Query fan-out อาวุธลับของ AI Search ที่จะเปลี่ยนเกม SEO

เคยสังเกตพฤติกรรมการเสิร์ชของตัวเองมั้ยครับ? เราไม่ได้พิมพ์แค่คำว่า "ร้านกาแฟ" สั้นๆ อีกต่อไปแล้ว แต่มักจะถามอะไรที่ยาวและเฉพาะเจาะจงมากขึ้น เช่น "ร้านกาแฟ Specialty ใกล้สีลม มีที่จอดรถ ปิดดึก" คำค้นหา (Query) ที่มีความยาวตั้งแต่ 5 คำขึ้นไปกำลังเติบโตอย่างก้าวกระโดด ผู้คนไม่ได้ต้องการแค่ลิงก์ แต่ต้องการคำตอบที่ตรงใจที่สุด และเบื้องหลังความฉลาดที่ AI สรุปคำตอบได้ขนาดนี้ ก็คือเทคนิคที่เรียกว่า Query fan-out เป็นการนำคำถามยาวๆ มาแตกออกเป็นคำถามย่อยๆ หลายอัน เพื่อสรุปเป็นคำตอบเดียวที่สมบูรณ์ที่สุด ซึ่งแน่นอนว่ามันส่งผลกระทบต่อวิธีที่เราทำ SEO แบบเต็มๆ เลยล่ะครับ

คุณธีรวัชร เกียรติธีราภิวัฒน์ - SEO Specialist ผู้เชี่ยวชาญด้านการทำ SEO ของ ANGA (แองก้า) ได้แชร์เกี่ยวกับการทำความเข้าใจหลักการทำงานของ Query fan-out ในยุค AI Search ว่า

“การทำ SEO แบบเดิมๆ อาจโฟกัสที่การทำเว็บ 1 หน้าให้ติดอันดับสำหรับ 1 คีย์เวิร์ดหลัก แต่ในยุค AI Search ที่คำตอบสร้างขึ้นจากการรวบรวมข้อมูลจากหลายแหล่ง กลยุทธ์แบบเดิมอาจไม่เพียงพออีกต่อไปแล้ว การสร้างคอนเทนต์ที่ครอบคลุมหลายแง่มุมและตอบคำถามย่อยๆ ที่เกี่ยวข้อง เป็นกุญแจสำคัญที่ทำให้ AI เลือกข้อมูลจากเว็บเราไปแสดงผล และนี่คือบทความของลูกค้าเราที่ AI ดึงไปเป็นคำตอบถึง 2 บทความเลยครับ” 

Query fan-out คืออะไร?

Query fan-out คือ กระบวนการที่โมเดลเบื้องหลัง AI ที่เรียกว่า LLM (Large Language Model) นำคำค้นหายาวๆ ของเรามาแตกออกเป็นคำถามย่อยๆ หลายอัน (Sub-queries) เพื่อไปรวบรวมข้อมูลจากหลายๆ แหล่ง แล้วนำมาสรุปเป็นคำตอบเดียวที่สมบูรณ์ที่สุด ซึ่งแน่นอนว่ามันส่งผลกระทบต่อวิธีการทำ Keyword Research ของการทำ SEO ในอนาคต

ตัวอย่างการทำงานของ Query fan-out

สมมติเราถาม AI ว่า "แนะนำสมาร์ทโฟนสำหรับถ่ายรูปสวย เล่นเกมลื่น งบไม่เกิน 20,000 บาท" สิ่งที่ AI ทำเบื้องหลังก็คือ

• รับคำสั่ง (Receive Query): รับคำถามยาวๆ ที่ซับซ้อนของเราเข้ามาในระบบ
• แตกประเด็น (Fan-out into Sub-queries): แยกความต้องการหลักๆ ออกเป็นประเด็นย่อยๆ เพื่อตามหาแหล่งข้อมูลที่ตรงกับความต้องการของผู้ใช้มากที่สุด เช่น
  • ทีม A: ไปหาสมาร์ทโฟนที่เด่นเรื่องกล้อง
  • ทีม B: ไปหาสมาร์ทโฟนที่สเปคเหมาะกับการเล่นเกม
  • ทีม C: ไปหาข้อมูลรุ่นที่ราคาไม่เกิน 20,000 บาท
  • ทีม D: ไปหารีวิวและความคิดเห็นของผู้ใช้งานจริงสำหรับรุ่นที่เข้าข่าย
• รวบรวมข้อมูล (Gather Information): แต่ละทีมจะไปค้นหาข้อมูลจากแหล่งความรู้มหาศาล (ซึ่งก็คือหน้าเว็บต่างๆ บนอินเทอร์เน็ต) เพื่อหาคำตอบในส่วนของตัวเอง
• ปะติดปะต่อเป็นคำตอบ (Synthesize Answer): เมื่อทุกทีมกลับมารายงานผล AI จะนำข้อมูลทั้งหมดมาประมวลผล สรุป และเรียบเรียงใหม่ให้กลายเป็นคำตอบเดียวที่ครอบคลุมทุกประเด็นที่เราถามไปนั่นเองครับ

