ANGA เปิดเวที DEBATE เพื่อประชันวิสัยทัศน์ที่เดือดที่สุดในปีนี้ เพื่อให้นักการตลาดและผู้ประกอบการทุกท่านได้ร่วมตัดสินอนาคตของวงการ Search ไปกับ 2 แคนดิเดตพรรคการตลาดระหว่าง 

สำหรับใครที่พลาดงานนี้ไป ทีมแองก้าได้สรุปเนื้อหาสำคัญมาให้แล้วครับ มาดูกันว่าใครจะเป็นผู้นำที่พาธุรกิจรอดในปีนี้? 

แถลงนโยบายพรรคพลัง SEO ยั่งยืน และ AI Search ก้าวหน้า

นโยบายพรรคพลัง SEO ยั่งยืน

เปิดเวที DEBATE ด้วยคุณเอก อดีต SEO Specialist (ANGA Bangkok) จากพรรคพลัง SEO ยั่งยืน มากับนโยบาย ถ้าอยากติดบน AI Search ต้องพึ่ง Google SEO เท่านั้น เพราะก่อนที่ AI จะตอบคำถามเราได้อย่างสมบูรณ์แบบ ก็ต้องไปค้นหาคำตอบบน Google เหมือนกัน นี่จึงเป็นที่มาของนโยบายนี้ ว่าทำไมธุรกิจจำเป็นต้องทำ SEO บน Google ให้ดีก่อนถึงจะติดอันดับได้ทั้งบน Google และ AI Search

นโยบายพรรค AI ก้าวหน้า

ต่อด้วยคุณเกนจากพรรค AI ก้าวหน้า เปิดด้วยวิสัยทัศน์เกี่ยวกับ Younger Generation คนรุ่นใหม่ที่กำลังเติบโตขึ้นมา มีแนวโน้มเลือกอ่านข้อมูลที่กระชับและเข้าใจง่าย มากกว่าการอ่านข้อมูลยาวๆ  

แล้ว SEO กับ AI Search ต่างกันยังไงบ้าง?

  • SEO = Librarian ทำหน้าที่ดูแลห้องสมุดที่ใหญ่ที่สุด ซึ่งเป็นคลังเก็บข้อมูลจากทุกเว็บไซต์ เพื่อรอให้เราไปค้นหาคำตอบด้วยตัวเอง
  • AI Search = Journalist ทำหน้าที่ไปอ่านข้อมูลที่จำเป็น เป็นประโยชน์ แล้วนำมาสรุปให้อ่านได้แบบง่ายๆ 

Younger Generation ที่เริ่มใช้ AI Search ก็มีแนวโน้มที่จะเป็นลูกค้าของแบรนด์ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เพราะฉะนั้นสิ่งที่ธุรกิจต้องทำความเข้าใจเลยก็คือ AI Search มีความสำคัญยังไง? แล้วเราต้องโฟกัสกับอะไรบ้าง?

จากการค้นหาแบบเดิม สู่พฤติกรรมการเสิร์ชแบบใหม่

2 ปีที่ผ่านมา พฤติกรรมของการค้นหาเปลี่ยนไปแค่ไหน เมื่อมี AI เข้ามา

(Round 1 : Question 1)

พรรคพลัง SEO ยั่งยืน

คุณเอกได้ยกสถิติรูปแบบการเสิร์ชในปัจจุบันแบ่งเป็น 

  • การเสิร์ชผ่าน Search Engines = 92.24 B Monthly Visits
  • การเสิร์ชผ่าน AI = 7.99 B Monthly Visits  

สะท้อนให้เห็นว่า คนทั่วโลกยังคงนิยมหาข้อมูลผ่าน Search Engines โดยเฉพาะ Google ที่มียอดการเสิร์ชสูงถึง 82.3 ล้านครั้งต่อเดือน แต่สิ่งที่น่าสนใจคือ วัตถุประสงค์ในการเสิร์ชที่เปลี่ยนไป 

  • การเสิร์ชผ่าน Search Engines = เพื่อหาข้อมูลและเพื่อซื้อ ด้วยคำค้นหาสั้นๆ
  • การเสิร์ชผ่าน AI = เพื่อหาข้อมูลความรู้ ด้วยประโยคยาวๆ 

