Google và Microsoft Sử Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo để Tận Dụng Nhiều Hơn Các Đô-la Quảng Cáo Từ Nhấp Chuột Của Chúng Ta năm 2025

Khi Google và Microsoft khoe về việc đầu tư sâu rộng vào trí tuệ nhân tạo và học máy, họ nhấn mạnh những ý tưởng sáng tạo như người chơi Go không thể thắng và chatbot thân thiện. Họ ít khi nói về một trong những ứng dụng lợi nhuận nhất, và cũng tẻ nhạt hơn, của sự tiến bộ gần đây trong học máy: tăng doanh thu quảng cáo.

Những dự án 'mơ về mặt trăng' được trang bị trí tuệ nhân tạo như ô tô không người lái và robot dễ gần chắc chắn sẽ sinh lời khi nào đó nếu chúng ra thị trường. Hiện tại, có rất nhiều tiền có thể kiếm được bằng cách dự đoán chính xác hơn một chút về việc bạn nhấp chuột.

Nhiều quảng cáo trực tuyến chỉ được thanh toán khi có người nhấp vào chúng, vì vậy việc hiển thị chính xác giúp tăng doanh thu một cách trực tiếp. Một bài báo nghiên cứu gần đây từ đơn vị tìm kiếm Bing của Microsoft ghi nhận rằng 'ngay cả việc cải thiện độ chính xác 0.1 phần trăm trong sản phẩm của chúng tôi sẽ mang lại hàng trăm triệu đô la doanh thu bổ sung.' Nó tiếp tục tuyên bố một cải thiện 0.9 phần trăm trên một chỉ số độ chính xác so với hệ thống cơ sở.

Các ông lớn như Google, Microsoft và các khổng lồ internet khác dường như không chia sẻ nhiều chi tiết về hoạt động quảng cáo của họ. Nhưng bài báo từ Bing và các công bố gần đây từ Google và Alibaba cho thấy tiềm năng lợi nhuận khi áp dụng những ý tưởng Trí tuệ nhân tạo mới trong hệ thống quảng cáo. Tất cả đều mô tả sự tiến bộ đáng kể trong việc dự đoán nhấp chuột quảng cáo bằng việc sử dụng học sâu, kỹ thuật học máy đã khơi nguồn hy vọng và đầu tư mạnh mẽ vào Trí tuệ nhân tạo hiện nay.

CEO Google Sundar Pichai đã mô tả công ty của mình là 'Trí tuệ nhân tạo đầu tiên'. Tuy nhiên, bảng cân đối kế toán của họ rõ ràng là quảng cáo đứng đầu. Google báo cáo doanh thu quảng cáo lên đến 22.7 tỷ đô la trong quý gần nhất, chiếm 87% doanh thu của công ty mẹ Alphabet.

Trong tháng này, các nhà nghiên cứu từ văn phòng New York của Google đã phát hành một bài báo về một hệ thống học sâu mới để dự đoán nhấp chuột quảng cáo có thể giúp mở rộng nguồn doanh thu quảng cáo đó. Các tác giả lưu ý rằng một công ty có cơ sở người dùng lớn có thể tăng doanh thu một cách đáng kể với 'một cải thiện nhỏ', sau đó chứng minh phương pháp mới của họ vượt qua các hệ thống khác 'một cách đáng kể'. Họ làm điều này trong khi cũng yêu cầu ít năng lượng tính toán hơn để vận hành.

Alibaba, công ty thương mại điện tử Trung Quốc và một trong những nhà bán lẻ lớn nhất thế giới, cũng đang nghĩ đến việc tăng doanh thu quảng cáo hàng tỷ đô la hàng năm của mình bằng học sâu. Một bài báo vào tháng Sáu mô tả một cái gì đó gọi là mạng quan tâm sâu, có thể dự đoán quảng cáo sản phẩm mà người dùng sẽ nhấp chuột. Nó đã được thử nghiệm trên các nhật ký ẩn danh từ hàng trăm triệu người dùng truy cập trang web của họ mỗi ngày.

Các nhà nghiên cứu của Alibaba vạch trần sức mạnh của học sâu vượt trội so với các thuật toán khuyến nghị truyền thống, mà đôi khi có thể vấp phải sự đa dạng tuyệt vời trong cuộc sống trực tuyến của người dùng. Ví dụ, một người đàn ông trẻ đôi khi mua sắm cho chính mình và đôi khi là quần áo trẻ em.

