Nga Ho-Dac

Sản lượng công nghiệp tháng 5 của China tăng 4.5%, cao hơn dự báo. Nhưng doanh số bán lẻ lại giảm -0.6%, gấp đôi so với dự báo và gấp 3 so với tháng 4. Riêng doanh số ô tô giảm đến 25%, sâu hơn độ giảm 15% hồi tháng 4. Như vậy GDP của China vẫn tăng nhưng nền kinh tế tiếp tục bị khủng hoảng giảm phát.

Rồi số hàng hóa dư thừa đó sẽ phải đi đâu đó. Thế giới lại tiếp tục tràn ngập đồ giá rẻ từ China. Châu Âu sẽ tiếp tục gia tăng thâm hụt thương mại với China. Các lãnh đạo châu Âu kỳ rồi qua China đều đề cập đến vấn đề thâm hụt thương mại và yêu cầu China "phải làm cái gì đó". Nhưng bây giờ China có muốn cũng không giảm xuất khẩu được vì kinh tế sẽ sụp. Cách duy nhất châu Âu có thể là giảm thâm hụt thương mại với China là ... chiến tranh thương mại, cách mà ông Trump đang làm. Mà châu Âu lỡ chửi ông Trump rồi hông lẽ giờ bắt chước ổng? Cơ mà mình vẫn không tin châu Âu có lá gan đủ lớn để chiến tranh thương mại với China.

Kinh tế giảm phát khiến cho đầu tư cố định giảm -4.1%, gấp đôi dự báo và gấp 3 tháng 4, tệ nhất từ thời Covid đến giờ. Giá nhà 70 thành phố lớn của China tiếp tục giảm 3.5% so với năm ngoái. Giá nhà giảm lại tiếp tục là cho người dân thắt chặt chi tiêu, lại dẫn đến giảm phát.

Với lượng hàng sản xuất dư thừa không bán được, nhất là xe ô tô doanh số bị giảm đến 25%, China đang rất cần mấy bạn giỏi chạy quảng cáo để bán hàng. Bạn không giỏi quảng cáo? Không sao! Bên mình sẽ giúp các bạn trang bị những kiến thức và kỹ năng chạy quảng cáo tốt nhất ...

Khi mà AI của các nền tảng quảng cáo như Facebook, Google, … quá mạnh như hiện nay thì nhiều người đã không còn setup quảng cáo bằng tay nữa mà để cho AI tự chạy. Vậy điều này có nghĩa là ai cũng chạy quảng cáo như ai vì đã có AI?

Tất nhiên là không phải như vậy. Có rất nhiều khác biệt được con người tạo ra có thể ảnh hưởng rất nhiều đến hiệu quả của quảng cáo. Hôm nay mình chia sẻ một điều trong số đó: cung cấp data cho AI.

Các con AI của các nền tảng quảng cáo rất mạnh và có rất nhiều data từ các nền tảng quảng cáo đó. Nhưng nó không tự nhiên có được những data của riêng bạn: khách hàng của bạn là ai, chất lượng của họ thế nào, hành vi của họ ra sao, … Những data riêng này của bạn là một khác biệt rất lớn trong việc AI sẽ chạy quảng cáo hiệu quả ra sao. Data chính là đầu vào của những con AI. Data càng tốt thì AI chạy càng ngon, kết quả càng cao.

Tất cả các nền tảng quảng cáo đều có tracking tags để các bạn gắn vào landing pages để theo dõi hành vi khách hàng, leads, và traffics trên đó để học những data này để làm tăng hiệu quả quảng cáo. Nhưng việc gắn các tracking tags này cụ thể ở những chỗ nào, đo những hành vi gì, … là chuyện của bạn. Bạn càng cung cấp data đúng với mục tiêu quảng cáo của bạn thì AI càng chạy quảng cáo hiệu quả.

