สังเกตไหมครับว่า การมาของ AI Search เปลี่ยนพฤติกรรมการค้นหาของเราไปอย่างมากเทียบกับเมื่อก่อน เวลาเสริช Google เราไม่ได้แค่มองหาลิงก์เว็บไซต์ แต่ต้องการคำตอบที่สรุปมาให้แล้วทันทีบน AI Overviews คำถามสำคัญคือ AI ไปเอาข้อมูลจากไหนมาตอบ? แล้วเราจะทำยังไงให้มันเลือกข้อมูลจากเว็บไซต์ของเรา? บทความนี้ไม่ได้มาบอกแค่ทฤษฎีผิวเผิน แต่จะพาไปเจาะลึก 6 ปัจจัยสำคัญที่ทีมของเราลองผิดลองถูกจนพิสูจน์แล้วว่าได้ผล และมีผลโดยตรงต่อการที่ AI จะเลือกหยิบเนื้อหาของเราไปแสดงผลครับ

เราจะมาสรุป ANGA SOURCE CODE สูตรลับให้ AI Search อ้างอิงเว็บเราจากงาน MKTCON 2025 กันอีกครั้ง

“บอกเลยว่าปัจจัยที่ส่งผลต่อ AI Search เป็นอะไรที่มากกว่าการทำ On-Page, Off-Page แบบเดิมๆ เยอะเลย เราพบว่า การสร้างความไว้วางใจในสายตาของ AI (AI Trust) ไม่ได้มองแค่คีย์เวิร์ดอีกต่อไป แต่มองลึกลงไปถึงคุณภาพของข้อมูล ประสบการณ์ผู้ใช้งาน และชื่อเสียงของแบรนด์เราในภาพรวมบนโลกออนไลน์เลยครับ”

6 ปัจจัยที่มีผลต่อ AI Search ที่นักการตลาดยุคใหม่ต้องรู้

anga source code mktcon 2025

หลังจากที่เราได้ลองปรับกลยุทธ์ SEO ให้กับลูกค้าในหลากหลายธุรกิจ ก็เริ่มเห็นแพทเทิร์นบางอย่างที่ชัดเจนขึ้นครับ เลยขอสรุปออกมาเป็น 6 ปัจจัยหลักที่ผมมองว่านักการตลาดยุคนี้ต้องโฟกัสเป็นพิเศษ ถ้าอยากจะชนะในเกม AI Search นี้

1. Structured Data (Schema Markup)

ลองนึกภาพตามนะครับว่า Schema Markup เหมือนล่ามส่วนตัวที่มาแปลภาษาบนเว็บไซต์ของเราให้ AI เข้าใจแบบเคลียร์ๆ ว่า "ส่วนนี้คือคำถามนะ", "ตรงนี้คือรีวิวสินค้า", "คนนี้คือผู้เขียนบทความ" หรือ "นี่คือข้อมูลบริษัท" พอมันเข้าใจบริบททั้งหมด AI ก็จะดึงข้อมูลของเราไปใช้ตอบคำถามได้ทันทีและแม่นยำสุดๆ

จากประสบการณ์ส่วนตัวของผม เว็บไซต์ที่ลง Schema Markup ไว้อย่างละเอียดและถูกต้อง มีโอกาสถูก AI ดึงไปแสดงผลสูงกว่าเว็บที่ไม่ได้มีการติด Schema Markup

  • ข้อดีเมื่อเว็บติด Schema Markup
    • เพิ่มโอกาสติด Featured Snippet 
    • แสดงผลแบบ Rich Result ที่โดดเด่นกว่าใคร เช่น ติดดาว หรือแสดงราคาสินค้า
    • มีโอกาสถูกหยิบไปเป็น Direct Answer ใน AI Search แบบเต็มๆ
  • ตัวอย่าง Schema Markup ที่แนะนำ
    • FAQ Schema: สำหรับหน้าถาม-ตอบ บอกเลยว่า AI ชอบมาก
    • HowTo Schema: สำหรับบทความสอนวิธีทำ ขั้นตอนต่างๆ
    • Product Schema: ถ้าคุณขายของออนไลน์ นี่คือสิ่งจำเป็น
    • Author Profile / Organization Schema: เพื่อบอก AI ว่าใครคือผู้เชี่ยวชาญที่เขียนเนื้อหานี้

