Sự thật đằng sau dòng chữ "Có thể bạn sẽ thích": Hai mặt của những gợi ý từ AI

Chỉ sau 5 phút lướt web, giỏ hàng của mình đã chễm chệ 3 món đồ — tất cả đều nhờ "gợi ý từ AI". Ban đầu mình chỉ định tìm một chiếc sơ mi thôi, nhưng dòng chữ "Có thể bạn cũng thích món này" đã dẫn lối mình chốt đơn thêm cả áo cardigan và khăn quàng cổ. Khi biết rằng 35% doanh thu của Amazon đến từ các thuật toán gợi ý (theo McKinsey), bạn sẽ thấy mọi chuyện chẳng hề ngẫu nhiên chút nào, đúng không?

Cách thuật toán "đọc vị" tâm trí bạn

Tại sao những gợi ý từ AI lại mang đến cảm giác chính xác đến đáng sợ như vậy? Có phải nó đang đọc được suy nghĩ của bạn không?

Thực tế, AI không đọc tâm trí bạn — nó đang đọc hành vi của bạn.

AI thu thập ba loại tín hiệu chính. Đầu tiên là tín hiệu hành vi: những gì bạn nhấp vào, thời gian bạn dừng lại xem, từ khóa bạn tìm kiếm và những gì bạn thực sự mua. Chỉ trong một phiên truy cập, hàng tá điểm dữ liệu đã được thu thập. Thứ hai là đặc điểm sản phẩm: màu sắc, chất liệu, form dáng, thương hiệu và tầm giá. Thứ ba là thông tin ngữ cảnh: thời gian trong ngày, thời tiết, vị trí và thiết bị bạn đang dùng.

Bằng cách kết hợp ba yếu tố này, AI sẽ tính toán xác suất bạn yêu thích một Món đồ cụ thể. Nó xác định những gì người có kiểu hành vi tương tự bạn yêu thích — một quá trình được gọi là lọc cộng tác.

Gần đây, công nghệ này còn tiến xa hơn nữa với sự trỗi dậy của AI hội thoại. AI giờ đây có thể hiểu các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên như "Mặc gì cho buổi brunch cuối tuần nhẹ nhàng?" và đưa ra gợi ý phù hợp với ngữ cảnh. Nghiên cứu cho thấy phương pháp này mang lại mức độ hài lòng cho khách hàng cao hơn cả các phương pháp truyền thống.

Mặc dù bản thân công nghệ này rất ấn tượng, nhưng vấn đề thực sự lại nằm ở một khía cạnh khác.

Sự sắp đặt đằng sau sự tiện lợi

Các gợi ý AI của các trang mua sắm càng chính xác, chúng ta càng mua nhiều hơn. Đây không phải là sự trùng hợp; đó là một sự sắp đặt.

Hãy xem xét chỉ số thành công chính của một thuật toán gợi ý: tỷ lệ chuyển đổi — tỷ lệ phần trăm các gợi ý dẫn đến hành vi mua hàng. Mục tiêu của thuật toán là đẩy con số này lên cao. Nói cách khác, nó được tối ưu hóa để khiến bạn "xuống tiền", chứ không nhất thiết là để chỉ cho bạn những gì bạn thực sự cần.

Một số chiến thuật tâm lý đã được cài cắm vào hệ thống này:

Bong bóng bộ lọc. AI liên tục hiển thị cho bạn những phong cách mà bạn đã thích. Dù mang lại cảm giác dễ chịu, nhưng điều này có thể khiến phong cách của bạn bị trì trệ, giảm cơ hội thử nghiệm những điều mới mẻ.

Tạo cảm giác cấp bách. Những thông điệp như "Ưu đãi giới hạn trong 24 giờ", "Có 3 người đang xem món này" hoặc "Sắp hết hàng" buộc bạn phải đưa ra quyết định nhanh chóng. Những Món đồ mà lẽ ra bạn sẽ bỏ qua nếu có thời gian suy nghĩ cuối cùng lại nằm chễm chệ trong giỏ hàng chỉ vì cảm giác vội vã.

Thu thập dữ liệu thụ động. Dữ liệu được thu thập từ mọi thứ, từ việc bạn nhìn một Món đồ trong bao nhiêu giây đến tốc độ bạn lướt màn hình. Dữ liệu này được nạp ngược lại vào thuật toán để tạo ra một Bảng tin ngày càng "khó cưỡng".

Điều này vốn dĩ không xấu. Những gợi ý tốt có thể giúp bạn khám phá các thương hiệu mới hoặc tìm thấy những Món đồ bạn thực sự cần. Tuy nhiên, có một sự khác biệt rất lớn giữa việc hiểu cách hệ thống này vận hành và việc hoàn toàn "mù mờ" trước nó.

Khi hiểu được cơ chế, bạn có thể tự xây dựng bộ lọc cho riêng mình.