Để gắn tracking tags đúng chỗ và đo được đúng hành vi cần cho AI quảng cáo học thì bạn phải có các landing pages được thiết kế để làm việc đó. Theo kinh nghiệm tư vấn của mình thì rất nhiều doanh nghiệp không làm tốt khâu này. Nhiều landing pages không được thiết kế để track hành vi người dùng cần thiết để các con AI quảng cáo học. Thậm chí nhiều landing pages không được thiết kế để làm công việc chuyển đổi (conversion), là nhiệm vụ chính của nó. Nhiều khi để tăng hiệu quả quảng cáo, vấn đề lại nằm ở chỗ thiết kế landing pages và gắn tracking tags chứ không phải là kỹ thuật chạy quảng cáo.

Đây là một trong những nội dung mà các bạn sẽ được học trong lớp Performance Marketing sắp mở.

À, còn cái hình hoa hồng này là mình để tăng lượng view của phụ nữ theo chỉ dẫn của các bạn chứ không liên quan gì lắm đến quảng cáo. Chứ lượng view của mình đến 80% là nam dẫn đến điểm DEI thấp quá :D

Những ngày gần đây, Mỹ giúp đưa 7 triệu thùng dầu ra khỏi eo biển Hormuz mỗi ngày. Mấy cái này thì vệ tinh quan sát được hết, tất nhiên là China và Nga đều biết, nhưng Iran không biết trong hơn cả tháng. Như vậy là đã có người bị đại ca và nhị ca bán đứng.

World Cup lần này FIFA bắt đầu áp dụng 3 phút nghỉ uống nước ở giữa mỗi hiệp. Lấy cớ là vì sức khỏe cầu thủ. Còn vụ có thêm 6 phút để chạy quảng cáo thì chắc là phụ thôi :D

Mỗi slot quảng cáo 30 giây giá tầm 1 triệu. 6 phút vị chi là 12 triệu mỗi trận. World Cup lần này có 104 trận. Vị chi là 1 tỷ 248 triệu.

Nói về quảng cáo thì bên mình sắp khai giảng lớp Quảng cáo nhen các bạn. Bạn nào muốn tìm hiểu thêm thì liên hệ với bên mình ạ.

Hôm qua ông Trump thông báo là Mỹ đã đưa 100 triệu thùng dầu ra khỏi eo biển Hormuz trong 1 tháng qua. Đó là 1 trong những lý do khiến cho giá dầu (ở Mỹ) không thể vượt qua $100.

Báo chí đặt câu hỏi là ông Trump có nói quá hay không.

Hôm nay thì Kpler, công ty phân tích dữ liệu hàng đầu thế giới, công bố rằng con số đó là chính xác. Không thấy báo chí giật tít tin tức quan trọng này. Một số báo có đề cập nhưng mà chôn rất sâu, người nào đọc hết bài mới thấy chứ chỉ đọc cái tít là thua.

Họ đã làm điều đó như thế nào? Các tàu chở dầu tắt transponder được quân đội Mỹ hướng dẫn và bảo vệ đi ra khỏi eo biển Hormuz, chuyển dầu ra các tàu khác rồi quay vào chở dầu tiếp đi ra. Ảnh vệ tinh cho thấy hoạt động này khá là tấp nập.

Điều này chứng tỏ rada của Iran (nhiều cái mua của China) không có khả năng phát hiện hàng trăm tàu chở dầu khổng lồ đi qua 1 eo biển rất hẹp. Hoặc có thể là China tự phá các rada này bằng backdoor vì chính China là nước phụ thuộc vào dầu ở Trung Đông nhiều nhất.

Giới phân tích để buôn dầu đã phát hiện ra chuyện này còn sớm hơn cả Iran và post đầy trên X rồi Iran mới biết (có lẽ do đọc X).

Sau khi ông Trump tuyên bố việc này công khai, việc vận chuyển dầu ra khỏi Hormuz vẫn diễn ra tấp nập, thậm chí còn nhiều hơn trước theo các ảnh vệ tinh.

Như vậy thì xem như Iran không còn lá bài nào để đàm phán nữa. Đây chính là lý do khiến giá dầu giảm mạnh xuống còn $83 và cổ phiếu Mỹ có đợt short cover rally ấn tượng.