2. Original Research 

ในยุคที่ใครๆ ก็สร้างคอนเทนต์ได้ AI จึงให้ความสำคัญกับข้อมูลต้นฉบับ หรือ Original Research มากเป็นพิเศษ เพราะ AI ก็ต้องสร้างความน่าเชื่อถือให้ตัวเองเหมือนกัน มันจึงพยายามหาแหล่งอ้างอิง (Citation) ที่เป็นผู้เชี่ยวชาญตัวจริง หรือเป็นคนให้ข้อมูลนั้นเป็นคนแรก

แนวคิด E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) เลยยิ่งมีความสำคัญขึ้นไปอีกในยุค AI Search เพราะเป็นเครื่องการันตีว่าข้อมูลของคุณมาจากประสบการณ์และความเชี่ยวชาญจริง ไม่ใช่การเขียนซ้ำๆ ต่อๆ กันมา

ป้องกันความเสี่ยงจากข้อมูลที่ผิดพลาด (Risk of Misinformation) 

เรื่องนี้สำคัญมากครับ เพราะมันเกี่ยวกับความเสี่ยงจากข้อมูลที่ผิดพลาด ลองคิดดูว่าถ้า AI ไปสรุปข้อมูลผิดๆ เกี่ยวกับแบรนด์หรือสินค้าของคุณมาแสดง อาจมีความเสียหายตามมาได้เลย AI จึงพยายามอย่างหนักที่จะเลือกแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือที่สุด เพื่อลดความเสี่ยงนี้

  • รูปแบบ Original Research ที่แนะนำ
    • FAQ: รวบรวมคำถามที่ลูกค้าถามบ่อยๆ แล้วตอบในมุมมองของแบรนด์
    • Case Study: โชว์ผลงานความสำเร็จจากการใช้สินค้า/บริการของแบรนด์
    • Survey/Poll: ทำแบบสำรวจในอุตสาหกรรมของคุณ แล้วนำผลมาสรุปเป็น Insight 
    • Data Insight: นำข้อมูลภายในธุรกิจของคุณมาวิเคราะห์และนำเสนอเป็นบทความ เช่น (สินค้า/บริการที่กำลังนิยมในช่วงนั้น) ช่วยแก้ปัญหาให้กับลูกค้าได้ยังไง?

3. User Experience Signals

พฤติกรรมของผู้ใช้งานบนเว็บไซต์ของเรา ใช้วัดว่าคอนเทนต์นั้นมีคุณภาพจริงๆ หรือไม่ ถ้าคนเข้ามาแล้วกดออกทันที (Bounce Rate สูง) หรืออยู่แป๊บเดียว AI ก็จะเรียนรู้ว่า "อ๋อ หน้านี้อาจจะไม่ดีจริงๆ" ในทางกลับกัน ถ้าคนเข้ามาแล้วอยู่บนเว็บนาน อ่านหลายหน้า มีส่วนร่วมกับเนื้อหา มันคือสัญญาณชั้นดีที่บอก AI ว่า "หน้านี้แหละคือคำตอบที่คนชอบ"

  • ตัวชี้วัดสำคัญที่ต้องจับตาดู
    • Click-through rate (CTR): อัตราการคลิกจากหน้าผลการค้นหาเข้ามาเว็บเรา อาจอยู่ที่ประมาณ 3-6% ขึ้นอยู่กับอุตสาหกรรม
    • Engagement / Dwell Time: ระยะเวลาที่คนอยู่บนหน้าเว็บ ยิ่งอยู่นานยิ่งดี
    • Bounce Rate: อัตราการเข้ามาแล้วกดออกทันที พยายามทำให้ต่ำที่สุด ควรน้อยกว่า 60%
  • ตัวอย่างการทำ User Experience ให้ดี
    • เนื้อหาอ่านง่าย มีรูปภาพ มีวิดีโอ ส่งผลให้ผู้ใช้อยู่บนหน้าเว็บนานขึ้น
    • การออกแบบสำหรับมือถือเป็นอันดับแรก (Mobile-first) ช่วยลด Bounce Rate จากผู้ใช้งานผ่านมือถือ

