Những kỹ năng Digital Marketing phải có trong thời đại AI

Hoàng

July 20, 2025

30 phút đọc

Trong nhiều năm qua, Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO) luôn là nền tảng của các chiến lược marketing số.

Tuy nhiên, khi công nghệ AI ngày càng phát triển, những khái niệm mới như AEO và GEO đã xuất hiện.

Nó thay đổi hoàn toàn cách thức tối ưu hóa nội dung cho các công cụ tìm kiếm và nền tảng dựa trên AI.

Mặc dù SEO, AEO và GEO thường bị nhầm lẫn hoặc sử dụng thay thế cho nhau nhưng hiểu rõ sự khác biệt và mối liên hệ giữa chúng là điều quan trọng để xây dựng chiến lược tối ưu hóa hiệu quả.

SEO (Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm)

SEO, hay Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm đề cập đến các phương pháp truyền thống được sử dụng để cải thiện thứ hạng của một website trên trang kết quả tìm kiếm (SERPs).

Quá trình này bao gồm tối ưu hóa cả các yếu tố on-page (như từ khóa, mô tả meta và cấu trúc trang web) và các yếu tố off-page (như backlink và tín hiệu xã hội) để đáp ứng thuật toán của công cụ tìm kiếm.

Mục tiêu cuối cùng của SEO là tăng lưu lượng truy cập tự nhiên thông qua khả năng làm cho website trở nên dễ thấy hơn khi người dùng tìm kiếm các từ khóa liên quan.

Cách tiếp cận này mang tính kỹ thuật và rộng lớn.

Nó tập trung vào việc cải thiện uy tín và mức độ liên quan của website để các công cụ tìm kiếm nhận ra đây là nội dung có giá trị.

Ví dụ: Một cửa hàng bán giày thể thao sẽ tối ưu hóa trang web với các từ khóa như “giày chạy bộ nam”, tạo backlink từ các blog thể thao uy tín và cải thiện tốc độ tải trang để tăng thứ hạng trên Google.

Mặc dù SEO vẫn quan trọng, nhưng nó không còn đủ trong thế giới marketing được dẫn dắt bởi AI.

AEO (Tối ưu hóa công cụ trả lời)

Tối ưu hóa công cụ trả lời (AEO) đưa tối ưu hóa lên một tầm cao mới khi tập trung vào cung cấp những câu trả lời súc tích, trực tiếp cho các truy vấn của người dùng, đặc biệt là những vấn đề được diễn đạt dưới dạng câu hỏi.

Phương pháp này nhắm đến các featured snippet, phần “Mọi người cũng hỏi” và phản hồi từ trợ lý giọng nói như Siri hoặc Alexa.

AEO hướng đến nắm bắt những gì được gọi là “tìm kiếm không cần nhấp chuột”, nơi người dùng nhận được câu trả lời trực tiếp trên trang tìm kiếm mà không cần nhấp vào website.

Tối ưu hóa cho AEO đòi hỏi phải hiểu sâu ý định của người dùng và cấu trúc nội dung để cung cấp thông tin rõ ràng và ngắn gọn mà các hệ thống được hỗ trợ bởi AI có thể dễ dàng trích xuất và trình bày.

Ví dụ: Khi ai đó hỏi “Làm thế nào để chăm sóc cây sen đá?”, website được tối ưu hóa AEO sẽ có câu trả lời ngắn gọn như: “Cây sen đá cần ánh sáng gián tiếp, tưới nước 1-2 lần/tuần và đất thoát nước tốt” được cấu trúc rõ ràng để AI có thể hiển thị trực tiếp.

GEO (Tối ưu hóa công cụ tạo sinh)

Tối ưu hóa công cụ tạo sinh (GEO) đại diện cho sự tiến hóa mới nhất và toàn diện nhất trong các chiến lược tối ưu hóa.

