Chatbot AI (trợ lý trò chuyện tích hợp trí tuệ nhân tạo) không chỉ là công cụ tìm kiếm nữa: chúng đang trực tiếp quyết định ai mua và ai dừng lại. Khảo sát hơn 2.300 người tiêu dùng Mỹ do Exploding Topics thực hiện và công bố qua Semrush ghi nhận 57,5% người dùng AI từng từ chối một lần mua hàng dựa trên thông tin từ chatbot. Đáng chú ý, tỷ lệ này gần bằng với số người được chatbot thuyết phục chốt đơn.
Người tiêu dùng đang dùng chatbot AI để nghiên cứu sản phẩm ở mức nào?
Mức độ áp dụng rộng hơn và nhanh hơn nhiều so với ước tính thông thường. Theo khảo sát Exploding Topics / Semrush, 65,01% người tiêu dùng đã ít nhất một phần thay thế tìm kiếm Google bằng chatbot AI khi nghiên cứu sản phẩm. Gần một nửa (47,54%) thỉnh thoảng hỏi chatbot về thông tin người bán trước khi quyết định mua.
- Khoảng 1 trong 5 người tiêu dùng sẽ chọn chatbot AI làm nguồn nghiên cứu sản phẩm duy nhất nếu bị giới hạn một công cụ
- 65,42% người dùng AI cho biết họ hỏi chatbot về thông tin công ty trước khi quyết định mua
- 81,24% toàn bộ người được khảo sát tin rằng chatbot AI có khả năng gợi ý thương hiệu và sản phẩm tốt nhất
- Trong nhóm dùng AI ít nhất hàng tuần, tỷ lệ tin tưởng này vượt 80%
Những con số này cho thấy một phần lớn hành trình mua hàng hiện diễn ra trong các phản hồi do AI tạo ra, trước khi người tiêu dùng đặt chân vào website của thương hiệu.
Chatbot AI thúc đẩy hay ngăn cản mua hàng nhiều hơn?
Cả hai, với quy mô đáng kể. Khảo sát Exploding Topics / Semrush ghi nhận 57,51% người dùng AI từng hoàn tất một lần mua dựa trên gợi ý từ AI, trong khi 57,5% của nhóm này cũng từng quyết định không mua vì thông tin từ chatbot.
Trong số những người chủ động dùng AI khi mua sắm, 80,93% từng ít nhất một lần quyết định không mua vì chatbot, và 42,81% đã làm vậy nhiều lần. Cơ chế ngăn cản mạnh nhất là thông tin đánh giá sản phẩm: 74,15% toàn bộ người tiêu dùng sẽ ít có khả năng mua hơn nếu chatbot báo có đánh giá trái chiều hoặc tiêu cực. Trong nhóm người dùng AI hiện tại, con số này tăng lên 85,31%.
Chiều ngược lại cũng rõ ràng không kém. Trong nhóm dùng AI ít nhất vài lần mỗi tuần, 80,45% từng mua sản phẩm được AI gợi ý, và 54,95% đã làm vậy nhiều hơn một lần. Tính trên toàn bộ người tiêu dùng, 73,58% từng mua sản phẩm dựa trên gợi ý AI xuất hiện tự nhiên, không phải quảng cáo.
Thương hiệu đang được người dùng khám phá qua AI theo cách nào?
AI không chỉ là bộ lọc nghiên cứu mà đang hoạt động như một kênh phát hiện thương hiệu thực sự. Khảo sát Exploding Topics ghi nhận 59,27% người dùng AI từng biết đến một thương hiệu hoặc sản phẩm chưa từng nghe trước đó qua gợi ý từ chatbot, và hơn một phần tư (25,79%) cho biết họ làm điều này thường xuyên.
Kết quả này khớp với một nghiên cứu hành trình mua hàng riêng của Semrush công bố tháng 3, ghi nhận 43% người tiêu dùng đã khám phá thương hiệu mới qua công cụ AI. Khảo sát Exploding Topics cũng ra con số 43,14% khi tính trên toàn bộ người được hỏi, kể cả nhóm dùng AI không thường xuyên.
Đáng chú ý hơn: trong số những người chủ động dùng AI để nghiên cứu sản phẩm, chỉ 9,38% chưa bao giờ khám phá sản phẩm hoặc thương hiệu mới qua chatbot.
Quảng cáo trong chatbot có phải lối tắt đáng tin để tăng hiển thị trên AI không?
Dữ liệu cho thấy các vị trí quảng cáo trả phí trong chatbot mang rủi ro đáng kể. Khảo sát ghi nhận 71,63% người tiêu dùng có cảm nhận trung lập hoặc tiêu cực với quảng cáo được đặt trong chatbot AI. Sau khi nhìn thấy quảng cáo một thương hiệu trong chatbot, ấn tượng của người tiêu dùng về thương hiệu đó có xu hướng xấu đi nhẹ hơn là cải thiện.
