Thuật ngữ ‘trí tuệ nhân tạo (AI)’ có thể gợi lên nhiều hình ảnh khác nhau. Có thể bạn hình dung về robot trong các bộ phim khoa học viễn tưởng, hoặc nghĩ đến những chatbot bạn đã tương tác trực tuyến. Nhưng nếu bạn là một chuyên gia marketing dày dạn kinh nghiệm và cảm thấy thoải mái với các phương pháp đã được kiểm chứng thì sao?
Việc gắn bó với những gì hiệu quả là điều dễ hiểu, nhưng AI mang đến một kho tàng các công cụ và giải pháp sáng tạo để thúc đẩy chiến lược marketing của bạn, từ việc sáng tạo nội dung, nghiên cứu đến mạng xã hội, video marketing, và hơn thế nữa. Từ điển AI cho marketing toàn diện này sẽ trang bị cho bạn kiến thức để làm việc thông minh hơn và nhanh hơn bằng cách khám phá các thuật ngữ AI thiết yếu.
Dưới đây là tổng hợp các thuật ngữ AI quan trọng mà các nhà marketing nên quen thuộc vào năm 2025.
Các Thuật Ngữ AI Trong Marketing (A-F)
A/B Testing với AI
Hãy tưởng tượng bạn đang A/B testing hai tiêu đề cho một bài blog. AI sẽ phân tích tiêu đề nào hoạt động tốt hơn về số lượt nhấp và tương tác, giúp bạn chọn ra phiên bản tốt hơn và tối đa hóa tác động của nội dung.
Actuators (Bộ truyền động)
Đây là các cơ chế hoặc thiết bị mà một tác nhân AI sử dụng để tương tác với môi trường của nó. Trong hệ thống vật lý như robot, chúng có thể điều khiển chuyển động. Trong các tác nhân ảo, chúng có thể là các tương tác dựa trên mã lệnh, như gửi tin nhắn hoặc cập nhật cơ sở dữ liệu.
Algorithm (Thuật toán)
Hãy coi thuật toán như một bộ quy tắc mà máy tính tuân theo để giải quyết một vấn đề hoặc thực hiện một tác vụ. Trong marketing, các thuật toán phân tích dữ liệu để dự đoán xu hướng, cá nhân hóa đề xuất và tối ưu hóa hiệu suất chiến dịch.
AI (Trí tuệ nhân tạo)
AI là sự mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người bằng máy móc, bao gồm học hỏi, suy luận, giải quyết vấn đề và hiểu ngôn ngữ. Trong marketing, công nghệ AI tự động hóa các tác vụ, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và phân tích dữ liệu.
AI Agent (Tác nhân AI)
Một tác nhân AI là một hệ thống máy tính có khả năng nhận thức môi trường, đưa ra quyết định và hành động để đạt được mục tiêu cụ thể. Chúng có thể đơn giản (như một bộ điều nhiệt) hoặc phức tạp (như một chiếc xe tự lái).
AI Apps (Ứng dụng AI)
Các ứng dụng AI sử dụng công nghệ Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) để thực hiện các tác vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Ví dụ điển hình bao gồm các trợ lý ảo như Siri, Google Assistant và Alexa.
Một ví dụ khác là công cụ App Intelligence của Similarweb. Công cụ này được cung cấp bởi dữ liệu ứng dụng độc quyền từ nhiều nguồn, mang đến thông tin chuyên sâu về hàng triệu ứng dụng trên cả iOS và Android tại hơn 25 quốc gia. Dữ liệu này bao gồm insight về các ứng dụng AI và bất kỳ ứng dụng nào khác mà bạn quan tâm. Bạn có thể sử dụng công cụ này để tận dụng toàn bộ dữ liệu ứng dụng di động nhằm đi trước đối thủ cạnh tranh, bao gồm các chỉ số sử dụng và tương tác, tỷ lệ giữ chân người dùng, xếp hạng trên cửa hàng ứng dụng, và các phân tích hiệu suất hàng ngày.
