CMO trước bài toán mới: Đo lường ảnh hưởng của AI Search đến doanh thu

Khi người tiêu dùng ngày càng sử dụng ChatGPT, Google AI Overviews và các công cụ AI để tìm kiếm thông tin, mức độ hiện diện của thương hiệu trên những nền tảng này cũng trở thành một chỉ số mới được marketer quan tâm. Tuy nhiên, xuất hiện nhiều hơn trong câu trả lời của AI chưa đồng nghĩa với việc doanh số sẽ tăng tương ứng. Với các CMO, thách thức lớn hiện nay là xác định AI Visibility thực sự đóng góp bao nhiêu vào hành trình khách hàng và kết quả kinh doanh.

1. Mức độ hiển thị trên AI chưa phản ánh đủ hiệu quả Marketing

Trong thời gian gần đây, nhiều CMO phải trả lời một câu hỏi ngày càng quen thuộc từ ban lãnh đạo: Thương hiệu xuất hiện nhiều trên ChatGPT, Google AI hay các nền tảng AI khác thì có thực sự giúp tăng doanh số hay không?

Đây là một bài toán không dễ trả lời. Nhiều doanh nghiệp đã bắt đầu đầu tư vào các công cụ theo dõi mức độ hiển thị trên AI như Semrush, Profound hay Scrunch. Các công cụ này có thể cho biết thương hiệu được AI nhắc đến bao nhiêu lần, xuất hiện trong những chủ đề nào, hoặc nguồn nội dung nào thường được AI trích dẫn.

Tuy nhiên, những dữ liệu đó mới chủ yếu phản ánh mức độ hiện diện của thương hiệu trên AI, chứ chưa thể cho biết rõ người dùng có vì thế mà mua hàng, đăng ký dịch vụ hay tạo ra doanh thu hay không.

Nói cách khác, việc thương hiệu được AI nhắc đến nhiều là một tín hiệu tích cực, nhưng chưa thể xem đó là bằng chứng trực tiếp cho hiệu quả kinh doanh. Hiện tại cũng chưa có một công cụ duy nhất nào có thể theo dõi trọn vẹn hành trình từ lúc người dùng nhìn thấy thương hiệu trong câu trả lời của AI đến khi họ truy cập website, để lại thông tin hoặc hoàn tất giao dịch.

Vì vậy, thách thức của CMO không chỉ là đo xem thương hiệu “hiện diện tốt đến đâu” trên AI, mà còn phải tìm cách kết nối dữ liệu đó với những chỉ số quen thuộc hơn như lượng truy cập, khách hàng tiềm năng, tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu.

2. “Tam giác hóa” dữ liệu: Cách doanh nghiệp kết nối AI Visibility với kết quả kinh doanh

Do chưa có một công cụ nào có thể theo dõi toàn bộ hành trình từ lúc thương hiệu xuất hiện trên AI đến khi tạo ra doanh thu, doanh nghiệp hiện phải kết hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau để có cái nhìn tương đối đầy đủ hơn. Cách tiếp cận này thường được gọi là triangulation – “tam giác hóa dữ liệu”, tức đối chiếu nhiều tín hiệu thay vì phụ thuộc vào một chỉ số duy nhất.

Một ví dụ đáng chú ý đến từ lĩnh vực B2B SaaS. Lượng truy cập vào các thương hiệu B2B từ ChatGPT đã tăng khoảng 303%, từ 645.000 lượt vào tháng 6/2025 lên 2,6 triệu lượt vào tháng 6/2026. Với Rippling, việc đo lường tác động của AI không chỉ dựa trên số lần thương hiệu được nhắc đến. Doanh nghiệp này kết hợp nhiều lớp dữ liệu như:

• Mức độ hiển thị trên AI từ Profound và AirOps.
• Dữ liệu chuyển đổi từ các hoạt động quảng cáo trên ChatGPT.
• Lượng truy cập website từ những truy vấn có và không có tên thương hiệu.
• Mô hình Media Mix Modeling (MMM) để ước tính mức đóng góp của từng kênh vào kết quả kinh doanh.

Ngoài việc đối chiếu dữ liệu, một số agency và doanh nghiệp cũng sử dụng các mô hình thống kê như Google Causal Impact. Thay vì chỉ nhìn thấy hai chỉ số cùng tăng rồi kết luận AI tạo ra doanh thu, phương pháp này giúp kiểm tra kỹ hơn liệu sự thay đổi về mức độ hiển thị trên AI có thực sự liên quan đến thay đổi trong traffic, lead hay doanh số hay không.

