ChatGPT Ads tại Việt Nam 2026: Hiệu quả, cách chạy và đo lường

Một bên là ROAS 4,7 lần. Bên kia là 1.900 lượt nhấp nhưng chỉ có một đơn hàng. Cả hai đều là những kết quả đã được công bố về quảng cáo trong ChatGPT, nhưng chúng không kể cùng một câu chuyện. Khác ngành hàng, tệp khách hàng, cách triển khai và phương pháp quy thuộc doanh thu, chúng không đủ để xác định một mức hiệu quả chung cho nền tảng.

Ngày 23/09/2026, OpenAI công bố bắt đầu mở rộng ChatGPT Ads sang Việt Nam và sáu thị trường châu Á khác. Đây là thời điểm hợp lý để người làm marketing tìm hiểu một điểm chạm mới trong hành trình mua hàng. Tuy nhiên, đã mở thị trường không có nghĩa mọi doanh nghiệp lập tức có tài khoản tự phục vụ, mọi ngành đều được duyệt hay mọi chiến dịch sẽ mang lại đơn hàng.

Bài viết này tổng hợp tài liệu chính thức của OpenAI, những phản hồi có thể truy nguồn từ cộng đồng và case study của đơn vị triển khai, sau đó chuyển chúng thành một khung thực hành cho doanh nghiệp Việt Nam. Những con số từ bên thứ ba được giữ đúng trạng thái tự công bố, không được xem là benchmark hay kết quả đã kiểm toán độc lập.

Mục lục

1. ChatGPT Ads thực chất xuất hiện ở đâu?
2. Những phản hồi thực tế đang nói gì?
3. Ngành nào có tín hiệu và ai nên cân nhắc thử?
4. Ba cách triển khai theo nhu cầu
5. ChatGPT Ads nằm ở đâu bên cạnh Google và Meta?
6. Đo thế nào để không nhầm lượt nhấp với tăng trưởng?
7. Kế hoạch thử nghiệm có kiểm soát
8. Câu hỏi thường gặp và nguồn tham khảo

1. ChatGPT Ads thực chất xuất hiện ở đâu?

Không nên hình dung ChatGPT Ads là một bộ từ khóa Search được đặt trong giao diện trò chuyện. Theo OpenAI, quảng cáo đủ điều kiện có thể xuất hiện bên dưới câu trả lời, được ghi nhãn tài trợ và tách khỏi nội dung trả lời tự nhiên. Hệ thống xét ngữ cảnh hiện tại, nội dung quảng cáo, trang đích, cài đặt phân phối và những Context Hints mà nhà quảng cáo cung cấp. Khi người dùng bật cá nhân hóa quảng cáo, hệ thống còn có thể xét một số tín hiệu bổ sung theo cài đặt của họ.

Ví dụ: một người đang hỏi cách chọn quà cho người thân, mô tả ngân sách và phong cách mong muốn. Một quảng cáo liên quan có thể được hiển thị sau câu trả lời nếu đủ điều kiện. Đây là ví dụ minh họa cơ chế, không phải bảo đảm rằng một câu hỏi sẽ kích hoạt một mẫu quảng cáo cụ thể.

Context Hints là ngữ cảnh bổ sung, không phải từ khóa đối sánh chính xác. Thay vì nhồi hàng loạt cụm từ, nhà quảng cáo nên mô tả sản phẩm giải quyết vấn đề gì, phù hợp với ai và hữu ích trong tình huống nào. OpenAI nêu rõ các gợi ý này không thể bảo đảm vị trí hiển thị, giới hạn địa lý hay loại trừ hội thoại; những việc đó phụ thuộc các công cụ phân phối được hỗ trợ. Xem hướng dẫn Context Hints.

Quảng cáo hiện hướng tới người dùng đủ điều kiện trên gói Free và Go; các gói trả phí cao hơn như Plus, Pro và Business không có quảng cáo. Nhà quảng cáo không được đọc lịch sử hay nội dung trò chuyện để tìm khách hàng. OpenAI cũng công bố việc mua quảng cáo không tác động đến câu trả lời của ChatGPT. Đây là những ranh giới quan trọng khi đánh giá cả quy mô tiếp cận lẫn vấn đề niềm tin của người dùng. Nguồn: OpenAI.