AI Chatbots
Chatbot được hỗ trợ bởi AI có thể trả lời câu hỏi của khách hàng 24/7 trên trang web, tự động hóa việc tạo khách hàng tiềm năng và cá nhân hóa đề xuất sản phẩm, tạo ra trải nghiệm khách hàng mượt mà hơn.
AI Overviews
Đây là một tính năng của Google Search, xuất hiện ở đầu một số trang kết quả tìm kiếm. Được cung cấp bởi AI tạo sinh, các bản tóm tắt này cung cấp câu trả lời nhanh chóng, súc tích cho các truy vấn của người dùng. Đối với marketer, AI Overviews vừa là cơ hội vừa là thách thức, vì chúng có thể làm giảm tỷ lệ nhấp chuột tự nhiên.
AI-powered Content Creation (Sáng tạo nội dung bằng AI)
Marketer có thể sử dụng AI để tạo ý tưởng nội dung, viết bản nháp và tối ưu hóa nội dung cho các đối tượng khác nhau. Điều này giúp tiết kiệm đáng kể thời gian và nguồn lực.
Anomaly Detection (Phát hiện bất thường)
Là việc xác định các mẫu hiếm hoặc bất thường trong dữ liệu. Nó được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng như phát hiện gian lận, theo dõi hệ thống và an ninh mạng.
AR (Thực tế tăng cường)
Một trải nghiệm tương tác kết hợp thế giới thực với các yếu tố kỹ thuật số. Marketer sử dụng công nghệ AR để tạo ra các trải nghiệm thương hiệu sống động và giới thiệu sản phẩm dưới dạng 3D.
Artificial General Intelligence (AGI – Trí tuệ nhân tạo tổng quát)
AGI là một dạng AI lý thuyết có khả năng hiểu, học và áp dụng kiến thức trên một loạt các nhiệm vụ, giống như con người. Không giống như AI hẹp (chuyên cho các tác vụ cụ thể), AGI sẽ có thể suy luận, lập kế hoạch và giải quyết các vấn đề mới.
Artificial Neural Networks (ANNs – Mạng nơ-ron nhân tạo)
Đây là các hệ thống máy tính được lấy cảm hứng từ cấu trúc của bộ não con người. Chúng bao gồm các lớp nút (“nơ-ron”) xử lý dữ liệu và phát hiện các mẫu phức tạp, là nền tảng cho nhiều ứng dụng học máy
Attribution Modeling with AI (Mô hình hóa phân bổ với AI)
Bằng cách hiểu kênh marketing nào (mạng xã hội, email, v.v.) đang thúc đẩy nhiều chuyển đổi nhất, marketer có thể tối ưu hóa việc phân bổ ngân sách. Mô hình hóa phân bổ do AI điều khiển giúp phân tích hành trình của khách hàng và xác định các điểm chạm dẫn đến chuyển đổi.
Automation (Tự động hóa)
Việc sử dụng công nghệ để thực hiện các tác vụ với sự can thiệp tối thiểu của con người. Trong marketing, các công cụ tự động hóa giúp hợp lý hóa quy trình làm việc và tối ưu hóa các tác vụ lặp đi lặp lại.
Big Data (Dữ liệu lớn)
Big data đề cập đến các tập dữ liệu khổng lồ, cả có cấu trúc (phân tích trang web, lịch sử mua hàng) và phi cấu trúc (các cuộc trò chuyện trên mạng xã hội, đánh giá của khách hàng). Marketer tận dụng phân tích dữ liệu lớn để hiểu hành vi của khách hàng và cá nhân hóa chiến dịch.
Computer Vision (Thị giác máy tính)
Một lĩnh vực của AI cho phép máy móc diễn giải và hiểu dữ liệu hình ảnh từ thế giới, chẳng hạn như hình ảnh và video. Các ứng dụng bao gồm nhận dạng khuôn mặt, phát hiện đối tượng và phân tích hình ảnh y tế.