พรรค AI ก้าวหน้า

คุณเกนโต้กลับด้วยข้อมูลที่น่าสนใจว่า ถ้าคนยังใช้ Google ในการค้นหาข้อมูล ตัวเลขสถิติที่คุณเอกยกมานั้น ได้รวมพาร์ทของ AI Search เข้าไปเรียบร้อยแล้ว เพราะ Google มีการพัฒนาด้วยการนำ Generative AI แสดงผลขึ้นมาบนหน้าผลการค้นหา ประกอบกับการทำโฆษณาและการทำ SEO หลายคนจึงใช้ AI โดยไม่รู้ตัว เพราะการที่เราเสิร์ชผ่าน Google ข้อมูลที่โชว์ขึ้นจาก AI Overviews หรือ AI Mode ก็ถือว่าเป็น Generative AI ซึ่งเราเรียกว่า การเสิร์ชข้อมูลแบบ AI On Google Search แต่ถ้า AI Off Google Search จะเป็นการเสิร์ชผ่าน AI ตัวอื่นๆ เช่น Gemini, ChatGPT, Claude หรือ Perplexity

คุณเกนยังได้ยกสถิติการเติบโตของ SEO vs AI Search Traffic ปี 2025 ของอุตสาหกรรมหนึ่งในประเทศไทยที่มีการแข่งขันสูงมาก เห็นได้ชัดเลยว่า

  • Organic Traffic (เส้นสีแดง) หรือจำนวนคนเข้าเว็บไซต์จากการทำ SEO มีอัตราการหยุดเติบโตในช่วงพฤษภาคมที่ผ่านมา เกิดจากการแสดงผลของ AI Overviews ที่มากถึง 80% แต่ 
  • LLM Traffic (เส้นสีฟ้า) แสดงถึงการเติบโตของจำนวนคนเข้าเว็บไซต์ที่มาจาก AI สะท้อนให้เห็นว่า AI Search มีความสำคัญกับธุรกิจและกำลังมาในอนาคตอย่างแน่นอน 

การที่อัตราการคลิกเข้าเว็บไซต์ลดลงอย่างหนัก ยังจะมีโอกาสฟื้นตัวกลับมาอีกไหม?

(Round 1 : Question 2)

พรรค AI ก้าวหน้า

คุณเกนตอบอย่างชัดเจนว่า Traffic จะไม่กลับมาเหมือนเดิม เพราะพฤติกรรมการค้นหาเปลี่ยนไปแล้ว หลายเว็บไซต์อาจเคยได้ Traffic สูงจากการเน้นทำ Keyword ที่มีปริมาณการค้นหาหรือ Search Volume สูงๆ เช่น มูเตลู สีเสื้อมงคล เช็กดวงชะตา ทำนายฝัน หรือกลุ่มคำค้นหาที่ไม่ได้เกี่ยวข้องกับธุรกิจ ซึ่งเป็นกลุ่ม Keyword ที่จะหายไปและเป็นสาเหตุหลักที่ทำให้ Traffic ของหลายเว็บไซต์ลดลงในตอนนี้

ซึ่งอัตราการคลิกเข้าเว็บไซต์ (CTR) ลดลง 34.5% ตั้งแต่การมาของ AI Overviews และยังส่งผลให้จำนวนคนที่เคยคลิกเข้าเว็บไซต์แบบ Organic Search ลดลงตั้งแต่ 18% จนถึง 64% 

ดังนั้น ธุรกิจต้องเข้าใจ Customer Journey ว่าคนที่หายไปเป็นใคร? ใช่กลุ่มลูกค้าของเราหรือเปล่า? เพราะกลุ่มที่อาจจะไม่ได้หายไป มักเป็นกลุ่มที่เป็นลูกค้าของเราอยู่แล้ว สิ่งที่ธุรกิจต้องทำต่อไปคือ เราจะรักษาคนกลุ่มนี้เอาไว้ให้มากที่สุดได้ยังไง ซึ่งช่องทางอย่าง AI Search เป็นช่องทางที่จะช่วยเพิ่มการเติบโตของกลุ่มเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ

พรรคพลัง SEO ยั่งยืน

คุณเอกเห็นด้วยในส่วนของอัตราการคลิก (CTR) จะลดลงและไม่กลับมาเหมือนเดิมแล้ว แต่ในส่วนของการมองเห็นเว็บไซต์ (Impression) จะเติบโตขึ้นอย่างชัดเจน สะท้อนให้เห็นว่า คนดูอย่างเดียวแต่ไม่คลิกเข้าเว็บไซต์เท่าเดิม แต่ทุกคลิกที่เข้ามาจะมีคุณภาพมากขึ้น คุณเอกจึงสรุปให้เข้าใจง่ายเป็น 2 กลุ่มคือ

