Thách thức của công việc marketing trong kỷ nguyên AI: 7 áp lực và cách ứng phó

Marketing chưa bao giờ thiếu thay đổi, nhưng AI đang tạo ra một kiểu áp lực khác: nó đổi cách khách hàng tìm thông tin, đổi chi phí tạo nội dung, đổi cách đo hiệu quả và đổi cả những kỹ năng mà một đội marketing cần có, cùng lúc. Bài này không dự báo tận thế cho nghề marketing và cũng không hứa AI sẽ giải quyết mọi việc.

Nó mô tả 7 thách thức cụ thể mà đội marketing ở Việt Nam đang gặp, bằng chứng cho từng thách thức từ tài liệu chính thức của Google, các nghiên cứu và khảo sát đã công bố, và cách ứng phó thực tế.

Số liệu lấy từ Google Search Central, Pew Research Center, SparkToro, Conductor, Graphite, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân và các nguồn khác, mỗi số nêu nguồn ngay trong câu và đối chiếu đến ngày 20/10/2026. Một số nguồn là báo cáo do nhà cung cấp công cụ thực hiện, và đa số đo ở thị trường Mỹ; Click Star ghi rõ khi đó.

Điểm chính

• Thách thức thứ nhất là điểm tiếp xúc đang đổi: theo nghiên cứu của Pew Research Center, người dùng bấm vào kết quả truyền thống ở 8% lượt truy cập khi có tóm tắt AI so với 15% khi không có, và theo SparkToro, 68,01% lượt tìm kiếm Google tại Mỹ trong 4 tháng đầu năm 2026 kết thúc không có lượt bấm.
• Lượng truy cập từ công cụ AI còn nhỏ nhưng đáng theo dõi: Conductor, một nhà cung cấp phần mềm SEO, ghi nhận truy cập giới thiệu từ AI chiếm trung bình 1,08% lượng truy cập website, trên 3,3 tỷ phiên và hơn 13.000 tên miền.
• Nội dung tạo bằng AI tràn ngập, nhưng Google nói rõ chính sách thư rác không phân biệt cách tạo ra nội dung: tạo hàng loạt trang không mang giá trị cho người dùng là vi phạm "dù tạo bằng cách nào".
• Đo lường trở nên khó hơn vì nhiều lượt nhắc tên thương hiệu trong câu trả lời AI không để lại lượt truy cập.
• Dữ liệu và tuân thủ trở thành rủi ro vận hành: Nghị định xử phạt 330/2026/NĐ-CP, có hiệu lực từ 19/8/2026, nêu mức phạt cho các lỗi marketing thường gặp như thiếu thông báo quyền riêng tư, cơ chế đồng ý cookie và không lưu nhật ký đồng ý.
• Kỹ năng đang dịch chuyển từ thực thi sang giao việc, kiểm chứng và phán đoán. Các nghiên cứu năng suất cho thấy AI giúp người mới nhiều hơn người giỏi, nên việc đào tạo cũng phải đổi.
• Cách ứng phó hiệu quả là một chương trình nhỏ, có đo: đo mức hiện diện trong câu trả lời AI, viết nội dung có giá trị gốc, chuẩn hóa dữ liệu và đồng ý, và đào tạo kỹ năng kiểm chứng.

Thách thức 1. Điểm tiếp xúc thay đổi: khách đọc câu trả lời thay vì bấm vào trang

Bằng chứng. Nghiên cứu của Pew Research Center công bố tháng 7/2025, theo dõi 900 người trưởng thành ở Mỹ trên 68.879 lượt tìm kiếm, ghi nhận người dùng bấm vào một kết quả truyền thống ở 8% lượt truy cập khi trang có tóm tắt AI, so với 15% khi không có, và bấm vào liên kết trong chính tóm tắt chỉ khoảng 1% lượt.

Dữ liệu 2026 của SparkToro, dựa trên Similarweb, ghi nhận 68,01% lượt tìm kiếm Google tại Mỹ kết thúc không có lượt bấm trong 4 tháng đầu năm, tăng từ 60,45% năm 2024, và AI Overviews xuất hiện ở hơn 20% lượt tìm kiếm.

