Khi thị trường marketing liên tục có nhiều biến động, vai trò của các chỉ số đo lường (metric) cũng không còn giữ nguyên như trước. Những metric quen thuộc dĩ nhiên vẫn tiếp tục được sử dụng trong năm 2026, nhưng cách nhìn nhận và mức độ ưu tiên dành cho chúng đang thay đổi rõ rệt. Sự dịch chuyển trong tư duy quản trị, bối cảnh truyền thông phức tạp, cùng tốc độ phát triển nhanh của AI đang khiến một số chỉ số trở nên quan trọng hơn, đồng thời thay đổi cách các marketer diễn giải và ứng dụng dữ liệu.
Theo phân tích từ bài viết "Metrics that will matter most for marketers in 2026” của AgAge, điều này đồng nghĩa với việc các marketer cần đánh giá lại các chỉ số cũ dưới một lăng kính mới. Thách thức không nằm ở việc lựa chọn chỉ số phù hợp, mà nằm ở khả năng đọc đúng bản chất dữ liệu vốn đang bị làm phức tạp và phân mảnh bởi các công ty truyền thông và nền tảng công nghệ quảng cáo, đồng thời hiểu rõ AI đang tác động đến hành vi tiêu dùng và hành trình mua sắm ra sao.
Trong bối cảnh đó, năm 2026 được dự báo sẽ đặt ra nhiều vấn đề lớn xoay quanh hoạt động đo lường hiệu quả marketing. Sau đây là những chỉ số tiêu biểu mà các marketer có thể đầu tư nghiêm túc hơn trong tương lai.
1. Incrementality
Incrementality, chỉ số đo lường phần doanh thu hoặc lợi nhuận gia tăng thực sự do một chiến dịch hay vị trí quảng cáo mang lại, từ lâu đã đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả truyền thông. Trong vài năm trở lại đây, chỉ số này được nhắc đến nhiều hơn, đặc biệt trong bối cảnh Retail Media bùng nổ và ngày càng nhiều hoài nghi xoay quanh độ tin cậy của ROAS (Lợi tức trên chi tiêu quảng cáo).
Thực tế, không ít marketer rơi vào những tình huống khó lý giải khi tổng ROAS do các nền tảng Retail Media báo cáo thậm chí vượt xa mức tăng trưởng doanh số thực tế của thương hiệu trong cùng một giai đoạn triển khai. Nguyên nhân nằm ở chỗ ROAS, nhất là khi được cung cấp trực tiếp từ phía nền tảng, thường không loại trừ những doanh số vốn dĩ vẫn sẽ phát sinh ngay cả khi không có quảng cáo. Ngược lại, phép đo của Incrementality Testing (Kiểm thử tăng tiến) tập trung vào việc xác định chính xác phần giá trị tăng thêm mà quảng cáo thực sự tạo ra.
Dù vậy, Incrementality lại là một trong những chỉ số khó đo lường nhất. Phương pháp này yêu cầu marketer phải xây dựng kịch bản doanh số trong trường hợp không triển khai quảng cáo, đồng thời tính đến hàng loạt yếu tố ngoại cảnh như thời tiết, bối cảnh kinh tế hay hoạt động của đối thủ cạnh tranh. Trong trường hợp phân bổ ngân sách, thách thức còn nằm ở việc tránh tính trùng các giao dịch đến từ nhóm khách hàng vốn đã có xu hướng mua hàng dù không tiếp xúc với quảng cáo.
Trước nhu cầu này, một số nền tảng truyền thông kỹ thuật số lớn đã bắt đầu cung cấp các công cụ đo lường Incrementality riêng. Tuy nhiên, cách tiếp cận mang tính “tự chấm điểm” này vẫn cần được đánh giá thận trọng. Trên thực tế, để triển khai Incrementality một cách bài bản và đáng tin cậy, nhiều doanh nghiệp buộc phải xây dựng năng lực phân tích mới, đào tạo lại đội ngũ marketing về tư duy đo lường, hoặc hợp tác với các bên thứ ba độc lập nhằm đảm bảo tính khách quan của dữ liệu.
