เคยลองเอาคำถามเดียวกันเป๊ะๆ ไปถาม AI หลายๆ ตัวไหมครับ ไม่ว่าจะ Gemini, ChatGPT, Perplexity หรือ Claude แล้วได้คำตอบกลับมาคนละเรื่องเลย บางตัวตอบตรงประเด็นมาก บางตัวก็ดูสร้างสรรค์กว่า หรือบางตัวก็อ้างอิงแหล่งข้อมูลให้แบบเสร็จสรรพ การเข้าใจว่าทำไม AI แต่ละตัวมีคลังสมองที่ต่างกัน คือกุญแจสำคัญในการทำ Generative Engine Optimization (GEO) เพื่อให้เว็บไซต์ของเราปรากฏเป็นคำตอบที่ถูกต้องและน่าเชื่อถือที่สุดในยุคที่ Search Engine กำลังเปลี่ยนไปตลอดกาลครับ

ANGA (แองก้า) จึงได้สรุปเป็นสูตรลับ SOURCE CODE ในงาน MKTCON 2025 เกี่ยวกับปัจจัยที่ใช้ปั้นเว็บให้เป็นคำตอบที่ AI Search เลือก โดยคุณเกน รัชวิทย์ หวังพัฒนธน - Managing Director at ANGA

เบื้องหลังความฉลาด AI ไปเอาข้อมูลมาจากไหน?

LLMs Large Language Models

ทำไม AI ฉลาดขนาดนี้? เบื้องหลังความสามารถนี้เรียกว่า Large Language Models หรือ LLMs ลองนึกภาพตามง่ายๆ ว่า LLM คือ สมองดิจิทัลที่ถูกส่งเข้าไปในห้องสมุดที่ใหญ่ที่สุดในโลก ซึ่งก็คือแหล่งข้อมูลบนโลกออนไลน์ทั้งหมด จากนั้นมันก็จะอ่านและจดจำทุกอย่าง ไม่ว่าจะเป็น

  • ข้อมูลจากสารานุกรมอย่าง Wikipedia
  • บทความ ข่าวสาร บล็อกต่างๆ ทั่วโลก
  • โพสต์ บทสนทนาจากโซเชียลมีเดีย
  • หนังสือ ดิจิทัลนับล้านเล่ม

LLM ก็จะเริ่มเรียนรู้และเข้าใจรูปแบบ ความสัมพันธ์ของคำและประโยคต่างๆ คล้ายกับตอนที่เราเป็นเด็กแล้วค่อยๆ ฟังคนอื่นพูดจนเข้าใจและพูดตามได้นั่นแหละครับ ยิ่งมันได้เรียนรู้ข้อมูลเยอะเท่าไหร่ มันก็จะยิ่งเข้าใจความซับซ้อนของภาษา และตอบคำถามของเราได้ฉลาด ดูเป็นธรรมชาติมากขึ้น

ทำไม AI แต่ละตัวมีสไตล์การตอบที่ต่างกัน?

หลังจากที่ AI เรียนรู้จากข้อมูลมหาศาลแล้ว นักพัฒนาแต่ละค่ายจะใช้คนจริงๆ มาติวเข้ม AI เพิ่มเติม โดยจะให้คะแนนและปรับปรุงคำตอบ AI เพื่อสอนว่าคำตอบแบบไหนดีหรือไม่ดี กระบวนการนี้เรียกว่า Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) หรือ การเรียนรู้จากการตอบกลับของมนุษย์ เป็นเหมือนการสร้างบุคลิกให้ AI แต่ละตัว ซึ่งแต่ละบริษัทก็มีแนวทางและเป้าหมายที่ต่างกัน 

ในมุมธุรกิจการเลือกใช้ AI ที่เหมาะกับ Brand Voice ตั้งแต่ต้น จะช่วยรักษาความสม่ำเสมอของภาษาในทุกคอนเทนต์ และประหยัดเวลาในการปรับแก้ได้อย่างมหาศาลเลยทีเดียวครับ