  • Awareness คนที่ไม่คลิกเข้าเว็บไซต์ = ผู้อ่าน (เสิร์ชข้อมูลบน Google > อ่านสรุปคำตอบบน AI Overviews > ได้คำตอบที่ต้องการแล้ว > ไม่ได้คลิกเข้าเว็บไซต์)
  • Conversion คนที่คลิกเข้าเว็บไซต์ = กลุ่มลูกค้า เสิร์ชข้อมูลบน Google > อ่านสรุปคำตอบบน AI Overviews > ต้องการข้อมูลเพิ่มเติม > คลิกเข้าเว็บไซต์) คนที่คลิกเข้าเว็บไซต์มีโอกาสที่จะเปลี่ยนเป็นกลุ่มลูกค้าของธุรกิจได้

AEO, GEO, ASEO, AISEO เหมือนกันไหม?

(Additional Question)

คุณเกนจากพรรค AI ก้าวหน้า อธิบายเรื่องนี้ด้วยการแบ่งเป็น 2 กลุ่มคือ

  • SEO คือ การทำให้เว็บไซต์ติดอันดับและมี Ranking ที่ดีอยู่บนการแสดงผลของ Google เวลาที่มีคนเสิร์ชสินค้าและบริการของธุรกิจ หรือ Search Intent ที่เกี่ยวกับธุรกิจ จนทำให้เกิดคลิกและ Traffic เข้าเว็บไซต์ที่จะเปลี่ยนเป็นยอดขายได้
  • กลุ่ม AI Search หลายคนอาจใช้คำไม่เหมือนกัน เช่น AEO, GEO, ASEO, AISEO เป็นการ Optimization เพื่อให้แบรนด์หรือธุรกิจเราอยู่บนคำตอบของ AI Search

Google ปรับตัวยังไงบ้างในโลกของ AI Search?

(Additional Question)

คุณเอกจากพรรคพลัง SEO ยั่งยืน อธิบายเป็นไทม์ไลน์ว่า Google เริ่มปรับตัวตั้งแต่เดือนพฤษภาคม 2023 ด้วยการนำโมเดล SGE (Search Generative Experience) เข้ามา ก่อนจะเป็นฟีเจอร์ AI Overviews ในเดือนพฤษภาคม 2024 และเป็น AI Mode ในเดือนพฤษภาคม 2025 จากการค้นหาสู่การพูดคุยอย่างเต็มรูปแบบบน Google 

จนช่วงต้นปี 2026 ที่ Google เห็นถึงปัญหาเรื่องอัตราการคลิกเข้าเว็บไซต์ (CTR) ลดลง จึงได้มีการเพิ่มปุ่ม Read more เพื่อกระตุ้นคลิก และการทำโฆษณาบน AI อย่าง AI Overview Ads ที่จะมาในอนาคตอย่างแน่นอน เพื่อตอบโจทย์ธุรกิจที่เน้นทำการตลาดด้วยการยิงแอดด้วย

บทบาทของ SEO เมื่อ AI เข้ามาคั่นกลาง

SEO เป็นแค่บุญเก่าที่กำลังจะหมดไป เพราะคนอาจจะไม่ค้นหาผ่าน Google อีกแล้ว?

(Round 2 : Question 1)

พรรคพลัง SEO ยั่งยืน

คุณเอกย้ำชัดว่า SEO คือบุญเก่าแน่นอน พร้อมย้ำนโยบายของพรรคว่า ถ้าอยากติดบน AI Search ต้องทำ Google SEO ให้ดีก่อน ซึ่งนโยบายนี้มีที่มาจากทฤษฎี Query fan-out ก่อนที่ AI จะสรุปคำตอบที่ตอบโจทย์และตรงใจเราได้นั้น มีกระบวนการค้นหาข้อมูล ดังนี้

