AI Marketing đang thay đổi chóng mặt. Các công cụ, quy trình và mô hình AI mới xuất hiện mỗi tháng. Nếu bạn là marketer hiện đại, việc nắm được các thuật ngữ cốt lõi sẽ giúp bạn không bị “lạc nhịp” và giao tiếp tốt hơn với team công nghệ, đối tác và… chính các công cụ AI bạn đang dùng.
📘 Thuật ngữ nền tảng
1. AI (Artificial Intelligence)
Trí tuệ nhân tạo – hệ thống máy tính mô phỏng tư duy con người để thực hiện các tác vụ như viết, phân tích, tối ưu, dự đoán. Trong marketing, AI giúp tăng tốc quá trình tạo nội dung, phân tích hành vi khách hàng, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu lớn.
2. Machine Learning (ML)
Học máy – nhánh nhỏ của AI, cho phép hệ thống học từ dữ liệu và cải thiện dần theo thời gian mà không cần lập trình lại. Trong marketing, ML được dùng để phân khúc khách hàng, dự đoán hành vi, gợi ý sản phẩm…
3. Generative AI
AI sinh nội dung – tạo ra văn bản, hình ảnh, âm thanh, mã code… dựa trên yêu cầu đầu vào (prompt). Đây là cốt lõi của các công cụ như ChatGPT, Claude hay Gemini.
4. Prompt
Câu lệnh bạn đưa ra để yêu cầu AI thực hiện một tác vụ. Viết prompt tốt là kỹ năng quan trọng trong AI Marketing, vì nó quyết định kết quả có đúng mục tiêu và đủ độ sâu hay không.
5. Model
Mô hình AI (như GPT-4, Claude, Gemini…) – mỗi mô hình có dữ liệu huấn luyện và điểm mạnh khác nhau. Việc hiểu mô hình giúp chọn công cụ phù hợp với mục tiêu marketing cụ thể.
🧠 Thuật ngữ liên quan đến nội dung
6. Prompt Engineering
Kỹ thuật viết prompt – tối ưu hóa prompt để AI trả lời đúng, đủ và phù hợp với mục tiêu nội dung bạn cần. Gồm kỹ thuật chain-of-thought, template, few-shot, custom instruction…
7. RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Cơ chế giúp AI truy xuất thông tin từ dữ liệu ngoài (web, tài liệu nội bộ…) để tạo nội dung chính xác và theo ngữ cảnh hơn. Rất hữu ích khi cần sinh nội dung dựa vào tài liệu doanh nghiệp, báo cáo nội bộ hoặc dữ liệu thời gian thực.
8. Fine-tuning
Huấn luyện lại mô hình AI theo dữ liệu doanh nghiệp – ví dụ: giọng thương hiệu, đặc thù ngành. Giúp AI sinh nội dung sát với “chất” của thương hiệu.
9. Token
Đơn vị tính nhỏ nhất AI sử dụng để phân tích và tạo văn bản (khoảng 3–4 chữ). Token ảnh hưởng đến độ dài đầu ra, độ nhớ của AI và chi phí khi dùng API.
10. Few-shot / Zero-shot
Cách huấn luyện AI bằng ví dụ mẫu (few-shot) hoặc không cần ví dụ (zero-shot). Quan trọng khi bạn muốn AI hiểu cách viết nội dung của team hoặc mô phỏng quy trình có sẵn.
📊 Thuật ngữ dữ liệu & đo lường
11. First-party Data
Dữ liệu bạn thu thập trực tiếp từ khách hàng (hành vi, email, lượt mua…). Quan trọng để cá nhân hoá bằng AI vì nó chính xác, thuộc quyền sở hữu, và tuân thủ bảo mật.
12. Zero-party Data
Dữ liệu người dùng tự nguyện cung cấp (qua khảo sát, lựa chọn sở thích…). Càng chính xác và mang tính cá nhân hoá cao, thường dùng để khởi tạo trải nghiệm AI cá nhân hoá đầu phễu.
13. Embedding
Biến văn bản thành vector số để AI có thể so sánh, tìm kiếm và hiểu ngữ nghĩa sâu hơn – dùng trong tìm kiếm AI, RAG và chatbot nội bộ.
14. Personalization
Tự động điều chỉnh nội dung, thông điệp theo từng cá nhân dựa trên dữ liệu hành vi và sở thích. Là ứng dụng quan trọng nhất của AI trong trải nghiệm khách hàng.
15. A/B Testing bằng AI
Dùng AI để tự động tạo và so sánh nhiều phiên bản nội dung/email/landing page để tối ưu hiệu quả. AI có thể phân tích hiệu suất, đề xuất phiên bản tốt hơn, hoặc tự tạo biến thể mới dựa trên dữ liệu thu thập.
🧩 Các công cụ & workflow AI Marketing
16. AI Funnel
Phễu bán hàng được hỗ trợ AI ở mọi tầng: viết nội dung, chăm sóc khách, phân tích dữ liệu, remarketing tự động. Ví dụ: viết nội dung TOFU, cá nhân hoá MOFU, nhắc mua tự động ở BOFU.
17. Agent / Workflow AI
Tập hợp nhiều tác vụ tự động hóa bằng AI – ví dụ: check inbox → phân loại → viết phản hồi → lên kế hoạch follow-up. Giúp marketer vận hành hệ thống chăm sóc khách hoặc tạo content lịch trình hàng tuần.
18. No-code AI
Tích hợp AI mà không cần lập trình – sử dụng qua các công cụ như Make, Zapier, Flowise, Chatbase… phù hợp với marketer không rành kỹ thuật.
19. Custom GPT / Claude Assistant
Bản tuỳ chỉnh riêng AI cho doanh nghiệp, đã cài sẵn dữ liệu và hướng dẫn – giúp sinh nội dung đúng brand hơn, bảo mật hơn và dễ kiểm soát hơn.
20. AI Marketing Stack
Tập hợp toàn bộ công cụ AI bạn đang dùng trong marketing – từ viết nội dung, tự động hoá, cá nhân hoá đến phân tích dữ liệu. Một marketer AI hiện đại cần có stack riêng như có CRM, AI viết content, AI chạy quảng cáo, AI dashboard…
✅ Tổng kết
- Nắm chắc các thuật ngữ giúp bạn không bị “choáng” giữa biển AI.
- Giao tiếp tốt hơn với AI, với developer, và khi đào tạo team marketing.
- Đây là từ điển “sống” – hãy lưu lại và cập nhật định kỳ khi AI Marketing tiếp tục phát triển.
