Marketing engineer (kỹ sư marketing) chính là kiểu nhân sự 10x MỚI, và phần lớn các công ty hiện vẫn chưa có lấy một người.
Nếu bạn đang phát triển một startup, một doanh nghiệp hay một dự án tay trái, việc tự trở thành một marketing engineer hoặc tuyển một người như vậy chính là đòn bẩy lớn nhất bạn có lúc này. Đây là thời kỳ thú vị nhất của ngành marketing kể từ khi Google ra mắt AdWords. Có lẽ là thú vị nhất từ trước đến nay.
Trong suốt 20 năm, nghĩ ra ý tưởng marketing thì dễ, nhưng đưa nó vào thực tế lại cực khó. Đội sales biết rõ vì sao chốt được đơn. Đội support biết rõ vì sao khách hàng rời đi. Nhưng mọi ý tưởng đều phải sống sót qua một bản brief, một designer, một developer, một analyst và hai cuộc họp, để rồi phần lớn chết yểu trong một thread Slack.
Nút thắt cổ chai đó vừa bị phá vỡ!
Ngày nay, một agent có thể đọc xong toàn bộ cuộc gọi sales của tuần trước chỉ trong mười phút. Một agent khác biến những gì khách hàng nói thành một landing page. Một agent khác nữa tung ra ba mươi mẫu quảng cáo và tự động tắt những mẫu kém hiệu quả trong lúc bạn đang ngủ. Và một agent sẽ báo cho bạn vào sáng thứ Hai xem chiến dịch nào thực sự mang về những khách hàng chịu rút ví. Các mô hình AI giờ đã đủ tốt để nếu ý tưởng của bạn hay, kết quả đầu ra cũng sẽ hay tương ứng.
Một marketing engineer là người đấu nối các agent đó thành một cỗ máy. Nửa marketer, nửa builder. Và những người giỏi nhất thường đến từ bên ngoài ngành marketing: founder, kỹ sư, người làm vận hành, hay những solo builder.
Vậy nên hãy pha cà phê, rót trà đi, vì đây là cuốn playbook trọn vẹn dành cho bạn (đọc khoảng 15-20 phút):
Chúng ta đã đi đến đây bằng cách nào
Vào thời Mad Men, từ những năm 1950 đến 1990, marketing đồng nghĩa với báo in, TV, radio và biển bảng. Công việc xoay quanh những ý tưởng lớn và ngân sách khủng. Một chiến dịch ngốn hàng triệu đô, mất nhiều tháng để sản xuất, và nếu may mắn thì một quý sau bạn mới biết nó có hiệu quả hay không. Một marketer giỏi cả năm chỉ có vài cơ hội thực sự để thử sức, nên cả ngành nghề này vận hành dựa trên gu thẩm mỹ, khả năng thuyết phục và linh cảm.
Rồi Google ra mắt AdWords vào năm 2000 và Facebook mở bán quảng cáo năm 2007, đột nhiên mọi cú click đều đếm được. Digital marketer ra đời từ đó. Công việc chuyển sang quản lý các kênh như SEO, paid search, email và display. Marketer sống trong các dashboard, và người giỏi nhất là người hiểu sâu nhất về nền tảng. Bạn có thể chạy vài thử nghiệm mỗi tháng.
Đến thập niên 2010, growth hacker xuất hiện, và tôi sẽ không bao giờ quên giai đoạn đó. Sean Ellis đặt ra thuật ngữ này vào năm 2010, và những chiêu trò đỉnh nhất của thập kỷ trở thành huyền thoại. Hotmail chèn dòng "P.S. I love you. Get your free email at Hotmail" ở cuối mỗi email. Dropbox tặng bạn và bạn bè dung lượng miễn phí cho mỗi lượt giới thiệu. Airbnb cho phép host đăng chéo listing của họ lên Craigslist. Growth hacker coi marketing như làm sản phẩm, với funnel, vòng lặp và A/B test. Vấn đề là mọi ý tưởng hay đều cần một kỹ sư, mà kỹ sư thì lại thuộc quyền ưu tiên của product roadmap. Growth hacker dành nửa đời để viết ticket và xếp hàng chờ đợi. Chạy được vài thử nghiệm một tuần đã là một tuần đại thắng.
Khi ChatGPT xuất hiện vào cuối năm 2022, chúng ta có thêm marketer được AI hỗ trợ. Nội dung ra nhanh hơn, hình ảnh ra nhanh hơn, còn mọi thứ khác vẫn y nguyên. Vẫn sơ đồ tổ chức cũ, vẫn những cuộc họp cũ, vẫn chu kỳ sáu tuần đó, chỉ là bản nháp đầu tiên xịn hơn. Giai đoạn này giống như kỷ nguyên AI copilot. Phần lớn các team marketing hiện vẫn đang dậm chân tại đây.
Marketing engineer là hệ quả tất yếu khi người nghĩ ra ý tưởng và người có thể xây dựng nó hợp nhất thành một. Một marketer duy nhất nghiên cứu khách hàng, dựng trang, tạo nội dung, đấu nối dữ liệu và tung ra thử nghiệm. Đơn vị công việc chuyển dịch từ một chiến dịch sang một hệ thống liên tục sản sinh ra chiến dịch, và việc một người chạy hàng chục thử nghiệm mỗi ngày bỗng trở nên hoàn toàn khả thi.
Nhìn rộng ra, toàn bộ lịch sử marketing chỉ gói gọn trong một xu hướng: chi phí cho mỗi thử nghiệm liên tục lao dốc. Ai chạy được nhiều thử nghiệm chất lượng nhất sẽ học nhanh nhất, và ai học nhanh nhất sẽ thắng.
Vì sao điều này lại quan trọng đến vậy
Công ty nào cũng đang ngồi trên một đống vàng mà hiếm khi dùng tới (tôi biết nghe khó tin, nhưng đó là sự thật).
