Một nghiên cứu của Maximilian Kaiser và Christian Schulze đưa ra dữ liệu đáng chú ý. Trong lưu lượng tại Mỹ của mẫu nghiên cứu, quảng cáo ChatGPT ghi nhận doanh thu trên mỗi phiên khoảng 0,89 USD, so với 2,45 USD từ quảng cáo Google Search. Tỷ lệ chuyển đổi tương ứng là 0,37% và 1,17%.

Khoảng cách này ủng hộ thử nghiệm có giới hạn và đo lường rõ ràng trước khi tăng ngân sách. Đây chưa phải kết luận chung cho mọi doanh nghiệp.

Khoảng cách này đủ lớn để marketer thận trọng khi mở rộng ngân sách. Tuy nhiên, cần hiểu đúng phạm vi nghiên cứu trước khi dùng các số liệu đó làm chuẩn cho doanh nghiệp mình.

Nghiên cứu đo lường điều gì?

Bài “Can Advertising Fund Free AI? Evidence from ChatGPT’s International Advertising Rollout” là bản nghiên cứu đang phản biện, công bố phiên bản đầu vào tháng 10/2026.

Dữ liệu bao phủ 60 tuần, từ ngày 29/6/2025 đến ngày 22/8/2026, với các nhóm mẫu phục vụ những câu hỏi khác nhau:

1.898 website trong nhóm phân tích lượt giới thiệu tự nhiên từ ChatGPT.
387 website có lượt truy cập từ quảng cáo ChatGPT, dùng để phân tích mức độ tương tác.
102 website có dữ liệu giao dịch và doanh thu, dùng để phân tích chuyển đổi, giá trị đơn hàng và doanh thu mỗi phiên.

Vì vậy, không nên diễn giải rằng toàn bộ 1.898 website đều được dùng để tính hiệu quả doanh thu của ChatGPT Ads.

Phần so sánh các kênh quảng cáo sử dụng dữ liệu quan sát. Doanh nghiệp tự lựa chọn tham gia quảng cáo, thay vì được phân nhóm ngẫu nhiên. Kết quả cho thấy hiệu suất ghi nhận trong mẫu, chưa chứng minh việc chuyển ngân sách từ kênh này sang kênh khác sẽ tạo ra đúng mức chênh lệch đó.

Hai chỉ số đáng chú ý

Trong dữ liệu tổng hợp tại Mỹ của nhóm theo dõi tài chính:

Tỷ lệ chuyển đổi: ChatGPT Ads đạt 0,37%; Google Search Ads đạt 1,17%.
Doanh thu trên mỗi phiên: ChatGPT Ads đạt 0,89 USD; Google Search Ads đạt 2,45 USD.

Doanh thu trên mỗi phiên từ ChatGPT Ads thấp hơn khoảng 64% trong mẫu này. Đây là doanh thu ghi nhận trên lượt truy cập, chưa phải lợi nhuận và cũng chưa phải ROAS. Muốn đánh giá hiệu quả chi tiêu quảng cáo, doanh nghiệp cần thêm chi phí mua traffic, biên lợi nhuận và cách ghi nhận chuyển đổi.

Các mức trung bình này cũng không phải dự báo cho mọi ngành hàng hay cho thị trường Việt Nam. Chúng mô tả một giai đoạn đầu của sản phẩm quảng cáo, với tập website và hành vi người dùng cụ thể.

Đọc đúng biểu đồ sáu chỉ số

Biểu đồ được chia sẻ cùng nghiên cứu gồm tỷ lệ chuyển đổi, giá trị đơn hàng, doanh thu mỗi phiên, tỷ lệ thoát, số trang mỗi phiên và thời lượng phiên.

Điểm quan trọng: mỗi thanh thể hiện chênh lệch đã điều chỉnh của một kênh so với lưu lượng trực tiếp vào website, không phải bảng tỷ lệ thực tế của từng kênh. Mô hình đã điều chỉnh các khác biệt liên quan đến website, thiết bị và tuần quan sát. Các đoạn ngang thể hiện khoảng tin cậy 95%.

Riêng tỷ lệ chuyển đổi và tỷ lệ thoát sử dụng thang log-odds. Không thể đọc một giá trị âm trên hai biểu đồ này thành số điểm phần trăm giảm tương ứng.

Trong mô hình đó, paid ChatGPT có chuyển đổi, giá trị đơn hàng và doanh thu mỗi phiên thấp hơn lưu lượng trực tiếp; đồng thời tỷ lệ thoát cao hơn, số trang và thời lượng phiên thấp hơn. Ba chỉ số tài chính dựa trên 102 website; ba chỉ số tương tác dựa trên 387 website.

Cũng cần giữ riêng hai cách trình bày: số liệu tổng hợp chưa điều chỉnh tại Mỹ và kết quả mô hình đã điều chỉnh. Chúng trả lời những câu hỏi khác nhau, nên không thể thay thế cho nhau.

