Trong bối cảnh AI Search phát triển mạnh (2026), một thực tế quan trọng là không thể cam kết ROI rõ ràng như SEO truyền thống. Lý do nằm ở cách các hệ thống AI vận hành: chúng không xếp hạng kết quả theo thứ tự như Google Search trước đây, mà tổng hợp và trả lời trực tiếp. Điều này khiến chuỗi logic quen thuộc “thứ hạng → traffic → doanh thu” không còn tồn tại.

Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp và agency vẫn đang cố gắng áp dụng mô hình cũ để thuyết phục ngân sách, dẫn đến sự hoài nghi từ phía lãnh đạo. Vấn đề không nằm ở việc AI search không hiệu quả, mà ở chỗ không ai có thể đảm bảo kết quả trong một môi trường mang tính xác suất cao. Khi không có hệ thống đo lường rõ ràng, thiếu khả năng attribution và không gắn được với KPI kinh doanh cốt lõi, AI search dễ bị xem như một thử nghiệm rủi ro thay vì một chiến lược nghiêm túc.

Ngoài ra, nhiều tổ chức còn gặp khó khăn vì chưa phân biệt rõ giữa SEO truyền thống và tối ưu cho AI, thiếu baseline để đo lường tiến độ, cũng như chưa có một framework lý thuyết đủ hoàn chỉnh. Tất cả những yếu tố này khiến việc “bán ROI” cho AI search gần như không khả thi.

Tư duy đúng: Bán quản lý rủi ro, không bán cơ hội

Thay vì cố chứng minh chiến lược sẽ thành công, cách tiếp cận hiệu quả hơn là đóng khung AI search như một bài toán quản lý rủi ro. Lãnh đạo không tìm kiếm sự chắc chắn về kết quả, mà họ cần sự chắc chắn rằng khoản đầu tư sẽ giúp họ đưa ra quyết định đúng đắn trong tương lai.

Câu hỏi quan trọng cần đặt ra không phải là “chiến lược này có thắng không?”, mà là: “Chi phí của việc không biết có cao hơn chi phí để tìm ra câu trả lời không?”. Khi nhìn theo hướng này, AI search trở thành một khoản đầu tư khám phá, thay vì một cam kết hiệu suất.

Bốn rủi ro lớn nếu doanh nghiệp không hành động sớm gồm: đối thủ xây dựng lợi thế hiện diện trong dữ liệu AI; traffic organic suy giảm trong khi chi phí quảng cáo tăng; AI Overviews thay thế các truy vấn tìm kiếm truyền thống; và thương hiệu mất quyền ảnh hưởng trong kênh khám phá mới. Đáng chú ý, những tín hiệu này có thể được “đóng băng” vào dữ liệu huấn luyện của AI trong tương lai, khiến việc bắt kịp trở nên khó khăn hơn.

Về bản chất, AI search không hoàn toàn tách biệt khỏi SEO mà là một bước tiến hóa. Nó yêu cầu doanh nghiệp tập trung vào uy tín thương hiệu, tín hiệu thực thể (entity), nội dung theo chủ đề và sự phù hợp với cách người dùng đặt prompt. Đây là quá trình tích lũy dài hạn, tạo hiệu ứng cộng dồn theo thời gian – và càng bắt đầu muộn, chi phí cơ hội càng lớn.

Cách triển khai hiệu quả: Thử nghiệm có kiểm soát

Thay vì đề xuất một chiến lược lớn với cam kết mơ hồ, doanh nghiệp nên tiếp cận AI search bằng các thử nghiệm có kiểm soát (pilot). Mục tiêu không phải là đạt kết quả ngay lập tức, mà là xây dựng hệ thống học hỏi và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Một đề xuất hợp lý thường bao gồm: thời gian thử nghiệm khoảng 12 tháng, ngân sách nhỏ (dưới 0,x% tổng chi phí marketing), các mốc đánh giá rõ ràng với tiêu chí tiếp tục hoặc dừng, cùng với các kịch bản theo dải (thấp – trung – cao) thay vì một con số dự báo duy nhất. Cách tiếp cận này giúp giảm rủi ro nhận thức, đồng thời khiến lãnh đạo dễ phê duyệt hơn so với một kế hoạch dài hạn thiếu chắc chắn.

Khi trình bày, cần tập trung vào ba yếu tố mà lãnh đạo quan tâm: tài chính, thị trường và rủi ro, thay vì các chỉ số kỹ thuật SEO. Framework SCQA (Situation – Complication – Question – Answer) là công cụ phù hợp để cấu trúc đề xuất, giúp chuyển một chủ đề phức tạp thành câu chuyện rõ ràng và dễ ra quyết định.

Về đo lường, dù các công cụ truyền thống chưa theo dõi tốt AI search, nhiều giải pháp mới đã xuất hiện như Ahrefs Brand Radar hay Semrush AI Toolkit, cho phép đo AI Visibility, Share of Voice, Mentions và mức độ xuất hiện trong câu trả lời AI. Quan trọng nhất là xây dựng baseline ngay từ đầu để theo dõi tiến độ so với đối thủ.

Cuối cùng, sai lầm lớn nhất không phải là đầu tư vào AI search, mà là cố gắng cam kết điều không thể cam kết. Trong môi trường xác suất, điều doanh nghiệp có thể đảm bảo không phải là kết quả, mà là một quy trình rõ ràng, tiêu chí đo lường cụ thể và khả năng đưa ra quyết định có cơ sở. Khi thay đổi câu hỏi từ “làm sao để chứng minh thành công” sang “làm sao để giảm rủi ro không biết”, AI search sẽ trở thành một khoản đầu tư hợp lý và cần thiết trong chiến lược marketing hiện đại.