Đội sales nghe đi nghe lại năm lời từ chối giống nhau mỗi tuần. Đội support biết chính xác lời hứa nào dẫn đến yêu cầu hoàn tiền. Founder có những góc nhìn sắc bén về thị trường nằm trong đầu họ và rải rác trong vài clip podcast. Đội analytics biết trang nào mang về những khách hàng gắn bó lâu dài. Tất cả nằm rải rác ở các công cụ khác nhau, do những người khác nhau nắm giữ, và may ra mỗi quý mới được đưa vào một chiến dịch.
Trong khi đó, những ý tưởng nhỏ có thể tận dụng đống kiến thức kia liên tục thua cuộc trước các đợt ra mắt lớn. Một công cụ tính giá cho một ngách nhỏ. Một chiến dịch xây từ chính các cuộc gọi sales hôm qua. Một tin nhắn gửi bốn mươi khách hàng tiềm năng cũ đúng ngày tính năng họ từng yêu cầu được phát hành. Mỗi ý tưởng đó đều cần một designer, một developer, một analyst và hai cuộc họp, nên chúng mãi mãi nằm đắp chiếu trong backlog.
Một marketing engineer có thể xử lý tất cả những việc đó chỉ trong một buổi chiều. Marketing nhắm trúng đích đã trở nên rẻ, và khi sự cụ thể trở nên rẻ, công ty nào hiểu khách hàng của mình nhất sẽ bắt đầu thắng. Các agency bán giờ làm sẽ cảm nhận điều này đầu tiên. Những team marketing cồng kềnh sẽ dần trông giống các ủy ban duyệt hồ sơ. Còn founder và marketer làm solo sẽ đột ngột có sức sản xuất bằng cả một phòng ban.
Lưu ý: Đối tác của tôi vừa ra mắt Boring Funnels, với ý tưởng rằng cơ hội lớn nhất là giúp doanh nghiệp biến những gì họ biết về khách hàng thành các offer rõ ràng, landing page hữu ích và chuỗi follow-up dẫn đến doanh số. Một marketing engineer có thể xây dựng toàn bộ hệ thống đó, xem khách rớt ở đâu và liên tục cải thiện khi có thêm khách hàng mới đổ về.
Đây là cách chính xác để xây dựng nó.
Bước 1: Thiết lập bàn làm việc
Mọi thứ bắt đầu bằng một không gian làm việc cho agent. Claude Code, Codex và Cursor là những cái tên phổ biến. Cách dễ nhất để hình dung về các công cụ này là coi chúng như một nhân viên junior siêu tốc, sống bên trong một thư mục trên máy tính của bạn. Nó có thể đọc mọi file trong thư mục đó, tạo file mới, chạy code và sử dụng bất kỳ công cụ nào bạn kết nối với nó.
Phần cuối cùng đó chính là nơi phép màu xảy ra. Các công cụ kết nối thông qua một thứ gọi là MCP, về cơ bản là một ổ cắm vạn năng cho AI. HubSpot, Stripe, Notion, Slack và hàng trăm công cụ khác đều có MCP server, nên agent của bạn có thể đọc CRM hoặc kéo doanh thu tuần trước y hệt cách bạn làm. Nếu một công cụ chỉ có API, agent thường có thể tự viết code để gọi nó.
Bạn cũng sẽ muốn các agent chạy theo lịch trình ngay cả khi bạn đang ngủ. Một năm trước, điều đó có nghĩa là phải chắp vá mọi thứ trong các công cụ workflow như Zapier hay n8n. Hôm nay, bạn chỉ cần bảo coding agent của mình xây nó. Cứ nói "chạy việc này vào 7h sáng thứ Hai hàng tuần, đăng báo cáo lên Slack, và chờ tôi gật đầu trước khi gửi bất cứ thứ gì", thế là nó sẽ viết scheduled job, tin nhắn Slack kèm nút approve, và đoạn code chỉ thực thi khi bạn bấm vào. Hoặc dùng một agent luôn bật như Hermes hay OpenClaw vốn đã chạy ngầm sẵn. Dù bằng cách nào, đó vẫn là code của bạn, nằm trong thư mục của bạn, và bạn có thể thay đổi bất kỳ phần nào chỉ bằng một câu lệnh.
Bước 2: Viết bộ não
Đây là sai lầm tôi thấy lặp đi lặp lại. Có người hào hứng dựng lên mười agent, nhận về một núi nội dung chung chung vô nghĩa, rồi kết luận rằng AI marketing chỉ là trò thổi phồng.
Agent không có lỗi, lỗi là do bối cảnh quá mỏng.
Giống như bạn tuyển một marketer thiên tài nhưng bỏ qua khâu onboarding. Họ sẽ viết ra những thứ nghe rất thông minh về ngành của bạn, nhưng giọng điệu lại y hệt đối thủ. Vậy nên trước khi dựng bất kỳ agent nào, hãy xây bộ não: một thư mục giải thích về doanh nghiệp của bạn theo cách bạn sẽ trình bày cho một nhân viên mới đầy sắc sảo trong ngày làm việc đầu tiên.
Đây là cấu trúc tôi sẽ dùng:
Sáu file này đảm nhận phần lớn khối lượng công việc.
1/ START-HERE.md là trang duy nhất mà mọi agent đọc đầu tiên. Nó nêu rõ công ty làm gì, phục vụ ai, ưu tiên của quý này là gì và mọi thứ khác nằm ở đâu.
2/ company/customer-fit.md mô tả ai mua hàng, ai ở lại, và ai là người bạn có thể phục vụ sinh lời. Hãy cụ thể đến mức khắt khe. Câu "Các cửa hàng Shopify đạt doanh thu 1 triệu đến 10 triệu USD mỗi năm, nơi founder vẫn tự làm sổ sách và từng bị kế toán viên lừa một vố" sẽ cho agent một điểm tựa để làm việc. Còn chữ "SMBs" thì gần như vô dụng.
3/ company/offers.md liệt kê bạn bán gì, giá bao nhiêu, bạn được phép hứa hẹn điều gì, và điều gì cần được duyệt trước khi ai đó nói ra.
