AI Search คืออะไร ทำ SEO ยังไงให้ AI เอาเนื้อหาไปตอบคำถาม

เมื่อก่อนเวลาจะเสิร์ชหาอะไร ก็จะเปิด Google พิมพ์คำค้นหรือ คีย์เวิร์ด (Keyword) ที่ต้องการ จากนั้นระบบจะจับคู่คีย์เวิร์ดกับข้อมูลจากเว็บต่างๆ แล้วแสดงผลลัพธ์เป็นลิงก์เรียงตามอันดับ (Blue Links) และนั่นคือจุดเริ่มต้นของการทำ SEO และ SEM ที่ทุกธุรกิจต่างแย่งชิงพื้นที่บนหน้าแรกของ Google เพื่อให้คนคลิกเข้าเว็บตัวเองมากที่สุด 

แต่ทุกวันนี้การค้นหาด้วย AI หรือ AI Search ได้กลายมาเป็นผู้ช่วยที่เข้าใจภาษามนุษย์ และให้คำตอบตรงใจทันที ดังนั้น เป้าหมายการทำ SEO ในยุคนี้ จึงต้องทำให้ AI เห็นว่าเนื้อหาจากเว็บเรามีคุณภาพและน่าเชื่อถือ ควรค่าแก่การดึงไปตอบคำถามผู้ใช้งาน

คุณธีรวัชร เกียรติธีราภิวัฒน์ - SEO Specialist ผู้เชี่ยวชาญด้านการรับทำ AI Search ของ ANGA (แองก้า) ได้แชร์ว่า

“เราจำเป็นต้องปรับกลยุทธ์การทำ SEO จากที่เคยแข่งให้ติดหน้าแรก Google มาเป็นแข่งให้ AI เอาเนื้อหาจากเว็บเราไปตอบคำถามด้วย ซึ่งแองก้าเราจะใช้เทคนิคที่เรียกว่า ASEO (Adaptive Search Engine Optimization) เป็นเทคนิคการทำ SEO ที่ทดสอบแล้วว่า ช่วยให้เว็บติดอันดับบน Google และเพิ่มโอกาสในการติดบน AI Overview ได้ด้วย”ตัวอย่างบทความของ ANGA (แองก้า) ที่ปรับใช้เทคนิค ASEO จนทำให้บทความของเราติดอันดับ 1 และ AI ยังดึงเนื้อหาจากเว็บเราไปสร้างเป็นคำตอบบน AI Overview ด้วย เมื่อเสิร์ชคำว่า ”บริษัทรับทำ SEO”

AI Search คืออะไร

AI Search คือ การค้นหาข้อมูลต่างๆ ด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI (Artificial Intelligence) โดย AI จะทำหน้าที่ประมวลผล วิเคราะห์ ค้นหา และทำความเข้าใจข้อมูลในเชิงลึก ก่อนจะนำเสนอข้อมูลที่ตรงกับความต้องการของผู้ใช้งาน ที่ไม่ใช่แค่การจับคู่คีย์เวิร์ด (Keyword Matching) เหมือน Search Engine ในอดีตอีกต่อไป แต่ AI จะทำความเข้าใจเจตนาการค้นหาหรือ Search Intent ที่ซ่อนอยู่เบื้องหลังคำค้นหาที่เป็นประโยคยาวๆ และซับซ้อนมากขึ้น

แองก้าขอสรุปความสามารถหลักๆ ของ AI Search แบบเข้าใจง่ายว่า

• AI เข้าใจบริบทคำค้นหา (Contextual Understanding): AI ค้นหาข้อมูล มันไม่ได้เข้าใจแค่ความหมายของคำ แต่ยังเข้าใจบริบทแวดล้อมของผู้ใช้งาน ว่าจริงๆ แล้วผู้ใช้คนนี้ต้องการข้อมูลอะไรบ้าง
• สังเคราะห์ข้อมูลได้ (Information Synthesis): AI จะดึงข้อมูลสำคัญจากหลายๆ แหล่ง แล้วเรียบเรียงสรุปเป็นคำตอบเดียว ที่ครอบคลุมแทบทุกประเด็นที่เราอยากรู้
• สนทนาโต้ตอบได้ (Conversational Interaction): ผู้ใช้สามารถถามคำถามต่อเนื่องในรูปแบบภาษาพูดที่เป็นธรรมชาติ เหมือนกำลังคุยกับคนจริงๆ

AI Search ทำงานต่างจาก Search Engine แบบเดิมยังไง?