AIบุคลิก (Personality)เหมาะกับ Brand Voiceตัวอย่างการใช้งาน
Gemini / AI Overview / AI Modeผู้เชี่ยวชาญทันกระแสทันสมัย, เป็นประโยชน์, ฉับไวเขียนคอนเทนต์ตามเทรนด์, คำโฆษณา, โปรโมตสินค้า/บริการ
ChatGPTเพื่อนซี้สายครีเอทีฟสนุกสนาน, เข้าถึงง่าย, สร้างสรรค์เขียนแคปชันโซเชียลมีเดีย, ระดมไอเดียแคมเปญ
Perplexityนักวิจัยผู้โปร่งใสเน้นข้อเท็จจริง, อ้างอิงได้, เป็นกลางทำข้อมูลสรุปสำหรับบทความข่าว, งานวิจัยตลาด
Claudeที่ปรึกษาผู้สุขุมเป็นทางการ, น่าเชื่อถือ, มีเหตุผลเขียนบทความวิชาการ, อีเมลธุรกิจ, เนื้อหาในเว็บ B2B

ความลับที่ทำให้คำตอบ AI แต่ละตัวไม่เหมือนกัน

คำตอบไม่ได้อยู่ที่ตัว AI เพียงอย่างเดียว แต่อยู่ที่แหล่งข้อมูล (Data Sources) ที่ใช้ป้อนให้มันเรียนรู้ หลักๆ จะมีอยู่ 3 แหล่งคือ

1. ข้อมูลสาธารณะ (Public Data) 

ข้อมูลทั้งหมดบนโลกอินเทอร์เน็ตที่เราเข้าถึงได้ เช่น Wikipedia, เว็บไซต์ข่าว, บทความวิชาการ, และบล็อกต่างๆ เป็นเหมือนห้องสมุดขนาดมหึมาที่ AI ทุกตัวใช้เป็นฐานข้อมูลหลักในการเรียนรู้ 

แม้จะเป็นฐานข้อมูลที่ใหญ่ที่สุด แต่ก็เป็นความรู้พื้นฐานที่ AI ทุกค่ายมีคล้ายๆ กัน ทำให้คำตอบในเรื่องทั่วๆ ไปอาจจะดูคล้ายกัน แต่ข้อมูลบนอินเทอร์เน็ตก็มีทั้งข้อมูลที่ถูกต้อง และข้อมูลที่ขัดแย้งกันเองซึ่งเป็นความท้าทายของ AI แต่ละตัวในการกลั่นกรอง

2. ข้อมูล Exclusive

AI บางค่ายไม่ได้หยุดแค่ข้อมูลสาธารณะ แต่มีการทำข้อตกลงพิเศษ หรือดีลกับ Publisher / Website ชั้นนำโดยเฉพาะ เช่น สำนักข่าวใหญ่, แพลตฟอร์มรีวิว, หรือฐานข้อมูลงานวิจัย เพื่อนำข้อมูลคุณภาพสูงที่ไม่มีเผยแพร่ทั่วไปมาใช้ฝึกฝน AI ของตัวเอง

นี่จึงเป็นจุดที่สร้างความแตกต่างอย่างชัดเจน ทำให้ AI ตัวนั้นมีความรู้ที่ลึกกว่า, เชี่ยวชาญในบางด้านเป็นพิเศษกว่า และให้คำตอบที่น่าเชื่อถือกว่าคู่แข่งในเรื่องที่เฉพาะทางมากขึ้น

3. การเชื่อมต่อ Real-time

AI ที่มีความสามารถนี้จะไม่ได้ใช้แค่ข้อมูลที่เคยเรียนรู้มาในอดีต แต่สามารถเชื่อมต่อกับ Search Engine แบบเรียลไทม์ เพื่อดึงข้อมูลล่าสุดมาตอบได้ทันที ความสามารถนี้ทำให้ AI ก้าวข้ามข้อจำกัดของการเป็นคลังความรู้มาสู่การเป็นผู้ช่วยที่รู้ทันโลก สามารถตอบคำถามเกี่ยวกับเหตุการณ์ปัจจุบัน, ข่าวสารล่าสุด, หรือเทรนด์ใหม่ๆ ได้อย่างแม่นยำ

AI แต่ละตัว มีแหล่งข้อมูลหลักมาจากไหน?

