Hãy tìm kiếm những cơ hội tăng trưởng đáng ưu tiên dựa trên nhu cầu thị trường, bối cảnh cạnh tranh, giá trị cốt lõi của thương hiệu và các nguồn trích dẫn.
Trong thử nghiệm của FTA Global, khi ra khỏi mốc "New York + tiếng Anh", trung bình 2,9 trong 5 thương hiệu được AI gợi ý hàng đầu đã thay đổi. Bài viết này phân tích bốn điểm khác biệt của câu hỏi mua hàng trên AI giữa các thị trường (người dùng hỏi ở đâu, điều kiện địa phương, nguồn được trích dẫn và thương hiệu được gợi ý) và đưa ra phương pháp năm bước để so sánh.
Khám phá hơn 12,000 thị trường ngách.
Cập nhật bởi
Cập nhật vào Nov 05, 2026
Trong bài này, "câu hỏi mua hàng trên AI" là những câu hỏi về mua sắm, so sánh và giá cả mà mọi người đặt cho ChatGPT, Gemini, Google AI Mode và các công cụ AI khác.
"Thị trường" ở đây là ba biến số chồng lên nhau: quốc gia hoặc khu vực của người dùng, ngôn ngữ của câu hỏi và nền tảng AI. Chỉ cần một trong ba thay đổi, cùng một câu hỏi mua hàng có thể nhận câu trả lời khác. Anh và Mỹ dùng chung ngôn ngữ, còn Ấn Độ pha trộn tiếng Anh, tiếng Hindi và Hinglish, nên quốc gia và ngôn ngữ cần được ghi lại riêng.
Chỉ riêng vị trí đã có thể viết lại câu trả lời. Trong một thử nghiệm công bố tháng 10 năm 2026, Massive gửi cùng một prompt hỏi "giá thông thường của một tách cà phê ở quán" tới ChatGPT, đồng thời từ Mỹ, Brazil và Nhật Bản. Prompt không nêu quốc gia nào. Câu trả lời ở Mỹ báo giá bằng đô la, còn câu trả lời ở Brazil và Nhật Bản thêm giá bằng real và yên. Mỗi quốc gia chỉ chạy một lần, nên thử nghiệm này chỉ cho thấy hiệu ứng có tồn tại, chứ không cho biết nó xảy ra thường xuyên đến mức nào.
Hãy tách hai lớp trong phân tích của bạn. Lớp câu hỏi là người dùng hỏi gì và kèm điều kiện gì. Lớp câu trả lời là AI dùng nguồn nào và gợi ý thương hiệu nào. Khi một thương hiệu "biến mất" ở một thị trường, có thể người dùng địa phương chỉ đơn giản đang hỏi một câu khác, hoặc nguồn và sở thích của AI đã thay đổi. Bốn phần tiếp theo đi theo thứ tự đó.
Bốn lớp khác biệt, được trình bày ở bốn phần dưới đây.
ChatGPT dẫn đầu ở mọi thị trường lớn ở nước ngoài, nhưng thứ tự phía sau lại khác nhau. Dữ liệu Statcounter tháng 9 năm 2026 cho thấy ChatGPT chiếm khoảng 74%–80% ở mỗi thị trường trong bảy thị trường dưới đây. Gemini trên 16% ở Brazil, Nhật Bản và Ấn Độ nhưng chỉ khoảng 10% ở Anh. Copilot trên 6% ở Mỹ và Nhật Bản nhưng dưới 2% ở Ấn Độ. Perplexity ở Đức và Pháp cao hơn so với các thị trường khác được thể hiện.
Nguồn: Statcounter Global Stats, tỷ trọng lượt giới thiệu từ chatbot AI, tháng 9 năm 2026, bảy thị trường.
Hãy chú ý đến chỉ số. Statcounter đo tỷ trọng lượt giới thiệu mà mỗi chatbot gửi tới các trang web (dựa trên số lượt xem trang ở các trang mà họ theo dõi). Đây không phải số câu hỏi hay số người dùng, và không gồm Grok vì Grok không chuyển dữ liệu nguồn giới thiệu. Chỉ số này cho biết nền tảng nào đưa người dùng tới trang web ở một thị trường; không thể dùng nó để ước tính lượng câu hỏi mua sắm.
