AI trong marketing đang bước sang một giai đoạn mới. Nếu trước đây công nghệ chủ yếu được dùng để tạo nội dung, cá nhân hóa hay tự động hóa chiến dịch, thì giờ đây AI ngày càng tham gia trực tiếp vào quyết định phân bổ ngân sách giữa các kênh. Khi ngân sách marketing tăng chậm và doanh nghiệp phải chứng minh hiệu quả của từng khoản chi, câu hỏi quan trọng không còn chỉ là AI giúp marketer làm việc nhanh hơn bao nhiêu, mà là liệu AI có thể giúp xác định chính xác hơn “đồng ngân sách tiếp theo nên được chi ở đâu” để tạo ra giá trị tốt nhất hay không.
1. Khi ngân sách tăng chậm, dữ liệu trở thành lợi thế cạnh tranh mới
Áp lực tối ưu ngân sách marketing đang trở nên rõ ràng hơn khi doanh nghiệp phải tạo ra nhiều kết quả hơn với nguồn lực không tăng tương ứng. Theo dữ liệu được MarTech dẫn lại, chi tiêu marketing chỉ tăng 1,7% trong 12 tháng qua, mức thấp nhất kể từ năm 2021. Đồng thời, ngân sách marketing trung bình đã giảm xuống còn khoảng 9% tổng doanh thu của doanh nghiệp.
Trong bối cảnh đó, AI được kỳ vọng sẽ đảm nhận ngày càng nhiều công việc trong marketing. Các doanh nghiệp tham gia khảo sát dự báo đến năm 2029, hơn một nửa hoạt động marketing có thể có sự tham gia của AI. Tuy nhiên, giá trị lớn nhất không chỉ nằm ở việc tự động hóa công việc hay giảm thời gian sản xuất nội dung, mà ở khả năng giúp marketer đưa ra quyết định tốt hơn về cách sử dụng ngân sách.
Lợi thế cạnh tranh vì vậy đang dần chuyển từ câu hỏi “doanh nghiệp có thể chi bao nhiêu?” sang “doanh nghiệp hiểu dữ liệu tốt đến đâu?”. AI có thể phân tích đồng thời nhiều nguồn thông tin như hành vi người dùng, hiệu quả các chiến dịch trước đây, hoạt động của đối thủ và bối cảnh của khách hàng tại từng thời điểm. Từ đó, doanh nghiệp có thể phân nhóm đối tượng chính xác hơn và lựa chọn thông điệp, kênh cũng như thời điểm tiếp cận phù hợp.
Ví dụ, thay vì phân bổ ngân sách cố định cho Paid Search, Social Media và Display từ đầu quý rồi chờ đến cuối kỳ mới đánh giá, hệ thống AI có thể liên tục theo dõi hiệu suất và nhận biết kênh nào đang tạo ra kết quả tốt hơn. Ngân sách sau đó có thể được điều chỉnh dựa trên dữ liệu thực tế thay vì chỉ dựa vào kế hoạch ban đầu.
Điều này cũng khiến cách đo lường hiệu quả marketing cần thay đổi. Những chỉ số như impression, click hay engagement vẫn hữu ích, nhưng chưa đủ để đánh giá AI có thực sự giúp doanh nghiệp sử dụng ngân sách tốt hơn hay không.
Thay vào đó, marketer cần nhìn nhiều hơn vào các kết quả kinh doanh như:
Tỷ lệ chuyển đổi.
Doanh thu và tác động đến tăng trưởng.
Giá trị vòng đời khách hàng (LTV).
Hiệu suất và năng suất của hoạt động marketing.
Tốc độ đưa chiến dịch hoặc sản phẩm mới ra thị trường.
MarTech cho rằng lợi thế trong giai đoạn tiếp theo sẽ ngày càng đến từ marketing intelligence - khả năng biến lượng dữ liệu lớn thành những quyết định có thể hành động. Khi ngân sách không còn dễ dàng tăng thêm, doanh nghiệp có hệ thống dữ liệu tốt hơn và khả năng xác định chính xác nơi nên đặt “đồng ngân sách tiếp theo” sẽ có nhiều cơ hội cải thiện hiệu quả marketing hơn.
2. AI đang thay đổi cách doanh nghiệp mua quảng cáo và tối ưu chiến dịch
Một trong những ứng dụng rõ nhất của AI trong marketing hiện nay là khả năng điều chỉnh chiến dịch ngay khi chiến dịch đang chạy. Thay vì chờ đến cuối tuần hoặc cuối tháng mới xem báo cáo rồi phân bổ lại ngân sách, AI có thể liên tục phân tích hiệu suất, dự đoán kết quả và đề xuất nơi ngân sách nên được chuyển đến để tạo hiệu quả tốt hơn.