Về Việt Nam, thông báo ngày 23/09 xác nhận mở rộng thị trường. Quyền tự phục vụ vẫn phải được kiểm tra tại trang tình trạng Ads Manager, cùng điều kiện pháp nhân, thanh toán, quyền tài khoản và quy trình xét duyệt thực tế. Không nên dựa riêng vào email mời Beta để lập ngân sách triển khai ngay.

2. Những phản hồi thực tế đang nói gì?

Có trường hợp tạo doanh thu, nhưng chưa thể kết luận về tác động tăng thêm

Trong case study do Quartile công bố, nhà bán lẻ nội thất AFA Stores được báo cáo đạt ROAS 4,7 lần từ chiến dịch ChatGPT Ads trong 60 ngày đầu. Đơn vị này kết hợp quảng cáo thông thường, quảng cáo từ nguồn cấp sản phẩm và theo dõi chuyển đổi qua Shopify. Đây là một trường hợp triển khai có hệ thống, nhưng vẫn là kết quả do đối tác thương mại tự công bố, chưa phải kiểm toán độc lập hay phép thử chứng minh doanh thu tăng thêm.

Cùng tài liệu còn nêu số đơn từ lưu lượng trực tiếp ChatGPT tăng 112% và tỷ lệ chuyển đổi cải thiện 11%. Hai thay đổi này được báo cáo trong cùng giai đoạn, không được cộng toàn bộ vào doanh thu do quảng cáo trả phí tạo ra. Lưu lượng tự nhiên và trả phí là hai cơ chế cần theo dõi riêng.

Có trường hợp nhiều nhấp chuột nhưng rất ít đơn

Ở chiều ngược lại, một bình luận ngày 18/06/2026 trong r/PPC cho biết sau khoảng hai tuần dùng quảng cáo thông thường, nhà quảng cáo nhận 1.900 lượt nhấp nhưng chỉ có một đơn hàng. Người này nói lưu lượng tự nhiên từ ChatGPT tương tác và chuyển đổi tốt hơn. Không có đủ dữ liệu về chi phí, thị trường, attribution, cấu hình đo lường hoặc chất lượng trang đích để kết luận nguyên nhân.

Trong một bài LinkedIn của Cole Furrh, đơn vị triển khai cho biết ba khách hàng phần mềm B2B chi hơn 31.000 USD và tạo trên 150 lead đủ tiêu chuẩn, với CPL thấp hơn Google khoảng 60% theo cách đo của họ. Đây là số liệu tự báo cáo, chưa có dữ liệu độc lập về tỷ lệ chốt và doanh thu. Một người khác trong cùng luồng Reddit thử lead generation tại New Zealand báo cáo 849 lượt hiển thị, bốn lượt nhấp và chưa ghi nhận chuyển đổi. Mẫu nhỏ như vậy chỉ hữu ích để kiểm tra chiến dịch đã phân phối và tracking đã hoạt động, không phải cơ sở quyết định kênh có hiệu quả hay không.

Bốn nhóm ngành từ các case tự công bố, với bán lẻ và phần mềm có trường hợp tích cực, còn dịch vụ địa phương và du lịch cần thêm dữ liệu

Hình: Minh họa các nhóm ngành được nhắc đến trong những case và bình luận công khai. Không phải xếp hạng ngành hay dự báo ROAS tại Việt Nam.

Nhìn rộng hơn, các lời kể cộng đồng và agency cũng nhắc đến phân phối chưa đều, ngữ cảnh hiển thị khó kiểm soát như Search, chênh lệch giữa lượt nhấp và phiên GA4, hoặc Pixel báo nhiều sự kiện nhưng hệ thống bán hàng chưa có đơn tương ứng. Đây là các giả thuyết cần QA, không đủ để kết luận nền tảng tạo ra nhấp chuột kém chất lượng. Khi sản phẩm vẫn trong giai đoạn Beta, cần ghi rõ thời gian thử nghiệm vì công cụ và cơ chế phân phối có thể thay đổi.

3. Ngành nào có tín hiệu và ai nên cân nhắc thử?

Bằng chứng công khai hiện cho thấy một số trường hợp tích cực ở bán lẻ có danh mục lớn, phần mềm doanh nghiệp hoặc dịch vụ gắn với tình huống nhu cầu cụ thể. Tuy nhiên, không có mẫu dữ liệu đối chứng đủ lớn, cùng thời gian và cùng phương pháp đo để khẳng định một ngành sẽ chạy tốt hơn ngành khác. Sự phù hợp của từng doanh nghiệp có ý nghĩa thực tế hơn nhãn ngành.

