Kỹ thuật ngữ cảnh có hiệu quả trong marketing không?

Kỹ thuật tạo prompt và lập trình trực quan. Hai thuật ngữ thường được nhắc đến nhiều trên mạng. Một là cách bạn diễn đạt câu hỏi để nhận được phản hồi hoàn hảo từ các mô hình AI. Cái còn lại cho phép mọi người, chủ yếu là những người không phải lập trình viên, tạo các chức năng mà không cần viết một dòng code nào.

Bây giờ, chúng ta có thêm một thuật ngữ thứ ba - kỹ thuật xử lý ngữ cảnh.

Kỹ thuật xử lý ngữ cảnh là tập hợp lớn của kỹ thuật tạo prompt. Một phương pháp luận mà bạn xây dựng hệ thống cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) cung cấp cho các tác nhân AI thông tin và công cụ phù hợp, ở định dạng phù hợp, để họ có thể hoàn thành nhiệm vụ.

Bất kể độ phức tạp như thế nào.

Vì kỹ thuật xử lý ngữ cảnh hoạt động bằng cách đồng bộ hóa dữ liệu, bộ nhớ, công cụ và ý định người dùng, đó là cách chắc chắn để có được kết quả thực sự quan trọng, và chất lượng ngữ cảnh càng tốt, hiệu suất càng cao. Hiện tại, nó đang được sử dụng để tạo ra các trợ lý lập trình AI và chatbot dịch vụ giúp tăng tốc phát triển sản phẩm và dịch vụ khách hàng.

Nhưng còn kỹ thuật xử lý ngữ cảnh trong marketing thì sao - nó hoạt động như thế nào? Trong bài viết này, bạn sẽ tìm thấy câu trả lời cho câu hỏi này và tìm hiểu cách các nhà tiếp thị có thể sử dụng nó để giảm khối lượng công việc và đạt được cá nhân hóa ở quy mô lớn.

Context Engineering Là Gì?

Mặc dù tương đối mới, context engineering bắt nguồn từ các nguyên tắc quản lý luồng thông tin cho hệ thống AI. Nó không gì khác hơn là việc cung cấp cho mô hình AI mọi thứ cần thiết, cho dù đó là dữ liệu, công cụ, hay hướng dẫn, để nó có thể thực hiện công việc một cách đáng tin cậy, mọi lúc.

Đây là tweet của Andrej Karpathy, cựu thành viên của đội ngũ sáng lập OpenAI, về bản chất của context engineering:

"Mọi người thường liên hệ prompts với các mô tả nhiệm vụ ngắn mà bạn đưa cho LLM trong sử dụng hàng ngày. Trong khi đó, trong mọi ứng dụng LLM cấp công nghiệp, context engineering là nghệ thuật và khoa học tinh tế về việc điền context window với thông tin phù hợp nhất cho bước tiếp theo."

Nó không giống như prompt engineering, nơi bạn chỉ gõ một lệnh. Xét cho cùng, một prompt đơn lẻ chỉ có thể đưa bạn đi được một quãng đường nhất định. Bởi vì, điều gì sẽ xảy ra khi AI cần nhớ lại các cuộc trò chuyện trước đó, lấy dữ liệu người dùng, tổng hợp các cuộc thảo luận trước đây, và sau đó viết email cá nhân hóa cho người dùng?

Không phải từng phần riêng lẻ, mà trong một quy trình làm việc?

Đó là những gì context engineering được xây dựng để làm. Nó chuyển hướng từ thiết kế tập trung vào prompt sang các hệ thống toàn diện cung cấp cho mô hình LLM một "bộ não bên ngoài" – đầy đủ với ngữ cảnh có cấu trúc, nhật ký hội thoại, kho tài liệu, API và dữ liệu thời gian thực.

Context engineering hoạt động như thế nào?