เมื่อมีการพิมพ์คำถามยาวๆ (AI Prompt) AI จะแตกคำค้นหาเหล่านั้นไปในแง่มุมต่างๆ (Fan-out Type) จากนั้น AI ก็จะไปไล่เสิร์ชบน Google ทีละแง่มุม เช่น ค้นหาข้อมูลคอร์สเรียน จากนั้น AI ก็จะไปหาข้อมูลด้วย Keyword คำว่า เรียน SEO ที่ไหนดี ดังนั้น หากธุรกิจทำ SEO มาดี ก็มีโอกาสสูงที่ AI จะเลือกข้อมูลจากเว็บไซต์เราไปเป็นส่วนหนึ่งของคำตอบ ข้อมูลตรงนี้ทีม ANGA ได้ศึกษาจากการดูโค้ดเพิ่มเติมเมื่อพิมพ์คำถามผ่าน ChatGPT ทำให้รู้ว่า AI ไปเสิร์ชหาข้อมูลด้วย Keyword คำว่าอะไรบ้าง

  • เมื่อผู้ใช้พิมพ์คำถามยาวๆ (AI Prompt) AI จะแตกคำถามออกเป็นหลายประเด็นย่อย หรือที่เรียกว่า Fan-out Type
  • หลังจากแยกประเด็นแล้ว AI จะนำแต่ละประเด็นไปค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมบน Google เช่น หากต้องการค้นหาข้อมูลคอร์สเรียน AI อาจไปค้นหาด้วย Keyword เช่น “เรียน SEO ที่ไหนดี”

ดังนั้น หากธุรกิจทำ SEO มาดี ก็มีโอกาสสูงที่ AI จะดึงข้อมูลจากเว็บไซต์เราไปเป็นส่วนหนึ่งของคำตอบ ซึ่ง Insight นี้มาจากการศึกษาของทีม ANGA โดยวิเคราะห์พฤติกรรมการค้นหาของ AI จากการตรวจสอบโค้ด และดูว่า AI ใช้คีย์เวิร์ดอะไรในการค้นหาข้อมูลผ่าน ChatGPT

พรรค AI ก้าวหน้า

คุณเกนเห็นด้วย 70% ว่า SEO เป็นพื้นฐานที่สำคัญมากๆ ที่จะทำให้เว็บไซต์ธุรกิจถูกแนะนำและพูดถึงอยู่ในคำตอบของ AI แต่ถ้าธุรกิจคุณอยู่ในอุตสาหกรรมที่มีการแข่งขันสูง คุณเกนย้ำว่าต้องโฟกัสกับ 30% ที่เหลือนี้ด้วย แล้ว 30% ที่เหลือคืออะไร?

เริ่มตั้งแต่การตั้งเป้าหมายของการทำ AI Search คือการทำให้เว็บไซต์ของเราเป็นแหล่งข้อมูลที่ AI ใช้ในการอ้างอิงคำตอบ สิ่งสำคัญที่เปลี่ยนไปอย่างชัดเจนเลยก็คือ Content Strategy และความเข้าใจในเรื่อง Query fan-out ซึ่งพรรค AI ก้าวหน้าของ ANGA ได้พัฒนาเครื่องมือที่ดูได้เลยว่า Gemini หรือ ChatGPT แอบไปเสิร์ชคำว่าอะไรบ้าง โดยไม่ต้องไปตรวจสอบจากโค้ดเหมือนของคุณเอก

การทำ AI Search จำเป็นต้องใช้งบประมาณสูงกว่าการทำ SEO จริงไหม?

(Round 2 : Question 2)

พรรค AI ก้าวหน้า

จริงครับ คุณเกนมองว่า การทำ AI Search เราจะให้ความสำคัญกับการใช้ข้อมูล การวางกลยุทธ์ที่ถูกต้องก่อนลงมือทำ นี่จึงเป็นเหตุผลที่พรรค AI ก้าวหน้าของ ANGA พัฒนาเครื่องมือนี้ขึ้นมาเอง ธุรกิจสามารถดูได้ว่า

  • ในแต่ละคำค้นหาบน AI แต่ละตัว 
  • มีแหล่งอ้างอิงข้อมูลจากโดเมนไหนบ้าง 
  • Query fan-out หรือคำค้นหามีคำว่าอะไรบ้าง
  • การทำ Report ที่ไม่ต้องมานั่งแคปหน้าจอส่ง เพราะเครื่องมือนี้สามารถสรุปให้เห็นภาพรวมได้ทันที

ซึ่งคุณเกนมองว่าการลงทุนในเครื่องมือที่มาพร้อมข้อมูล และการทำ Research & Development ของทีม ANGA จะทำให้ธุรกิจวางทิศทางการทำเว็บไซต์ได้อย่างถูกต้อง

