เมื่อ AI หลอน (AI Hallucination) ทำลายความน่าเชื่อถือของแบรนด์

ปัจจุบันกลุ่มเป้าหมายของเราค้นหาข้อมูลผ่าน Generative AI เช่น ChatGPT, Google Gemini, Perplexity หรืออ่านสรุปคำตอบบนฟีเจอร์ AI Overviews โดยตรง พฤติกรรมนี้ทำให้บทบาทของเว็บไซต์เปลี่ยนไป หาก AI เข้าใจข้อมูลธุรกิจของเราผิดและเผยแพร่ออกไป ส่งผลต่อความน่าเชื่อถือของแบรนด์ได้ทันที หาก AI บอกลูกค้าว่าสินค้าเลิกผลิตไปแล้ว หรือบริการของคุณไม่ครอบคลุมสิ่งที่ลูกค้าต้องการ นั่นหมายถึง Conversion ที่สูญเสียไปทันที โดยที่แบรนด์ไม่มีโอกาสได้แก้ไขความเข้าใจผิดนั้นเลย

คุณปิยวัฒน์ ทรัพย์สินดำรง | Senior SEO Specialist ผู้เชี่ยวชาญด้านการรับทำ AI Search ของ ANGA (แองก้า) ได้แชร์ว่า

“ปัญหา AI หลอน ให้ข้อมูลธุรกิจผิด เป็นเรื่องที่หลายแบรนด์อาจไม่ได้นึกถึงจนกว่าจะลองไปเสิร์ชด้วยตัวเองแล้วพบความจริงที่น่าตกใจ สิ่งนี้ส่งผลกระทบโดยตรงต่อความน่าเชื่อถือและโอกาสในการขายได้เลยครับ เพราะเมื่อผู้บริโภคเริ่มใช้ AI เป็นผู้ช่วยตัดสินใจ หากข้อมูลที่ได้รับผิดพลาด ลูกค้าจะตัดแบรนด์คุณออกจากตัวเลือกทันทีโดยที่คุณไม่มีโอกาสได้อธิบายข้อเท็จจริง แต่ข่าวดีคือ ปัญหานี้แก้ไขได้ด้วยการกลับมาจัดการโครงสร้างข้อมูล (Structured Data) บนเว็บไซต์ให้ชัดเจน”

AI Hallucination คืออะไร

ในบริบทของแบรนด์และการทำเว็บไซต์ AI Hallucination คือ อาการที่ระบบ AI สร้างข้อมูลที่บิดเบือน ผิดพลาด หรือเดาข้อมูลธุรกิจของเราขึ้นมาเองอย่างมั่นใจ ทั้งที่ข้อมูลเหล่านั้นอาจไม่มีอยู่จริงหรือไม่ถูกต้อง ซึ่งสาเหตุหลักเกิดจาก AI พยายามสังเคราะห์ข้อมูล (Synthesize) จากแหล่งต่างๆ ไม่ว่าจะเป็น เว็บไซต์ของแบรนด์, Schema Markup หรือ Knowledge Graph เมื่อข้อมูลจากแหล่งเหล่านี้ไม่ชัดเจน ขาดการอัปเดต หรือมีความขัดแย้งกันในแต่ละช่องทาง AI จะไม่สามารถยืนยันข้อเท็จจริงได้ และเลือกใช้กระบวนการทางสถิติเพื่อคาดเดาคำตอบให้ผู้ใช้งานแทน

ผลลัพธ์คือ AI อาจให้ข้อมูลที่ดูสมเหตุสมผล แต่ไม่ตรงกับความเป็นจริง ซึ่งกลายเป็นความเสี่ยงต่อความน่าเชื่อถือของแบรนด์ในยุคที่กลุ่มเป้าหมายของเราเริ่มพึ่งพา AI ในการค้นหาข้อมูลมากขึ้น