Một doanh nghiệp có thể xem xét thử nghiệm khi thỏa các điều kiện: sản phẩm/dịch vụ hợp chính sách; hiểu các tình huống khách hàng thực sự cần giải quyết; có trang đích đáp ứng đúng tình huống đó; có cách đối soát lead hoặc đơn hàng; và đủ ngân sách để học mà không ảnh hưởng kênh đang tạo doanh thu ổn định.

Cán cân cơ hội quảng cáo và các giới hạn cần kiểm chứng trước khi thử nghiệm ChatGPT Ads

Hình: Cơ hội tiếp cận khách đang cân nhắc chỉ có ý nghĩa khi được cân bằng với khả năng đo lường và rủi ro vận hành.

Ngược lại, nếu trang đích chưa nói rõ sản phẩm giải quyết vấn đề gì, feed có giá/tồn kho thường xuyên sai, đơn hàng không đối soát được với GA4 hoặc doanh nghiệp chưa đủ điều kiện tài khoản, việc bổ sung một kênh mới có thể làm bài toán phức tạp thêm. Khi đó, chuẩn hóa dữ liệu và trải nghiệm mua hàng là công việc có giá trị kể cả chưa mua một lượt quảng cáo nào.

Đừng suy từ các case B2B nước ngoài sang hành vi mua đồng hồ, thời trang hay sản phẩm giá trị cao ở Việt Nam. Mức sẵn sàng mua, phương thức thanh toán, thời gian cân nhắc, thương hiệu và năng lực bán hàng có thể khác nhau. Với danh mục sức khỏe hoặc dịch vụ có yếu tố y tế, còn phải kiểm tra chính sách quảng cáo hiện hành và nội dung trang đích trước khi chuẩn bị chiến dịch.

4. Ba cách triển khai theo nhu cầu

Ba mô hình triển khai ChatGPT Ads: theo tình huống và nhu cầu, nguồn cấp sản phẩm, hoặc tạo khách hàng tiềm năng

Hình: Ba cách tổ chức thử nghiệm khác nhau, không phải ba lựa chọn bắt buộc hoặc bảo đảm hiệu quả.

Cách 1: Nhóm quảng cáo theo tình huống cần giải quyết

Đây là điểm đáng tìm hiểu khi khách hàng chưa biết chính xác nên mua sản phẩm nào. Thay vì mọi mẫu quảng cáo đều nói “giá tốt” hay “mua ngay”, có thể xây nhóm quanh từng nhu cầu thực: tìm quà trong một khoảng ngân sách, chọn sản phẩm theo phong cách, so sánh các phương án hoặc cần tư vấn trước khi quyết định.

Ví dụ minh họa cho ngành bán lẻ: nhóm A dành cho người khám phá quà tặng, nhóm B dành cho người đã xác định muốn mua đồng hồ. Mỗi nhóm nên có thông điệp và trang đích tương ứng; Context Hints giải thích một tình huống thật mà sản phẩm đáp ứng. Ví dụ này là thiết kế thử nghiệm đề xuất, không phải số liệu campaign đã chạy.

Cách 2: Quảng cáo sử dụng nguồn cấp sản phẩm

Với doanh nghiệp có nhiều SKU, nguồn cấp giúp đưa dữ liệu danh mục vào Ads Manager để tạo mẫu ở quy mô lớn hơn. Theo tài liệu OpenAI, các lựa chọn nhập feed gồm CSV/TXT, URL HTTPS lưu trữ hoặc SFTP; dữ liệu cần cập nhật thường xuyên để tránh sản phẩm hết hạn, sai giá hoặc hết hàng.

Điểm dễ nhầm: feed đưa vào Ads Manager phục vụ quảng cáo trả phí; nó không tự động khiến sản phẩm xuất hiện trong câu trả lời hoặc kết quả mua sắm tự nhiên. Doanh nghiệp cần quản lý ba hướng riêng: Paid Ads, nội dung/khả năng được AI tìm thấy tự nhiên và các chương trình nguồn cấp thương mại tương ứng.