4/ brand/voice.md là nơi hầu hết mọi người lười biếng. Cụm từ "thân thiện nhưng chuyên nghiệp" chẳng có ý nghĩa gì với agent. Hãy dán vào đó ba email hoặc mẫu quảng cáo bạn tâm đắc, kèm một câu giải thích vì sao chúng hiệu quả, và hai mẫu bạn đã loại bỏ cùng lý do. "Chúng tôi bỏ mẫu này vì nó hứa hẹn có kết quả trong 30 ngày và chúng tôi không thể đảm bảo điều đó." Agent học từ ví dụ thực tế tốt hơn gấp nhiều lần so với học từ tính từ.
5/ brand/founder-opinions.md là lợi thế cạnh tranh không công bằng của bạn. Mọi đối thủ đều dùng chung những mô hình AI giống bạn. Chỉ bạn mới có góc nhìn của founder về thị trường, về khách hàng và về đối thủ. Hãy dành hai tiếng phỏng vấn founder của bạn, hoặc chính bạn, và ghi lại mọi quan điểm mạnh mẽ. "Hầu hết các agency trong ngành này đều thu phí onboarding quá đắt." "Khách hàng xịn nhất của chúng tôi đến từ lời giới thiệu của kế toán." Chính những quan điểm đó làm cho nội dung đầu ra nghe giống bạn.
6/ decisions/failed-campaigns.md lưu giữ những bài học đã tiêu tốn tiền thật. "Chương trình audit miễn phí chỉ thu hút những công ty quá nhỏ, không đủ tiền trả cho chúng tôi." "LinkedIn mang về rất nhiều lead nhưng tỷ lệ chốt cực thấp." Một dòng như vậy đủ cứu agent khỏi việc lặp lại sai lầm 20.000 USD.
Có một quy tắc giúp bộ não luôn khỏe mạnh: agent có thể thêm các giả định vào evidence/, nhưng chỉ con người mới được chuyển nội dung vào company/. Nếu không, linh cảm của một agent sẽ âm thầm trở thành chính sách của cả công ty.
Bước 3: Kết nối dữ liệu
Tiếp theo, hãy gắn mắt cho bộ não. Kết nối những nơi chứa sự thật về khách hàng: file ghi âm cuộc gọi trong Gong hoặc Fathom, ticket support trong Intercom hoặc Zendesk, deal trong HubSpot hoặc Salesforce, hành vi trong PostHog hoặc Google Analytics, và doanh thu trong Stripe.
Hãy bắt đầu bằng quyền chỉ đọc (read-only) ở mọi nơi. Một agent có thể đọc CRM của bạn đã rất hữu ích ngay từ ngày đầu. Còn việc cho phép nó chỉnh sửa CRM là đặc quyền nó phải giành được theo thời gian.
Sau đó, làm một việc nhàm chán mà gần như công ty nào cũng bỏ qua. Gán cho mỗi chiến dịch một ID và mang nó đi khắp nơi. Đặt nó vào UTM tag trên mọi đường link, vào tên mọi mẫu quảng cáo, vào tên mọi chuỗi email, và vào một trường dữ liệu trên mỗi deal trong CRM. Rồi lập một bảng đơn giản, trong Supabase hoặc thậm chí là spreadsheet để bắt đầu, mỗi hàng là một chiến dịch: ID, chi phí, lead, cuộc gọi đạt chuẩn, deal, doanh thu và tỷ lệ rời bỏ.
Nghe chẳng có gì hào nhoáng, nhưng đó lại là thứ giá trị nhất trong toàn bộ hệ thống. Hầu hết các công ty có thể cho bạn biết số click theo chiến dịch và doanh thu theo khách hàng, nhưng rất ít nơi nối được hai thứ đó lại với nhau. Khi bạn ghép các bảng này, agent của bạn có thể trả lời câu hỏi thực sự quan trọng: hoạt động marketing nào mang về những khách hàng chịu trả tiền và ở lại?
Bước 4: Xây agent đầu tiên
Hãy xây một agent và làm nó thật tốt trước khi nghĩ đến cái thứ hai. Sáu agent nói chuyện với nhau ngay từ ngày đầu là công thức hoàn hảo để bạn dành cả cuối tuần debug một cái group chat.
Agent đầu tiên nên là agent ngôn ngữ khách hàng, vì mọi thứ khác đều ăn theo những gì nó tìm ra. Nhiệm vụ của nó là đọc những gì khách hàng thực sự nói và trích xuất chính xác từ ngữ họ dùng để mô tả vấn đề của mình.
Xuất transcript của 20 đến 50 cuộc gọi sales gần nhất vào evidence/calls/ và đưa cho nó một chỉ dẫn như thế này:
Đọc mọi transcript trong evidence/calls/.
Sau đó đối chiếu báo cáo với ký ức của chính bạn về những cuộc gọi đó. Phiên bản đầu tiên sẽ đúng khoảng 70%. Nó có thể sẽ tâng bốc quá mức một khách hàng nói nhiều, hoặc đặt tên các nhóm bằng ngôn ngữ marketing sáo rỗng. Mỗi lần phát hiện lỗi, hãy sửa lại chỉ dẫn và lưu bản sửa vào decisions/ để nó ghi nhớ. Sau ba hoặc bốn vòng, nó sẽ đọc hiểu các cuộc gọi tốt hơn phần lớn nhân sự trong team của bạn.
Đây là kiểu insight nó sẽ tìm ra. Giả sử bạn bán phần mềm đặt lịch cho thợ ống nước và công ty HVAC. Agent nhận thấy các chủ doanh nghiệp liên tục nhắc một câu na ná: "Tôi mệt mỏi vì phải nghe điện thoại trong bữa tối rồi." Đúng một câu đó chính là quảng cáo, là tiêu đề và là câu mở đầu khi bán hàng của bạn. Nó đánh bại cụm "đặt lịch tự động" mọi lúc, vì người ta mua giải pháp cho tình huống chứ không mua tính năng.