Cả 2 nghiên cứu đo người dùng Mỹ, và các tác giả đều nói rõ giới hạn: đây là so sánh quan sát, không tách được riêng ảnh hưởng của AI Overviews. Báo cáo của Conductor thì nêu AI Overviews xuất hiện ở trung bình 25% lượt tìm kiếm trong mẫu của họ.

Ứng phó. Đừng chỉ đo lượt truy cập. Bổ sung đo mức hiện diện: thương hiệu có được nhắc trong câu trả lời AI cho các câu hỏi quan trọng không. Viết nội dung trả lời thẳng câu hỏi, có số liệu và nguồn để dễ được trích. Click Star đã phân tích chi tiết trong các bài về dịch chuyển SEO thời kỳ AI và xu hướng tìm kiếm của người dùng.

Thách thức 2. Nội dung tràn ngập và dễ giống nhau

Bằng chứng. Phân tích của Graphite, qua các bài báo tường thuật (Click Star chưa mở được báo cáo gốc), dùng công cụ phát hiện nội dung AI trên mẫu ngẫu nhiên các trang tiếng Anh từ Common Crawl và ước tính khoảng một nửa số bài viết mới hiện do AI tạo ra, với tỷ lệ này dao động quanh mức đó từ đầu năm 2025.

Cũng theo các bài tường thuật, 86% các trang xếp hạng cao nhất trên Google vẫn là nội dung do người viết. Bộ phát hiện có sai số, nên đây là chỉ báo xu hướng chứ không phải số đo chính xác.

Về phía Google, chính sách thư rác về nội dung hàng loạt nêu rõ việc tạo nhiều trang với mục đích chính là thao túng thứ hạng là vi phạm, và việc dùng AI tạo sinh để làm ra nhiều trang không mang lại giá trị cho người dùng là một ví dụ, "dù tạo bằng cách nào".

Ứng phó. Giá trị khác biệt không còn ở chỗ ra nội dung nhanh mà ở chỗ có thứ người khác và máy không tự tạo ra: dữ liệu của riêng doanh nghiệp, kinh nghiệm thực tế, ý kiến chuyên gia có tên, ví dụ thật, phân tích có chiều sâu. Dùng AI để soạn nháp và kiểm tra, không để xuất bản hàng loạt không qua biên tập. Quy trình biên tập và kiểm chứng trở thành lợi thế.

Thách thức 3. Đo lường và quy kết khó hơn

Bằng chứng. Theo Conductor, truy cập giới thiệu từ AI chiếm trung bình 1,08% lượng truy cập, và khoảng 87% trong đó đến từ ChatGPT. Đây là số liệu của một nhà cung cấp, và tăng chậm so với tổng truy cập.

Nhưng khi câu trả lời AI nhắc tên thương hiệu mà khách không bấm vào, mức ảnh hưởng không xuất hiện trong báo cáo truy cập thông thường. Google, trong tài liệu về các tính năng AI, cho biết lượt truy cập từ AI Overviews và AI Mode nằm trong tổng lượng tìm kiếm ở Search Console, thuộc loại tìm kiếm "Web", không tách riêng.

Ứng phó. Lập nhóm kênh riêng cho các nguồn AI trong Google Analytics 4, đọc nhật ký máy chủ để xem bot nào đọc trang nào, và mỗi tháng hỏi các công cụ AI khoảng 20 câu hỏi khách hàng hay hỏi rồi ghi lại thương hiệu nào được nhắc. Theo dõi tìm kiếm theo tên thương hiệu và chất lượng khách tiềm năng, vì lượng nhỏ nhưng có thể có ý định cao.

Thách thức 4. Kỹ năng và vai trò dịch chuyển

Bằng chứng. Một bản tổng hợp thứ cấp về khảo sát State of AI của McKinsey nêu marketing và bán hàng là chức năng dùng AI tạo sinh thường xuyên nhiều nhất, nhưng Click Star chưa kiểm được con số cụ thể ở trang gốc nên không trích số.

