Gintare Rimolaityte, CEO kiêm đồng sáng lập Trendos – Loạt bài phỏng vấn

Gintare Rimolaityte là CEO kiêm đồng sáng lập Trendos, nền tảng theo dõi mức độ hiện diện trong tìm kiếm AI giúp các thương hiệu hiểu và tối ưu cách họ xuất hiện trên các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Cô tích lũy kinh nghiệm ban đầu tại Oxylabs vào năm 2020, trước tiên là Giám đốc Phát triển Kinh doanh, sau đó là Trưởng bộ phận Thương mại, phụ trách các nhóm Bán hàng, Phát triển Kinh doanh, Quản lý Khách hàng và Hỗ trợ Khách hàng Thành công của một đơn vị kinh doanh. Từ năm 2022 đến năm 2025, cô giữ chức CEO nền tảng tương tác người dùng JumpTask. Trước khi đồng sáng lập Trendos vào năm 2026, cô có thời gian ngắn làm Quản lý Sản phẩm tại Adment, tập trung ngăn chặn gian lận tiếp thị liên kết trong tìm kiếm trả phí và các chương trình liên kết. Với vai trò CEO của Trendos, Gintare quản lý nhiều nhóm và giám sát tăng trưởng chiến lược. Cô sống và làm việc tại Vilnius.

Trendos là nền tảng theo dõi mức độ hiện diện trong tìm kiếm AI, giúp thương hiệu giám sát, đo lường và tối ưu cách xuất hiện trên các LLM và công cụ tìm kiếm AI. Với Trendos, thương hiệu khắc phục điểm mù lớn do quá trình chuyển từ tìm kiếm Google sang AI hội thoại tạo ra, khi quá trình đề xuất trở nên gần như vô hình đối với họ. Ngoài theo dõi mức độ hiện diện tổng thể, Trendos cung cấp các công cụ phân tích thông tin thị trường AI dễ tiếp cận, trực quan và có giá phải chăng, để thương hiệu có thể tác động và tối ưu thời điểm cũng như cách mình xuất hiện. Công nghệ của nền tảng thu thập các câu trả lời và quảng cáo thực tế được hiển thị trong môi trường AI bằng cách trích xuất dữ liệu trên quy mô lớn từ các phiên LLM, sau đó phân tích và cung cấp dữ liệu có cấu trúc dưới dạng thông tin rõ ràng về cả mức độ hiện diện thương hiệu lẫn hoạt động của đối thủ. Trendos được thành lập vào tháng 3 năm 2026 tại Vilnius, Litva, với sự hậu thuẫn của Tesonet, tổ chức xây dựng doanh nghiệp toàn cầu đứng sau các công ty như Nord Security, Surfshark và Hostinger.

Trước khi đồng sáng lập Trendos, chị đã đảm nhiệm vai trò lãnh đạo thương mại tại Oxylabs, điều hành JumpTask và làm sản phẩm tại adment.ai. Những thay đổi nào trong cách người tiêu dùng khám phá thương hiệu thông qua AI đã khiến chị tin rằng cần có Trendos, và chị cho rằng các nền tảng SEO cũng như theo dõi sự hiện diện trong AI hiện có đang thiếu điều gì?

Khi thường xuyên phỏng vấn các giám đốc tiếp thị, tôi nghe đi nghe lại một điều: tìm kiếm AI đang đến, và dù đã có vài công cụ, không ai thực sự biết chúng đáng tin cậy đến mức nào.

Tôi không chỉ dựa vào lời họ nói, vì bản thân cũng đang quan sát sự thay đổi theo thời gian thực. Người tiêu dùng chuyển từ việc cuộn qua các đường liên kết trên Google sang hỏi trực tiếp LLM. Cách thứ hai giống một hộp đen đối với người làm tiếp thị. Họ thậm chí không biết mình có được nhắc đến hay không, chứ chưa nói đến việc thương hiệu được mô tả hoặc định vị so với đối thủ như thế nào.

Tôi thấy hai vấn đề với phần mềm hiện có. Thứ nhất, nhiều công cụ giống nền tảng SEO được gắn thêm tính năng AI. Thứ hai, số ít công cụ được xây dựng chuyên biệt lại có mức giá chỉ dành cho doanh nghiệp lớn. Nếu không phải thương hiệu khổng lồ có ngân sách để tìm hiểu mức độ hiện diện trong AI, bạn bị đứng ngoài và phải mò mẫm. Tôi không thấy điều đó hợp lý. Mọi thương hiệu đều xứng đáng biết mình xuất hiện như thế nào, không chỉ những bên có thể chi khoản tiền năm chữ số mỗi tháng. Với Trendos, chúng tôi quyết tâm mang đến cho thương hiệu ở mọi quy mô một cách chính xác, có giá hợp lý để hiểu và tối ưu sự hiện diện của mình trong AI.