Hãy bắt đầu với ý nghĩa của "context" trong context engineering. Context là tất cả những gì mô hình AI tham chiếu trước khi tạo ra kết quả. Và không chỉ là các truy vấn của người dùng; nó còn bao gồm system prompt về cách agent nên hoạt động, cùng với hồ sơ tương tác người dùng, dữ liệu được lấy theo yêu cầu, và các công cụ mà mô hình có thể sử dụng.

Với context phù hợp, một LLM không trạng thái được chuyển đổi thành một agent có vẻ như "nhớ", "hiểu" và "hành động" theo chỉ dẫn của bạn.

Điều đó nói lên rằng, đây là những thành phần thiết yếu của "context" trong context engineering:

• System prompt: Xác định vai trò, quy tắc và giọng điệu của agent ("Bạn là trợ lý marketing...").
• User prompt: Yêu cầu hoặc nhiệm vụ trực tiếp từ người dùng.
• Bộ nhớ ngắn hạn: Tổng hợp hoặc lịch sử của cuộc trò chuyện hiện tại.
• Bộ nhớ dài hạn: Tùy chọn người dùng, lưu trữ dự án và lịch sử hội thoại trong cơ sở kiến thức bên ngoài.
• Retrieval Augmented Generation (RAG): Tìm nạp động các tài liệu bên ngoài, cơ sở dữ liệu hoặc API để cung cấp dữ kiện cập nhật.
• Công cụ và định nghĩa có sẵn: Danh mục các hàm có thể gọi (API, code runners, document parsers) với tên và mô tả.
• Đầu ra có cấu trúc: Định dạng được xác định trước (JSON, bảng hoặc mẫu markdown) hướng dẫn hình dạng phản hồi của mô hình.
• Metadata: Các dấu hiệu ngữ cảnh như dấu thời gian, vị trí người dùng hoặc loại thiết bị.

Đây là cách các yếu tố này kết hợp với nhau. Đầu tiên, lệnh nhắc hệ thống hướng dẫn trợ lý AI về cách nó nên hoạt động. Sau đó, người dùng đặt câu hỏi. Điều này bắt đầu quá trình truy xuất dữ liệu lấy thông tin liên quan, trong khi bộ nhớ cung cấp cả tóm tắt cuộc trò chuyện hiện tại và tùy chọn người dùng trước đó.

Chúng ta cũng có danh mục công cụ sẵn sàng. Ví dụ, API để gửi email, cơ sở dữ liệu để truy vấn hồ sơ khách hàng, hoặc trình phân tích để trích xuất nội dung PDF.

Tất cả các thành phần này hợp nhất thành một "gói ngữ cảnh" mà mô hình tiêu thụ trong một lần gọi. LLM xử lý mọi thứ - lịch sử trò chuyện, dữ liệu bên ngoài và hướng dẫn công cụ - như một tổng thể thống nhất. Sau đó nó tạo ra đầu ra phù hợp hoàn hảo với schema đã định, dù đó là bản nháp email marketing hay bảng tóm tắt sản phẩm.

Khi nó tạo ra phản hồi, một vòng lặp phản hồi bắt đầu. Nếu phản hồi cần điều chỉnh, bạn có thể tinh chỉnh các thành phần ngữ cảnh. Theo thời gian, việc điều chỉnh lặp đi lặp lại này đảm bảo rằng mỗi gói ngữ cảnh trở nên chính xác hơn và được điều chỉnh phù hợp với nhu cầu của người dùng.

Vậy, tại sao kỹ thuật ngữ cảnh lại quan trọng những ngày này?

LLM, như chúng ta biết, không thực sự mang theo bất cứ điều gì từ tương tác này sang tương tác khác. Chúng gần như luôn bắt đầu mỗi cuộc trò chuyện mới mà không có bộ nhớ về các sự kiện trong quá khứ.

