Khi công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp tục khơi dậy cuộc đua trên toàn cầu với các mô hình ngôn ngữ AI mới nổi, các công ty trong ngành quảng cáo đang chạy đua triển khai các giải pháp hỗ trợ AI để tạo ra nhiều quảng cáo nhắm mục tiêu được cá nhân hóa hơn.
Cơ hội AI mang lại cực kỳ tiềm năng, tuy nhiên nó cũng mang theo nhiều thách thức và cạm bẫy tiềm ẩn cần lưu ý khi tận dụng AI để tối ưu hoạt động kinh doanh. Trong blog này, chúng tôi sẽ nói về cả hai: những thách thức và cơ hội mà AI mang đến với ngành công nghệ quảng cáo.
Cơ Hội Đi Kèm Thách Thức Của Ngành AdTech Khi Ứng Dụng AI
Thị trường AdTech có thể kỳ vọng vào sự tăng trưởng đáng kể, chủ yếu được thúc đẩy bởi việc áp dụng rộng rãi công nghệ AI và sự tích hợp của chúng vào ngành quảng cáo động (Dynamic Ads). Global Newswire chỉ ra rằng thị trường công nghệ quảng cáo có thể đạt 1,9 nghìn tỷ đô la Mỹ vào năm 2028, với tốc độ tăng trưởng CAGR là 14,4%.
Cơ Hội: Siêu Cá Nhân Hóa Quảng Cáo và Nhắm Mục Tiêu Thông Minh
Trong số rất nhiều lợi ích mà AI đóng góp cho lĩnh vực AdTech, có thể nói tính năng siêu cá nhân hóa và nhắm mục tiêu thông minh là những lợi ích nổi bật nhất. Nhà quảng cáo có thể sử dụng AI để tùy chỉnh quảng cáo của họ cho phù hợp với khách hàng bằng cách điều chỉnh các yếu tố trong quảng cáo (hình ảnh, tiêu đề, CTA) dựa trên dữ liệu người dùng theo thời gian thực. Đây là yếu tố then chốt trong chiến lược quảng cáo, đảm bảo thông điệp gây được tiếng vang với người tiêu dùng, thúc đẩy sự hài lòng của khách hàng và tăng trưởng kinh doanh.
AI giúp phân tích dự đoán và tối ưu hóa thời gian thực qua việc: phân tích dữ liệu lịch sử truy cập, xu hướng thị trường và hành vi của người dùng, từ đó nhà quảng cáo có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu để tối ưu hóa chiến dịch.
AI cũng có thể cung cấp cho các chuyên gia công nghệ quảng cáo các kỹ thuật mới và cải tiến để xây dựng bộ thông tin về đối tượng, nâng cao khả năng nhắm mục tiêu và hiểu biết sâu sắc về đối tượng. Các công cụ được hỗ trợ bởi AI phân tích lượng lớn dữ liệu về nhân khẩu học bao gồm hành vi, sở thích và phong cách mua hàng của người tiêu dùng. Sau đó, họ có thể nhắm mục tiêu vào các phân khúc cụ thể và tạo thông điệp mang tính cá nhân hóa cao, với mức chi tiêu quảng cáo được tối ưu hóa.
Đối với các quảng cáo tự động, công cụ AI giúp tạo quảng cáo nhắm mục tiêu cụ thể và tối ưu hóa hiệu suất giá thầu/gói quảng cáo một cách chi tiết. Tự động hóa do AI điều khiển sẽ có thể xác định các mẫu trong dữ liệu và tìm các phân khúc đối tượng cụ thể có chung đặc điểm và sở thích.
Ví dụ: trí tuệ nhân tạo có thể đánh giá cách người dùng tương tác với quảng cáo, bao gồm các yếu tố như thời gian xem nội dung, mức độ khách hàng cuộn xuống tới đâu để xem quảng cáo và thậm chí cả biểu cảm của họ.
Bằng cách tận dụng những dữ liệu này, nhà quảng cáo có thể xác định mức độ tương tác và tình cảm của người dùng đối với nội dung. Ngoài ra còn cho phép nhà quảng cáo nâng cao chiến lược quảng cáo, tùy chỉnh thông điệp và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng để đạt được kết quả vượt trội. Đối với các chuyên gia quảng cáo, những công cụ này giúp giảm bớt số lượng nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tăng thời gian lập kế hoạch chiến lược cũng như năng suất.