เพื่อให้เข้าใจว่าทำไมเราต้องปรับกลยุทธ์การทำ SEO ใหม่ทั้งหมด มาทำความเข้าใจสมองของ AI Search ที่ทั้งฉลาดและซับซ้อนกว่า Search Engine แบบเดิมกันเลยครับ

• Search Engine แบบเดิม จะทำหน้าที่จัดทำดัชนี (Index) เพื่อให้รู้ว่าเว็บไหนมีคีย์เวิร์ดที่คุณถามหาอยู่บ้าง แล้วนำเสนอเป็นลิงก์เรียงตามอันดับ (Blue Links) ให้คุณคลิกหาคำตอบต่อเอง
• AI Search จะทำหน้าที่วิเคราะห์ สังเคราะห์ข้อมูล แล้วสรุปออกมาเป็นคำตอบที่ดีที่สุดให้คุณทันที โดยอ้างอิงจากแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือหลายๆ แหล่งรวมกัน

ตารางเปรียบเทียบความแตกต่างระหว่าง Search Engine แบบเดิมกับ AI Search

วิธีการที่ AI แต่ละตัวใช้ในการสร้างคำตอบ

1. สร้างคำตอบจากข้อมูลที่เรียนรู้มา (Model-native Synthesis)

วิธีนี้ AI จะถูกฝึกฝนด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาลบนอินเทอร์เน็ต หนังสือ และบทความต่างๆ จนมีความรู้และความเข้าใจในหัวข้อที่หลากหลาย

วิธีการสร้างคำตอบ: เมื่อเราถามคำถาม AI จะประมวลผลคำถามนั้น แล้วดึงความรู้ที่จำได้จากข้อมูลทั้งหมดที่เคยเรียนรู้มา เพื่อเรียบเรียงและสร้างเป็นคำตอบใหม่ขึ้นมา เหมือนกับการที่เราตอบคำถามโดยใช้ความรู้และความเข้าใจของเราเอง คำตอบที่ได้จึงเป็นการวิเคราะห์และสรุปข้อมูลขึ้นใหม่จากสิ่งที่เรียนรู้มา

2. ค้นหาข้อมูลแล้วค่อยสร้างคำตอบ (Retrieval-Augmented Generation - RAG)

แทนที่จะตอบจากความจำเพียงอย่างเดียว AI จะไปค้นหาข้อมูลล่าสุดจากแหล่งข้อมูลภายนอก เช่น เว็บไซต์ต่างๆ บนอินเทอร์เน็ตก่อน แล้วจึงนำข้อมูลที่สดใหม่และเกี่ยวข้องที่สุดมาใช้สร้างคำตอบ

วิธีการสร้างคำตอบ: เมื่อได้รับคำถาม AI จะแปลงคำถามเป็นคำค้นหา แล้วส่งไปค้นในฐานข้อมูลหรืออินเทอร์เน็ตแบบเรียลไทม์ จากนั้น AI จะได้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกลับมาจำนวนหนึ่ง แล้วมาผสมผสานกับความรู้เดิมของตัวเอง เพื่อเรียบเรียงและสร้างเป็นคำตอบที่ครบถ้วนและเป็นปัจจุบันที่สุด