Dữ liệu khảo sát cũng cho thấy điều tương tự. Một khảo sát của World Retail Congress do Vercel đặt hàng (tháng 5 năm 2026, 4.000 người mua sắm ở châu Âu), theo bài tường thuật của Pygmalios, cho thấy 49% người trả lời ở Nam Âu dùng ChatGPT khi mua sắm, so với 40% ở các nước Bắc Âu, 38% ở Đức và 33% ở Anh. Một nửa người trả lời ở Anh hoàn toàn không dùng tìm kiếm AI khi mua sắm, so với 32% ở Nam Âu. Các con số này là tự khai báo, Nam Âu và Bắc Âu là nhóm gộp nhiều quốc gia, và chính Pygmalios cũng lưu ý rằng "ý định được khai báo thường phóng đại so với hành vi quan sát được".
Thứ tự triển khai tính năng cũng tạo ra khác biệt. Khi OpenAI ra mắt Instant Checkout trong ChatGPT ngày 29 tháng 9 năm 2025, tính năng này chỉ mở cho người dùng ở Mỹ, và người bán duy nhất là các nhà bán hàng Etsy tại Mỹ. Một yêu cầu kiểu "mua giúp tôi" có thể hoàn tất ngay trong cuộc trò chuyện ở những thị trường có thanh toán, còn ở nơi khác chỉ có thể đưa người dùng tới trang bên ngoài. Chúng tôi chưa kiểm tra tính năng này đã hỗ trợ những thị trường nào tính đến tháng 10 năm 2026; hãy kiểm tra riêng trước khi so sánh thị trường.
Ngay cả khi câu hỏi là "nên chọn cái nào", mỗi thị trường lại thêm điều kiện khác nhau. Có điều kiện được viết trong câu hỏi; có điều kiện được bổ sung từ vị trí của người dùng.
Không phải nhu cầu nào cũng khác nhau giữa các thị trường. Trong khảo sát của World Retail Congress ở trên, so sánh giá là cách dùng phổ biến nhất của người mua sắm bằng AI ở mọi khu vực (51%–55%). Nhận định của chúng tôi: hành động trong câu hỏi khá giống nhau giữa các thị trường, còn khác biệt chủ yếu nằm ở khoảng ngân sách, kênh bán có sẵn và quy định địa phương. Vì vậy, khi sắp xếp câu hỏi, hãy dành cột riêng cho ngân sách và tiền tệ, nền tảng được nhắc đến, thanh toán và giao hàng, quy định và điều kiện thiết bị.
Với câu hỏi mua hàng ở các thị trường không nói tiếng Anh, phần lớn bằng chứng vẫn đến từ trang web tiếng Anh. Peec AI đã phân tích hơn 10 triệu prompt ChatGPT và hơn 20 triệu lượt tìm kiếm chạy ngầm (query fan-out), chỉ giữ lại các phiên mà vị trí người dùng khớp với ngôn ngữ của prompt. Gần 78% phiên không phải tiếng Anh có thêm phần tìm hiểu bằng tiếng Anh, và 43% lượt fan-out của prompt không phải tiếng Anh được chạy bằng tiếng Anh. Theo ngôn ngữ, phiên tiếng Thổ Nhĩ Kỳ thêm tìm hiểu bằng tiếng Anh nhiều nhất (94%), còn phiên tiếng Tây Ban Nha ít nhất (66%).
Tỷ trọng của nguồn địa phương cũng khác nhau giữa các quốc gia. Trong thử nghiệm của FTA Global, tên miền và ấn phẩm địa phương chiếm 42% nguồn được trích dẫn ở Đức, 34% ở Pháp và 17% ở Ấn Độ. Ở nơi nguồn địa phương có tỷ trọng thấp hơn, thương hiệu địa phương có thể cần xuất hiện trên các trang tiếng Anh hoặc trang quốc tế để lọt vào câu trả lời. Thử nghiệm thủ công của Peec AI có một ví dụ: khi được hỏi bằng tiếng Ba Lan từ địa chỉ IP Ba Lan về các trang đấu giá tốt nhất, ChatGPT hoặc bỏ qua Allegro, nền tảng địa phương hàng đầu của Ba Lan, hoặc xếp nó rất xa trong danh sách. Đây chỉ là một ví dụ, không phải kết quả thống kê.