เรื่องนี้ส่งผลให้ต้องลงทุนในการทำ Off-site Strategy ซึ่งก็คือ Backlink เพื่อให้ตอบโจทย์การทำ AI Search ที่ไม่ได้เน้นเรื่องจำนวน แต่ให้ความสำคัญกับบริบทของเว็บไซต์ที่น่าเชื่อถือ ซึ่งเว็บไซต์ที่น่าเชื่อถือเหล่านั้น ก็ตามมาด้วยต้นทุนที่สูงขึ้นเช่นกัน

พรรคพลัง SEO ยั่งยืน

คุณเอกโต้เดือดและไม่เห็นด้วยกับการใช้งบประมาณเยอะๆ เพราะจากการทดสอบด้วยการเสิร์ชผ่าน Google บางธุรกิจก็ติด AI Overviews ได้ด้วยการทำให้เว็บไซต์เป็น Content Hub และกลายเป็นแหล่งข้อมูลของ AI เช่น หากธุรกิจต้องการเป็นที่ 1 ด้านมะเร็งผิวหนัง ธุรกิจต้องทำให้เว็บไซต์กลายเป็นศูนย์ความรู้ หรือเป็นตัวจริงด้านมะเร็งผิวหนัง ไม่ว่าจะเป็นบทความเกี่ยวกับโรคมะเร็งผิวหนัง สาเหตุ อาการ วิธีป้องกัน และวิธีรักษา หากเว็บไซต์มีบทความรองรับเรื่องเหล่านี้ทั้งหมด AI ก็จะมั่นใจและกล้าที่จะดึงข้อมูลจากเว็บไซต์เราไปติดบน AI Search ได้เช่นกัน

สัญญาณความน่าเชื่อถือในยุค AI Search (Backlink)

Backlink มีส่วนช่วย AI Search มากกว่าการทำ SEO แบบธรรมดาจริงไหม

(Round 3 : Question 1)

พรรคพลัง SEO ยั่งยืน

คุณเอกแชร์ทันทีว่า Backlink สำคัญมาก โดยยกตัวอย่างเว็บไซต์ ANGA MASTERY ติด AI Overview เมื่อเสิร์ชว่า “เรียน SEO ที่ไหนดี” ซึ่งแหล่งอ้างอิงข้อมูลมาจากเว็บไซต์ลงทุนแมนซึ่งเป็น Publisher สะท้อนให้เห็นว่า การทำ Backlink สำคัญอย่างมากในยุค AI Search พร้อมโชว์สถิติจากเว็บไซต์ต่างประเทศที่ 5 อันดับแรกก็เป็นโดเมนสื่อทั้งหมดด้วย

พรรค AI ก้าวหน้า

คุณเกนมองว่า การทำ Backlink สำคัญเช่นกัน แต่การทำ AI Search กลยุทธ์ในการเลือกโดเมนไปจนถึงวิธีการเขียน Backlink จะเปลี่ยนไป

ทำไม Backlink ถึงสำคัญ? เพราะ Backlink เป็น Ranking Factor ประเภทหนึ่งของการทำ SEO อยู่แล้ว ส่งผลให้เว็บไซต์มีความน่าเชื่อถือมากขึ้น ซึ่งส่งผลให้ AI เชื่อมั่นในเว็บไซต์เราด้วยกว่า 70% แต่อีก 30% จะเป็นเรื่องของกลยุทธ์การเขียนและการเลือกโดเมน ซึ่งคุณเกนได้แนะนำไว้ 2 วิธีหลักๆ คือ

  1. เสิร์ชบน Google ด้วยตัวเอง แล้วดูว่า AI Overview เลือกโดเมนไหนขึ้นมาอ้างอิงบ้าง หมายความว่า โดเมนเหล่านั้นมีผลต่อคำตอบของ AI
  2. ใช้เครื่องมือเพื่อ Track ว่าโดเมนไหนบ้างที่มีผลต่อสินค้าและบริการของธุรกิจเราจริงๆ  

จำเป็นต้องทำ Backlink จำนวนเยอะกว่าเดิมไหม?