Khi nó đã đáng tin cậy, hãy đặt lịch cho nó. Mỗi thứ Hai, nó đọc các cuộc gọi và ticket của tuần trước rồi thả một báo cáo mới tinh vào evidence/customer-language/. Giờ thì toàn bộ hoạt động marketing của bạn vận hành dựa trên những gì khách hàng nói tuần trước, thay vì những gì ai đó đoán mò từ năm ngoái.
Bước 5: Thêm năm agent còn lại
Khi agent đầu tiên đã vững, hãy bổ sung từng cái một. Mỗi agent có thư mục riêng trong workflows/, chỉ dẫn riêng và lịch trình riêng.
Agent tín hiệu mua hàng canh những khoảnh khắc tạo ra nhu cầu chỉ sau một đêm. Một công ty mở cơ sở thứ hai. Một thương hiệu bắt đầu bán sỉ. Một startup gọi vốn xong và đăng tuyển năm vị trí sales. Một công cụ bạn tích hợp vừa ra mắt tính năng mới. Cách dễ nhất để dựng agent này là dùng Clay. Kéo danh sách các tài khoản khớp với customer-fit.md, sau đó thêm các cột kiểm tra từng tín hiệu, như tin tuyển dụng mới, tin gọi vốn, địa điểm mới hoặc trang mới trên website của họ. Apollo rất tiện để lấy dữ liệu liên hệ.
Với mỗi tài khoản có tín hiệu mới, agent sẽ kiểm tra CRM để bỏ qua những người team bạn đang trao đổi, rồi hoàn thiện một câu: "Sự kiện này tạo ra vấn đề này, và sản phẩm của chúng ta giải quyết nó theo cách cụ thể này." Nếu câu văn nghe nhạt nhòa, tài khoản đó bị gác lại. Nếu câu văn sắc bén, agent sẽ soạn một email ngắn đi thẳng vào sự kiện và lưu dưới dạng bản nháp để bạn duyệt. Bộ lọc một câu đó chính là thứ khiến việc tiếp cận khách hàng mang lại cảm giác đúng thời điểm thay vì giống spam.
Agent tìm kiếm tìm ra những câu hỏi người ta đặt ra ngay trước khi mua hàng và xây trang web tốt nhất internet cho từng câu hỏi đó. Cung cấp cho nó ba nguồn: dữ liệu Search Console của bạn, các câu hỏi xuất hiện trong cuộc gọi sales, và những gì ChatGPT, Claude cùng Perplexity trả lời khi bạn hỏi về ngành của bạn. Nguồn cuối cùng này rất mới và bị đánh giá thấp một cách thảm hại. Mỗi tuần, hãy hỏi các AI engine những câu mà người mua của bạn hay hỏi và ghi lại xem chúng gợi ý công ty hay nguồn nào. Nó cho bạn biết các mô hình tin tưởng ai và bạn đang vô hình ở đâu.
Sau đó xây những trang hữu ích hơn bất cứ thứ gì đang có ngoài kia, bởi tìm kiếm bằng AI ưu tiên trang hữu ích nhất hơn là trang được tối ưu SEO tốt nhất. Một nhà cung cấp thiết bị bếp công nghiệp xây cẩm nang mở nhà hàng đầu tiên, kèm công cụ tính xem thiết bị nào vừa với không gian và ngân sách, sẽ được xếp hạng, được AI engine trích dẫn, và được người mua bookmark để quay lại khi họ sẵn sàng. Agent của bạn có thể viết công cụ tính đó trong một buổi chiều và publish lên Next.js và Vercel, hoặc lên Framer nếu bạn cần tốc độ.
Agent sáng tạo tạo và test quảng cáo. Đưa cho nó báo cáo ngôn ngữ khách hàng mới nhất, các claim đã được duyệt từ offers.md, video và ảnh chụp sản phẩm thật, cùng một thư mục chứa các mẫu quảng cáo bạn thích. Yêu cầu nó đưa ra những lý do mua hàng khác nhau, thay vì năm mươi phiên bản của cùng một tiêu đề: một quảng cáo đi qua một ví dụ thực tế, một quảng cáo kể câu chuyện khách hàng, một quảng cáo demo thô sản phẩm. Các mô hình tạo ảnh như Nano Banana và mô hình tạo video như Veo giúp chi phí sản xuất gần như bằng không.
Đặt tên mỗi quảng cáo theo đúng thứ nó đang test, ví dụ BK014_dinner-angle_ugc_v2, để ID chiến dịch, ý tưởng và định dạng nằm ngay trong tên. Một tháng sau, "góc bữa tối thắng góc giá cả" là một bài học bạn áp dụng được ở mọi nơi. Còn "video_final_7 đã thắng" chỉ là thông tin vô thưởng vô phạt.
Agent tải quảng cáo lên qua Meta Ads API ở trạng thái tạm dừng, để con người là người bấm nút chạy. Sau đó, một script nhỏ kiểm tra kết quả mỗi sáng và tự động tạm dừng bất cứ thứ gì có CTR dưới 1% sau một mức chi tiêu nhất định. Hãy quyết định tiêu chuẩn bằng chứng trước khi bạn khởi chạy: chi bao nhiêu tiền, chạy bao nhiêu ngày, và thế nào là thắng. Bỏ qua bước này thì 200 quảng cáo cũng chỉ mang lại cho bạn 200 thử nghiệm không đi đến đâu.
Agent closed-lost là thứ chi trả cho toàn bộ hệ thống còn lại. Kéo mọi deal thất bại từ CRM cùng ghi chú và transcript cuộc gọi. "Không quan tâm" là một bản tóm tắt lười biếng cho một cuộc trò chuyện thực tế, nên hãy để agent đọc lại từng cuộc và ghi nhận lý do thật cùng điều kiện để mở lại deal. "Đã chọn đối thủ, hợp đồng gia hạn vào tháng Ba." "Cần tính năng SSO." "Người ủng hộ sản phẩm đã nghỉ việc."
