Ứng dụng AI cho quảng cáo là gì
Ứng dụng AI cho quảng cáo là dùng AI để tự động hóa và tối ưu hóa các hoạt động quảng cáo như lập kế hoạch, tạo, nhắm mục tiêu, phân phối và đo lường quảng cáo.
Ứng dụng AI cho quảng cáo xử lý một lượng lớn dữ liệu về khách hàng, nội dung và hiệu suất chiến dịch để đưa ra quyết định hoặc đề xuất mà con người khó có thể thực hiện ở quy mô lớn, tốn kém hoặc không thể thực hiện được.
AI đã trở thành một công cụ không thể thiếu, tái định hình cách thức các chiến dịch quảng cáo khi cải thiện độ chính xác khi nhắm mục tiêu, tăng mức độ liên quan, tương tác, thử nghiệm và tối ưu hóa nội dung nhanh hơn, lợi tức đầu tư quảng cáo và hiệu quả hoạt động tốt hơn.
Chúng giúp các nhà tiếp thị chuyển đổi từ các quy trình thủ công rộng rãi sang các quy trình làm việc dựa trên dữ liệu, có khả năng mở rộng, phản ứng nhanh chóng với hành vi thay đổi của đối tượng khách hàng tiềm năng.
Những ứng dụng AI nổi bật
Tối ưu nội dung và thử nghiệm A/B tự động
Sự xuất hiện của AI tạo sinh
Sự xuất hiện của AI tạo sinh đã thay đổi hoàn toàn cách thức sản xuất nội dung quảng cáo.
Từ tạo nội dung thủ công tốn nhiều công sức sang quy trình tạo nội dung bằng AI thông minh và tự động.
Sự chuyển đổi này giải quyết một trong những thách thức dai dẳng nhất của quảng cáo số.
Đó là nhu cầu tạo ra nội dung chất lượng cao liên tục để thu hút các nhóm đối tượng đa dạng trên nhiều nền tảng khác nhau.
Các nền tảng quảng cáo lớn đã áp dụng cuộc cách mạng này một cách toàn diện.
Google Ads là ví dụ điển hình với chiến dịch Performance Max, nơi AI tự động tạo ra các thành phần quảng cáo thiết yếu như tiêu đề, mô tả, hình ảnh và video.
Phương pháp tự động loại bỏ nút thắt cổ chai truyền thống trong sản xuất sáng tạo.
Vì vậy giúp các chiến dịch triển khai nhanh hơn mà vẫn duy trì tiêu chuẩn chuyên nghiệp.
Hệ thống học hỏi từ dữ liệu hiệu suất để liên tục cải tiến các phiên bản nội dung, tạo ra một hệ sinh thái sáng tạo tự tối ưu hóa.
Ví dụ: Một cửa hàng thời trang online có thể sử dụng Performance Max để tự động tạo ra hàng trăm biến thể quảng cáo khác nhau cho cùng một sản phẩm áo sơ mi.
AI sẽ tạo các tiêu đề như “Áo Sơ Mi Công Sở Thanh Lịch”, “Style Văn Phòng Hoàn Hảo”, “Thiết Kế Tối Giản Hiện Đại” cùng với những hình ảnh và video khác nhau.
Sau đó tự động chọn ra phiên bản hiệu quả nhất cho từng nhóm khách hàng.
Các công cụ bên ngoài đã triển khai khả năng này, giúp tạo nội dung tinh vi trở nên dễ tiếp cận với các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô.
ChatGPT, Gemini, Jasper.ai và Copy.ai đã cách mạng hóa nội dung quảng cáo văn bản.
Chúng hỗ trợ tạo nhanh chóng các bản copy quảng cáo, bài blog và kịch bản video mà vẫn duy trì tính nhất quán thương hiệu đồng thời khám phá các biến thể sáng tạo.
Tương tự, tạo nội dung hình ảnh đã được biến đổi thông qua các nền tảng như Midjourney, Canva.
Runway ML và CapCut AI giúp tạo ra đồ họa và video chất lượng chuyên nghiệp mà không cần chuyên môn thiết kế đặc biệt.
Kiểm thử và tối ưu hóa thông minh
Ngoài tạo nội dung, AI đã thay đổi chính quy trình kiểm thử.
A/B testing được hỗ trợ AI của Facebook thể hiện bước tiến đáng kể trong tối ưu hóa chiến dịch.
tự động so sánh nhiều biến thể quảng cáo để xác định những kết hợp hiệu quả nhất.
Do đó loại bỏ quy trình thủ công truyền thống phải tạo các chiến dịch riêng biệt cho mỗi biến thể kiểm thử, giảm độ phức tạp đồng thời tăng tốc chu kỳ học hỏi.
Hiệu quả đạt được rất đáng kể và có thể đo lường được.
Meta ước tính các công cụ AI sinh tạo của họ có thể tiết kiệm cho nhà quảng cáo hơn 5 giờ làm việc sáng tạo mỗi tuần.
Đó là mức giảm đáng kể trong chi phí vận hành.
Tiết kiệm thời gian giúp các đội ngũ marketing tập trung vào đưa ra quyết định chiến lược thay vì các nhiệm vụ sản xuất nội dung lặp đi lặp lại.
Ví dụ: Thay vì phải tạo thủ công 20 phiên bản quảng cáo khác nhau và chạy từng nhóm một để so sánh hiệu quả, AI có thể đồng thời tạo và kiểm thử hàng nghìn biến thể trong vài phút.
Hệ thống sẽ tự động phát hiện rằng quảng cáo có hình ảnh sản phẩm màu xanh với tiêu đề “Giảm giá 50%” hiệu quả hơn 300% so với phiên bản màu đỏ với tiêu đề “Ưu đãi đặc biệt”.
Tuy nhiên, mối quan hệ giữa khả năng AI và chuyên môn con người vẫn còn phức tạp.
Mặc dù AI có thể tạo ra hàng nghìn biến thể quảng cáo và tự động kiểm tra hiệu suất của chúng nhưng sự giám sát của con người vẫn rất quan trọng để đảm bảo tính xác thực thương hiệu và mức độ phù hợp văn hóa.
Nội dung do AI tạo ra có thể thiếu hiểu biết tinh tế về bối cảnh văn hóa, sự cộng hưởng cảm xúc và giọng điệu thương hiệu độc đáo mà sự sáng tạo của con người mang lại.
Hạn chế này đòi hỏi một cách tiếp cận kết hợp, trong đó chuyên môn con người chuyển từ tạo nội dung sang việc tuyển chọn nội dung và định hướng chiến lược.
Sự xuất hiện của kỹ thuật prompt engineering như một kỹ năng marketing cốt lõi phản ánh sự phát triển này.
Các nhà marketing hiện đại phải thành thạo trong xây dựng các hướng dẫn AI hiệu quả để tạo ra nội dung phù hợp với giá trị thương hiệu và mục tiêu chiến dịch.
Điều này thể hiện sự thay đổi cơ bản trong các năng lực cần thiết, từ kỹ năng sáng tạo truyền thống sang khả năng hợp tác với AI.