(Round 3 : Question 2)

พรรคพลัง SEO ยั่งยืน

คุณภาพสำคัญกว่าปริมาณ แต่จะต้องยกระดับคุณภาพขึ้นไปอีก เช่น เมื่อเสิร์ชว่า “เรียน SEO ที่ไหนดี” จะเห็นว่า เว็บไซต์ลงทุนแมนที่พูดถึง ANGA MASTERY ติดบน AI Overview และติดอันดับ 7 บนหน้าค้นหา คุณเอกจึงสรุปว่า ไม่ต้องโฟกัสที่จำนวน Backlink แต่ต้องมั่นใจว่าเวลาทำ Backlink ในแต่ละคำค้นหาสำคัญของธุรกิจ จะต้องติดอันดับอย่างน้อยในหน้าแรก Google ซึ่งจะเพิ่มโอกาสติดบน AI Overview ได้ด้วย

พรรค AI ก้าวหน้า

คุณเกนไม่ได้เน้นว่าจะต้องทำ Backlink เยอะขึ้นหรือน้อยลง แต่อยากให้ธุรกิจโฟกัสกับกลยุทธ์และการเลือกโดเมนมากกว่า เช่น เมื่อเสิร์ชว่า “บัตรเครดิตที่เหมาะกับพนักงานเงินเดือนประมาณ 25,000 บาท“ เครื่องมือของคุณเกนจะแสดงให้เห็นทันทีว่า AI แนะนำแบรนด์ต่างๆ เหล่านี้ มาจากแหล่งข้อมูลหรือโดเมนไหนบ้าง หากธุรกิจวางกลยุทธ์ Backlink โดยเลือกจากโดเมนเหล่านี้ ก็มีโอกาสที่แบรนด์จะถูกอ้างอิงบนคำตอบของ AI ได้มากขึ้น โดยไม่ต้องเน้นเรื่องจำนวน

Diving Into SEO & AI Search Practices for 2026

SEO & AI Search Measurement and Tools

คุณเอกจากพรรคพลัง SEO ยั่งยืนได้อธิบายว่า ปัจจุบัน AI Search เริ่มมีตัวชี้วัดที่วัดผลได้จริงแล้ว แต่ความแม่นยำยังไม่เท่า SEO เหตุผลหลักคือ เมทริกซ์ของ SEO มีการอธิบายจาก Google อย่างชัดเจนอยู่แล้ว เช่น Impression คืออะไร, Click นับยังไง หรือ Conversion วัดแบบไหน ทุกอย่างมีนิยามและมาตรฐานชัดเจน

แต่ฝั่ง AI Search เมทริกซ์อย่าง Brand Mention, Visibility หรือ Citation Rate ยังเป็นข้อมูลจาก Third-party เป็นหลัก อย่างไรก็ตาม มีแนวโน้มว่าในอนาคต Google จะทำให้เมทริกซ์เหล่านี้เป็นทางการมากขึ้น

แล้วเครื่องมือฟรีของ Google วัดผล AI Search ได้ไหม?

Google Analytics 4 (GA4)

คุณเอกแนะนำว่าสามารถใช้ Google Analytics 4 (GA4) ได้ ซึ่งจะให้ข้อมูลว่า

  • มีผู้ใช้จาก AI แพลตฟอร์มไหนเข้ามา เช่น ChatGPT, Gemini, Perplexity
  • ผู้ใช้เหล่านั้นมีพฤติกรรมอย่างไร (เลื่อนหน้าจอ, อยู่กี่วินาที, ออกทันทีไหม)
  • และที่สำคัญ วัดได้ถึงระดับ Conversion ว่ามีลูกค้ากี่คนมาจาก AI

Google Search Console (GSC)

GSC สามารถ Track มนส่วนของ Prompt ได้เหมือนกันและช่วยให้เห็นว่า

  • มีคำค้นหรือข้อความลักษณะไหนที่ทำให้เว็บไซต์เราไปปรากฏในผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องกับ AI
  • บางครั้งจะเห็นข้อความค้นหาที่มีลักษณะเหมือนการ “สั่ง AI” ซึ่งสะท้อนว่า เว็บเราถูกดึงไปเกี่ยวข้องกับ AI-generated results

แม้ข้อมูลส่วนนี้ยังไม่แม่นยำ 100% แต่ก็เป็นสัญญาณสำคัญว่า AI Search เริ่มวัดผลได้จริง และกำลังพัฒนาอย่างต่อเนื่อง