AI Search Engine มีอะไรบ้างที่นิยมใช้

• AI Overview (Google) ดึงข้อมูลโดยตรงจากหน้าผลการค้นหาของ Google แบบสดๆ มันจะวิเคราะห์และสรุปเนื้อหาจากเว็บไซต์หลายแห่งที่เกี่ยวข้องและน่าเชื่อถือที่สุดบน Google Search สำหรับคำค้นหานั้นๆ แล้วนำมาเรียบเรียงเป็นคำตอบเดียวทันที
• AI Mode (Google) ใช้ขุมพลังของ Google Search ทั้งหมดเป็นแหล่งข้อมูลหลักเช่นกัน มันสามารถเข้าถึงข้อมูลเว็บไซต์ล่าสุด, ฐานข้อมูลขนาดใหญ่ (Knowledge Graph) ของ Google, และบริการอื่นๆ เช่น Maps เพื่อสร้างคำตอบในรูปแบบการสนทนา
• Gemini (Google) เข้าใจและประมวลผลข้อมูลได้หลากหลายรูปแบบ ทั้งข้อความ รูปภาพ วิดีโอ และโค้ด มีแหล่งข้อมูลหลัก 2 ส่วนคือ ข้อมูลมหาศาลที่ใช้ฝึกฝนมันขึ้นมา และความสามารถในการเชื่อมต่อโดยตรงกับ Google Search และบริการอื่นๆ แบบเรียลไทม์
• ChatGPT โดยปกติแล้วจะตอบคำถามจากข้อมูลที่ได้รับการฝึกฝนมา และไม่ได้ค้นหาข้อมูลใหม่จากอินเทอร์เน็ตแบบเรียลไทม์ แต่สามารถเข้าถึงข้อมูลล่าสุดได้ผ่านฟีเจอร์เสริม ซึ่งจะทำงานคล้ายกับระบบที่เรียกว่า RAG (Retrieval-Augmented Generation) คือตอบคำถามโดยอ้างอิงข้อมูลล่าสุด
• Claude จะใช้ข้อมูลที่ได้รับการฝึกฝนมาเป็นหลัก เหมือนคลังความรู้ขนาดใหญ่ในสมองที่ได้จากการอ่านหนังสือและข้อมูลมหาศาลในอดีต สำหรับข้อมูลล่าสุดที่ไม่มีในความทรงจำ มันสามารถออกไปค้นหาเพิ่มเติมจากเว็บไซต์ได้
• Perplexity จะนำคำถามของคุณไปค้นหาผ่าน Search Engine ต่างๆ บนอินเทอร์เน็ตแบบเรียลไทม์ จากนั้นรวบรวมข้อมูลจากหลายเว็บไซต์มาสรุปเป็นคำตอบที่เข้าใจง่าย พร้อมแนบลิงก์อ้างอิงทั้งหมดเพื่อให้คุณตรวจสอบได้

Google AI Overview กำลังส่งผลกระทบต่อการทำ SEO

• ปริมาณคลิก (CTR) จากหน้า Search ที่ลดลง: ทำให้เกิด Zero-Click Search มากขึ้น เพราะ AI สรุปคำตอบให้ครบถ้วน ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องคลิกเข้าเว็บไซต์อีกต่อไป ส่งผลให้ยอดคลิก (CTR) โดยรวมลดลงอย่างเห็นได้ชัด
• การหายไปของ Featured Snippet หรือ Organic Result บางส่วน: กล่องคำตอบของ AI Overview เข้ามาแทนที่ในตำแหน่งที่ดีที่สุด อย่างตำแหน่ง Featured Snippet และอันดับ 1-3 ทำให้ Organic Result แบบเดิมถูกดันลงไปอยู่ข้างล่าง มองเห็นได้ยากขึ้น
• การแข่งขัน SEO ในยุคนี้ คือการแย่งชิง AI Citation: การแข่งขันไม่ได้อยู่ที่การทำอันดับ 1-10 อีกต่อไป แต่เป็นการต่อสู้เพื่อให้ AI เลือกเว็บเราเป็น Source Link หรือแหล่งอ้างอิงที่ปรากฏอยู่ในกล่องคำตอบเลย ซึ่งถือเป็นตำแหน่งที่มีค่าที่สุดในยุค AI Search ครับ