Phân tích và xác định kênh quảng cáo hiệu quả
Phân tích đa nền tảng toàn diện
AI có khả năng tập trung vào giải quyết một trong những thách thức phức tạp nhất của quảng cáo thương mại điện tử.
Đó là xác định phân bổ tối ưu nguồn lực quảng cáo trên nhiều nền tảng.
Các hệ thống AI rất giỏi trong xử lý lượng lớn dữ liệu đa nền tảng để nhận diện các mẫu và cơ hội mà con người không thể phát hiện thông qua phân tích thủ công.
Khả năng này bao gồm thu thập và phân tích dữ liệu chi tiết trên các điểm tiếp xúc đa dạng bao gồm website, ứng dụng di động.
Bên cạnh đó là các nền tảng mạng xã hội như Facebook và TikTok, và các thị trường thương mại điện tử như Shopee.
Thông qua tổng hợp dữ liệu hành vi từ các nguồn này, AI tạo ra hồ sơ khách hàng toàn diện tiết lộ sở thích, mẫu hình mua hàng và mức độ tương tác trên từng nền tảng.
Ví dụ: Một thương hiệu mỹ phẩm có thể phát hiện rằng khách hàng thường xem sản phẩm trên Instagram, so sánh giá trên website nhưng lại thực hiện mua hàng trên Shopee.
AI sẽ đề xuất chiến lược phân bổ ngân sách: 40% cho Instagram để tạo nhận thức, 30% cho Shopee để chốt đơn và 30% cho website để giáo dục khách hàng.
Khả năng dự đoán của các hệ thống AI vượt xa phân tích nhân khẩu học đơn giản.
AI có thể dự báo khả năng mua hàng cho từng khách hàng cá nhân.
Vì thế tạo điều kiện cho việc nhắm mục tiêu đối tượng và lựa chọn nền tảng chính xác.
Thông tin chi tiết này giúp doanh nghiệp vượt qua các giả định nhân khẩu học rộng để hướng tới các chiến lược kênh dựa trên dữ liệu.
Phân bổ kênh chiến lược
Các ứng dụng thực tế chứng minh giá trị thực tiễn của cách tiếp cận này.
Khi phân tích AI tiết lộ nhóm đối tượng trẻ tuổi thể hiện tỷ lệ chuyển đổi cao hơn trên TikTok Shop trong khi người tiêu dùng trung niên ưa thích Shopee.
Căn cứ vào đó doanh nghiệp có thể phân bổ ngân sách quảng cáo tương ứng.
Nhắm mục tiêu chính xác này loại bỏ cách tiếp cận lãng phí khi đầu tư đều trên tất cả nền tảng.
Ví dụ: Một cửa hàng đồ công nghệ phát hiện rằng
- Người dùng 18-25 tuổi: 70% mua hàng trên TikTok Shop, 20% trên Shopee, 10% trên Lazada
- Người dùng 26-40 tuổi: 15% trên TikTok Shop, 60% trên Shopee, 25% trên Lazada
- Người dùng trên 40 tuổi: 5% trên TikTok Shop, 50% trên Shopee, 45% trên website chính thức
Dựa trên dữ liệu này, AI sẽ đề xuất phân bổ ngân sách khác nhau cho từng sản phẩm tùy theo nhóm khách hàng mục tiêu chính.
Ý nghĩa tài chính rất đáng kể vì thông qua tập trung nguồn lực vào các kênh nơi các nhóm đối tượng cụ thể hoạt động tích cực và gắn kết nhất, doanh nghiệp có thể cải thiện đáng kể lợi tức đầu tư (ROI) đồng thời giảm tổng chi phí quảng cáo.
Phân bổ thông minh cũng ngăn chặn lãng phí ngân sách trên các kênh kém hiệu quả trong khi tối đa hóa tác động trên các nền tảng có tiềm năng cao.
Hơn nữa, cách tiếp cận này tạo điều kiện tối ưu hóa động dựa trên điều kiện thị trường thay đổi và các mẫu hành vi người tiêu dùng.
Khi sở thích nền tảng thay đổi hoặc các kênh mới xuất hiện, hệ thống AI có thể nhanh chóng nhận diện các xu hướng này và đề xuất phân bổ lại ngân sách.
Do đó đảm bảo các chiến lược quảng cáo luôn cập nhật và hiệu quả.
Tích hợp dự đoán hành vi với phân tích kênh tạo ra một vòng lặp phản hồi mạnh mẽ.
Khi các hệ thống AI thu thập thêm dữ liệu về phản ứng khách hàng trên các nền tảng khác nhau, các đề xuất của chúng trở nên ngày càng chính xác.
Vì vậy dẫn đến cải thiện liên tục trong hiệu suất chiến dịch và hiệu quả chi phí.
Tối ưu hóa giá thầu theo thời gian thực
Hệ thống đấu giá thông minh
Tối ưu hóa đấu giá thời gian thực đại diện cho một trong những ứng dụng mạnh mẽ nhất của AI trong quảng cáo số.
Nó thay đổi căn bản cách thức các nhà quảng cáo cạnh tranh trong môi trường đấu giá ngày càng phức tạp.
Các phương pháp đấu giá truyền thống với mức giá cố định được thiết lập thủ công suốt cả ngày đã tỏ ra không phù hợp với tính chất động của các phiên đấu giá quảng cáo hiện đại.
Đây là nơi mà hàng nghìn biến số có thể ảnh hưởng đến mức giá tối ưu trong vòng vài mili giây.
Smart Bidding của Google Ads là minh chứng rõ ràng cho bước tiến công nghệ này, sử dụng các thuật toán học máy để tự động điều chỉnh mức giá cho từng phiên đấu giá riêng lẻ.
Hệ thống này xử lý các tín hiệu ngữ cảnh ngay tại thời điểm đấu giá bao gồm loại thiết bị, vị trí địa lý, thời gian trong ngày, lịch sử tìm kiếm và các mẫu hành vi mua sắm của người dùng.
Thay vì các điều chỉnh thủ công hạn chế như phương pháp truyền thống, Smart Bidding có thể đưa ra hàng nghìn quyết định tối ưu hóa mỗi ngày.
Khi đó mỗi quyết định được điều chỉnh phù hợp với điều kiện cụ thể của từng phiên đấu giá.
Ví dụ: Một cửa hàng giày thể thao trực tuyến sử dụng Smart Bidding có thể tự động tăng mức giá cho từ khóa “giày chạy bộ Nike” vào buổi sáng thứ Hai khi người dùng ở TP.HCM tìm kiếm từ điện thoại di động, đồng thời giảm giá cho cùng từ khóa đó vào tối chủ nhật khi người dùng ở Hà Nội tìm kiếm từ máy tính để bàn.
Tất cả dựa trên dữ liệu lịch sử cho thấy tỷ lệ chuyển đổi khác nhau.
Các tùy chọn đấu giá chiến lược có sẵn thông qua hệ thống AI đáp ứng các mục tiêu kinh doanh đa dạng với độ chính xác đáng kinh ngạc.
Target CPA (Chi phí trên mỗi chuyển đổi) tối ưu hóa mức giá để đạt được chi phí chuyển đổi được xác định trước, cung cấp chi phí thu hút khách hàng có thể dự đoán.