Khác với SEO và AEO chủ yếu tập trung vào từ khóa hoặc câu trả lời trực tiếp, GEO tập trung vào tối ưu hóa toàn bộ cấu trúc nội dung và ngữ cảnh website để các mô hình AI tạo sinh có thể diễn giải, tổng hợp và trích dẫn chúng một cách chính xác.

Điều này bao gồm đảm bảo tính rõ ràng về mặt ngữ nghĩa, xây dựng thông tin ngữ cảnh phong phú và thể hiện độ tin cậy thông qua chuyên môn, kinh nghiệm, uy tín và đáng tin cậy (thường được gọi là E-E-A-T).

GEO nhằm định vị nội dung như một nguồn đáng tin cậy mà các công cụ AI sử dụng khi tạo ra những câu trả lời hoặc mảnh nội dung mới.

Ví dụ: Một trang web y tế muốn được ChatGPT hoặc Bard trích dẫn sẽ cần có tác giả là bác sĩ có chứng chỉ, trích dẫn các nghiên cứu khoa học, cập nhật thông tin thường xuyên và có cấu trúc dữ liệu schema markup chi tiết để AI hiểu được độ tin cậy của nguồn thông tin.

Khi sự phụ thuộc vào bất kỳ kênh đơn lẻ nào đang giảm đặc biệt là tìm kiếm tự nhiên, các nhà tiếp thị phải áp dụng tư duy đa kênh toàn diện.

Điều này có nghĩa là thiết kế các chiến lược marketing cung cấp trải nghiệm nhất quán và tích hợp qua tất cả các điểm tiếp xúc với khách hàng.

Không phụ thuộc vào kênh duy nhất

Phụ thuộc nhiều vào một nguồn lưu lượng truy cập hoặc tương tác khách hàng là điều rủi ro trong thế giới số thay đổi nhanh chóng ngày nay.

Cập nhật thuật toán, thay đổi chính sách nền tảng hoặc sự thay đổi trong hành vi người tiêu dùng có thể đột ngột làm giảm hiệu quả của một kênh duy nhất.

Cách tiếp cận đa kênh phân tán rủi ro thông qua tạo ra nhiều con đường để khách hàng khám phá và tương tác với thương hiệu của doanh nghiệp.

Những kênh này bao gồm các nền tảng mạng xã hội, email marketing, quảng cáo trả phí, website, ứng dụng di động, cửa hàng vật lý và nhiều hơn nữa.

Ví dụ: Thương hiệu thời trang Zara không chỉ dựa vào cửa hàng trực tuyến mà còn kết hợp Instagram để truyền cảm hứng, email để thông báo khuyến mãi, ứng dụng mobile để mua sắm tiện lợi, cửa hàng vật lý để thử đồ, và TikTok để tiếp cận GenZ.

Khi một kênh gặp vấn đề (như thuật toán Instagram thay đổi), các kênh khác vẫn duy trì được lưu lượng khách hàng.

Tạo ra hành trình khách hàng thống nhất

Mục tiêu không chỉ là có mặt ở khắp mọi nơi mà là phối hợp các kênh này để khách hàng trải nghiệm thông điệp thương hiệu mượt mà và nhất quán ở mọi giai đoạn.

Ví dụ: một người dùng có thể lần đầu nhìn thấy quảng cáo trên mạng xã hội, sau đó nhận được email nhắc nhở với ưu đãi được cá nhân hóa, rồi đến cửa hàng vật lý để hoàn tất việc mua hàng.

Tất cả đều cảm thấy như một phần của một hành trình gắn kết.

Tính nhất quán này xây dựng niềm tin và tăng cường mối quan hệ khách hàng.

Nó cũng tối đa hóa cơ hội chuyển đổi thông qua gặp gỡ khách hàng ở bất cứ nơi nào họ thích tương tác.

Ví dụ: Starbucks tạo ra trải nghiệm thống nhất khi khách hàng có thể đặt cà phê qua ứng dụng, tích điểm, nhận thông báo khuyến mãi qua email, chia sẻ trên Instagram và nhận đồ uống tại bất kỳ cửa hàng nào.