กลยุทธ์ทำ SEO ให้ติดบน AI Search ที่เห็นผลจริง

สรุปกลยุทธ์สำคัญที่เราได้ปรับใช้กับการเขียนบทความ SEO จนเห็นผลจริง โดยเรามีแนวคิดว่า เนื้อหาที่ดี (Content) ต้องเข้าใจความต้องการของผู้ใช้ (Context) และเชื่อมโยงกันเป็นคลังความรู้ (Connection) ในเรื่องที่เชี่ยวชาญจริงๆ จนทำให้ AI Search เอาเนื้อหาจากบทความของแองก้า ไปเป็นส่วนหนึ่งของคำตอบบน AI Overview แม้ Keyword คำว่า “ทำ SEO” จะมีการแข่งขันสูง และแม้ว่าบทความนี้จะยังไม่ติดหน้าแรก Google ก็ตามครับ

1. วางกลยุทธ์ตามพฤติกรรมการค้นหาด้วย Query Fan-out

เรามักจะใช้ AI ค้นหาข้อมูลด้วยประโยคยาวๆ หรือคำถามที่เป็นธรรมชาติเหมือนคุยกับคน AI จะแตกคำค้นหายาวๆ ของเราออกเป็นชุดของคำถามย่อยๆ (Sub-queries) เพื่อรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่งมาสังเคราะห์เป็นคำตอบที่สมบูรณ์ที่สุด ซึ่งจะเรียกกระบวนการนี้ว่า Query Fan-out 

เช่น หากเราพิมพ์ว่า "วิธีลดหย่อนภาษีสำหรับฟรีแลนซ์" Sub-queries ที่ AI อาจสร้างขึ้นมาอาจเป็น

• ฟรีแลนซ์ยื่นภาษีประเภทไหน?
• ค่าใช้จ่ายที่นำมาลดหย่อนได้สำหรับฟรีแลนซ์?
• เอกสารที่ต้องใช้ในการยื่นภาษีมีอะไรบ้าง?
• วิธีคำนวณภาษีด้วยตัวเอง

สิ่งที่เราต้องทำคือ สร้างคอนเทนต์ให้ครอบคลุมทุกประเด็นที่เกี่ยวข้องกับเรื่องที่จะเขียน การคาดการณ์และนำเสนอข้อมูลที่เกี่ยวข้องในบทความนั้น ช่วยมอบประสบการณ์การค้นหาที่ดีที่สุดให้ผู้ใช้งาน ซึ่งเป็นสิ่งที่ AI พยายามทำเช่นกัน และควรสร้างคอนเทนต์อื่นๆ ให้เนื้อหาเชื่อมโยงกันได้ และทำ Internal Link กลับมาที่หน้าหลักเสมอ วิธีนี้ยังช่วยให้ AI มองว่าเว็บของคุณคือผู้เชี่ยวชาญในเรื่องนั้นจริงๆ

2. จัดระเบียบข้อมูลให้ AI เข้าใจได้ทันทีด้วย Schema Markup

AI อ่านข้อมูลด้วยการประมวลผลโครงสร้าง HTML เพื่อทำความเข้าใจลำดับความสำคัญและความสัมพันธ์ของข้อมูลทั้งหมด ดังนั้น การจัดระเบียบข้อมูลให้ AI เข้าใจได้ในทันที จึงเป็นปัจจัยสำคัญอย่างยิ่งในการถูกเลือกไปแสดงผลบน AI Overview

สิ่งที่เราต้องทำคือ การใช้ Schema Markup ให้มีความเฉพาะเจาะจงกับธุรกิจมากขึ้น นอกจากการใช้ Schema พื้นฐานอย่าง Article, HowTo หรือ FAQPage เช่น