Target ROAS (Tỷ suất hoàn vốn quảng cáo) tập trung vào tối đa hóa lợi nhuận.
Nhiều trường hợp được ghi nhận cho thấy các nhà quảng cáo đạt được mức tăng 14% giá trị chuyển đổi khi chuyển từ tối ưu hóa CPA sang ROAS.
Các chiến lược Tối đa hóa chuyển đổi và Tối đa hóa giá trị đẩy ranh giới hiệu suất cao hơn nữa thông qua đảm bảo khối lượng hoặc giá trị chuyển đổi cao nhất có thể trong phạm vi ngân sách.
Lưu ý quan trọng khi triển khai
Tuy nhiên, hiệu quả của hệ thống đấu giá được hỗ trợ bởi AI phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng nền tảng dữ liệu và lịch sử của chiến dịch.
Các chiến dịch mới thiếu dữ liệu chuyển đổi đủ nhiều nên thường gặp phải hiệu suất không tối ưu với các chiến lược đấu giá tự động.
Hạn chế này nhấn mạnh một nguyên tắc cơ bản: AI không thể cứu vãn những chiến dịch có cấu trúc kém ngay từ đầu.
Các thuật toán học máy đòi hỏi dữ liệu lịch sử đáng kể để nhận diện các mẫu và đưa ra dự đoán chính xác.
Đầu vào dữ liệu không đủ có thể dẫn đến phân bổ ngân sách sai lầm, gây ra lãng phí quảng cáo và giảm hiệu suất chiến dịch.
Thực tế này đòi hỏi một cách tiếp cận triển khai chiến lược, nơi các nhà quảng cáo ban đầu sử dụng tối ưu hóa Manual CPC để thiết lập nền tảng dữ liệu trước khi chuyển sang hệ thống Smart Bidding.
Ví dụ: Tương tự như việc dạy một đứa trẻ lái xe, giáo viên không thể đặt nó ngay vào một chiếc xe đua F1. AI cần “học lái” từ những tình huống đơn giản trước, tích lũy kinh nghiệm từ các chuyến đi thành công và thất bại để có thể xử lý những tình huống phức tạp sau này.
Phân bổ ngân sách và tối ưu hóa đa kênh
Theo dõi và phân tích đa kênh
Trong bối cảnh số phân mảnh ngày nay, quảng cáo hiệu quả đòi hỏi sự phối hợp tinh vi trên nhiều nền tảng.
Mỗi nền tảng có những hành vi khán giả riêng biệt, định dạng nội dung tối ưu và các đặc điểm hiệu suất khác nhau.
AI đa kênh giải quyết sự phức tạp này thông qua tạo ra các hệ thống trí tuệ thống nhất theo dõi và phân tích các mẫu hành vi khách hàng trên các điểm tiếp xúc đa dạng.
AI theo dõi từ website và Facebook đến các nền tảng thương mại điện tử như Shopee và TikTok Shop.
Nền tảng kỹ thuật của tối ưu hóa đa kênh nằm ở khả năng đồng bộ hóa dữ liệu.
Khi khách hàng tương tác với sản phẩm trên một kênh, hệ thống AI ghi lại dữ liệu tương tác này và tận dụng nó để cung cấp quảng cáo hoặc khuyến nghị sản phẩm liên quan trên các nền tảng khác.
Cách tiếp cận kết nối này loại bỏ các “hầm thông tin” truyền thống mà trước đây ngăn cản các nhà quảng cáo hiểu được hành trình khách hàng hoàn chỉnh và chuỗi điểm tiếp xúc tối ưu.
Ví dụ: Một khách hàng xem sản phẩm áo khoác trên website nhưng không mua. Hệ thống AI ghi nhận hành vi này và tự động hiển thị quảng cáo retargeting sản phẩm tương tự trên Facebook feed của họ, đồng thời gửi email khuyến mãi và hiển thị sản phẩm trên TikTok Shop khi họ duyệt ứng dụng vào buổi tối.
Tối ưu hóa ngân sách động
Các ứng dụng thực tế của AI đa kênh chứng minh được những cải thiện hiệu suất đáng kể thông qua việc tái phân bổ tài nguyên thông minh.
Hệ thống AI có thể tự động thu thập dữ liệu hiệu suất từ các chiến dịch Facebook Ads và TikTok Ads.
Sau đó sẽ phân tích các chỉ số hiệu quả so sánh và linh hoạt chuyển phân bổ ngân sách về phía những kênh có hiệu suất cao hơn.
Quá trình tối ưu hóa tự động diễn ra liên tục, đảm bảo tài nguyên đổ về những cơ hội tối đa hóa hiệu suất chiến dịch tổng thể.
Giá trị chiến lược mở rộng ra ngoài so sánh hiệu suất đơn giản đến tối ưu hóa nhắm mục tiêu khán giả phức tạp.
AI có thể nhận diện các phân khúc nhân khẩu học nhất định phản ứng tích cực hơn với các nền tảng cụ thể.
Vì thế AI có thể tự động điều chỉnh cả phân bổ ngân sách và các tham số nhắm mục tiêu để tận dụng những hiểu biết này.
Nếu phân tích cho thấy nhân khẩu học trẻ tuổi thể hiện tỷ lệ tương tác cao hơn trên TikTok trong khi các phân khúc lớn tuổi hơn ưa thích Facebook, hệ thống tự động điều chỉnh phân phối ngân sách và triển khai sáng tạo phù hợp.
Ví dụ: Một thương hiệu thời trang phát hiện ra khách hàng nữ 25-35 tuổi có tỷ lệ chuyển đổi cao gấp 3 lần trên Instagram so với Facebook, trong khi khách hàng nam 35-45 tuổi lại chuyển đổi tốt hơn trên Facebook.
AI tự động chuyển 60% ngân sách cho khách hàng nữ trẻ sang Instagram và tăng ngân sách Facebook cho khách hàng nam lớn tuổi, dẫn đến tăng 40% tổng doanh thu.
Phân tích và đánh giá kết quả quảng cáo
Phân tích và đo lường nâng cao
Phân tích hiệu suất được hỗ trợ bởi AI đã hiện đại hóa cách thức các nhà tiếp thị đo lường và đánh giá hiệu quả chiến dịch quảng cáo.
AI đã vượt xa báo cáo chỉ số cơ bản để tạo ra những thông tin sâu sắc hướng dẫn ra quyết định chiến lược.
Các phương pháp phân tích truyền thống bị hạn chế bởi khả năng xử lý của con người.
Khi đó chỉ có thể phân tích các chỉ số bề mặt và nhận diện những mẫu hiệu suất rõ ràng.
Các hệ thống phân tích AI hiện đại tự động theo dõi và phân tích các chỉ số hiệu suất toàn diện bao gồm tỷ lệ chuyển đổi, ROI và tỷ lệ nhấp chuột (CTR).
AI cũng đồng thời xử lý dữ liệu ngữ cảnh có ảnh hưởng đến các chỉ số này.
Khả năng phân tích đa chiều này tiết lộ các yếu tố thúc đẩy hiệu suất mà sẽ ẩn giấu qua các phương pháp phân tích thông thường.
