Quảng cáo trong AI (Phần 2): Cuộc đua đã bắt đầu, marketer nên tham gia từ đâu?

Khi các nền tảng AI bắt đầu thử nghiệm quảng cáo trong cuộc trò chuyện, nhiều thương hiệu nghĩ đến AI chatbot như một kênh tiếp cận mới và tìm cách mua vị trí xuất hiện trong câu trả lời AI. Tuy nhiên, dữ liệu thị trường lại hé lộ một kịch bản khác: Người dùng chưa rời bỏ Google, và các chatbot như ChatGPT chưa thể trở thành “mỏ vàng” quảng cáo như kỳ vọng. Vậy marketer nên làm gì để tận dụng sức ảnh hưởng của AI lên hành trình mua sắm?

Quảng cáo AI tăng trưởng, nhưng chatbot không phải trung tâm

Khi OpenAI (công ty mẹ của ChatGPT) dự báo doanh thu với tham vọng tạo ra 100 tỷ USD doanh thu quảng cáo hàng năm vào năm 2030, nhiều người dễ nghĩ về một thị trường quảng cáo mới, nơi thương hiệu có thể mua vị trí để xuất hiện trực tiếp trong các cuộc trò chuyện với AI (AI chatbot) và tạo ra chuyển đổi đáng kể. Tuy nhiên, đến nay, quảng cáo trong chatbot vẫn đang ở giai đoạn đầu, khi các nền tảng tiếp tục hoàn thiện định dạng, cách mua và đo lường hiệu quả.

Bên cạnh đó, dù AI đang mở ra một thị trường quảng cáo được kỳ vọng tăng trưởng nhanh, cuộc đua này không chỉ có quảng cáo trong chatbot. EMARKETER hiện chia “AI advertising” (quảng cáo AI) thành ba nhóm:

Quảng cáo xuất hiện cùng nội dung tìm kiếm do AI tạo (AI search-adjacent ads) như Google AI Overviews và Bing AI-powered summaries.

Quảng cáo xuất hiện cùng nội dung tìm kiếm do AI tạo.
Nguồn: Ảnh chụp màn hình

Quảng cáo trong trải nghiệm tìm kiếm hội thoại có AI (AI conversational search ads) như Google AI Mode và Bing Copilot search.

Quảng cáo trong trải nghiệm tìm kiếm hội thoại có AI.
Nguồn: Ảnh chụp màn hình

Quảng cáo trực tiếp trên các nền tảng chatbot AI (AI chatbot ads) như ChatGPT và Microsoft Copilot.

Quảng cáo trực tiếp trên các nền tảng chatbot AI.
Nguồn: OpenAI

Theo dự báo tháng 5/2026 của EMARKETER, tổng chi tiêu cho cả ba nhóm quảng cáo AI tại Mỹ sẽ đạt khoảng 32 tỷ USD trong năm 2026 và vượt 68 tỷ USD vào năm 2030. Quan trọng hơn, dữ liệu cho thấy phần lớn ngân sách quảng cáo AI lại không chảy vào các chatbot.

Trong năm 2026, khoảng 82,5% chi tiêu quảng cáo AI tại Mỹ được dự báo đến từ các quảng cáo tìm kiếm xuất hiện cùng nội dung do AI tạo (AI search-adjacent ads). Chẳng hạn, khi người dùng tìm kiếm “laptop tốt cho dân content”, Google có thể hiển thị AI Overview để tổng hợp và trả lời câu hỏi ở đầu trang, trong khi các quảng cáo Search quen thuộc vẫn xuất hiện bên dưới hoặc xung quanh phần trả lời.

Tỷ trọng này được dự báo vẫn duy trì trong những năm tới. Đến năm 2030, AI search-adjacent ads có thể chiếm khoảng 58% tổng chi tiêu quảng cáo AI tại Mỹ, trong khi quảng cáo trực tiếp trên các AI chatbot (AI chatbot ads) chỉ chiếm khoảng 8%. Phần còn lại chủ yếu đến từ quảng cáo trong các trải nghiệm tìm kiếm hội thoại có AI (AI conversational search ads), khi người dùng đặt câu hỏi trực tiếp trong những tính năng như Google AI Mode.

Xu hướng phân bổ ngân sách này cũng phản ánh một thực tế về hành vi người dùng: AI đang phát triển nhanh nhưng chưa thay thế Search. Dù việc sử dụng các công cụ AI tăng mạnh trong những năm qua, theo EMARKETER, số lượng người tìm kiếm trên Google và thời gian họ dành cho công cụ này mỗi ngày vẫn không hề giảm. AI và Search chỉ đang bổ trợ cho nhau: người dùng có thể dùng AI để tìm hiểu hoặc hình thành ý tưởng, sau đó quay lại Google để tìm kiếm thêm thông tin, kiểm tra thương hiệu hoặc thực hiện những bước tiếp theo trong hành trình mua hàng.

