cho người viết nội dung và ví dụ trước, sau khi sửa có trong bài Readability là gì trên Onic.vn.

Bài gốc: https://onic.vn/kien-thuc/readability-la-gi/

Đếm chữ tiếng Việt và tìm đoạn lặp ý trong bài viết bằng Python

Onic Ai — Tue, 03 Nov 2026 07:32:51 +0000

Công cụ đếm chữ cho bài tiếng Việt có một vấn đề ít ai nói: bộ đếm của WordPress, Yoast hay Google Docs đếm theo khoảng trắng, nên mỗi tiếng là một chữ. "Tối ưu hình ảnh" là bốn chữ dù chỉ là hai từ. Bài này viết hai tiện ích nhỏ: đếm chữ theo từng phần của bài, và tìm các đoạn có khả năng lặp ý.

Vì sao không đặt mục tiêu số chữ

Hướng dẫn tạo nội dung hữu ích của Google nói rõ họ không có số chữ ưu tiên, và viết theo số chữ là dấu hiệu nội dung viết cho máy. Vì vậy hai tiện ích dưới không dùng để ép bài dài ra, mà để thấy bài đang dài ở đâu và có dài vô ích không.

Đếm chữ theo từng H2

import re
from bs4 import BeautifulSoup

def dem_theo_phan(html: str) -> list:
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    ket_qua, ten, chu = [], "Mở bài", 0
    for el in soup.find_all(["h2", "p", "li", "td"]):
        if el.name == "h2":
            ket_qua.append((ten, chu))
            ten, chu = el.get_text(strip=True), 0
        else:
            chu += len(el.get_text(" ", strip=True).split())  # đếm theo khoảng trắng như WordPress
    ket_qua.append((ten, chu))
    return ket_qua

Kết quả cho thấy ngay khi mở bài chiếm một phần lớn, hoặc một phần lạc đề dài hơn phần chính. Bài "collagen uống lúc nào tốt nhất" có câu trả lời ở đoạn thứ chín là loại lỗi bảng này bắt được: phần đầu dài, phần trả lời ngắn.

Tìm đoạn lặp ý

Lặp ý là hai đoạn nói cùng một điều bằng câu khác. Không cần mô hình ngôn ngữ lớn để bắt trường hợp rõ ràng: so độ trùng của các cụm hai tiếng (bigram) giữa các đoạn là đủ làm bộ lọc đầu tiên.

from itertools import combinations

def bigram(doan: str) -> set:
    tieng = re.findall(r"\w+", doan.lower())
    return {" ".join(tieng[i:i + 2]) for i in range(len(tieng) - 1)}

def doan_nghi_lap(cac_doan: list, nguong: float = 0.35) -> list:
    bg = [bigram(d) for d in cac_doan]
    nghi = []
    for i, j in combinations(range(len(cac_doan)), 2):
        if not bg[i] or not bg[j]:
            continue
        jaccard = len(bg[i] & bg[j]) / len(bg[i] | bg[j])
        if jaccard >= nguong:
            nghi.append((i, j, round(jaccard, 2)))
    return sorted(nghi, key=lambda x: -x[2])

Dùng cụm hai tiếng thay vì từng tiếng vì tiếng Việt có nhiều tiếng lặp tự nhiên ("của", "là", "và"); cụm hai tiếng bám sát ý hơn. Ngưỡng 0,35 là điểm bắt đầu để thử, không phải con số chuẩn. Kết quả chỉ là danh sách cho người biên tập đọc lại, không tự cắt.

Giới hạn

Hai tiện ích không trả lời được câu hỏi quan trọng nhất: bài đã đủ ý người tìm cần chưa. Câu đó cần mở các trang đang top, liệt kê ý từng trang trả lời, rồi so với bài của mình. Bộ đếm chỉ cho biết chữ nằm ở đâu.

Khoảng chữ hợp lý cho 5 loại bài và cách đo độ dài theo đối thủ có trong bài Độ dài bài viết chuẩn SEO trên Onic.vn.

Bài gốc: https://onic.vn/kien-thuc/do-dai-bai-viet-chuan-seo/

Audit external link bằng Python: thuộc tính rel, link gãy và link trỏ về trang chủ nguồn

Onic Ai — Tue, 03 Nov 2026 01:03:42 +0000

External link thường bị bỏ quên sau khi đăng bài: trang đích đổi địa chỉ, gỡ bài, hoặc plugin âm thầm gắn nofollow cho tất cả. Bài này viết một script audit link ra ngoài của một trang theo các quy tắc trong tài liệu về link của Google.