Nếu các chuyên gia AdTech có thể thích ứng với những công nghệ mới nổi này và tận dụng khả năng của AI thì ngành quảng cáo kỹ thuật số ứng dụng AI sẽ mở ra một tương lai mới cho ngành quảng cáo.
Thách Thức Đặt Ra: Nguy Cơ Rò Rỉ Dữ Liệu
Những rủi ro liên quan đến AI và quyền riêng tư dữ liệu ngày càng rõ ràng trong bối cảnh kỹ thuật số ngày nay và đặc biệt trong ngành AdTech. Việc hệ thống AI thu thập và sử dụng trái phép dữ liệu cá nhân để đào tạo đã làm dấy lên một số lo ngại về vi phạm quyền riêng tư và lạm dụng thông tin được bảo vệ. Các nhà quảng cáo tập trung vào việc tìm hiểu và tuân theo các quy định bảo vệ dữ liệu, chẳng hạn như “Quy định chung về bảo vệ dữ liệu” (GDPR) và “Đạo luật về quyền riêng tư của người tiêu dùng California” (CCPA). Đáp lại điều đó, các nhà quảng cáo đang xem xét các phương pháp nhắm mục tiêu quảng cáo thay thế không dựa vào thông tin nhận dạng cá nhân. Để duy trì niềm tin và mối quan hệ của người tiêu dùng, các chuyên gia nên ưu tiên thực hành AI một cách có đạo đức và hợp pháp.
Ngoài ra, AI không có cấu trúc quản trị và các biện pháp bảo mật giống như internet, vì vậy tài nguyên doanh nghiệp có thể bị tấn công và xâm nhập.
Cơ Hội: Cá Nhân Hóa Quy Mô Lớn
Khi doanh nghiệp chạy các chiến dịch quảng cáo trên quy mô lớn, AI có thể giúp tạo ra thông điệp cá nhân hóa cho từng khách hàng dựa trên lịch sử đặt hàng của họ. Hãng Virgin Voyages Cruise đã tạo một chiến dịch quảng cáo cá nhân hóa, với sự tham gia của nhân vật kỹ thuật số do AI tạo ra, lấy từ hình mẫu Jennifer Lopez – người đã đích thân mời khách hàng đăng ký sử dụng tàu du lịch của họ.
Thách Thức: Rủi Ro Pháp Lý
Tuy nhiên, việc sử dụng dữ liệu do AI cũng cấp có thể kéo theo các thách thức về mặt pháp lý, phần lớn đến từ việc ưu tiên bảo vệ danh tiếng. Jennifer Lopez chỉ được phép nói những nhãn hiệu hoặc tên trong danh sách đã được phê duyệt trước. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của sự tham gia của con người khi sử dụng AI vào việc mô phỏng kỹ thuật số những nhân vật nổi tiếng. Deepfakes ngày càng trở thành vấn đề lớn, đặc biệt là trong các chiến dịch quảng cáo.
Cơ Hội: Tạo Ra Nội Dung Chất Lượng Trong Thời Gian Ngắn
Điểm nổi bật tiếp theo có thể kể đến là tính năng tạo bản sao, tác phẩm nghệ thuật và thậm chí cả nội dung nghe nhìn chỉ với một câu lệnh đơn giản. Thay vì phải mất thời gian và công sức vào việc tìm kiếm hình ảnh bạn cần hoặc cần thương lượng cấp phép để có được nội dung chuẩn, AI giúp bạn điều chỉnh tài liệu theo nhu cầu chỉ trong vài phút. Trong một ngành mà việc điều chỉnh, cập nhật phải được diễn ra ngay lập tức để đáp ứng kịp thời các xu hướng như trong ngành quảng cáo, việc tạo ra nội dung có giá trị cho toàn bộ chiến dịch trong vài phút là một điểm cộng lớn.