ผู้เชี่ยวชาญด้านการทำ SEO และ AI Search ของ ANGA (แองก้า) ได้วิเคราะห์ผลลัพธ์จาก 124 เว็บไซต์ในปี 2025 จนได้ข้อมูลที่สำคัญมาว่า

“จุดเปลี่ยนของนักการตลาดคือ พอเรารู้ว่า AI ไปอ่านหรือเรียนรู้ข้อมูลจากแหล่งไหน เป้าหมายในการทำเว็บไซต์หรือคอนเทนต์ให้กับธุรกิจต่างๆ ก็ชัดเจนขึ้นทันทีเลยครับ บาง AI เรียนรู้จากข้อมูลที่ถูกเทรนเท่านั้น บาง AI ที่ล้ำมากในทุกวันนี้เข้าถึงข้อมูลบนโลกอินเตอร์เนตแบบ Real-time เพื่ออ้างอิงข้อมูลที่น่าเชื่อถือมาสรุปเป็นคำตอบที่เราต้องการ”

AI แต่ละตัว ต่างกันยังไง

1. แหล่งข้อมูลของ Gemini / AI Overview / Google AI Mode

  • ประเภทแหล่งข้อมูลหลัก: ดัชนีเว็บแบบเรียลไทม์ (Google Search)
  • ประเภทแหล่งข้อมูลที่อ้างอิงบ่อย: ผลการค้นหาทั่วไป (SEO) ที่มีอันดับสูง, ผู้เผยแพร่ที่น่าเชื่อถือ, เว็บไซต์ข่าว, เนื้อหาที่สร้างโดยผู้ใช้ (UGC) เช่น Pantip, YouTube, Google's Knowledge Graph

ถ้าอยากให้ Gemini / AI Overview / Google AI Mode หยิบข้อมูลจากเว็บเราไปแสดง บอกเลยว่าการทำ SEO พื้นฐานยังคงเป็นหัวใจสำคัญที่สุด การติดอันดับ 1 ใน 10 มีความสัมพันธ์กับการถูกอ้างอิง ควรเน้นที่ E-E-A-T (ความเชี่ยวชาญ, ประสบการณ์, ความน่าเชื่อถือ, ความไว้วางใจ), Structured Data, Conversational Search ตอบคำถามให้เหมือนคุยกับคน ไม่ได้เน้นแค่เรื่อง Keyword เท่านั้น

2. แหล่งข้อมูลของ ChatGPT

  • ประเภทแหล่งข้อมูลหลัก: Static Training Data หรือความรู้พื้นฐานที่ AI ทุกค่ายมีคล้ายๆ กัน และการรวบรวมข้อมูลเว็บ Bing API / SearchBot ของ OAI
  • ประเภทแหล่งข้อมูลที่อ้างอิงบ่อย: Wikipedia, ผู้เผยแพร่ที่น่าเชื่อถือ, เนื้อหาที่สร้างโดยผู้ใช้ (UGC) เช่น Reddit, LinkedIn, G2, YouTube

ถ้าอยากให้ ChatGPT หยิบข้อมูลจากเว็บเราไปแสดง ควรเน้นไปที่การได้รับอ้างอิงในแหล่งข้อมูลที่ ChatGPT เชื่อถือ เช่น รายชื่อ, ไดเรกทอรี ตรวจสอบให้แน่ใจว่าโปรแกรมรวบรวมข้อมูล (Crawler) สามารถเข้าถึงเว็บไซต์ได้ และสร้างความน่าเชื่อถือให้กับแบรนด์

3. แหล่งข้อมูลของ Perplexity

  • ประเภทแหล่งข้อมูลหลัก: ดัชนีเว็บแบบเรียลไทม์ โดยจะใช้ Crawler ของตัวเอง และ APIs
  • ประเภทแหล่งข้อมูลที่อ้างอิงบ่อย: เช่น บทความจัดอันดับสิ่งที่ดีที่สุดจากแหล่งที่น่าเชื่อถือ, เนื้อหาที่สร้างโดยผู้ใช้ (UGC) เช่น YouTube, Reddit, PeerSpot, เว็บไซต์รีวิวออนไลน์ (G2, Capterra, Yelp), รายชื่อธุรกิจในท้องถิ่น, งานวิจัยทางวิชาการ, รายงานอุตสาหกรรมต่างๆ

ควรเน้นไปที่การทำให้ธุรกิจของคุณถูกรวมอยู่ในบทความประเภทจัดอันดับ (Listicles), การสร้างรีวิวเชิงบวก, และการเผยแพร่เนื้อหาที่มีโครงสร้างดีและมีข้อมูลครบถ้วน