Content Personalization (Cá nhân hóa nội dung)
Việc cá nhân hóa nội dung là rất quan trọng để thúc đẩy mối quan hệ với khách hàng. Bằng cách cung cấp nội dung phù hợp dựa trên sở thích và hành vi, các thuật toán do AI điều khiển sẽ phân tích dữ liệu người dùng trong thời gian thực để tạo ra các đề xuất, email và trải nghiệm trang web được cá nhân hóa.
Conversational AI (AI đàm thoại)
Công nghệ do AI cung cấp cho phép tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên giữa người và máy. Trong marketing, các nền tảng AI đàm thoại như chatbot và trợ lý ảo tương tác với người dùng, trả lời câu hỏi và hướng dẫn họ trong hành trình khách hàng.
Customer Lifetime Value (CLTV) Prediction (Dự đoán Giá trị vòng đời khách hàng)
Một kỹ thuật phân tích dự đoán nhằm dự báo giá trị tương lai của một khách hàng trong toàn bộ mối quan hệ của họ với một thương hiệu. Các mô hình dự đoán CLTV do AI điều khiển phân tích dữ liệu lịch sử của khách hàng để xác định các phân khúc có giá trị cao.
Customer Segmentation (Phân khúc khách hàng)
Là quá trình chia một thị trường mục tiêu thành các nhóm riêng biệt dựa trên các đặc điểm chung. Các thuật toán phân khúc khách hàng do AI điều khiển phân tích các bộ dữ liệu lớn để xác định các phân khúc có ý nghĩa, cho phép marketer cá nhân hóa thông điệp.
Chẳng hạn, các công cụ nghiên cứu thị trường của Similarweb cho phép các nhà marketing phân khúc bất kỳ ngành nào để hiểu rõ hơn về hành vi và nhu cầu của khách hàng. Công cụ Phân tích Phân khúc (Segment Analysis) giúp bạn phân tích những phần cụ thể của một trang web bằng cách xây dựng một phân khúc tùy chỉnh.
Ví dụ, để cải thiện doanh số bán laptop cho Samsung.com, việc so sánh tổng thể trang web này với HP.com là không đủ. Thay vào đó, bạn sẽ cần phân tích chuyên mục “laptop” của cả hai trang web để có được một đánh giá hiệu suất trực diện và chính xác (apples-to-apples). Là một phần trong các tính năng của công cụ Phân tích Phân khúc, các thuật toán được sử dụng để giúp việc phân khúc trở nên dễ dàng và nhanh chóng hơn, dựa trên các trang cụ thể mà bạn muốn đưa vào hoặc loại ra khỏi phân tích trên mỗi trang web.
Data Analysis (Phân tích dữ liệu)
Quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu để khám phá các insight, mẫu và xu hướng. Các công cụ phân tích dữ liệu do AI cung cấp tận dụng các thuật toán học máy để xử lý các bộ dữ liệu lớn.
Ví dụ, với dịch vụ Data-as-a-Service (DaaS) của Similarweb, bạn có thể khai thác sức mạnh của hơn 30 tỷ điểm dữ liệu để thực hiện các phân tích toàn diện. Điều này cho phép bạn phân tích sâu các hoạt động trực tuyến của đối thủ, từ lưu lượng truy cập web đến chiến lược thu hút khách hàng của họ, hoặc theo dõi các đơn vị dẫn đầu thị trường để duy trì vị trí hàng đầu cho doanh nghiệp. DaaS giúp bạn tiết kiệm hàng giờ sàng lọc dữ liệu thủ công qua các bảng điều khiển, cung cấp những phân tích hiệu quả và nhắm đúng mục tiêu.
Deep Learning (Học sâu)
Học sâu là một lĩnh vực con của học máy sử dụng mạng nơ-ron có nhiều lớp (“sâu”) để mô hình hóa các biểu diễn dữ liệu phức tạp. Nó đặc biệt hiệu quả cho các tác vụ như phân loại hình ảnh, nhận dạng giọng nói và dịch ngôn ngữ.