Những gì cần bắt

Link gãy: trang đích trả về 404 hoặc lỗi.
Link trả phí không khai báo: link affiliate thiếu rel="sponsored".
Nofollow tràn lan: link tới nguồn đáng tin cũng bị gắn nofollow.
Link trỏ về trang chủ nguồn thay vì trang chứa thông tin.
Anchor chung chung kiểu "xem tại đây".

noopener không phải nofollow

WordPress tự thêm rel="noopener" khi chọn "Mở trong tab mới". Đó là thuộc tính bảo mật, không liên quan SEO. Script phải tách các giá trị rel ra rồi mới xét, đừng kiểm "rel" in a.attrs.

rel = set((a.get("rel") or []))   # BeautifulSoup trả rel dạng list
co_khai_bao = rel & {"sponsored", "ugc", "nofollow"}

Script

from urllib.parse import urlparse
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

ANCHOR_CHUNG = {"tại đây", "xem tại đây", "click here", "here", "link", "xem thêm"}
DAU_HIEU_AFFILIATE = ("ref=", "aff", "utm_source=affiliate", "/go/")

def audit_external(html: str, ten_mien: str) -> list:
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    loi = []
    for a in soup.find_all("a", href=True):
        url = a["href"]
        host = urlparse(url).netloc.lower()
        if not host or host.endswith(ten_mien):
            continue  # internal link
        rel = set(a.get("rel") or [])
        anchor = a.get_text(" ", strip=True).lower()
        if anchor in ANCHOR_CHUNG:
            loi.append(("anchor_chung_chung", url))
        if any(k in url.lower() for k in DAU_HIEU_AFFILIATE) and "sponsored" not in rel:
            loi.append(("nghi_affiliate_thieu_sponsored", url))
        if urlparse(url).path in ("", "/"):
            loi.append(("tro_trang_chu_nguon", url))
        try:
            r = requests.head(url, allow_redirects=True, timeout=10)
            if r.status_code in (405, 403):
                r = requests.get(url, allow_redirects=True, timeout=10, stream=True)
            if r.status_code >= 400:
                loi.append((f"link_gay_{r.status_code}", url))
        except requests.RequestException as e:
            loi.append(("khong_truy_cap_duoc", f"{url} ({type(e).__name__})"))
    return loi

Đếm tỷ lệ nofollow

Nếu gần như mọi link ra ngoài của website đều có nofollow, nhiều khả năng một plugin đang gắn tự động. Google khuyên chỉ dùng nofollow khi không tin nguồn, không phải cho mọi external link. Link tới nguồn đáng tin như tài liệu chính thức nên để bình thường.

def ty_le_nofollow(cac_link):
    ngoai = [a for a in cac_link if a["ngoai"]]
    nf = [a for a in ngoai if "nofollow" in a["rel"]]
    return len(nf) / max(len(ngoai), 1)

Giới hạn của script

Dấu hiệu affiliate trong URL chỉ là heuristic, mỗi chương trình affiliate có dạng link riêng. Script cũng không biết nguồn có đáng tin hay có đúng ý đoạn văn không. Hai câu hỏi đó vẫn là việc của người viết. Theo Google, các giá trị rel từ năm 2019 được xem là gợi ý, và có thể ghép nhiều giá trị như rel="ugc nofollow".

Phần dành cho người viết nội dung, gồm 5 quy tắc đặt link ra ngoài và bảng nguồn nên dẫn theo lĩnh vực, có trong bài External link là gì trên Onic.vn.

Bài gốc: https://onic.vn/kien-thuc/external-link-seo/

Cắt và chuyển ảnh sang WebP hàng loạt bằng Python trước khi tải lên WordPress

Onic Ai — Mon, 02 Nov 2026 07:33:17 +0000

Plugin nén ảnh trên WordPress xử lý dung lượng, nhưng không xử lý gốc rễ: ảnh tải lên quá khổ. Ảnh rộng 4000 pixel nén xong vẫn là ảnh 4000 pixel. Bài này viết một script Python nhỏ cắt ảnh về đúng chiều rộng, xuất WebP và cảnh báo ảnh vượt ngân sách dung lượng, chạy trên máy trước khi tải lên.