Sau đó nó sẽ canh những điều kiện đó. Ngày changelog của bạn báo SSO đã上线, mọi khách hàng tiềm năng từng đòi tính năng này sẽ nhận một bản nháp cá nhân hóa trích dẫn lại chính cuộc gọi của họ. Khi ngày gia hạn đến gần, bạn xuất hiện. Khi người ủng hộ sản phẩm nhảy sang công ty mới, bạn chúc mừng và giới thiệu lại bản thân. Hãy tôn trọng quyền từ chối và tùy chọn liên hệ, rồi bạn sẽ thấy phần lớn các công ty đang để quên một đống doanh thu dang dở ngay trong CRM của chính mình.
Agent hiệu suất đọc bảng chiến dịch của bạn mỗi thứ Hai và viết một memo ngắn, giống hệt cách một analyst sắc sảo sẽ làm. "Trang review lợi nhuận chuyển đổi 4%, và một nửa số lead đó quá nhỏ để phục vụ. Quảng cáo góc bữa tối có chi phí trên mỗi cuộc gọi đạt chuẩn thấp nhất. Retargeting đã tiêu 3.000 USD và tạo ra hai cuộc trò chuyện bán hàng." Mỗi dòng đều kết thúc bằng một quyết định dành cho bạn: giữ, hủy, thay đổi hay test tiếp.
Đấu nối nó xuyên suốt đến tận retention, refund và lợi nhuận. Một chiến dịch mang về khách hàng giá rẻ nhưng rời bỏ sau sáu mươi ngày trông rất đẹp trên dashboard nhưng lại âm thầm đốt tiền của bạn. Đây chính là agent bắt được lỗi đó.
Bước 6: Đưa rào chắn vào công cụ
Cách nhanh nhất để rước họa vào thân là tin vào một câu lệnh trong prompt. "Luôn hỏi tôi trước khi gửi" chỉ là một lời đề nghị lịch sự đối với mô hình AI. Rào chắn thật sự phải nằm trong công cụ.
Chỉ cấp cho mỗi agent tập quyền nhỏ nhất nó cần. Agent tiếp khách chỉ có quyền tạo bản nháp email. Agent quảng cáo tạo ad ở trạng thái tạm dừng, còn ngân sách do bạn giữ. Các bước phê duyệt nằm ngay trong code, như một tin nhắn Slack có nút approve mà hành động phải chờ. Dùng code thuần cho các quy tắc cứng như trần chi tiêu, danh sách chặn và khử trùng lặp, và dành mô hình AI cho những quyết định cần phán đoán như liệu tài khoản này có phù hợp không hay tin nhắn này có giống giọng văn của bạn không.
Sau đó viết cho mỗi agent một bản hợp đồng ngắn, giống như bản mô tả công việc kèm rào chắn. Đây là một ví dụ cho agent tín hiệu mua hàng:
"Xong" nghĩa là nó đã kiểm tra mọi nguồn trong phạm vi quyền hạn và báo cho bạn biết chỗ nào bị lỗi. Một agent dám nói "nguồn này hôm nay bị lỗi" có giá trị bằng mười agent âm thầm bỏ qua nó.
Bước 7: Chạy một chiến dịch từ đầu đến cuối
Đây là bức tranh khi mọi thứ phối hợp nhịp nhàng. Thử hình dung một công ty dịch vụ kế toán muốn kiếm thêm khách hàng thương mại điện tử.
Vào thứ Hai, báo cáo ngôn ngữ khách hàng chỉ ra các chủ shop liên tục nói một câu: "Tôi chẳng biết mình thực sự có lãi không sau khi trừ hàng hoàn, phí ship và các loại phí." Mười một khách hàng khác nhau đã nói câu đó trong tháng trước. Bạn mang nó đến gặp người trực tiếp làm dịch vụ và hỏi xem công ty có thực sự giải quyết được việc này không. Họ nói có, và đó là việc đầu tiên họ sửa cho mọi khách hàng mới. Bạn duyệt một offer trong offers.md: review lợi nhuận miễn phí cho các shop doanh thu 1 triệu đến 10 triệu USD mỗi năm.
Chiến dịch nhận ID là BK014, và mọi thứ từ đây đều mang theo ID đó.
Thứ Ba, agent sáng tạo tạo ra ba góc tiếp cận từ chính lời khách hàng: nơi lợi nhuận của bạn bốc hơi, một mẫu báo cáo tháng, và một câu chuyện ngắn từ khách hàng thật. Agent tìm kiếm dựng một trang kèm công cụ tính lợi nhuận đơn giản dùng các con số công ty đã kiểm chứng. Agent closed-lost tìm ra 60 khách hàng tiềm năng cũ từng nói "có lẽ để sau cuối năm" và soạn cho mỗi người một tin nhắn cá nhân hóa. Agent tín hiệu mua hàng đánh dấu các shop vừa lên sàn Amazon, vì bán đa kênh khiến sổ sách rối rắm hơn hẳn.
Thứ Tư, bạn duyệt mọi thứ trong một lần ngồi. Bạn cắt một quảng cáo hứa hẹn mức tiết kiệm mà công ty không thể đảm bảo, duyệt phần còn lại, và tung ra một gói test 2.000 USD.
Hai tuần sau, agent hiệu suất nối chi tiêu với số lượt review đã đặt, và nối lượt review với khách hàng đã ký hợp đồng. Trang công cụ tính chuyển đổi tốt nhất. Danh sách tín hiệu Amazon đặt được nhiều cuộc gọi nhất. Nó cũng nhắc bạn rằng mẫu thử vẫn còn nhỏ.
Bạn sẽ nhận ra câu nói gốc của khách hàng sống sót qua mọi bước. Bình thường, một insight sắc bén phải đi qua bản tóm tắt nghiên cứu, một bản brief và năm vòng chỉnh sửa, để rồi cuối cùng nghe giống hệt mọi quảng cáo kế toán khác trên internet. Ở đây, câu trích dẫn đi cùng thư mục chiến dịch, nên mọi agent đều nhìn thấy nó.
Bước 8: Vận hành vòng lặp hàng tuần
Khi cỗ máy đã được xây xong, công việc trông giống biên tập hơn là sáng tạo.
