Nếu bạn vẫn hình dung người dùng Google gõ vài ba từ khóa rồi bấm Enter, hình dung đó đã lỗi thời. Trong một tập podcast của Google Ads, vị lãnh đạo mảng nghiên cứu hành vi tìm kiếm của Google cho biết độ dài truy vấn đã tăng gấp 3 lần, và cứ sáu lượt tìm kiếm thì có một là đa phương thức – nghĩa là người ta tìm bằng ảnh, video hoặc giọng nói, không chỉ bằng chữ.
Đây không phải bản tin ra mắt sản phẩm. Nó là tín hiệu về cách con người đang thay đổi hành vi hỏi đáp, và kéo theo là cách quảng cáo được chọn để hiển thị. Với người làm marketing, đây là lúc nên dừng lại một nhịp để xem lại những giả định quen thuộc về từ khóa, nội dung và hành trình mua hàng.
Chuyện gì thực sự được nói trong tập podcast
Tập phát ngày 28/10, dài khoảng 25 phút, có Shivani Mohan – người phụ trách nhóm khoa học dữ liệu và nghiên cứu trải nghiệm người dùng phía người tiêu dùng của Google Search – trò chuyện cùng người dẫn Ginny Marvin. Chủ đề: AI đang thay đổi hành vi tìm kiếm ra sao.
Điểm đáng chú ý là tập này không công bố sản phẩm mới. Nó chỉ đưa ra các nhận định về hành vi, rồi Marvin diễn giải ý nghĩa của chúng cho tài khoản quảng cáo. Mohan kể bà vào nghề từ thiết kế công nghiệp – từng thiết kế xe đạp – nơi “chỉ có một cơ hội để hiểu đúng người dùng”, rồi chuyển sang chia việc nghiên cứu thành hai nửa: phỏng vấn một-một để hiểu vì sao người ta hỏi theo cách nào đó, và khoa học dữ liệu để định lượng hành vi quan sát được trên nền tảng.
Ba thay đổi hành vi được nêu:
- Câu hỏi dài và chi tiết hơn, không chỉ thay thế từ khóa cũ mà còn là những truy vấn “hoàn toàn mới” mà trước đây người ta không nghĩ tới việc hỏi.
- Hỏi về ảnh hoặc video – việc mà theo Mohan trước đây khó thực hiện hơn nhiều.
- Hội thoại nhiều lượt, giữ được mạch ngữ cảnh qua từng câu hỏi nối tiếp.
Vì sao người ta hỏi dài hơn: ma sát đã biến mất
Cách giải thích của Mohan khá giản dị. Con người luôn có rất nhiều câu hỏi, nhưng trước đây chỉ một phần nhỏ trong số đó chuyển được thành từ khóa để gõ vào ô tìm kiếm. Bước “dịch” một điều tò mò thành vài từ khóa gần như đã biến mất, nên câu hỏi giờ được nói ra tự nhiên hơn, dài hơn, nhiều ngữ cảnh hơn.
Bà cũng đưa ra một ví dụ rất đời: người dùng hỏi thời tiết ở San Francisco, rồi hỏi tiếp “Còn Austin thì sao?”. Câu sau gần như vô nghĩa nếu đứng một mình, nhưng mang theo ngữ cảnh của câu trước. Chính kiểu truy vấn nối tiếp này khiến cách đo lường cũ trở nên khập khiễng.
Đáng chú ý là Mohan nói nhóm của bà “đánh phạt” những truy vấn phải chỉnh lại thủ công, vì đó là dấu hiệu câu trả lời đầu chưa khớp ý người dùng. Bà khẳng định người ta quay lại tìm kiếm nhiều hơn vì tò mò mở rộng, chứ không phải vì lần đầu không có kết quả. Tuy vậy, tập podcast không đưa ra tỉ lệ bao nhiêu follow-up được xếp vào nhóm “chỉnh lại” và bao nhiêu là câu hỏi mới.
Hai con số bị nói rộng hơn dữ liệu gốc
Đây là phần cần đọc chậm. Trong podcast, Mohan nói “cứ sáu lượt tìm kiếm thì có một là đa phương thức” và Marvin nhắc lại “một trên sáu lượt tìm kiếm”. Cả hai không nêu thị trường, không nêu mốc thời gian, cũng không nêu mức so sánh cho con số gấp 3 lần.
Báo cáo ngày 19/5 của Google – cũng do Mohan công bố – cụ thể hơn nhiều: truy vấn trung bình trong AI Mode dài gấp 3 lần truy vấn tìm kiếm truyền thống; hơn một phần sáu lượt tìm kiếm AI Mode tại Mỹ là đa phương thức; và truy vấn nối tiếp trong AI Mode tăng hơn 40% mỗi tháng. Dữ liệu hành vi khi đó gắn với người dùng Mỹ.
Một phần của AI Mode ở một quốc gia là chuyện của một bề mặt mà người dùng chủ động bước vào. Đọc không kèm định ngữ, nó thành câu chuyện của toàn bộ Google Search – và không có dữ liệu nào trong tập podcast chống lưng cho cách đọc rộng như vậy.
Vì sao phân biệt này quan trọng với người mua quảng cáo? Vì nó quyết định quy mô cơ hội. Nếu truy vấn dài là đặc điểm của một bề mặt mới, bạn cần một chiến lược riêng cho bề mặt đó. Nếu đó là toàn bộ Google Search, bạn phải viết lại cả hệ thống nội dung. Hai kết luận dẫn tới hai cách phân bổ ngân sách khác nhau.