Hình 4 của Kaiser và Schulze: sáu chỉ số so sánh các kênh với traffic trực tiếp sau điều chỉnh, kèm khoảng tin cậy 95%.

Hình 4: Chênh lệch đã điều chỉnh của từng kênh so với traffic trực tiếp. A–C: 102 website có dữ liệu tài chính; D–F: 387 website có traffic quảng cáo ChatGPT. Các đoạn ngang thể hiện khoảng tin cậy 95%. Nguồn: Maximilian Kaiser và Christian Schulze (2026), working paper tháng 10. Sử dụng với sự cho phép.

Vì sao cần thận trọng với kết luận “kém hiệu quả hơn sáu lần”?

Nghiên cứu có một phép tính về mức giá nhấp chuột giúp ChatGPT đạt tỷ lệ doanh thu trên chi phí tương đương paid search. Mức ước tính là khoảng 0,26 USD/click, dựa trên doanh thu mỗi phiên và mức CPC Google Search tham chiếu từ 16 tài khoản có phần lớn lưu lượng tại Mỹ.

Tác giả so sánh mức này với CPC 1,72 USD được công bố từ một tài khoản quảng cáo ChatGPT. Chênh lệch lớn hơn sáu lần là kết quả của phép đối chiếu đó. Đây không phải ROAS quan sát trực tiếp trên toàn bộ mẫu quảng cáo ChatGPT.

Phép tính còn giả định biên lợi nhuận tương tự giữa hai kênh và chỉ tính giá trị trong lượt truy cập được theo dõi. Vì thế, khi trích dẫn, cần giữ nguyên điều kiện thay vì biến nó thành một kết luận phổ quát về mọi chiến dịch.

Khoảng ước lượng từ phép lấy mẫu lại cho mức giá ngang bằng khá rộng, khoảng 0,05–0,57 USD. Một nhà quảng cáo đóng góp 76% doanh thu paid ChatGPT tại Mỹ trong mẫu. Những chi tiết này cần được cân nhắc trước khi dùng kết quả tổng hợp để quyết định ngân sách.

Dữ liệu chưa cho biết toàn bộ hành trình mua hàng

Nghiên cứu ghi nhận nguồn nhấp chuột cuối đưa người dùng đến website. Dữ liệu không cho biết toàn bộ prompt, lượt hiển thị quảng cáo hay mọi lần người dùng tiếp xúc với thương hiệu trước khi mua.

Một người có thể biết đến sản phẩm trong ChatGPT, rồi quay lại qua Google hoặc truy cập trực tiếp. Khả năng này đáng được đo lường, nhưng không thể mặc định là phần doanh thu bị bỏ sót đủ lớn để xóa khoảng cách hiệu suất.

Tương tự, dữ liệu từ lượt giới thiệu tự nhiên của ChatGPT và dữ liệu từ quảng cáo ChatGPT cần được theo dõi riêng. Cùng xuất phát từ một nền tảng không có nghĩa là hai nhóm người dùng có cùng ý định hoặc cùng kết quả kinh doanh.

GPTAd đề xuất: thử nghiệm với tiêu chí ra quyết định rõ ràng

Với doanh nghiệp đang cân nhắc ChatGPT Ads, cách tiếp cận thực tế là thiết kế một thử nghiệm có giới hạn trước khi mở rộng:

1. Chọn một mục tiêu kinh doanh chính. Đó có thể là đơn hàng có lợi nhuận hoặc khách hàng tiềm năng đủ điều kiện. Đừng dùng số click làm kết quả cuối cùng nếu mục tiêu là doanh thu.

2. Tách nguồn và kiểm tra đo lường. Phân biệt paid ChatGPT, organic ChatGPT và paid search; kiểm tra tham số theo dõi, sự kiện chuyển đổi và dữ liệu doanh thu trước khi chạy.

3. So sánh trong điều kiện tương đồng. Ưu tiên cùng thị trường, thời gian, nhóm sản phẩm và định nghĩa chuyển đổi. Ghi rõ khác biệt về ưu đãi hoặc trang đích có thể ảnh hưởng kết quả.

4. Đặt ngân sách thử nghiệm và ngưỡng dừng. Quy định trước số tiền có thể chấp nhận cho việc học, chi phí chuyển đổi mục tiêu và tiêu chí tăng ngân sách. Với lượng chuyển đổi thấp, tránh kết luận từ vài đơn hàng đầu tiên.

5. Theo dõi cả giá trị sau lần truy cập đầu. Nếu chu kỳ bán hàng dài, bổ sung chất lượng lead, chuyển đổi trễ và dữ liệu khách hàng quay lại. Khi điều kiện cho phép, dùng nhóm đối chứng để đánh giá doanh thu tăng thêm.

Nghiên cứu này cung cấp một mốc tham khảo hữu ích cho kỳ vọng ban đầu. Quyết định ngân sách vẫn cần dựa trên kết quả của chính doanh nghiệp, với chi phí và lợi nhuận được đo nhất quán.