AI Search in 2026 Success Case & Practices

เมื่อเห็นความสำคัญของ AI Search แล้ว คำถามคือ ควรเริ่มยังไง วางกลยุทธ์แบบไหน และวัดผลอย่างไร ในปี 2026 ภาพของ AI Search เริ่มชัดขึ้นมาก มีทั้ง Case Study และแนวทางวัดผลที่เป็นรูปธรรมมากขึ้น ต่างจากช่วงปีก่อนที่ยังเร็วเกินจะสรุปผลได้แบบชัดเจน สิ่งสำคัญสำหรับทุกแบรนด์ที่อยากโฟกัส AI Search คือ การวางรากฐานการทำ SEO ของตัวเองให้ดีก่อนตั้งแต่ต้น เพื่อให้แบรนด์เป็นแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ และถูก AI เลือกไปแนะนำได้อย่างมั่นใจ

โมเดล ASEO ที่ครอบคลุม 3 ส่วนหลัก

โมเดล ASEO ที่เคยพูดไปตั้งแต่ช่วงปี 2024 เป็นโมเดลที่ครอบคลุมการทำงาน 3 ส่วนด้วยกัน คือ

  1. SEO เพื่อยอดขาย (Search → Website → Conversion) ทำให้เว็บไซต์ติดอันดับในคำค้นหาที่เกี่ยวข้องกับสินค้าและบริการ เพื่อดึงคนเข้าเว็บและสร้างยอดขายโดยตรง
  2. LLM Optimization (Search → AI Answer) ปรับข้อมูลแบรนด์ สินค้า และบริการ ให้ถูกพูดถึงหรือแนะนำในคำตอบของ AI เป้าหมายคือทำให้ Entity ของแบรนด์ถูกจดจำและถูกเลือกใช้ในคำตอบของ AI เมื่อคนค้นหา
  3. CRO (Conversion Rate Optimization) เมื่อ Traffic จะไม่กลับมาเหมือนเดิม แต่คนที่เข้ามาจะเป็น กลุ่มที่มีคุณภาพสูงและใกล้ตัดสินใจ 

ดังนั้น สิ่งที่แบรนด์ต้องทำเพื่อเปลี่ยนผู้เข้าชมคุณภาพให้เป็นลูกค้าก็คือ

  • การทำ A/B Testing
  • ปรับ UX/UI ให้ใช้งานง่าย
  • วางโครงสร้างหน้าเว็บเพื่อพาไปสู่ Conversion Rate ที่ดีมากขึ้น

เพราะอย่าลืมว่า เมื่อจำนวนคนเข้าน้อยลง ทุกคลิกยิ่งมีมูลค่า และการทำ Conversion Rate Optimization (CRO) จะยิ่งส่งผลต่อรายได้อย่างชัดเจน

ข้อมูลจาก Experiment จริงของทีม ANGA

ทีม ANGA ได้เก็บข้อมูลมากกว่า 6,000 Records เพื่อวิเคราะห์คำตอบจาก AI Search ยอดนิยมที่คนไทยใช้ เช่น AI Overviews, ChatGPT และ Gemini ซึ่งทีมได้ศึกษาในประเด็นสำคัญ เช่น

  • AI แต่ละตัวมีแหล่งข้อมูลอ้างอิงแตกต่างกันยังไง
  • แบรนด์ใดถูกแนะนำบ่อยที่สุด
  • โครงสร้างและรูปแบบคำตอบของ AI เป็นแบบไหน

ข้อมูลเหล่านี้ช่วยทำให้เห็นชัดขึ้นว่า ในแต่ละสินค้าและบริการ แบรนด์ไหนถูก Mention มากที่สุด

เบื้องหลังการทำงานของ AI Search

AI Search และ SEO ตอนนี้แยกจากกันไม่ได้แล้ว เพราะ AI ต้องพึ่งพาข้อมูลจากเว็บไซต์คุณภาพสูงเหมือนกับที่ SEO ให้ความสำคัญ หนึ่งในกระบวนการสำคัญคือ Query Fan-out เป็นกลไกที่ AI แตกคำถามออกเป็นหลายคำค้นย่อย เพื่อไปดึงข้อมูลล่าสุดจากหลายแหล่งมาประกอบคำตอบ และต้องบอกว่า ไม่ใช่ทุกคำถามจะเกิด Query Fan-out จะเกิดขึ้นเมื่อ AI ประเมินแล้วว่าต้องการข้อมูลเพิ่มเติมหรือข้อมูลที่อัปเดตล่าสุดเท่านั้น

ตัวอย่างการทำงานของ Query Fan-out

เมื่อเสิร์ชว่า “แนะนำบ้านเดี่ยวกรุงเทพฯ กรีฑา” ก่อนที่ AI จะสร้างคำตอบขึ้นมา มีเบื้องหลังการหาข้อมูลยังไงบ้าง?