Khám phá cách GPTLUCK giúp tạo nội dung quảng cáo chuẩn theo công thức content marketing
Thách Thức: Đánh Mất Bản Sắc Thương Hiệu
Các nội dung do AI tạo ra phải đối mặt với vấn đề: tất cả đều có nét giống nhau. Mặc dù công nghệ AI ngày càng được cải tiến hơn nhưng ở thời điểm hiện tại, tất cả các tác phẩm nghệ thuật đều có các đặc điểm chung làm cho người dùng dễ dàng phân biệt với hình ảnh thật về độ bóng, nét vẽ, v.v. chưa kể đến lỗi nghiêm trọng mà công nghệ này thường gặp phải khi tạo ra hình ảnh con người với bàn tay, bàn chân có phần “dị dạng”.
Đối với việc tạo nội dung văn bản, ta cũng có thể nhận thấy điểm yếu này của AI. Những nội dung được AI tạo ra thường là nội dung cắt ghép hoặc tóm tắt, chắt lọc từ các nguồn trên internet, vì thế việc đọc thấy quen quen là điều dễ hiểu. Trong công nghệ quảng cáo, điều quan trọng là slogan hay chính big idea sáng tạo của chính thương hiệu đó mà không phải copy từ bất kỳ nguồn nào. AI chỉ giỏi hơn con người trong việc lặp lại những “việc đã được làm”. Doanh nghiệp thực sự nên nghiêm túc nhìn nhận vấn đề này nếu muốn đi đường dài và cần đánh giá cao các vị trí sáng tạo mà AI không thể thay thế như thiết kế, content marketing, v.v.
Cơ Hội: AI Hỗ Trợ Đưa Ra Quyết Định
Một trong những thế mạnh của AI là nhận dạng khuôn mẫu: lấy một lượng lớn dữ liệu và xác định xu hướng, danh mục và dự đoán. Việc phân tích này có thể mất hàng giờ nếu là con người thực hiện, nhưng với AI, việc này có thể diễn ra trong vài phút. Khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn hơn trong khoảng thời gian ngắn hơn sẽ mang lại lợi thế kinh doanh đáng kể—và có khả năng sinh lời—cho những doanh nghiệp triển khai tốt dữ liệu đó.
Thách Thức Đặt Ra: Dữ Liệu Không Đáng Tin Cậy
Năm ngoái, nhà văn người Anh – Zoah Hedges-Stocks tìm kiếm công thức làm kẹo dẻo và kẹo bơ cứng trên mạng và tình cờ thấy thấy loại bánh kẹo có tên là “scrimgeour”. Nhưng sau một hồi tìm kiếm, cô phát hiện ra: Không có loại công thức cho kẹo nào tên là scrimgeour cả. Các blog công thức nấu ăn do AI tạo ra đã “đọc” quá nhiều Harry Potter và trở nên lẫn lộn. Có một nhân vật tên là “Fudge” trong tiểu thuyết, và AI đã lấy cái tên đó theo nghĩa đen, rồi phát triển dữ liệu theo hình xoắn ốc từ đó, cho rằng “Scrimgeour” cũng là một loại kẹo nào đó. Có thuật ngữ “garbage in, garbage out” khá phù hợp để miêu tả tình trạng này: Kết luận của AI sẽ chỉ chính xác khi vận hành từ các dữ liệu được đưa vào. Nếu không cẩn thận khi thu thập và kiểm tra dữ liệu đầu vào, dữ liệu đầu ra từ AI sẽ mắc lỗi trầm trọng .