• Product สำหรับเว็บอีคอมเมิร์ซ
• Recipe สำหรับเว็บอาหาร
• Local Business สำหรับธุรกิจท้องถิ่น
• Review สำหรับธุรกิจที่มีการรีวิวจากลูกค้า
• Course สำหรับธุรกิจขายคอร์สเรียน
• HowTo สำหรับบทความสอนทำอะไรบางอย่าง

3. นำเสนอข้อมูลเชิงลึกตามหลัก E-E-A-T

E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) เป็นมาตรฐานการทำ SEO ที่ทุกเว็บไซต์ต้องมี ยิ่งในยุคที่เราใช้ AI หาข้อมูลแบบนี้ การเป็นแค่ผู้เชี่ยวชาญที่น่าเชื่อถืออาจไม่พอ เว็บของคุณต้องเป็นแหล่งข้อมูล (Primary Source) ที่ให้ข้อมูลเชิงลึกแบบไม่มีใครเหมือนบนอินเทอร์เน็ตให้ได้

สิ่งที่เราต้องทำคือ 

• นำเสนอข้อมูลที่คุณรวบรวมมาเอง เช่น รีวิวจากลูกค้า, ข้อมูลสถิติจากระบบหลังบ้าน, รายงานการวิจัยภายในองค์กร ข้อมูลเหล่านี้เป็นสินทรัพย์ดิจิทัลที่คู่แข่งลอกเลียนแบบไม่ได้ และเป็นสิ่งที่ AI มองหาเพื่อสร้างคำตอบที่มีคุณภาพสูง
• สร้าง Case Studies นำเสนอผลงานและความสำเร็จของลูกค้าอย่างเป็นรูปธรรม พร้อมข้อมูลเชิงลึกว่าทำได้ยังไง ผลลัพธ์เป็นยังไงบ้าง สิ่งนี้ไม่เพียงแต่แสดงถึง Experience (ประสบการณ์) ใน E-E-A-T แต่ยังเป็นข้อมูลเฉพาะทางที่หาจากที่อื่นไม่ได้เช่นกัน
• วิเคราะห์และตีความข้อมูล แทนที่จะแค่รายงานข่าวหรือข้อมูลทั่วไป ให้ใส่มุมมองและการวิเคราะห์ผ่านมุมมองของแบรนด์เข้าไปด้วย
• ออกแบบเนื้อหาให้กระชับและอยู่ในรูปแบบที่ AI สามารถคัดลอกและวางได้ทันที บ่อยครั้ง AI Overview จะดึงข้อมูลจากประโยคหรือย่อหน้าสั้นๆ ที่ตอบคำถามได้ตรงที่สุดไปแสดงเป็นคำตอบเลย

4. มอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดบนหน้าเว็บ 

แค่เนื้อหามีคุณภาพยังไม่พอ หากหน้าเว็บของคุณมอบประสบการณ์ที่ย่ำแย่ ไม่ว่าจะเป็นการโหลดช้า, ใช้งานบนมือถือยาก หรือหาข้อมูลที่ต้องการไม่เจอ ผู้ใช้มักปิดเว็บอย่างรวดเร็ว ซึ่งเป็นสัญญาณเชิงลบที่รุนแรงที่บอก AI ว่า แหล่งข้อมูลนี้แม้เนื้อหาดีแต่ประสบการณ์ใช้งานอาจจะยังไม่ดีพอ

