ANGA (แองก้า) ได้เข้าร่วมงานและสรุป Insights สำคัญจากเวที Zero Click Sydney 2026 จัดโดย Profound เมื่อวันอังคารที่ 27 ตุลาคม 2026 ที่ผ่านมา เป็นงานสัมมนาที่รวมผู้เชี่ยวชาญด้าน AI Marketing ระดับโลก เพื่ออัปเดตทิศทางการค้นหาข้อมูลที่เปลี่ยนมาสู่ยุค Zero-Click Search อย่างสมบูรณ์แบบ โดย Insights ทั้งหมดนี้กำลังชี้ให้เห็นอย่างชัดเจนว่า พฤติกรรมผู้บริโภคบน AI Search เปลี่ยนไปอย่างรวดเร็ว ส่งผลโดยตรงต่อวิธีที่กลุ่มเป้าหมายค้นพบ ประเมิน และตัดสินใจเลือกแบรนด์ ธุรกิจจึงต้องปรับกลยุทธ์จากการทำ SEO แบบเดิม เพื่อให้ AI เข้าใจและคัดเลือกแบรนด์คุณไปแนะนำต่อผู้ใช้งานจริง
จุดเปลี่ยนของ Search และพฤติกรรมผู้บริโภคบน AI
The Search Shift Has Happened in Our Era
เมื่อ AI เข้ามามีบทบาทในการค้นหาข้อมูลและตอบคำถามมากขึ้น สถิติล่าสุดที่นำเสนอภายในงานเผยให้เห็นจำนวนผู้ใช้งานแพลตฟอร์ม AI ชั้นนำทั่วโลก ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงการเติบโตอย่างก้าวกระโดด และเป็นสัญญาณสำคัญว่า การเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมการค้นหาเกิดขึ้นแล้วอย่างชัดเจนในยุคของเรา
- Claude: มากกว่า 1 ล้านคนต่อวัน (1M+ Daily Users)
- ChatGPT: 1,200 ล้านคนต่อสัปดาห์ (1.2B Weekly Users)
- Google AI Overviews: 2,500 ล้านคนต่อเดือน (2.5B Monthly Users)
ตัวเลขเหล่านี้สะท้อนให้เห็นว่า ผู้บริโภคเริ่มใช้ AI ในทุกขั้นของ Marketing Funnel ตั้งแต่การค้นหาปัญหาที่กำลังเจอ การหาข้อมูลเพื่อเปรียบเทียบตัวเลือก ไปจนถึงการเลือกซื้อสินค้าและบริการ
โดยพฤติกรรมการค้นหาก็เปลี่ยนไปเช่นกัน จากเดิมที่พิมพ์เพียง Keyword สั้นๆ ปัจจุบันจะพิมพ์เล่าสถานการณ์ ปัญหา ข้อจำกัด และความต้องการของตนเองอย่างละเอียดมากขึ้น ดังนั้น แบรนด์จึงต้องสร้างคอนเทนต์ที่ตอบโจทย์ปัญหาและความต้องการของผู้บริโภคอย่างตรงจุด เพราะหากเนื้อหาไม่สอดคล้องกับสิ่งที่พวกเขากำลังค้นหา AI ก็อาจไม่นำข้อมูลของแบรนด์ไปใช้ประกอบการตอบคำถามได้
นักการตลาดยุค AI กับบทบาทใหม่ในการเข้าถึงผู้บริโภค
การทำงานของนักการตลาดจึงต้องเปลี่ยนจากการเป็นนักการตลาดทั่วไป สู่รูปแบบ Barbell Shape หรือการกระจายทักษะออกเป็น 2 ขั้วอย่างชัดเจน โดยบทบาทของคนตรงกลางที่รู้กว้างๆ แต่ไม่ลงลึก จะลดความสำคัญลงเรื่อยๆ ดังนี้