Chiến Lược Triển Khai Của Các Công Ty Công Nghệ Quảng Cáo Hàng Đầu
Dưới đây là cách một số công ty Công nghệ quảng cáo lớn hiện đang triển khai AI:
Google: Sau thành công của OpenAI khi phát hành chatGPT vào tháng 11/2022, Google đã phát hành dịch vụ chatbot AI của họ, cung cấp chức năng tương tự, được gọi là Bard (hiện tại có tên là Gemini). Sự khác biệt chính giữa hai dịch vụ này là framework cơ bản và phương pháp đào tạo. Dịch vụ chatGPT của Open AI dựa trên GPT (Generative Pre-training Transformer), trong khi Bard của Google dựa trên PaLM 2 (Pathways Language Model). Kể từ bản phát hành này, Bard tiếp tục được cải tiến và sau này được đổi tên thành Gemini – đối thủ cạnh tranh trực tiếp với chatGPT của OpenAI. Gemini (trước kia là Bard) trực tiếp nằm trong hoạt động kinh doanh quảng cáo của hãng. Khách hàng quảng cáo của Google có thể nhập văn bản, hình ảnh và video vào hệ thống AI này để “phối lại” nội dung cho các chiến dịch quảng cáo. Tính năng này sẽ được tích hợp vào chương trình tối đa hóa hiệu suất của Google. Chương trình này hiện sử dụng công nghệ ML để tùy chỉnh mức chi tiêu quảng cáo nhưng chỉ đưa ra các đề xuất mang tính chiến lược. Công cụ mới sẽ được sử dụng trực tiếp trong các quảng cáo có nội dung sáng tạo, tạo ra các copywriting quảng cáo có dung lượng lớn hơn.
Meta: Công ty mẹ của Facebook, Meta, đã ra mắt Llama 2. Mô hình này được thiết kế để giúp các nhà phát triển và tổ chức xây dựng các công cụ và trải nghiệm AI tổng quát. LLM này được cung cấp miễn phí cho mục đích nghiên cứu và sử dụng thương mại. Meta đã mở rộng quan hệ đối tác với Microsoft đối với Llama 2. Cùng trong năm 2023, Meta cũng đã công bố triển khai mô hình “CM3leon”. Mô hình này giúp chuyển văn bản thành hình ảnh và ngược lại. Meta tuyên bố rằng mô hình học máy bằng chuỗi má hóa (tokenizer-based transformer) được đào tạo với khả năng điều chỉnh đa nhiệm nhằm cải thiện hiệu suất trong các tác vụ như tạo chú thích hình ảnh, trả lời câu hỏi trực quan, chỉnh sửa dựa trên văn bản và tạo hình ảnh có điều kiện.
WPP: NVIDIA (một công ty Ai hàng đầu) đã công bố hợp tác với WPP (một tập đoàn quảng cáo lớn). Họ hợp tác tạo ra một công cụ nội dung được xây dựng trên NVIDIA Omniverse™ và AI, cho phép các nhóm sáng tạo sản xuất nội dung thương mại chất lượng cao nhanh hơn và hiệu quả hơn. Công cụ này có sử dụng trình thiết kế 3D, cùng với các công cụ chuỗi cung ứng sáng tạo và sản suất từ Adobe và Getty Images, nhằm giúp các nghệ sĩ và nhà thiết kế WPP tạo nội dung 3D với AI tạo sinh.
Kết Luận
Bí quyết để làm việc với AI là: Đừng bao giờ yêu cầu AI làm điều gì đó mà ngay chính bạn cũng không thực sự hiểu. Khi được vận dụng đúng cách, trí tuệ nhân tạo có thể là một công cụ tiết kiệm sức lao động hiệu quả – với điều kiện bạn phải kiểm tra chúng. Nếu không, AI có thể mắc sai lầm hoặc tệ hơn nữa là bịa đặt hoàn toàn. AI có thể giúp doanh nghiệp thu nhỏ quy mô nhân sự để hoàn thành công việc nhưng không thể loại bỏ hoàn toàn các nhân sự đó, hay nói cách khác, con người không thể bị thay thế bởi AI và AI cần được giám sát bởi con người.
Ngành AdTech có tiềm năng tăng trưởng và khả năng đem lại lợi nhuận đáng kể. Tuy nhiên, để đạt được thành công trong bối cảnh cạnh tranh này đòi hỏi các công ty phải giải quyết những rủi ro hiện có đồng thời cung cấp thêm nhiều giá trị hơn. Chìa khóa thành công của các doanh nghiệp ngành AdTech có thể là mô hình kinh doanh tiến bộ trong các ngành hẹp cụ thể hoặc các ngành được quản lý chặt chẽ, nền tảng minh bạch và khả năng đáp ứng các nhu cầu của khách hàng mục tiêu trong lĩnh vực đó.
Nguồn tham khảo: Forbes, bài viết của Clare Brennan