Có lẽ quan trọng nhất, các hệ thống AI rất giỏi trong phân tích tình cảm trên mạng xã hội.
Bên cạnh đó AI cũng xử lý khối lượng dữ liệu mạng xã hội khổng lồ để đo lường nhận thức thương hiệu và xác định các chiến dịch tạo ra tác động chuyển đổi thực sự so với những chiến dịch chỉ tạo ra sự tương tác bề mặt.
Khả năng này giúp các nhà quảng cáo phân biệt giữa các chỉ số phù phiếm và những chỉ báo hiệu suất có tương quan với kết quả kinh doanh.
Ví dụ: Một chiến dịch có thể nhận được 10,000 like và 500 comment trên Facebook, nhưng phân tích AI phát hiện ra 80% comment là tiêu cực về giá cả và chỉ có 2% thực sự chuyển đổi thành mua hàng.
Ngược lại, một post khác chỉ có 1,000 like nhưng 15% chuyển đổi với nhiều đánh giá tích cực về chất lượng sản phẩm.
Dự đoán và khuyến nghị chiến lược
Khả năng phân tích mở rộng ra ngoài đánh giá hiệu suất lịch sử đến mô hình dự đoán dự báo hiệu suất chiến dịch tương lai dựa trên xu hướng hiện tại và các mẫu lịch sử.
Phân tích hướng về tương lai này giúp điều chỉnh chiến dịch chủ động thay vì tối ưu hóa phản ứng sau khi sự suy giảm hiệu suất trở nên rõ ràng.
Các engine khuyến nghị chiến lược như Adzooma chứng minh ứng dụng thực tế của những thông tin sâu sắc được điều khiển bởi AI.
Nó cung cấp các đề xuất cải thiện cụ thể dựa trên phân tích dữ liệu hiệu suất thời gian thực.
Những hệ thống này nhận diện các cơ hội tối ưu hóa mà các nhà phân tích con người có thể bỏ qua trong khi xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra bởi các chiến dịch quảng cáo hiện đại.
Tích hợp phân tích dữ liệu lịch sử với mô hình dự đoán tạo ra khả năng lập kế hoạch chiến lược mạnh mẽ.
Hệ thống AI có thể nhận diện các mẫu hiệu suất theo mùa, xu hướng hành vi khán giả và cơ hội tối ưu hóa cụ thể theo nền tảng.
Vì thế trao quyền cho các nhà quảng cáo phát triển các chiến lược chiến dịch tinh vi hơn.
Đó là những chiến lược dự đoán thay đổi thị trường thay vì chỉ phản ứng với chúng.
Ví dụ: Một cửa hàng điện tử sử dụng AI phân tích dữ liệu 2 năm qua và phát hiện ra rằng mỗi tháng 10-11, tỷ lệ tìm kiếm “máy sưởi” tăng 300%, CTR tăng 150% và CPC giảm 25% so với tháng 9.
Dựa trên insight này, họ tự động tăng ngân sách 200% cho category sưởi ấm từ đầu tháng 10, dẫn đến tăng 85% doanh thu so với cùng kỳ năm trước.
Hơn nữa, những hệ thống này cung cấp khả năng học tập liên tục giúp cải thiện độ chính xác khuyến nghị theo thời gian.
Khi các chiến dịch tạo ra nhiều dữ liệu hơn, phân tích AI trở nên ngày càng chính xác khi nhận diện cơ hội tối ưu hóa hiệu suất và dự đoán tác động có thể xảy ra của các điều chỉnh chiến lược.
Các công cụ AI tối ưu cho quảng cáo
Adzooma: tối ưu và giám sát
Adzooma nổi lên như một giải pháp toàn diện dựa trên AI.
Adzooma được thiết kế để giải quyết một trong những thách thức dai dẳng nhất trong quảng cáo số: nhu cầu giám sát và tối ưu hóa liên tục trên nhiều nền tảng chính.
Trong môi trường mà hiệu suất chiến dịch có thể dao động mạnh chỉ trong vài giờ thì giám sát thủ công không chỉ trở nên bất khả thi mà còn có thể tốn kém.
Điểm mạnh cốt lõi của nền tảng nằm ở các thuật toán tự động hóa tinh vi.
Nó đồng thời quản lý chiến dịch trên cả Google Ads và Facebook Ads.
Đó là hai trong số những hệ sinh thái quảng cáo quan trọng nhất đối với các doanh nghiệp thương mại điện tử.
Cách tiếp cận kép này đặc biệt có giá trị vì nó loại bỏ những rào cản truyền thống thường tồn tại giữa các chiến lược quảng cáo tìm kiếm và mạng xã hội.
Thay vì yêu cầu các nhà tiếp thị phải chuyển đổi giữa các giao diện khác nhau và thủ công tương quan dữ liệu hiệu suất, Adzooma cung cấp một trung tâm điều khiển thống nhất nơi các thông tin chi tiết đa nền tảng thúc đẩy các quyết định tối ưu hóa.
Điều làm cho Adzooma khác biệt là khả năng phân tích hiệu suất thời gian thực.
AI này liên tục giám sát các chỉ số chiến dịch và tự động triển khai các chiến lược tối ưu hóa dựa trên dữ liệu trực tiếp.
Chức năng này đặc biệt quan trọng đối với các doanh nghiệp thương mại điện tử hoạt động trong thị trường cạnh tranh, nơi chỉ số đấu giá quảng cáo thay đổi nhanh chóng.
Các thuật toán AI của nền tảng có thể phát hiện các mẫu hiệu suất và bất thường mà con người có thể bỏ qua.
Có thể kể đến những thay đổi tinh tế trong hành vi khách hàng hoặc cơ hội với từ khóa mới.
Sau đó Adzooma phản hồi với các điều chỉnh giá thầu và tinh chỉnh nhắm mục tiêu phù hợp.
Ví dụ: Một cửa hàng thời trang trực tuyến sử dụng Adzooma có thể thấy hệ thống tự động tăng ngân sách cho quảng cáo áo khoác trên Facebook khi phát hiện thời tiết sắp chuyển lạnh, đồng thời giảm chi phí cho quảng cáo áo phông trên Google Ads.
Smartly.io: quản lý toàn diện
Smartly.io thể hiện sự phát triển của công nghệ quảng cáo hướng tới quản lý hệ sinh thái toàn diện.
Nó giải quyết sự phức tạp ngày càng tăng của tiếp thị số hiện đại, nơi các chiến dịch thành công trải rộng trên nhiều nền tảng xã hội và thương mại.
Kiến trúc của nền tảng được xây dựng để xử lý các nhu cầu phức tạp của các tổ chức và đại lý lớn hơn.
Đó là những doanh nghiệp phải điều phối chiến dịch quảng cáo trên Facebook, Instagram, TikTok, Snapchat và Amazon Ads.
Tính năng nổi bật của nền tảng là khả năng tự động hóa sáng tạo tiên tiến.
Smartly.io giải quyết một trong những khía cạnh tốn nhiều tài nguyên nhất của quảng cáo đa nền tảng là tạo và điều chỉnh nội dung.