Dạo này tương tác bị Facebook bóp dữ quá nên cho phép mình mượn cái post này để thông báo là lớp chạy Quảng Cáo sắp khai giảng rồi các bạn nhé. Nội dung thay mới đến 70% do cập nhật ảnh hưởng của AI.

Khi chiến tranh Iran nổ ra, Nobel kinh tế gia Krugman có một bài phân tích dài bảo rằng giá dầu sẽ lên đến gần $400 và kinh tế thế giới sẽ sụp đổ. Lúc đó mình có vài bài ngắn trên Facebook nói rằng giá dầu lên $100 là sẽ short và mình đã mua những cổ phiếu nào vào lúc đó. Đến bây giờ thì giá dầu dưới $90 còn cổ phiếu Mỹ thì phá đỉnh liên tiếp. Tất nhiên nếu bạn nào theo dõi kỹ thì mình đã bán phần lớn trong tuần qua trong các tài khoản không thuế và các tài khoản phải đóng thuế thì mình không bán mà thay vào đó mua bảo hiểm bằng cách short NASDAQ (nếu bán thì phải đóng thuế).

Khi chiến sự nổ ra, nhiều chuyên gia các thể loại dự báo rằng Mỹ sẽ chịu áp lực chấm dứt chiến tranh trong 60 ngày vì đó là giới hạn mà tổng thống có thể có hành động quân sự mà không cần sự đồng ý của Quốc Hội. Thời hạn 60 ngày trôi qua thì các chuyên gia lại bảo là ông Trump phải chấm dứt sớm và rút quân khỏi Iran vì sợ thua bầu cử giữa kỳ. Các chuyên gia này cũng nói là Mỹ sẽ phải rút quân sớm vì áp lực kinh tế Iran phong toả eo biển Hormuz. Lúc đó mình cũng có vài bài ngắn trên Facebook nói rằng Mỹ chỉ cần không kích một thời gian để huỷ diệt năng lực quân sự của Iran rồi sẽ phong toả eo biển Hormuz cho đến khi nào Iran chịu thua vì cơ bản Mỹ có lợi khi Hormuz bị phong toả còn các nước bị thiệt hại nhất chính là Iran và China.

Đến bây giờ thì mọi thứ diễn ra y như mình nói. Sau 60 ngày, chả có Quốc Hội nào cấm được ông Trump tiếp tục hành động tại Iran. Kết quả bầu cử giữa kỳ thì tất cả các ứng viên được ông Trump ủng hộ (tầm 200 người) đều thắng cử ở bầu cử sơ bộ, kể cả những tân binh không có tiền phải đấu với các chính trị gia già giặn chi hàng trăm triệu đô cho quảng cáo thì họ vẫn thắng. Kinh tế Mỹ vẫn lên ào ào, Mỹ trở thành nước xuất khẩu dầu lớn nhất thế giới.

Trong khi đó thì Iran mất giá đồng tiền hơn 90%, dầu không còn chỗ chứa phải giảm sản lượng và xả ra biển. China thì phải tăng chi phí sản xuất liên tục và rút kho dầu dự trữ ra để dùng và để kiềm giá dầu. Điều này sẽ ảnh hưởng lâu dài đến nền kinh tế sản xuất lớn nhất thế giới này và làm giảm khả năng gây chiến ở eo biển Đài Loan đáng kể. Tất nhiên là khả năng China gây hấn ở Biển Đông cũng giảm đáng kể vì điều này.

Thế tại sao mình dự báo đúng còn các Nobel kinh tế gia lẫn các chuyên gia lại dự báo sai?

Đơn giản là mình nhìn vào sự thật để làm ăn. Còn các Nobel kinh tế gia và các chuyên gia thì đi làm tuyên truyền viên chính trị nên họ không cần nhìn vào sự thật và cũng không cần dự báo đúng. Họ chỉ cần dẫn dắt dư luận để có lợi cho đảng phái chính trị và lợi ích nhóm của họ mà thôi.

