AI hay người thật, video UGC nào nên giao cho AI?

Từ ngày 21/09 đến 16/10, ba tin tuyển dụng trên X cho một brand thực phẩm chức năng, một brand DTC tự nhận doanh thu từ 10 triệu USD trở lên và một brand thực phẩm chức năng khác ở Mỹ đều đặt kỹ năng này vào yêu cầu chính, hai trong số đó nhắc thẳng tới video dạng người dùng tự quay (UGC) làm bằng AI.

Sức hút của AI nằm ở số lượng, và tin tuyển của brand thực phẩm chức năng ở Mỹ ghi rõ người được tuyển sẽ làm video quảng cáo với khối lượng lớn. Có điều, trên Meta, số video bạn tải lên có thể không bằng số mẫu quảng cáo mà hệ thống ghi nhận.

Muốn AI giúp có thêm đơn, bạn cần dùng nó để làm ra những video khác nhau thật sự, và biết phần nào vẫn nên để khách thật nói.

Meta xếp những video trông giống nhau vào cùng một nhóm

Andromeda là bước lọc đầu tiên trong hệ thống phân phối quảng cáo của Meta. Trong thông báo ngày 16/12/2025, Meta cho biết mỗi lần người dùng mở Facebook hay Instagram, Andromeda quét hàng chục triệu quảng cáo rồi giữ lại vài nghìn ứng viên, để chỉ những mẫu quảng cáo (creative) phù hợp và khác biệt nhất đi tiếp.

Cũng trong thông báo này, Meta cho biết hệ thống gom những quảng cáo có chung các đặc điểm chính về hình ảnh và chủ đề. Khi nhiều quảng cáo trông hoặc tạo cảm giác giống nhau, chúng được xem là biến thể của cùng một mẫu quảng cáo, và những gì hệ thống học được sẽ dùng chung cho cả nhóm. Meta lấy ví dụ hai quảng cáo giống hệt nhau về hình ảnh, chỉ khác dòng chữ kêu gọi hành động: đó là chỉnh sửa trên cùng một ý, chưa phải đa dạng hóa mẫu quảng cáo (creative diversification).

Từ cách Meta mô tả, có thể suy ra mười video cùng một nhân vật, cùng góc máy, chỉ đổi câu mở đầu nhiều khả năng được xếp chung một nhóm và không mang lại mười cơ hội tiếp cận khách mới.

Khi làm video bằng AI, cái bẫy dễ gặp nhất là giữ nguyên một nhân vật, một bối cảnh rồi chỉ đổi lời thoại, vì đó là cách nhanh nhất để có thật nhiều video.

Nên tìm khoảng trống trước, rồi mới tăng số lượng video

Nếu bạn muốn tăng số video mà vẫn tránh được cái bẫy đó, cách một công ty phần mềm tổ chức đội làm video UGC là một gợi ý đáng xem. Hector Serrano, người tự giới thiệu đã xây chương trình UGC trả phí cho Wispr Flow, cho rằng sai lầm lớn nhất là thấy hiệu quả quảng cáo chững lại thì chỉ làm thêm video. Theo anh, nếu người nói, góc tiếp cận và thông điệp quá giống nhau, các video vẫn đến với cùng một nhóm khách, và làm thêm chỉ lặp lại tín hiệu cũ.

H@hectorserrranoo

Xem trên X

Cách Hector kể lại là tìm khoảng trống trước, tức những ý tưởng và nhóm khách mà quảng cáo hiện có chưa chạm tới. Sau đó đội chọn 5 người sáng tạo nội dung (creator) phù hợp để thử các góc tiếp cận, định dạng và ý tưởng mới, rồi chỉ mở rộng khi đã có nhiều hướng nội dung chạy tốt. Theo chính Hector, chương trình hiện có hơn 50 creator và làm ra khoảng 500 đến 700 quảng cáo mỗi tháng.

Thứ tự ấy đáng chú ý hơn con số, khoảng trống được xác định trước rồi số lượng mới đến sau. Các video của Wispr Flow do người thật quay, và AI có thể làm video nhanh hơn người quay nhưng không thay được bước tìm khoảng trống này.