Một AI tác nhân không thể xác định được người dùng là ai hoặc nhiệm vụ yêu cầu gì mà không có một khuôn khổ rõ ràng để cung cấp ngữ cảnh liên quan. Thay vào đó, nó đi lạc đề, tái sử dụng lỗi, hoặc đơn giản là đoán mò. Kỹ thuật ngữ cảnh lấp đầy những khoảng trống này bằng cách tập hợp mọi thứ mô hình cần vào một đơn vị có cấu trúc tốt.

Với các gói ngữ cảnh, bạn loại bỏ bốn lỗi chính liên quan đến LLM: ảo giác, vô trạng thái, phản hồi chung chung và câu trả lời lỗi thời.

• Ảo giác vì đầu ra dựa trên dữ liệu thực.
• Vô trạng thái khi bạn xây dựng hệ thống bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn.
• Phản hồi chung chung nhờ có tùy chọn người dùng và dữ liệu tương tác trước đó.
• Câu trả lời lỗi thời nhờ tài liệu cập nhật hoặc nguồn cấp API.

Thông thường, một tác nhân AI thất bại không phải vì nó không có dữ liệu hoặc công cụ phù hợp để làm việc, mà vì LLM mà nó chạy bị lỗi. Phần lớn là do LLM không nhận được ngữ cảnh đúng để tạo ra phản hồi tốt.

Hoặc là ngữ cảnh bị thiếu, hoặc nó được định dạng không tốt.

Và ngay cả những mô hình tốt nhất cũng không giúp ích nếu chất lượng ngữ cảnh kém. Vì vậy, khi quy trình AI của bạn trở nên phức tạp hơn, việc tuân theo các phương pháp tốt nhất, như xác định schema rõ ràng hoặc gắn thẻ nguồn dữ liệu, đảm bảo rằng tác nhân của bạn luôn có thông tin chính xác ở đúng định dạng.

Bằng cách tạo dựng ngữ cảnh, quyết định chính xác những gì agent "nhìn thấy," cách nó nhìn thấy, và theo thứ tự nào, bạn biến một trình tạo văn bản đơn lẻ thành một trợ lý đáng tin cậy, đa bước. Điều tuyệt vời nhất về nó? Nó tuân theo quy tắc của bạn và học hỏi từ những sai lầm trong quá khứ.

Context Engineering và Prompt Engineering

Bạn có thể đang nghĩ, "Context engineering chẳng phải chỉ là prompt engineering hoa mỹ hơn sao?" Không hẳn vậy. Prompt engineering là về việc chọn các cụm từ, từ khóa và cấu trúc câu phù hợp để có được phản hồi tốt nhất từ một LLM.

Tuy nhiên, phương pháp này tự nó hoạt động trong môi trường kín: nó không cung cấp cho mô hình bất kỳ dữ liệu bổ sung nào, cũng không nhúng hướng dẫn hoặc kết nối với công cụ bên ngoài. Tất cả những gì nó làm là tinh chỉnh một lệnh duy nhất mà không cung cấp cho mô hình trí thông minh cần thiết để giải quyết những thách thức phức tạp.

Ngược lại, context engineering đan xen các quy tắc, tài liệu, tập dữ liệu động và công cụ vào một khuôn khổ. Trong marketing, nó có thể liên quan đến việc cung cấp cho LLM một danh mục sản phẩm, hướng dẫn thương hiệu và dữ liệu hành vi người dùng, cùng với hướng dẫn rõ ràng về giọng điệu và định dạng.

Infographic từ Dex Horthy, đăng trên X/Twitter.

Điều này không có nghĩa là prompts không quan trọng trong hệ thống context engineering.

Việc tạo ra các câu hỏi cụ thể giúp ứng dụng AI điều hướng cơ sở kiến thức rộng lớn của nó một cách phù hợp. Nhưng prompts chỉ là một phần của bức tranh lớn hơn. Khi bạn xây dựng một AI agent có thể nhớ các cuộc hội thoại trước đó, lấy dữ liệu bên ngoài hoặc tích hợp với CRM, bạn đang thực hành context engineering.