Dynamic Pricing with AI (Định giá động với AI)
Một chiến lược định giá điều chỉnh giá sản phẩm trong thời gian thực dựa trên nhu cầu thị trường, giá cả của đối thủ cạnh tranh và các yếu tố khác. Các thuật toán định giá động do AI điều khiển phân tích dữ liệu để tối ưu hóa chiến lược giá.
Explainable AI (XAI – AI có thể giải thích)
Bao gồm các kỹ thuật và công cụ được thiết kế để làm cho các quy trình ra quyết định của các mô hình AI trở nên minh bạch và dễ hiểu đối với con người. Khi các hệ thống AI ngày càng phức tạp, khả năng giải thích là rất quan trọng.
Facial Recognition (Nhận dạng khuôn mặt)
Công nghệ do AI cung cấp giúp nhận dạng và xác minh các cá nhân bằng cách phân tích các đặc điểm khuôn mặt. Trong marketing, công nghệ này có thể được sử dụng cho quảng cáo được cá nhân hóa và phân khúc đối tượng.
Các Thuật Ngữ AI Trong Marketing (G-M)
Generative AI (AI tạo sinh)
AI tạo sinh là một loại trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra các dạng nội dung mới, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, âm nhạc và video. Nó được cung cấp bởi các mô hình nền tảng lớn có khả năng đa nhiệm và thực hiện các tác vụ khác nhau như tóm tắt, hỏi đáp và phân loại.
GEO (Generative Engine Optimization – Tối ưu hóa cho công cụ tạo sinh)
GEO là việc điều chỉnh nội dung để hoạt động tốt trong các hệ thống AI tạo sinh như ChatGPT, Perplexity và các công cụ trả lời do AI cung cấp khác. Không giống như SEO truyền thống, GEO nhằm đảm bảo rằng nội dung có cấu trúc, uy tín và giàu ngữ cảnh.
Hallucination (Ảo giác)
Trong AI, ảo giác là khi một AI tạo ra một phản hồi chứa thông tin sai lệch hoặc gây hiểu lầm được trình bày như sự thật. Đây là điều cần luôn xem xét khi sử dụng chatbot.
Hyper-Personalization (Siêu cá nhân hóa)
Một cách tiếp cận marketing cung cấp nội dung, ưu đãi và trải nghiệm có tính tùy chỉnh cao và phù hợp cho từng khách hàng dựa trên sở thích, hành vi và đặc điểm độc đáo của họ.
Influencer Marketing with AI
Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để xác định, đánh giá và hợp tác với những người có ảnh hưởng cho các chiến dịch marketing. Các nền tảng marketing người ảnh hưởng do AI cung cấp phân tích dữ liệu mạng xã hội để xác định những người có ảnh hưởng phù hợp.
Large Language Model (LLM – Mô hình ngôn ngữ lớn)
LLM là một chương trình AI được thiết kế để hiểu và tạo ra văn bản. Các mô hình này được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu từ các nguồn trực tuyến, giúp chúng có khả năng nhận dạng và diễn giải ngôn ngữ của con người.
Machine Learning (Học máy)
Một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo cho phép các hệ thống học hỏi từ dữ liệu và cải thiện theo thời gian mà không cần được lập trình rõ ràng. Trong marketing, các thuật toán học máy được sử dụng để phân tích dự đoán, phân khúc khách hàng và cá nhân hóa nội dung.
Các Thuật Ngữ AI Trong Marketing (N-S)
NLP (Natural Language Processing – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)
NLP cho phép AI hiểu được các email hoặc bài đăng trên mạng xã hội của bạn. Trong marketing, các thuật toán NLP cung cấp năng lượng cho các tính năng như phân tích cảm xúc, chatbot, tạo nội dung và tối ưu hóa tìm kiếm bằng giọng nói.
Predictive Analytics (Phân tích dự đoán)
Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử và các thuật toán học máy để dự đoán hành vi của khách hàng trong tương lai. Trong marketing, các mô hình này phân tích dữ liệu của khách hàng để dự đoán hành vi mua hàng và xác định các khách hàng tiềm năng có giá trị cao.