P.S. Có nhiều lý do khiến giá dầu không lên cao được. Một trong số đó là thật ra Mỹ đang “âm thầm hộ tống” các tàu dầu đi ra khỏi Hormuz (hình).

Có thật là Việt Nam không làm được ốc vít?

Câu hỏi này đã xuất hiện mấy chục năm rồi và trong mấy chục năm đó không biết bao nhiêu là chất xám của người Việt đã được sử dụng để tranh cãi về vấn đề này.

Và đó là cái sai lầm lớn nhất!

Khi bạn đặt câu hỏi sai, dù bạn có trả lời đúng thì cũng là vô nghĩa. Tất cả công sức bạn sử dụng để trả lời một câu hỏi sai là lãng phí và tác hại của nó là bạn mất đi thời gian và chất xám đúng ra là để trả lời những câu hỏi đúng.

Việc sản xuất được ốc vít hay không có phải là vấn đề quan trọng cần phải trả lời hay không?

Việt Nam có một nền kinh tế sản xuất gia công vào hàng top thế giới. Việt Nam sản xuất được rất nhiều thứ, từ hàng gia dụng cho đến thiết bị điện tử cao cấp cho tới tàu biển. Như vậy việc Việt Nam có sản xuất được ốc vít hay không thật ra không làm gia tăng giá trị thặng dư cho nền kinh tế Việt Nam là mấy. Hơi đâu mà đi trả lời!

Câu hỏi quan trọng cho nền kinh tế Việt Nam là, Việt Nam có làm ra được sản phẩm với thương hiệu của mình và bán ra được cho thị trường thế giới với chính thương hiệu của mình với giá cao hay không?

Vấn đề quan trọng của Việt Nam hiện nay là làm sao chuyển mình từ nền kinh tế sản xuất gia công lên thành nền kinh tế với sản phẩm - thương hiệu của mình. Nếu làm được điều này thì chúng ta có thể sẽ đưa nền kinh tế Việt Nam lên một tầm cao mới.

Khi đặt vấn đề sai, mọi thứ sau đó có đúng thì cũng là vô nghĩa. Do đó, khả năng đặt vấn đề cho đúng là cực kỳ quan trọng. Có thể nói là quan trọng nhất, nhất là trong thời đại AI có thể giúp chúng ta tìm ra câu trả lời. Nhưng AI không thể tự đặt vấn đề được. Người ta sẽ hơn nhau ở chỗ biết đặt vấn đề đúng.

Hôm nay NASDAQ rớt hơn 4%, dẫn đầu là các cổ phiếu chip: NVDA rớt hơn 6%, MU rớt hơn 13%, MRVL rớt hơn 16%, AMD hơn 10%, INTC hơn 11%, …

Cơ bản thì cái gì lên quá cao, quá nhanh thì phải có điều chỉnh thôi chứ anh em cứ xài đòn bẩy đẩy cổ phiếu thế này thì cũng phải có lúc. Và thứ làm trigger cái điều chỉnh ngày hôm nay là do … nền kinh tế Mỹ phát triển tốt hơn kỳ vọng.

Báo cáo việc làm hôm nay cho thấy có thêm 172K việc làm, cao hơn gấp đôi kỳ vọng là 80K. Điều này xảy ra trong bối cảnh Kevin Warsh vừa lên làm chủ tịch FED với chính sách thu nhỏ vai trò của FED trong việc can thiệp thị trường và tập trung vào 2 nhiệm vụ chủ chốt là phát triển việc làm và ổn định giá cả. Thị trường việc làm mạnh là một dấu hiệu cho thấy FED của Warsh sẽ không cắt lãi suất nữa mà có thể tăng lãi suất trong thời gian tới, đồng thời thu hẹp bảng cân đối của FED. Thị trường T-bond phản ứng với lãi suất T-bond 10 năm tăng 1.32% lên 4.536%. Điều này làm cho định giá các cổ phiếu growth giảm.