2.1. Cá nhân hóa dựa trên khả năng dự đoán hành vi
Netflix là một ví dụ về cách dữ liệu và AI có thể hỗ trợ hoạt động marketing ở cấp độ từng khách hàng. Nền tảng sử dụng các mô hình dự báo để nhận diện những thuê bao có nguy cơ rời bỏ dịch vụ, từ đó triển khai các hoạt động giữ chân phù hợp.
AI cũng được sử dụng để tạo và thử nghiệm nhiều hình ảnh thumbnail khác nhau dựa trên thói quen xem của từng người. Thay vì tất cả người dùng đều nhìn thấy cùng một hình ảnh đại diện cho một bộ phim, hệ thống có thể lựa chọn hình ảnh có khả năng thu hút từng nhóm người xem tốt hơn.
Cách tiếp cận tương tự đang được áp dụng trong nhiều ngành:
Bán lẻ có thể cá nhân hóa ưu đãi theo khách hàng hoặc từng cửa hàng.
Doanh nghiệp hàng tiêu dùng có thể dự báo nhu cầu và lựa chọn chương trình khuyến mãi hiệu quả hơn.
Ngành y tế có thể điều chỉnh thông điệp dựa trên từng bối cảnh tương tác với bệnh nhân.
Doanh nghiệp B2B có thể xác định những tài khoản nên được ưu tiên, cá nhân hóa hành trình và tập trung nguồn lực vào các lead có khả năng chuyển đổi cao hơn.
Điểm chung là AI giúp doanh nghiệp chuyển từ việc chia khách hàng thành những nhóm tương đối rộng sang đưa ra quyết định dựa trên nhiều tín hiệu hành vi và ngữ cảnh hơn.
2.2. Programmatic giúp ngân sách được điều chỉnh theo hiệu suất thực tế
AI cũng đang trở thành một phần quan trọng của Programmatic Advertising - hình thức mua bán không gian quảng cáo tự động theo thời gian thực.
Tại Mỹ, giá trị giao dịch qua quảng cáo programmatic đã vượt 271 tỷ USD và chiếm hơn 90% quảng cáo hiển thị kỹ thuật số, theo số liệu được MarTech dẫn lại.
Trong mô hình này, AI có thể tự động điều chỉnh giá thầu, vị trí hiển thị và đối tượng tiếp cận dựa trên khả năng tạo ra kết quả. Nếu một nhóm quảng cáo đang có chi phí chuyển đổi cao trong khi nhóm khác hoạt động tốt hơn, hệ thống có thể phân bổ lại ngân sách mà không cần marketer chờ đến chu kỳ tối ưu tiếp theo.
Quan trọng hơn, AI có thể mô phỏng nhiều phương án media mix khác nhau để dự đoán việc tăng hoặc giảm ngân sách ở từng kênh sẽ ảnh hưởng thế nào đến hiệu quả tổng thể. Điều này giúp marketer giảm những khoản chi không hiệu quả và phản ứng nhanh hơn khi thị trường thay đổi.
2.3. Agentic AI đưa hoạt động tối ưu tiến gần hơn đến thời gian thực
Một bước phát triển tiếp theo là Agentic AI - những hệ thống có khả năng thực hiện một chuỗi nhiệm vụ tương đối độc lập dựa trên mục tiêu được đặt ra.
Trong marketing, một AI agent có thể theo dõi chiến dịch, thử nghiệm phiên bản quảng cáo mới, điều chỉnh targeting và phân bổ lại ngân sách dựa trên kết quả. Thay vì đội ngũ marketing kiểm tra hiệu suất mỗi tuần, hệ thống có thể đưa ra các quyết định tối ưu sau vài giờ.
MarTech dẫn trường hợp một agency sử dụng AI để quản lý chiến dịch đã giảm 60% chi phí trên mỗi lead và rút ngắn 40% chu kỳ bán hàng khi agent thực hiện các quyết định tối ưu vài giờ một lần thay vì hàng tuần.
Xu hướng này đang dẫn đến khái niệm “Agentic Marketing Organization”, nơi AI không chỉ hỗ trợ một tác vụ riêng lẻ mà tham gia vào nhiều bước như lập kế hoạch, cá nhân hóa, triển khai, thử nghiệm và tối ưu chiến dịch.
2.4. Attribution cũng có thể trở nên chính xác hơn
Một vấn đề lâu nay của marketer là khó xác định chính xác kênh nào thực sự đóng góp vào chuyển đổi. Nếu chỉ sử dụng last-touch attribution, toàn bộ giá trị thường được ghi nhận cho điểm chạm cuối cùng, trong khi những quảng cáo hoặc nội dung xuất hiện trước đó có thể đã đóng vai trò quan trọng trong quá trình cân nhắc.