Vì sao làm ở máy thay vì để plugin

Google viết rằng ảnh thường là phần đóng góp lớn nhất vào dung lượng một trang. Plugin nén chạy sau khi ảnh đã lên máy chủ, và nhiều plugin tính mỗi kích thước ảnh WordPress sinh ra là một lượt nén. Cắt và đổi định dạng trước giúp ảnh gốc nhỏ ngay từ đầu, mọi kích thước sinh ra sau đó đều nhỏ theo.

Ngân sách dung lượng theo vị trí

Google không đưa con số KB chuẩn. Mốc dưới đây lấy từ bài gốc trên Onic.vn, dùng như ngưỡng cảnh báo chứ không phải luật cứng:

NGAN_SACH = {
    "bai-viet":  {"rong": 1200, "kb": 150},
    "dai-dien":  {"rong": 1200, "kb": 100},  # khổ 1200x628
    "san-pham":  {"rong": 1200, "kb": 200},
    "thu-nho":   {"rong": 600,  "kb": 40},
    "banner":    {"rong": 1920, "kb": 250},
}

Script

import sys
from pathlib import Path
from PIL import Image

def xu_ly(thu_muc: str, vi_tri: str = "bai-viet", chat_luong: int = 80):
    ns = NGAN_SACH[vi_tri]
    ra = Path(thu_muc) / "webp"
    ra.mkdir(exist_ok=True)
    for f in sorted(Path(thu_muc).iterdir()):
        if f.suffix.lower() not in {".jpg", ".jpeg", ".png"}:
            continue
        im = Image.open(f)
        if im.width > ns["rong"]:
            cao = round(im.height * ns["rong"] / im.width)
            im = im.resize((ns["rong"], cao), Image.LANCZOS)
        dich = ra / (f.stem.lower() + ".webp")
        lossless = f.suffix.lower() == ".png" and im.mode == "RGBA"
        im.save(dich, "WEBP", quality=chat_luong, lossless=lossless, method=6)
        kb = dich.stat().st_size / 1024
        canh_bao = "  <-- vượt ngân sách" if kb > ns["kb"] else ""
        print(f"{f.name}: {f.stat().st_size // 1024} KB -> {kb:.0f} KB{canh_bao}")

if __name__ == "__main__":
    xu_ly(sys.argv[1], sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else "bai-viet")

Vài quyết định trong script

Cắt trước, nén sau. Bước cắt về đúng chiều rộng hiển thị là bước giảm dung lượng nhiều nhất.
PNG có kênh trong suốt xuất WebP không mất dữ liệu. Theo trang WebP của Google, bản này nhỏ hơn PNG 26%; còn WebP có mất dữ liệu nhỏ hơn JPEG 25–34% ở cùng chất lượng.
Không tự hạ chất lượng khi vượt ngân sách. Ảnh chụp màn hình có chữ nhỏ dễ nhòe khi nén mạnh; ảnh bị cảnh báo nên được người xem lại, phóng to vùng có chữ rồi mới quyết định.
Tên file chuyển chữ thường. Đặt tên có nghĩa vẫn là việc của người, script không đoán nội dung ảnh.

Muốn thêm AVIF thì cần bản Pillow có hỗ trợ AVIF; lưu ý nén AVIF tốn tài nguyên hơn WebP. WordPress hỗ trợ tải lên AVIF từ bản 6.5.

Phần so sánh 6 công cụ và plugin nén ảnh cho người không viết code, cùng bảng mốc dung lượng đầy đủ, có trong bài Nén ảnh chuẩn SEO trên Onic.vn.

Bài gốc: https://onic.vn/kien-thuc/nen-anh-chuan-seo/

Audit alt text bằng Python: bắt alt thiếu, alt trùng, alt là tên file và alt nhồi từ khóa

Onic Ai — Mon, 02 Nov 2026 01:04:43 +0000

Alt text thường được kiểm bằng một câu hỏi duy nhất: có hay không. Nhưng phần lớn lỗi alt thực tế lại nằm ở chỗ có mà sai: mọi ảnh dùng chung tiêu đề bài, alt là tên file, alt là chuỗi từ khóa cách nhau bằng dấu phẩy. Bài này viết một script audit bắt các lỗi đó.

Thiếu alt khác alt rỗng

Đây là điểm quan trọng nhất khi viết audit. alt="" là hợp lệ và là cách đúng cho ảnh trang trí theo W3C. Còn thiếu hẳn thuộc tính alt thì một số trình đọc màn hình sẽ đọc tên file ảnh.

