Tôi còn nhớ như in cái ngày tôi ngồi trong phòng họp tại San Francisco, nhìn vào bảng số liệu mà lòng nặng trĩu. Một khách hàng lớn - startup fintech trị giá 200 triệu đô - vừa mới đốt gần nửa triệu đô la chỉ trong ba tuần vì thuật toán mua quảng cáo của họ hoàn toàn "ngợp" khi chuyển từ direct deals sang open auction. CPA tăng vọt 340%, và tôi phải giải thích với CEO tại sao chiến lược tưởng chừng thông minh lại trở thành thảm họa. Câu chuyện đó đã thay đổi hoàn toàn cách tôi nhìn nhận về hai mô hình programmatic này.
Hầu hết các bài viết trên thị trường hiện nay đều so sánh direct deals và open auction dựa trên những tiêu chí quen thuộc: giá CPM, brand safety, mức độ kiểm soát inventory. Nhưng nếu bạn là người làm marketing thực thụ, bạn biết rằng những yếu tố đó chỉ là phần nổi của tảng băng. Phần chìm - và là phần quyết định thành bại - lại nằm ở một thứ ít ai dám nói thẳng: chất lượng dữ liệu huấn luyện cho thuật toán mua quảng cáo của bạn. Và trong bối cảnh AI bidding lên ngôi cùng với sự biến mất của cookie third-party, vấn đề này càng trở nên sống còn.
Trong bài viết này, tôi sẽ không chỉ phân tích sự khác biệt giữa hai mô hình, mà còn chia sẻ một chiến lược hybrid mà tôi và các đồng nghiệp tại Mỹ đã âm thầm áp dụng suốt nhiều năm qua. Không phải để khoe mẽ, mà vì tôi tin cộng đồng marketing Việt Nam xứng đáng có những góc nhìn sắc sảo và thực chiến hơn.
Phần 1: Ảo tưởng về "dữ liệu sạch" trong Programmatic Direct
Khi bạn mua direct deals từ một publisher cao cấp - chẳng hạn như The New York Times, The Wall Street Journal, hay bất kỳ trang báo uy tín nào - bạn thường nghĩ mình đang sở hữu "dữ liệu sạch". Bạn biết chính xác vị trí quảng cáo, biết context, biết đối tượng mà mình đang nhắm đến. Nghe có vẻ hoàn hảo, phải không? Nhưng nói thật, đó chính là cái bẫy lớn nhất mà tôi thấy các nhà quảng cáo mắc phải.
Vấn đề là: Trong direct deals, thuật toán của bạn gần như không bao giờ được học cách cạnh tranh. Nó không biết giá trị thực sự của một impression bởi vì không có đối thủ nào đẩy giá lên. Nó sống trong một môi trường êm đềm, nơi mọi bid đều thắng, mọi impression đều đến từ những nguồn mong muốn. Và rồi một ngày đẹp trời, bạn quyết định mở rộng chiến dịch ra open auction - như mọi brand đều phải làm nếu muốn scale - thuật toán của bạn sẽ bị sốc văn hóa theo đúng nghĩa đen.
Tôi sẽ không quên case study của khách hàng fintech mà tôi đã đề cập. Họ từng là một trong những startup tăng trưởng nhanh nhất tại Thung lũng Silicon. Ban đầu, họ chỉ mua direct deals từ một vài trang tài chính uy tín. Mọi thứ đều ổn cho đến khi họ muốn mở rộng quy mô gấp ba lần. Họ chuyển 80% ngân sách sang open auction. Kết quả? Thuật toán của họ - vốn chỉ quen với môi trường được kiểm soát - bắt đầu bid lung tung. Nó mua những impression trên các site clickbait, trên những trang web có viewability gần như bằng không, và thậm chí là trên các domain giả mạo. Trong hai tuần đầu, CPA tăng vọt 340%, và tỷ lệ click lại giảm gần một nửa. Họ mất ba tháng và gần 500.000 đô la để huấn luyện lại thuật toán từ con số không.
Từ câu chuyện đó, tôi rút ra một bài học đắt giá: Direct deals không phải là "vùng an toàn" - nó là "vùng nuông chiều" cho thuật toán của bạn. Bạn tưởng mình đang kiểm soát, nhưng thực ra bạn đang tước đi cơ hội để thuật toán học cách thích nghi với thế giới thực - nơi đầy rẫy những tín hiệu nhiễu và sự cạnh tranh khốc liệt.