Câu trả lời do AI tạo ra có thể giống một hộp đen đối với người làm tiếp thị. Từ dữ liệu Trendos đang thu thập, những tín hiệu quan trọng nhất dường như quyết định việc thương hiệu được các hệ thống như ChatGPT, Gemini, Claude và Perplexity nhắc đến, trích dẫn hoặc đề xuất là gì?

Xét về tín hiệu, điều cốt lõi là được nhắc đến đủ nhiều, đúng nơi và theo cách có cấu trúc. Điều này khác với SEO, nơi bạn cần liên kết do-follow để truyền uy tín. Trong tìm kiếm AI, mô hình không lập chỉ mục trang web của bạn mà trích xuất nội dung từ đó. Liên kết trở nên không cần thiết. Bạn chỉ cần tên thương hiệu xuất hiện rõ ràng và thường xuyên trên các trang mà mô hình vốn đã lấy thông tin.

Dữ liệu của chúng tôi cho thấy năm trụ cột đóng góp vào việc này: website của chính bạn, PR và truyền thông tự nhiên, nền tảng đánh giá như Trustpilot và G2, đối tác tiếp thị liên kết, và mạng xã hội. Mức độ quan trọng của từng trụ cột thay đổi theo ngành. Thời trang và thương mại điện tử dựa nhiều vào kênh do thương hiệu sở hữu, vì mô hình dễ trích xuất thông tin từ trang sản phẩm. Tài chính tiêu dùng dựa nhiều hơn vào các trang so sánh có tiếp thị liên kết. Thương hiệu SaaS và B2B thường được trích dẫn từ các nền tảng đánh giá như G2 và Capterra. Không có công thức chung. Bạn phải xem các nguồn trích dẫn của mình để biết trụ cột nào quan trọng nhất.

Cấu trúc cũng quan trọng. Những thương hiệu chúng tôi thấy được trích dẫn nhiều nhất thường đăng nội dung rõ ràng, trực tiếp, trả lời câu hỏi ngay từ đầu, thường theo dạng hỏi đáp. Mô hình dễ trích xuất nội dung như vậy. Bài blog nhồi nhét từ khóa không giúp ích. Cách hiệu quả là trả lời trước rồi bổ sung chi tiết sau. Hiện chúng tôi chưa thấy mô hình phạt nội dung do AI tạo ra. Nội dung được trích dẫn là nội dung trả lời tốt câu hỏi, bất kể ai hay thứ gì đã viết nó.

Toàn bộ quá trình cũng có một phần ngẫu nhiên. Những mô hình này dự đoán từ tiếp theo chứ không chạy một thuật toán xếp hạng cố định duy nhất. Bạn có thể làm đúng mọi thứ mà vẫn thấy biến động. Tại Trendos, chúng tôi cố gắng giúp thương hiệu tập trung vào tín hiệu họ kiểm soát được và ngừng chạy theo những tín hiệu ngoài tầm kiểm soát.

Khác với thứ hạng Google truyền thống, câu trả lời AI có thể thay đổi khi cùng một câu hỏi được đặt nhiều lần. Chị đo lường sự hiện diện trong AI một cách đáng tin cậy ra sao khi các mô hình nền tảng mang tính xác suất, và cần lấy bao nhiêu mẫu để thương hiệu có thể rút ra kết luận có ý nghĩa từ dữ liệu?

Đây là chủ đề nóng trong ngành hiện nay. Gần đây, một công ty lên LinkedIn cho rằng cần thu thập một câu trả lời khoảng 100 lần mỗi ngày rồi lấy trung bình để có kết quả đáng tin cậy. Một số nền tảng lớn vẫn cho rằng mỗi ngày một lần là đủ. Tôi không nghĩ bên nào đã hoàn toàn chứng minh quan điểm của mình bằng bằng chứng thực tế.