สิ่งที่เราต้องทำคือ 

• Core Web Vitals ไม่ใช่แค่เรื่องความเร็ว แต่มันเป็นเรื่องความรู้สึกของผู้ใช้งานที่ AI ก็ให้ความสำคัญไม่แพ้กัน
• LCP (Largest Contentful Paint) ต้องเร็วที่สุด หากเกิดความล่าช้าอาจส่งผลต่อความน่าเชื่อถือของเว็บได้เหมือนกันครับ
• INP (Interaction to Next Paint) เมื่อผู้ใช้คลิกส่วนต่างๆ บนหน้าเว็บ มันต้องตอบสนองทันที หากมีความหน่วง จะสร้างความขัดใจและทำลายประสบการณ์การใช้งานได้
• CLS (Cumulative Layout Shift) หน้าเว็บต้องมีความเสถียร การที่องค์ประกอบต่างๆ ขยับไปมาขณะโหลด ทำให้ผู้ใช้กดพลาดได้ง่ายและเป็นประสบการณ์ที่แย่ที่สุดอย่างหนึ่งเลยครับ
• Mobile-First ในยุคที่การค้นหาด้วยเสียงและการถามคำถามยาวๆ เกิดขึ้นบนมือถือเป็นหลัก เว็บของคุณต้องออกแบบโดยยึดประสบการณ์บนมือถือเป็นอันดับแรก
• หลีกเลี่ยง Pop-up หรือโฆษณาที่บดบังเนื้อหา เพราะเป็นสิ่งที่ผู้ใช้ไม่ชอบที่สุด และ Google ก็มองว่าเป็นประสบการณ์ที่ไม่ดีเช่นกันครับ

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ AI Search

จะรู้ได้ยังไงว่าเว็บไซต์มี Traffic จาก AI Search เท่าไหร่?

วิธีวัดผล AI Search ที่แองก้าได้สรุปไว้นี้ สามารถทำตามได้ง่ายๆ ผ่านการเก็บข้อมูลใน Google Analytics 4 (GA4) ด้วยการตั้งค่าและกรองข้อมูลเพื่อแยก Traffic ที่มาจาก AI Search แต่ละตัว ทำให้เห็นว่า

• มียอด AI Traffic เท่าไหร่? 
• Traffic นั้นมาจาก AI Search Engine ตัวไหน?
• ผู้ใช้คลิกเข้าเว็บเราจากหน้าไหนบ้าง?

AI Search จะเอื้อประโยชน์ให้เว็บไซต์ใหญ่ๆ มากกว่าเว็บเล็กๆ ไหม?

ไม่เสมอไปครับ แม้เว็บใหญ่จะได้เปรียบเรื่องความน่าเชื่อถือ (Authority) แต่ AI ถูกออกแบบมาให้หาคำตอบที่ดีที่สุด ดังนั้น เว็บไซต์เล็กก็สามารถสร้างตัวตนเป็นผู้เชี่ยวชาญในตลาดเฉพาะกลุ่ม (Niche Market) นำเสนอเนื้อหาที่มาจากประสบการณ์ตรงอย่างลึกซึ้ง (Experience) และตอบคำถามที่เฉพาะเจาะจงมากๆ ซึ่งคอนเทนต์ของเว็บใหญ่มักมองข้ามไป ก็มีโอกาสสูงที่จะถูก AI เลือกนำข้อมูลไปใช้อ้างอิงได้ครับ

เวลา AI เข้ามาเก็บข้อมูลจากเว็บเรา จะปลอดภัยไหม?

โดยทั่วไปถือว่าปลอดภัยครับ เพราะระบบของ AI Search Engine ที่ได้รับความนิยมส่วนใหญ่ จะถูกออกแบบมาให้สอดคล้องกับสิทธิ์การเข้าถึงของผู้ใช้ และให้ความสำคัญกับความเป็นส่วนตัวของข้อมูล โดยเฉพาะในระบบที่ใช้งานภายในองค์กร ซึ่งจะมีการควบคุมสิทธิ์การเข้าถึงข้อมูลอย่างเข้มงวด

AI Search กับ AI Agent เหมือนกันไหม?