Điều này quan trọng với các thương hiệu đang cân nhắc chi ngân sách quảng cáo trong chatbot để bù đắp khoảng trống hiển thị trên AI. Dữ liệu khảo sát chỉ ra rằng những đề cập tự nhiên trên AI, được dẫn dắt bởi chiến lược nội dung và tín hiệu uy tín thương hiệu, tạo ra mức độ tin cậy cao hơn và hiệu ứng phát hiện thương hiệu bền vững hơn so với vị trí trả phí.
Góc nhìn Hingewise: khi chatbot nắm phần lớn quyết định mua hàng
Có một cách đọc đơn giản từ toàn bộ dữ liệu này: thương hiệu của bạn đã có một “danh tiếng” bên trong các chatbot AI, dù bạn có chủ động xây dựng nó hay không.
Hãy hình dung tình huống cụ thể này: một khách tiềm năng hỏi ChatGPT hoặc Gemini xem sản phẩm của bạn có đáng mua không. Chatbot tổng hợp mọi thứ nó biết về thương hiệu của bạn (đánh giá, so sánh, đề cập từ khắp nơi trên web) rồi đưa ra câu trả lời dứt khoát. Câu trả lời đó đang tác động đủ mạnh để 57,5% người dùng AI dừng lại không mua. Thương hiệu của bạn không có mặt trong cuộc trò chuyện đó.
Đây là hai điểm mà Hingewise cho rằng dữ liệu gợi ra nhưng bản thân khảo sát không nói thẳng:
Tín hiệu đánh giá giờ là vấn đề chuyển đổi doanh thu, không chỉ là vấn đề danh tiếng. Nếu 74,15% người tiêu dùng sẽ rút lui ngay khi chatbot hiển thị đánh giá trái chiều, thì chất lượng, tính cập nhật và độ phủ của nội dung đánh giá đang ảnh hưởng đến doanh số trước cả khi khách hàng ghé website. Điều này thay đổi vị trí của quản lý đánh giá trong ngân sách marketing: nó không còn nằm ở phần “chăm sóc thương hiệu” mà phải nằm ở phần “tối ưu chuyển đổi”.
Được AI phát hiện khác với kiểm soát cách AI mô tả bạn. Một thương hiệu có thể xuất hiện trong câu trả lời AI nhưng bị mô tả không đầy đủ, lỗi thời, hoặc kèm theo những lưu ý mà chính thương hiệu đó sẽ bác bỏ. Không có gì trong analytics thông thường giúp bạn nhìn thấy điều đó.
Nhận định của Hingewise: khảo sát này đánh dấu một thay đổi cấu trúc trong cách hình thành niềm tin thương hiệu. Phần quyết định mua hàng quan trọng hiện đang được tạo ra trong một cuộc trò chuyện với AI, trước khi người tiêu dùng nhấp vào bất cứ đâu. Vị thế cạnh tranh bền vững không chỉ là xuất hiện trong câu trả lời AI mà là định hình nội dung của những câu trả lời đó.
Cần kiểm tra gì trước khi thương hiệu mất khách từ chatbot AI?
- Chạy thử thủ công: Hỏi ChatGPT, Gemini và Perplexity xem thương hiệu của bạn so với hai đối thủ trực tiếp thế nào. Ghi lại tông giọng, độ chính xác và liệu cảm nhận từ đánh giá có được đề cập không.
- Kiểm tra độ phủ đánh giá: Xem câu trả lời AI về thương hiệu của bạn có đề cập thông tin đánh giá không, và thông tin đó có phản ánh đúng thực trạng hiện tại không.
- Xác định khoảng trống hiển thị: Với những câu hỏi về sản phẩm hoặc danh mục người tiêu dùng thường tìm qua AI, thương hiệu của bạn xuất hiện ở đâu và thiếu vắng ở đâu.
- Kiểm tra khả năng đọc với AI crawler: Đảm bảo nội dung có uy tín nhất của bạn (đánh giá, bài báo, trang sản phẩm chi tiết) có thể được AI crawler (bot tự động mà hệ thống AI dùng để đọc và lập chỉ mục nội dung web) truy cập bình thường.
- Đo Share of Model: Benchmark tần suất AI nhắc đến thương hiệu của bạn so với hai, ba đối thủ bằng cùng một bộ câu hỏi. Đây là baseline cần có trước khi thực hiện bất kỳ thay đổi nào.
- Đánh giá ngân sách quảng cáo trong chatbot riêng biệt: Không gộp chung với chiến lược hiển thị tự nhiên trên AI khi phân tích hiệu quả, vì hai kênh này có cơ chế tác động khác nhau rõ rệt.
Nguồn: Exploding Topics / Semrush, khảo sát hơn 2.300 người tiêu dùng Mỹ (semrush.com); Semrush nghiên cứu hành trình mua hàng, công bố tháng 3/2026.
Bài viết được soạn với sự hỗ trợ của AI từ các nguồn dẫn ở trên và đối chiếu với các nguồn đó trước khi đăng. "Góc nhìn Hingewise" là nhận định biên tập của Hingewise, dựa trên khung phân tích và lập trường chúng tôi dùng trong công việc GEO. Cách chúng tôi làm việc: Chính sách biên tập.