ตัวอย่าง AI Hallucination ที่มักเกิดกับแบรนด์

• บอกข้อมูลบริษัทผิด (ปีที่ก่อตั้ง, บริการ, ที่ตั้ง) มักเกิดจากข้อมูลบนเว็บไซต์และช่องทางภายนอกไม่ตรงกัน หรือไม่มีแหล่งข้อมูลหลักที่ชัดเจน ส่งผลให้ AI ดึงข้อมูลเก่าหรือข้อมูลของบริษัทอื่นมาใช้ ทำให้แบรนด์ดูไม่น่าเชื่อถือและลูกค้าสับสน
• สรุปสินค้า/บริการเกินจริง หรือผิดกลุ่มเป้าหมาย เกิดจากเนื้อหาบนเว็บไซต์อธิบายกว้างเกินไป หรือใช้ถ้อยคำเชิงการตลาดมากกว่าข้อเท็จจริง ทำให้ AI ตีความผิด ส่งผลให้ได้ Lead ไม่ตรงกลุ่ม และเสียโอกาสในการปิดการขาย
• เชื่อมโยงแบรนด์คุณกับข้อมูลของคู่แข่ง มักเกิดจากบทความรีวิว หรือเว็บเปรียบเทียบภายนอกที่กล่าวถึงหลายแบรนด์ในหน้าเดียวกัน แล้ว AI จับบริบทผิดพลาด ส่งผลให้ข้อมูลแบรนด์ปะปนกับคู่แข่ง สร้างความสับสนและกระทบต่อการตัดสินใจของลูกค้าได้
• ให้คำอธิบายที่ไม่ตรงกับ Brand Positioning เกิดจากการสื่อสารของแบรนด์ที่ไม่สม่ำเสมอ ไม่ไปในทิศทางเดียวกันในแต่ละหน้าเว็บไซต์ หรือช่องทางออนไลน์ต่างๆ ทำให้ AI สรุปภาพลักษณ์แบรนด์ผิด ส่งผลให้ลูกค้าไม่มั่นใจว่าแบรนด์ของคุณแตกต่างและโดดเด่นกว่าเจ้าอื่นยังไง

ทำไมการที่ AI ให้ข้อมูลผิด ถึงเป็นความเสี่ยงใหม่ของแบรนด์

เมื่อ AI ไม่ได้มีไว้แค่ค้นหาข้อมูล แต่กลายเป็นผู้ช่วยตัดสินใจของผู้บริโภค ความถูกต้องของข้อมูลธุรกิจมีผลโดยตรงต่อการตัดสินใจซื้อ หาก AI ให้ข้อมูลผิด ผลกระทบจะไม่ใช่แค่เรื่องภาพลักษณ์ แต่กระทบต่อผลลัพธ์ทางธุรกิจโดยตรง โดยเฉพาะในเรื่องต่อไปนี้

• ความน่าเชื่อถือ (Trust & Credibility) หากลูกค้าตรวจสอบข้อมูลแล้วพบว่าสิ่งที่ AI อธิบายเกี่ยวกับแบรนด์ไม่ตรงกับความเป็นจริง ลูกค้าจะมองว่าแบรนด์ขาดความเป็นมืออาชีพ และรู้สึกมั่นใจที่จะเลือกแบรนด์เรา
• Conversion Rate ลดลง เมื่อ AI ให้ข้อมูลโปรโมชันหรือเงื่อนไขการซื้อไม่ตรงกับความเป็นจริง เช่น "ส่งฟรีไม่มีขั้นต่ำ" แต่ความจริงคือ "ต้องซื้อครบ 1,000 บาท" ลูกค้าจะรู้สึกผิดหวังและเปลี่ยนใจทันที
• ถูกตัดออกจากตัวเลือก ในอนาคต AI Agent จะทำหน้าที่คัดกรองสินค้าและบริการแทนมนุษย์ หาก AI เข้าใจผิดเกี่ยวกับคุณสมบัติสินค้าหรือรายละเอียดบริการ แบรนด์อาจถูกตัดออกจากรายการแนะนำทันที โดยที่คุณไม่รู้ตัวเลยว่ากำลังเสียโอกาสทางธุรกิจไป