Các nghiên cứu năng suất có kiểm soát cho thấy hướng đi: nghiên cứu của Noy và Zhang trên Science (2023) với 453 người chuyên nghiệp ghi nhận ChatGPT giảm 40% thời gian viết và tăng 18% chất lượng, và người viết yếu được lợi nhiều hơn; nghiên cứu của Brynjolfsson và cộng sự trên 5.172 nhân viên hỗ trợ ghi nhận mức tăng trung bình khoảng 15%.

Khi AI giúp người mới đạt nhanh mức làm việc trước đây cần nhiều năm kinh nghiệm, phần việc thực thi cơ bản đổi giá trị.

Ứng phó. Chuyển trọng tâm đào tạo từ thao tác sang 4 năng lực: nêu mục tiêu và tiêu chí rõ (brief), cung cấp ngữ cảnh đúng, kiểm chứng đầu ra, và phán đoán chiến lược. Giao quyền cho người mới dùng AI nhưng có quy trình soát. Giữ người giỏi ở vai trò định hướng, biên tập và quan hệ. Click Star có các bài về cách làm việc với GPT và kỹ năng sử dụng AI cho mục đích này.

Thách thức 5. Dữ liệu và tuân thủ trở thành rủi ro vận hành

Bằng chứng. Từ 1/1/2026, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân và Nghị định 356/2025/NĐ-CP áp dụng cho mọi hoạt động thu thập và dùng dữ liệu khách hàng.

Theo bản tóm tắt Nghị định 330/2026/NĐ-CP của Luật Việt An và Báo Lào Cai, có hiệu lực từ 19/8/2026, không lưu nhật ký đồng ý bị phạt từ 30 đến 50 triệu đồng, thiếu thông báo quyền riêng tư hoặc cơ chế đồng ý cookie trên nền tảng trực tuyến bị phạt từ 50 đến 70 triệu đồng, và thu thập vượt phạm vi đã thỏa thuận bị phạt từ 70 đến 150 triệu đồng.

Đây là các hành vi rất gần với thực tế marketing: mã theo dõi, biểu mẫu thu khách, danh sách gửi email, nhập dữ liệu khách vào công cụ AI. Theo Luật Việt An, Điều 18 Nghị định 356/2025/NĐ-CP còn đặt điều kiện cho việc chuyển dữ liệu ra nước ngoài. Các số liệu này cần đối chiếu với văn bản gốc trước khi áp dụng.

Ứng phó. Rà soát mọi điểm thu thập dữ liệu, ghi nhật ký đồng ý, cập nhật thông báo và banner cookie, và đặt quy tắc không đưa dữ liệu cá nhân vào công cụ AI chưa được đánh giá. Click Star có bài cập nhật riêng về luật này cho năm 2027 và bài về cơ sở dữ liệu trong vận hành online.

Thách thức 6. Niềm tin và khác biệt thương hiệu

Bằng chứng. Hướng dẫn nội dung hữu ích của Google xoay quanh nội dung viết cho người đọc và thể hiện trải nghiệm, chuyên môn, độ uy tín và độ tin cậy. Khi mọi doanh nghiệp đều có thể tạo văn bản trơn tru trong vài giây, văn bản trơn tru không còn là tín hiệu của chất lượng.

Ứng phó. Đây là nhận định của Click Star chứ không phải số đo: tín hiệu khó sao chép hơn là thứ có thật và kiểm chứng được, gồm tên người chịu trách nhiệm nội dung, dự án và kết quả có thể nêu, nguồn dữ liệu rõ ràng, đánh giá thật và nhất quán thông tin thương hiệu trên mọi nơi. Đầu tư vào những thứ đó thay vì vào số lượng bài.

