Theo các nhà phân tích của hãng Baird Equity Research, Google Maps sẽ mang về doanh thu 5 tỷ USD vào năm 2020. Làm sao một ứng dụng chỉ đường có thể đắt giá tới vậy?

Vào tháng 6/2016, Google ra mắt chức năng Promoted Pins, khuyến khích người dùng ghé thăm các địa điểm ăn uống, giải trí trên đường đi.

Ngoài ra, Promoted Pins còn áp dụng trên chức năng tìm kiếm tại địa phương, cho phép các nhà quảng cáo đưa khuyến mãi đặc biệt cho người qua đường. Ví dụ, bạn tìm kiếm với từ khóa “cửa hàng cà phê ở gần tôi” và Google sẽ hiển thị 1 số cửa hàng đang đưa ra khuyến mãi ở khu vực xung quanh nơi bạn đang đứng.

(ảnh: Google)
(ảnh: Google)

Các nhà phân tích nhận định rằng xu hướng này sẽ bùng nổ trong một vài năm tới… thậm chí đưa Google Maps cạnh tranh trực tiếp với những ông lớn trong ngành quảng cáo tại địa phương.

“Khi Google mở rộng lượng thông tin tại địa phương do người dùng tạo ra, đi kèm với dịch vụ quảng cáo và giao dịch (ví dụ, giao thức ăn, đặt phòng…) chúng tôi dự đoán họ sẽ là đối thủ cạnh tranh đe dọa cho Yelp, TripAdvisor, Groupon, GrubHub,” nhà phân tích Baird cho biết.

>> Cuộc ‘đổ xô tìm vàng’ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo

Thực ra, cuộc cạnh tranh này đang diễn ra, chỉ tháng trước, Google đã tích hợp dịch vụ giao hàng của bên thứ 3 vào trong ứng dụng Maps.

Vì vậy, giờ đây chúng ta có thể bắt đầu suy nghĩ về Google Maps như một chiếc “dao đa năng Thụy Sĩ” phục vụ tìm kiếm, tìm đường, đặt thức ăn…

Bạn có thể đọc về các nâng cấp quảng cáo khác của Google tại đây.

Chưa dừng lại ở đó

Vào ngày Mặt Trăng đến gần Trái Đất nhất trong 68 năm (14/11), Google đã cho ra mắt phiên bản mới của Google Play Music, và tương tự như Spotify hay Apple Music, ứng dụng này tập trung vào cá nhân hóa trải nghiệm.

(ảnh: Google)
(ảnh: Google)

Google Music khác biệt ở chỗ, nó dùng địa điểm và hoạt động của người dùng để đề xuất nhạc theo thời gian thực.

Ví dụ, dịch vụ của Google sẽ biết bạn đang ở nhà, đi làm, trên máy bay hay đang tập gym… và có thể đề xuất nhạc “đúng loại đúng lúc.”

Hơn thế nữa, Google Music cũng được hỗ trợ bởi máy học (machine learning) nghiên cứu những loại nhạc bạn đã nghe trong quá khứ để đề xuất đúng “gu” nhạc của bạn. VD: danh sách nhạc phù hợp với tập luyện sẽ được bật lên vào thời điểm bạn dừng xe ở phòng gym.

Nghe thật hay ho phải không? Nhưng nhìn từ một khía cạnh khác, nó cũng làm chúng ta phải rùng mình…

>> Trí tuệ nhân tạo của Google đã tự tạo được mã hóa của riêng nó

Phong Trần tổng hợp

Leave a Reply