Thứ Hai bạn đọc memo hiệu suất và ra quyết định giữ, hủy hay thay đổi. Thứ Ba và thứ Tư bạn xây dựng, sửa các workflow tạo ra kết quả kém tuần trước, và tung thử nghiệm mới. Thứ Năm bạn họp với đội sales và support, vì đó là nơi ẩn náu những ý tưởng hay nhất cho tuần sau. Thứ Sáu bạn duyệt những gì agent làm ra và cập nhật file.
Trái tim của toàn bộ hệ thống là hàng chờ duyệt. Mỗi mục trong đó chỉ nên tốn dưới một phút để quyết định. "Duyệt offer đã sửa này. Nó thay đổi hai quảng cáo và email này." Hãy hiển thị thay đổi, những thứ nó ảnh hưởng, và bằng chứng đằng sau.
Và hệ thống chỉ thông minh hơn khi bạn thay đổi đầu vào của nó. Mỗi lần từ chối thứ gì, hãy ghi lại lý do và đặt nó ở nơi lượt chạy tiếp theo sẽ thấy. Từ chối một quảng cáo vì nó hút về những doanh nghiệp quá nhỏ so với năng lực của bạn? Cập nhật customer-fit.md. Khách hàng tiềm năng hiểu sai một offer? Thêm bước kiểm tra cho nó. Duy trì một nhật ký thử nghiệm ghi lại bạn đã test gì, vì sao, kết quả ra sao và bạn sẽ làm gì tiếp. Giữ mười input mẫu cho mỗi agent kèm output bạn mong đợi, và chạy lại chúng mỗi khi bạn đổi chỉ dẫn, để biết ngay lập tức nếu có thứ gì tệ đi.
Nếu bạn thấy mình dành cả ngày để sửa output của agent, vấn đề nằm ở thượng nguồn. Gần như luôn luôn là do bộ não hoặc bản hợp đồng.
Cỗ máy sáng tạo
Đây là điều phần lớn mọi người vẫn chưa kịp nhận ra: nội dung sáng tạo chính là targeting kiểu mới.
Meta đã xây dựng lại cách nó quyết định hiển thị quảng cáo nào. Hệ thống mới tên Andromeda đã hoàn tất triển khai toàn cầu vào cuối năm 2025, và nó đọc chính mẫu quảng cáo để suy ra ai nên thấy nó. Hình ảnh, hook và kịch bản của bạn giờ đảm nhận việc mà interest targeting từng làm. Một hệ quả phụ cực kỳ tàn nhẫn với những nhà quảng cáo lười biếng. Andromeda gom các quảng cáo trông giống nhau và coi chúng là một, nên năm mươi phiên bản của cùng một tiêu đề chỉ mang lại cho bạn tầm phủ sóng ngang ngửa một quảng cáo duy nhất. Và các quảng cáo thắng giờ cháy sau hai hoặc ba tuần thay vì sáu tuần.
Vậy nên công việc bây giờ là tạo ra một luồng ý tưởng thực sự khác biệt liên tục. Cho đến gần đây, việc đó cần cả một team sản xuất. Giờ nó cần một cỗ máy sáng tạo, và đây là cách tôi sẽ thiết lập nó.
Bắt đầu từ câu chữ. Nạp voice.md và báo cáo ngôn ngữ khách hàng mới nhất vào một frontier model như Claude hoặc GPT và bảo nó viết kịch bản cho 8 đến 12 concept khác biệt: một nỗi đau, một ví dụ thực tế, một câu chuyện khách hàng, một màn xả giận của founder, một phép so sánh, một lầm tưởng bạn đang đập tan. Gắn cho mỗi concept hai hoặc ba hook. Chiến lược nằm ở bước này, nên hãy dồn thời gian vào đây.
Một lối tắt cực kỳ hữu ích: bắt đầu từ một funnel đang hoạt động tốt.
Đối tác của tôi chưa nói nhiều về việc này công khai, nhưng @BoringMarketer vừa ra mắt Boring Funnels, nơi mổ xẻ một funnel thực tế đang chạy mỗi tuần, từ quảng cáo đến email cuối cùng, và biến mỗi bước thành một prompt bạn có thể giao thẳng cho coding agent của mình. Đó là điểm khởi đầu tốt hơn nhiều so với một trang giấy trắng.
Sau đó tạo hình ảnh. Nano Banana, GPT Image và Midjourney giờ tạo ra ảnh sản phẩm, bối cảnh lifestyle và quảng cáo tĩnh đủ sức trụ vững trên màn hình điện thoại. Mẹo là hãy nạp cho chúng ảnh sản phẩm thật của bạn để sản phẩm luôn chính xác, và để mô hình thay đổi mọi thứ xung quanh nó.
Rồi làm video. Veo, Kling và fal biến một kịch bản hoặc ảnh tĩnh thành một clip ngắn. Với quảng cáo talking-head, Arcads, HeyGen và Creatify tạo ra diễn viên AI đọc kịch bản của bạn bằng hàng chục ngôn ngữ. ElevenLabs lo phần lồng tiếng, còn CapCut hoặc Captions lo phần dựng.
Dùng diễn viên AI để test, rồi trả tiền cho người thật để thắng. Đây là bí kíp nội bộ về AI UGC. Diễn viên AI cho phép bạn test hai mươi kịch bản trong một ngày với chi phí bằng một video của creator. Khi bạn biết kịch bản nào hiệu quả, một người thật nói câu đó thường mang lại kết quả tốt hơn nữa, xây dựng niềm tin lớn hơn, và giúp bạn đứng về phía an toàn với các nền tảng yêu cầu dán nhãn nội dung AI.
Hãy để agent tự chạy vòng lặp. Nó khởi chạy từng concept ở trạng thái tạm dừng, một người thật bấm nút chạy, một script sẽ tự động tắt những concept thua cuộc sau khi tiêu hết hạn mức ngân sách định trước, và vào mỗi thứ Hai, agent tối ưu hiệu suất sẽ báo cho bạn biết concept nào thắng, hook nào nên thử tiếp theo. Việc của bạn chỉ còn là chọn ý tưởng và thẩm định gu thẩm mỹ, phần khối lượng công việc nặng nhọc đã có máy lo.