Tủ đồ của bạn chính là "bộ lọc"

AI của các sàn thương mại điện tử biết bạn đã "mua" gì, nhưng nó không biết bạn đang "sở hữu" những gì. Nó không hề biết bạn đã mặc một món đồ bao nhiêu lần, liệu bạn đã có món nào tương tự chưa, hay Món đồ mới này có thực sự ăn nhập với phần còn lại của tủ quần áo hay không.

Đây chính là lúc dữ liệu Tủ đồ kỹ thuật số đóng vai trò như một bộ lọc.

Khi bạn thấy một gợi ý, hãy mở Tủ đồ kỹ thuật số của mình lên và tự hỏi: "Mình đã có món đồ len nào tương tự trong Tủ đồ chưa?", "Nếu mua món này, mình có thể phối ít nhất 3 Trang phục khác nhau với đồ sẵn có không?", "Hạng mục này mình đã có đủ chưa?"

Để trả lời những câu hỏi này, bạn cần dữ liệu thực tế về tủ quần áo của mình. Nếu chỉ dựa vào trí nhớ, bạn rất dễ rơi vào cái bẫy suy nghĩ: "Hình như mình chưa có món nào như thế này đâu."

Trong khi AI của các nền tảng được thiết kế để khiến bạn "mua", thì dữ liệu Tủ đồ của bạn được thiết kế để giúp bạn "xác định xem mình có thực sự cần nó hay không." Khi kết hợp cả hai, cuối cùng bạn có thể đạt được sự tiêu dùng có chủ đích và độc lập.

Nhưng việc làm điều này thủ công mọi lúc thật phiền phức. Bạn cần một cách tiếp cận hệ thống hơn.

Quy tắc 5 giây cho các gợi ý

Bạn không cần phải phân tích chuyên sâu cho mọi gợi ý. Chỉ cần thử kiểm tra nhanh trong 5 giây theo cách này:

"Liệu 48 giờ nữa mình có còn tơ tưởng đến món này không?"

Mua sắm bốc đồng thường mang đặc điểm của cảm giác cấp bách "ngay bây giờ". Bằng cách cho bản thân một giai đoạn 48 giờ để "hạ nhiệt", những thứ bạn thực sự cần sẽ vẫn đọng lại trong tâm trí, trong khi những cơn bốc đồng sẽ tự nhiên tan biến.

Thêm một bước nữa để việc này hiệu quả hơn: "Mình có thể phối Món đồ này với ít nhất 3 Món đồ sẵn có trong Tủ đồ không?" Chỉ giữ lại những Món đồ vượt qua bài kiểm tra này trong danh sách cân nhắc mua sắm. Nếu bạn không thể nghĩ ra ít nhất 3 Trang phục, món đồ đó khả năng cao sẽ bị bỏ xó và không bao giờ được mặc đến.

Chỉ với hai bước này — 48 giờ hạ nhiệt và bài kiểm tra 3 bộ trang phục — bạn có thể loại bỏ phần lớn các giao dịch mua sắm không cần thiết.

Gợi ý từ AI là một công cụ tuyệt vời, nhưng công cụ chỉ hữu ích với những ai biết cách sử dụng chúng. Khi bạn hiểu cách thuật toán vận hành và sử dụng dữ liệu Tủ đồ của chính mình làm bộ lọc, AI sẽ không còn là thứ khiến bạn "mua nhiều hơn" mà trở thành thứ giúp bạn "mua thông minh hơn."

❓ FAQ

Q: Tôi có nên phớt lờ hoàn toàn các gợi ý từ AI không?
A: Không. Gợi ý từ AI rất hữu ích để khám phá cái mới. Tuy nhiên, điều quan trọng là hãy tập thói quen đối chiếu những gợi ý đó với dữ liệu Tủ đồ của bạn để quyết định xem bạn có "thực sự cần nó" hay không.

Q: Làm thế nào để thoát khỏi bong bóng bộ lọc?
A: Thỉnh thoảng hãy cố tình tìm kiếm các phong cách nằm ngoài sở thích thông thường của bạn, hoặc ngắm nhìn Trang phục của bạn bè để lấy cảm hứng. Sử dụng tính năng Tạo kiểu bằng AI của Acloset để nhận các gợi ý phối đồ mới cũng là một cách tuyệt vời để mở rộng phong cách.

Q: Tôi có thể lọc các gợi ý AI ngay trong Acloset không?
A: Vì Acloset gợi ý Trang phục dựa trên Tủ đồ bạn đang sở hữu, nên các gợi ý của ứng dụng tập trung vào việc món đồ đó phối hợp tốt như thế nào với quần áo sẵn có của bạn. Điều này về cơ bản khác với các gợi ý thúc đẩy mua sắm của hầu hết các sàn thương mại điện tử.

Tài liệu tham khảo:

McKinsey & Company, "The State of Fashion," 2024-2025
ThredUp, "Resale Report," 2025
WRAP UK, "Valuing Our Clothes," 2023

Được xuất bản bởi Đội ngũ Acloset Magazine.