Phần 2: Open auction - môi trường rèn luyện khắc nghiệt nhưng cần thiết
Ngược lại với direct deals, open auction là một môi trường học tập khắc nghiệt. Mỗi lần bid thất bại, mỗi lần impression bị mất vào tay đối thủ - đều trở thành những tín hiệu nhiễu (noise) mà thuật toán của bạn phải xử lý. Nghe có vẻ không mấy dễ chịu, nhưng chính sự hỗn loạn này lại rèn cho thuật toán một kỹ năng sống còn: khả năng kháng nhiễu (noise robustness).
Hãy tưởng tượng bạn đang huấn luyện một võ sĩ. Nếu bạn chỉ cho anh ta đấu tập với những đối thủ yếu và trong một môi trường được kiểm soát, anh ta sẽ rất giỏi trong phòng tập. Nhưng khi bước vào võ đài thực sự - nơi đối thủ có thể tấn công bất ngờ, nơi khán giả ồn ào, nơi ánh đèn có thể làm chói mắt - anh ta sẽ hoảng loạn. Ngược lại, nếu ngay từ đầu bạn đã cho anh ta đấu với nhiều đối thủ mạnh yếu khác nhau, trong những điều kiện khác nhau, anh ta sẽ học cách thích nghi và chiến thắng trong bất kỳ hoàn cảnh nào.
Open auction cũng giống như vậy. Thuật toán của bạn được tiếp xúc với hàng triệu tín hiệu yếu - từ những placement rác đến những user không có intent mua hàng. Nó buộc phải học cách phân biệt đâu là tín hiệu thật, đâu là nhiễu. Và khi thị trường biến động - như mùa lễ hội, khủng hoảng kinh tế, hay thay đổi thuật toán của nền tảng - một thuật toán đã được "huấn luyện trong lửa" sẽ có khả năng thích nghi vượt trội so với một thuật toán chỉ quen với môi trường êm đềm.
Tôi còn nhớ đợt suy thoái kinh tế năm 2022-2023 tại Mỹ. Nhiều brand phải cắt giảm ngân sách quảng cáo đột ngột. Những ai đã dành sẵn 20-30% ngân sách cho open auction trước đó có thể nhanh chóng tối ưu lại chiến dịch mà không bị sụt giảm hiệu suất nghiêm trọng. Họ biết cách điều chỉnh bid, biết khi nào nên rút lui khỏi những đấu giá đắt đỏ. Ngược lại, những brand chỉ dựa vào direct deals mất 4-6 tuần để điều chỉnh. Trong thời gian đó, họ lãng phí hàng trăm nghìn đô la vào những impression không hiệu quả.
Phần 3: Attention signal - yếu tố bị bỏ quên nhưng quan trọng nhất
Đây là điểm mà tôi muốn bạn đặc biệt chú ý, bởi vì nó gần như không được nhắc đến trong các bài viết phổ thông: chất lượng attention signal từ open auction và direct deals là hoàn toàn khác nhau, và điều này ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng tối ưu hóa conversion của bạn.
Trong open auction, bạn thường mua inventory từ các ad exchange với vô số placement chất lượng thấp - những banner bị đẩy xuống cuối trang, những video autoplay không âm thanh mà người dùng không hề nhìn thấy. Khi thuật toán của bạn học từ dữ liệu viewability thấp, nó vô tình tối ưu hóa cho việc xuất hiện mà không được chú ý. Kết quả? Bạn trả tiền cho impressions, nhưng thuật toán lại học cách mua những vị trí mà người dùng không thấy. Một vòng luẩn quẩn đầy tốn kém.
Ngược lại, direct deals với các publisher cao cấp cho bạn dữ liệu attention hoàn toàn khác. Người dùng trên những trang báo có tường phí như The New York Times hay The Wall Street Journal có ý định đọc thực sự - họ không lướt qua một cách vô thức. Viewality cao hơn, session depth dài hơn, và quan trọng nhất - dwell time - thời gian người dùng thực sự nhìn vào quảng cáo của bạn - có thể đo lường được một cách chính xác.
Theo một nghiên cứu nội bộ mà tôi từng thực hiện với 15 khách hàng tại Mỹ, dwell time trên direct deals từ các publisher uy tín cao gấp 3-5 lần so với open auction. Điều này có một hàm ý cực kỳ quan trọng: ngân sách của bạn trên direct deals không chỉ hiệu quả hơn về mặt attention, mà còn cho phép thuật toán của bạn học được những tín hiệu quý giá về hành vi người dùng. Một user dành 10 giây nhìn vào quảng cáo của bạn có giá trị gấp nhiều lần một user chỉ lướt qua trong 0,2 giây.
