Không ai có thể dự đoán tương lai một cách hoàn hảo, nhưng hóa ra có người giỏi hơn người khác. Một nghiên cứu trên hơn một triệu dự đoán từ hàng ngàn người đã tìm ra những “siêu dự báo”—những người có tỷ lệ thành công cao hơn đáng kể.[1]
Điều gì phân biệt siêu dự báo với những “nhà tiên tri” tệ hại? Họ thay đổi suy nghĩ dần dần dựa trên bằng chứng mới.
“Những người đúng nhiều, họ lắng nghe nhiều, và những người đúng nhiều, họ thay đổi suy nghĩ nhiều”—lời của người đàn ông sở hữu nền kinh tế thương mại điện tử lớn nhất thế giới, tờ Washington Post và khối tài sản khổng lồ nhất hành tinh.[2]
Khi mọi người hỏi tôi đang thay đổi suy nghĩ về điều gì, tôi có hai câu trả lời: trợ lý giọng nói và cá nhân hóa. Tác nhân thay đổi lớn nhất thời đại chúng ta—lớn hơn cả “BlockchAIn“—chính là AI. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể đưa trợ lý giọng nói và cá nhân hóa đến những tầm cao mà chúng từng hứa hẹn.
Đó có phải sự trở lại?
Dự đoán gây tranh cãi “50% tìm kiếm sẽ đến từ giọng nói vào năm 2020” đã bị thổi phồng quá mức và lặp đi lặp lại chỉ vì nó tạo nên một câu chuyện hấp dẫn.
Thực tế là các thiết bị trợ lý giọng nói không “nóng” như vậy. Chúng giống loa nghe nhạc hơn là trợ lý thực sự. Nhà đầu tư đã hốt hoảng khi Mark Zuckerberg tuyên bố “đốt” 10 tỷ đô la mỗi năm cho Metaverse, nhưng chẳng ai chớp mắt khi Amazon mất cùng số tiền đó vào Alexa dù đã bán được 500 triệu thiết bị.[3][4]
Apple và Alphabet cũng ở trong tình cảnh tương tự, khoe khoang có gần 100 triệu người dùng Siri và Google Assistant dù chúng được cài đặt sẵn trên hàng loạt thiết bị của họ.[5]
Năm 2020, 54% người trưởng thành Mỹ đã sử dụng lệnh giọng nói, 24% sử dụng hàng ngày.[6] Nhưng hầu hết chỉ để “phát nhạc” và “thời tiết hôm nay thế nào?”. Cá nhân tôi chỉ nhờ Siri tiếp tục podcast khi bước ra khỏi phòng tắm. Lệnh và tìm kiếm là hai chuyện khác nhau.
Nhưng vẫn có lý do để lạc quan. Giống như LLMs có thể cải thiện chất lượng hộp tìm kiếm ngay lập tức, chúng có thể làm cho trợ lý giọng nói thực sự hữu ích bằng cách hiểu rõ hơn ý định người dùng và đưa ra câu trả lời tự nhiên hơn.
Đối với các “ông trùm” quảng cáo như Alphabet, Amazon và Meta, bất kỳ khoảnh khắc nào người dùng không nhìn thấy quảng cáo đều là cơ hội. Những suy nghĩ khi tắm và yêu cầu nhỏ nhặt chỉ là một phần. Người Mỹ dành một giờ mỗi ngày trong xe hơi, một giờ để nấu ăn và nửa giờ để dọn dẹp.[7][8][9] Chỉ cần một phần nhỏ thời gian đó dành cho trò chuyện với AI có thể mang lại doanh thu quảng cáo hoặc đăng ký đáng kể.
Một trợ lý giọng nói hoạt động hiệu quả không chỉ tăng doanh thu trực tiếp mà còn thúc đẩy hệ sinh thái ứng dụng mới và bán thêm thiết bị—Amazon có lợi thế lớn với các sản phẩm nhà thông minh và an ninh gia đình. Gần đây, Amazon phải từ bỏ thương vụ 1,7 tỷ đô la mua lại iRobot do áp lực pháp lý.
Amazon đã lên tàu và đang nâng cấp Alexa để trò chuyện tốt hơn.10
Trợ lý giọng nói cần vượt qua thách thức về tốc độ và truy cập. Dù câu trả lời chỉ mất vài giây để tạo ra, trải nghiệm vẫn chưa thật sự “trò chuyện”. Quan trọng nhất, trợ lý giọng nói càng có nhiều thông tin, nó càng cá nhân hóa câu trả lời tốt hơn.