<!-- Ảnh trang trí: đúng -->
<img src="duong-ke.svg" alt="">

<!-- Thiếu alt: trình đọc màn hình có thể đọc "duong-ke chấm svg" -->
<img src="duong-ke.svg">

Trong Python, phân biệt bằng img.get("alt") is None chứ không phải not img.get("alt").

Script audit

import re
from collections import Counter
from bs4 import BeautifulSoup

TEN_FILE = re.compile(r"(\.(jpe?g|png|webp|gif|avif)$)|^(img|dsc|screenshot)[-_ ]?\d+", re.I)
MO_DAU_THUA = re.compile(r"^(hình ảnh|ảnh|image|picture) (của|of)\b", re.I)

def audit_alt(html: str, tieu_de_bai: str = "") -> list:
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    imgs = soup.find_all("img")
    loi = []
    dem = Counter((i.get("alt") or "").strip().lower() for i in imgs)
    for img in imgs:
        src = img.get("src", "")
        alt = img.get("alt")
        if alt is None:
            loi.append(("thieu_alt", src))
            continue
        alt = alt.strip()
        if not alt:
            if img.find_parent("a"):
                loi.append(("link_alt_rong", src))
            continue
        if TEN_FILE.search(alt):
            loi.append(("alt_la_ten_file", alt))
        if MO_DAU_THUA.match(alt):
            loi.append(("mo_dau_hinh_anh_cua", alt))
        if alt.count(",") >= 2 and len(alt.split()) / (alt.count(",") + 1) <= 3:
            loi.append(("nghi_nhoi_tu_khoa", alt))
        if len(alt) > 125:
            loi.append(("alt_qua_dai", alt[:60] + "..."))
        if dem[alt.lower()] > 1:
            loi.append(("alt_trung", alt))
        if tieu_de_bai and alt.lower() == tieu_de_bai.strip().lower():
            loi.append(("alt_bang_tieu_de_bai", src))
    return loi

Giải thích từng luật

link_alt_rong: ảnh nằm trong thẻ a mà alt rỗng thì link không có tên. Ảnh làm link phải có alt nói nơi đến, ví dụ "Xem bộ sưu tập áo thun nam mùa hè", vì alt đó đóng vai anchor text.
nghi_nhoi_tu_khoa: heuristic đơn giản, nhiều dấu phẩy và mỗi cụm rất ngắn, bắt kiểu "áo thun, áo thun nam, áo thun giá rẻ". Google gọi việc nhồi từ khóa vào alt là trải nghiệm xấu và có thể bị xem là spam.
alt_qua_dai: HTML không giới hạn độ dài alt, nhưng người dùng trình đọc màn hình phải nghe hết câu. Ngưỡng khoảng 125 ký tự là quy ước thực tế, không phải chuẩn.
alt_trung và alt_bang_tieu_de_bai: dấu hiệu của plugin tự điền alt bằng tiêu đề bài, mười ảnh mang chung một câu.

Những gì script không bắt được

Script không biết alt có tả đúng ảnh không, và không biết banner có chứa chữ quan trọng như "Giảm 20% đến hết tháng 11" hay không. Hai việc đó vẫn cần người nhìn ảnh. Script chỉ thu hẹp danh sách ảnh cần nhìn.

Phần dành cho người viết nội dung, gồm 7 cách viết alt và bảng ví dụ theo loại ảnh, có trong bài Thẻ alt là gì trên Onic.vn.

Bài gốc: https://onic.vn/kien-thuc/the-alt-la-gi/

Ảnh mà Google không thấy: CSS background, lazy load sai cách và cách audit thẻ img

Onic Ai — Sun, 01 Nov 2026 07:32:07 +0000

Developer thường tối ưu ảnh theo hướng hiệu năng: nén, lazy load, chuyển sang ảnh nền cho dễ căn chỉnh. Một số lựa chọn trong đó làm ảnh biến mất khỏi Google Hình ảnh mà không ai để ý. Bài này đi qua những gì tài liệu Google Search Central nói về cách Google tìm và hiểu ảnh, và một script audit thẻ img trên trang.