Ngoài ra còn có một số thứ khác làm ảnh hưởng xấu đến thị trường như:

+ Theo chân Google mới phát hành cổ phiếu pha loãng trị giá 85 tỷ để đầu tư vào AI, Meta hôm nay cũng có kế hoạch tương tự làm cho cổ phiếu Meta rớt 6%. Nghe đồn Amazon và Microsoft cũng có kế hoạch tương tự. Khi các anh phát hành cổ phiếu pha loãng thế này thì bà con sẽ nghĩ là các anh đang thấy giá cổ phiếu cao.

+ Theo sau vụ MSTR bán Bitcoin, một người sử dụng Claude phát hiện ra một lỗ hổng an ninh của ZEC, một crypto currency, khiến cho đồng coin này có thể bị phát hành giả không giới hạn. Điều này làm cho niềm tin vào crypto giảm mạnh và làm sụp thị trường crypto.

Nói tóm lại là trong thời gian tới, các loại tài sản rủi ro cao có khả năng sẽ bị định giá lại và rớt. Mình là người có risk tolerance khá cao nhưng mình đã thoát gần hết cổ phiếu chip như post trên Facebook trong những ngày gần đây. Mình cũng đã thoát phần lớn cổ phiếu growth để chờ thời. Có thể mình sẽ bị miss out 1 số thứ sắp tới nhưng mà trong thời gian sắp tới thì mình sẽ vẫn ngủ ngon. Quan trọng là giấc ngủ :D

Trước đây mà biết được kỹ thuật chạy quảng cáo trên các nền tảng digital như Facebook, Google, … là kiếm được nhiều tiền lắm. Nhiều bạn thậm chí không cần học Marketing, chỉ cần học các kỹ thuật chạy quảng cáo trên các nền tảng này là kiếm được việc làm tốt, có thể làm freelance ngon lành, thậm chí là mở các agency để làm ăn.

Cho đến khi AI phát triển đến mức các nền tảng quảng cáo có thể sử dụng AI để chạy quảng cáo tốt hơn người làm. Bây giờ việc chạy quảng cáo trên các nền tảng quảng cáo trở nên quá đơn giản và dễ dàng mà ai cũng có thể chạy được vì đã có AI. Nó dễ và đơn giản đến nỗi, mình quyết định cho công ty dừng dạy lớp Digital Advertising luôn.

Nếu AI đã có thể tự chạy quảng cáo, vậy thì vai trò của con người trong việc này như thế nào? Hay là ai cũng như ai vì đã có AI?

AI có thể tự chạy quảng cáo nhưng không thể làm Marketing thay bạn được. Nó không thể chọn mục tiêu cho bạn được. Nó không thể làm S-T-P (Segmentation-Targeting-Positioning) cho bạn được. Nó không thể làm product-market fit cho bạn được. Nó vẫn cần bạn cho nó ăn bằng những data phù hợp với chất lượng cao. Nó vẫn cần có người ra những quyết định quan trọng trong điều kiện thông tin không hoàn hảo. Tất nhiên là chả bao giờ bạn có được thông tin hoàn hảo cả và bạn phải sử dụng tacit knowledge để bổ sung vào đó mà ra quyết định.

Như vậy thì bây giờ chúng ta không cần những người biết kỹ thuật chạy quảng cáo nữa, bây giờ chúng ta cần những người biết làm Marketing một cách bài bản và có nhiều tacit knowledge.

Và thế là chúng tôi quyết định cho ra đời môn học Performance Marketing để thay thế môn Digital Advertising. Trong môn này, kỹ thuật chạy quảng cáo trên các nền tảng Meta (Facebook, Instagram), Google, Tik, … chỉ gói gọn trong 1 buổi vì nó đã trở nên quá đơn giản. Thay vào đó, các bạn sẽ được học cách làm Performance Marketing một cách bài bản và được rèn luyện tacit knowledge để trở thành một người chạy Performance Marketing mà AI không thể thay thế được.

Việc phát triển của AI có làm cho giáo dục đại học nói riêng và giáo dục nói chung trở nên lỗi thời?