Mức độ tin vào câu trả lời của AI cũng khác nhau. Trong cùng khảo sát của Deloitte, 61% người trả lời ở Tây Ban Nha nói họ tin thông tin do AI cung cấp, so với 36% ở Phần Lan. Giả thuyết của chúng tôi: ở những thị trường có mức tin tưởng thấp hơn, người dùng có xu hướng kiểm tra thêm nguồn, đánh giá và cam kết hậu mãi, nên tài liệu có thể kiểm chứng tại địa phương càng quan trọng. Hiện chưa có dữ liệu công khai kiểm chứng trực tiếp điều này.
Khi ba khác biệt đầu tiên cộng lại, người dùng sẽ thấy những danh sách rút gọn khác nhau. Lấy "New York + tiếng Anh" làm mốc, FTA Global lặp lại cùng các câu hỏi mua hàng cho doanh nghiệp nhỏ ở London, Madrid, Paris, Berlin và ba thành phố của Ấn Độ:
Ngôn ngữ cũng làm thay đổi lựa chọn số một. Một thử nghiệm của Reza Moaiandin, đồng sáng lập SALT.agency, đăng trên Search Engine Journal, đã hỏi cùng một bộ câu hỏi mua hàng bằng tiếng Anh, tiếng Ả Rập, tiếng Nga, tiếng Trung giản thể và tiếng Ba Tư. Thử nghiệm chính dùng Claude Sonnet 5 với tính năng tìm kiếm web tắt, thu thập ngày 7 tháng 9 năm 2026, chạy 40 lần cho mỗi cặp tình huống và ngôn ngữ. Bảng dưới đây cho thấy tỷ lệ câu trả lời mà mỗi thương hiệu là lựa chọn số một:
| Tình huống | Thương hiệu | Tỷ lệ cao nhất | Tỷ lệ thấp nhất |
|---|---|---|---|
| Vé máy bay khứ hồi London–Tenerife | easyJet | Tiếng Nga 72,5% | Tiếng Ba Tư 12,5% |
| Tai nghe chống ồn dưới £400 | Sony | Tiếng Nga và tiếng Ba Tư 100% | Tiếng Anh 50% |
| CRM cho doanh nghiệp nhỏ ở Anh | HubSpot CRM | Tiếng Anh 22,5% | Tiếng Ả Rập 2,5% |
| Robot hút bụi dưới £500 | Roborock | Tiếng Nga 97,5% | Tiếng Anh và tiếng Ả Rập 87,5% |
Hàng robot hút bụi cho thấy không phải ngành hàng nào cũng dao động mạnh. Trong cùng thử nghiệm, khi bật tìm kiếm web cho hai ngành hàng, lựa chọn số một thay đổi ở 7 trên 10 cặp ngành hàng và ngôn ngữ. Với chính hai ngành hàng đó khi tắt tìm kiếm, lựa chọn số một của ChatGPT trùng với Claude chỉ ở 1 trên 10 cặp, và trùng với Gemini ở 5 cặp. Tác giả lưu ý dữ liệu được thu thập trong một buổi chiều và kết quả chỉ mang tính định hướng.
Nghiên cứu học thuật cũng quan sát thấy xu hướng tương tự. Bài báo EMNLP 2024 "Global is Good, Local is Bad?" phát hiện rằng các LLM thường gắn thuộc tính tích cực với thương hiệu toàn cầu hơn và gợi ý quà tặng xa xỉ cho người ở các nước thu nhập cao nhiều một cách bất cân xứng, dù hiệu ứng quốc gia xuất xứ có thể giúp thương hiệu địa phương trong một số bối cảnh. Với thương hiệu, điều này có nghĩa là đối thủ thay đổi theo từng thị trường: những thương hiệu bạn cạnh tranh trực diện ở Mỹ có thể được thay bằng một nhóm thương hiệu địa phương khác ở Ấn Độ hay Ba Lan.