Prompts của bạn hướng dẫn hành động của mô hình, nhưng context cung cấp "bộ nhớ", dữ liệu và quy tắc cho mô hình.

Bốn Ứng Dụng Chính của Kỹ Thuật Xây Dựng Ngữ Cảnh

Theo Tobi Lutke, CEO của Shopify, "[Kỹ thuật xây dựng ngữ cảnh]... mô tả kỹ năng cốt lõi (của kỹ thuật prompt) tốt hơn: nghệ thuật cung cấp tất cả ngữ cảnh để LLM có thể giải quyết nhiệm vụ một cách hợp lý."

Phương pháp này cho phép xây dựng các hệ thống động không chỉ có thể truy cập dữ liệu bên ngoài mà còn sử dụng các công cụ bên ngoài trong cuộc hội thoại. Chúng có thể tra cứu tài liệu, tìm thông tin liên quan bằng API và đưa vào cửa sổ ngữ cảnh cùng với câu hỏi hoặc nhiệm vụ. Và càng sử dụng lâu, chúng càng hoạt động tốt hơn.

Do đó, không có gì ngạc nhiên khi kỹ thuật xây dựng ngữ cảnh có thể được sử dụng cho các mục đích khác nhau, một số trong đó chúng tôi đã đề cập dưới đây.

Trợ lý lập trình AI

Kỹ thuật xây dựng ngữ cảnh là trung tâm của các trợ lý lập trình hiện đại. Windsurf và Cursor là những ví dụ tốt nhất trong trường hợp này, kết hợp RAG với hành vi giống agent để tương tác với các codebase có cấu trúc cao và liên kết chặt chẽ.

Hãy xem xét yêu cầu như tái cấu trúc một hàm. Có vẻ như bạn chỉ đang viết lại vài dòng code. Nhưng một trợ lý AI cần nhiều ngữ cảnh hơn. Nó cần biết hàm đó được sử dụng ở đâu trong codebase, các kiểu dữ liệu mà nó xử lý, cách nó tương tác với các phụ thuộc bên ngoài, và điều gì có thể bị hỏng nếu logic thay đổi, dù chỉ là nhỏ.

Các agent lập trình tốt được xây dựng để xử lý độ phức tạp này. Chúng thích nghi với phong cách lập trình của bạn, duy trì nhận thức về cấu trúc dự án và mối quan hệ giữa các tệp, và theo dõi các commit gần đây để phát triển bộ nhớ làm việc của hệ thống.

Quản lý kiến thức

Đối với các công ty sử dụng hệ thống agent nội bộ, kỹ thuật xây dựng ngữ cảnh kết hợp các kho dữ liệu phân mảnh – hồ sơ CRM, ticket Jira, wiki nội bộ, và nhiều hơn nữa – để cung cấp câu trả lời cập nhật mà không làm quá tải đối tác con người.

Những hệ thống này tự động tóm tắt lịch sử phiên, tìm nạp tài liệu liên quan ngay lập tức, và áp dụng các quy tắc được cá nhân hóa để mỗi phản hồi phù hợp với hướng dẫn nội bộ. Đồng thời, chúng điều phối bộ nhớ và chuyển đổi nhiệm vụ giữa các phòng ban, để AI có thể xử lý các truy vấn nhiều lớp, nhiều bước và vẫn đáp ứng bằng một câu trả lời duy nhất.

Chatbot dịch vụ khách hàng

Trong dịch vụ khách hàng, kỹ thuật xây dựng ngữ cảnh có thể được sử dụng để xây dựng chatbot trực quan và hệ thống AI hội thoại hướng dẫn mọi tương tác với khách hàng.

Biết rằng một chatbot cơ bản cung cấp các phản hồi chung chung, đôi khi với dữ liệu lỗi thời.