จาก Short-tail ไปสู่ Long-tail Queries

ก่อนหน้านี้ การค้นหาส่วนใหญ่จะเป็นแบบ Short-tail Queries หรือคำค้นหาสั้นๆ (1-3 คำ) เช่น "รองเท้าวิ่ง", "เที่ยวเชียงใหม่คนเดียว" ซึ่ง Search Engine แบบดั้งเดิมจะพยายามจับคู่คำ (Keyword Matching) กับหน้าเว็บที่เกี่ยวข้องมากที่สุด

แต่ปัจจุบัน Long-tail Queries หรือคำค้นหายาวๆ (5 คำขึ้นไป) กลับมีแนวโน้มเติบโตสูงขึ้นมาก โดยเฉพาะกับการค้นหาด้วยเสียง (Voice Search) และการถาม-ตอบกับ AI ข้อมูลจาก Ahrefs ยังชี้ให้เห็นว่า คำค้นหาที่มีความยาวมากกว่า 3 คำ มีสัดส่วนที่สูงมากในปริมาณการค้นหาทั้งหมด ซึ่งคำค้นหายาวๆ เหล่านี้จะสะท้อนเจตนา (Intent) ที่ชัดเจนกว่ามาก

ตัวอย่าง

• Short-tail: "ประกันรถยนต์" (เจตนากว้างมาก ผู้ค้นหาอาจจะแค่อยากรู้ความหมายเฉยๆ)
• Long-tail: "เปรียบเทียบประกันรถยนต์ชั้น 1 สำหรับรถไฟฟ้า EV" (Search Intent หรือเจตนาของผู้ค้นหาชัดเจนมากขึ้น คือต้องการข้อมูลเพื่อตัดสินใจซื้อประกันรถยนต์)

ทำไม AI ต้องใช้เทคนิค Query fan-out?

คำตอบ คือ เพื่อเข้าใจเจตนาการค้นหา (Search Intent) ของผู้ใช้ให้ลึกซึ้งที่สุด

AI Search อย่าง AI Overviews, Google AI Mode, Gemini, หรือ ChatGPT ถูกออกแบบมาเพื่อสนทนาและให้คำตอบ ไม่ใช่แค่แสดงรายการลิงก์เหมือนเมื่อก่อน เช่น "วางแผนเที่ยวญี่ปุ่น 7 วัน ช่วงใบไม้เปลี่ยนสี ต้องเตรียมตัวยังไง ใช้งบเท่าไหร่" 

เมื่อผู้ใช้ถามคำถามที่ซับซ้อนมากขึ้น AI จะไม่สามารถหาคำตอบทั้งหมดได้จากหน้าเว็บเดียว เลยต้องใช้กระบวนการ Query fan-out เพื่อดึงข้อมูลจากหลายๆ แหล่ง ไม่ว่าจะเป็นเว็บรีวิวท่องเที่ยว, เว็บพยากรณ์อากาศ, เว็บจองตั๋ว จองโรงแรม, หรือแม้แต่เว็บบอกเรทค่าเงิน แล้วนำมาประกอบร่างเป็นคำแนะนำที่สมบูรณ์แบบที่สุดให้เรา

จากงาน MKTCON 2025 แองก้าก็ได้สรุปสูตรลับให้ AI Search อ้างอิงเว็บเราด้วย ANGA SOURCE CODE ในนั้นจะพูดถึงประเด็น Query fan-out ด้วยว่า

“AI Search ออกแบบมาให้เป็นคู่สนทนา (Conversational Agent) หรือการถามตอบต่อเนื่องหลายรอบ (Multi-turn conversation) การที่ AI ใช้ Fan-Out จะทำให้คำตอบที่ผู้ใช้ได้นั้น รอบด้านและลึกซึ้งกว่าเดิมมาก มันไม่ใช่แค่การตอบตรงคำถาม แต่ยังอาจจะให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องซึ่งผู้ใช้อาจจะยังนึกไม่ถึงด้วยซ้ำครับ”

Query: “อยากพาลูกไปเที่ยวกาญจนบุรีสิ้นปี มีบัทเจ็ท 2500 บาทต่อคืน เลี่ยงวันไปกลับรถติดให้ด้วยนะ”

Fan-out ออกมาเป็น Sub-queries: เช่น “วันหยุดสิ้นปี 2568”, “โรงแรมสำหรับครอบครัวกาญจนบุรี”, “โรงแรมคืนละ 2500 บาท ที่กาญจนบุรี”, “เส้นทางเลี่ยงรถติดปีใหม่ กรุงเทพ-กาญจนบุรี”, “รีวิวโรงแรม กาญจนบุรี”, “กิจกรรมสำหรับครอบครัวกาญจนบุรี”

