Những công bố mới nhất từ Google Ads cho thấy một sự chuyển dịch rất lớn trong cách nền tảng này vận hành quảng cáo. Đằng sau hơn 40 tính năng mới liên quan đến Google Ads, Analytics, công cụ sáng tạo nội dung, AI, tạo khách hàng tiềm năng và đo lường hiệu quả là một định hướng rõ ràng: Google đang xây dựng một hệ sinh thái quảng cáo dựa trên khả năng dự đoán ý định người dùng, tự động hóa quyết định và ứng dụng AI xuyên suốt hành trình khách hàng.
Theo bài viết của Ginny Marvin, đại diện Google Ads, mục tiêu của các cải tiến lần này là giải quyết một vấn đề quen thuộc với mọi nhà quảng cáo tạo khách hàng tiềm năng (Lead Generation): khoảng cách giữa việc tạo ra nhiều lead và tạo ra những lead thực sự chất lượng.
Google muốn quảng cáo trở thành một cuộc hội thoại
Một trong những tính năng đáng chú ý nhất là Business Agent for Leads. Thay vì chỉ hiển thị quảng cáo và dẫn người dùng tới landing page như trước đây, Google đang đưa AI hội thoại trực tiếp vào trải nghiệm tìm kiếm. Khách hàng tiềm năng có thể đặt câu hỏi về dịch vụ, chuyên môn, mức giá, thời gian hoạt động hoặc các thông tin liên quan và nhận được câu trả lời dựa trên nội dung có sẵn trên website của doanh nghiệp. Điều này làm thay đổi đáng kể vai trò của quảng cáo tìm kiếm.
Trước đây, quy trình tạo lead khá đơn giản: người dùng nhấp vào quảng cáo, truy cập landing page rồi điền biểu mẫu liên hệ. Giờ đây, Google muốn chèn thêm một lớp AI giúp tư vấn, giải đáp thắc mắc và sàng lọc khách hàng ngay từ trước khi họ truy cập website. Đối với những ngành đòi hỏi mức độ tin tưởng cao như tài chính, pháp lý, y tế hoặc dịch vụ tại nhà, thay đổi này có thể tác động mạnh tới chất lượng lead. Một khách hàng đã trải qua quá trình trao đổi với AI thường có mức độ quan tâm và hiểu biết cao hơn so với người chỉ nhấp vào quảng cáo vì bị thu hút bởi tiêu đề.
Ý định mua hàng đang quan trọng hơn số lượng chuyển đổi
Nhiều tính năng mới của Google đều hướng tới cùng một mục tiêu: tối ưu hóa theo kết quả kinh doanh dự đoán thay vì chỉ tập trung vào số lượng chuyển đổi. Các tính năng như: Lead Intent Score, Journey-Aware Bidding, Qualified Future Conversions hay bộ lọc spam nâng cao đều được thiết kế nhằm giảm số lượng lead chất lượng thấp đi vào hệ thống bán hàng.
Về lý thuyết, đây là giải pháp cho một vấn đề tồn tại nhiều năm trong ngành quảng cáo. Không ít chiến dịch tạo ra rất nhiều chuyển đổi với chi phí thấp nhưng cuối cùng lại không mang về khách hàng thực sự. Tuy nhiên, mặt trái của xu hướng này là doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào các thuật toán của Google. Khi Google đảm nhiệm nhiều hơn các công việc như đánh giá lead, dự đoán kết quả, phân bổ chuyển đổi và tối ưu hóa chiến dịch, nhà quảng cáo sẽ có ít khả năng quan sát và kiểm soát quá trình ra quyết định hơn.
AI Max có thể là bước tiến tiếp theo của Performance Max
Một điểm nổi bật khác là việc Google đưa khả năng tối ưu bằng AI sâu hơn vào các chiến dịch tìm kiếm thông thường. Tính năng AI Max cho phép hệ thống mở rộng phạm vi tiếp cận vượt ra ngoài những từ khóa mà nhà quảng cáo đã xác định. AI sẽ tự động khám phá thêm các truy vấn tìm kiếm có liên quan và mở rộng cơ hội hiển thị quảng cáo. Đối với các doanh nghiệp thương mại điện tử sở hữu dữ liệu doanh thu chính xác cùng hệ thống đo lường hoàn chỉnh, đây có thể là cơ hội tăng trưởng đáng kể.