Programmatic Advertising with AI (Quảng cáo có lập trình với AI)
Quảng cáo có lập trình sử dụng các thuật toán AI để tự động hóa việc đặt quảng cáo, nhắm mục tiêu và đấu thầu trong thời gian thực. Điều này giúp cung cấp quảng cáo được cá nhân hóa cho từng người dùng.
Prompt Engineering (Kỹ thuật tạo câu lệnh)
Là việc tạo ra các hướng dẫn mà một mô hình AI tạo sinh có thể diễn giải và thực thi. Một câu lệnh (prompt) là một mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên về tác vụ, ví dụ: “viết một CV tập trung vào kinh nghiệm marketing thực địa”.
Recommendation Engines (Công cụ đề xuất)
Các công cụ đề xuất do AI cung cấp phân tích hành vi và sở thích của người dùng để tạo ra các đề xuất được cá nhân hóa cho các sản phẩm, nội dung và trải nghiệm.
Sentiment Analysis (Phân tích cảm xúc)
Là một nhánh của NLP, phân tích dữ liệu văn bản để xác định giọng điệu cảm xúc được người dùng thể hiện. Marketer có thể tận dụng điều này để hiểu ý kiến của công chúng và đánh giá tình cảm đối với thương hiệu.
Việc thấu hiểu cảm xúc là yếu tố cốt lõi trong marketing ứng dụng AI, và Similarweb cũng có thể giúp bạn làm điều đó. Với công cụ Phân tích Nhu cầu (Demand Analysis) của Similarweb, bạn sẽ có được một cái nhìn toàn diện về hành trình của khách hàng, từ lúc tìm kiếm cho đến khi nhấp chuột, giúp nắm bắt những tín hiệu về ý định thực sự.
Bằng cách phân tích dữ liệu tìm kiếm, bạn có thể đánh giá ý định thực sự của người dùng và tiếp cận được một lượng đối tượng rộng lớn hơn, bổ sung cho hoạt động lắng nghe mạng xã hội (social listening) và các thông tin chuyên sâu từ khảo sát truyền thống, từ đó tạo nên một bức tranh toàn cảnh và vững chắc về các xu hướng của người tiêu dùng.
SGE (Search Generative Experience – Trải nghiệm Tạo sinh trên Tìm kiếm)
SGE là thử nghiệm đầu tiên của Google trong việc thêm các câu trả lời do AI tạo ra trực tiếp vào kết quả tìm kiếm. Sau này, nó đã phát triển thành tính năng được gọi là AI Overviews.
Social Listening with AI (Lắng nghe mạng xã hội với AI)
Các công cụ do AI cung cấp cho phép bạn theo dõi và phân tích các cuộc trò chuyện trên mạng xã hội để thu thập insight về ý kiến, xu hướng và tình cảm của khách hàng.
Các Thuật Ngữ AI Trong Marketing (T-Z)
Transformer
Transformer là một kiến trúc học sâu được các nhà nghiên cứu của Google phát triển vào năm 2017. Ban đầu được thiết kế để dịch máy, transformer đã trở thành nền tảng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và dẫn đến những đổi mới như GPT và BERT.
Visual Search Optimization (Tối ưu hóa tìm kiếm bằng hình ảnh)
Tận dụng các thuật toán AI để phân tích và diễn giải dữ liệu hình ảnh, tối ưu hóa hình ảnh và nội dung trực quan cho các công cụ tìm kiếm.
Voice Search Optimization (Tối ưu hóa tìm kiếm bằng giọng nói)
Tối ưu hóa nội dung và trang web cho các truy vấn tìm kiếm dựa trên giọng nói bằng cách sử dụng các thuật toán AI để hiểu ngôn ngữ tự nhiên và ý định.
VR (Virtual Reality – Thực tế ảo)
Tạo ra một mô phỏng do máy tính tạo ra của một môi trường ba chiều sống động mà người dùng có thể tương tác. Marketer có thể tận dụng VR cho kể chuyện tương tác và trình diễn sản phẩm.
Và đó là phần cuối của từ điển AI dành cho các nhà marketing của chúng tôi