AI ให้ข้อมูลผิดได้ยังไง? เบื้องหลังการเดาข้อมูลของ AI

ต้องเข้าใจก่อนว่า AI หรือ Large Language Models (LLMs) ไม่ได้ทำงานเหมือน Search Engine ที่ค้นหาเว็บแล้วแสดงลิงก์ให้ผู้ใช้เลือกอ่านเอง แต่ AI ทำหน้าที่สรุปและเรียบเรียงคำตอบขึ้นมาใหม่ จากข้อมูลที่มันเคยเรียนรู้มา และข้อมูลที่สามารถอ้างอิงได้ในขณะนั้น พูดให้เข้าใจง่ายก็คือ AI ไม่ได้รู้ความจริง แต่ใช้การคาดการณ์ว่า คำหรือประโยคแบบไหนควรจะตามมา เพื่อให้คำตอบดูสมเหตุสมผลที่สุด 

หากข้อมูลต้นทางไม่ชัด ไม่ครบ หรือพบว่าข้อมูลจากหลายแหล่งไม่ตรงกัน AI จะพยายามปะติดปะต่อเรื่องราวขึ้นมาเอง เพื่อให้ได้คำตอบที่ดูครบถ้วนและน่าเชื่อถือที่สุด นี่คือจุดเริ่มต้นของ AI Hallucination หรืออาการ AI หลอนนั่นเอง

แหล่งข้อมูลที่ AI ใช้ในการสร้างคำตอบ

• เว็บไซต์ของธุรกิจเอง หากข้อมูลบนเว็บไซต์ไม่อัปเดต อธิบายข้อมูลกว้างๆ คลุมเครือ หรือแต่ละหน้าพูดเกี่ยวกับแบรนด์คนละแบบ AI จะตีความข้อมูลผิด และสรุปภาพรวมของแบรนด์ไม่ตรงกับความจริง
• ขาด Structured Data หากเว็บไซต์ไม่มีการจัดข้อมูลด้วย Structured Data หรือ Schema Markup แม้ข้อมูลจะถูกต้อง แต่ AI จะมองข้อมูลเหล่านั้นเป็นเพียงข้อความทั่วไป ไม่สามารถแยกได้ว่าส่วนไหนคือข้อมูลเกี่ยวกับอะไรได้อย่างแม่นยำ ก็จะส่งผลให้ AI ตีความบริบทผิด และสรุปข้อมูลคลาดเคลื่อนได้
• ข้อมูลจาก Knowledge Graph ล้าสมัย ฐานข้อมูลความรู้ขนาดใหญ่ เช่น Knowledge Graph หรือ Wikidata หากไม่ได้อัปเดตให้ตรงกับสถานะปัจจุบันของแบรนด์ AI อาจนำข้อมูลเก่ามาใช้ และเผยแพร่ข้อมูลที่ไม่ตรงกับความเป็นจริงได้
• เว็บไซต์ภายนอก (Third-party Sources) โดยเฉพาะ User Generated Content (UGC) เช่น Pantip, Reddit หรือคอมเมนต์ในโซเชียลมีเดีย หากเว็บไซต์ของธุรกิจไม่มีข้อมูลที่ชัดเจน หรือเกิดช่องว่างของข้อมูล AI จะเลือกอ้างอิงความคิดเห็นจากชาวเน็ตแทน ซึ่งอาจเป็นข้อมูลที่ผิด หรือเป็นเพียงมุมมองส่วนบุคคลเท่านั้น

วิธีเช็กว่า AI ให้ข้อมูลผิดเกี่ยวกับแบรนด์เราหรือไม่

1. เตรียมชุดคำถาม (Prompts) โดยใช้คำถามที่ลูกค้ามักจะถาม หรือคำถามเชิงลึกเกี่ยวกับแบรนด์ เช่น

2. เปรียบเทียบคำตอบข้ามแพลตฟอร์ม อย่าเช็กแค่ ChatGPT แต่ให้ลองถามใน Google Gemini, Claude และ Perplexity เพราะแต่ละโมเดลใช้ฐานข้อมูลต่างกัน
3. Cross-check กับเว็บไซต์จริง ด้วยการนำคำตอบที่ได้มาเทียบกับข้อมูลในหน้า About Us หรือ Product Page จริงๆ

