Các quy trình làm việc AI mới làm thay đổi chiến lược hiển thị thương hiệu

Bài viết lịch sử. Ngày xuất bản và nội dung gốc được giữ nguyên; các chi tiết về sản phẩm, giá cả và tuyên bố có thể đã thay đổi kể từ khi xuất bản.

Xem phương tiện nhúng trên nhà cung cấp gốc

Tác động mang tính chuyển đổi của Quy trình làm việc dựa trên tác nhân (Agentic Workflows) đối với Tìm kiếm hỗ trợ bởi AI và các Chiến lược Tiếp thị Kỹ thuật số

Bối cảnh tiếp thị kỹ thuật số đang trải qua một sự chuyển dịch mạnh mẽ khi các công nghệ tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI định nghĩa lại cách người tiêu dùng khám phá các thương hiệu và sản phẩm. Việc Botify giới thiệu các quy trình làm việc dựa trên tác nhân (agentic workflows) đánh dấu một bước tiến quan trọng trong sự tiến hóa này, cho phép các doanh nghiệp tự động hóa các tác vụ tối ưu hóa tìm kiếm phức tạp đồng thời thích ứng linh hoạt với dữ liệu thời gian thực. Các quy trình này tận dụng các tác nhân AI tự trị để diễn giải ngữ cảnh, tối ưu hóa nội dung và quản lý khả năng hiển thị đa nền tảng với sự can thiệp tối thiểu của con người. Bằng cách tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), học máy và các khung ra quyết định tự động, các quy trình làm việc dựa trên tác nhân giúp các thương hiệu duy trì sự phù hợp trên các công cụ tìm kiếm truyền thống và các nền tảng dựa trên AI mới nổi như ChatGPT và Perplexity AI. Báo cáo này khám phá các nền tảng kỹ thuật, các ứng dụng chiến lược và những tác động trong tương lai của các quy trình làm việc dựa trên tác nhân, cung cấp những hiểu biết có thể thực hiện được cho các nhà tiếp thị đang điều hướng trong kỷ nguyên chuyển đổi này.

Sự tiến hóa của Tìm kiếm: Từ Từ khóa đến các Đại lý AI Tự trị

Sự suy giảm vị thế thống trị của tìm kiếm truyền thống

Lần đầu tiên kể từ năm 2015, thị phần toàn cầu của Google đã giảm xuống dưới 90%, cho thấy một thay đổi căn bản trong hành vi tìm kiếm của người tiêu dùng. Sự suy giảm này đi cùng sự phát triển của các nền tảng AI ưu tiên câu hỏi hội thoại và kết quả được cá nhân hóa thay vì khớp từ khóa tĩnh. Khác với công cụ tìm kiếm truyền thống, vốn dựa vào các thuật toán định sẵn để xếp hạng nội dung, các hệ thống AI như ChatGPT phân tích ý định của người dùng theo ngữ cảnh và tạo câu trả lời tổng hợp từ nhiều nguồn. Dữ liệu khảo sát của Botify cho thấy 58% người mua thuộc thế hệ Z và Millennials chủ động sử dụng công cụ tìm kiếm AI để khám phá sản phẩm, còn 55% tin rằng các hệ thống này giúp mua sắm trực tuyến đơn giản hơn. Sự thay đổi hành vi này đòi hỏi phải xem xét lại chiến lược tối ưu hóa tìm kiếm: thương hiệu giờ đây cần phục vụ cả người dùng lẫn các tác nhân AI tuyển chọn và đề xuất nội dung.

Luồng công việc Agentic như một giải pháp cho các hệ sinh thái tìm kiếm phân mảnh

Các luồng công việc Agentic giải quyết sự phức tạp của các hệ sinh thái tìm kiếm hiện đại bằng cách tự động hóa việc quản lý khả năng hiển thị đa nền tảng. Các phương pháp truyền thống, chẳng hạn như theo dõi từ khóa thủ công và tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) cứng nhắc, gặp khó khăn trong việc thích nghi với các yêu cầu thay đổi liên tục của tìm kiếm AI. Ngược lại, các luồng công việc agentic của Botify triển khai các tác nhân AI để:

Theo dõi hoạt động của bot từ các nền tảng như ChatGPT và Perplexity AI bằng cách sử dụng LogAnalyzer.
Kiểm thử các chiến lược tối ưu hóa ở quy mô lớn thông qua PageWorkers, giúp giảm thời gian triển khai từ hàng tháng xuống còn hàng phút.
Cung cấp nội dung JavaScript được kết xuất đầy đủ cho các bot AI không có khả năng kết xuất thông qua SpeedWorkers, đảm bảo khả năng tương thích kỹ thuật.

Những khả năng này cho phép các thương hiệu duy trì sự đồng nhất trên các nền tảng đang phát triển nhanh chóng, đồng thời giải phóng các đội ngũ tiếp thị để tập trung vào các sáng kiến chiến lược thay vì các tác vụ lặp đi lặp lại.