Thách thức 7. Đa kênh, tiếng Việt và tốc độ đổi của công cụ

Bằng chứng. Khảo sát của Adobe Express (dữ liệu tháng 1/2026, 807 người tiêu dùng Mỹ, do nhà cung cấp tài trợ) cho biết 49% từng dùng TikTok như một công cụ tìm kiếm, nhưng Google vẫn được đánh giá hữu ích nhất ở mức 85%.

Tại Việt Nam, báo cáo Gemini Đông Nam Á của Google (công bố 14/7/2026) ghi nhận 89% lời nhắc của người dùng Việt Nam được viết bằng tiếng Việt, và theo DataReportal, 92,3% người dùng Internet Việt Nam dùng ít nhất một nền tảng mạng xã hội.

Về công cụ, các bảng xếp hạng năng lực AI mâu thuẫn và đổi theo tuần, như Click Star đã phân tích trong bài tổng hợp 10 công cụ AI.

Ứng phó. Có mặt nhất quán ở những nơi khách tìm và so sánh, ưu tiên nội dung tiếng Việt rõ ràng, đúng thuật ngữ. Về công cụ, chọn ít, dùng sâu, có người phụ trách, thay vì chạy theo từng sản phẩm mới.

Chương trình 90 ngày cho đội marketing

1. Ngày 1 đến 30, nền tảng: lập danh sách 20 câu hỏi khách hàng thật hay hỏi và ghi lại thương hiệu nào được nhắc trong câu trả lời AI; rà soát điểm thu thập dữ liệu, nhật ký đồng ý và cookie; lập nhóm kênh AI trong GA4; chọn 2 đến 3 công cụ AI và viết quy tắc dùng.
2. Ngày 31 đến 60, nội dung và kỹ năng: chọn 5 nội dung trụ cột để viết lại theo cấu trúc câu hỏi và trả lời, thêm dữ liệu gốc và người chịu trách nhiệm; đào tạo 4 năng lực (brief, ngữ cảnh, kiểm chứng, phán đoán) bằng việc thật của đội; thiết lập quy trình biên tập bắt buộc với nội dung có AI hỗ trợ.
3. Ngày 61 đến 90, đo và điều chỉnh: so sánh mức hiện diện với lần đo đầu; đo thời gian tiết kiệm và tỷ lệ phải sửa của từng việc dùng AI; bỏ việc không hiệu quả; chốt ngân sách công cụ theo kết quả.

Chỉ số theo dõi

• Mức hiện diện trong câu trả lời AI cho 20 câu hỏi quan trọng (đo hằng tháng, so sánh theo xu hướng).
• Truy cập từ các nguồn AI và chất lượng khách tiềm năng từ nguồn đó.
• Tìm kiếm theo tên thương hiệu.
• Tỷ lệ nội dung đã qua biên tập và kiểm chứng trước khi đăng.
• Thời gian tiết kiệm, tỷ lệ phải sửa và tỷ lệ lỗi của các việc dùng AI.
• Số điểm thu thập dữ liệu đã có đồng ý và nhật ký đầy đủ.

Những sai lầm thường gặp

1. Phản ứng bằng cách sản xuất nhiều nội dung hơn bằng AI, thay vì nội dung có giá trị hơn.
2. Chỉ nhìn lượt truy cập và kết luận AI "không quan trọng" vì lượng truy cập từ AI còn nhỏ.
3. Hoặc ngược lại, bỏ hết tối ưu truyền thống vì tin AI sẽ thay thế tất cả. Nền tảng SEO và chất lượng trang vẫn là điều kiện cần.
4. Dùng công cụ AI với dữ liệu khách hàng thật mà không rà soát nghĩa vụ pháp lý.
5. Không đào tạo kỹ năng kiểm chứng, nên lỗi của AI đến thẳng khách hàng.
6. Chạy theo công cụ mới mỗi tuần mà không có người phụ trách và không đo.
7. Dựa vào một số liệu duy nhất. Các nghiên cứu trên đo người dùng ở thị trường khác với phương pháp riêng và thay đổi theo từng cập nhật sản phẩm, nên hãy tự đo trên dữ liệu của mình.