2. Attention
Attention từng là một khái niệm chưa được định nghĩa rõ ràng, chỉ thu hút sự quan tâm của giới học thuật và ngành quảng cáo trong một giai đoạn ngắn, rồi dần mờ nhạt theo thời gian. Tuy nhiên, trong bối cảnh quảng cáo ngày càng bão hoà và khả năng tập trung của người dùng suy giảm, Attention lại có nhiều lý do hơn để quay trở lại như một chỉ số đo lường cốt lõi.
Đáng chú ý, việc đo lường Attention hiện không còn dừng lại ở phạm vi nghiên cứu học thuật, mà đang dần được đưa vào thực tiễn của ngành marketing. Sau nhiều năm nghiên cứu và thảo luận, đến tháng 11/2025, IAB cùng Media Rating Council đã chính thức công bố bộ hướng dẫn nhằm chuẩn hoá cách đo lường mức độ chú ý đối với quảng cáo. Song song đó, IAB phối hợp với Coalition for Innovative Media Measurement cũng phát hành một Attenttion Playbook dành cho marketer, cung cấp khung tham chiếu và các tình huống ứng dụng cụ thể.
Một số thương hiệu lớn cũng đã bắt đầu thử nghiệm và chia sẻ kinh nghiệm triển khai Attention trong thực tế. Vào năm 2025, Haelon đã công bố chi tiết cách thương hiệu chăm sóc sức khoẻ này sử dụng chỉ số Attention để tối ưu hoá hiệu quả chi tiêu truyền thông.
3. Các chỉ số về hiệu quả sáng tạo (Creative effectiveness metrics)
Có một câu ngạn ngữ cổ rằng “When you have a hammer, every problem is a nail” (Tạm dịch: Khi trong tay chỉ có một chiếc búa, mọi vấn đề đều trông giống như một cái đinh). Trong ngành quảng cáo, Social Media Optimization (Tối ưu hoá mạng xã hội) từ lâu đã được xem như “chiếc búa vạn năng” đó nhờ dễ quản lý, dễ tối ưu và mang lại hiệu quả kinh doanh rõ ràng cho các bên trung gian. Mặt khác, nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng hiệu quả của nội dung sáng tạo không hề kém cạnh, thậm chí trong nhiều trường hợp còn tác động mạnh hơn cả vị trí hiển thị quảng cáo. Vấn đề nằm ở chỗ, yếu tố sáng tạo luôn khó đo lường và tối ưu hơn media.
Sự xuất hiện của AI đang từng bước thay đổi thực tế này. Một số agency như Known đã tích hợp phân tích hiệu quả sáng tạo song song với hiệu quả media trong các công cụ tối ưu hoá. Ở mảng truyền hình kết nối (Connected TV), nền tảng CTV tvScientific cũng kết hợp phân tích sáng tạo vào các giải pháp Performance Marketing (Cách doanh nghiệp triển khai hoạt động marketing dựa trên hiệu quả mà nó đem lại), trong khi các đơn vị chuyên về sáng tạo ứng dụng AI như ITG hay The Brandtech Group đang tự động hoá việc phân phối những phiên bản sáng tạo hiệu quả nhất. Cách tiếp cận này giúp đáp ứng nhu cầu ngày càng lớn về số lượng nội dung trên các kênh Digital, Social và Retail Media.
Known còn là một công ty truyền thông, sáng tạo và tiếp thị trải nghiệm, sản xuất các chương trình gốc cho Netflix, Amazon Prime và Hulu
Dù vậy, việc sử dụng AI đế tối ưu hoá concept sáng tạo vẫn còn là một lĩnh vực mới, chưa được khai thác nhiều. Nguyên nhân chủ yếu đến từ việc dữ liệu test quảng cáo thường thuộc quyền sở hữu của khách hàng, khiến AI khó được huấn luyện trên quy mô toàn ngành. Tuy nhiên, những đơn vị sở hữu kho dữ liệu test tích luỹ trong thời gian dài như iSpot.tv hay ABX đang từng bước phát triển các công cụ AI nhằm hỗ trợ định hình concept sáng tạo và xây dựng brief hiệu quả hơn cho marketer trong tương lai.
4. Độ chính xác của các địa chỉ IP (IP address accuracy)
Địa chỉ IP có vai trò quan trọng trong hoạt động nhắm chọn và đo lường hiệu quả quảng cáo, đặc biệt trong môi trường lĩnh vực connected TV và các nền tảng digital trên web mở. Khi được kết hợp với địa chỉ email hoặc địa chỉ bưu chính, địa chỉ IP thường được sử dụng cho việc nhắm mục tiêu (Targeting), hoặc làm nền tảng cho các mô hình nhắm chọn xác suất dựa trên khu vực sinh sống, từ đó suy luận về thu nhập hay đặc điểm nhân khẩu học của người dùng.