Các phương pháp truyền thống yêu cầu các nhà tiếp thị phải thủ công tạo ra các phiên bản quảng cáo khác nhau cho từng nền tảng.
Hơn nữa họ còn phải tính đến các yêu cầu định dạng khác nhau, sở thích của khách hàng và những trải nghiệm tốt nhất của nền tảng.
Các thuật toán AI của Smartly.io tự động hóa quy trình này bằng cách tạo ra các biến thể sáng tạo được tối ưu hóa cho nền tảng từ các tài liệu nguồn.
Do đó đảm bảo thông điệp thương hiệu duy trì tính nhất quán trong khi tối đa hóa tiềm năng tương tác với từng nền tảng.
Hơn nữa, hệ thống phân bổ ngân sách thông minh của nền tảng đại diện cho một bước tiến đáng kể trong tối ưu hóa chiến dịch.
Ai này không yêu cầu các nhà tiếp thị phải thủ công phân phối chi tiêu quảng cáo trên các nền tảng dựa trên hiệu suất lịch sử hoặc trực giác.
Các thuật toán của Smartly.io liên tục phân tích dữ liệu hiệu suất đa nền tảng và tự động chuyển hướng ngân sách về các kênh và phân khúc khán giả có hiệu suất cao nhất.
Cách tiếp cận động này đối với quản lý ngân sách đặc biệt có giá trị đối với các doanh nghiệp thương mại điện tử có mức tồn kho dao động hoặc mô hình nhu cầu theo mùa.
Nó đảm bảo đầu tư quảng cáo luôn chảy về những cơ hội có lợi nhuận cao nhất.
Ví dụ: Một thương hiệu mỹ phẩm có thể sử dụng Smartly.io để tự động tạo ra 20 phiên bản quảng cáo khác nhau từ một bộ ảnh sản phẩm gốc.
Phiên bản dọc cho TikTok, vuông cho Instagram, ngang cho Facebook và hệ thống sẽ tự động chuyển 70% ngân sách sang TikTok khi phát hiện tỷ lệ chuyển đổi ở đó cao hơn 3 lần so với các nền tảng khác.
WordStream: doanh nghiệp vừa và nhỏ
WordStream lấp đầy một khoảng trống quan trọng trong bối cảnh công cụ quảng cáo AI bằng cách cung cấp các khả năng tối ưu hóa tinh vi được thiết kế đặc biệt cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Đó là những doanh nghiệp có thể thiếu tài nguyên hoặc chuyên môn kỹ thuật để triển khai các giải pháp phức tạp hơn.
Nền tảng nhận ra trong khi các công cụ cấp doanh nghiệp cung cấp khả năng mạnh mẽ, chúng thường đi kèm với độ phức tạp và chi phí khiến chúng không thực tế đối với các tổ chức nhỏ hơn.
Cách tiếp cận của nền tảng đối với nghiên cứu và tối ưu hóa từ khóa chứng minh cách AI có thể hỗ trợ tiếp cận các khả năng tiếp thị tiên tiến.
Nghiên cứu từ khóa truyền thống đòi hỏi chuyên môn đáng kể và đầu tư thời gian để xác định các thuật ngữ tìm kiếm có lợi nhuận, phân tích mức độ cạnh tranh và hiểu các mẫu ý định tìm kiếm.
Các thuật toán AI của WordStream tự động hóa quy trình này khi phân tích lượng lớn dữ liệu tìm kiếm và trình bày cho người dùng các khuyến nghị từ khóa có thể thực hiện phù hợp với mục tiêu kinh doanh và ràng buộc ngân sách của họ.
Ngoài ra, công cụ khuyến nghị chiến lược của WordStream cung cấp cho các doanh nghiệp nhỏ khả năng tiếp cận loại thông tin chi tiết chiến lược thường chỉ có sẵn cho các tổ chức có đội ngũ tiếp thị chuyên dụng.
Nền tảng phân tích hiệu suất chiến dịch hiện tại so với các tiêu chuẩn ngành và xu hướng tìm kiếm để xác định cơ hội tối ưu hóa.
Từ đó đề xuất các hành động cụ thể như cải thiện bản sao quảng cáo, điều chỉnh nhắm mục tiêu và sửa đổi giá thầu.
Hướng dẫn này đặc biệt có giá trị đối với các chủ doanh nghiệp có thể đang quản lý các chiến dịch quảng cáo của họ cùng với các trách nhiệm vận hành khác.
Ví dụ: Một tiệm bánh địa phương sử dụng WordStream có thể nhận được gợi ý tự động như “Thêm từ khóa ‘bánh sinh nhật giao nhanh’ vì có 40% ít cạnh tranh hơn từ khóa hiện tại của bạn” hoặc “Tăng ngân sách 20% vào cuối tuần vì đó là lúc tỷ lệ chuyển đổi cao nhất trong ngành bánh kẹo.”
Albert.ai: ra quyết định chiến lược
Albert.ai đại diện cho một sự thay đổi mô hình trong công nghệ quảng cáo.
Nó vượt ra khỏi tự động hóa đơn giản để mang lại trí tuệ nhân tạo thực sự có thể độc lập phân tích, xây dựng chiến lược và thực thi các chiến dịch tiếp thị phức tạp.
Trong thời đại mà quảng cáo thành công đòi hỏi quản lý đồng thời nhiều biến s ố như nhắm mục tiêu khách hàng, tối ưu hóa sáng tạo, phân bổ ngân sách và phân tích hiệu suất.
Albert.ai hoạt động như một chiến lược gia tiếp thị số có khả năng đưa ra các quyết định tinh vi mà không cần sự can thiệp của con người.
Khả năng phân tích của nền tảng mở rộng xa hơn giám sát hiệu suất thông thường.
Nó sử dụng các thuật toán học máy tiên tiến để xác định các mẫu và cơ hội có thể vẫn ẩn với các nhà phân tích con người.
Albert.ai liên tục xử lý lượng lớn dữ liệu chiến dịch, xu hướng thị trường và tín hiệu hành vi người tiêu dùng để phát triển những thông tin chiến lược toàn diện.
Nền tảng này giúp đưa ra những quyết định tinh tế về tinh chỉnh khách hàng mục tiêu, xác định các phân khúc nhỏ trong nhân khẩu học rộng hơn.
Do đó thể hiện tiềm năng chuyển đổi cao hơn hoặc đặc điểm giá trị trọn đời.
Điều làm Albert.ai khác biệt là cách tiếp cận chủ động đối với thử nghiệm và tối ưu hóa chiến dịch.
Thay vì yêu cầu các nhà tiếp thị phải thủ công thiết kế các thử nghiệm A/B hoặc thí nghiệm với các tham số nhắm mục tiêu khác nhau, nền tảng độc lập tạo ra và thực hiện các chiến lược thử nghiệm trên nhiều yếu tố chiến dịch đồng thời.
Cách tiếp cận này tăng tốc đáng kể quá trình tối ưu hóa trong khi đảm bảo các chiến lược thử nghiệm vừa có tính thống kê vững chắc vừa phù hợp với mục tiêu kinh doanh.
Do đó mang lại những cải thiện hiệu suất mạnh mẽ hơn trong khung thời gian ngắn hơn.