Những marketing engineer đang thắng lớn trên paid social hiện nay đều ra mắt hàng chục concept thực sự khác biệt mỗi tháng, và họ làm điều đó mà không cần đến cả một đội ngũ production.
Cỗ máy social
Paid social luôn chiếm trọn spotlight, nhưng organic social mới là nơi các marketing engineer âm thầm xây dựng lợi thế cạnh tranh khó ai bì kịp. Đây là kênh phân phối miễn phí, và cũng là phòng thí nghiệm test creative rẻ nhất từng được phát minh.
Hãy xem organic là bếp thử món của bạn. Đăng mười hook dưới dạng TikTok, Reels hoặc bài đăng X organic, xem thuật toán "chấm" cái nào, rồi mới đổ tiền chạy ads cho những cái thắng cuộc đó. Bạn tìm ra thứ hiệu quả mà không tốn đồng nào, và ngân sách quảng cáo chỉ chảy vào những ý tưởng đã tự chứng minh được bản thân.
Cắt nhỏ mọi thứ. Một nội dung dài như podcast, webinar hay đoạn founder vừa đi dạo vừa chia sẻ quan điểm có thể biến thành hai mươi clip ngắn. Các công cụ như Opus Clip sẽ tìm ra những khoảnh khắc đắt giá nhất và chèn phụ đề, còn agent thì lên lịch đăng chúng trên mọi nền tảng. Đây chính là cách phần lớn các podcast đình đám nhất tăng trưởng.
Dùng những format mở rộng được mà không cần lộ mặt. Slideshow và carousel trên TikTok, Instagram được xây từ báo cáo ngôn ngữ khách hàng là một trong những dạng bài dễ làm nhất và cũng được lưu lại nhiều nhất. Agent viết nội dung slide, AI tạo hình ảnh, còn bạn duyệt cả lô vào ngày Chủ nhật.
Lắng nghe trước khi lên tiếng. Hãy hướng một agent về phía Reddit, X, bình luận TikTok và đánh giá của đối thủ, rồi yêu cầu nó báo cáo mỗi tuần xem mọi người đang phàn nàn gì, đòi hỏi gì và hào hứng với điều gì. Sau đó, bảo nó soạn sẵn những câu trả lời hữu ích cho các thread mà sản phẩm của bạn thực sự giải quyết được vấn đề, rồi tự tay bạn đăng lên. Đặc biệt trên Reddit, một câu trả lời hữu ích từ người thật luôn ăn đứt mọi quảng cáo, còn spam thì chỉ khiến bạn bị ban.
Đưa founder vào guồng quay. Khi thương hiệu nào cũng có thể tạo nội dung bằng AI, thứ khan hiếm nhất trên newsfeed chính là một con người thật với những quan điểm thật. Hãy biến file founder-opinions.md thành một cỗ máy nội dung: agent soạn một bài mỗi ngày dựa trên góc nhìn của bạn, bạn chỉnh lại cho đúng giọng văn của mình rồi bấm đăng. AI giúp founder trở nên giá trị hơn, bởi họ là thứ duy nhất không ai khác có thể tạo ra.
Có hai quy tắc để giữ mọi thứ sạch sẽ. Hãy dán nhãn nội dung do AI tạo ra (người và cảnh) ở bất cứ đâu nền tảng yêu cầu, và luôn giữ một người thật kiểm soát nút đăng bài.
Cách để trở thành top 1% marketing engineer
Khi những phần cơ bản đã tự chạy trơn tru, đây mới là lúc mọi thứ thực sự thú vị.
Thứ nhất là xây dựng các công cụ hỗ trợ ra quyết định. Một công ty bao bì làm ra chiếc máy tính cho bạn biết kích thước hộp nào giúp giảm chi phí vận chuyển. Một công ty phần mềm tạo ra công cụ kiểm tra migration quét toàn bộ hệ thống của bạn và chỉ rõ chính xác những gì có thể chuyển đổi mượt mà. Trước đây, những thứ này là dự án kỹ thuật kéo dài sáu tháng nên hiếm ai buồn làm. Giờ thì một marketing engineer có thể tung ra phiên bản thô trong một tuần, khách hàng bookmark nó và quay lại đúng lúc họ sẵn sàng xuống tiền.
Thứ hai là làm marketing nhắm vào những người có sức ảnh hưởng đến quyết định mua. Người kế toán giới thiệu phần mềm cho bốn mươi khách hàng. Agency chọn công cụ cho khách của họ. Nhân viên IT luôn bị hỏi "cái này có an toàn không?". Hãy thiết kế một chiến dịch dành riêng cho họ, với đúng những tài liệu họ cần để gật đầu đồng ý.
Thứ ba là xử lý khâu thu hút khách hàng ngay trong quá trình onboarding. Đôi khi quảng cáo chạy rất ổn, nhưng khách hàng mới vẫn rời đi vì tuần đầu tiên sử dụng quá rối rắm. Một agent đọc các ticket onboarding và tìm ra chính xác chỗ người dùng bị mắc kẹt có thể thúc đẩy tăng trưởng mạnh hơn cả bộ quảng cáo tiếp theo của bạn.
Thứ tư là giao cho mỗi kênh một nhiệm vụ riêng. Search để giải đáp thắc mắc. Social để khơi mào cuộc trò chuyện. Email xuất hiện vào một thời điểm cụ thể. Khi mọi kênh đều lặp lại cùng một thông điệp, bạn đang trả tiền năm lần cho cùng một lượt hiển thị.
Bộ công cụ (The stack)
Dưới đây là trọn bộ toolkit, phân theo từng việc. Công cụ thay đổi liên tục vài tháng một lần, nên hãy nắm vững các nhóm chức năng và linh hoạt thay tên khi cần.