Nói cách khác, quảng cáo AI đang tăng trưởng không có nghĩa người dùng rời bỏ Google để chuyển sang chatbot. Phần lớn cuộc chơi hiện vẫn diễn ra trên nền tảng Search, nơi AI đang được tích hợp vào trải nghiệm tìm kiếm và quảng cáo truyền thống vẫn giữ vai trò lớn.

Năm 2026, khoảng 82,5% chi tiêu quảng cáo AI tại Mỹ được dự báo đến từ các quảng cáo tìm kiếm xuất hiện cùng nội dung do AI tạo.
Nguồn: Brands Vietnam

Vậy marketer cần làm gì?

Trong bối cảnh AI chưa thay thế Search và quảng cáo trực tiếp trong chatbot vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm, thương hiệu nên tập trung vào đâu để tận dụng ảnh hưởng ngày càng lớn của AI trong hành trình mua hàng?

Theo gợi ý từ EMARKETER, khi quảng cáo vẫn chưa được triển khai rộng rãi trên các nền tảng AI, việc thương hiệu được AI nhận diện và đề xuất một cách tự nhiên vẫn là yếu tố quan trọng. Nói cách khác, ở thời điểm này, marketer chưa cần vội ưu tiên paid visibility (hiện diện/quảng cáo trả phí) trong chatbot. Điều đáng quan tâm hơn là xây dựng organic AI visibility – khả năng thương hiệu được AI nhận diện, đưa vào câu trả lời và đề xuất một cách tự nhiên.

Để làm được điều đó, marketer có thể bắt đầu từ ba việc: theo dõi thương hiệu đang xuất hiện như thế nào trong câu trả lời AI, xây dựng hệ thống thông tin đủ rõ ràng để AI hiểu đúng về thương hiệu và tìm cách đo lường mức độ AI đang ảnh hưởng đến hành vi người dùng.

Theo dõi AI visibility

Khi AI ngày càng tham gia vào quá trình người dùng tìm hiểu và lựa chọn sản phẩm, marketer cần biết thương hiệu đang xuất hiện ở đâu trong những cuộc trò chuyện đó. AI có nhắc đến thương hiệu khi người dùng hỏi về ngành hàng không? Thương hiệu được đặt cạnh những đối thủ nào? AI mô tả thương hiệu bằng những đặc điểm gì và dựa trên nguồn thông tin nào?

Những điều này sẽ trở thành cơ sở để marketer biết những vấn đề thương hiệu cần cải thiện. Nếu theo dõi đủ lâu, marketer có thể phát hiện những khoảng trống như thương hiệu ít xuất hiện hơn đối thủ, AI sử dụng thông tin không chính xác, AI mô tả thương hiệu khác với định vị mong muốn… Đây cũng là lý do AI Visibility (mức độ hiện diện của thương hiệu trong câu trả lời AI) đang dần trở thành một nhóm chỉ số được các nền tảng và công cụ marketing theo dõi riêng.

AI Visibility đang dần trở thành một nhóm chỉ số được các nền tảng và công cụ marketing theo dõi riêng.
Nguồn: Unsplash

Tháng 3/2026, Microsoft đưa AI Performance vào Bing Webmaster Tools, cho phép các website theo dõi nội dung của mình xuất hiện trong câu trả lời AI như thế nào, bao gồm những URL được trích dẫn, các truy vấn dẫn đến những lượt trích dẫn đó và mức độ xuất hiện của nội dung theo thời gian. Microsoft giới thiệu công cụ này như một cách giúp marketer hiểu thương hiệu đang xuất hiện ở đâu trong hệ sinh thái tìm kiếm có AI, thay vì chỉ nhìn vào dữ liệu truy cập website.

Tương tự, Ahrefs đã đưa vào Brand Radar nhóm chỉ số AI Visibility gồm lượt nhắc đến thương hiệu (mentions), lượt được AI trích dẫn (citations), lượt hiển thị ước tính (impressions) và AI share of voice, qua đó giúp thương hiệu theo dõi mức độ hiện diện và so sánh với các đối thủ trong câu trả lời do AI tạo ra.

Xây dựng AI Visibility

Ngoài theo dõi AI Visibility, marketer xây dựng một hệ thống thông tin đủ rõ ràng và đáng tin cậy để AI có thể hiểu đúng về thương hiệu và đề xuất với người dùng.

Google hiện cho biết không có một bộ nguyên tắc SEO riêng dành cho AI Overviews hay AI Mode. Các nguyên tắc SEO nền tảng vẫn được áp dụng, từ việc tạo nội dung hữu ích, đáng tin cậy, cho phép Google thu thập và lập chỉ mục nội dung, giúp nội dung dễ được tìm thấy qua internal links (liên kết nội bộ) đến việc cung cấp thông tin quan trọng dưới dạng văn bản và sử dụng dữ liệu có cấu trúc phù hợp.

Microsoft cũng mô tả quá trình AI hình thành câu trả lời dựa trên ba lớp: kiến thức nền của mô hình, thông tin được truy xuất từ web và dữ liệu có cấu trúc từ nguồn chính chủ. Điều này cho thấy marketer cần đảm bảo những thông tin quan trọng về sản phẩm và thương hiệu được trình bày rõ ràng, nhất quán trên các nguồn mà hệ thống AI có thể truy xuất.