Ví dụ: Một công ty bán đồng hồ thông minh sử dụng Albert.ai có thể thấy hệ thống tự động phát hiện rằng nhóm khách hàng nam 25-35 tuổi quan tâm đến thể thao có xu hướng mua hàng nhiều hơn vào tối thứ 7.
Sau đó AI tự động điều chỉnh lịch hiển thị quảng cáo và tăng ngân sách cho phân khúc này vào thời điểm đó.
Revealbot: tự động hóa quảng cáo
Revealbot giải quyết những phức tạp cá biệt của quảng cáo Facebook.
Đó là nơi hiệu suất chiến dịch có thể dao động nhanh chóng do thay đổi thuật toán, khách hàng chán nản và mức độ cạnh tranh.
Hệ sinh thái quảng cáo của Facebook đòi hỏi sự theo dõi liên tục và thời gian phản hồi nhanh để duy trì hiệu suất tối ưu.
Vì thế quản lý thủ công ngày càng trở nên bất khả thi đối với các doanh nghiệp chạy nhiều chiến dịch hoặc nhắm mục tiêu các phân khúc khán giả đa dạng.
Khả năng điều chỉnh ngân sách thời gian thực của nền tảng thể hiện một cách tiếp cận tinh vi đối với tối ưu hóa chiến dịch vượt ra ngoài việc kiểm soát tốc độ chi tiêu đơn giản.
Các thuật toán của Revealbot liên tục giám sát các chỉ số hiệu suất chính như chi phí trên mỗi lượt mua hàng, lợi tức trên chi tiêu quảng cáo và tỷ lệ chuyển đổi.
Sau đó nó tự động phân phối lại ngân sách hướng tới các nhóm quảng cáo có hiệu suất cao trong khi giảm chi tiêu cho các yếu tố kém hiệu quả.
Quản lý ngân sách động đặc biệt quan trọng đối với các doanh nghiệp thương mại điện tử có biên lợi nhuận sản phẩm khác nhau hoặc mô hình nhu cầu theo mùa.
Do đó đảm bảo đầu tư quảng cáo luôn chảy hướng tới những cơ hội có lợi nhuận cao nhất.
Thêm vào đó, công cụ quy tắc tự động hóa của Revealbot giúp các doanh nghiệp triển khai các chiến lược tối ưu hóa phức tạp mà sẽ không thể thực hiện thủ công ở quy mô lớn.
Nền tảng có thể đồng thời giám sát hàng chục chỉ số hiệu suất và thực hiện các hành động được xác định trước dựa trên các kích hoạt cụ thể.
AI có thể tự động tạm dừng quảng cáo khi chi phí trên mỗi lượt mua hàng vượt quá ngưỡng mục tiêu hoặc tăng ngân sách cho các chiến dịch đạt được chỉ số hiệu suất đặc biệt.
Mức độ tự động hóa tinh vi này đảm bảo hiệu suất chiến dịch nhất quán trong khi giải phóng các đội ngũ tiếp thị để tập trung vào lập kế hoạch chiến lược và phát triển sáng tạo.
Ví dụ: Một shop thời trang online có thể cài đặt Revealbot để tự động tạm dừng quảng cáo nếu chi phí mua hàng vượt quá 15% so với giá sản phẩm, đồng thời tự động tăng gấp đôi ngân sách cho những quảng cáo có tỷ lệ chuyển đổi trên 5% trong vòng 24 giờ qua.
Optmyzr: tối ưu hóa chiến lược đấu giá
Optmyzr chuyên về giải quyết những thách thức phức tạp của quản lý Google Ads.
Đây là nơi thành công phụ thuộc vào hiểu biết tinh vi về ý định tìm kiếm, đối thủ cạnh tranh và tối ưu hóa chiến lược đấu giá.
Nền tảng quảng cáo của Google cung cấp khả năng tiếp cận to lớn và độ chính xác nhắm mục tiêu.
Tuy nhiên sự phức tạp của nó có thể gây quá nhiều khó khăn cho các doanh nghiệp cố gắng quản lý thủ công đấu giá từ khóa, lập lịch quảng cáo và tối ưu hóa cấu trúc chiến dịch.
Khả năng điều chỉnh giá thầu tự động của nền tảng tận dụng các thuật toán học máy tiên tiến phân tích dữ liệu hiệu suất lịch sử, xu hướng theo mùa và điều kiện thị trường thời gian thực để tối ưu hóa các chiến lược đấu giá liên tục.
Không giống như các giải pháp đấu giá tự động đơn giản, cách tiếp cận của Optmyzr xem xét nhiều yếu tố hiệu suất đồng thời bao gồm cải thiện điểm chất lượng, thay đổi bối cảnh cạnh tranh và tối ưu hóa giá trị chuyển đổi.
Cách tiếp cận toàn diện này đảm bảo cho các điều chỉnh giá thầu phù hợp với mục tiêu kinh doanh rộng lớn hơn trong khi tối đa hóa hiệu quả chiến dịch.
Hơn nữa, công cụ khuyến nghị chiến lược của Optmyzr cung cấp cho các doanh nghiệp những thông tin có thể thực hiện dựa trên phân tích tài khoản toàn diện và điểm chuẩn ngành.
Nền tảng xác định các cơ hội tối ưu hóa trên cấu trúc tài khoản, lựa chọn từ khóa, hiệu suất bản sao quảng cáo và sự phù hợp của trang đích.
Từ đó trình bày các khuyến nghị theo thứ tự tác động tiềm năng và độ khó triển khai.
Hướng dẫn chiến lược này đặc biệt có giá trị đối với các doanh nghiệp quản lý danh mục sản phẩm phức tạp hoặc hoạt động trong các ngành cạnh tranh cao, nơi những cải thiện biên có thể tác động đáng kể đến lợi nhuận tổng thể.
Ví dụ: Một cửa hàng điện tử online sử dụng Optmyzr có thể nhận được khuyến nghị như “Giảm giá thầu từ khóa ‘máy tính xách tay’ xuống 25% vào buổi sáng thứ 2-3 vì tỷ lệ chuyển đổi thấp hơn 40% so với cuối tuần” hoặc “Thêm từ khóa âm ‘cũ’, ‘hỏng’ để tránh lưu lượng truy cập không phù hợp.”
6Sense Revenue AI: dự đoán và phân tích hành vi ẩn danh
6Sense Revenue AI hoạt động tại giao điểm của công nghệ quảng cáo và trí tuệ khách hàng.
Công cụ AI này giải quyết một trong những thách thức quan trọng nhất trong tiếp thị hiện đại.
Đó là xác định và thu hút khách hàng tiềm năng trước khi họ tích cực bước vào quá trình mua hàng.
Các cách tiếp cận quảng cáo truyền thống dựa trên các tín hiệu rõ ràng như truy vấn tìm kiếm hoặc lượt truy cập trang web sẽ bỏ lỡ các giai đoạn nghiên cứu và cân nhắc rộng rãi đặc trưng cho các quyết định mua hàng phức tạp.
Khả năng theo dõi hành vi ẩn danh của nền tảng cung cấp khả năng hiển thị chưa từng có vào các giai đoạn đầu của phát triển hành trình khách hàng.