AI có thể phân tích hành trình khách hàng trên nhiều kênh để đánh giá đóng góp của từng điểm chạm, từ Paid Search, Social Media, email đến quảng cáo hiển thị. Từ đó, doanh nghiệp có thêm cơ sở để xác định kênh nào nên được tăng ngân sách và kênh nào đang nhận nhiều ngân sách hơn giá trị thực tế tạo ra.
Nhìn rộng hơn, giá trị của AI trong media buying không chỉ nằm ở việc tự động hóa thao tác. Thay đổi quan trọng hơn là khả năng rút ngắn khoảng cách giữa dữ liệu và quyết định: hiệu suất vừa thay đổi, hệ thống có thể phát hiện, phân tích và điều chỉnh ngân sách nhanh hơn. Với marketer, điều này mở ra cơ hội chuyển từ tối ưu chiến dịch theo từng đợt sang quản trị ngân sách liên tục dựa trên hiệu quả thực tế.
3. Tự động hóa sáng tạo và quản trị chiến dịch đa nền tảng
AI không chỉ thay đổi cách doanh nghiệp phân bổ ngân sách, mà còn đang tự động hóa ngày càng nhiều khâu trong quá trình sản xuất và vận hành chiến dịch. Từ tạo nội dung, thử nghiệm quảng cáo đến triển khai đa kênh, nhiều công việc trước đây cần đội ngũ thực hiện thủ công giờ có thể được xử lý nhanh hơn bằng AI.
3.1. Rút ngắn thời gian sản xuất nội dung
Generative AI đang được sử dụng ngày càng nhiều trong quá trình tạo và chỉnh sửa quảng cáo video. Theo số liệu được MarTech dẫn lại, khoảng 40% quảng cáo video trong năm nay được xây dựng hoặc cải thiện với sự hỗ trợ của AI.
Thay vì cần nhiều ngày để phát triển từng phiên bản quảng cáo, marketer có thể sử dụng AI để tạo nhanh nhiều biến thể về hình ảnh, video, tiêu đề hoặc thông điệp. Điều này giúp giảm thời gian sản xuất, đồng thời tạo thêm nhiều nội dung để thử nghiệm trước khi quyết định mẫu nào nên được đầu tư ngân sách lớn hơn.
3.2. Tự động hóa quá trình thử nghiệm quảng cáo
Một lợi thế khác của AI là khả năng mở rộng A/B testing. Thay vì chỉ so sánh hai hoặc ba mẫu quảng cáo, hệ thống có thể tạo và kiểm tra nhiều phiên bản khác nhau của tiêu đề, hình ảnh, CTA hoặc cách trình bày thông điệp.
Khi chiến dịch bắt đầu có dữ liệu, AI có thể nhận diện phiên bản nào đang tạo tỷ lệ nhấp, chuyển đổi hoặc doanh thu tốt hơn, sau đó tự động điều chỉnh ngân sách về những mẫu có hiệu suất cao.
Nhờ đó, thử nghiệm sáng tạo không còn là một hoạt động diễn ra theo từng đợt, mà có thể trở thành một quá trình liên tục trong suốt vòng đời chiến dịch.
3.3. Quản lý chiến dịch trên nhiều kênh cùng lúc
Agentic AI còn mở rộng khả năng tự động hóa sang việc triển khai chiến dịch đa nền tảng. Một hệ thống có thể đồng thời theo dõi Paid Search, Social Media và email, sau đó điều chỉnh hoạt động dựa trên những tín hiệu mới từ thị trường.
Ví dụ, nếu một từ khóa bắt đầu tăng nhanh về lượng tìm kiếm, AI có thể đề xuất hoặc triển khai nội dung quảng cáo phù hợp. Nếu hiệu quả của một kênh giảm, hệ thống có thể chuyển một phần ngân sách sang kênh khác có khả năng tạo kết quả tốt hơn.
Điểm khác biệt là các quyết định không còn phụ thuộc hoàn toàn vào lịch tối ưu cố định của đội ngũ marketing. Hệ thống có thể phản ứng với thay đổi gần với thời gian thực hơn.
3.4. Vai trò của marketer chuyển từ thực thi sang điều phối AI
Khi nhiều công việc vận hành được tự động hóa, vai trò của marketer cũng bắt đầu thay đổi. Đội ngũ không còn cần dành phần lớn thời gian cho những thao tác như tạo từng biến thể quảng cáo, cập nhật giá thầu hay kiểm tra hiệu suất từng kênh.