Hãy coi "quốc gia hoặc khu vực × ngôn ngữ × nền tảng" là đơn vị so sánh nhỏ nhất và làm theo năm bước.
| Khía cạnh | Cần ghi lại ở mỗi thị trường | Cách hiểu sai thường gặp |
|---|---|---|
| Người dùng hỏi ở đâu | Các nền tảng AI chính ở địa phương; có thẻ mua sắm, thanh toán và tính năng tương tự hay không | Chỉ thử trên ChatGPT, chỉ bằng tiếng Anh Mỹ |
| Điều kiện của câu hỏi | Nguyên văn câu hỏi; ngân sách và tiền tệ; nền tảng, thanh toán, giao hàng, quy định và thiết bị được nhắc đến | Coi câu hỏi tiếng Anh được dịch là câu hỏi địa phương |
| Nguồn bằng chứng | URL được trích dẫn, ngôn ngữ của nguồn, trang địa phương hay quốc tế | Đếm tên miền mà không đọc nguồn |
| Gợi ý | Lựa chọn số một, danh sách top 5, thương hiệu của bạn có xuất hiện không và trong bối cảnh nào | Lấy một ảnh chụp màn hình đại diện cho cả thị trường |
Bốn khía cạnh ở trên tương ứng với một số tính năng của Dageno:
Lấy thị trường đồng hồ thông minh trong workspace demo của Dageno làm ví dụ (Apple chỉ là thương hiệu mẫu và không phải khách hàng của Dageno). Bảng khu vực trong "Market overview → Platforms & regions" cho thấy Apple đứng hạng 1 ở hầu hết thị trường nhưng hạng 2 ở Tây Ban Nha, Ba Lan và Ý, nơi Garmin dẫn đầu.
Hình 1: Một thị trường đồng hồ thông minh, với thứ hạng và mức hiển thị của thương hiệu được chia theo nền tảng AI và khu vực.
Bảng khu vực chỉ cho bạn biết nên xem chỗ nào trước; muốn thấy chính các câu hỏi, bạn cần mở câu trả lời. Trong nghiên cứu điển hình Dageno đã công bố, Mức hiển thị AI theo khu vực: khi nào nên bản địa hóa trang, Apple đứng hạng 14 ở Ấn Độ với mức hiển thị 4,76%. Đọc câu trả lời mới thấy cả hai câu trả lời ở Ấn Độ đều gợi ý đồng hồ dưới ₹5,000, trong khi trang Apple Ấn Độ niêm yết Apple Watch SE 3 từ ₹29,900 (kiểm tra ngày 30 tháng 9 năm 2026, theo nghiên cứu điển hình).
Hình 2: Câu trả lời ChatGPT cho Ấn Độ (IN), câu hỏi giới hạn dưới ₹5,000.
Ngược lại, câu trả lời ở Ba Lan bằng tiếng Ba Lan với ngân sách 1500 zł. Câu trả lời gợi ý đồng hồ của Amazfit, Garmin, Huawei, Samsung và các hãng khác, và trích dẫn chủ yếu đến từ các trang bán lẻ và so sánh giá địa phương như euro.com.pl, ceneo.pl, mediamarkt.pl và allegro.pl.
Hình 3: Câu trả lời ChatGPT cho Ba Lan (PL), gợi ý đồng hồ bằng tiếng Ba Lan trong ngân sách 1500 zł.
Hai thị trường này ứng với hai loại khác biệt được mô tả ở trên: ở Ấn Độ, điều kiện ngân sách trong câu hỏi thay đổi; ở Ba Lan, ngôn ngữ và nguồn địa phương thay đổi. Mẫu còn nhỏ (hai câu trả lời ở Ấn Độ, chỉ một câu trả lời so sánh được ở Ba Lan), nên nghiên cứu điển hình kết luận "đánh dấu là câu hỏi ngoài mục tiêu" cho Ấn Độ và "tiếp tục theo dõi" cho Ba Lan.