Thông qua phân tích các mẫu duyệt web, hành vi tiêu thụ nội dung và tương tác trên mạng xã hội trên nhiều điểm tiếp xúc, 6Sense xác định các tổ chức và cá nhân thể hiện tín hiệu ý định mua hàng rất lâu trước khi họ trở thành khách hàng tiềm năng tích cực.
Khả năng dự đoán này giúp các doanh nghiệp thu hút khách hàng tiềm năng với thông điệp và ưu đãi phù hợp trong giai đoạn cân nhắc quan trọng.
Doanh nghiệp có thể nhận ra khi định vị cạnh tranh sẽ ảnh hưởng đáng kể đến quyết định mua hàng cuối cùng.
Hơn nữa, tích hợp trí tuệ nhân tạo của 6Sense với các chiến lược tiếp thị dựa trên tài khoản thể hiện một cách tiếp cận tinh vi đối với việc thu hút khách hàng B2B.
Nền tảng kết hợp phân tích hành vi với dữ liệu nhân khẩu học và sở thích cá nhân để tạo ra các hồ sơ khách hàng tiềm năng toàn diện.
Từ dó xây dựng chiến lược nhắm mục tiêu và cách tiếp cận tương tác được cá nhân hóa.
AI giúp các đội ngũ tiếp thị phát triển các chiến dịch có mục tiêu cao phù hợp với các phân khúc ngành cụ thể, quy mô công ty hoặc triển khai công nghệ.
Từ đó cải thiện đáng kể tỷ lệ chuyển đổi trong khi giảm chi phí thu hút khách hàng.
Ví dụ: Một công ty phần mềm CRM có thể sử dụng 6Sense để phát hiện công ty ABC đang tích cực tìm hiểu về các giải pháp quản lý khách hàng (dựa trên nhiều nhân viên của họ đọc bài viết về CRM, tải whitepaper, xem video demo từ các nhà cung cấp khác nhau) mặc dù họ chưa bao giờ liên hệ trực tiếp.
Hệ thống sau đó sẽ tự động hiển thị quảng cáo được cá nhân hóa cho công ty ABC trên LinkedIn và các trang web họ thường xuyên truy cập.
So sánh các công cụ AI
| Công cụ | Nền tảng hỗ trợ | Tính năng cốt lõi | Ưu điểm | Nhược điểm |
|---|---|---|---|---|
| Adzooma | Google Ads, Facebook Ads | Tự động hóa, tối ưu hóa chiến dịch, đề xuất cải thiện | Giao diện thân thiện, tiết kiệm thời gian và ngân sách | Giới hạn tính năng ở bản miễn phí, có thể tốn kém cho doanh nghiệp nhỏ |
| Smartly.io | Facebook Ads, Google Ads, TikTok Ads, Snapchat, Amazon Ads | Tự động tạo và phân phối nội dung, phân bổ ngân sách thông minh, A/B testing | Tự động hóa toàn diện, hoạt động đa kênh, tối đa hóa ROI | Chi phí cao, phù hợp với doanh nghiệp lớn, cần dữ liệu đầu vào lớn |
| WordStream | Google Ads, Facebook Ads | Phân tích và đề xuất từ khóa, tối ưu hóa chiến dịch | Phù hợp cho doanh nghiệp vừa và nhỏ, đơn giản hóa quy trình quản lý | Giao diện có thể phức tạp với người mới |
| Optmyzr | Google Ads | Tự động điều chỉnh giá thầu, đề xuất chiến lược | Chuyên sâu cho Google Ads, tối ưu hóa hiệu quả ngân sách | Chuyên biệt, không hỗ trợ nền tầng khác |
Triển khai thực tế thành công
RedBalloon – Tối ưu Google Ads
Sự chuyển mình của RedBalloon thể hiện một trong những minh chứng thuyết phục nhất về tiềm năng của AI trong việc cách mạng hóa kinh tế quảng cáo số.
Là công ty Australia chuyên về trải nghiệm quà tặng và bán lẻ trực tuyến, RedBalloon đối mặt với thách thức phổ biến: chi phí quảng cáo leo thang và hiệu quả giảm dần.
Trước khi triển khai giải pháp AI, công ty đầu tư 45.000 đô la mỗi tháng vào các đại lý marketing số truyền thống.
Vì vậy dẫn đến chi phí thu hút khách hàng vượt 50 đô la/khách hàng.
Con số này ảnh hưởng nghiêm trọng đến biên lợi nhuận và tiềm năng tăng trưởng.
Triển khai Albert.ai đánh dấu bước ngoặt trong chiến lược quảng cáo của họ.
Nền tảng AI này thể hiện khả năng vượt xa sức người trong tối ưu hóa và thử nghiệm chiến dịch.
Chỉ trong một ngày, Albert.ai thực thi 6.500 biến thể quảng cáo văn bản Google, đồng thời phân tích chỉ số hiệu suất và học hỏi từ mỗi lần lặp lại.
Quy mô thử nghiệm khổng lồ này không thể thực hiện qua phương pháp truyền thống, nơi A/B testing thường so sánh vài biến thể trong thời gian dài.
Ví dụ: Trong khi một chiến dịch truyền thống có thể thử nghiệm 3-5 phiên bản quảng cáo khác nhau trong một tuần, AI của RedBalloon đã chạy và tối ưu hóa hơn 900 phiên bản mỗi giờ, liên tục điều chỉnh dựa trên dữ liệu real-time về click-through rate, conversion rate và chi phí per acquisition.
Kết quả RedBalloon đạt được sức mạnh biến đổi của tối ưu hóa quảng cáo điều khiển bởi AI.
Lợi nhuận 3.000% trên chi tiêu quảng cáo không chỉ là cải tiến gia tăng mà là bước chuyển căn bản về hiệu quả marketing.
Đồng thời khi giảm 25% tổng chi phí marketing có nghĩa RedBalloon có thể tái đầu tư khoản tiết kiệm này vào mở rộng kinh doanh hoặc phát triển sản phẩm.
Trường hợp này chứng minh AI không đơn thuần cải thiện quy trình hiện tại.
Nó còn tạo ra những cách tiếp cận hoàn toàn mới trong quản lý chiến dịch.
Từ đó mang lại cải tiến theo cấp số nhân thay vì tuyến tính.
Coca Cola – Sáng tạo nghệ thuật
Chiến dịch “Create Real Magic” của Coca-Cola thể hiện cách tiếp cận tinh tế khi tích hợp công nghệ AI với sự sáng tạo của con người.
Nó giải quyết một trong những thách thức quan trọng nhất trong quảng cáo hiện đại.
Đó là làm thế nào duy trì kết nối thương hiệu chân thực trong khi tận dụng đổi mới công nghệ.
Sáng kiến này vượt qua ranh giới quảng cáo truyền thống thông qua định vị thương hiệu như người hỗ trợ biểu đạt sáng tạo thay vì chỉ đơn thuần quảng bá sản phẩm.
Cấu trúc chiến dịch là mời các nghệ sĩ số tạo ra tác phẩm nghệ thuật có sự hỗ trợ của AI.