Mỗi ý quảng cáo cần một nhóm khách, một lý do mua và một cách thể hiện riêng

Việc tìm khoảng trống bắt đầu từ khách hàng chứ không từ câu lệnh cho AI. Trong thông báo ở trên, Meta khuyên nhà quảng cáo làm những quảng cáo khác nhau thật sự về hình ảnh, cảm giác, mạch chuyện và thông điệp, mỗi quảng cáo nói tới một động lực mua, chẳng hạn một quảng cáo đánh vào cảm xúc và một quảng cáo nói về tính năng.

Dựa trên gợi ý đó, bạn có thể tự kiểm tra trước khi tạo video bằng ba câu hỏi sau:

• Video nói với ai? Người mua lần đầu, người đang dùng sản phẩm của hãng khác, hay người mua để tặng.
• Khách mua vì lý do gì? Tiết kiệm thời gian, chi phí hợp lý cho mỗi lần dùng, hay tin vào thành phần có bằng chứng.
• Video trông thế nào? Ai xuất hiện, quay ở đâu, là video hay ảnh tĩnh, và khung hình đầu tiên cho thấy gì.

Nếu hai video có cùng câu trả lời cho cả ba câu, bạn nên coi chúng là một ý, dù lời thoại khác nhau. Đây là quy tắc để tự soát danh sách ý, không phải tiêu chí Meta công bố. Vì Meta gom theo cả hình ảnh lẫn chủ đề, hai video khác lý do mua mà vẫn cùng người, cùng bối cảnh cũng có thể bị xếp chung. Đây là chỗ AI giúp được nhiều nhất, vì đổi bối cảnh, định dạng hay cách dựng cảnh cho từng ý không cần tổ chức thêm một buổi quay.

Phần kể trải nghiệm vẫn nên do khách thật nói

Trong các loại video có thể làm bằng AI, video khách hàng kể lại trải nghiệm là loại nên cân nhắc kỹ nhất. Shayan, chủ một brand ecom và từng làm ở Zendrop, ghi trong tin tuyển chuyên viên chiến lược quảng cáo rằng brand của anh chi hơn 1 triệu USD mỗi ngày cho quảng cáo, chỉ dùng video UGC thật và không bao giờ dùng video UGC làm bằng AI, dù vẫn làm hoạt hình bằng AI.

Lý do phản đối đến cả từ người làm công cụ AI. Alex Cooper, đồng sáng lập một công cụ AI hỗ trợ làm quảng cáo, lập luận rằng người bình thường ghét AI, nên nếu khách phát hiện mọi quảng cáo của bạn đều do AI làm thì cái giá phải trả lớn hơn phần lợi ích mang lại, dù công nghệ có chân thật đến đâu.

Với shop bán cho khách ở Mỹ, còn có rủi ro pháp lý, nhưng rủi ro này nằm ở nội dung video chứ không ở việc dùng AI. Phần hỏi đáp của Ủy ban Thương mại Liên bang Mỹ (FTC) về quy định đánh giá và lời chứng thực cho biết quy định này không cấm chung việc dùng avatar AI trong marketing. Lời chứng thực qua avatar chỉ bị cấm khi lời chứng thực đó là giả hoặc sai sự thật, chẳng hạn gán cho người không tồn tại, cho người chưa từng dùng sản phẩm, hoặc mô tả sai trải nghiệm.

Vì vậy, cách chia việc an toàn hơn là để AI làm những phần không đóng vai khách hàng, như hoạt hình giải thích cách sản phẩm hoạt động, cận cảnh sản phẩm trong nhiều bối cảnh, hay video brand tự giới thiệu sản phẩm. Còn lời kể kiểu đã dùng và thấy khác hẳn thì nên đến từ khách thật hoặc creator đã thật sự dùng sản phẩm.

Quyết định trước khi tạo video

Mỗi video bạn định làm bằng AI nên có sẵn hai câu trả lời: nó mang ý nào mà các video đang chạy chưa có, và trong video ai đứng ra nói. Nếu là một ý mới và người nói là brand thì AI có thể làm nhanh. Nếu là lời kể trải nghiệm thì nên để khách thật quay.