Tiếp Thị Theo Chương Trình Thời Gian Thực: Phân Tích Quảng Cáo Online | Thương mại điện tử | Đại học Tôn Đức Thắng

TRẢ LỜI
1. Hãy truy cập vào cổng thông tin điện tử yêu thích của bạn và đếm tổng số quảng
cáo trên trang mở đầu. Hãy đếm xem có bao nhiêu quảng cáo thuộc các loại sau:
(a) Quảng cáo ngay lập tức thu hút sự quan tâm và liên quan đến bạn: 1,
(b) Quảng cáo có vẻ thú vị hoặc liên quan nhưng không phải ngay bây giờ: 4,
(c) Quảng cáo không thú vị hoặc không liên quan: 5.
Hãy thực hiện bài tập này 10 lần và tính tỷ lệ phần trăm của từng loại tình huống.
Sau đó, hãy mô tả những gì bạn nhận thấy và giải thích kết quả dựa trên trường
hợp nghiên cứu đã được trình bày ở trên.
Tỷ lệ phần trăm: (a): 10%, (b): 40%, (c): 50%. Mô tả:
- Ba lần đầu tiên, có cùng 1 quảng cáo được phát (Chinsu tỏi ớt). Sau đó, hai
quảng cáo về booking khách sạn (Agoda), hai quảng cáo dịch vụ giải pháp
thanh toán (VNPay) khá liên quan đến nội dung video mà tôi coi.
- Tiếp theo, hai quảng cáo về Boncha và lẩu cầm tay Omachi, em cũng không quan tâm lắm.
- Cuối cùng, là quảng cáo của chương trình Tân Binh Toàn Năng mà em khá quan tâm gần đây.
Để có thể giải thích cho kết quả thống kê như trên, em sẽ dựa vào những dữ liệu có được ở trên:
- Đầu tiên, khi em truy cập vào trang web (Youtube), thì nền tảng (Publisher)
sẽ được cung cấp những thông tin cơ bản mà em đã cho phép họ truy cập
(độ tuổi, nơi sinh sống, lịch sử hành vi và các danh mục mà em quan tâm
trong thời gian gần đây).
- Sau đó, hệ thống đấu giá thời gian thực (RTB) bắt đầu khi các nhà quảng
cáo (Advertisers) đấu giá trong vài mili giây để được hiện thị quảng cáo đến em.
- Cuối cùng, thuật toán sẽ lựa chọn quảng cáo phù hợp với em nhất dựa trên
mức tương quan giữa nội dung quảng cảo và hồ sơ của em cũng như mà
mức giá các nhà quảng cáo sẵn sàng bỏ ra để tiếp cận em. 2.
Các loại dữ liệu trong hồ sơ người dùng (user profile) mà bài viết đề cập:
- Nhân khẩu học (Demographics): giới tính, độ tuổi,….
- Hành vi trực tuyến: các trang web đã truy cập, đã mua sản phẩm nào…
- Thiết bị và kỹ thuật số: Hệ điều hành, thiết bị điện tử, thời gian truy cập…
- Dữ liệu vị trí: GPS, IP…
- Dữ liệu từ bên thứ ba: các ông ty chuyên thu thập dữ liệu thu thập thông tin từ nhiều nền tảng.
Tầm quan trọng của hồ sơ người dùng đối với quảng cáo trực tuyến:
- Programmatic advertising không thể hoạt động nếu thiếu dữ liệu người
dùng, mà qua đó hệ thống có thể chọn những quảng cáo tương quan với cá nhân.
- Tăng độ chính xác cho mục tiêu, nhờ dữ liệu mà hệ thống có thể dự đoán
người dùng sẽ quan tâm đến điều gì.
- Giảm lãng phí ngân sách: Chỉ khi target đúng thì chi phí trên mỗi khách
hàng tiềm năng (CPL/CPA) giảm rõ rệt.
- Trải nghiệm sử dụng nền tảng tốt hơn. 3.
Khác biệt cốt lõi:
- Search ads: Xuất hiện khi
người dùng chủ động tìm kiếm → thể hiện
nhu cầu rõ ràng, hành vi có “ý định” (intent-based).
- Display ads: Xuất hiện bị động trên các trang web → cần dự đoán đúng sở
thích, khi người dùng chưa thể hiện rõ nhu cầu.
Vì vậy, để đạt hiệu quả tương đương, quảng cáo hiển thị cần:
a. Tận dụng dữ liệu hành vi người dùng một cách tinh vi
- Phân tích hồ sơ người dùng theo thời gian thực: lịch sử duyệt web, vị trí,
thời điểm, thiết bị, lịch sử mua hàng,…
- Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn (1st party + 3rd party) để xây dựng chân
dung khách hàng chính xác hơn.
b. Retargeting thông minh
- Quảng cáo lại (remarketing) cho những người đã từng vào trang web, bỏ
giỏ hàng, hoặc thể hiện quan tâm trước đó.
- Đây là một trong những cách hiệu quả nhất để display ads bắt kịp search
ads về mặt chuyển đổi.
c. Contextual targeting – bối cảnh phù hợp 
Đặt quảng cáo trong ngữ cảnh nội dung liên quan (ví dụ: quảng cáo tour du lịch
trên blog chia sẻ kinh nghiệm du lịch). 
Gần giống với “tìm kiếm gián tiếp” → tăng tính liên quan.
d. Cá nhân hóa nội dung (Dynamic creatives) -
Hệ thống có thể thay đổi hình ảnh, thông điệp, sản phẩm được hiển thị dựa
trên hành vi cụ thể của người dùng. -
Gần giống như khi search engine trả kết quả phù hợp từng truy vấn cụ thể. 4.
- Search thể hiện nhu cầu rõ ràng (ví dụ: “mua vé máy bay đi Đà Lạt”) → người
dùng đã sẵn sàng hành động.
- Display ads dựa vào clickstream chỉ đoán được “xu hướng” hoặc “mối quan tâm tạm
thời”, không thể biết chắc nhu cầu có thật sự hay không.
- Quảng cáo hiển thị có thể bị bỏ qua hoặc chặn bởi các trình chặn quảng cáo (adblock). - -
Nếu clickstream gần nhất rất cụ thể (ví dụ: bạn vừa xem 3 trang sản phẩm điện thoại),
thì retargeting hoặc dynamic display ads có thể kích thích hành vi mua hàng.
- Thời điểm hiển thị quan trọng: nếu quảng cáo xuất hiện ngay sau khi hành vi diễn ra,
khả năng chuyển đổi sẽ cao hơn.
- Các chiến dịch sử dụng machine learning + real-time bidding có thể “dự đoán” nhu cầu sắp phát sinh.