Mình nghĩ rằng, hơn bao giờ hết, giá trị của giáo dục trở nên rất quan trọng. Điều khác biệt là việc dịch chuyển của giáo dục vào khả năng đặt vấn đề và khả năng ra quyết định. Những khả năng này không những đòi hỏi có explicit knowledge mà còn phải có rất nhiều implicit và tacit knowledge.

Mời các bạn xem đoạn phỏng vấn ngắn của mình về vấn đề này trên VTV:

AI đã thay đổi "performance marketing" như thế nào?

Năm ngoái, Khiêm có viết một bài với câu hỏi "AI có thay thế công việc của 'dân chạy ads' không?", và chốt lại bằng một câu: "có" với những người chỉ biết chạy ads, và "không" với những người thật sự hiểu performance marketing là làm gì.

Với cơn sốt của AI trong giai đoạn gần đây, Khiêm xin phép đào lại một tẹo. Vì tốc độ tiến hóa của AI ngày càng nhanh, đã có nhiều phần việc chiếm rất nhiều thời gian của chúng ta để làm đã thật sự bị AI nuốt mất, tuy nhiên chúng ta cũng phải làm những việc khó hơn và nó sẽ cụ thể như thế nào thì mời các bạn đọc phần bên dưới.

Dành cho bạn lười đọc:

Phần "tay chân" của nghề (tạo quảng cáo, tăng/giảm ngân sách, chỉnh bid, tắt/mở) gần như đã bị các chiến dịch thông minh, các công cụ AI tự build mà không cần biết code thay thế gần như hoàn toàn. Đây không còn là chuyện của tương lai nữa.

Điểm mới của giai đoạn gần đây không phải là "AI viết content", mà là AI đã biết tự làm việc (agentic): tự lên kế hoạch, tự làm dashboard, tự phân tích chuyên sâu. Và tốc độ cập nhật giờ đo bằng đơn vị… ngày.

Nhưng cùng một công cụ, hai người dùng khác nhau cho ra kết quả khác nhau một trời một vực. Khác biệt nằm ở người đưa mục tiêu, đưa context, chọn phương pháp làm xây dựng quy trình và người kiểm định kết quả.

Vai trò của chúng ta đang dịch chuyển từ "người làm" sang "người điều phối".

1. Tại sao lần này khác những lần "sốt AI" trước

Mọi người để ý sẽ thấy AI cứ vài năm lại "sốt" một lần. Nhưng đợt sốt lại gần đây có một điểm khác về chất, chứ không chỉ khác về độ ồn ào.

Trước đây, khi nói AI hỗ trợ digital marketing, chúng ta chủ yếu nói về việc nó gợi ý: gợi ý headline, gợi ý ý tưởng content, viết giúp một đoạn quảng cáo, dịch thuật, sửa giúp cái hàm Google Sheet. Tức là AI vẫn ngồi yên một chỗ chờ mình hỏi, và mình vẫn là người làm tất cả các bước còn lại.

Giai đoạn này thì khác. Hai thứ đang diễn ra song song:

Một là, các kênh tự vận hành ngày càng "thông minh" và ngày càng ít tùy chỉnh. Facebook Advantage+, TikTok Smart Campaign, TikTok GMV Max, Shopee Automation... Khiêm đã nói ở bài cũ và giờ xin nhấn lại mạnh hơn: các giải pháp này có hai thứ rất đáng sợ với bạn chạy ads - nó quá ít tùy chỉnh (đơn giản nên ai cũng làm được) và hiệu quả thường tốt hơn một cách đáng sợ so với chiến dịch thủ công. Nghĩa là nếu "bí quyết" của bạn là biết tạo quảng cáo, tăng giảm ngân sách, chỉnh bidding >> phần đó gần như đã được tự động hóa xong rồi.