Dữ liệu từ tất cả các điểm tiếp xúc này được tích hợp để tạo ra đề xuất cá nhân hóa và trải nghiệm liền mạch.

Các kênh bổ sung hỗ trợ cho nhau

Một chiến lược đa kênh hiệu quả đảm bảo các kênh marketing khác nhau hỗ trợ thay vì cạnh tranh với nhau.

Ví dụ: những thông tin thu được từ sự tương tác của chiến dịch email có thể định hình chiến lược nội dung mạng xã hội.

Dữ liệu được thu thập từ tương tác tại cửa hàng có thể nâng cao nỗ lực cá nhân hóa trực tuyến.

Thông qua phát triển một hệ sinh thái kết nối của các kênh marketing, các thương hiệu giảm thiểu những điểm yếu gắn liền với sự biến động của bất kỳ kênh đơn lẻ nào trong khi tận dụng sự hợp tác giữa chúng.

Ví dụ: Sephora sử dụng dữ liệu từ việc khách hàng thử sản phẩm tại cửa hàng để gửi email với video hướng dẫn sử dụng, đồng thời những sản phẩm được tìm kiếm nhiều trên website sẽ được ưu tiên trưng bày tại cửa hàng vật lý.

Các chuyên viên tư vấn sắc đẹp có thể truy cập lịch sử mua hàng online của khách để tư vấn phù hợp hơn.

Từ đó tạo ra trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa và hiệu quả.

Trong thời đại AI, phân tích dữ liệu không còn là chuyên môn riêng của các chuyên gia dữ liệu.

Thay vào đó, nó đã trở thành một kỹ năng thiết yếu mà mọi nhà tiếp thị số (Digital Marketer) cần phải thành thạo để có thể cạnh tranh và thành công trong môi trường kinh doanh ngày càng phức tạp.

Nền tảng phân tích dữ liệu hiện đại

Một nhà tiếp thị chuyên nghiệp cần nắm chắc quy trình phân tích dữ liệu marketing với 6 bước cốt lõi sau:

Xác định câu hỏi chiến lược

Mọi phân tích hiệu quả đều bắt đầu từ việc đặt ra những câu hỏi rõ ràng và có mục đích.

Ví dụ: “Tại sao tỷ lệ chuyển đổi của chiến dịch quảng cáo Black Friday lại giảm 30% so với năm ngoái?” hoặc “Nhóm khách hàng nào trong độ tuổi 25-35 mang lại ROI cao nhất cho sản phẩm mỹ phẩm của chúng ta?”.

Đặt câu hỏi đúng sẽ định hướng toàn bộ quá trình phân tích về sau.

Thu thập dữ liệu đa nguồn

Công việc này đòi hỏi tổng hợp thông tin từ nhiều kênh khác nhau.

Cần tổng hợp dữ liệu từ hệ thống quản lý khách hàng (CRM), Google Analytics để theo dõi hành vi website, các nền tảng quảng cáo như Google Ads và Facebook Ads cũng như các công cụ của nhà cung cấp bên thứ ba như Hotjar hay Mixpanel.

Xử lý và làm sạch dữ liệu

Đây là bước quan trọng nhưng thường bị bỏ qua.

Cần loại bỏ những dữ liệu trùng lặp, khắc phục các lỗi nhập liệu và chuẩn hóa định dạng để đảm bảo tính chính xác.

Ví dụ: thống nhất format ngày tháng từ các nguồn khác nhau hoặc gộp các tên sản phẩm tương tự nhưng được viết khác nhau.

Tiến hành phân tích đa tầng

Sử dụng các phương pháp từ cơ bản đến nâng cao:

• Phân tích mô tả để hiểu “điều gì đã xảy ra?”
• Phân tích chẩn đoán để tìm hiểu “tại sao điều đó lại xảy ra?”
• Phân tích dự báo để dự đoán “điều gì có thể xảy ra tiếp theo?”.