Nền tảng kỹ thuật của Quy trình làm việc dựa trên tác nhân (Agentic Workflows)

Các thành phần cốt lõi và cơ chế vận hành

Các luồng công việc agentic kết hợp ba trụ cột công nghệ:

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): Các hệ thống như GPT-4 phân tích dữ liệu phi cấu trúc để tạo ra các phản hồi và đề xuất nội dung giống như con người.
Quy trình Học máy: Các thuật toán thích ứng tối ưu hóa xếp hạng trang dựa trên các chỉ số tương tác thời gian thực và các tương tác của bot.
Cây quyết định Tự động: Các khung dựa trên quy tắc ưu tiên các tác vụ như lập chỉ mục, liên kết nội bộ và thử nghiệm A/B mà không cần sự giám sát thủ công.

Ví dụ, khi một bot AI thu thập dữ liệu trên một trang web thương mại điện tử, quy trình làm việc của Botify có thể tự động làm phong phú các mô tả sản phẩm bằng cách sử dụng các từ khóa do LLM tạo ra, điều chỉnh các liên kết nội bộ để nhấn mạnh các trang có tỷ lệ chuyển đổi cao, và xác thực các thay đổi thông qua các bài kiểm tra PageWorkers nhanh chóng—tất cả đều thực hiện trong khi vẫn giảm tải lưu lượng bot để giảm chi phí máy chủ.

Lợi thế so sánh so với Tự động hóa truyền thống

Không giống như các công cụ RPA tĩnh, các quy trình làm việc dựa trên tác nhân (agentic workflows) thể hiện bốn điểm khác biệt chính:

Sự linh hoạt này cho phép các doanh nghiệp tự động hóa các quy trình phức tạp như bản địa hóa nội dung cá nhân hóa và điều chỉnh giá động—những nhiệm vụ mà trước đây đòi hỏi các nhà phân tích là con người.

Các ứng dụng chiến lược trong Công nghệ Marketing

Tăng cường Khả năng hiển thị trên các Nền tảng Tìm kiếm AI

Các quy trình làm việc dạng tác nhân (agentic workflows) của Botify giải quyết ba thách thức hiển thị quan trọng:

Quản lý lưu lượng Bot: SpeedWorkers chuyển hướng lưu lượng truy cập của bot AI sang cơ sở hạ tầng chuyên dụng, giúp giảm tải máy chủ chính lên đến 40% trong khi vẫn đảm bảo việc lập chỉ mục nội dung toàn diện.
Tối ưu hóa Nội dung ở quy mô lớn: PageWorkers triển khai các bản cập nhật đánh dấu sơ đồ, các biến thể thẻ tiêu đề và thử nghiệm A/B mô tả meta trên hàng nghìn trang cùng lúc, tận dụng thông tin chi tiết từ LLM để phù hợp với các sở thích tìm kiếm bằng AI.
Phân tích hiệu suất thống nhất: ActionBoard tổng hợp hơn 1.000 chỉ số—từ hiệu quả thu thập dữ liệu đến phân bổ chuyển đổi—thành các thông tin chuyên sâu có thể thực hiện được, cho phép các nhà tiếp thị liên kết các nỗ lực SEO với tác động doanh thu.

Một nghiên cứu điển hình liên quan đến một nhà bán lẻ toàn cầu đã chứng minh mức tăng 30% trong các giao dịch tự nhiên và cải thiện 50% số trang được Google lập chỉ mục sau khi triển khai các quy trình làm việc này.

Cá nhân hóa và Lập bản đồ Hành trình Khách hàng

Các tác nhân AI trong các quy trình làm việc mang tính tác nhân (agentic workflows) vượt trội trong việc lập bản đồ các hành trình khách hàng phi tuyến tính. Bằng cách phân tích các tương tác qua chatbot, tìm kiếm bằng giọng nói và các nền tảng mạng xã hội, chúng điều chỉnh linh hoạt các chiến lược nội dung. Ví dụ:

A Đại lý AI Đề xuất có thể ưu tiên các video hướng dẫn cho người dùng đến từ các tìm kiếm YouTube.
A Đại lý Báo giá có thể điều chỉnh giá hiển thị dựa trên dữ liệu đối thủ cạnh tranh theo thời gian thực được thu thập bởi bot Perplexity AI.
A Đại lý phát hiện gian lận theo dõi các luồng thanh toán, ngay lập tức gắn cờ các mẫu nghi vấn để giảm thiểu việc từ chối nhầm.

Cách tiếp cận đa tác nhân này giúp giảm tỷ lệ bỏ giỏ hàng xuống 22% đồng thời tăng giá trị đơn hàng trung bình thông qua các hoạt động bán thêm siêu cá nhân hóa.