Một cấu trúc feed tối thiểu nên thống nhất ID sản phẩm, tên, thương hiệu, biến thể, giá, tình trạng hàng, URL trang chi tiết và ảnh. Nhóm thử nghiệm bằng thuộc tính sản phẩm hoặc nhãn metadata, thay vì tải lên toàn bộ danh mục rồi hy vọng hệ thống tự tìm ra tất cả.

Cách 3: Quảng cáo tạo khách hàng tiềm năng

Đối với doanh nghiệp cần tư vấn hoặc có chu kỳ mua dài, chuyển đổi quan trọng không nhất thiết là một đơn trực tuyến trong phiên đầu. Có thể đo yêu cầu tư vấn hợp lệ, khách đủ điều kiện, cuộc hẹn, báo giá hoặc đơn sau trao đổi — miễn là định nghĩa và phương pháp đối soát đã rõ từ trước.

Cùng một số lượng form, chiến dịch tạo nhiều yêu cầu sai nhu cầu có thể mang lại giá trị thấp hơn chiến dịch tạo ít yêu cầu nhưng đúng tệp. Vì vậy, phải nối dữ liệu từ website tới hệ thống chăm sóc hoặc bán hàng; không chỉ chọn mẫu có CPL thấp nhất trên giao diện quảng cáo.

5. ChatGPT Ads nằm ở đâu bên cạnh Google và Meta?

Minh họa vai trò khác nhau của Google Search, Meta Ads và ChatGPT Ads trong hành trình ra quyết định

Hình: Cách hình dung ba ngữ cảnh tiếp cận; trên thực tế hành trình khách hàng có thể đi qua nhiều nền tảng và không nhất thiết theo thứ tự trong hình.

Google Search thường cho thấy nhu cầu qua truy vấn chủ động. Meta có nhiều điểm chạm trong lúc người dùng xem nội dung, khám phá sản phẩm và tương tác cộng đồng. ChatGPT bổ sung khả năng xuất hiện khi người dùng đang diễn đạt vấn đề, đưa ra ràng buộc và cân nhắc phương án trong một hội thoại. Đây là khác biệt về ngữ cảnh tiếp cận, không tự động chứng minh chất lượng khách hàng hay mức đóng góp doanh thu cao hơn.

Một khách hàng hoàn toàn có thể xem nội dung trên Meta, dùng ChatGPT để lập danh sách cân nhắc, tìm thương hiệu trên Google rồi mua tại cửa hàng. Nếu chỉ so sánh CPC, CTR hoặc ROAS của từng nền tảng theo cửa sổ ghi nhận riêng, kết luận phân bổ ngân sách có thể bị lệch.

Vì vậy, khi bổ sung ChatGPT Ads, nên xác định nó đang đảm nhiệm vai trò nào trong toàn bộ hệ thống: giúp khách khám phá lựa chọn, tạo phiên truy cập đủ chất lượng, bổ sung khách hàng mới hay trực tiếp tạo đơn? Từng vai trò cần có câu hỏi đo lường riêng. Không có cơ sở để đặt trước một “mức ROAS chuẩn” cho ChatGPT Ads tại Việt Nam chỉ bằng cách lấy số liệu từ thị trường nước ngoài.

6. Đo thế nào để không nhầm lượt nhấp với tăng trưởng?

Vấn đề quan trọng nhất của một kênh mới không phải dashboard có bao nhiêu chỉ số, mà là liệu những chỉ số đó có nối được đến kết quả kinh doanh hay không. Có thể tổ chức thành bốn lớp:

Lớp	Cần theo dõi	Câu hỏi trả lời
Ads Manager	Chi phí, lượt hiển thị, nhấp, chuyển đổi, chiến dịch và nhóm quảng cáo	Quảng cáo có phân phối đúng và dùng bao nhiêu tiền?
Website / GA4	Phiên truy cập, trang đích, tương tác, form hoặc purchase đã QA	Lượt nhấp có tạo ra hành vi hữu ích?
CRM / đơn hàng	Lead hợp lệ, đơn thành công, hủy/hoàn, khách mới/cũ, lợi nhuận đóng góp	Tín hiệu quảng cáo có trở thành giá trị kinh doanh?
Thử nghiệm tăng thêm	Nhóm đối chứng phù hợp, thời gian thử đủ tín hiệu, tác động ròng	Phần nào có thể do việc bổ sung kênh tạo ra?