Google tìm ảnh ở đâu

Google tìm ảnh trong thuộc tính src của thẻ <img>, kể cả khi thẻ đó nằm trong <picture>. Ảnh đặt bằng CSS background-image thì Google không lập chỉ mục. Đây là lỗi hay gặp ở theme bán hàng: ảnh sản phẩm trong lưới danh mục được render bằng div có ảnh nền để dễ cắt khung.

<!-- Google không lập chỉ mục ảnh này -->
<div class="thumb" style="background-image:url(ao-thun-den.webp)"></div>

<!-- Dùng img với object-fit để có cùng hiệu ứng cắt khung -->
<img src="ao-thun-den.webp" alt="Áo thun nam cổ tròn màu đen, mặt trước"
     width="600" height="600" style="object-fit:cover" loading="lazy">

object-fit: cover cho kết quả hiển thị gần như giống ảnh nền, mà ảnh vẫn nằm trong img có alt.

Google hiểu ảnh bằng gì

Theo hướng dẫn SEO cho Google Hình ảnh: văn bản thay thế (alt) cùng thuật toán thị giác máy tính và nội dung trang; thông tin từ chú thích và tiêu đề trang; còn tên file chỉ là "gợi ý rất nhẹ". Hệ quả cho cấu trúc HTML: dùng figure và figcaption để chú thích gắn rõ với ảnh, và đặt ảnh gần đoạn chữ liên quan thay vì gom hết vào một gallery cuối trang.

<figure>
  <img src="yoast-o-seo-title-va-meta.webp"
       alt="Ô SEO title và meta description trong Yoast SEO trên WordPress">
  <figcaption>Thanh xanh cho biết title và mô tả nằm trong giới hạn hiển thị.</figcaption>
</figure>

Script audit ảnh trên một trang

import re
from bs4 import BeautifulSoup

DUOI_HOP_LE = {"bmp", "gif", "jpg", "jpeg", "png", "webp", "svg", "avif"}
TEN_CHUNG = re.compile(r"^(img|image|dsc|screenshot|pic|anh|hinh)[-_ ]?\d*", re.I)

def audit_anh(html: str) -> list:
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    loi = []
    for el in soup.select("[style*=background-image]"):
        loi.append(f"Ảnh nền CSS (không được lập chỉ mục): {el.get('class')}")
    for img in soup.find_all("img"):
        src = img.get("src") or ""
        ten = src.rsplit("/", 1)[-1].split("?")[0]
        if not src or src.startswith("data:"):
            loi.append(f"img không có src thật (lazy load?): {img.get('data-src') or img}")
            continue
        if img.get("alt") is None:
            loi.append(f"Thiếu thuộc tính alt: {ten}")
        if TEN_CHUNG.match(ten):
            loi.append(f"Tên file chung chung: {ten}")
        duoi = ten.rsplit(".", 1)[-1].lower() if "." in ten else ""
        if duoi and duoi not in DUOI_HOP_LE:
            loi.append(f"Định dạng lạ: {ten}")
    return loi

Kiểm tra src rỗng hoặc data: bắt một lỗi lazy load phổ biến: thư viện cũ để ảnh thật trong data-src và chỉ gán vào src khi cuộn tới. Nếu Google không render tới bước đó, ảnh không có src thật. Thuộc tính loading="lazy" gốc của trình duyệt không gặp vấn đề này, và WordPress đã tự thêm nó cho ảnh trong nội dung.

Định dạng và kích thước

Google hỗ trợ BMP, GIF, JPEG, PNG, WebP, SVG và AVIF, và đuôi file phải khớp với loại ảnh. WordPress tự sinh nhiều kích thước và khai báo srcset, nên phần cần làm thủ công là cắt ảnh về đúng kích thước hiển thị trước khi tải lên. Với ảnh đại diện, Google khuyên rộng ít nhất 1200 pixel cho Discover.

Phần dành cho người viết nội dung, gồm vai trò của 4 ô alt, title, caption, description trong WordPress và ví dụ metadata theo ngành, có trong bài Tối ưu hình ảnh chuẩn SEO trên Onic.vn.

Bài gốc: https://onic.vn/kien-thuc/toi-uu-hinh-anh-chuan-seo/

Tìm orphan page và đo internal link graph của website bằng Python

Onic Ai — Sat, 31 Oct 2026 01:03:27 +0000

Trang mồ côi (orphan page) là trang không có link nội bộ nào trỏ tới. Nó vẫn có thể được Google tìm thấy qua sitemap, nhưng thiếu tín hiệu để hiểu trang thuộc chủ đề nào và quan trọng đến đâu, còn người đọc không có đường vào. Bài này viết một crawler nhỏ để dựng đồ thị link nội bộ, tìm trang mồ côi và xem trang nào nhận nhiều link nhất.