ไม่เหมือนกันครับ แม้จะใช้ AI เป็นพื้นฐานแต่มีเป้าหมายและวิธีการทำงานที่ต่างกันชัดเจน

• AI Search คือ ระบบการค้นหา, วิเคราะห์, และสังเคราะห์ข้อมูลจากทั่วทั้งอินเทอร์เน็ต เพื่อสรุปคำตอบที่ดีที่สุดให้กับคำถามของคุณในทันที
• AI Agent คือ ผู้ช่วยส่วนตัวที่ลงมือทำงานตามคำสั่งที่คุณมอบหมายให้สำเร็จลุล่วง เช่น Siri, Google Assistant, Chatbot บนเว็บไซต์

สรุปง่ายๆ ก็คือ เราจะใช้ AI Search เพื่อถามและหาความรู้ แต่จะใช้ AI Agent เพื่อสั่งให้ไปทำงานบางอย่างแทนคุณนั่นเองครับ

เราจะเชื่อคำตอบจาก AI Search ได้ 100% มั้ย?

อาจจะยังไม่สามารถเชื่อได้ 100% แม้ AI จะฉลาดมาก แต่ก็มีโอกาสเกิดการหลอน (AI Hallucination) หรือมีการให้ข้อมูลผิดพลาดได้ สิ่งสำคัญคือ ผู้ใช้งานจะต้องตรวจสอบคำตอบของ AI ก่อนเสมอ หรือเลือกเชื่อข้อมูลจากเว็บไซต์ที่มีความเชี่ยวชาญในด้านนั้นจริงๆ

ทำไมคนส่วนใหญ่หันไปใช้ AI Search มากขึ้น

• ได้คำตอบที่ตรงใจกว่า: เข้าใจเจตนาที่แท้จริงของผู้ใช้ ทำให้ได้คำตอบที่ครบถ้วนตั้งแต่ครั้งแรก โดยไม่ต้องเสียเวลาค้นหาหลายรอบ
• รวดเร็วทันใจ: สามารถค้นหาและประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนจำนวนมากได้ในเวลาเพียงไม่กี่วินาที
• รู้ใจเหมือนผู้ช่วยส่วนตัว: เรียนรู้จากพฤติกรรมการใช้งานในอดีต เพื่อปรับแต่งผลลัพธ์ให้เหมาะกับเราโดยเฉพาะได้
• ช่วยสรุปข้อมูลให้: ย่อยข้อมูลจากหลายแหล่งให้กลายเป็นคำตอบเดียวที่กระชับและเข้าใจง่าย ช่วยประหยัดเวลาในการทำงานได้ค่อนข้างมาก

AI Search คือการค้นหาข้อมูลแบบใหม่ที่คนทำ SEO ต้องตามให้ทัน

“จาก Keyword สู่ Context” เพราะ AI Search ยกระดับการค้นหาจากการจับคู่คีย์เวิร์ดแบบเดิมๆ ไปสู่การเข้าใจบริบทและเจตนาของผู้ใช้อย่างลึกซึ้ง ระบบ AI อย่าง Google AI Overview, ChatGPT หรือ Perplexity AI จะสังเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง เพื่อสร้างคำตอบที่ครบถ้วนในทันที นี่จึงเป็นสัญญาณว่า กลยุทธ์การทำ SEO แบบเดิมไม่พออีกต่อไปแล้วครับนักการตลาดออนไลน์และคนทำ SEO (Search Engine Optimization) ต้องเริ่มปรับสู่แนวคิด AEO (Answer Engine Optimization) มุ่งสร้างคอนเทนต์ที่เข้าใจง่าย ตรงประเด็น มีความน่าเชื่อถือ และ GEO (Generative Engine Optimization) เน้นเขียนเนื้อหาที่ให้ข้อมูลครอบคลุมทุกประเด็น เพื่อให้เราเป็นแหล่งข้อมูลที่ AI จะต้องนึกถึงเป็นที่แรกๆ เพราะในโลกของ AI Search ต่อจากนี้ ผู้ชนะไม่ใช่คนที่ติดอันดับหนึ่งบน Google แต่คือเว็บที่ AI เชื่อถือและเลือกไปเป็นคำตอบก่อนคู่แข่ง