Tính đa phương thức của LLMs có thể cho phép trợ lý giọng nói “nhìn” và “nghe”. Kết hợp trên điện thoại, máy tính, chuông cửa, camera an ninh, thiết bị gia dụng và robot lau nhà, tầm nhìn về “tính toán môi trường” của Google có thể trở thành hiện thực:
“Trong kỷ nguyên di động, điện thoại thông minh đã thay đổi thế giới. Thật tuyệt vời khi có một máy tính mạnh mẽ ở mọi nơi bạn đến. Nhưng còn tuyệt hơn khi tính toán có ở bất kỳ đâu bạn cần, luôn sẵn sàng giúp đỡ. Bạn đã nghe tôi nói về ý tưởng này với Baratunde—tính toán hữu ích có thể ở khắp nơi xung quanh bạn—tính toán môi trường. Thiết bị của bạn làm việc cùng với dịch vụ và AI, vì vậy sự giúp đỡ có ở bất cứ nơi nào bạn muốn, và nó linh hoạt. Công nghệ chỉ mờ đi khi bạn không cần. Vì vậy, trung tâm của hệ thống không phải là thiết bị, mà là bạn. Đó là tầm nhìn của chúng tôi về tính toán môi trường.”
Cá nhân hóa vẫn chưa hoàn toàn
Cá nhân hóa web là “Blockchain” của đầu những năm 2010: một sự thất vọng. 10 năm trước, chúng ta tin rằng tương lai của web là các trang web và kết quả tìm kiếm được tùy chỉnh cao độ. Nhưng chúng ta nhận được “bong bóng lọc” và Cambridge Analytica. Dữ liệu cá nhân khó thu thập và mở rộng. Người dùng thích sản phẩm miễn phí, nhưng không thích cảm giác bị theo dõi.
Google bắt đầu cá nhân hóa Tìm kiếm ở phiên bản beta năm 2004 và toàn cầu năm 2009. Ngày nay, Google cá nhân hóa kết quả ở mức độ hạn chế cho các truy vấn như “xem gì”, sự kiện, tìm kiếm trước đó và Discover.
Mức độ này không đáng kể. Năm 2013, nghiên cứu cho thấy mức độ cá nhân hóa trung bình trong Tìm kiếm Google là 11,7%, tất nhiên thay đổi tùy theo truy vấn và thứ hạng.11 Năm 2019, nghiên cứu cho thấy Google cá nhân hóa 2/10 kết quả khi tìm người và 4/10 cho đảng phái chính trị. Nói cách khác, không nhiều.12
Mức độ cá nhân hóa cao nhất nằm ở Google Suggest: dựa trên hàng triệu tìm kiếm từ những người giống bạn, Google gợi ý hoàn thành truy vấn đôi khi khá “rợn người”.
Tuy nhiên, Google đã bắt đầu cá nhân hóa nhiều hơn cho “Search canary” của mình: thời trang. Người dùng nhận gợi ý phong cách tùy chỉnh và có thể thêm thương hiệu yêu thích để tùy chỉnh tìm kiếm. Năm 2022, Google tùy chỉnh Tìm kiếm mua sắm dựa trên các giao dịch mua trước đó.13
“When you’re shopping on Google, just make your selections once — your preferred department and brands — to see more of each in the future. So if you select the “womens” department and the brand Cuyana, next time you’re shopping for something like a messenger bag, we’ll show you women’s messenger bags from Cuyana and similar brands. – Khi bạn mua sắm trên Google, chỉ cần chọn một lần—phòng ban và thương hiệu ưa thích—để xem nhiều hơn trong tương lai. Ví dụ, nếu bạn chọn ‘phụ nữ’ và thương hiệu Cuyana, lần sau khi tìm túi xách, chúng tôi sẽ hiển thị túi xách nữ từ Cuyana và các thương hiệu tương tự.”
Gợi ý mua sắm cá nhân hóa ít “đáng sợ” hơn tin tức chính trị và dễ kiếm tiền hơn vì Google có thể rút ngắn con đường đến mua hàng trong khi giữ người dùng ở lại Tìm kiếm.