Chúng tôi tiếp cận theo thực nghiệm. Có những khách hàng như NordVPN đã theo dõi cùng chúng tôi một thời gian, nên chúng tôi thấy được mức biến động về sự hiện diện và thứ hạng của họ trong giai đoạn dài đó. Các chỉ số thực ra không dao động nhiều đến thế. Thu thập thường xuyên hơn có lẽ tăng độ chính xác một chút, nhưng mức chênh chỉ là một phần nhỏ của một phần trăm, chắc chắn không phải khác biệt giữa vô hình và đứng số một. Nó có thể đưa ai đó từ vị trí 35 lên 32, điều ít quan trọng hơn nhiều so với các vấn đề cấu trúc lớn mà thương hiệu thực sự có thể xử lý.

Cách làm của chúng tôi là theo dõi nhất quán theo thời gian thay vì chạy theo tần suất lấy mẫu cực cao, đồng thời để thương hiệu xem đường xu hướng của chính mình để đánh giá ngành hàng ổn định hay biến động đến mức nào.

Có nhiều tranh luận xoay quanh SEO, tối ưu hóa công cụ trả lời và tối ưu hóa công cụ sinh nội dung. Những nguyên tắc SEO truyền thống nào vẫn quan trọng trong tìm kiếm AI, và theo chị, người làm tiếp thị sai ở đâu khi chỉ áp dụng nguyên xi cách làm SEO hiện tại cho các mô hình ngôn ngữ lớn?

Nhiều nguyên tắc SEO vẫn quan trọng trong tìm kiếm AI. Chẳng hạn, việc mở rộng truy vấn là các tìm kiếm bổ sung mà ChatGPT thực hiện ngầm trước khi đưa ra câu trả lời. Chúng vẫn xuất phát từ hành vi tìm kiếm thực tế, nên việc cải thiện thứ hạng liên quan vẫn là bài toán SEO. Bạn vẫn tối ưu từ khóa đuôi dài, nhưng nhắm vào thứ mô hình tìm kiếm thay vì thứ con người gõ vào Google.

Nhiều người làm tiếp thị nhầm tưởng rằng một lần nhắc đến phải hoạt động như liên kết ngược. Trong SEO, bạn muốn có liên kết do-follow vì đó là cách truyền uy tín và điểm đánh giá tên miền. Trong tìm kiếm AI, mô hình không lập chỉ mục trang của bạn. Vì chúng trích xuất nội dung, bạn hoàn toàn không cần liên kết, chỉ cần thương hiệu được nhắc đến đủ rõ trên trang mà mô hình đã tin tưởng. Mọi người mất nhiều thời gian tìm chỗ đặt liên kết, trong khi thứ nên theo đuổi là chính sự nhắc đến.

Một sai lầm phổ biến khác là mang theo thói quen SEO cũ. Nội dung chủ yếu viết để khớp từ khóa, với câu trả lời thực sự bị chôn ở giữa trang, thường bị mô hình AI bỏ qua. Hãy trả lời câu hỏi trước, rõ ràng và trực tiếp, rồi mới thêm chi tiết.

Tôi cũng cho rằng quyết định SEO đã chết và bắt đầu lại từ đầu là sai lầm. SEO chưa chết! GEO là phần mở rộng của SEO, cộng với mạng xã hội và tiếp thị liên kết cùng phối hợp. Những thương hiệu vốn làm SEO tốt không hề phí công, nhưng cũng không nên mặc định các quy tắc cũ áp dụng nguyên xi.

Trendos theo dõi các nguồn mà hệ thống AI trích dẫn khi trả lời câu hỏi về thương hiệu. Chị đã học được gì về những loại nguồn mà công cụ AI dường như tin tưởng nhất, và doanh nghiệp thực tế có thể tác động đến các trích dẫn đó đến đâu mà không tìm cách thao túng hệ thống?

Sự tin cậy không có một hệ thống thứ bậc duy nhất. Nó phụ thuộc vào ngành. Loại nguồn được trích dẫn nhiều nhất trong thời trang, tức kênh do thương hiệu sở hữu, không giống tài chính tiêu dùng, nơi nội dung tiếp thị liên kết và ứng dụng nổi bật hơn. Không loại nguồn nào thắng ở mọi nơi. Bạn phải xem nguồn trích dẫn trong ngành hàng của mình để biết điều gì đang được tin tưởng.