- ฝั่ง Agentic & Technical (Marketing Engineer): ฝั่งที่เข้าใจโครงสร้างข้อมูลในหน้าเว็บไซต์, วิเคราะห์ Prompt ที่ซับซ้อน, รันระบบ AI Agent และเข้าใจวิธีที่ AI Crawler ดึงข้อมูลจากโครงสร้างเว็บไซต์
- ฝั่ง Taste, Story & Human Touch: ฝั่งที่เน้นรสนิยม, ประสบการณ์จริง, ความเข้าอกเข้าใจมนุษย์ (Empathy) และการเล่าเรื่องลึกซึ้งจากประสบการณ์ส่วนตัว ซึ่งเป็นสิ่งที่ AI ทำไม่ได้
หน้าที่สำคัญของนักการตลาดในยุค AI Search
- สร้างคอนเทนต์คุณภาพและหยุดยั้ง Human Slop
ปัญหาใหญ่ตอนนี้คือ Human Slop หรือขยะคอนเทนต์คุณภาพต่ำที่นักการตลาดใช้ AI ปั๊มออกมาเป็นจำนวนมากโดยไม่มีเนื้อหาที่มีคุณค่าจริง หน้าที่ของ Marketing Engineer คือการควบคุม Workflow ให้ AI สร้างผลงานที่มีความลึก มีแหล่งอ้างอิงชัดเจน และผ่านการกลั่นกรองโดยมนุษย์เสมอ
- ให้ข้อมูลและบริบทแก่ AI อย่างถูกต้อง
ควบคุมให้โมเดล AI เข้าใจข้อมูลสินค้า จุดเด่น ข้อจำกัด และเอกลักษณ์ของแบรนด์ เพื่อให้นำเสนอข้อมูลได้ตรงตามข้อเท็จจริง
- ตรวจสอบและแก้ไขข้อมูลผิดเกี่ยวกับแบรนด์
ปัญหานี้มักเกิดขึ้นบ่อยในกลุ่มสินค้าอุปโภคบริโภค หรือ CPG ซึ่งเป็นสินค้าที่ผู้บริโภคซื้อใช้บ่อย ซื้อซ้ำเป็นประจำ เนื่องจากในระบบมีข้อมูลจำเพาะ ส่วนผสม และคุณประโยชน์จำนวนมาก ส่งผลให้ AI มักสังเคราะห์ข้อมูลเกินจริงหรือระบุสรรพคุณผิดพลาด
และได้มีการแชร์ว่า แบรนด์ CPG ชั้นนำแห่งหนึ่ง ต้องจัดทีมมอนิเตอร์และแก้ไขชุดข้อมูลร่วม 2 สัปดาห์ จนลดอัตราการให้ข้อมูลเท็จเกี่ยวกับแบรนด์จาก 11% ลงมาเหลือเพียง 1% เพื่อปกป้องความน่าเชื่อถือและป้องกันปัญหาทางกฎหมายได้
เทคนิคปรับคอนเทนต์เพื่อเป็นคำตอบที่ AI เลือกแนะนำ
ภายในงานได้เน้นย้ำหลักการสำคัญของยุค AI Search ว่า Being seen is not being chosen หรือการที่ AI มองเห็นและเข้าถึงข้อมูลบนเว็บไซต์ ไม่ได้หมายความว่าแบรนด์จะได้รับเลือกให้เป็นคำตอบหรือคำแนะนำแก่ผู้ใช้งานเสมอไป ดังนั้น การทำคอนเทนต์ในยุค AI Search จึงต้องพัฒนาเนื้อหาให้มีคุณภาพ น่าเชื่อถือ และตอบโจทย์ความต้องการของผู้ใช้งาน จน AI สามารถนำข้อมูลไปอ้างอิงและพิจารณาแนะนำแบรนด์ได้ โดยมีเส้นทางสำคัญ 3 ขั้นตอน ได้แก่
Visibility (การมองเห็น) → Citation (การได้รับการอ้างอิง) → Consideration (การได้รับการพิจารณา)
