Chào anh em, dạo này lướt đâu cũng thấy AI, mỗi sáng thức dậy lại có vài công cụ mới ra lò hứa hẹn thay đổi cả ngành marketing. Thú thật, đôi lúc mình cũng thấy hơi "ngợp" và FOMO (sợ bỏ lỡ). Cảm giác như mình vừa mới tập tành với một công cụ thì cả thế giới đã chạy đi đâu mất rồi.
Giữa mớ hỗn độn đó, mình tình cờ đọc được một bài phân tích cực kỳ sâu sắc trên blog ezwhy.com. Nó không sa đà vào việc liệt kê hàng tá công cụ, mà thay vào đó vẽ ra một "tấm bản đồ chiến lược", chỉ ra 3 dịch chuyển ngầm đang thật sự định hình tương lai của ngành AI Martech. Đọc xong thấy sáng ra hẳn, nên mình quyết định viết lại, chia sẻ với mọi người theo góc nhìn và cách diễn giải của riêng mình. Hy vọng nó sẽ giúp anh em marketer chúng ta bình tĩnh hơn và biết cần tập trung vào đâu.
1. Kỷ nguyên của những 'Trợ lý AI' tự chủ (Agentic AI)
Nếu Generative AI (như ChatGPT, Midjourney) giống một bạn thực tập sinh siêu nhanh nhẹn, bạn bảo gì làm đó, thì Agentic AI chính là một nhân viên junior thực thụ. Sự khác biệt ở đây là gì?
Bạn không còn giao cho nó những "đầu việc" (task) rời rạc như "viết cho tôi một bài post Facebook" nữa. Thay vào đó, bạn giao cho nó cả một "mục tiêu" (goal). Ví dụ, bạn có thể nói: "Hãy chạy một chiến dịch quảng bá sản phẩm mới với ngân sách X để thu về Y lượt đăng ký".
Agentic AI sẽ tự động làm tất cả những việc còn lại: tự lên kế hoạch, phân chia công việc, nghiên cứu đối thủ, viết content, tạo hình ảnh, setup quảng cáo, theo dõi và tối ưu. Nó chuyển từ việc tự động hóa công việc sang tự động hóa kết quả.
Bài học rút ra: Tư duy của chúng ta phải thay đổi. Thay vì nghĩ xem "mình tự động hóa được việc gì?", hãy bắt đầu hỏi "mình có thể giao phó mục tiêu nào?". Kỹ năng quan trọng nhất không còn là ra lệnh chi tiết, mà là xác định mục tiêu thật rõ ràng, cung cấp bối cảnh đầy đủ, và biết cách đánh giá kết quả cuối cùng mà AI mang lại. Chúng ta đang chuyển từ vai trò người "thực thi" sang người "quản lý" các trợ lý AI.
2. Dữ liệu là Nhiên liệu, Bối cảnh là Kim chỉ nam
Một trợ lý AI dù thông minh đến mấy cũng sẽ "bó tay" nếu không có dữ liệu tốt để "ăn". Nhưng dữ liệu thôi là chưa đủ. Cuộc chơi giờ đây thuộc về dữ liệu giàu bối cảnh.
Bài viết gốc đã chỉ ra rất hay qua các thương vụ gần đây. Các công ty Martech lớn không chỉ thu thập data "ai mua hàng?", "mua lúc nào?", mà họ muốn biết sâu hơn: "tại sao họ mua?", "họ cảm thấy thế nào về sản phẩm?", "trước đó họ đã xem những gì?".
Một AI được "nuôi" bằng dữ liệu có cả "what" (cái gì) và "why" (tại sao) sẽ đưa ra những quyết định và chiến lược thông minh hơn gấp bội. Cuộc chiến giành first-party data (dữ liệu chính chủ) và khả năng làm giàu "hồn" cho dữ liệu đó đang trở nên khốc liệt hơn bao giờ hết.