Cấu trúc quan trọng ngang loại nguồn. Các website biên tập có uy tín vẫn có trọng lượng, nhưng không phải chỉ là một điểm uy tín duy nhất như điểm đánh giá tên miền. Chúng tôi thấy tính nhất quán quan trọng hơn: thương hiệu được nhắc đến thường xuyên đến đâu trên nhiều nguồn đáng tin cậy. Một trang rõ ràng, có cấu trúc tốt của website nhỏ có thể vượt một bài dài trên ấn phẩm lớn, đơn giản vì mô hình dễ trích xuất và sử dụng hơn.

Về việc tạo ảnh hưởng mà không thao túng, tôi sẽ tách hoàn toàn khỏi tư duy SEO. Bạn không cố thao túng đồ thị liên kết. Bạn đang cố giành được những lần nhắc đến thực chất trên năm trụ cột đó: website của mình, bài PR, nền tảng đánh giá như Trustpilot và G2, quan hệ tiếp thị liên kết và hiện diện trên mạng xã hội. Sau đó cấu trúc mọi thứ để mô hình dễ đọc. Điều đó không khác nhiều so với xây dựng thương hiệu tốt. Các thương hiệu hiện diện rõ nhất ít tập trung vào lách hệ thống mà chú trọng hơn đến việc có mặt một cách kiểm chứng được ở những nơi mô hình vốn tin cậy.

Trendos ra mắt chỉ số theo dõi 1.000 thương hiệu có mức độ hiện diện trong AI cao nhất tại nhiều thị trường. Những quy luật hoặc bất ngờ nào xuất hiện từ tập dữ liệu này, và điều gì phân biệt thương hiệu liên tục xuất hiện trong đề xuất do AI tạo ra với đối thủ phần lớn vẫn vô hình?

Bất ngờ đầu tiên là các công cụ hoạt động khác nhau đến mức nào. Trong cùng một thị trường, ChatGPT và Google AI Overviews chỉ có khoảng hai phần ba thương hiệu trùng nhau trong nhóm 100 thương hiệu hàng đầu của quốc gia được chúng đề xuất. AI Overviews nghiêng mạnh về bán lẻ hàng ngày. Trader Joe’s đứng thứ 35 ở đó tại Mỹ, nhưng thứ 567 trên ChatGPT. ChatGPT thiên về thương hiệu B2B và phục vụ doanh nghiệp lớn như Gartner, ServiceNow và Databricks, vốn phần lớn bị AI Overviews bỏ qua.

Bất ngờ thứ hai là tính địa phương rất cao. Bảy mươi phần trăm thương hiệu trong chỉ số của chúng tôi chỉ xuất hiện tại một quốc gia, và ở Đức, gần một phần ba nhóm 100 thương hiệu hàng đầu không hề có trong danh sách của Anh hoặc Mỹ.

Điểm khác biệt của các thương hiệu luôn hiện diện rõ là độ bao phủ. Một thương hiệu điển hình trong nhóm 10 đứng đầu xuất hiện ở hơn 90 danh mục sản phẩm; thương hiệu ở nửa dưới bảng xếp hạng xuất hiện ở khoảng năm danh mục. Chúng không chỉ được nhắc đến nhiều hơn mà còn phù hợp với nhiều câu hỏi hơn hẳn. Các danh sách biến động nhanh: nhóm cao nhất gần như không thay đổi qua từng tháng, nhưng khoảng 13% thương hiệu rời khỏi mỗi danh sách chỉ trong một tháng. Sự hiện diện không phải thứ đạt được một lần là xong; bạn phải liên tục tạo dựng nó.

Ad Radar của Trendos theo dõi vị trí quảng cáo tài trợ xuất hiện cạnh các cuộc trò chuyện ChatGPT. Dữ liệu ban đầu cho thấy những ngành và nhà quảng cáo nào tiến nhanh nhất, và người làm tiếp thị nên phân biệt sự hiện diện trả phí với việc thương hiệu được mô hình AI nền tảng nhắc đến hoặc đề xuất tự nhiên như thế nào?

Quảng cáo ChatGPT nghiêng mạnh về bán lẻ và B2C, chiếm khoảng 50–70% những gì chúng tôi theo dõi. Phần còn lại là B2B, chủ yếu là công ty và đại lý quảng cáo dịch vụ của chính họ. Điều này hợp lý vì người dùng ChatGPT chủ yếu là người tiêu dùng, nhưng nhóm B2B cũng hiện diện rõ.