สัญญาณเตือน! ว่าแบรนด์กำลังมีปัญหา AI Hallucination

ตัวอย่างการเช็กว่า AI ให้ข้อมูลเกี่ยวกับ ANGA (แองก้า) ถูกหรือไม่ 

ชุดคำถาม (Prompts) คือ “ANGA ให้บริการอะไรบ้าง บริการที่โดดเด่นคืออะไร” ผ่าน Gemini และ ChatGPT (ในเวอร์ชันเดียวกัน) โดยทั้งสองอธิบายบริการหลักๆ ที่ ANGA มีได้อย่างถูกต้อง แต่สิ่งที่น่าสนใจคือการถามความคิดเห็น AI ว่า “บริการที่โดดเด่นคืออะไร” สิ่งนี้จะช่วยเช็กได้ว่า แบรนด์กำลังมีปัญหา AI Hallucination หรือไม่ ซึ่งคำตอบที่ได้เป็นไปในทิศทางเดียวกัน และถูกต้องตามความเป็นจริงที่แบรนด์ของเราต้องการจะสื่อไปยังกลุ่มเป้าหมายด้วย

Gemini

ChatGPT

หาก AI ให้ข้อมูลผิด เจ้าของเว็บไซต์ต้องทำยังไง

แนวคิดสำคัญในการแก้ปัญหานี้คือ ทำให้เว็บไซต์เป็นฐานข้อมูลที่ถูกต้องสำหรับ AI เพราะ AI จะเชื่อข้อมูลที่ถูกยืนยันซ้ำๆ บนเว็บไซต์ของเราเอง และแหล่งข้อมูลอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง โดยแนวทางการแก้ปัญหานี้แบ่งออกเป็น 2 ส่วนหลักๆ คือ

1. ปรับปรุงข้อมูลพื้นฐานของแบรนด์ให้ถูกต้องและชัดเจน

ต้องทำให้เว็บไซต์ของเรากลายเป็นแหล่งข้อมูลที่ชัดเจน จน AI ไม่สามารถตีความคลาดเคลื่อนได้ ข้อมูลพื้นฐานของแบรนด์จึงต้องถูกต้อง ตรงไปตรงมา และสื่อสารอย่างเป็นระบบ

• ทำให้ข้อมูลธุรกิจชัดเจนและไม่กำกวม โดยเฉพาะในหน้า About Us และหน้าแรก ควรระบุให้ชัดเจนว่าบริษัททำธุรกิจอะไร ให้บริการหรือขายสินค้าประเภทใดบ้าง พยายามหลีกเลี่ยงภาษาการตลาดที่ดูสวยแต่ไม่ให้ข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับธุรกิจ เพราะ AI ต้องการข้อเท็จจริงมากกว่าคำโฆษณา
• ระบุบริการหรือโซลูชัน พร้อมกลุ่มเป้าหมายให้ชัดเจน แทนการใช้คำกว้างๆ เช่น “บริการครบวงจร” ควรอธิบายให้เจาะจงว่าให้บริการอะไร กับใคร และในบริบทใด เพื่อให้ AI จัดหมวดหมู่แบรนด์ของเราได้ถูกต้อง
• ใช้ภาษาและคำอธิบายที่เหมือนกันทั้งเว็บ ไม่ว่าจะเป็นชื่อแบรนด์ ชื่อบริการ หรือคุณสมบัติหลัก ความสม่ำเสมอนี้ คือกุญแจสำคัญในการลดความสับสนของข้อมูล และช่วยให้ AI เชื่อมั่นในข้อมูลของแบรนด์มากขึ้น

ตัวอย่างหน้าแรก (Home) ของเว็บไซต์ ANGA ที่มีการระบุข้อมูลธุรกิจอย่างชัดเจนว่า เราคือดิจิตอลเอเจนซี่การตลาดออนไลน์ บริการหลักๆ คือ บริการรับทำ SEO, Google Ads, Social Media Ads และพัฒนาเว็บไซต์ ให้ธุรกิจทุกระดับ ไม่ว่าจะเป็น SMEs หรือองค์กรขนาดใหญ่