Hành trình từ lượt tương tác đến đơn hàng và doanh thu tăng thêm, nhấn mạnh đối soát dữ liệu

Hình: ROAS quảng cáo, tỷ lệ chuyển đổi và chất lượng khách hàng là những tín hiệu trung gian; tăng trưởng có giá trị vẫn phải được kiểm chứng trên dữ liệu kinh doanh.

Theo hướng dẫn đo chuyển đổi của OpenAI, nhà quảng cáo có thể dùng Pixel, Conversions API hoặc cả hai. Mã tham chiếu lượt nhấp oppref cần được giữ qua chuyển hướng và điều hướng trang nếu có; cùng một chuyển đổi gửi từ trình duyệt và máy chủ phải dùng chung event_id để loại trùng. Đồng thời gắn UTM nhất quán, ví dụ utm_source=chatgpt&utm_medium=paid, để theo dõi phiên truy cập trong GA4.

Chênh lệch lượt nhấp và phiên không tự động đồng nghĩa với nhấp chuột gian lận. Hãy kiểm tra múi giờ, trình chặn quảng cáo, consent, thời gian tải trang, chuyển hướng, cấu hình sự kiện, quy tắc loại trùng và cửa sổ phân bổ. Báo cáo của nền tảng có thể gồm chuyển đổi được mô hình hóa khi đủ điều kiện. Với dữ liệu khách hàng, chỉ gửi thông tin được phép và có cơ sở đồng ý phù hợp; không đưa email, số điện thoại hay nội dung form vào GA4.

Quan trọng nhất là phân biệt doanh thu được quy thuộc (attribution) với doanh thu tăng thêm do quảng cáo (incrementality). Một chiến dịch có ROAS trên dashboard vẫn có thể đang nhận công từ những khách hàng vốn đã định mua qua kênh khác. Nếu có quy mô, ngân sách và điều kiện đối chứng phù hợp, có thể thiết kế thí nghiệm giữ lại một phần thị trường hoặc đối tượng; nếu dữ liệu quá ít, ghi nhận “chưa đủ tín hiệu” thay vì tự suy ra tác động nhân quả.

7. Kế hoạch thử nghiệm có kiểm soát

Cán cân giữa cơ hội quảng cáo mới và các yếu tố cần thẩm định: dữ liệu, trang đích, ngân sách và đo lường

Hình: Kiểm tra bốn điều kiện cơ bản trước khi cấp ngân sách: dữ liệu, trang đích, đo lường đơn hàng và nguồn lực thử nghiệm.

Có thể xem thử nghiệm như một chuỗi quyết định, thay vì lập ngay một chiến dịch lớn.

Trước khi chạy: xác minh quyền truy cập Ads Manager, pháp nhân/thanh toán, chính sách ngành hàng và quyền dùng hình ảnh. Kiểm tra URL, ảnh và crawler; chuẩn hóa tối thiểu một nhóm sản phẩm hoặc một trang đích theo nhu cầu thật. Gắn UTM, thử Pixel/CAPI, kiểm tra khả năng giữ oppref và xác nhận lead/đơn thực sự đến nơi nhận.

Trong giai đoạn pilot: giới hạn một hoặc hai giả thuyết nhu cầu, chọn một chỉ số kinh doanh chính, ghi rõ ngân sách trần, thời gian quan sát, điều kiện dừng và người duyệt chi tiêu. Ghi nhận cả số lượng tuyệt đối lẫn tỷ lệ: chi phí, nhấp, phiên có tương tác, đơn/lead hợp lệ, khách mới, hủy/hoàn và lợi nhuận đóng góp khi đo được. Đừng sửa quá nhiều biến cùng lúc rồi cố giải thích vì sao kết quả thay đổi.

Sau pilot: đối soát Ads Manager → GA4 → dữ liệu kinh doanh, đọc theo từng giả thuyết đã định trước, kiểm tra sai lệch đo lường và mức độ ổn định. Nếu kết quả chưa đủ tín hiệu, kéo dài hoặc thiết kế lại thử nghiệm có thể phù hợp hơn việc tăng ngân sách theo cảm giác. Nếu có tín hiệu tốt, tăng từng nấc có kiểm soát và tiếp tục kiểm tra liệu chất lượng khách hàng có được giữ khi quy mô thay đổi.