Trong bối cảnh ngày càng nhiều luật bảo mật cấp bang tại Mỹ hạn chế việc sử dụng dữ liệu nhân khẩu học mang tính nhận dạng cá nhân, hình thức nhắm chọn theo ZIP code dựa trên dữ liệu điều tra dân số Mỹ thông qua địa chỉ IP đang trở nên phổ biến hơn. Tuy nhiên, vấn đề cốt lõi của phương pháp này nằm ở độ chính xác của dữ liệu IP.
Nhiều đạo luật bảo mật dữ liệu cấp tiểu bang đang làm thay đổi cách thu thập dữ liệu và quy trình đo lường khán giả tại Mỹ
Theo một nghiên cứu do Truthset công bố vào cuối năm 2025, dữ liệu địa chỉ IP không chỉ thường xuyên bị gán sai người dùng hoặc sai ZIP code, mà trong nhiều trường hợp còn sai lệch nghiêm trọng về mặt địa lý, thậm chí nhầm lẫn giữa các châu lục. Ngay cả những nhà cung cấp dữ liệu được đánh giá tốt nhất trong nghiên cứu này cũng chỉ đạt độ chính xác khoảng 30% khi ghép IP với email và 18% khi ghép IP với địa chỉ bưu chính. Từ đó, Truthset ước tính chỉ khoảng 3 cent trong mỗi USD chi cho quảng cáo nhắm chọn bằng IP thực sự tiếp cận đúng nhóm nhân khẩu học mục tiêu.
Nguyên nhân sâu xa đến từ việc các nhà cung cấp dịch vụ Internet liên tục thay đổi địa chỉ IP gắn với từng hộ gia đình. Điều này khiến dữ liệu nhanh chóng trở nên lỗi thời nếu không được cập nhật gần như theo thời gian thực - một yêu cầu vừa tốn kém vừa khó triển khai trên quy mô lớn.
Trước thực trạng đó, việc cải thiện độ chính xác của địa chỉ IP hoặc tìm kiếm các giải pháp thay thế đáng tin cậy hơn đang trở thành ưu tiên hàng đầu của marketer trong năm 2026, nếu không muốn ngân sách truyền thông tiếp tục bị bào mòn bởi những sai lệch ngay từ nền tảng dữ liệu.
5. Tỷ lệ media working/non-working (Working/non-working media ratio)
Trong nhiều thập kỷ, tỷ lệ giữa chi phí media “working” và “non-working” đã trở thành chỉ số quen thuộc để các Giám đốc Tài chính (CFO) theo dõi và giám sát hiệu quả chi tiêu marketing. Về bản chất, đây là tỷ lệ giữa ngân sách dành cho media trả phí so với tổng chi phí sản xuất và phân phối quảng cáo. Tuy nhiên, cách tiếp cận này tồn tại không ít bất cập. Điển hình là việc chi phí trả cho agency sáng tạo thường bị xếp vào nhóm “non-working”, trong khi trên thực tế đây lại là phần đóng vai trò cốt lõi trong việc tạo dựng giá trị thương hiệu. Bên cạnh đó, nhiều agency, công ty media và trung gian công nghệ quảng cáo còn “ẩn” phí và biên lợi nhuận của mình trong phần “Working Media”, khiến cấu trúc chi phí trở nên thiếu minh bạch.
Dù còn nhiều hạn chế, năm 2026 được xem là thời điểm phù hợp để marketer nhìn lại chỉ số working/non-working một cách nghiêm túc và tinh vi hơn. Động lực cho sự thay đổi này đến từ việc các thương hiệu lớn như Procter & Gamble hay Bayer bắt đầu rà soát kỹ lưỡng hơn số tiền thực sự họ chi cho việc phân phối quảng cáo, cũng như giá trị nhận lại từ các nền tảng và trung gian công nghệ quảng cáo.