2. การสร้างความเชื่อมั่นใน Knowledge Graph

Knowledge Graph เปรียบเสมือนสมองที่ AI ใช้ทำความเข้าใจว่าคนนี้คือใคร ทำอะไร และมีความสัมพันธ์กันยังไงในโลกดิจิทัล หากต้องการให้ AI เข้าใจและจดจำแบรนด์เราได้อย่างถูกต้อง เว็บไซต์ต้องส่งสัญญาณที่ชัดเจนและสอดคล้องกันในทุกจุด โดยเริ่มจาก

• Structured Data หรือ Schema Markup

ช่วยแปลงข้อมูลตัวหนังสือบนเว็บไซต์ให้เป็นภาษาที่ AI เข้าใจได้ทันที การใช้ Schema ประเภท Organization, Product, Service หรือ Person จะช่วยระบุบทบาทของข้อมูลแต่ละส่วนได้อย่างชัดเจน เช่น ข้อมูลนี้คือชื่อบริษัท ราคา ผู้ก่อตั้ง หรือบริการหลัก แทนการปล่อยให้ AI ตีความจากข้อความเองที่อาจคลาดเคลื่อนได้

• ระบุ Author และ Entity ให้ชัดเจน 

ผ่านการเชื่อมโยงข้อมูลด้วย Property อย่าง sameAs ใน Schema เพื่อบอก AI ว่าเว็บไซต์, โปรไฟล์ LinkedIn และช่องทางโซเชียลเหล่านี้ คือ Entity เดียวกัน วิธีนี้ช่วยลดความสับสน เพิ่มความมั่นใจให้ AI ว่าข้อมูลทั้งหมดมาจากแหล่งเดียวกันจริง

• ความสอดคล้องของข้อมูลธุรกิจบนโลกออนไลน์ 

การสร้างความเชื่อมั่นใน Knowledge Graph ของ AI ต้องอาศัยหลักการ Corroboration Consensus หรือการยืนยันข้อมูลจากหลายแหล่งที่สอดคล้องกัน โดยแองก้าได้สรุปไว้เป็น SOURCE CODE สูตรลับให้ AI Search อ้างอิงเว็บเราจากงาน MKTCON 2025 

แบรนด์จึงไม่ควรพึ่งพาข้อมูลบนเว็บไซต์ตัวเองเท่านั้น แต่ต้องสร้างชื่อเสียงและตัวตนที่น่าเชื่อถือในช่องทางภายนอกอย่างสม่ำเสมอ เมื่อ AI พบว่าข้อมูลจากหลายแหล่งให้คำอธิบายไปในทิศทางเดียวกัน ระบบจะเพิ่มระดับความเชื่อมั่นว่าแบรนด์มีความเชี่ยวชาญและมีตัวตนในเรื่องนั้นจริงๆ

AI Hallucination ปัญหาที่ธุรกิจไม่ควรมองข้าม เมื่อลูกค้าหาข้อมูลผ่าน AI

ในยุคที่ AI กลายเป็นตัวกลางสำคัญระหว่างแบรนด์กับลูกค้า AI Hallucination จึงไม่ใช่ปัญหาทางเทคนิค แต่เป็นประเด็นด้านความน่าเชื่อถือของธุรกิจโดยตรง ซึ่งแบรนด์ที่สื่อสารข้อมูลได้อย่างชัดเจนและตรวจสอบได้ จะลดโอกาสที่ AI ต้องเดาข้อมูลขึ้นมาเอง และเพิ่มโอกาสถูกอ้างอิงบน AI Search ในทางที่ถูกต้อง เว็บไซต์ที่ดีในอนาคตจะไม่ใช่แค่เว็บที่คนอ่านแล้วเข้าใจ แต่ต้องเป็นเว็บไซต์ที่ AI เข้าใจแล้วเชื่อถือได้ด้วย หากธุรกิจเริ่มวางโครงสร้างข้อมูลตั้งแต่วันนี้ คุณไม่ได้แค่แก้ปัญหา AI ให้ข้อมูลผิด แต่กำลังเตรียมธุรกิจให้พร้อมสำหรับวันที่ AI Agent จะกลายเป็นผู้แนะนำแบรนด์คนสำคัญที่สุดให้กับลูกค้าคุณ