4. แหล่งข้อมูลของ Claude

  • ประเภทแหล่งข้อมูลหลัก: Static Training Data หรือความรู้พื้นฐาน และการค้นหาผ่านเว็บอื่นๆ เมื่อความรู้ภายในไม่เพียงพอ
  • ประเภทแหล่งข้อมูลที่อ้างอิงบ่อย: เอกสารที่ผู้ใช้ให้มาผ่าน API, แหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือสำหรับการตรวจสอบข้อเท็จจริง, เนื้อหาที่มีความเฉพาะทาง ไม่ซ้ำใครที่ไม่มีอยู่ในข้อมูลที่ใช้ฝึก โดยจะอ้างอิงแหล่งที่มาโดยตรงเมื่อมีการค้นหาเว็บ

ควรเน้นไปที่การเผยแพร่เนื้อหาที่ไม่ซ้ำใคร, ทันต่อเหตุการณ์, และมีข้อมูลที่ลึกพอที่จะทำให้ AI ต้องทำการค้นหาบนเว็บ เช่น ประสบการณ์ส่วนตัว หรือ Insight ที่น่าสนใจเกี่ยวกับอุตสาหกรรมของเรา เพราะเป็นเนื้อหาที่ AI ลอกเลียนได้ยาก

การเป็นคำตอบของ AI แต่ละตัว จึงกลายเป็นเป้าหมาย

ยุคของการทำ SEO ที่เน้นแค่การติดหน้าแรก Google ไม่เพียงพออีกต่อไป เพราะโลกก้าวสู่ยุคของ AEO (Answer Engine Optimization) จากการทำอันดับ (Ranking) สู่การเป็นคำตอบ (Answering) เป้าหมายของเราไม่ใช่แค่การทำให้เว็บไซต์ถูกค้นเจอ แต่คือการทำให้ข้อมูลเกี่ยวกับแบรนด์ สินค้า หรือบริการของเรา กลายเป็นแหล่งข้อมูลหลัก (Canonical Source) ที่ AI เลือกไปเป็นคำตอบ

ยกตัวอย่างว่าหากในอนาคต มนุษย์เราคุ้นชินกับการคุยกับ AI เพื่อได้รับคำตอบแล้ว เราก็มีแนวโน้มที่จะเชื่อมั่นในทุกคำตอบหรือทุกแบรนด์ที่ AI แนะนำมากขึ้นเรื่อยๆ ในวันนึงเราอาจถาม AI แล้วเชื่อเลยทันทีโดยไม่จำเป็นต้องไปรีเสิร์ชหาข้อมูลอีกต่อไป และที่สำคัญคือบนคำตอบของ AI นั้นมีพื้นที่จำกัด มันไม่ได้แนะนำทุกแบรนด์บนโลกใบนี้ จากสถิติจากทีม SEO ของ ANGA พบว่า “โดยเฉลี่ยแล้ว AI จะพูดถึงแบรนด์ประมาณ 3-7 เจ้าในคำตอบ หากเราไม่ได้ถามเพื่อขอเพิ่ม มันก็จะไม่ได้แสดงผลให้เราเห็น” และเราอาจเรียกว่าพื้นที่การแสดงผลของ AI นั้นแทบจะเป็นเหมือนทำเลทอง Prime Real Estate ในวงการตลาดออนไลน์ในอนาคตเลยก็เป็นได้ครับ

การที่คำตอบ AI แต่ละตัวไม่เหมือนกัน ไม่ใช่ปัญหา แต่เป็นสัญญาณเตือนนักการตลาดว่า ถึงเวลาปรับกลยุทธ์การตลาดออนไลน์จากกลยุทธ์แบบช่องทางเดียว (Single Channel) ให้แบรนด์กระจายตัวไปยังแพลตฟอร์มออนไลน์ต่างๆ ที่ AI แต่ละตัวใช้เป็นแหล่งข้อมูล ดังนั้น การเข้าใจสมองของ AI แต่ละตัว จึงเป็นกุญแจสำคัญที่จะทำให้เราโดดเด่นและนำหน้าคู่แข่งในยุคนี้ได้เลยครับ