Hai là, AI đã bước qua giai đoạn "trợ lý" để thành "tác vụ" (agentic AI). Meta thì nhăm nhe đưa thêm chatbot AI, business messaging AI, thậm chí cả các agent như Manus, vào hệ sinh thái quảng cáo của mình. Claude thì công bố tính năng Cowork - và cái này mới là thứ làm Khiêm thấy nghề mình thật sự sắp khác. Cowork có thể tự làm những việc mà trước đây mình phải ngồi cả buổi:
Lên kế hoạch
Làm dashboard / report
Phân tích chuyên sâu
Quản lý đội ngũ / quy trình
…

Khiêm đã thử bắt nó dựng một cái dashboard báo cáo và thú thật là kết quả vượt mong đợi. Cái cảm giác giao một việc rồi nhận lại "sản phẩm" chứ không phải "gợi ý" - nó khác hẳn.

Nói ngắn gọn: trước đây AI giúp mình làm nhanh hơn từng bước, giờ AI bắt đầu tự làm cả bước.

2. Vậy performance marketing có thay đổi gì không?

Để trả lời, chúng ta quay lại bản chất. Performance marketing không nằm lơ lửng một mình, nó nằm trong một bức tranh lớn hơn: từ Business Strategy → Marketing Strategy → Brand Strategy (đều xoay quanh STP - Segmentation, Targeting, Positioning), rồi mới xuống tới 4P (Product, Price, Place, Promotion), trong đó Promotion bao gồm Media (paid + owned + earned), Communication (creative, content) và Data strategy (measurement, analytics, optimizing).

Câu hỏi đúng không phải là "AI có làm được performance marketing không", mà là "AI đang chạm vào tầng nào của bức tranh trên". Và câu trả lời là: gần như tầng nào nó cũng chạm. Cụ thể, AI đang được ứng dụng vào tất cả các hoạt động để tạo ra cái chữ "hiệu quả" mà chúng ta theo đuổi:

Media ads: smart campaign, tự đấu thầu, tự phân bổ ngân sách, tự chọn vị trí và đối tượng.

Analysis: tự tổng hợp dữ liệu, highlight bất thường, dựng report - phần việc tốn thời gian nhất của dân tối ưu.

Creative: lên ý tưởng, sản xuất hình ảnh / video với tốc độ tính bằng phút, đẻ ra hàng chục biến thể để test.

Customer service: chatbot trả lời, chăm sóc, tư vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Nhìn vào đây, nhiều bạn sẽ hoảng. Nhưng khoan đã, có một chi tiết quyết định mọi thứ mà Khiêm muốn mọi người để ý kỹ ở phần sau.

3. Chi tiết quyết định: cùng một bài toán, hai kết quả "một trời một vực"

Đây là điều Khiêm tâm đắc nhất. Khi đưa cùng một vấn đề cho hai người dùng AI khác nhau (ví dụ cùng dùng Claude), kết quả nhận về có chất lượng rất khác nhau. Không phải khác một chút - mà là khác đến mức một bên xài được luôn, một bên thì nhìn vào biết ngay là "đồ AI làm".

Tại sao? Vì công cụ thì ai cũng có như nhau, nhưng ba thứ này thì không:

Mục tiêu có đúng không. AI làm cực nhanh thứ bạn yêu cầu, kể cả khi bạn yêu cầu sai. Nếu bạn xác định sai KPI / chỉ số tối ưu ngay từ đầu, AI sẽ giúp bạn đi sai nhanh gấp 10 lần.

Context / brief có đủ và đúng không. Cái này y hệt câu chuyện máy học (machine learning) mà Khiêm hay nói: rác vào thì rác ra. AI thông minh đến đâu cũng phải dựa trên dữ liệu và bối cảnh bạn đưa cho nó - về sản phẩm, về khách hàng, về ngành, về insight. Đây đúng là phần duy nhất mà các chiến dịch tự động không thể nào thay thế chúng ta.

Người yêu cầu làm, kiểm định kết quả có đủ kiến thức không. Thông tin AI đưa ra không phải lúc nào cũng đúng. Nó vẫn "tự tin nói sai", vẫn dính những thiên kiến như confirmation bias nếu bạn brief theo hướng đó. Người không có nền tảng sẽ tin sái cổ, người có nghề sẽ biết chỗ nào cần khám lại và biết sửa như thế nào để ra kết quả tuyệt vời nhất.