เป้าหมายของธุรกิจจึงไม่ใช่แค่ทำให้แบรนด์มีตัวตนบนโลกออนไลน์ แต่คือการสร้างความน่าเชื่อถือ และความเชี่ยวชาญให้แบรนด์เป็นที่ยอมรับ เพื่อเพิ่มโอกาสที่ AI จะเลือกกล่าวถึงและแนะนำแบรนด์คุณให้กับผู้ใช้งาน
วิธีเพิ่มโอกาสให้เว็บไซต์ติดบน AI Overviews (AIO)
- Put the answer first (+17%): ตอบคำถามของหัวข้อนั้นทันทีในประโยคแรกหรือย่อหน้าแรก อย่าเขียนเกริ่นยาว เพราะ AI ต้องการดึงข้อความสรุปที่กระชับไปประมวลผล
- Structure it for machines (+28% AIO Citations): จัดโครงสร้างหน้าเว็บให้อ่านง่ายสำหรับอัลกอริทึม ทั้งการใช้ตาราง หัวข้อย่อยลำดับขั้น (H2, H3) และการวาง Bullet points
- Write to the job (+200%): เขียนเนื้อหาที่เจาะจงกับ Use Case หรือสิ่งที่ผู้ใช้งานต้องการทำให้สำเร็จ การลงรายละเอียดวิธีแก้ปัญหาเฉพาะสถานการณ์ ช่วยเพิ่มโอกาสการถูกอ้างอิงสูงสุด
วิธีเพิ่มโอกาสให้ AI เลือกแบรนด์ไปแนะนำ
การทำให้แบรนด์มีโอกาสปรากฏในคำตอบของ AI Search แพลตฟอร์มต่างๆ ต้องสร้างความน่าเชื่อถือจากแหล่งข้อมูลภายนอกควบคู่กันด้วย โดยแบ่งเป็น 2 แนวทางหลัก ได้แก่
- ปรับเว็บไซต์ของแบรนด์ให้พร้อมสำหรับ AI (Owned Content): พัฒนาเนื้อหาให้มีคุณภาพ จัดโครงสร้างเว็บไซต์ให้ชัดเจน และปรับ Technical SEO เพื่อให้ระบบ AI เข้าถึงและทำความเข้าใจข้อมูลได้สะดวก
- สร้างความน่าเชื่อถือจากแหล่งข้อมูลภายนอก (Third-Party Authority): เพิ่มโอกาสให้แบรนด์ได้รับการกล่าวถึงผ่านแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง เช่น บทรีวิวจากผู้ใช้งานจริง บทความข่าว และคอมมูนิตี้เฉพาะกลุ่ม เพื่อช่วยเสริมความน่าเชื่อถือและทำให้ข้อมูลเกี่ยวกับแบรนด์มีหลักฐานสนับสนุนจากหลายแหล่ง
แนวทางทั้งหมดนี้เป็นสิ่งที่ทีม AI SEO ของ ANGA นำไปปรับใช้จริงกับลูกค้าของเราแล้ว ทั้งการปรับ On-page SEO และ Technical SEO รวมถึงการจัดโครงสร้างข้อมูลเว็บไซต์ธุรกิจ จนเพิ่มยอดเข้าชมและยอดขายจาก AI Search ที่วัดผลได้จริง และคุณเกน รัชวิทย์ หวังพัฒนธน CEO & Managing Director ของ ANGA ได้นำเคสจริงของลูกค้าที่ถูก AI เลือกแนะนำไปแชร์ในงาน MKTCON 2026 ที่ผ่านมา เพื่อพิสูจน์ให้เห็นว่า ANGA พร้อมช่วยวางกลยุทธ์บริการรับทำ AI Search ให้ธุรกิจของคุณเป็นตัวเลือกแรกที่ AI แนะนำ
พฤติกรรมช็อปปิ้งบน AI และการทำงานของ ChatGPT
และ Insight ที่น่าสนใจมากในงานนี้คือ พฤติกรรมการตัดสินใจซื้อของผู้บริโภคขยับเข้ามาอยู่ในหน้าต่างแชต AI มากขึ้นอย่างชัดเจน