Nền tảng quảng cáo OpenAI vẫn ở giai đoạn đầu. Họ liên tục bổ sung định dạng và tính năng, còn việc triển khai không đồng đều: lần gần nhất tôi kiểm tra, quảng cáo chưa hoạt động hoặc chưa được tính phí tại một số thị trường châu Âu, ngay cả sau khi OpenAI thông báo mở rộng tới đó. Vì vậy, đánh giá ngành nào đi nhanh nhất phản ánh ai sẵn sàng thử điều mới ở thời điểm này hơn là cho thấy ai vẫn sẽ quảng cáo sau sáu tháng.

Đó cũng là chỗ thiếu thông tin đối với nhà quảng cáo. OpenAI không cho bạn biết quảng cáo xuất hiện với lời nhắc nào, cũng không cho biết đối thủ đang làm gì. Với Ad Radar của Trendos, thương hiệu có thể thấy chính xác lời nhắc nào kích hoạt quảng cáo và xem các nhà quảng cáo khác trong ngành hàng: họ chạy bao nhiêu quảng cáo, dẫn đến đâu, dùng tiêu đề và mô tả nào.

Hiện tại, rất dễ phân biệt nội dung trả phí và nhắc đến tự nhiên. ChatGPT gắn nhãn rõ ràng cho vị trí tài trợ và đặt ở cuối câu trả lời, nên không có gì hòa vào nội dung trả lời. Đề xuất tự nhiên là mô hình chọn bạn làm đáp án; vị trí trả phí là bạn thuê một chỗ bên dưới.

Thành thật mà nói, tôi nghĩ việc phân biệt sẽ khó hơn theo thời gian. Quảng cáo càng trông giống và tạo cảm giác như một phần thực sự của câu trả lời thì thường càng hiệu quả. Điều đó đã đúng với Google và Meta, và ChatGPT có lẽ sẽ đi cùng hướng. Đó chính là lý do thương hiệu cần theo dõi song song mức độ hiện diện trả phí và tự nhiên.

Một thách thức của tối ưu hóa công cụ sinh nội dung là tách tương quan khỏi quan hệ nhân quả. Khi sự hiện diện trong AI của một thương hiệu cải thiện, nhóm tiếp thị có thể xác định hành động nào thực sự tạo ra thay đổi — PR số, bài viết của bên thứ ba, nội dung tự sản xuất tốt hơn, đánh giá, thay đổi kỹ thuật hay yếu tố khác — bằng cách nào?

Quy kết kết quả cho hành động là một trong những bài toán khó nhất của GEO, và chưa ai nối hoàn hảo mọi hành động với mọi kết quả. Nhưng thương hiệu không còn phải đoán mò. Với Trendos, bạn thấy chính xác nguồn nào được công cụ AI trích dẫn khi nhắc đến bạn và đối thủ; điều đó cho biết rất nhiều về những gì đang hiệu quả.

Cách đáng tin cậy nhất là gắn một hành động cụ thể với một nguồn cụ thể. Nếu có bài viết về bạn trên website vốn đã được trích dẫn trong ngành hàng, bạn có thể theo dõi xem nguồn đó có bắt đầu xuất hiện trong câu trả lời cho các lời nhắc liên quan không và thương hiệu của bạn có xuất hiện cùng không. Điều tương tự áp dụng cho đánh giá, vị trí tiếp thị liên kết hoặc nội dung mới trên website của mình. Bạn không chờ điểm tổng thay đổi rồi tự hỏi vì sao; bạn đang thấy nguồn nào được mô hình thực sự sử dụng.

Với quảng cáo trả phí thì còn rõ hơn. Quảng cáo ChatGPT cho phép theo dõi tác động trực tiếp như bất kỳ kênh trả phí nào khác, sử dụng tham số UTM để đo lưu lượng truy cập và chuyển đổi.

Vẫn nên xem xu hướng qua vài tuần thay vì phản ứng với một ngày, vì câu trả lời AI vốn biến động tự nhiên. Chúng tôi cũng đang xây dựng Key Insights, tự động chỉ ra các mối liên hệ này để nhóm không phải tự đào sâu từng biểu đồ. GEO vẫn có phần bất định, nhưng thương hiệu hiện đã có công cụ để thấy rõ điều gì mang lại nhiều giá trị nhất.

Trendos gần đây giới thiệu tích hợp MCP, cho phép tác nhân AI truy vấn trực tiếp dữ liệu về mức độ hiện diện, đối thủ, trích dẫn và quảng cáo. Chị có cho rằng quản lý sự hiện diện trong AI cuối cùng sẽ chuyển từ việc người làm tiếp thị nghiên cứu bảng điều khiển sang tác nhân liên tục tìm ra khoảng trống và đề xuất hoặc thực hiện thay đổi thay họ không?