Ngược lại, với các doanh nghiệp tạo lead nhưng chưa theo dõi tốt dữ liệu chuyển đổi ngoại tuyến, rủi ro sẽ cao hơn nhiều. Đây cũng là bài học từng xuất hiện khi Performance Max được triển khai. Nhiều nhà quảng cáo đã quá tin tưởng vào tự động hóa mà không cung cấp đủ dữ liệu chất lượng cho hệ thống học máy. AI chỉ có thể tối ưu dựa trên dữ liệu được cung cấp. Nếu chiến dịch chỉ ghi nhận số lượng biểu mẫu được gửi đi, Google sẽ tiếp tục tìm kiếm thêm những người sẵn sàng điền biểu mẫu, bất kể họ có trở thành khách hàng hay không.
Chính vì vậy, Google hiện đặc biệt nhấn mạnh vào các giải pháp như nhập dữ liệu chuyển đổi ngoại tuyến, tích hợp dữ liệu bên thứ nhất (First-Party Data), Enhanced Conversions và kết nối CRM. Những doanh nghiệp có khả năng gửi lại dữ liệu doanh thu thực tế và chất lượng khách hàng cho Google Ads sẽ có nhiều lợi thế hơn trong môi trường quảng cáo vận hành bởi AI.
Đo lường hiệu quả đang chuyển sang mô hình dự đoán
Một thay đổi quan trọng khác là cách Google tiếp cận việc đo lường. Các tính năng như Attributed Branded Searches hay Qualified Future Conversions không chỉ ghi nhận những gì đã xảy ra mà còn cố gắng dự đoán những hành động có thể xảy ra trong tương lai. Thay vì chỉ phân tích lịch sử, Google đang hướng tới việc ước tính khả năng chuyển đổi trong những tháng tiếp theo.
Điều này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn tác động của các chiến dịch xây dựng nhận diện thương hiệu, đặc biệt trong những ngành có chu kỳ mua hàng dài. Tuy nhiên, nó cũng làm gia tăng sự phụ thuộc vào các mô hình dự đoán mà nhà quảng cáo khó có thể kiểm chứng toàn diện.
Trong vài năm tới, một trong những cuộc tranh luận lớn nhất của ngành PPC có thể sẽ là: Doanh nghiệp sẵn sàng đánh đổi bao nhiêu mức độ minh bạch để đổi lấy hiệu quả và tự động hóa?
AI đang biến sản xuất nội dung quảng cáo thành hạ tầng
Một chủ đề xuyên suốt khác trong các công bố lần này là sự phát triển của Asset Studio. Google không còn xem việc tạo nội dung quảng cáo là một công việc tách biệt khỏi hoạt động mua quảng cáo. Thay vào đó, nền tảng muốn tự động tạo nội dung, phân tích hiệu quả, tối ưu hóa và thử nghiệm hàng loạt bằng AI.
Đối với các đội ngũ marketing nhỏ, điều này giúp giảm đáng kể thời gian sản xuất và chi phí sáng tạo. Tuy nhiên, khi bất kỳ doanh nghiệp nào cũng có thể tạo quảng cáo bằng AI, lợi thế cạnh tranh sẽ không còn nằm ở khả năng sản xuất nội dung. Thay vào đó, sự khác biệt sẽ đến từ chiến lược thương hiệu, mức độ thấu hiểu khách hàng và dữ liệu riêng mà doanh nghiệp sở hữu.
Bức tranh lớn phía sau các công bố của Google
Nếu nhìn riêng lẻ, nhiều tính năng mới có thể chỉ là những cải tiến nhỏ. Nhưng khi đặt chúng cạnh nhau, có thể thấy Google đang từng bước định vị mình như một nền tảng hạ tầng cho toàn bộ quá trình ra quyết định trong quảng cáo hiện đại. Google muốn:
- Hỗ trợ doanh nghiệp tương tác với khách hàng.
- Đánh giá và sàng lọc lead.
- Tự động tạo nội dung quảng cáo.
- Tối ưu ngân sách truyền thông.
- Dự đoán kết quả kinh doanh trong tương lai.
- Thống nhất hệ thống đo lường trên nhiều kênh.
Đối với các nhà quảng cáo, thách thức lớn nhất hiện nay là tìm được điểm cân bằng giữa tự động hóa và khả năng kiểm soát. AI chắc chắn có thể cải thiện hiệu suất chiến dịch. Các mô hình dự đoán có thể phát hiện những cơ hội mà con người bỏ lỡ. Tự động hóa cũng giúp mở rộng quy mô với chi phí thấp hơn. Tuy nhiên, những marketer thành công trong dài hạn vẫn sẽ là những người hiểu rõ tín hiệu nào thực sự quan trọng đối với doanh nghiệp, yếu tố nào tạo ra doanh thu thực tế và thời điểm nào cần sử dụng kinh nghiệm của con người để điều chỉnh các quyết định do máy móc đưa ra.
Tài liệu tham khảo:
- Search engine land
Google’s latest AI ad push shows ads are becoming conversations, not clicks