- 19.9% ของการสืบค้นบน AI มีเจตนาซื้อสินค้าและบริการโดยตรง (Commercial Intent)
- 60% ของผู้ใช้งาน ไม่ได้ระบุชื่อแบรนด์ใดๆ เลยใน Prompt แรก
- มีเพียง 19% เท่านั้นที่เริ่มค้นหาด้วยสินค้าที่เจาะจงไว้ในใจแล้ว
- 1 ใน 3 ของบทสนทนาการช็อปปิ้งบน AI จะมีชื่อแบรนด์ถูกแนะนำขึ้นมา
- ChatGPT กลายเป็นแพลตฟอร์ม AI ที่ผู้บริโภคให้ความไว้วางใจสูงสุดในการหาข้อมูลสินค้าเพื่อซื้อจริง
การเปลี่ยนแปลงสำคัญของ ChatGPT
ตั้งแต่วันที่ 8 สิงหาคม 2026 เป็นต้นมา ChatGPT มีการเปลี่ยนแปลงแนวทางการประเมินข้อมูล โดยให้ความสำคัญกับข้อมูลจากเว็บไซต์ทางการของแบรนด์มากขึ้น เมื่อเทียบกับ Listicle Content ทั่วไป ส่งผลให้เว็บไซต์ของแบรนด์มีบทบาทสำคัญในการแสดงข้อมูลสินค้า บริการ และสร้างความน่าเชื่อถือโดยตรง โดยไม่ควรพึ่งพาบทความ Advertorial จากเว็บไซต์ภายนอกเพียงอย่างเดียว
หัวใจสำคัญของการทำคอนเทนต์ให้ AI เข้าใจและนำข้อมูลไปใช้อ้างอิง คือ Bot-readable Content หรือเนื้อหาที่ AI สามารถเข้าถึงและทำความเข้าใจได้ง่าย โดยมีองค์ประกอบสำคัญ 4 ประการ ได้แก่
- Schema Markup: จัดทำ Structured Data เพื่อระบุข้อมูลสินค้า บริการ ราคา รีวิว และสถานะสินค้าให้เป็นระบบ ช่วยให้ AI เข้าใจรายละเอียดของแบรนด์ได้ชัดเจนขึ้น
- Structure: จัดโครงสร้างเว็บไซต์และเนื้อหาให้เป็นหมวดหมู่ มีลำดับหัวข้อชัดเจน เพื่อให้ทั้งผู้ใช้งานและ AI เข้าถึงข้อมูลได้ง่าย
- Clean Code: พัฒนาโค้ดเว็บไซต์ให้มีประสิทธิภาพ และตรวจสอบให้แน่ใจว่าเนื้อหาสำคัญสามารถเข้าถึงได้ โดยไม่ถูกขัดขวางจาก JavaScript หรือองค์ประกอบทางเทคนิคที่ทำให้ระบบอ่านข้อมูลได้ยาก
- Original Content: นำเสนอข้อมูลต้นฉบับที่มีคุณค่า เช่น ผลลัพธ์จากการทำงานจริง รายละเอียดเฉพาะของสินค้าหรือบริการของธุรกิจ และข้อมูลเชิงลึกที่แตกต่างจากเว็บไซต์อื่น เพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือและประโยชน์ต่อผู้อ่าน
เปรียบเทียบวิธีเลือกแบรนด์ระหว่าง ChatGPT vs Claude
| ChatGPT | Claude | |
| วิธีการประเมิน | ประเมินความน่าเชื่อถือของแบรนด์ด้วยตัวเอง ลดค่าน้ำหนักของ Advertorial หรือ Listicle Content จากภายนอก | ยังคงอ้างอิงและให้น้ำหนักกับบทความ Listicle รวมถึงเนื้อหา Advertorial จาก Third Party ค่อนข้างมาก |