Quảng cáo trong AI Mode và AI Overviews được ghép thế nào
Đây là câu mang tính thực hành nhất trong tập. Marvin nói quảng cáo trong các bề mặt tìm kiếm AI được khớp với cả truy vấn và nội dung của câu trả lời AI, tức toàn bộ ngữ cảnh, và khuyên nhà quảng cáo nên định vị thương hiệu như “bước tiếp theo tự nhiên” trong hành trình đó.
Hiểu một cách thực tế: nếu hệ thống đọc cả câu trả lời AI, thì chất lượng trang đích, độ rõ của thông tin sản phẩm và mức độ đúng ngữ cảnh của nội dung quan trọng hơn việc nhồi thêm từ khóa. Một trang đích trả lời đúng câu hỏi phụ mà người dùng vừa hỏi sẽ có lợi thế hơn một trang chỉ nhắc lại từ khóa đầu tiên.
- Rà lại các trang đích đang chạy quảng cáo: chúng có trả lời được câu hỏi nối tiếp không, hay chỉ chào hàng?
- Bổ sung ngữ cảnh so sánh, thông số, tình huống sử dụng – những thứ người dùng hay hỏi thêm.
- Với ngành bán lẻ, cập nhật dữ liệu sản phẩm trong Merchant Center, gồm cả nhóm thuộc tính hội thoại mà Google giới thiệu. Marvin nhắc tới “sáu trường dữ liệu sản phẩm tùy chọn” nhưng tập podcast không nêu tên sáu trường này, cũng không nói chúng ảnh hưởng đến điều kiện hiển thị quảng cáo hay chỉ ảnh hưởng câu trả lời sản phẩm.
Người dùng vẫn muốn nguồn, nhưng dữ liệu click lại đáng lo
Mohan cho rằng người dùng vẫn rất rõ ràng trong việc muốn nghe “giọng nói có thẩm quyền và giọng người thật”. Bà mô tả bốn kiểu nhu cầu: muốn thấy nguồn gốc để tin; muốn so sánh sản phẩm qua podcast, trang review, trải nghiệm của người cùng cảnh; muốn video hướng dẫn cho câu hỏi how-to; và đang dịch chuyển từ nội dung chung chung sang nội dung chuyên sâu.
Nhưng nhu cầu về nguồn không đồng nghĩa với việc người ta bấm vào nguồn. Các đo lường bên ngoài cho thấy bức tranh kém vui hơn: một nghiên cứu của Saharsh Agarwal và Ananya Sen ghi nhận AI Overviews làm giảm 39,8% click hữu cơ; Ahrefs báo cáo mức giảm 58% tỉ lệ click vào các trang đứng đầu khi AI Overviews xuất hiện; dữ liệu Chartbeat đưa Search về khoảng 12% lượt xem trang của nhà xuất bản Bắc Mỹ, từ mức 21% một năm trước.
Tôi nghĩ nên giữ cả hai sự thật cùng lúc: con người thật sự muốn nguồn đáng tin, và con đường từ câu trả lời AI tới website đang ngắn lại. Việc của người làm nội dung là trở thành nguồn khó thay thế – có dữ liệu riêng, có trải nghiệm riêng, có quan điểm riêng.
Bốn việc có thể làm ngay trong tuần này
- Viết lại nội dung theo câu hỏi thật. Lấy danh sách câu hỏi khách hàng hay hỏi qua chat, hotline, comment rồi biến chúng thành tiêu đề mục trong bài.
- Rà lại cấu trúc dữ liệu sản phẩm. Thông số, chất liệu, tình huống dùng, đối tượng phù hợp – những thứ phục vụ câu hỏi so sánh.
- Đo lường lại theo từng bề mặt. Tách báo cáo cho tìm kiếm thường và các bề mặt AI để biết tiền của mình đang đi đâu, thay vì chỉ nhìn last click.
- Đừng bỏ video và podcast. Nếu người dùng tìm tới các định dạng này để nghe “giọng người thật”, đó là kênh nội dung đáng đầu tư.
Một câu hỏi còn bỏ ngỏ
Có một chi tiết khiến tôi thấy khó ghép lại thành bức tranh liền mạch. Mohan nói truy vấn đang dài ra, nhưng báo cáo của Adthena trên 29,1 triệu truy vấn lại chỉ ra hơn 60% lượt hiển thị quảng cáo trong AI Overviews nằm ở truy vấn 3–4 từ. Ngắn, chứ không dài. Vậy quảng cáo đang chạy theo hành vi mới, hay đang bám vào phần hành vi cũ còn sót lại?
Tập podcast cũng không đưa ra bất kỳ dữ liệu hiệu suất nào cho quảng cáo trong hai bề mặt AI: không có tỉ lệ click, không có tỉ lệ chuyển đổi, không so sánh chi phí với trang kết quả thông thường. Đó là khoảng trống mà bất kỳ ai cầm ngân sách cũng nên tự lấp bằng thử nghiệm nhỏ của chính mình.
Điều tôi tin là: sẽ không có cú bấm nút nào biến tài khoản quảng cáo của bạn thành “AI-ready”. Chỉ có những thay đổi nhỏ, lặp lại đều – nội dung rõ hơn, dữ liệu sản phẩm đầy hơn, cách đo trung thực hơn. Nghe có vẻ chậm, nhưng đó là phần bạn kiểm soát được.
Còn bạn, bạn đang thấy khách hàng của mình hỏi dài hơn hay vẫn gõ hai ba từ rồi bấm vào kết quả đầu tiên? Nếu bạn cho rằng truy vấn dài chỉ là chuyện của một nhóm nhỏ người dùng rành công nghệ, cứ nói thẳng – tôi rất muốn nghe góc nhìn ngược lại. Và nếu bài này giúp bạn có thêm một việc để làm tuần này, hãy để lại một dòng comment kể tôi nghe bạn chọn việc nào trước.
0 Comment
Add your comment to this article