Cá nhân hóa hữu ích nhất trong mua sắm, tin tức và địa phương, nhưng ít hơn cho tìm kiếm thông tin với mục đích học tập. LLMs và máy học kết hợp với đồ thị mua sắm hơn 35 tỷ điểm dữ liệu cho phép Google tùy chỉnh Tìm kiếm mua sắm hơn bao giờ hết—chính xác những gì Google đã làm trong những tháng gần đây:
“Khi tìm kiếm sản phẩm, bạn sẽ thấy bản tóm tắt các yếu tố quan trọng và sản phẩm phù hợp. Bạn cũng sẽ nhận được mô tả sản phẩm bao gồm đánh giá, xếp hạng, giá cả và hình ảnh sản phẩm liên quan, cập nhật. Điều này nhờ vào trải nghiệm mua sắm AI tổng hợp mới được xây dựng trên Đồ thị Mua sắm của Google, có hơn 35 tỷ danh sách sản phẩm—tạo nên tập dữ liệu toàn diện nhất về sản phẩm, người bán, thương hiệu, đánh giá và hàng tồn kho liên tục thay đổi. Thực tế, mỗi giờ, hơn 1,8 tỷ danh sách được cập nhật trong Đồ thị Mua sắm để mang đến kết quả mới mẻ, đáng tin cậy.”14
Google sẽ cá nhân hóa kết quả như thế nào?
Nếu trợ lý giọng nói và cá nhân hóa có cơ hội “làm nên chuyện”, thì chính là bây giờ. Mọi thứ hiếm khi diễn ra như bạn nghĩ, điều này hoàn toàn phù hợp với giọng nói và cá nhân hóa.
Nếu tôi đúng và cá nhân hóa cùng tìm kiếm bằng giọng nói trở nên phổ biến hơn, tầm quan trọng của việc “ở trong tâm trí” trước khi người dùng có nhu cầu còn tăng hơn hiện nay. Ở phía sau, thương hiệu cần thuyết phục bằng dịch vụ vượt trội, giao hàng và trả hàng để giữ khách hàng. Vẻ đẹp của Tìm kiếm mua sắm cá nhân hóa là một khi khách hàng đã có quan điểm, rất khó để thay đổi họ.
Google sẽ cá nhân hóa kết quả như thế nào? Kết hợp dữ liệu từ các dịch vụ của Google như Gmail, YouTube, Android và các chủ đề quan tâm.
Một yếu tố tôi không lạc quan là dữ liệu. Kể từ khi Google “ngập lụt” SERP với các tính năng như bản đồ, carousel hình ảnh, carousel mua sắm và các carousel khác, họ không cung cấp nhiều dữ liệu cho nhà tiếp thị để hiểu tác động. Tôi cũng lo rằng Google sẽ không cung cấp dữ liệu về SGE nếu nó được triển khai, nhưng đó là chuyện khác.
Điều có thể thay đổi suy nghĩ của tôi là nếu tôi thấy cách chúng ta nhận được truy vấn và số lượng tìm kiếm từ các thiết bị giọng nói hiện tại, nhưng cả Alphabet, Apple và Amazon đều không chia sẻ dữ liệu đó.
Hy vọng bài viết đã mang đến cho bạn góc nhìn thú vị!
1. https://www.scientificamerican.com/article/how-the-best-forecasters-predict-events-such-as-election-outcomes
2. https://en.wikipedia.org/wiki/Jeff_Bezos
3. https://finance.yahoo.com/news/amazon-has-sold-more-than-500-million-alexa-enabled-devices-drops-4-new-echo-products-140013808.html
4. https://www.popsci.com/technology/amazon-alexa-lose-money/
5. https://www.techhive.com/article/579266/5-reasons-the-origen-apple-homepod-failed.html
6. https://martech.org/roughly-1-in-4-us-adults-now-owns-a-smart-loa-according-to-new-report/
7. https://aaafoundation.org/wp-content/uploads/2023/09/202309_2022-AAAFTS-American-Driving-Survey-Brief_v3.pdf
8. https://www.bls.gov/opub/ted/2024/exploring-time-spent-on-cooking-reading-and-other-activities-for-national-hobby-month.htm
9. https://www.bls.gov/charts/american-time-use/activity-by-hldh.htm
10. https://www.theverge.com/2023/9/20/23880764/amazon-ai-alexa-generative-llm-smart-home
11. https://personalization.ccs.neu.edu/static/pdf/fp039-hannak.pdf
12. https://epjdatascience.springeropen.com/articles/10.1140/epjds/s13688-019-0217-5
13. https://blog.google/products/shopping/search-on-2022-shopping/
14. https://blog.google/products/search/generative-ai-search/