| ความสำคัญของเว็บไซต์แบรนด์ | ให้ความสำคัญกับเว็บไซต์ทางการ (Branded Site) สูงกว่าบทความแนะนำจากภายนอกอย่างชัดเจน | ยังพึ่งพาการรวบรวมมุมมองเปรียบเทียบจากหลายเว็บไซต์ร่วมกัน |
| ลักษณะคอนเทนต์ที่ชอบ | ข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นระบบ, Schema ครบถ้วน, ข้อมูลออริจินัลที่บอทดึงได้ง่าย (Bot-readable) | เนื้อหาเชิงบรรยายที่มีความเป็นกลาง มีบริบทเปรียบเทียบรอบด้านและมีน้ำเสียงที่เป็นธรรมชาติ |
กรณีศึกษาจาก Head of SEO แบรนด์ Princess Polly
หนึ่งในกรณีศึกษาที่น่าสนใจจากแบรนด์แฟชั่นระดับโลกอย่าง Princess Polly โดย Head of SEO ได้มาเปิดเผยเบื้องหลังการสร้างยอดขายผ่าน AI Search ที่เติบโตสูงถึง 257% YoY จากเดิมที่แบรนด์แทบไม่มีตัวตนและไม่ติดอันดับใดๆ บน AI แต่สามารถพลิกกลับมาเป็นผู้นำอันดับหนึ่งในทุกหมวดหมู่สินค้าได้สำเร็จ
คำถามคือพวกเขาทำได้อย่างไร? ความสำเร็จนี้เกิดจาก 4 กลยุทธ์สำคัญ ดังนี้
1. In-depth Prompt Research วิจัย Prompt เชิงลึก
Princess Polly ให้ความสำคัญกับการทำความเข้าใจกลุ่มเป้าหมาย ทั้ง Persona พฤติกรรมการเลือกซื้อ และความกังวลของลูกค้า เพื่อนำข้อมูลมาวิเคราะห์ว่าลูกค้ามีแนวโน้มถามอะไรกับ AI ก่อนตัดสินใจซื้อ โดยแบ่งโจทย์การค้นหาออกเป็น 5 มิติสำคัญ ได้แก่
- Product: ลูกค้าต้องการสินค้าอะไร
- Occasion: ต้องการนำสินค้าไปใช้ในโอกาสไหน
- Location: ต้องการใช้งานในสถานที่หรือสภาพแวดล้อมแบบใด
- Budget: มีงบประมาณเท่าไร
- Styling & Tone: ต้องการสไตล์หรือโทนแบบไหน
การวิเคราะห์ทั้ง 5 มิติช่วยให้แบรนด์เข้าใจคำถามที่ลูกค้าอาจใช้ค้นหาผ่าน AI ได้ลึกขึ้น และพัฒนาคอนเทนต์ให้ตรงกับความต้องการของลูกค้าในแต่ละสถานการณ์ได้ดียิ่งขึ้น
2. Search Everywhere Mindset คิดให้ไกลกว่าการค้นหาบนเว็บไซต์
Princess Polly ให้ความสำคัญกับการทำให้แบรนด์ปรากฏในทุกช่องทางที่ลูกค้าใช้ค้นหาข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นเว็บไซต์ YouTube, TikTok รีวิวจากผู้ใช้งาน และ Social Media รวมถึงประสบการณ์ของลูกค้า (UX/CX) เพื่อสร้างความเกี่ยวข้องและความน่าเชื่อถือให้กับแบรนด์ในหลายจุด
แนวทางนี้ทำให้นักการตลาดต้องรับบทบาทเป็น Relevancy & Authority Engineer ที่ดูแลให้ข้อมูลของแบรนด์มีความสอดคล้อง น่าเชื่อถือ และเข้าถึงได้จากหลายช่องทางที่ AI อาจใช้ประกอบการค้นหาและสร้างคำตอบ