Ý tưởng này thể hiện tư duy chiến lược về tương tác khán giả trong thời đại số.
Thông qua cung cấp ứng dụng web được hỗ trợ bởi AI làm nền tảng sáng tạo, Coca-Cola giúp người tham gia khám phá giao điểm giữa công nghệ và nghệ thuật trong khi duy trì sự liên kết của thương hiệu với đổi mới và tính phù hợp văn hóa.
Cách tiếp cận này đặc biệt có tiếng vang và hiệu quả với nhóm nhân khẩu học trẻ tuổi.
Đây là những người xem AI không phải là mối đe dọa đối với sự sáng tạo mà là công cụ tăng cường khả năng biểu đạt.
Ví dụ: Một nghệ sĩ trẻ tại Việt Nam có thể sử dụng công cụ AI của Coca-Cola để tạo ra artwork kết hợp văn hóa truyền thống Việt với phong cách pop art hiện đại, sau đó tác phẩm này có cơ hội xuất hiện trên bảng quảng cáo kỹ thuật số tại Times Square.
Từ đó tạo ra cảm giác kết nối toàn cầu và trao quyền sáng tạo cho mọi người dùng.
Đỉnh cao của trưng bày các tác phẩm nghệ thuật được chọn lọc trên bảng quảng cáo kỹ thuật số tại Times Square đã nâng chiến dịch từ một cuộc thi đơn giản thành lễ kỷ niệm sự hợp tác giữa con người và AI.
Kết quả trình diễn tại một trong những không gian quảng cáo mang tính biểu tượng nhất thế giới đã định vị Coca-Cola là tiên phong của quảng cáo trong thời đại AI.
Thành công của chiến dịch không chỉ nằm ở triển khai công nghệ mà còn ở sự công nhận người tiêu dùng hiện đại tìm kiếm sự tương tác chân thực và cơ hội tham gia sáng tạo thay vì tiêu thụ thụ động các thông điệp marketing.
Nike – Trận đấu Tennis ảo
Sự hợp tác của Nike với Serena Williams minh họa cách AI có thể đóng vai trò như phương tiện kể chuyện mạnh mẽ trong khi duy trì tính chân thực cảm xúc.
Tạo ra trận đấu tennis ảo giữa Serena trẻ tuổi và chính cô ở thời điểm hiện tại đòi hỏi công nghệ AI tinh vi để tạo ra các tình huống thực tế trong khi bảo tồn cốt lõi cảm xúc của câu chuyện.
Chiến dịch này trùng hợp với kỷ niệm 50 năm của Nike, khiến đổi mới công nghệ phục vụ mục đích sâu sắc hơn là tôn vinh di sản thương hiệu.
Độ phức tạp kỹ thuật khi tạo ra tương tác đáng tin giữa các thời kỳ khác nhau của cùng một vận động viên thể hiện khả năng của AI trong khả năng vượt qua những hạn chế sản xuất video truyền thống.
Thay vì dựa vào cảnh quay lưu trữ hoặc tái tạo, hệ thống AI tạo ra nội dung hoàn toàn mới mà người xem cảm thấy chân thực trong khi kể một câu chuyện không thể thu được qua phương tiện thông thường.
Cách tiếp cận này chứng minh AI tạo điều kiện cho các thương hiệu sáng tạo nội dung có tiếng vang cảm xúc vượt ra ngoài tính năng sản phẩm để khám phá chủ đề về sự phát triển cá nhân, thành tựu và di sản.
Ví dụ: Tương tự, một thương hiệu thể thao Việt Nam có thể sử dụng AI để tạo ra cuộc đối thoại ảo giữa một vận động viên Việt Nam ở tuổi 16 với chính họ khi giành huy chương vàng Seagame.
Từ đó tạo ra câu chuyện truyền cảm hứng về hành trình theo đuổi ước mơ và sự kiên trì.
Tác động của chiến dịch mở rộng xa hơn sự tương tác tức thời của người xem để thiết lập Nike như người tiên phong trong công nghệ marketing thể thao.
Lựa chọn Serena Williams, vận động viên có sự nghiệp kéo dài nhiều thập kỷ và đại diện cho sự xuất sắc trong thể thao Nike đã tạo ra câu chuyện ấn tượng cho nhiều nhóm tuổi và nhóm người hâm mộ khác nhau.
Sử dụng AI một cách chiến lược cho kể chuyện thay vì tự động hóa đơn giản cho thấy công nghệ có thể tăng cường thay vì thay thế kết nối cảm xúc con người trong quảng cáo.
Heinz – Chiến dịch tương cà
Chiến dịch tương cà AI của Heinz chứng minh cách các thương hiệu có thể tích hợp thành công nội dung do AI tạo ra vào chiến lược marketing trong khi thúc đẩy sự tham gia của cộng đồng và nội dung do người dùng tạo ra.
Khởi tạo hình ảnh do AI tạo ra cho các sản phẩm tương cà của họ vừa đóng vai trò như nội dung quảng cáo vừa là chất xúc tác cuộc trò chuyện.
Vì vậy đặc biệt hấp dẫn khán giả tò mò về khả năng và ứng dụng AI trong bối cảnh hàng ngày.
Sự tiến hóa của chiến dịch từ nội dung do thương hiệu tạo ra sang sự tham gia của người dùng thể hiện sự hiểu biết tinh tế về hành vi người tiêu dùng hiện đại.
Khi mời người hâm mộ tạo ra hình ảnh tương cà do AI tạo ra của riêng họ, Heinz chuyển đổi người xem thụ động thành những người tham gia tích cực vào câu chuyện thương hiệu.
Cách tiếp cận này tận dụng tính viral của nội dung do AI tạo ra trong khi duy trì tính phù hợp của thương hiệu và khuyến khích chia sẻ mạng xã hội tự nhiên.
Ví dụ: Một thương hiệu gia vị Việt Nam có thể triển khai chiến dịch tương tự, mời người tiêu dùng tạo ra hình ảnh AI về các món ăn truyền thống Việt Nam sử dụng gia vị của họ, từ phở bò đến bánh mì.
Từ đó tạo ra thư viện hình ảnh phong phú và đa dạng phản ánh sự sáng tạo của cộng đồng.
Thành công của chiến dịch này nằm ở tính tiếp cận và tương tác của nó.
Khác với các ứng dụng AI phức tạp đòi hỏi kiến thức chuyên môn, Heinz cung cấp công cụ giúp người tiêu dùng bình thường thử nghiệm với sự sáng tạo AI.
Phổ cập hóa công nghệ AI cho mục đích marketing tạo ra cảm giác đổi mới và thú vị xung quanh thương hiệu trong khi tạo ra lượng nội dung do người dùng tạo ra đáng kể.
Chiến dịch hiệu quả thu hẹp khoảng cách giữa tiến bộ công nghệ và trải nghiệm người tiêu dùng hàng ngày, khiến AI cảm thấy dễ tiếp cận thay vì lo ngại.
Có thể bạn quan tâm
Liên hệ
Địa chỉ
Tầng 3 Toà nhà VNCC 243A Đê La Thành Str Q. Đống Đa-TP. Hà Nội