Phần 4: Chiến lược hybrid - bí quyết mà các agency hàng đầu không muốn bạn biết
Sau hơn một thập kỷ làm việc trong ngành, tôi đã thử nghiệm vô số tỷ lệ pha trộn giữa direct deals và open auction. Và tôi tin rằng chiến lược dưới đây là tối ưu nhất cho hầu hết các nhà quảng cáo, dù bạn là một startup nhỏ hay một tập đoàn đa quốc gia.
Bước 1: Dành 10-15% ngân sách cho open auction như một "phòng thí nghiệm dữ liệu"
Đừng xem đây là khoản chi phí lãng phí. Hãy xem nó như một khoản đầu tư vào việc huấn luyện thuật toán. Mục tiêu ở đây không phải là ROI tối ưu ngay lập tức, mà là xây dựng khả năng thích nghi và kháng nhiễu cho hệ thống của bạn.
- Chạy các chiến dịch open auction với bid thấp để thu thập dữ liệu về landscape thị trường: ai đang bid, mức giá nào đang thắng, loại inventory nào có sẵn.
- Theo dõi chặt chẽ các chỉ số như win rate, average CPM, và tỷ lệ viewability thấp để hiểu được bức tranh toàn cảnh. Đừng chỉ nhìn vào CPA, bởi vì trong giai đoạn đầu, CPA sẽ cao.
- Dùng những dữ liệu này để điều chỉnh bid strategy cho direct deals. Ví dụ: nếu bạn thấy rằng những người dùng từ một publisher nào đó có tỷ lệ click cao hơn trong open auction, hãy tăng bid cho publisher đó trong direct deals.
Bước 2: Direct deals cho high-value audience
Khi bạn đã có dữ liệu từ open auction, hãy sử dụng direct deals cho những đối tượng mục tiêu có giá trị cao nhất. Những ai? Đó là C-level executives, những người đã từng tương tác với brand của bạn, hoặc những người có ý định mua hàng rõ ràng.
Một lưu ý quan trọng: Đừng mua direct deals một cách mù quáng. Bạn phải biết mình đang mua gì. Hãy yêu cầu publisher cung cấp dữ liệu attention metrics như dwell time, viewability, và thậm chí là tỷ lệ hover. Nếu publisher không thể cung cấp những dữ liệu này, hãy đàm phán để có quyền kiểm tra bằng bên thứ ba. Trong thời đại mà mọi chữ ký số đều có thể bị làm giả, bạn cần phải tỉnh táo.
Bước 3: Tận dụng PMP như vùng đệm chiến thuật
PMP (Private Marketplace) là lựa chọn trung gian mà tôi thấy nhiều người hiểu sai. Bạn vẫn có sự cạnh tranh giữa các nhà quảng cáo được mời, nhưng inventory được kiểm soát - tức là bạn biết mình đang mua từ publisher nào. Đây là nơi lý tưởng để:
- Test attention metrics trước khi scale lên direct deals. Bạn có thể chạy một chiến dịch PMP nhỏ với một publisher cụ thể trong 2-3 tuần, đo lường dwell time, và sau đó quyết định có nên ký hợp đồng direct deal hay không.
- Học cách cạnh tranh trong một môi trường có kiểm soát, trước khi bước ra open auction đầy khốc liệt.
- Xây dựng mối quan hệ với publisher trước khi chuyển sang direct deals, giúp bạn có được những ưu đãi về giá và placement tốt hơn.
Bước 4: Xây dựng hệ thống học tập liên tục
Chiến lược hybrid không phải là "set and forget". Bạn cần một hệ thống tự động thu thập dữ liệu từ cả hai mô hình, và điều chỉnh tỷ lệ ngân sách dựa trên hiệu suất. Hãy nghĩ về nó giống như cách bạn quản lý một danh mục đầu tư chứng khoán - bạn luôn phải tái cân bằng dựa trên biến động của thị trường.
Ví dụ cụ thể: Giả sử sau ba tháng, thuật toán của bạn bắt đầu hoạt động rất tốt trong open auction - win rate cao, CPA thấp, và viewability trên mức trung bình. Đó là tín hiệu để bạn tăng tỷ lệ ngân sách cho open auction lên 20-25%. Ngược lại, nếu open auction đang gây ra quá nhiều nhiễu và CPA tăng vọt, hãy giảm xuống và tập trung vào direct deals. Chìa khóa ở đây là sự linh hoạt và kỷ luật.