Thay vào đó, marketer sẽ cần tập trung nhiều hơn vào việc đặt mục tiêu, xác định quy tắc, đánh giá kết quả và điều phối cách các hệ thống AI phối hợp với nhau. Đây thường được gọi là AI orchestration.
Trong mô hình này, AI có thể đảm nhiệm phần lớn hoạt động thực thi, nhưng con người vẫn giữ vai trò quyết định mục tiêu kinh doanh, giới hạn ngân sách, thông điệp thương hiệu và tiêu chuẩn mà hệ thống cần tuân theo.
Sự thay đổi này cho thấy giá trị của AI trong marketing không chỉ nằm ở việc giúp làm nhanh hơn. Quan trọng hơn, AI đang giúp doanh nghiệp kết nối sản xuất nội dung, thử nghiệm, phân bổ ngân sách và tối ưu đa kênh thành một quy trình thống nhất, từ đó rút ngắn khoảng cách giữa dữ liệu và hành động.
4. Con người vẫn giữ vai trò kiểm soát trong quá trình ứng dụng AI
AI có thể giúp doanh nghiệp tự động hóa nhiều khâu trong marketing, nhưng đầu tư công nghệ không đồng nghĩa hiệu suất sẽ tự động tăng lên. Nếu đội ngũ chưa hiểu cách sử dụng AI, dữ liệu đầu vào thiếu chất lượng hoặc không có quy trình kiểm soát rõ ràng, doanh nghiệp vẫn có thể đưa ra những quyết định sai dù sở hữu công nghệ tốt.
Vì vậy, một phần quan trọng của quá trình chuyển đổi là nâng cao AI fluency – khả năng hiểu, sử dụng và đánh giá đầu ra của AI trong công việc. Marketer không nhất thiết phải trở thành chuyên gia kỹ thuật, nhưng cần biết AI có thể làm gì, giới hạn ở đâu và khi nào cần có sự can thiệp của con người.
Theo cách tiếp cận được MarTech đề cập, chuyển đổi AI hiệu quả cần sự phối hợp giữa năm yếu tố:
Con người: Đội ngũ có đủ năng lực sử dụng và đánh giá AI.
Quy trình: Xác định rõ AI được sử dụng ở bước nào và ai chịu trách nhiệm.
Công nghệ: Lựa chọn công cụ phù hợp với mục tiêu kinh doanh và hệ thống dữ liệu hiện có.
Quản trị: Thiết lập các nguyên tắc về quyền riêng tư, bảo mật, đạo đức và thương hiệu.
Đo lường: Theo dõi AI có thực sự cải thiện hiệu quả kinh doanh hay chỉ giúp tăng tốc độ thực thi.
Trong đó, mô hình human-in-the-loop vẫn đóng vai trò quan trọng. AI có thể đề xuất phân bổ ngân sách, tạo quảng cáo hoặc điều chỉnh chiến dịch, nhưng marketer cần giám sát những quyết định có ảnh hưởng lớn đến khách hàng và thương hiệu.
Ví dụ, một hệ thống có thể nhận thấy nội dung mang tính giật gân tạo tỷ lệ nhấp cao hơn và tự động tăng ngân sách cho mẫu quảng cáo đó. Tuy nhiên, nếu thông điệp không phù hợp với định vị thương hiệu hoặc gây hiểu nhầm cho khách hàng, hiệu quả ngắn hạn có thể đi kèm rủi ro dài hạn. Đây là những yếu tố mà con người cần đưa vào quá trình đánh giá.
Do đó, vai trò của marketer không biến mất khi AI trở nên tự động hơn. Ngược lại, trách nhiệm đang chuyển từ việc trực tiếp thực hiện từng thao tác sang đặt mục tiêu, thiết lập giới hạn và đảm bảo các quyết định của AI vẫn phù hợp với chiến lược kinh doanh và niềm tin của khách hàng.
5. Kết luận
Cơ hội tiếp theo của AI trong marketing không chỉ nằm ở khả năng tạo nội dung nhanh hơn, mà ở việc giúp doanh nghiệp quyết định ngân sách nên được đặt vào đâu để tạo ra giá trị tốt nhất. Khi dữ liệu, media buying, nội dung và attribution ngày càng được kết nối, quá trình phân bổ ngân sách có thể trở nên linh hoạt và sát với hiệu suất thực tế hơn.
Tuy nhiên, AI không thể thay thế hoàn toàn khả năng đánh giá chiến lược của marketer. Doanh nghiệp vẫn cần con người xác định mục tiêu, kiểm soát rủi ro và đảm bảo các quyết định tự động phù hợp với định vị thương hiệu.
Bài viết được biên tập bởi Ori Marketing Agency