Nói cách khác, AI kéo "sàn" (mặt bằng tối thiểu) lên rất cao - ai cũng làm ra được một sản phẩm tàm tạm. Nhưng nó cũng kéo "trần" lên rất cao - và khoảng cách giữa người dùng giỏi và người dùng dở chưa bao giờ lớn như bây giờ.

4. Vậy nên câu trả lời cũ giờ được cập nhật lại như sau

Quay lại khung 4 bước của performance marketing mà Khiêm vẫn dùng, mình thử soi xem AI đã ăn tới đâu:

Xác định mục tiêu: AI không tự làm được. Chọn vai trò của paid media trong cả kế hoạch tổng thể, chọn KPI / chỉ số tối ưu cho đúng với sản phẩm, giai đoạn doanh nghiệp, hành vi thị trường - đây vẫn là việc của người. AI chỉ giúp được khi bạn đã biết mình muốn gì.

Nghiên cứu và lập kế hoạch: AI hỗ trợ rất mạnh (tổng hợp, dự đoán xu hướng, dựng khung), nhưng việc chốt insight, chốt lợi thế cạnh tranh, chốt câu chuyện để win - vẫn cần người cầm trịch.

Chuẩn bị / onboarding (đo lường, tracking, luồng dữ liệu): đây là phần ngày càng quan trọng chứ không hề mất đi. Vì smart campaign và agentic AI muốn "thông minh" thì đầu vào phải đúng. Tracking chuẩn = đút đúng dữ liệu cho máy học >> đây là lợi thế cạnh tranh thật sự trong thời đại này.

Tối ưu: phần "tay chân" của tối ưu (tắt/mở, đẩy ngân sách, đổi bid) thì máy làm tốt hơn người rồi. Nhưng phần "tư duy" của tối ưu - đọc ra nguyên nhân cốt lõi đằng sau con số, đặt giả định, kiểm định giả định (đúng tinh thần RACE) - thì vẫn là sân của người hiểu nghề.

Cho nên nếu bài cũ Khiêm nói "AI thay thế người chỉ biết chạy ads", thì bản cập nhật là: việc đó gần như đã xong rồi, không còn là dự đoán nữa. Còn người hiểu performance marketing thì vẫn cần - nhưng công việc đã đổi tên.

5. Vai trò mới của con người: ĐIỀU PHỐI

Nếu phải tóm cả bài này vào một từ, Khiêm sẽ chọn từ điều phối.
Trước đây mình tự hào vì làm được nhiều thứ: tự dựng campaign, tự phân tích data, tự làm report. Sắp tới, giá trị của mình không nằm ở việc tự tay làm những thứ đó nữa - vì AI làm nhanh hơn, nhiều hơn, rẻ hơn. Giá trị của mình nằm ở chỗ:

Biết việc gì cần làm và việc gì đáng làm (đặt mục tiêu đúng).

Biết giao việc cho AI thế nào cho đúng (brief, context, dữ liệu).

Biết nhìn ra cái sai và cách để sửa sai trong thứ AI trả về, và chịu trách nhiệm cho quyết định cuối cùng.

Giống như một nhạc trưởng: bạn không cần chơi giỏi nhất từng nhạc cụ, nhưng bạn phải biết bản nhạc phải vang lên như thế nào, và phải nghe ra ngay khi có một nốt sai.

Khiêm thấy đây vừa là một nỗi lo, vừa là một cơ hội cực lớn - y như mọi cuộc cách mạng công nghiệp trước đây, thứ bị đào thải là công việc lặp đi lặp lại, còn thứ được trả giá cao hơn là tư duy và khả năng điều phối.

Bạn nào muốn học Performance Marketing với thầy Khiêm (tác giả bài viết này) thì tìm hiểu thêm ở dưới nhé.

P.S. Bạn nào đã học lớp Digital Advertising Management hoặc lớp Digital Marketing Tools sẽ được tặng 50% học phí lớp này.