Tuy nhiên, kỹ thuật xây dựng ngữ cảnh biến những bot cơ bản này thành hệ thống mang lại cảm giác thân thuộc.

Bởi vì họ có quyền truy cập vào nhiều loại dữ liệu, như bản ghi hỗ trợ, truy vấn thanh toán, trạng thái tài khoản người dùng, tùy chọn và tài liệu sản phẩm, họ có thể liên tục cung cấp thông tin được cá nhân hóa cho người dùng.

Vì vậy, cuối cùng, bạn có những nhân viên hỗ trợ gọi đúng tên bạn, nhớ những câu hỏi trước đây của bạn là gì, và kiểm tra trạng thái tài khoản của bạn trước khi đề xuất giải pháp.

Tác nhân AI

Tác nhân AI tự chủ là bước tiếp theo trong kỹ thuật ngữ cảnh. Họ vượt ra ngoài các hệ thống RAG cơ bản và trở thành những thực thể năng động, định hướng mục tiêu có thể lý luận, lập kế hoạch và hành động.

Những tác nhân này không chỉ đơn thuần phản hồi lời nhắc; họ giải quyết vấn đề.

Kỹ thuật ngữ cảnh thúc đẩy khả năng quản lý bộ nhớ, thiết lập mục tiêu và sử dụng các công cụ phù hợp của họ, ngay cả trong các phiên dài hoặc phức tạp. Ví dụ, họ có thể gọi API marketing để lấy thông tin quảng cáo hoặc kết nối nhiều công cụ để hoàn thành quy trình chiến dịch đầy đủ. Họ quyết định sử dụng công cụ nào dựa trên nhiệm vụ cần thực hiện trong thời gian thực.

Thay vì đưa ra câu trả lời một lần, các tác nhân này thích nghi với tình huống thay đổi và thực hiện các nhiệm vụ nhiều bước trong môi trường thực tế. Họ hoạt động như những đồng nghiệp kỹ thuật số, phát hiện vấn đề và mang lại kết quả với sự giám sát tối thiểu của con người.

Cho đến nay, chúng ta đã đề cập đến bốn trường hợp sử dụng kỹ thuật ngữ cảnh trong các lĩnh vực khác nhau.

Vậy, kỹ thuật ngữ cảnh có thể áp dụng cho marketing không? Hoàn toàn có thể. Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét cách nó chuyển đổi tiếp cận chung thành trải nghiệm được cá nhân hóa thực sự thúc đẩy sự tương tác.

Ngữ cảnh, AI Agents và Quy trình Marketing

Cách đây không lâu, Christina J. Inge, giảng viên marketing tại Đại học Harvard, đã giới thiệu Delve AI trong bài viết Marketing AI & Analytics News trên LinkedIn.

Đầu tiên, bà đã nói về cách bạn có thể tận dụng phần mềm để tạo persona bằng dữ liệu trang web của bạn. Điều thú vị là trường hợp sử dụng mà bà đề cập sau đó: đưa persona đã tạo vào ChatGPT và yêu cầu nó tạo lịch nội dung, thử nghiệm chiến lược tin nhắn và mô phỏng phản hồi nhóm tập trung.

Đây không chỉ là một ví dụ khác về thử nghiệm tự động hóa; mà là một bài tập về kỹ thuật ngữ cảnh.

Sự kết hợp giữa persona và AI tạo sinh, nơi một công cụ cung cấp văn bản giàu dữ liệu cho công cụ khác để tạo chiến lược marketing, chính là những gì kỹ thuật ngữ cảnh trong marketing hướng đến.

Khi phương pháp này được kết hợp với agents — AI tự chủ có khả năng sử dụng công cụ và đưa ra quyết định với sự can thiệp tối thiểu của con người — có thể tự động hóa phần lớn quy trình marketing mà không mất đi chiều sâu chiến lược mà bạn mong đợi từ một đội ngũ do con người lãnh đạo.