Các tiêu chuẩn đo lường cũng đang dần được hoàn thiện. Đầu tháng 8/2026, IAB đưa ra hướng dẫn đo lường AI Visibility dựa trên bốn nhóm tiêu chí 4P:

• Presence: Thương hiệu có xuất hiện hay không.
• Prominence: Thương hiệu xuất hiện nổi bật đến mức nào.
• Portrayal: AI mô tả thương hiệu theo hướng nào.
• Persuasion: Nội dung đó có khả năng ảnh hưởng đến quyết định của người dùng hay không.

Song song với đó, các nền tảng tìm kiếm cũng bắt đầu bổ sung thêm dữ liệu liên quan đến Generative AI, giúp marketer có thêm cơ sở để theo dõi hành vi người dùng.

Tuy nhiên, ở thời điểm hiện tại, phần việc quan trọng nhất vẫn nằm ở chính doanh nghiệp. Thương hiệu cần chủ động xây dựng hệ thống dữ liệu của riêng mình, kết nối first-party data như CRM, dữ liệu website, lead và doanh số với dữ liệu từ các nền tảng AI. Khi các nguồn dữ liệu này được đặt cạnh nhau, doanh nghiệp sẽ có cơ sở tốt hơn để đánh giá AI đang đóng vai trò gì trong hành trình khách hàng, thay vì chỉ nhìn vào số lần thương hiệu được AI nhắc đến.

3. Doanh nghiệp có thể làm gì để cải thiện mức độ hiển thị trên AI?

Khi AI ngày càng trở thành một điểm chạm trong hành trình tìm kiếm thông tin, nhiều doanh nghiệp bắt đầu quan tâm đến cách thương hiệu có thể xuất hiện thường xuyên và đúng ngữ cảnh hơn trong câu trả lời của các mô hình AI. Tuy nhiên, thay vì tìm kiếm những “mẹo” ngắn hạn, hướng đi bền vững hơn vẫn là xây dựng uy tín, độ phủ nội dung và tín hiệu thương hiệu trên nhiều kênh.

Xây dựng uy tín trên các nền tảng cộng đồng

Reddit, YouTube và các cộng đồng trực tuyến là nơi tập trung lượng lớn nội dung do người dùng tạo ra, bao gồm đánh giá, thảo luận và trải nghiệm thực tế về sản phẩm. Đây cũng là những nguồn thông tin có thể ảnh hưởng đến cách các hệ thống AI hiểu và mô tả một thương hiệu.

Vì vậy, một số doanh nghiệp bắt đầu theo dõi sát các cuộc thảo luận có liên quan đến mình, đồng thời tham gia giải đáp câu hỏi hoặc cung cấp thêm thông tin khi cần thiết. Điểm quan trọng là doanh nghiệp nên ưu tiên minh bạch và giá trị thực cho cộng đồng, thay vì cố gắng thao túng cuộc trò chuyện hoặc tạo ra những tín hiệu không tự nhiên.

Tăng đầu tư vào nội dung và Influencer Marketing

Một hướng đi khác là tạo ra nhiều nội dung có chất lượng trên website, YouTube, báo chí hoặc thông qua người ảnh hưởng. Khi một chủ đề được nhắc đến nhất quán trên nhiều nguồn đáng tin cậy, khả năng thương hiệu được AI nhận diện và đưa vào câu trả lời cũng có thể tăng lên.

Tuy nhiên, được AI trích dẫn chưa phải mục tiêu cuối cùng. Nội dung vẫn cần trả lời đúng nhu cầu của người dùng, thể hiện chuyên môn và đặt thương hiệu vào đúng ngữ cảnh. Nếu chỉ tập trung vào số lần được nhắc đến mà không tạo ra giá trị cho người đọc, doanh nghiệp rất khó chuyển sự hiện diện đó thành lead hay doanh thu.

Ưu tiên những kênh tạo ra tín hiệu thương hiệu rõ ràng

Thay vì dành toàn bộ nguồn lực để “tối ưu cho AI”, một số doanh nghiệp tiếp tục tập trung vào những kênh có khả năng tạo nhu cầu và chuyển đổi rõ ràng hơn như Paid Social, Influencer Marketing, PR hay Content Marketing.

Khi một thương hiệu được nhiều người tìm kiếm, thảo luận và nhắc đến trên nhiều nền tảng, những tín hiệu đó có thể gián tiếp củng cố mức độ hiện diện của thương hiệu trong hệ sinh thái AI. Đây cũng là cách tiếp cận bền vững hơn so với việc chạy theo từng thay đổi nhỏ của thuật toán hay mô hình ngôn ngữ.

Kết nối dữ liệu AI với dữ liệu kinh doanh

Song song với việc cải thiện mức độ hiển thị, các agency và nền tảng martech cũng đang phát triển những giải pháp mới để kết nối AI Visibility với dữ liệu chuyển đổi, lead, doanh thu và hiệu quả quảng cáo đa kênh.