Điểm cần tránh là lấy thành công của một case study ngành khác làm mục tiêu CPA/ROAS cho chính mình. Bài học hữu ích hơn từ các case tích cực là họ chuẩn bị dữ liệu, chọn nhóm nhu cầu, đo kết quả thực và chỉ mở rộng sau khi có bằng chứng trong bối cảnh của mình.

8. Câu hỏi thường gặp

ChatGPT Ads mở tại Việt Nam rồi thì tài khoản nào cũng chạy được?

Không. Thông báo mở rộng thị trường và quyền truy cập tài khoản riêng lẻ là hai việc khác nhau. Cần xem danh sách hỗ trợ tự phục vụ hiện hành và trạng thái onboarding/xác minh ngay trong tài khoản doanh nghiệp.

Mua ChatGPT Ads có giúp thương hiệu được ChatGPT nhắc đến tự nhiên không?

Không có cơ chế bảo đảm như vậy. OpenAI công bố quảng cáo và câu trả lời hoạt động tách biệt; feed quảng cáo trong Ads Manager Beta cũng không tự đưa sản phẩm vào câu trả lời tự nhiên. Nguồn về feed.

Người làm quảng cáo có đọc được cuộc trò chuyện đã kích hoạt quảng cáo không?

Không. Nhà quảng cáo không được truy cập nội dung hoặc lịch sử trò chuyện của người dùng. Báo cáo hiệu quả và các tín hiệu chuyển đổi được cung cấp theo cơ chế đo lường tương ứng, không phải nhật ký hội thoại cá nhân. Nguồn quyền riêng tư.

Nên đo thành công bằng CTR hay ROAS?

Không dùng một chỉ số tách khỏi nhiệm vụ chiến dịch. CTR có thể hữu ích để phát hiện tín hiệu tương tác; ROAS giúp theo dõi doanh thu được quy thuộc nếu cấu hình đúng; chi phí trên đơn hợp lệ, khách mới, lợi nhuận và kiểm chứng tăng thêm mới giúp đánh giá giá trị đối với doanh nghiệp. Nếu cỡ mẫu còn nhỏ hoặc conversion chưa được QA, chưa đủ dữ liệu để kết luận.

Kết luận: thử nghiệm để học, không phải để chạy theo xu hướng

ChatGPT Ads bổ sung một ngữ cảnh tiếp cận khác vào hệ quảng cáo số. Nhưng khả năng xuất hiện đúng chủ đề không đồng nghĩa khách hàng sẵn sàng mua, và một con số ROAS hấp dẫn cũng chưa đủ chứng minh doanh thu tăng thêm.

Với doanh nghiệp Việt Nam, công việc đầu tiên không nhất thiết là tạo ngay một chiến dịch: hãy xác định nhu cầu khách hàng, chuẩn hóa sản phẩm và trang đích, kiểm tra điều kiện tham gia rồi nối dữ liệu quảng cáo đến lead và đơn hàng thực. Nền tảng mới chỉ nên được mở rộng khi chính dữ liệu kinh doanh chứng minh được giá trị của nó.

Đọc tiếp: Rethink Retail 2026 — khi last-click chưa kể hết hành trình mua · Dữ liệu không chỉ để báo cáo, mà còn để tối ưu Google Ads.

Nguồn chính và giới hạn bằng chứng

OpenAI — ChatGPT Ads mở rộng sang Đông Nam Á và Đài Loan, 23/09/2026; tình trạng Ads Manager theo quốc gia.
OpenAI — cơ chế quảng cáo, Context Hints, nguồn cấp sản phẩm, đo lường chuyển đổi và quyền riêng tư.
Cole Furrh — thử nghiệm B2B SaaS trên LinkedIn: kết quả do đơn vị triển khai tự công bố.
Quartile — case study AFA Stores: kết quả thương mại tự công bố, chưa chứng minh tác động nhân quả.
Reddit r/PPC — trao đổi về hiệu quả thử nghiệm ChatGPT Ads: kinh nghiệm cá nhân, không phải mẫu khảo sát đại diện.

Bài được đối chiếu tài liệu tới ngày 25/09/2026. Tính năng Beta, quyền truy cập, phạm vi quốc gia và chính sách có thể thay đổi. Tất cả hình ảnh là minh họa, không phải ảnh chụp màn hình Ads Manager hoặc dữ liệu chiến dịch của tác giả.