Agentic AI: Chương Tiếp Theo Của User Acquisition Đã Bắt Đầu?

Trong nhiều năm qua, ngành quảng cáo di động đã liên tục chứng kiến những bước tiến về tự động hóa. Từ Smart Bidding, Value Optimization cho đến những giải pháp như Meta Advantage+ hay Google Performance Max, phần lớn các tác vụ tối ưu chiến dịch đã dần được giao cho machine learning.

Tuy nhiên, những gì đang diễn ra trong năm 2026 cho thấy đây mới chỉ là điểm khởi đầu.

Một trong những chủ đề được nhắc đến nhiều nhất tại MAU Vegas 2026 chính là Agentic AI – thế hệ AI được kỳ vọng sẽ thay đổi hoàn toàn cách các chiến dịch quảng cáo được xây dựng, vận hành và tối ưu. Thay vì chỉ tự động thực hiện những gì marketer thiết lập sẵn, Agentic AI có thể tự phân tích dữ liệu, đưa ra quyết định và liên tục điều chỉnh chiến lược nhằm đạt được mục tiêu cuối cùng của doanh nghiệp. Nếu automation là việc AI "làm nhanh hơn", thì Agentic AI hướng tới việc AI "tự quyết định nên làm gì".

Từ người vận hành sang người định hướng

Trong hơn một thập kỷ, quy trình media buying gần như không thay đổi nhiều. Marketer vẫn lựa chọn kênh quảng cáo, chia audience, thiết lập bid, upload creative, theo dõi kết quả rồi tối ưu theo từng chu kỳ. Dù các nền tảng ngày càng thông minh hơn, phần lớn quy trình vẫn đòi hỏi rất nhiều thao tác thủ công.

Agentic AI đặt mục tiêu thay đổi hoàn toàn mô hình này.

Thay vì xây dựng hàng trăm ad set hay liên tục điều chỉnh bid theo từng nhóm người dùng, marketer chỉ cần xác định mục tiêu kinh doanh như CPA, ROAS hoặc Lifetime Value. Từ đó, hệ thống sẽ tự đảm nhiệm toàn bộ quá trình phía sau: lựa chọn inventory phù hợp, phân bổ ngân sách, điều chỉnh giá thầu, tìm kiếm audience mới và tối ưu creative theo thời gian thực.

Điều này đồng nghĩa với việc vai trò của người làm UA cũng sẽ thay đổi. Thay vì dành phần lớn thời gian để quản lý campaign, họ sẽ tập trung nhiều hơn vào việc xây dựng chiến lược tăng trưởng, thiết kế các bài kiểm thử (incrementality tests), đánh giá chất lượng dữ liệu và xác định đâu là mục tiêu tối ưu phù hợp nhất cho doanh nghiệp.

AI không chỉ tối ưu campaign, mà còn học từ toàn bộ hành trình người dùng

Một điểm khác biệt lớn của Agentic AI nằm ở khả năng kết nối dữ liệu xuyên suốt toàn bộ funnel.

Thay vì chỉ tối ưu dựa trên click, CPI hay install, AI có thể theo dõi toàn bộ hành vi sau khi người dùng cài đặt ứng dụng để tìm ra đâu mới là những tín hiệu thực sự tạo ra giá trị lâu dài. Ví dụ, thay vì chỉ nhắm tới nhóm "người yêu thích fitness", hệ thống có thể phát hiện rằng những người hoàn thành buổi tập đầu tiên, quay lại sau một ngày nghỉ và kết nối wearable device mới là nhóm có khả năng trở thành khách hàng trả phí cao nhất. Toàn bộ ngân sách, audience và creative sau đó sẽ tự động dịch chuyển để tìm kiếm thêm những người dùng có hành vi tương tự. Đây là sự khác biệt rất lớn so với cách tối ưu truyền thống vốn vẫn dựa nhiều vào các tín hiệu bề mặt như click hay install.

Creative sẽ trở thành một vòng lặp liên tục

Một trong những thách thức lớn nhất của UA hiện nay là tốc độ sản xuất creative. Ngay cả khi thuật toán có thể tìm ra hàng chục phân khúc người dùng tiềm năng, con người vẫn rất khó tạo đủ số lượng video, hình ảnh và thông điệp để đáp ứng tất cả các biến thể đó.

Agentic AI được kỳ vọng sẽ thu hẹp khoảng cách này.

Trong tương lai, AI không chỉ phân tích hiệu quả creative mà còn có thể tự tạo ra nhiều phiên bản quảng cáo khác nhau, gắn thẻ, thử nghiệm, loại bỏ những mẫu kém hiệu quả và tiếp tục sản sinh các biến thể mới theo một vòng lặp liên tục. Vai trò của marketer khi đó không còn là người trực tiếp sản xuất từng creative, mà chuyển sang lựa chọn những ý tưởng chiến thắng, kiểm soát chất lượng và đảm bảo thông điệp thương hiệu được duy trì nhất quán.

Các nền tảng lớn đã bắt đầu cuộc đua

Thực tế, Agentic AI không phải là một khái niệm hoàn toàn mới. Những nền tảng quảng cáo lớn đã âm thầm đi theo hướng này trong vài năm qua.

Meta với Advantage+, Google với Performance Max, AppLovin với hệ thống machine learning, Moloco với predictive AI hay Unity Vector đều đang từng bước giảm bớt vai trò của các thao tác thủ công, đồng thời trao nhiều quyền ra quyết định hơn cho AI.

Điểm khác biệt là nếu trước đây AI chỉ tối ưu từng phần của chiến dịch, thì thế hệ Agentic AI hướng tới việc kết nối toàn bộ quy trình – từ phân tích dữ liệu, tạo creative, phân phối ngân sách cho đến tối ưu hiệu quả kinh doanh – trong một vòng lặp tự động và liên tục. Đây được xem là bước tiến tiếp theo của User Acquisition trong những năm tới.

Agentic AI không thay thế marketer

Có lẽ điều quan trọng nhất là Agentic AI không đồng nghĩa với việc vai trò của media buyer sẽ biến mất.

Ngược lại, giá trị của marketer sẽ dịch chuyển lên một tầng cao hơn. Thay vì dành thời gian cho các thao tác vận hành, họ sẽ tập trung vào việc xác định mục tiêu kinh doanh, đánh giá chất lượng dữ liệu đầu vào, kiểm chứng kết quả mà AI đưa ra và quyết định khi nào cần can thiệp bằng góc nhìn chiến lược của con người. Nói cách khác, nếu trước đây marketer là người trực tiếp điều khiển từng chiến dịch, thì trong tương lai họ sẽ trở thành người thiết kế hệ thống để AI vận hành hiệu quả nhất.

Kết luận

Automation đã thay đổi cách chúng ta chạy quảng cáo trong nhiều năm qua. Agentic AI có thể sẽ là bước tiến tiếp theo, nơi AI không chỉ thực hiện các tác vụ được giao mà còn chủ động đưa ra quyết định để đạt được mục tiêu kinh doanh. Đối với các studio game, publisher và đội ngũ UA, đây không đơn thuần là một công nghệ mới mà là sự thay đổi về tư duy làm marketing. Khi AI đảm nhận ngày càng nhiều công việc vận hành, lợi thế cạnh tranh sẽ không còn nằm ở việc ai tối ưu campaign nhanh hơn, mà ở việc ai biết đặt đúng mục tiêu, cung cấp đúng dữ liệu và xây dựng được một hệ thống tăng trưởng đủ thông minh để AI phát huy tối đa giá trị.