Mục tiêu của các giải pháp này không chỉ là trả lời câu hỏi “thương hiệu xuất hiện bao nhiêu lần trên AI”, mà còn tiến xa hơn: sự xuất hiện đó có tạo ra tác động thực tế đến hành vi khách hàng hay không?

Về lâu dài, đây có thể là hướng phát triển quan trọng của hoạt động đo lường AI Marketing. Thay vì xem AI Visibility như một KPI độc lập, doanh nghiệp sẽ cần đặt nó trong bức tranh lớn hơn gồm nhận diện thương hiệu, nhu cầu tìm kiếm, traffic, chuyển đổi và doanh thu.

4. CMO cần thay đổi cách nhìn về Search trong kỷ nguyên AI

Sự xuất hiện của AI Search đang khiến hành trình tìm kiếm và mua hàng trở nên khó theo dõi hơn trước. Người dùng có thể tìm hiểu sản phẩm qua ChatGPT hoặc Google AI Overviews, sau đó lại chuyển sang sàn thương mại điện tử, website của nhà bán lẻ hoặc một kênh khác để hoàn tất giao dịch. Khi đó, doanh nghiệp khó xác định chính xác AI đã đóng góp bao nhiêu vào quyết định mua hàng.

Điều này đồng nghĩa với việc các CMO cần chấp nhận một mức độ “khoảng trống dữ liệu” nhất định. Không phải mọi điểm chạm trong hành trình khách hàng đều có thể được ghi nhận đầy đủ, đặc biệt khi người dùng liên tục chuyển đổi giữa nhiều nền tảng và thiết bị.

Trước đây, Search thường được xem là một kênh performance tương đối dễ đo lường: Người dùng tìm kiếm, nhấp vào quảng cáo hoặc kết quả tìm kiếm, sau đó thực hiện chuyển đổi. Doanh nghiệp có thể dựa vào dữ liệu trên nền tảng để xác định chi phí, số lượt chuyển đổi và doanh thu khá rõ ràng.

Với AI Search, mối quan hệ này không còn tuyến tính như vậy. Một lần thương hiệu được AI nhắc đến có thể tạo nhận biết, hỗ trợ quá trình cân nhắc hoặc thúc đẩy người dùng tìm kiếm thương hiệu sau đó, nhưng những tác động này không phải lúc nào cũng được ghi nhận trực tiếp.

Vì vậy, thay vì cố gắng tìm một con số chính xác tuyệt đối, CMO và đội ngũ marketing cần làm quen hơn với cách đo lường theo xác suất và xu hướng tổng thể. Chẳng hạn, doanh nghiệp có thể theo dõi đồng thời sự thay đổi của AI Visibility, branded search, traffic trực tiếp, lượng lead và doanh thu để đánh giá xem các chỉ số này có cùng chiều hay không.

Nói cách khác, Search trong kỷ nguyên AI đang dần chuyển từ một kênh có thể đo lường bằng từng cú nhấp chuột sang một phần của hệ sinh thái tạo nhu cầu và ảnh hưởng đến quyết định mua hàng. Điều này đòi hỏi CMO không chỉ thay đổi công cụ đo lường, mà còn phải thay đổi cả cách đánh giá hiệu quả của hoạt động Search.

5. Kết luận

AI Search đang mở ra một điểm chạm mới giữa thương hiệu và người tiêu dùng, nhưng việc đo lường tác động của điểm chạm này đến doanh thu vẫn còn nhiều hạn chế. Số lần được ChatGPT hay các công cụ AI nhắc đến có thể là một tín hiệu đáng quan tâm, nhưng chưa đủ để khẳng định hiệu quả kinh doanh.

Từ góc nhìn của Ori Agency, điều đáng chú ý không phải là doanh nghiệp có thể đo chính xác từng đồng doanh thu đến từ AI hay không, mà là liệu doanh nghiệp có xây dựng được một hệ thống dữ liệu đủ tốt để nhận biết xu hướng, kiểm chứng giả thuyết và đưa ra quyết định marketing phù hợp hay không.

Trong bối cảnh AI tiếp tục thay đổi cách người dùng tìm kiếm thông tin, CMO có lẽ cũng cần thay đổi kỳ vọng: thay vì tìm kiếm một mô hình attribution hoàn hảo, mục tiêu thực tế hơn là hiểu rõ AI đang đóng vai trò gì trong toàn bộ hành trình khách hàng và đánh giá tác động của nó trong bức tranh kinh doanh tổng thể.

Bài viết được biên tập bởi Ori Marketing Agency