3. Technical Foundations วางรากฐานเว็บไซต์ให้ AI เข้าถึงข้อมูลได้ง่าย
Princess Polly ให้ความสำคัญกับการปรับปรุงโครงสร้างเว็บไซต์ เพื่อให้ AI สามารถเข้าถึงและทำความเข้าใจข้อมูลสินค้าได้อย่างสะดวก โดยเน้น 3 ด้านสำคัญ ได้แก่
- Retrievability: ทำให้ AI เข้าถึงเนื้อหาสำคัญบนเว็บไซต์ได้ง่าย โดยไม่ซ่อนข้อมูลไว้หลัง JavaScript ที่บอทอาจประมวลผลได้ไม่ครบ
- Structured Data & Schema: จัดโครงสร้างข้อมูลสินค้าให้เป็นระบบ เพื่อให้ AI เข้าใจรายละเอียดได้ชัดเจน โดยเฉพาะธุรกิจ E-commerce
- Fan-out Queries: วิเคราะห์คำถามอื่นๆ ที่ AI อาจค้นหาเพิ่มเติมจากคำถามหลัก เพื่อนำข้อมูลคุณสมบัติสินค้าที่เกี่ยวข้องมาเตรียมไว้ใน Product Feed และหน้าเว็บไซต์ ช่วยให้ข้อมูลครอบคลุมความต้องการของลูกค้าได้มากขึ้น
4. Attribution & CX วัดผลให้แม่นยำและเข้าใจความต้องการลูกค้า
Princess Polly ยังให้ความสำคัญกับการวัดผลการตลาดในยุค AI Search ที่เส้นทางการค้นหาและตัดสินใจซื้อของลูกค้าซับซ้อนขึ้น โดยไม่พึ่งพาการวัดผลแบบเดิมเพียงอย่างเดียว แต่ติดตามตัวชี้วัดสำคัญ เช่น
- AI Referral Channel ใน GA4: ตรวจสอบจำนวนผู้เข้าชมเว็บไซต์ที่มาจากแพลตฟอร์ม AI
- AI Visibility: วัดการมองเห็นของแบรนด์บนแพลตฟอร์ม AI
- Share of Voice (SoV): ประเมินว่าแบรนด์ถูกกล่าวถึงหรือปรากฏในคำตอบของ AI มากน้อยเพียงใดเมื่อเทียบกับคู่แข่ง
นอกจากนี้ แบรนด์ต้องเข้าใจว่าลูกค้าที่ค้นหาผ่าน AI มักต้องการคำตอบที่ตรงกับปัญหาและความต้องการของตัวเอง หากแบรนด์นำเสนอข้อมูลที่เกี่ยวข้องได้อย่างชัดเจนและตรงจุด ก็มีโอกาสช่วยให้ลูกค้าตัดสินใจซื้อหรือใช้บริการกับเราได้เร็วยิ่งขึ้น
วางแผนกลยุทธ์ AI Search สู่ความได้เปรียบในการแข่งขันของธุรกิจไทย
เพื่อให้แบรนด์ก้าวขึ้นมาเป็นหนึ่งในคำตอบที่ AI เลือกแนะนำต่อกลุ่มเป้าหมาย การมีตัวตนบนโลกออนไลน์ในยุคนี้วัดกันที่ความน่าเชื่อถือและการถูกอ้างอิงจริง ซึ่งทีม AI SEO ของ ANGA ได้นำกลยุทธ์เหล่านี้ไปปรับใช้กับหลากหลายธุรกิจจนสร้างผลลัพธ์ที่จับต้องได้ ทั้งการเพิ่มการมองเห็น ยอดทราฟฟิก และผลลัพธ์ทางธุรกิจที่วัดผลได้ จนได้รับเชิญให้ไปร่วมแชร์ความสำเร็จจริงในเวทีชั้นนำระดับประเทศมากมาย หากธุรกิจของคุณต้องการวางแผนกลยุทธ์เพื่อครองพื้นที่บน AI Search อย่างยั่งยืนและมีประสิทธิภาพ ปรึกษาแนวทางกับทีมผู้เชี่ยวชาญจาก ANGA ได้ตั้งแต่วันนี้ครับ
