“Facebook mới cập nhật thuật toán mới nên số thấp hơn dự tính.”

“Anh/chị đợi vài ngày để hệ thống máy học rồi số sẽ khả quan hơn.”

“Pixel cần phải được training trong vài ngày thì số sẽ về.”

Cả 3 câu trên đều là kết quả từ sự thành công vượt ngoài mong đợi của các nền tảng quảng cáo đã ứng dụng hệ thống máy học (machine learning), và sau này là ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các chiến dịch quảng cáo. Tuy nhiên, liệu chúng ta đã hiểu đúng về những thuật ngữ trên hay chưa? Và có cần phải chờ một vài ngày để cập nhật số liệu của chiến dịch quảng cáo?

Đầu tiên, chúng ta phải hiểu đúng về cụm từ machine learning trong quảng cáo. Machine learning là quy trình nền tảng quảng cáo dùng dữ liệu lịch sử (historical data) để nhắm chọn (targeting), chọn quảng cáo, điều chỉnh giá bid, v.v… dựa trên những cài đặt ban đầu để đạt được mục tiêu nhập vào hệ thống.

Với định nghĩa trên, marketers cần lưu ý những điều sau:

Cài đặt quảng cáo ban đầu của người triển khai quảng cáo 

Nếu cài đặt sai thì máy học sẽ không vận hành đúng. Đây là nỗi sợ của các chủ nền tảng. Vì lúc này, người triển khai chiến dịch sẽ không cho rằng vì hệ thống có vấn đề nên chiến dịch thiếu quả, không phải vì cách cài đặt từ đầu của họ chưa hợp lý. 

Vì vậy, để hạn chế trường hợp này, chủ nền tảng luôn nhấn mạnh rằng cần tập trung vào tệp khách hàng rộng, chọn option auto, đầu tư nhiều vào yếu tố sáng tạo (creative), còn lại để máy lo. Nhưng nếu làm vậy, bạn sẽ tốn rất nhiều thời gian và tiền bạc. 

Ngoài ra, nội dung quảng cáo là yếu tố khó tối ưu hơn cả, nên nếu thông điệp không đủ hấp dẫn, không đúng insight, v.v. thì machine learning cũng không giúp chiến dịch quảng cáo trở nên thu hút hơn với đối tượng mục tiêu.

Cài đặt quảng cáo ban đầu – Nguồn: Google

Dữ liệu lịch sử

Nhập càng nhiều dữ liệu ĐÚNG thì máy học càng giỏi. Tuy nhiên, điều này có thể trở thành khó khăn với những bạn chưa tìm hiểu kỹ về kênh. Khi chưa hiểu rõ về kênh, marketers sẽ gặp khó khăn khi không biết đoạn code nên đặt ở đâu. Điều này có thể gây ra việc cài đặt sai dữ liệu và khiến máy học không tối ưu hiệu quả cho chiến dịch.

Dựa vào những yếu tố trên, chúng ta có thể tóm tắt một vài bước nền tảng để tối ưu machine learning trong quảng cáo:

• HIỂU ngành, hiểu sản phẩm, hiểu hệ thống và hiểu customer insight;
• CHỌN ĐÚNG kênh, chọn khách hàng mục tiêu, chọn các thông điệp dựa vào sự hiểu biết từ ý đầu tiên;
• TỐI ƯU DỮ LIỆU bằng cách gắn code tracking đúng, tìm cách đưa nhiều dữ liệu chuyển đổi cho nền tảng nhiều nhất có thể. Hỗ trợ máy học bằng kỹ năng phân tích dữ liệu của bản thân để chính mình học cùng hệ thống.

Hỗ trợ máy học bằng kỹ năng phân tích dữ liệu. – Nguồn: PMAX

Trên đây là những bước cơ bản để tối ưu machine learning/AI trong quảng cáo. Mỗi một nền tảng sẽ có một cách gắn tracking khác nhau. Thông qua bài viết ngắn này, marketers sẽ mở rộng góc nhìn rõ hơn về những thay đổi tích cực của machine learning/AI/automation khi được ứng dụng trong quảng cáo và có lẽ sẽ càng bùng nổ hơn trong tương lai.