Thách thức và các cân nhắc về đạo đức

Các rào cản tích hợp kỹ thuật

Các nền tảng CMS cũ thường thiếu sự chi tiết về API cần thiết để tích hợp liền mạch các quy trình làm việc tự động. Các thương hiệu phải hiện đại hóa các ngăn xếp công nghệ của mình để hỗ trợ:

Truyền dữ liệu thời gian thực giữa các CDN, hệ thống CRM và các mô hình AI.
Các kiến trúc microservices cho phép mở rộng độc lập các thành phần của quy trình làm việc.
Các cơ chế bộ nhớ đệm nâng cao để cân bằng giữa việc truy cập của bot và trải nghiệm người dùng.

Rủi ro về Quyền riêng tư Dữ liệu và Định kiến Thuật toán

Bản chất tự trị của các quy trình làm việc kiểu tác nhân (agentic workflows) làm khuếch đại các rủi ro AI truyền thống:

Sự phụ thuộc quá mức vào Dữ liệu Tổng hợp: Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện trên nội dung do AI tạo ra có thể hình thành các hiệu ứng buồng vang (echo chambers), làm suy giảm chất lượng đề xuất theo thời gian.
Sự thiếu minh bạch trong việc ra quyết định: Một nghiên cứu của Forrester cho thấy 68% người tiêu dùng không tin tưởng các kết quả tìm kiếm do AI tuyển chọn vì các tiêu chí xếp hạng không rõ ràng.

Botify giảm thiểu các vấn đề này thông qua các lớp giải thích trong ActionBoard, giúp truy vết các thay đổi nội dung về các tương tác bot và các chỉ số hiệu suất cụ thể.

Các Quỹ đạo Tương lai và Hệ quả Ngành

Sự trỗi dậy của các Nhóm tìm kiếm kết hợp Người-AI

Gartner dự báo rằng đến năm 2028, 33% phần mềm doanh nghiệp sẽ tích hợp AI tác nhân (agentic AI), tự chủ xử lý 15% các quyết định vận hành hàng ngày. Các bộ phận tiếp thị sẽ tiến hóa thành các đội ngũ hybrid, nơi mà:

Tác nhân AI xử lý các tác vụ chiến thuật như điều chỉnh giá thầu, thử nghiệm A/B nội dung và phân tích lưu lượng truy cập từ bot.
Chiến lược gia là con người tập trung vào việc phát triển câu chuyện thương hiệu, quản trị AI đạo đức và sự hiệp lực đa kênh.

Sự hội tụ của Tìm kiếm và Thương mại hội thoại

Các nền tảng mới nổi như Trải nghiệm Tìm kiếm Tạo lập (SGE) của Google đang kết hợp các trang kết quả tìm kiếm (SERPs) truyền thống với các giao diện hội thoại. Các quy trình làm việc dựa trên tác nhân (Agentic workflows) sẽ ngày càng ưu tiên:

Tối ưu hóa Tìm kiếm bằng Giọng nói: Cấu trúc nội dung cho các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên.
Khả năng Tương thích Tìm kiếm bằng Hình ảnh: Tạo văn bản ALT và thẻ sản phẩm được tối ưu hóa cho các mô hình AI đa phương thức.
Quản lý Kho hàng Dự đoán: Đồng nhất chiến lược SEO với dữ liệu chuỗi cung ứng để thúc đẩy các mặt hàng còn hàng.

Kết luận: Các khuyến nghị chiến lược dành cho nhà tiếp thị

Để khai thác hiệu quả các quy trình làm việc mang tính đại lý (agentic workflows), các nhà lãnh đạo marketing nên:

Kiểm định mức độ sẵn sàng về kỹ thuật: Đánh giá tính linh hoạt của CMS, hệ sinh thái API và cơ sở hạ tầng dữ liệu để xác định các nút thắt trong việc tích hợp.
Triển khai theo từng giai đoạn: Bắt đầu với các ứng dụng rủi ro thấp như tự động tạo mô tả meta trước khi tiến tới các tác nhân định giá động.
Thiết lập các Khung quản trị AI: Phát triển các quy trình để giám sát các quyết định trong quy trình làm việc, đảm bảo tuân thủ các quy định đang thay đổi như Đạo luật AI của EU.
Nâng cao kỹ năng cho các đội ngũ: Chuyển đổi các chuyên gia SEO thành những người giám sát quy trình làm việc AI thông qua việc đào tạo về kỹ thuật viết prompt LLM và thiết kế hệ thống đa tác nhân.

Như CEO của Botify, Adrien Menard đã lưu ý, “Tương lai thuộc về những thương hiệu cho phép cả con người và các tác nhân AI hợp tác để định nghĩa lại khả năng khám phá.” Bằng cách áp dụng các quy trình làm việc dựa trên tác nhân (agentic workflows), các doanh nghiệp có thể chuyển đổi tìm kiếm từ một trung tâm chi phí thành một động cơ lợi nhuận, thúc đẩy tăng trưởng bền vững trong nền kinh tế ưu tiên AI.

Nếu có bất kỳ câu hỏi hoặc cần làm rõ thêm, hãy thoải mái liên hệ tại Trò chuyện với đội ngũ của chúng tôi.