การทำ User Experience (UX) ให้ดีในวันนี้ ไม่ใช่แค่เอาใจผู้ใช้งานหรือเป็นการทำ SEO แบบเดิมๆ แต่คือการสอน AI ให้รู้ว่าคอนเทนต์คุณภาพที่มนุษย์ชอบหน้าตาเป็นแบบไหนด้วย

4. Reputation Footprint (Offsite Trust)

AI ไม่ได้มองแค่สิ่งที่อยู่ในเว็บของเราเท่านั้น แต่ยังมองออกไปรอบๆ เพื่อดูว่าสังคมออนไลน์พูดถึงเราว่ายังไงบ้าง ภาพลักษณ์โดยรวมของแบรนด์บนโลกออนไลน์จึงสำคัญมากๆ ครับ โดยปัจจัยหลักที่ AI จะเก็บข้อมูล Reputation Footprint หรือชื่อเสียงนอกเว็บไซต์ เช่น 

  • Mention: การถูกพูดถึงจากเว็บไซต์, โซเชียลมีเดีย, หรือเว็บบอร์ดต่างๆ แม้จะไม่มีลิงก์กลับมาก็ตาม
  • Review: รีวิวและคะแนนจากแพลตฟอร์มที่น่าเชื่อถือ เช่น Google Business Profile
  • PR Coverage: การถูกนำเสนอข่าวโดยสื่อที่มีคุณภาพ
  • Backlink คุณภาพ: ลิงก์ที่ส่งกลับมาจากเว็บไซต์ที่เป็นที่ยอมรับในอุตสาหกรรมเดียวกัน
  • Social Signal: การมีส่วนร่วมบนโซเชียลมีเดียของแบรนด์

สรุปคือ เราต้องสร้างชื่อเสียงที่ดีไว้นอกเว็บไซต์ด้วย ลองนึกภาพตามนะครับ ถ้าเราอยากรู้เรื่องอะไรสักอย่าง แล้วหลายๆ แหล่งข้อมูลพูดตรงกันหมด เราย่อมรู้สึกมั่นใจในคำตอบนั้นมากๆ ใช่ไหมครับ AI ก็คิดแบบเดียวกันเลย เรียกหลักการนี้ว่า “Corroboration Consensus”

หลักการ Corroboration Consensus 

มีงานวิจัยที่น่าสนใจจาก Stanford’s Human-Centered AI Institute - HAI พบว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) อย่าง AI Search จะสร้างความมั่นใจในข้อมูลชุดหนึ่ง จากการที่มันเห็นข้อมูลเรื่องเดียวกันจากหลายๆ แหล่งที่น่าเชื่อถือ และพูดตรงกันเป็นเสียงเดียว

ดังนั้น หน้าที่ของเราคือ การสร้าง Digital Footprint ที่ดีบนโลกออนไลน์ เพื่อให้ AI รวบรวมข้อมูลและเกิดความเชื่อมั่นว่าแบรนด์ของเราเชี่ยวชาญและน่าเชื่อถือในเรื่องนั้นจริงๆ ครับ

5. Conversational Context

conversational context

ต้องทำความเข้าใจว่า AI Search ออกแบบมาให้เป็นคู่สนทนา (Conversational Agent) ผู้ใช้สมัยนี้ถามคำถามยาวๆ เป็นประโยค หรือการถามตอบต่อเนื่องหลายรอบ (Multi-turn conversation) AI จึงมองหาเนื้อหาที่เข้าใจเจตนาของคำถามเหล่านั้น ไม่ใช่แค่เว็บที่มีคีย์เวิร์ดตรงตัวเท่านั้น