Trực quan hóa dữ liệu hiệu quả

Sử dụng các công cụ như Looker Studio (trước đây là Google Data Studio), Power BI, hoặc Tableau để chuyển đổi những con số khô khan thành các biểu đồ, dashboard trực quan và dễ hiểu.

Một dashboard tốt có thể giúp CEO hiểu ngay được tình hình kinh doanh chỉ trong vài phút.

Rút ra Insight và trình bày thuyết phục

Diễn giải kết quả phân tích thành những thông tin sâu sắc có thể hành động được.

Trình bày chúng một cách thuyết phục cho các bên liên quan từ đồng nghiệp đến ban lãnh đạo.

Ứng dụng AI trong phân tích

AI không chỉ là một công cụ hỗ trợ thông thường, mà đã trở thành một đối tác mạnh mẽ với những khả năng vượt trội:

Xử lý dữ liệu lớn

AI có khả năng tự động thu thập và xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ từ hàng trăm nguồn khác nhau trong thời gian thực.

Ví dụ: một hệ thống AI có thể đồng thời theo dõi tương tác trên 50 kênh social media, phân tích hành vi của hàng triệu người dùng trên website và cập nhật dữ liệu bán hàng từ 100 cửa hàng.

Tất cả diễn ra song song mà không cần sự can thiệp của con người.

Phát hiện các mẫu ẩn

Các thuật toán Machine Learning có thể phát hiện những mối liên hệ tinh vi trong dữ liệu mà con người khó có thể nhận ra.

AI có thể phát hiện ra rằng khách hàng mua kem chống nắng vào thứ Ba thường có xu hướng mua thêm son môi trong vòng 3 ngày tiếp theo.

Từ đó tự động tạo ra các chiến dịch cross-selling được cá nhân hóa.

Phân tích cảm xúc

AI có thể quét và phân tích hàng triệu bình luận trên mạng xã hội, đánh giá sản phẩm, và phản hồi khách hàng để đo lường cảm xúc (tích cực, tiêu cực, trung tính).

Ví dụ: khi Apple ra mắt iPhone mới, AI có thể phân tích ngay lập tức hàng triệu tweet để đánh giá phản ứng của thị trường và điều chỉnh chiến lược marketing kịp thời.

Kỹ năng phân tích dự báo

Phân tích dự báo (Predictive Analytics) được coi là đỉnh cao của phân tích dữ liệu trong marketing hiện đại.

Thay vì chỉ nhìn lại quá khứ, nó sử dụng các mô hình thống kê và machine learning để dự đoán tương lai.

Dự đoán tỷ lệ rời bỏ

Nhà tiếp thị có thể xác định những khách hàng nào có nguy cơ cao sẽ ngừng sử dụng dịch vụ.

Ví dụ: Netflix sử dụng AI để phát hiện người dùng có dấu hiệu sắp hủy subscription (giảm thời gian xem, không tương tác với nội dung mới) và tự động gửi các đề xuất phim phù hợp để giữ chân họ.

Dự báo thu hút người dùng

Dự đoán kênh quảng cáo hoặc chiến dịch nào sẽ mang lại những người dùng có giá trị lâu dài nhất.

Uber sử dụng predictive analytics để dự đoán tài xế nào có khả năng trở thành đối tác lâu dài.

Từ đó tập trung nguồn lực vào việc tuyển dụng đúng đối tượng.

Tối ưu hóa tự động

Hệ thống có thể tự động điều chỉnh giá thầu (bidding) và phân bổ ngân sách quảng cáo dựa trên dự đoán hiệu suất.

Amazon tự động điều chỉnh giá sản phẩm và ngân sách quảng cáo nhiều lần mỗi ngày dựa trên dự báo về nhu cầu và cạnh tranh.

Góc nhìn mới về dữ liệu

Trước đây, dữ liệu thường được ví như “dầu mỏ thô” – một tài nguyên quý giá nhưng cần được khai thác và chế biến.

Tuy nhiên, trong kỷ nguyên AI, một phép so sánh chính xác hơn là “nước sạch”.

