AI Search là gì và vì sao đang làm đảo lộn hành trình mua sắm?
AI Search là cách người dùng tìm kiếm thông tin, sản phẩm và dịch vụ thông qua các công cụ trí tuệ nhân tạo có khả năng tổng hợp, tóm tắt và gợi ý cá nhân hóa, thay vì chỉ xem danh sách đường dẫn như tìm kiếm truyền thống; điều này biến AI thành một lớp trung gian mới trong hành trình khám phá và ra quyết định mua sắm của người tiêu dùng. Google đã mở rộng AI Mode ngay trong Search, khiến chế độ này không chỉ dùng để tra cứu mà trở thành một trợ lý tìm kiếm sản phẩm AI, cho phép kết nối ứng dụng bên thứ ba, so sánh chuyến bay, khách sạn, tìm gợi ý và xây dựng lịch trình mà không cần nhảy qua nhiều truy vấn khác nhau. Khi AI Mode xuất hiện ở đầu trang, kết quả tìm kiếm truyền thống bị đẩy xuống dưới, và AI Search thay đổi cách người dùng tiếp cận mọi thông tin liên quan đến mua sắm.
Từ quảng cáo đến gợi ý AI: người tiêu dùng tự kiểm chứng trước khi xuống tiền
Xu hướng nổi bật nhất hiện nay là người tiêu dùng không tin ngay vào quảng cáo, mà dùng nhiều kênh và gợi ý AI tiêu dùng để tự kiểm chứng trước khi quyết định mua. Họ chủ động tìm và đối chiếu thông tin từ mạng xã hội, đánh giá thực tế, bình luận và nhiều nguồn khác trước khi xuống tiền. Sự thay đổi này diễn ra vì người dùng có thêm công cụ: trước đây là công cụ tìm kiếm, còn hiện nay họ có thêm công cụ AI để tìm kiếm và tổng hợp thông tin, khiến nhu cầu thông tin tăng lên rõ rệt. Đáng chú ý, sự xuất hiện của AI càng làm quá trình kiểm chứng trở nên mạnh hơn khi người dùng có thể yêu cầu công cụ AI tổng hợp, so sánh sản phẩm, tìm đánh giá hoặc kiểm tra thông tin đang được lan truyền. Khi người tiêu dùng tự trở thành một “bộ lọc”, nội dung thương hiệu không còn là nguồn tham chiếu duy nhất, mà phải sẵn sàng bị đối chiếu với những gì AI tổng hợp được.
AI Search thay đổi: Google trở thành lớp kết nối, không phải người bán
Điểm đáng nói là Google chọn đứng ở vị trí trung gian, không trực tiếp bán hàng mà tập trung kết nối nội dung với nhu cầu mua sắm và cung cấp công cụ quảng cáo, đo lường cho các bên thương mại điện tử. Trong AI Mode, người dùng có thể mô tả nơi muốn đến, thời gian và yêu cầu, AI sẽ gợi ý chuyến bay, khách sạn phù hợp và còn theo dõi giá vé máy bay để gửi email khi giá thay đổi. AI Mode cũng hiển thị chi phí chuyến bay và khách sạn theo điểm thưởng hoặc dặm, giúp người dùng cân nhắc sử dụng điểm của mình. Chức năng đặt phòng khách sạn trực tiếp qua AI Mode đang được triển khai dần bằng tiếng Anh tại Mỹ, đưa người dùng từ gợi ý AI sang thao tác đặt phòng trong cùng một cuộc hội thoại. Trong bối cảnh thương mại điện tử Đông Nam Á tăng trưởng mạnh nhưng cạnh tranh ngày càng lớn, Google lại gia tăng ảnh hưởng bằng bộ công cụ quảng cáo AI trên nền tảng video, giúp nối dữ liệu bán hàng với hệ thống quảng cáo để thương hiệu nhìn thấy hiệu quả đến từng đơn hàng.
Hành trình khách hàng AI: AI trở thành điểm chạm khó đo lường
Khi AI Search thay đổi cách người dùng tìm kiếm, hành trình khách hàng AI trở nên gãy khúc và khó theo dõi hơn. Người dùng có thể bắt đầu bằng việc hỏi ChatGPT hoặc Google AI Overviews, sau đó chuyển sang sàn thương mại điện tử hoặc website nhà bán lẻ để hoàn tất giao dịch. Điều này khiến các CMO phải chấp nhận một mức độ “khoảng trống dữ liệu” nhất định trong hành trình, vì không có công cụ nào theo dõi trọn vẹn từ lúc thương hiệu xuất hiện trong câu trả lời AI đến khi doanh thu phát sinh. Dù doanh nghiệp dùng nhiều công cụ để đo mức độ hiện diện trên AI, như số lần thương hiệu được nhắc đến hay nguồn nội dung được AI trích dẫn, xuất hiện nhiều hơn trong câu trả lời AI vẫn không đồng nghĩa với việc doanh số tăng tương ứng. Khi AI ngày càng trở thành điểm chạm trong hành trình tìm kiếm thông tin, nhiều doanh nghiệp buộc phải nghĩ lại cách ưu tiên kênh: không chỉ tối ưu từng cú nhấp chuột mà còn chú trọng các kênh có khả năng tạo tín hiệu thương hiệu rõ ràng trong câu trả lời của AI.
Đo lường marketing AI: từ “AI Visibility” đến dữ liệu doanh thu
Với CMO, bài toán lớn nhất không phải là có xuất hiện trong AI Search hay không, mà là đo lường marketing AI sao cho gắn với doanh thu. Mức độ hiện diện trên AI – hay AI Visibility – đang trở thành chỉ số mới, nhưng bản thân chỉ số này không nói lên người dùng có mua hàng hay không. Do chưa có công cụ nào theo dõi toàn bộ hành trình từ AI đến doanh thu, doanh nghiệp phải “tam giác hóa dữ liệu”: kết hợp dữ liệu hiển thị trên AI, dữ liệu truy cập website, chuyển đổi quảng cáo và mô hình đo lường marketing mix để suy ra tác động của AI. Một ví dụ là lĩnh vực B2B SaaS, nơi lượng truy cập từ ChatGPT tăng hơn ba lần trong một năm, buộc các thương hiệu phải kết hợp nhiều lớp dữ liệu để hiểu vai trò của AI trong hành trình mua. Song song, các nền tảng martech đang phát triển giải pháp nối AI Visibility với dữ liệu lead, doanh thu và hiệu quả đa kênh. Trong bối cảnh AI Search chuyển từ kênh có thể đo từng cú nhấp sang một phần của hệ sinh thái tạo nhu cầu, CMO cần chấp nhận đo lường theo xác suất, xu hướng thay vì đòi hỏi một con số tuyệt đối.