Điều này có thể là việc chạy một chiến dịch email từ đầu đến cuối.

Agent email không chỉ viết email; nó sẽ phân khúc khán giả, kiểm tra lịch của bạn, truy cập CRM, thích ứng với khuyến mãi và đo lường mức độ tương tác. Nó sẽ sử dụng mọi công cụ và điểm dữ liệu có sẵn để hoàn thành mục tiêu marketing của bạn.

Nhưng không giống như con người, nó sẽ không bị quá tải khi quản lý hàng nghìn khách hàng. Nó sẽ không quên chi tiết hoặc mất ngữ cảnh.

Kỹ thuật ngữ cảnh có ý nghĩa gì đối với các marketer...

Điều đó có nghĩa là tạo ra một marketing agent, hoặc một copilot, chạy trên hệ thống có ngữ cảnh liên quan: hồ sơ khán giả, dữ liệu hiệu suất chiến dịch, tài sản thương hiệu, phân tích cạnh tranh, mục tiêu kinh doanh, tín hiệu thị trường, và nhiều hơn nữa.

Để nó không chỉ là một trình tạo văn bản thông thường mà là một trợ lý năng động, nhận thức được ngữ cảnh.

Kỹ thuật prompt đã là chuyện cũ. Các marketer cần vượt qua việc sử dụng bề mặt các công cụ như ChatGPT và Claude, và tăng tương tác và chuyển đổi với kỹ thuật ngữ cảnh.

Thay vì nhìn dữ liệu, chức năng và công cụ như các thành phần riêng biệt, bạn cần xây dựng một hệ thống liên kết, toàn diện hiểu được: khách hàng là ai, họ đang ở đâu trong hành trình, thương hiệu đại diện cho điều gì, và các chiến dịch trước đã hoạt động như thế nào để hoàn thành nhiệm vụ và đưa ra quyết định.

Sau khi bạn đã hoàn thành việc xây dựng bối cảnh, hợp nhất tài sản, công cụ, dữ liệu thị trường, quy tắc và KPI kinh doanh, agent AI của bạn có thể:

• Tạo tài liệu marketing tuân theo giọng điệu và thông điệp thương hiệu.
• Cung cấp nội dung và đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa dựa trên lịch sử duyệt web và hành vi mua hàng.
• Tận dụng dữ liệu thời gian thực như vị trí hoặc thời tiết để đưa ra giảm giá hoặc phiếu giảm giá.
• Tự động hóa các tác vụ marketing lặp đi lặp lại như thu thập khách hàng tiềm năng, theo dõi và nuôi dưỡng khách hàng.
• Dự đoán nhu cầu người dùng và đề xuất sản phẩm hoặc nội dung phù hợp nhất tiếp theo trước khi người dùng yêu cầu.

Những agent AI này cho phép bạn cá nhân hóa mọi thứ ở quy mô lớn và tự động tối ưu hóa kế hoạch marketing của bạn dựa trên dữ liệu thị trường thời gian thực, với vòng phản hồi linh hoạt ngày càng tốt hơn.

Những Vấn Đề với Kỹ Thuật Xử Lý Ngữ Cảnh

Mặc dù kỹ thuật xử lý ngữ cảnh mang lại nhiều lợi ích lớn, nó cũng tạo ra những thách thức cần có giải pháp thông minh để hoạt động hiệu quả.

1. Nhiễm độc ngữ cảnh

Khi AI tưởng tượng hoặc hiểu sai dữ liệu huấn luyện, phản hồi sai đó có thể len lỏi vào ngữ cảnh của nó. Từ thời điểm đó, hệ thống có thể tiếp tục trích dẫn hoặc phát triển dựa trên những chi tiết sai. Theo thời gian, những lỗi này chồng chất lên nhau, và việc loại bỏ chúng trở nên phức tạp.