Google đọc link thế nào

Theo hướng dẫn về link của Google Search Central, Google chỉ chắc chắn đọc được link viết bằng thẻ <a> có thuộc tính href. Nút bấm chạy JavaScript không có href, hoặc link nằm trong ảnh mà không có chữ thay thế, đều có thể bị bỏ qua. Google cũng nói mọi trang quan trọng nên có link từ ít nhất một trang khác trên website.

Crawl và dựng đồ thị

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.parse import urljoin, urlparse
from collections import defaultdict

def crawl(goc: str, gioi_han: int = 500):
    mien = urlparse(goc).netloc
    hang, da_xem = [goc], set()
    vao = defaultdict(set)      # url -> tập trang trỏ tới nó
    anchor = defaultdict(list)  # url -> danh sách anchor
    while hang and len(da_xem) < gioi_han:
        url = hang.pop(0)
        if url in da_xem:
            continue
        da_xem.add(url)
        r = requests.get(url, timeout=15)
        if "text/html" not in r.headers.get("content-type", ""):
            continue
        soup = BeautifulSoup(r.text, "html.parser")
        for a in soup.select("main a[href], article a[href]"):
            dich = urljoin(url, a["href"]).split("#")[0]
            if urlparse(dich).netloc != mien or dich == url:
                continue
            vao[dich].add(url)
            anchor[dich].append(a.get_text(" ", strip=True))
            if dich not in da_xem:
                hang.append(dich)
    return da_xem, vao, anchor

Selector main a, article a chỉ lấy link trong thân bài. Link trong menu, footer và sidebar xuất hiện trên mọi trang, nên nếu tính cả thì mọi trang đều "có link" và trang mồ côi thật bị che mất.

Tìm trang mồ côi

Crawler chỉ đi được tới trang có link, nên trang mồ côi thật sự sẽ không bao giờ xuất hiện trong da_xem. Phải so với một danh sách khác, thường là sitemap:

import xml.etree.ElementTree as ET

def url_trong_sitemap(sitemap_url: str) -> set:
    xml = requests.get(sitemap_url, timeout=15).text
    ns = {"s": "http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9"}
    return {loc.text.strip() for loc in ET.fromstring(xml).findall(".//s:loc", ns)}

def mo_coi(sitemap: set, vao: dict) -> list:
    return sorted(u for u in sitemap if not vao.get(u))

Với WordPress dùng Yoast, sitemap là file chỉ mục trỏ tới nhiều sitemap con, nên cần đọc đệ quy.

Trang nào nhận nhiều link nhất

def xep_hang(vao: dict, n: int = 15):
    return sorted(((len(v), u) for u, v in vao.items()), reverse=True)[:n]

So danh sách này với danh sách trang quan trọng về kinh doanh. John Mueller của Google khuyên nhìn internal link một cách chiến lược: cấu trúc link nên phản ánh trang nào anh em quan tâm nhất. Nếu trang dịch vụ chính nằm cuối bảng còn trang "giới thiệu" đứng đầu, cấu trúc đang nói ngược với ưu tiên.

Soát anchor

Từ anchor[url], đếm các anchor rỗng (link ảnh không alt), anchor chung như "xem thêm", và anchor lặp. Một trang mà mọi link trỏ về dùng đúng một cụm từ là dấu hiệu không tự nhiên. Khung chia anchor theo 5 nhóm, cùng năm chiến thuật xây liên kết nội bộ cho người viết nội dung, có trong bài Internal link là gì trên Onic.vn.

Lưu ý khi chạy

Crawl chậm, có time.sleep giữa các request, và chỉ chạy trên website của chính mình.
Chuẩn hóa URL (dấu gạch chéo cuối, tham số) trước khi so, nếu không một trang sẽ bị đếm thành nhiều trang.
Không cần gắn nofollow cho link nội bộ; nếu crawler thấy nhiều link nội bộ có rel="nofollow", đó là chỗ cần xem lại.