- Không gian làm việc của agent: Claude Code, Codex, Cursor, Google AI Studio
- Agent chạy thường trực: Hermes, GrokBot, Codex
- Viết lách và chiến lược: Claude, ChatGPT, Gemini
- Hình ảnh: Nano Banana, GPT Image, Midjourney
- Video: Veo, Sora, Kling, Runway, Fal
- Diễn viên AI và UGC: Arcads, HeyGen, Creatify
- Giọng nói: ElevenLabs
- Funnels: BoringFunnels.com
- Chỉnh sửa và cắt clip: CapCut, Captions, Opus Clip
- Tiếng nói khách hàng: Gong, Fathom, Intercom, Zendesk, G2
- CRM: HubSpot, Salesforce
- Tín hiệu và làm giàu dữ liệu: Clay, Apollo
- Search và độ phủ AI: Ahrefs, Semrush, Google Search Console
- Quảng cáo: Meta Ads API, Google Ads API
- Email và outbound: Customer.io, Resend, Instantly
- Web: Next.js trên Vercel, Framer, Webflow
- Đo lường: PostHog, Stripe, Supabase
Bạn cần học những gì
Công việc này nửa là marketer, nửa là builder, và bạn cần trọn vẹn cả hai nửa.
Nửa marketer là những thứ mà các marketer xuất sắc luôn nằm lòng. Cách phỏng vấn khách hàng và bắt được cụm từ đắt giá. Cách định vị sản phẩm để đúng người cảm thấy nó sinh ra là dành cho họ. Cách xây dựng một offer thực sự là lý do để mua, chứ không phải kiểu giảm giá khoác áo khuyến mãi. Cách viết tiêu đề khiến người ta phải dừng lướt. Cách mỗi nền tảng quyết định ai sẽ thấy nội dung gì. Và đủ kiến thức thống kê để biết khi nào kết quả là thật, khi nào chỉ là ăn may.
Nửa builder thì mới mẻ hơn, và dễ học hơn mọi người tưởng rất nhiều. Bạn cần biết cách viết context mà agent thực sự dùng được — đây là kỹ năng bị đánh giá thấp nhất trong cả danh sách này. Bạn cần đọc code đủ tốt để phán đoán xem nó có làm đúng những gì bạn yêu cầu không, bởi agent viết code nhưng bạn mới là người chịu trách nhiệm. Bạn cần hiểu cách API và MCP kết nối các công cụ, viết SQL cơ bản để tự kéo dữ liệu, deploy một trang web, dùng git, viết test case, và áng chừng được mỗi lần chạy agent tốn bao nhiêu tiền.
Cách nhanh nhất để học nửa builder là tự deploy một landing page xấu xí ngay cuối tuần này bằng công cụ lập trình AI. Một trang web chạy thực tế dạy bạn nhiều hơn mười khóa học cộng lại.
Mọi thứ sẽ đi về đâu
Nếu phải bắt đầu ngay tuần này, đây là những gì tôi sẽ làm. Nếu bạn là marketer, hãy xây agent phân tích ngôn ngữ khách hàng và chạy nó trên 20 cuộc gọi sales gần nhất. Nếu bạn là kỹ sư, hãy ngồi dự thính năm cuộc gọi sales, rồi làm một chiếc máy tính cho một phân khúc khách hàng. Nếu bạn là founder, hãy chặn hai tiếng cuối tuần này để viết file founder-opinions.md, bởi mọi agent bạn xây sau đó đều sẽ sắc bén hơn hẳn.
Hãy giữ quyền duyệt bài trước khi publish, outreach hay đổ tiền quảng cáo cho đến khi từng workflow thực sự khiến bạn yên tâm. Làm cho một workflow chạy ổn định rồi mới thêm cái tiếp theo. Một workflow rối rắm mà cứ chạy đều đặn mỗi sáng chỉ mang lại cho bạn một nguồn cung cấp sự bối rối... cũng đều đặn không kém.
Trong phần lớn lịch sử ngành marketing, kẻ thắng luôn là người có ngân sách to nhất và đông quân nhất. Tôi tin rằng thập kỷ tới sẽ thuộc về ai hiểu khách hàng của mình rõ nhất và hành động nhanh nhất. Dự đoán của tôi là đến năm 2028, những đội ngũ marketing xuất sắc nhất sẽ chỉ gồm một hoặc hai marketing engineer điều hành hàng chục agent, và họ sẽ ra mắt sản phẩm nhanh hơn cả những phòng ban đông gấp mười lần.
Phần lớn những người đó hiện đang ngồi ở các vị trí growth, content và ops. Họ chỉ cách danh xưng marketing engineer đúng một cuối tuần bắt tay vào xây dựng mà thôi.
Nếu bạn muốn đào sâu hơn, tôi đã làm một tập đầy đủ về chủ đề marketing engineer trên podcast @startupideaspod: https://youtube.com/watch?v=8ZC1G1ezN5o
Cứ nhắn tin cho tôi nếu bạn cần hỗ trợ gì. Không thể trả lời tất cả, nhưng tôi sẽ phản hồi một số người!
Tôi luôn ủng hộ bạn.
Greg Isenberg
À nhân tiện, đây là những cách chúng ta có thể hợp tác:
- Thuê LCA. Chúng tôi là agency thiết kế sản phẩm hàng đầu cho mảng AI. Nếu bạn muốn sản phẩm AI của mình trông và dùng chuẩn đẳng cấp thế giới, hãy liên hệ. Chiến lược, thiết kế, sản phẩm, kỹ thuật, trọn gói tất cả.
- Dùng Ideabrowser.com. Tìm ý tưởng startup tiếp theo của bạn, được hậu thuẫn bởi dữ liệu thực tế. Hơn 200 nghìn founder đang dùng nó.
- Thử Boring Funnels. Đối tác của tôi vừa ra mắt Boring Funnels. Mỗi tuần, nền tảng này mổ xẻ một funnel thực tế đang hiệu quả và biến nó thành prompt cho coding agent của bạn.
- @startupideaspod - nghe trên Spotify, Apple, YouTube để cập nhật ý tưởng startup, chiến thuật tăng trưởng và hướng dẫn AI thực chiến.