Tuy nhiên, website của thương hiệu chỉ là một phần trong hệ thống thông tin mà AI có thể sử dụng. Khi hình thành câu trả lời, AI còn truy xuất thông tin từ nhiều nguồn khác trên web. Vì vậy, marketer cũng cần quan tâm đến cách thương hiệu được nhắc đến trên báo chí, các trang chuyên môn, nền tảng đánh giá, mạng xã hội và những nguồn bên thứ ba khác như creator.

Một nghiên cứu nhận thấy khả năng một địa điểm được AI đưa vào câu trả lời có liên hệ với nhiều yếu tố.
Nguồn: Unsplash

Một nghiên cứu về khả năng AI đề xuất nhà hàng, quán cà phê và bar cho thấy điểm này khá rõ. Nghiên cứu nhận thấy khả năng một địa điểm được AI đưa vào câu trả lời có liên hệ với nhiều yếu tố, trong đó có số lượng đánh giá, có website, thông tin về giá và các đề cập từ bên thứ ba.

Dù nghiên cứu chỉ tập trung vào ngành F&B và hai thị trường cụ thể nên chưa thể xem là quy luật cho mọi ngành nhưng kết quả này gợi ý rằng AI Visibility có thể chịu ảnh hưởng từ thông tin mà thương hiệu tích lũy trên nhiều nguồn trực tuyến, chứ không chỉ từ website chính thức.

Đo lường AI influence

Nếu AI Visibility cho biết thương hiệu xuất hiện ở đâu thì bài toán tiếp theo là xác định sự xuất hiện đó có thực sự thay đổi hành vi người dùng hay không. Đây cũng là lúc marketer gặp một thách thức lớn hơn: AI có thể ảnh hưởng đến quyết định mua hàng mà không để lại “dấu vết” có thể đo lường được.

Giả sử một người dùng hỏi ChatGPT: “Tôi nên chọn thương hiệu A hay B?”. ChatGPT đề xuất thương hiệu A. Người dùng không bấm vào đường link nào mà tự mở Google, tìm “thương hiệu A”, đọc thêm đánh giá rồi vào website để mua hàng. Trong trường hợp này, AI đã góp phần đưa thương hiệu A vào danh sách cân nhắc, nhưng hệ thống đo lường dựa trên lượt click có thể bỏ qua vai trò của AI.

Nếu AI Visibility cho biết thương hiệu xuất hiện ở đâu thì bài toán tiếp theo là xác định sự xuất hiện đó có thực sự thay đổi hành vi người dùng hay không.
Nguồn: Pexels

Đây cũng là một vấn đề thực tế. 60% lãnh đạo marketing được khảo sát cho rằng AI-driven discovery (khám phá bằng AI) là một trong những hoạt động khó đo lường nhất, trong khi chỉ 8% có thể theo dõi ảnh hưởng của AI đến doanh thu và conversion (chuyển đổi) từ đầu đến cuối.

Khi không biết AI đang đóng góp bao nhiêu vào quá trình ra quyết định, marketer có thể đánh giá thấp một điểm chạm đang ảnh hưởng đến người dùng hoặc ngược lại, đầu tư vào AI mà chưa có bằng chứng rõ ràng về hiệu quả. Vì vậy, EMARKETER khuyến nghị thương hiệu bắt đầu thử nghiệm đo lường “AI influence” (sức ảnh hưởng của AI) ngay từ bây giờ thay vì chờ đến khi có một hệ thống đo lường hoàn chỉnh.

Đương nhiên, vẫn chưa có một công thức chung để đo AI influence. Các tổ chức và thương hiệu vẫn đang trong quá trình tìm kiếm và thử nghiệm cách hiệu quả nhất.

Partnerize – công ty tiếp thị đối tác và đo lường (partnership marketing) – đề xuất kết hợp nhiều cách đo khác nhau. Thứ nhất, phân bổ đóng góp giữa các điểm chạm để xác định mỗi kênh đã góp phần vào quyết định mua hàng như thế nào, thay vì chỉ ghi nhận tương tác cuối cùng. Thứ hai, đo mức độ gia tăng (incrementality) bằng cách so sánh một nhóm được AI tác động với một nhóm tương đồng không nhận tác động đó, qua đó kiểm tra liệu AI có thực sự tạo ra thêm chuyển đổi không. Cuối cùng, các dữ liệu này cần được kết nối lại để marketer có thể nhìn toàn bộ hành trình, từ lúc thương hiệu xuất hiện trong AI đến kết quả kinh doanh.

★★★

Cuộc đua quảng cáo trong AI sẽ còn tiếp tục khi các nền tảng tìm ra cách thương mại hóa những cuộc trò chuyện với người dùng. Nhưng với marketer, cuộc đua này đã bắt đầu từ trước khi một vị trí quảng cáo được mở bán. Đó là cuộc đua để thương hiệu được AI nhận diện, được đưa vào câu trả lời và có khả năng ảnh hưởng đến quyết định của người dùng.