Khó để biết học sâu đang ảnh hưởng như thế nào đến doanh thu quảng cáo của các ông lớn công nghệ. Nhiều yếu tố ảnh hưởng đến thị trường quảng cáo trực tuyến và các công ty không tiết lộ hết về công nghệ hoặc kinh doanh của họ. Google đã báo cáo sự tăng trưởng ổn định trong doanh thu quảng cáo trong nhiều năm; Microsoft đã thông báo về sự tăng trưởng mạnh mẽ trong doanh thu quảng cáo tìm kiếm Bing và doanh thu trung bình mỗi lần tìm kiếm trong năm báo cáo tài chính gần nhất của họ.

Google từ chối tiết lộ mức độ gần gũi của hệ thống dự đoán nhấp chuột mà họ vừa công bố so với việc họ sử dụng trong kinh doanh quảng cáo. Nhà nghiên cứu Gang Fu cho biết trong một email rằng vẫn còn nhiều tiềm năng hơn nữa để sử dụng học máy trong quảng cáo. "Đó vẫn là một vấn đề kỹ thuật khó khăn và bất kỳ cải thiện nào (ngay cả nhỏ nhất) về độ chính xác mô hình đều có tác động lớn đối với nhiều tổ chức," ông viết. Microsoft cho biết với blog.mytour.vn rằng họ liên tục thử nghiệm các công nghệ học máy mới trong hệ thống quảng cáo của họ. Trong một email, John Cosley, giám đốc marketing của quảng cáo tìm kiếm Microsoft, mô tả quảng cáo là "có lẽ là ứng dụng lợi nhuận nhất của Trí tuệ nhân tạo [và] học máy trong ngành công nghiệp."

Các bài báo nghiên cứu về việc sử dụng học sâu cho quảng cáo có thể bán mình dưới sức mạnh thực sự và thách thức trong việc tiếp cận nó. Các công ty cẩn thận làm sạch các công bố để tránh tiết lộ bí mật doanh nghiệp. Và các nhà nghiên cứu thường mô tả phiên bản đơn giản hóa của các vấn đề mà các kỹ sư phải đối mặt khi phải nhắm mục tiêu và phục vụ quảng cáo ở quy mô và tốc độ lớn, theo Suju Rajan, trưởng nhóm nghiên cứu tại công ty quảng cáo tính toán Criteo. Công ty đã phát hành nhật ký ẩn danh về hàng triệu lượt nhấp chuột vào quảng cáo mà Google và những người khác đã sử dụng trong các bài báo về việc cải thiện dự đoán nhấp chuột.

Có thể không ngạc nhiên khi Rajan tin rằng học sâu vẫn còn nhiều điều để mang đến cho ngành quảng cáo. Ví dụ, nó có thể tìm ra mối quan hệ nguyên nhân và kết quả lâu dài giữa những gì bạn thấy hoặc làm trực tuyến hôm nay và những gì bạn nhấp chuột hoặc mua vào tuần tới. “Có thể mô hình hóa được thời gian quan tâm của người dùng là điều mà các mô hình học sâu có khả năng thực hiện tốt hơn nhiều,” cô nói.

Việc Google và Microsoft ngày càng tốt hơn trong việc dự đoán mong muốn và nhấp chuột của chúng ta có thể được xem là điều tốt. Điều này đưa họ gần hơn đến mục tiêu lâu dài của việc cung cấp quảng cáo mà không cảm thấy như quảng cáo vì chúng hữu ích. Và nó giúp các nhà quảng cáo tiếp cận những người họ muốn đến.

Nhưng các công ty quảng cáo trực tuyến cũng phải đối mặt với động cơ không tốt phù hợp với người tiêu dùng hoặc các công ty khác. Benjamin Edelman, một giáo sư tại Harvard Business School, đã công bố nghiên cứu cho thấy tìm kiếm của Google thiên vị vào các dịch vụ của công ty và được thiết kế để ép buộc các tập đoàn chi tiêu mạnh mẽ vào quảng cáo cho thương hiệu của họ. (Google đã bị phạt 2.7 tỷ đô la về điều trên và thành công trong việc bảo vệ trước nhiều vụ kiện cáo buộc điều cuối cùng.)

Những thực hành làm biến dạng thị trường này cũng có thể được tăng cường bởi học máy. “Nếu học máy có thể cải thiện hiệu suất của nền tảng quảng cáo của họ bằng cách hiển thị quảng cáo phù hợp cho người phù hợp, thì họ tạo ra giá trị,” Edelman nói. “Nhưng nhiều điều mà Google đã làm không mở rộng thị trường.” Trong quảng cáo, cũng như trong nhiều lĩnh vực khác, Trí tuệ Nhân tạo có thể mang lại quyền lực lớn cho các công ty công nghệ - và trách nhiệm.

CẬP NHẬT: 11:50 sáng giờ Đông ET, ngày 1 tháng 9. Câu chuyện này đã được cập nhật để bao gồm bình luận từ Google.