Sau khi các công cụ theo dõi độ hiển thị thương hiệu trên AI như Scrunch, Profound hay Semrush trở nên phổ biến, giới CMO đang đối mặt bài toán khó hơn nhiều: chứng minh rằng việc xuất hiện nổi bật trong câu trả lời của ChatGPT hay Google AI Overviews thực sự chuyển hóa thành doanh thu.
Áp lực từ hội đồng quản trị
"Mọi CMO mà chúng tôi biết đều chịu áp lực khủng khiếp suốt 18 tháng qua từ hội đồng quản trị, ban lãnh đạo hay nhà đầu tư để giải bài toán này," John Barham, managing partner tại agency truyền thông hiệu suất Roast, chia sẻ với Digiday.
Theo một khảo sát gần đây, 73% marketer đã đầu tư vào công cụ theo dõi độ hiển thị trên AI. Nhưng các công cụ "share of model" như vậy chỉ cho biết một LLM đang trình bày thương hiệu ra sao và dựa trên nguồn nào chứ không hề chỉ ra mối liên hệ với doanh số hay hoạt động thương mại. "Không có công cụ nào vẽ được bức tranh toàn cảnh," Barham nói.
Phải "tam giác hóa" dữ liệu để suy đoán
Vì thiếu công cụ đo lường trực tiếp, các đội marketing buộc phải ghép nối nhiều tín hiệu gián tiếp lại với nhau. Alicia Yoon, nhà sáng lập kiêm CEO thương hiệu skincare Peach & Lily, gọi đây là quá trình "tam giác hóa" các tín hiệu proxy để ước lượng tác động của việc xuất hiện trên AI Overviews hay ChatGPT đến lượng khách hàng tiềm năng và doanh số online.
Tại công ty SaaS B2B Rippling, trưởng bộ phận tăng trưởng Neel Murthy cho biết đội ngũ phải kết hợp nhiều nguồn: dữ liệu hiển thị từ Profound và AirOps, dữ liệu chuyển đổi từ quảng cáo trả phí trên ChatGPT, lưu lượng truy cập từ tìm kiếm có thương hiệu và không thương hiệu, cùng một mô hình media mix (MMM) tùy chỉnh dựa trên nền tảng mã nguồn mở Meridian của Google.
Cách tiếp cận này tốn nhiều công sức của đội ngũ data scientist nội bộ, nhưng có thể là xu hướng tất yếu. Theo khảo sát của Demandbase, lượt truy cập từ ChatGPT đến các thương hiệu B2B đã tăng 303%, từ khoảng 645.000 lượt vào tháng 6/2025 lên 2,6 triệu vào tháng 6/2026. CMO của Demandbase, Rachel Truair, nhận định việc quy đổi lượng truy cập này thành kết quả thương mại lại đưa marketer trở về bài toán attribution vốn đã "ám ảnh" ngành suốt nhiều năm.
Đi theo hướng mô hình hóa thống kê
Roast sử dụng các công cụ thống kê như Causal Impact mô hình mã nguồn mở của Google dựa trên logic Bayesian để liên kết dữ liệu tìm kiếm với kết quả kinh doanh. "Không có công nghệ nào vẽ được đường thẳng rõ ràng từ độ hiển thị trên một LLM đến việc doanh số tăng lên... bạn phải đi theo con đường mô hình hóa," Barham nói.
Ngày càng nhiều marketer chọn hướng này, thúc đẩy IAB vừa công bố bộ hướng dẫn đo lường chuẩn hóa đầu tháng 8/2026. Google cũng đã bổ sung tính năng dữ liệu hiệu suất AI tạo sinh vào Search Console từ tháng 6.
Chuyển hướng sang "quản lý danh tiếng"
Thiếu bằng chứng liên kết rõ ràng không ngăn được các thương hiệu tìm cách cải thiện độ hiển thị trên AI. Nhiều brand tập trung vào vai trò của YouTube và Reddit trong kết quả LLM — thậm chí trực tiếp can thiệp vào các thread Reddit đang "hot" để định hướng dư luận trước khi bị AI thu thập và tóm tắt. Ứng dụng hẹn hò Seeking.com đã thuê agency Disruptive Advertising để theo dõi và can thiệp các thread Reddit lan truyền mạnh một hình thức "quản lý danh tiếng" theo lời đồng CEO Dana Rosewall.
Andrew Wheeler, CEO agency nội dung Skyword, cảnh báo marketer không nên dừng lại ở việc được trích dẫn: "Câu hỏi đo lường đầy đủ phải là: nội dung có xây dựng được uy tín không? Uy tín đó có xuất hiện khi được trích dẫn không? Và điều đó có chuyển hóa thành kết quả kinh doanh không?"
Học cách sống chung với sự bất định
Một số agency đang nỗ lực lấp khoảng trống này. Agency Assembly (thuộc Stagwell) đã hợp tác với startup Emberos từ tháng 3 để ra mắt giải pháp "Search+", tích hợp dữ liệu chuyển đổi, doanh thu và khách hàng tiềm năng vào việc theo dõi "thị phần" của thương hiệu trên các mô hình AI.
Trong lúc chờ giải pháp hoàn thiện, Barham cho rằng các CMO nên bắt đầu nhìn nhận tìm kiếm theo hướng "xác suất" thay vì chỉ số chắc chắn: "Đội ngũ của chúng tôi phải quen dần với việc giải thích giá trị công việc cho khách hàng ngay cả khi không có một file CSV nào để tải xuống chứng minh."