Bài gốc: https://onic.vn/kien-thuc/internal-link-la-gi/

Slug generator cho tiếng Việt: bỏ dấu, chữ đ, stop word và chặn đuôi -2 bằng code

Onic Ai — Fri, 30 Oct 2026 12:59:25 +0000

Slug tiếng Việt là chỗ mà rất nhiều hệ thống làm sai: để nguyên dấu thành chuỗi %E1%BB%91, quên chữ "đ", giữ cả câu tiêu đề mười mấy chữ, hoặc để CMS âm thầm thêm -2. Bài này viết một slug generator cho tiếng Việt và một bước kiểm tra trùng, dựa trên những gì tài liệu cấu trúc URL của Google Search Central khuyến nghị.

Google khuyến nghị gì

Dùng dấu gạch ngang để tách từ, không dùng gạch dưới và không viết liền.
URL phân biệt chữ hoa, chữ thường, nên /Collagen và /collagen là hai địa chỉ khác nhau.
Từ khóa trong đường dẫn gần như không ảnh hưởng thứ hạng ngoài breadcrumb. Mục tiêu là URL rõ nghĩa và ổn định, không phải nhồi từ khóa.
Khi đổi URL lâu dài, dùng chuyển hướng phía máy chủ loại vĩnh viễn như 301.

Bỏ dấu tiếng Việt đúng cách

Chuẩn hóa Unicode NFD tách dấu ra khỏi chữ, nhưng chữ "đ" không phải chữ "d" có dấu, nên phải xử lý riêng:

import re
import unicodedata

def bo_dau(s: str) -> str:
    s = s.replace("đ", "d").replace("Đ", "D")
    s = unicodedata.normalize("NFD", s)
    return "".join(c for c in s if unicodedata.category(c) != "Mn")

Rút gọn về từ khóa chính

Slug tốt chỉ giữ từ khóa chính, bỏ các từ thừa như "cách", "hướng dẫn", "chi tiết", "mới nhất", và không chứa năm. Năm có thể nằm trong title, nhưng URL thì không, vì bài sẽ còn được cập nhật nhiều năm.

TU_THUA = {"cach", "huong", "dan", "chi", "tiet", "moi", "nhat", "cua", "va", "cho"}

def tao_slug(tieu_de: str, toi_da: int = 6) -> str:
    s = bo_dau(tieu_de).lower()
    s = re.sub(r"\b(19|20)\d{2}\b", " ", s)
    tu = re.findall(r"[a-z0-9]+", s)
    giu = [t for t in tu if t not in TU_THUA] or tu
    return "-".join(giu[:toi_da])

Danh sách từ thừa ở trên chỉ là điểm khởi đầu. Bỏ "cach" hay "nhat" một cách máy móc có thể làm mất nghĩa ("loai nao tot nhat" là một cụm có nghĩa), nên slug sinh ra nên là gợi ý để người viết duyệt, không phải giá trị cuối cùng.

Chặn đuôi -2 trước khi CMS tự thêm

WordPress thêm -2, -3 khi slug đã tồn tại, kể cả ở bài trong thùng rác, bản nháp cũ hoặc trang đính kèm ảnh. Đuôi này thường là dấu hiệu hai trang cùng chủ đề. Thay vì để CMS tự xử lý, hãy kiểm tra trước và trả lỗi rõ ràng:

def kiem_tra_slug(slug: str, slug_da_co: dict) -> str:
    """slug_da_co: {slug: (trang_thai, url)} gồm cả trash, draft, attachment"""
    if slug in slug_da_co:
        trang_thai, url = slug_da_co[slug]
        return f"Slug '{slug}' đã dùng bởi {url} ({trang_thai}). Xem lại trang đó trước."
    return ""

Trên WordPress, danh sách slug đã có lấy được bằng WP-CLI: wp post list --post_type=any --post_status=any --fields=post_name,post_status,guid --format=json. Chú ý --post_status=any không bao gồm thùng rác; cần gọi thêm với --post_status=trash.

Đổi URL đã đăng

Khi buộc phải đổi slug của trang đang có traffic: tạo chuyển hướng 301 phía máy chủ từ URL cũ sang URL mới, cập nhật mọi link nội bộ trỏ thẳng vào URL mới thay vì đi qua chuyển hướng, rồi yêu cầu lập chỉ mục URL mới trong Search Console. Quy tắc đặt slug cho người viết nội dung, bảng slug mẫu theo ngành và cách cài permalink có trong bài URL chuẩn SEO là gì trên Onic.vn.

Bài gốc: https://onic.vn/kien-thuc/url-chuan-seo/