Giải pháp: Xây dựng kiểm tra xác thực nghiêm ngặt và kho lưu trữ ngữ cảnh có phiên bản. Khi phát hiện một đoạn sai, bạn có thể khôi phục hoặc thay thế riêng đoạn đó mà không cần xóa tất cả.

2. Phân tán ngữ cảnh

Khi bạn bắt đầu cung cấp nhiều dữ liệu hơn cho mô hình, có thể xảy ra tình huống nó bắt đầu tập trung vào lịch sử tích lũy. Thay vì dựa vào quá trình huấn luyện, nó lặp lại các câu trả lời cũ.

Giải pháp: Sử dụng tóm tắt và trừu tượng hóa ngữ cảnh. Định kỳ nén lịch sử dài thành các bản tóm tắt ngắn gọn. Điều này giúp AI tập trung vào thông tin mới và liên quan.

3. Nhầm lẫn ngữ cảnh

Quá tải ngữ cảnh với thông tin thừa có thể dẫn đến câu trả lời bị trộn lẫn. Dữ liệu không liên quan, như hướng dẫn tiếp thị khi bạn đang soạn email hỗ trợ, có thể đưa AI đi chệch hướng. Bạn nhận được những phản hồi trộn lẫn hai hoặc nhiều nhiệm vụ.

Giải pháp: Áp dụng bộ lọc ngữ cảnh. Trước mỗi lần gọi, lọc bỏ mọi tài liệu hoặc mô tả công cụ không liên quan để mô hình chỉ "thấy" những gì cần thiết cho nhiệm vụ đó.

4. Xung đột ngữ cảnh

Đôi khi, hai nguồn trong ngữ cảnh mâu thuẫn với nhau, chẳng hạn như hai phiên bản của thông số sản phẩm hoặc giá cũ so với giá hiện tại. AI sau đó phải đoán xem nên tin vào cái nào, dẫn đến các câu trả lời không rõ ràng.

Giải pháp: Sử dụng cắt tỉa ngữ cảnh. Thường xuyên quét để tìm các mục lỗi thời hoặc mâu thuẫn và loại bỏ chúng. Điều này giữ cho "bộ nhớ" mạch lạc và đáng tin cậy.

Giải quyết những thách thức này là chìa khóa để xây dựng quy trình marketing hiệu quả và chính xác.

Con Đường Phía Trước

Kỹ thuật xây dựng ngữ cảnh là một trong những kỹ năng thiết yếu nhất trong thời đại AI. Rõ ràng, nó đã vượt qua kỹ thuật xây dựng prompt truyền thống, mang lại lợi thế đáng kể cho người dùng so với đối thủ cạnh tranh.

Bạn không cần một prompt hoàn hảo để viết quảng cáo nữa; bạn cần một hệ thống thông minh để quản lý và thực hiện toàn bộ chiến dịch.

Với kỹ thuật xây dựng ngữ cảnh và AI agent, bạn có thể cá nhân hóa nội dung ở quy mô lớn, thích ứng với sở thích khách hàng đang thay đổi, và đưa ra các câu trả lời chuyên sâu để xây dựng giá trị thương hiệu, mà không cần can thiệp thủ công.

Đây không phải là tương lai xa xôi. Với kỹ thuật xây dựng ngữ cảnh, bạn có thể xây dựng quy trình làm việc nơi AI agent hoạt động như trợ lý marketing. Họ hiểu khách hàng của bạn, nói ngôn ngữ thương hiệu của bạn, và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Tất nhiên, vẫn có con người ở trung tâm, hướng dẫn agent và tinh chỉnh kết quả chiến dịch. Nhưng các công việc lặp đi lặp lại, đòi hỏi nhiều ngữ cảnh? Giờ đây có thể được xử lý bởi đồng nghiệp AI của bạn.

Và đối với các chuyên gia marketing muốn tiến nhanh mà không mất đi sự tinh tế, đó là một thắng lợi lớn.