สิ่งที่คนทำ SEO ต้องรู้ เมื่อ AI ใช้เทคนิค Query fan-out

• สร้างคอนเทนต์ที่ตอบโจทย์หลายมิติ

ลืมเรื่องการทำ 1 หน้าเพื่อตอบ 1 คีย์เวิร์ดไปได้เลยครับ แต่ให้มองว่า 1 บทความของเรา ควรจะตอบ Sub-queries หลายๆ อันที่เกี่ยวข้องได้ เช่น ถ้าเขียนเรื่อง "วิธีลดน้ำหนัก" ก็ควรจะมีเนื้อหาครอบคลุมไปถึง "ตารางอาหารลดน้ำหนัก", "ท่าออกกำลังกายลดไขมัน", และ "ข้อควรระวังในการลดน้ำหนัก" อยู่ในหน้าเดียวกัน

• จัดโครงสร้างเว็บแบบ Topic Clusters

วางโครงสร้างคอนเทนต์ให้เป็นกลุ่มก้อน (Clusters) โดยมีหน้าหลัก (Pillar Page) ที่พูดถึงหัวข้อใหญ่ๆ และมีหน้าย่อย (Cluster Content) ที่เจาะลึกในประเด็นต่างๆ แล้วลิงก์กลับมาที่หน้าหลัก วิธีนี้จะช่วยส่งสัญญาณให้ AI เห็นว่าเว็บไซต์ของคุณเป็นผู้เชี่ยวชาญในเรื่องนั้นจริงๆ

• ทำ Keyword Research ให้กว้างกว่าเดิม 

การทำ Keyword Research จะต้องทำความเข้าใจ Semantic & Contextual Queries หรือกลุ่มคำที่มีความหมายเกี่ยวข้องกันตามบริบท เช่น แทนที่จะโฟกัสแค่คำว่า "กาแฟ Cold Brew" เราต้องคิดไปถึงคำถามที่ผู้ใช้จะถามด้วย เช่น "วิธีทำ Cold Brew เองที่บ้าน", "เมล็ดกาแฟแบบไหนเหมาะกับ Cold Brew", "กาแฟ Cold Brew ดียังไง"

• E-E-A-T สำคัญยิ่งกว่าที่เคย

ในยุคที่ AI ต้องเลือกแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ หลักการ E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) จะยิ่งสำคัญขึ้นไปอีก ทุกคอนเทนต์ต้องแสดงให้เห็นถึงประสบการณ์, ความเชี่ยวชาญ, ความน่าเชื่อถือ และความไว้วางใจได้ เพื่อให้ AI กล้าที่จะนำข้อมูลของเราไปอ้างอิง

การทำ SEO ยุคใหม่ต้องเข้าใจ Query Fan-Out

การมาของ AI Search และเทคนิค Query fan-out ได้เปลี่ยนกลยุทธ์การทำ SEO ไปอย่างมาก เรากำลังก้าวจากการทำ SEO ที่เน้นการจับคู่คีย์เวิร์ด (Keyword Matching) ไปสู่ยุคของ Intent-driven หรือการทำ SEO ที่มุ่งเน้นการตอบสนองต่อเจตนาและความต้องการที่แท้จริงของผู้ใช้งานเป็นหลัก เว็บของเราจึงไม่ได้เป็นแค่จุดหมายปลายทาง แต่กลายเป็นคลังข้อมูลดิบ (Data Source) ให้กับ AI

ซึ่งหมายความว่าในหนึ่งคำตอบของ AI อาจมีการอ้างอิงข้อมูลทั้งจากเว็บของเราและของคู่แข่งปะปนกันอยู่ก็เป็นได้ ดังนั้น การสร้างเนื้อหาที่มีคุณภาพ น่าเชื่อถือ และมีโครงสร้างชัดเจนเพื่อให้ AI ดึงข้อมูลไปใช้ได้ง่ายจึงเป็นหัวใจสำคัญ ที่แม้แต่ ANGA (แองก้า) เองก็ต้องปรับตัวเหมือนกันครับ

“ในฐานะคนทำ SEO การทำงานของเราทุกวันนี้ ไม่ได้จบแค่ทำอันดับบน SERP แต่คือการวางแผนกลยุทธ์ใหม่โดยมีเป้าหมายสูงสุดคือ การทำให้คอนเทนต์ของลูกค้าถูก AI ดึงไปแสดงผลใน AI Overviews หรือคำตอบของ Generative AI ซึ่งหนึ่งในกลยุทธ์หลักและเป็นหัวใจสำคัญของเราก็คือ การทำความเข้าใจกลไกของ Query Fan-Out ด้วยนั่นเองครับ”