Một trong những khách hàng thành công nhất của tôi - một công ty thương mại điện tử tại New York - đã áp dụng chiến lược này và đạt được mức tăng trưởng 40% về ROAS chỉ trong vòng 6 tháng. Họ không ngại dành 15% ngân sách cho open auction trong những tháng đầu, mặc dù nó không mang lại lợi nhuận ngay. Nhưng sau đó, thuật toán của họ trở nên thông minh hơn, và họ có thể tối ưu hóa cả hai kênh một cách hiệu quả.
Phần 5: Tương lai khi cookie biến mất - ai sẽ thắng?
Nếu bạn nghĩ rằng vấn đề này chỉ liên quan đến hiện tại, bạn đã nhầm. Trong 2-3 năm tới, khi cookie third-party biến mất hoàn toàn và AI bidding dựa trên first-party data trở thành chuẩn mực, cuộc chơi sẽ thay đổi một cách căn bản.
Các brand nào vẫn mù quáng đổ ngân sách vào direct deals mà không xây dựng hệ thống học tập từ open auction sẽ thấy thuật toán của họ trở nên "ngu dần". Tại sao? Bởi vì direct deals có một giới hạn tự nhiên: bạn chỉ có thể mua từ một số lượng publisher nhất định, và dữ liệu từ những publisher đó thường rất đồng nhất. Khi không có dữ liệu đa dạng từ open auction, thuật toán của bạn sẽ thiếu khả năng khái quát hóa (generalization). Nó sẽ giỏi trong việc tối ưu hóa cho những publisher quen thuộc, nhưng thất bại thảm hại khi phải đối mặt với những tình huống mới.
Ngược lại, những ai dám để thuật toán của mình "ăn" dữ liệu từ open auction - dù ồn ào, dù có nhiễu - sẽ xây dựng được một hệ thống có khả năng sinh tồn trong bất kỳ môi trường nào. Họ sẽ có lợi thế cạnh tranh vì:
- Thuật toán của họ có nhiều tín hiệu hơn để học, bao gồm cả tín hiệu từ các publisher chất lượng thấp và các hành vi người dùng bất thường.
- Họ không phụ thuộc vào một nguồn dữ liệu duy nhất, giúp giảm rủi ro khi có thay đổi chính sách từ phía publisher.
- Họ có thể thích nghi nhanh hơn với những biến động của thị trường, từ thay đổi thuật toán đến khủng hoảng kinh tế.
Kết luận: Hãy hành động ngay hôm nay
Tôi không nói rằng bạn nên từ bỏ direct deals. Tôi chỉ nói rằng bạn cần một chiến lược cân bằng. Hãy bắt đầu bằng cách dành 10% ngân sách cho open auction ngay trong tuần này. Đừng sợ hãi trước những chỉ số ban đầu có thể không đẹp. Hãy kiên nhẫn, theo dõi chặt chẽ, và điều chỉnh dựa trên dữ liệu. Sau ba tháng, bạn sẽ thấy sự khác biệt rõ rệt.
Nếu bạn là một nhà quảng cáo đang đọc bài này, tôi muốn bạn dừng lại một phút và tự hỏi: Thuật toán của bạn đang được huấn luyện như thế nào? Nó có biết cách cạnh tranh trong môi trường hỗn loạn không? Nó có khả năng kháng nhiễu không? Nếu câu trả lời là "không" hoặc "tôi không biết", thì đã đến lúc thay đổi.
Bởi vì trong kỷ nguyên attention economy và AI bidding, người chiến thắng không phải là người có nhiều ngân sách nhất - mà là người có thuật toán thông minh nhất. Và để có một thuật toán thông minh, bạn cần cho nó ăn đủ loại dữ liệu - từ những nguồn sạch sẽ cho đến những nguồn hỗn loạn nhất. Hãy nhớ: không có dữ liệu nào là hoàn hảo. Chỉ có dữ liệu đủ đa dạng mới tạo ra một AI có thể đưa ra quyết định tối ưu trong điều kiện bất định.
Hãy hành động ngay hôm nay. Bởi vì trong cuộc chơi này, sự chần chừ có thể khiến bạn bị bỏ lại phía sau - và chi phí để bắt kịp sẽ ngày càng đắt đỏ.