Tôi nghĩ đó là hướng phát triển, và chúng tôi đã bắt đầu xây dựng theo hướng này. Ngay cả khi chưa xét đến tác nhân, Trendos cũng đang chuyển sang làm việc cho thương hiệu thay vì chỉ đưa họ một bảng điều khiển. Gần đây, chúng tôi phát hiện một nhà sản xuất nhỏ có website bị chặn hoàn toàn với bot AI vì một lỗi kỹ thuật cơ bản mà không ai trong nhóm biết cần kiểm tra. Chúng tôi báo cho thương hiệu biết, nhưng mục tiêu là có thể sửa giúp họ mà không cần ai phía họ phải diễn giải biểu đồ trước.

Tác nhân là phần mở rộng tự nhiên của điều đó. Nếu hệ thống đã đọc được dữ liệu phía sau Trendos, thì phát hiện một trích dẫn còn thiếu và hành động tương ứng không phải bước nhảy quá lớn. Tôi không nghĩ bảng điều khiển sẽ biến mất hoàn toàn. Người dùng thiên về kỹ thuật vẫn muốn dữ liệu thô, đặc biệt là chính xác các truy vấn mở rộng và văn bản câu trả lời thực tế. Nhưng với phần lớn thương hiệu — 90% không muốn trở thành nhà phân tích dữ liệu — tôi nghĩ đích đến là tác nhân âm thầm quản lý việc này ở hậu trường, chỉ đưa ra khi cần quyết định của con người.

Trợ lý AI ngày càng vượt khỏi việc trả lời câu hỏi để đề xuất sản phẩm, so sánh nhà cung cấp và cuối cùng hoàn tất giao dịch thông qua tác nhân. Chị nghĩ khái niệm “hiện diện trong tìm kiếm” sẽ phát triển thế nào, và cuối cùng thương hiệu sẽ quan tâm nhất đến những chỉ số nào?

Tôi nghĩ “hiện diện trong tìm kiếm” sẽ trở thành một phần của bức tranh lớn hơn: tác nhân có chọn thương hiệu của bạn khi hành động thay ai đó hay không. Được nhắc trong câu trả lời là một chuyện. Trở thành thương hiệu được tác nhân thực sự chọn, đánh giá tốt khi so sánh và hoàn tất giao dịch lại là chuyện khác, với yêu cầu cao hơn nhiều. Chúng ta đã thấy khởi đầu của điều này trong thương mại do tác nhân thực hiện.

Khi thương mại qua tác nhân phát triển mạnh, chỉ hiện diện sẽ không đủ. Sắc thái đánh giá tích cực hay tiêu cực sẽ quan trọng hơn rất nhiều. Tác nhân thay bạn so sánh ba nhà cung cấp sẽ cân nhắc không chỉ ai được nhắc đến mà còn ai được mô tả là đáng tin, có đánh giá tốt và đáng đồng tiền. Tỷ lệ đề xuất — tức tần suất bạn được chọn trong số các thương hiệu được cân nhắc — sẽ có ý nghĩa hơn nhiều so với tổng số lần được nhắc đến.

Điều khác tôi cho rằng sẽ quan trọng hơn là cấu trúc và khả năng đọc bằng máy. Hiện tại, vấn đề là viết nội dung dạng hỏi đáp để mô hình dễ trích xuất. Khi tác nhân giao dịch thay bạn, điều quan trọng sẽ là giá cả, hàng tồn kho và điều khoản có được cấu trúc theo cách tác nhân thực sự đọc và trực tiếp hành động được hay không, chứ không chỉ mô tả.

Một lưu ý quan trọng: vẫn còn sớm. Tôi muốn nói rõ điều đó hơn là giả vờ rằng chúng tôi đã vạch ra đầy đủ mọi thứ. Điều tôi chắc chắn là những thương hiệu chú ý tới chuyển dịch này trước khi tác nhân giao dịch ở quy mô lớn sẽ có lợi thế khởi đầu thực sự, giống như các thương hiệu làm SEO sớm đã có với Google.

Cảm ơn chị về cuộc phỏng vấn tuyệt vời. Độc giả muốn tìm hiểu thêm có thể truy cập Trendos.