  • ตัวอย่างพฤติกรรมการเสิร์ชที่เปลี่ยนไป
    • แบบเดิม: "รองเท้าวิ่ง ผู้ชาย"
    • ปัจจุบัน: "ช่วยแนะนำรองเท้าวิ่งผู้ชาย น้ำหนักตัวเยอะ เน้นซัพพอร์ตดีๆ สำหรับวิ่ง 10 โลหน่อย"
  • วิธีปรับเนื้อหาที่แนะนำ
    • ใช้ภาษาธรรมชาติ เขียนให้เหมือนเรากำลังพูดคุยหรือตอบคำถามลูกค้าจริงๆ
    • เขียนคอนเทนต์ให้ตอบคำถามต่อเนื่อง ลองคิดว่าหลังจากที่คนอ่านบทความนี้จบ เขาอาจจะสงสัยอะไรต่อ? แล้วใส่คำตอบของคำถามนั้นๆ ดักไว้เลย
query fanout

เมื่อผู้ใช้เสริชด้วยประโยคยาวๆ AI จะใช้วิธีที่เรียกว่า “Query fan-out” เพื่อแตกคำค้นหาทั้งหมดของเราออกเป็นคำค้นหาย่อยๆ ที่เกี่ยวข้องกันหลายอัน จากนั้น AI จะไปค้นหาคำตอบจาก Keyword ที่อยู่ในนั้น ก่อนจะนำมาสรุปเป็นคำตอบเดียวที่สมบูรณ์และละเอียดมากยิ่งขึ้น ซึ่ง AI Search หลายตัวอย่าง Perplexity AI และ Google AI ก็ใช้หลักการนี้ครับ

6. Entity (Be a Thing)

เป็นการทำให้แบรนด์ บุคคล สินค้าหรือบริการของเรา กลายเป็นสิ่งที่ AI รู้จักและเข้าใจอย่างเป็นทางการ ในฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่เรียกว่า Knowledge Graph เมื่อเรากลายเป็น Entity ที่ชัดเจนในสายตา AI แล้ว เวลาที่มีคนถามคำถามที่เกี่ยวข้องกับเรา AI จะ "อ๋อ! รู้จักแบรนด์นี้" แล้วดึงข้อมูลจากเราไปใช้อ้างอิงได้ทันที

  • วิธีสร้างตัวตนให้เป็น Entity 
    • สร้างโปรไฟล์ธุรกิจที่ชัดเจนและข้อมูลตรงกันทุกที่ เช่น Google Business Profile, LinkedIn, Facebook Page และ Official Website ของเรา
    • การถูกพูดถึงซ้ำๆ บนสื่อออนไลน์ที่น่าเชื่อถือ ยิ่งถูกอ้างอิงบ่อยแค่ไหน AI ก็ยิ่งจดจำเราได้แม่นยำขึ้น

ยุค AI ไม่ใช่แค่ปรับตัว แต่ต้องตามเกมให้ทันด้วย

การทำ SEO แบบเดิมๆ ที่เราคุ้นเคย อาจไม่เพียงพอที่จะทำให้แบรนด์ของเราโดดเด่นได้อีกต่อไป จากประสบการณ์ที่ทีมของเรารับทำ AI Search ให้กับลูกค้าหลากหลายธุรกิจ เราเห็นสัญญาณที่ชัดเจนมากๆ ว่า ตอนนี้หลายธุรกิจเริ่มหันมาโฟกัสอย่างจริงจังกับการทำให้เว็บไซต์ของตัวเองถูกพูดถึง และอ้างอิงเป็นแหล่งข้อมูลแรกๆ ก่อนคู่แข่งบน Generative AI มากขึ้น 

คำถามสำคัญในวันนี้อาจไม่ใช่ "เราควรจะปรับตัวหรือไม่?" แต่เป็น "เราจะปรับตัวได้เร็วและดีกว่าคู่แข่งยังไง?" ใครก็ตามที่เข้าใจความต้องการของ AI ได้ก่อน ย่อมหมายถึงโอกาสมหาศาลที่จะกลายเป็นแบรนด์อันดับหนึ่งในใจของผู้บริโภคได้ในยุคนี้ครับ