Giá trị thực sự không nằm ở sở hữu bao nhiêu dữ liệu thô, mà ở khả năng tinh lọc, kết nối và kích hoạt chúng một cách liên tục trong thời gian thực.

Dữ liệu bị phân mảnh và cô lập trong các hệ thống riêng biệt chính là rào cản lớn nhất đối với việc cá nhân hóa và tự động hóa hiệu quả.

Tiến hóa từ “Tạo báo cáo” sang “Thiết kế hệ thống”

Kỹ năng phân tích dữ liệu của nhà tiếp thị hiện đại phải tiến hóa từ việc chỉ “tạo dashboard báo cáo” sang tham gia vào “thiết kế hệ thống dữ liệu toàn diện”.

Họ cần hiểu về:

• Customer Data Platforms (CDP): Nền tảng thống nhất dữ liệu khách hàng từ mọi điểm tiếp xúc
• API Integration: Cách các hệ thống giao tiếp và chia sẻ dữ liệu với nhau
• Collaboration Skills: Khả năng làm việc chặt chẽ với đội ngũ IT để đảm bảo dữ liệu được hợp nhất và sẵn sàng phục vụ cho các mô hình AI

Ví dụ: Starbucks đã xây dựng một hệ thống dữ liệu thống nhất kết nối dữ liệu từ ứng dụng mobile, program loyalty, POS tại cửa hàng, và website.

Điều này giúp họ tạo ra trải nghiệm được cá nhân hóa hoàn toàn từ đề xuất đồ uống phù hợp đến ưu đãi được thiết kế riêng cho từng khách hàng.

Trong thế giới marketing hiện đại, những nhà tiếp thị thành công nhất sẽ là những người có thể kết hợp được tư duy sáng tạo với khả năng phân tích dữ liệu sâu sắc.

Họ sử dụng AI như một công cụ mở rộng trí tuệ chứ không phải là thứ thay thế con người.

Thị trường hiện nay có hàng trăm, thậm chí hàng nghìn công cụ AI phục vụ cho marketing.

Một nhà tiếp thị không cần phải là chuyên gia về mọi công cụ, nhưng cần có hai kỹ năng chính: kỹ năng giao tiếp với AI (Prompt Engineering) và khả năng lựa chọn, tích hợp các công cụ phù hợp vào quy trình làm việc.

Đây là kỹ năng giao tiếp cốt lõi với các mô hình AI tạo sinh.

Chất lượng của sản phẩm đầu ra (văn bản, hình ảnh, ý tưởng) phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng của câu lệnh (prompt) đầu vào.

Một câu lệnh tốt không phải là một câu hỏi đơn giản, mà là một chỉ dẫn chi tiết.

Các nguyên tắc chính bao gồm

Cung cấp ngữ cảnh và vai trò

Bắt đầu bằng việc yêu cầu AI “đóng vai” một chuyên gia.

Ví dụ: “Hãy đóng vai một chiến lược gia thương hiệu…”.

Cụ thể và chi tiết

Nêu rõ mục tiêu, đối tượng mục tiêu, giọng văn mong muốn, và các yếu tố cần bao gồm.

Đưa ra ví dụ

Cung cấp một hoặc hai ví dụ về kết quả mong muốn để AI “học” theo định dạng và phong cách.

Chỉ định định dạng đầu ra

Yêu cầu AI trả lời dưới dạng bảng, danh sách gạch đầu dòng hay một đoạn văn có độ dài cụ thể.

Chia nhỏ tác vụ phức tạp

Đối với các yêu cầu phức tạp, hãy hướng dẫn AI suy nghĩ từng bước một để đi đến kết luận.

Làm chủ các công cụ AI theo chức năng

Một nhà tiếp thị chiến lược cần biết công cụ nào là tốt nhất cho từng nhiệm vụ cụ thể và cách kết hợp chúng để tạo thành một “bộ công cụ” mạnh mẽ.