Một bước tiến đáng chú ý đã xuất hiện trong năm 2025, khi Meta đưa ra yêu cầu minh bạch dữ liệu, cho phép marketer nhìn rõ hơn phần biên lợi nhuận phải trả khi mua không gian quảng cáo thông qua các mạng lưới truyền thông bán lẻ. Động thái này không chỉ giúp làm rõ ranh giới giữa chi phí “working” và “non-working”, mà còn tạo tiền đề để marketer đặt câu hỏi về mức độ minh bạch tương tự với các công ty media và nền tảng khác.
Meta cũng dự định đặt ra các quy định mới yêu cầu các nhà bán lẻ công khai dữ liệu về chi tiêu quảng cáo trước tháng 2 năm nay
Tuy vậy, để đạt được một tỷ lệ working/non-working phản ánh đúng thực tế, thị trường vẫn còn nhiều việc phải làm. Điều này bao gồm việc hạn chế hình thức mua phương tiện truyền thông chính, yêu cầu minh bạch toàn bộ chi phí từ nền tảng phía cầu, nền tảng phía cung đến các khâu giao dịch trong môi trường digital và CTV, đồng thời đảm bảo mọi khoản giảm giá hay ưu đãi từ các nền tảng lớn phải được công khai hoặc hoàn trả đầy đủ cho marketer.
Những tín hiệu tích cực ban đầu đã xuất hiện. Theo Association of National Advertisers, các doanh nghiệp tham gia chương trình Programmatic Transparency Benchmark đã giảm tỷ lệ chi phí giao dịch xuống còn 23,8% tổng ngân sách media trong quý III/2025, so với mức 29% vào năm 2023. Dù dữ liệu từ một số trung gian lớn vẫn chưa đầy đủ, đây được xem là bước khởi đầu quan trọng hướng tới một cuộc chơi minh bạch hơn trong tương lai.
6. Độ dài truy vấn tìm kiếm (Query length)
Một thay đổi tưởng chừng nhỏ trong hành vi tìm kiếm của người dùng đang được dự báo sẽ tạo ra tác động đáng kể đến chiến lược marketing, đặc biệt là với ngân sách Google Search, kênh truyền thông đơn lẻ có doanh thu lớn nhất thế giới hiện nay.
Các dữ liệu gần đây cho thấy người dùng đang nhập nhiều từ hơn trong mỗi truy vấn tìm kiếm. Nguyên nhân chủ yếu được cho là đến từ sự phổ biến ngày càng cao của các công cụ AI, trong đó có Google AI Overviews. Nếu trước đây truy vấn chỉ gồm một đến hai từ là phổ biến, thì đến năm 2025, theo ông Aaron Burnett, CEO của Wheelhouse Digital Marketing Group, các truy vấn dài từ ba đến bốn từ đã chiếm tới 51% tổng lượt tìm kiếm. Đáng chú ý hơn, số lượng truy vấn rất dài, lên đến chín từ, đã tăng gấp ba lần so với cùng kỳ năm trước.
Theo Burnett, việc người dùng ngày càng tương tác thường xuyên với AI đang hình thành thói quen đặt câu hỏi dài hơn, mang tính ngôn ngữ tự nhiên rõ rệt, bao gồm cả tìm kiếm bằng giọng nói. Sự thay đổi này đặt ra không ít thách thức cho marketer. Khi truy vấn trở nên dài và cụ thể hơn, việc phân tích insight, xây dựng bộ từ khóa và tối ưu ngân sách search trở nên phức tạp hơn đáng kể so với trước đây.
Tác động của độ dài truy vấn tìm kiếm cũng không đồng đều giữa các ngành hàng. Wheelhouse ghi nhận rằng với các thương hiệu trong lĩnh vực thiết bị y tế và sản phẩm chăm sóc sức khỏe, truy vấn dài hơn thường đi kèm với tỷ lệ chuyển đổi cao hơn, phản ánh ý định mua hàng rõ ràng từ phía người dùng. Ngược lại, ở một số phân khúc khác trong ngành y tế, xu hướng này lại dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi thấp hơn.
Với các marketer, AI còn tạo ra những tác động đáng kể khi tự động hóa các hoạt động như nghiên cứu thị trường, thu thập insight, thiết kế sản phẩm,...
Như Quỳnh (Theo AdAge)
Subscribe Newsletter của Advertising Vietnam để theo dõi nhiều tin tức hấp dẫn về ngành quảng cáo.