Bài học rút ra: Đã đến lúc chúng ta ngừng xem dữ liệu như những file Excel khô khan. Hãy coi nó là nguồn "dinh dưỡng" cốt lõi cho bộ máy AI của bạn. Trước khi đầu tư vào bất kỳ công cụ AI đắt đỏ nào, hãy tự hỏi: "Hệ thống dữ liệu của mình đã sạch, đã thống nhất và đủ sâu sắc chưa?". Việc xây dựng một nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) vững chắc không còn là chuyện của team IT, mà là nhiệm vụ chiến lược sống còn của mọi marketer.
3. Tạm biệt SEO kiểu cũ, chào mừng GEO (Tối ưu hóa cho cỗ máy tạo sinh)
Chúng ta đã dành cả một thập kỷ tối ưu website để "lấy lòng" thuật toán của Google. Giờ đây, người dùng đang thay đổi hành vi. Thay vì gõ từ khóa, họ đặt câu hỏi trực tiếp cho ChatGPT, Copilot, Perplexity. Họ "hỏi" thay vì "tìm".
Điều này khai sinh ra một lĩnh vực mới toanh: Generative Engine Optimization (GEO). Đây là nghệ thuật làm cho thông tin về thương hiệu, sản phẩm của bạn trở nên "dễ hiểu, đáng tin cậy và dễ trích dẫn" đối với các cỗ máy AI.
Mục tiêu của bạn là khi một người dùng hỏi AI "đâu là giải pháp email marketing tốt nhất cho SME?", câu trả lời của AI phải nhắc đến tên thương hiệu của bạn, dựa trên những dữ liệu đáng tin cậy mà nó đã học được.
Bài học rút ra: Tối ưu hóa bây giờ không chỉ là về từ khóa. Nó là về cấu trúc, sự nhất quán và tính xác thực. Hãy đảm bảo mọi thông tin về công ty bạn (từ website, blog, đến các trang review) phải đồng nhất và được trình bày theo cấu trúc mà AI có thể "đọc" được (như Schema markup). Hãy nghĩ mình là một người thủ thư, sắp xếp thông tin về thương hiệu một cách ngăn nắp và logic nhất để AI có thể tìm thấy và giới thiệu cho người dùng một cách chính xác.
Vậy chúng ta cần làm gì để không bị 'tụt hậu'?
Đọc xong 3 xu hướng trên có thể khiến bạn thấy áp lực, nhưng đừng hoảng loạn. Bài viết gốc đã đưa ra một lộ trình rất thực tế mà mình thấy cực kỳ tâm đắc:
- Quay về gốc rễ: Công cụ chỉ là phụ. Nền tảng chiến lược, sự thấu hiểu khách hàng và một hệ thống dữ liệu sạch vẫn là vua. Đừng để ánh hào quang của AI làm bạn quên đi điều cốt lõi.
- Tư duy thử nghiệm: Đừng cố học tất cả. Hãy chọn ra 1-2 vấn đề nhức nhối nhất của team bạn, tìm một công cụ AI có thể giải quyết nó, dành một ngân sách nhỏ để thử nghiệm và đo lường. Thất bại cũng là một bài học quý giá.
- Rèn luyện kỹ năng 'hỏi': Đây mới là kỹ năng giá trị nhất trong tương lai. Khả năng đặt câu hỏi đúng, cung cấp ngữ cảnh rõ ràng cho AI, và tư duy phản biện để đánh giá kết quả AI tạo ra sẽ là thứ phân biệt một marketer giỏi và một người dùng công cụ đơn thuần.
Tóm lại, cơn bão AI Martech không đến để thay thế marketer, mà để nâng cấp chúng ta. Nó giải phóng ta khỏi những công việc lặp lại nhàm chán, để ta tập trung vào những gì máy móc không làm được: chiến lược, thấu cảm và sáng tạo đột phá. Tương lai không thuộc về AI, mà thuộc về những người biết cách bắt tay và điều khiển AI một cách thông minh nhất.
Bạn nghĩ sao về 3 xu hướng này? Team của bạn đã bắt đầu ứng dụng AI vào công việc như thế nào rồi? Hãy chia sẻ ở phần bình luận bên dưới nhé!
📌 Nguồn: https://ezwhy.com/con-bao-ai-martech-2026-marketer-can-chuan-bi-nhung-gi/ – Bài viết gốc từ blog ezwhy.com