Những giao diện này ghi lại các câu trả lời AI đã lưu. Như trang mở rộng thị trường của Dageno nêu, mức hiển thị AI giữa các thị trường "không đo tổng nhu cầu, quy mô thị trường, tiềm năng bán hàng, thị phần hay sở thích của người mua". Việc chọn thị trường vẫn cần nghiên cứu từ dữ liệu của chính bạn cùng với đánh giá về sản phẩm, kênh bán và tuân thủ. Theo blog của Dageno, tra cứu miễn phí bao phủ 86 quốc gia, khu vực và 12.000 phân khúc thị trường, nên bạn có thể bắt đầu bằng việc xem thương hiệu của mình đang ở đâu trong một thị trường mục tiêu.
Khi so sánh thị trường, các yếu tố dưới đây rất dễ bị nhầm là "khác biệt thị trường", hoặc có thể đẩy chi phí so sánh vượt quá dự kiến.
So sánh mức hiển thị trên tìm kiếm AI của thương hiệu bạn giữa các thị trường
Nhận báo cáo miễn phí Dùng thử DagenoChỉ ở mức "cùng một nhiệm vụ được hỏi bằng ngôn ngữ địa phương". Bản dịch không phản ánh ngân sách, kênh bán hay cách nói hằng ngày của người địa phương. Câu hỏi đã dịch dùng làm bộ đối chứng giữa các thị trường; hãy bổ sung cách diễn đạt bản địa từ gợi ý tìm kiếm địa phương, diễn đàn và ghi chép chăm sóc khách hàng.
Hãy theo những ngôn ngữ mà người mua địa phương thực sự dùng. Ở các thị trường đa ngôn ngữ như Ấn Độ, Thụy Sĩ và Canada, ít nhất hãy thử riêng các ngôn ngữ chính. Nếu một phần người mua của bạn hỏi bằng tiếng Anh (ví dụ đội mua hàng của các tập đoàn đa quốc gia), hãy ghi riêng cả cách diễn đạt tiếng Anh.
Không có con số chung. Trong các thử nghiệm công khai, FTA Global chạy mỗi điều kiện 5 lần và SALT chạy 40 lần. Khuyến nghị của chúng tôi: đừng kết luận về thị trường cho đến khi lựa chọn số một ổn định qua các lần chạy lặp lại, và lấy nhiều mẫu hơn ở những ngành hàng dao động mạnh.
Ở hầu hết thị trường thì không. ChatGPT có tỷ trọng lượt giới thiệu lớn nhất, nhưng Gemini vượt 16% ở một số thị trường, và với cùng một câu hỏi, ChatGPT và Gemini trung bình chỉ có 3,2 thương hiệu chung trong top 5. Tối thiểu, hãy thêm nền tảng lớn thứ hai và thứ ba ở mỗi thị trường.
Không. Trước hết hãy kiểm tra bản thân câu hỏi có khác không, ví dụ ngân sách thấp hơn dòng sản phẩm của bạn. Sau đó kiểm tra sản phẩm có bán ở địa phương không và nguồn địa phương nói gì. Trang bản địa hóa chỉ đáng làm khi thông tin địa phương thực sự khác và việc lấy mẫu lặp lại vẫn cho thấy thương hiệu của bạn vắng mặt.
Câu hỏi mua hàng trên AI ở các thị trường nước ngoài khác nhau ở bốn lớp: người dùng hỏi nền tảng nào, câu hỏi kèm điều kiện gì, AI lấy bằng chứng từ đâu, và cuối cùng AI gợi ý ai. Các thử nghiệm công khai đã cho thấy chỉ nhìn kết quả tiếng Anh ở Mỹ có thể khiến bạn đánh giá sai hơn một nửa danh sách rút gọn (trong thử nghiệm ngành hàng phần mềm của FTA Global, trung bình 2,9 trong top 5 đã thay đổi). Tuy nhiên, dữ liệu công khai về cách người dùng địa phương thực sự đặt câu hỏi vẫn còn ít, nên mỗi thương hiệu cần tự lấy mẫu ở thị trường và ngành hàng của mình.
Đọc thêm:
Cập nhật bởi
Dageno
Dageno is the research and insights team at Dageno AI, publishing industry reports and expert analysis on AI Search Visibility, Generative Engine Optimization (GEO), and AI-powered search discovery.
Dageno • Nov 05, 2026
Dageno • Nov 05, 2026
Dageno • Nov 05, 2026
Dageno • Nov 05, 2026
Alexa for Shopping