เราสามารถใช้เครื่องมืออย่าง Query Fan-out Extractor เพื่อวิเคราะห์ย้อนหลัง (Reverse Engineer) ได้ว่า Gemini หรือ ChatGPT แตกคำถามไปค้นหาเรื่องอะไรบ้าง ใช้คำค้นแบบไหน และโฟกัสประเด็นใดเป็นพิเศษ สำหรับคนทำ SEO ข้อมูลชุดนี้มีค่ามาก เพราะมันบอกได้ชัดว่า AI กำลังมองหาอะไรเพื่อใช้สร้างคำตอบ สิ่งที่ควรทำต่อคือ นำ Query ย่อยเหล่านี้กลับไปวางแผนทำคอนเทนต์ และปรับ SEO ให้สอดคล้องกับสิ่งที่ AI ใช้ค้นหาจริง สุดท้ายแล้วถ้าคุณไม่ได้ทำ SEO ที่แข็งแรง AI Search ก็อาจจะไม่ค่อยแนะนำคุณเท่าไหร่

ความเชื่อมโยงระหว่าง Citation กับ Query Fan-out

เมื่อเสิร์ชว่า “แนะนำบ้านเดี่ยวกรุงเทพฯ กรีฑา” เบื้องหลังการตอบของ AI จะเกี่ยวข้องกับแหล่งอ้างอิง (Citation) อยู่ 2 ลักษณะหลักๆ คือ

  1. Citations ข้อมูลที่ AI มีอยู่แล้ว AI มีฐานข้อมูลที่เรียนรู้สะสมมาเรื่อยๆ จากแหล่งต่างๆ ที่เคยเก็บไว้ในระบบ Machine Learning ข้อมูลกลุ่มนี้ถูกใช้เป็น Citation ได้ทันที โดยไม่ต้องค้นหาใหม่ทุกครั้ง
  2. Search Sources ข้อมูลที่ต้องค้นหาเพิ่ม เมื่อ AI ประเมินว่าคำถามนี้ต้องการข้อมูลที่ใหม่ อัปเดต หรือเฉพาะเจาะจงมากขึ้น ระบบจะกระตุ้นกระบวนการ Query Fan-out ให้ทำการ
    → แตกคำถามออกเป็นคำค้นย่อย
    → ไปดึงข้อมูลจากแหล่งเว็บไซต์ที่น่าเชื่อถือ
    → นำข้อมูลหลายแหล่งมาประกอบกัน
    → แล้วจึงสร้างคำตอบสุดท้ายออกมา

การเข้าใจ Logic นี้สำคัญมาก เพราะมันบอกเราว่า เวลาเราจะทำ Research หรือวางกลยุทธ์ SEO และ AI Search ควรเริ่มจากการทำอะไรบ้าง?

AI Search Strategy

แล้วจะเริ่มทำ AI Search ยังไง?

ถ้าเป็น SEO แบบเดิม เรามักเริ่มจาก Search Volume ดูว่าคนค้นหาคำไหนเยอะผ่านเครื่องมืออย่าง Keyword Planner แต่ AI Search ไม่มีเครื่องมือดูว่าคนค้นหาเท่าไหร่ และวิธีคิดนี้อาจใช้ไม่ได้ เพราะผู้ใช้แต่ละคนพิมพ์คำถามไม่เหมือนกัน ต่อให้หาข้อมูลเรื่องเดียวกัน รูปประโยคก็แตกต่างกัน ทำให้วัดปริมาณการค้นหาแบบตรง ๆ ได้ยากมาก

ดังนั้น Search Volume ใช้ได้แค่เป็นตัวชี้แนวโน้มคร่าวๆ ว่าหัวข้อไหนคนสนใจมากหรือน้อย แล้วจึงนำมาแตกเป็น Pillar หลักของคอนเทนต์ ที่เกี่ยวกับสินค้า/บริการ เช่น

  • ราคา
  • ทำเล / รูปแบบ
  • การเปรียบเทียบ
  • Pain Point ของลูกค้า

เช่น เมื่อเสิร์ชว่า “บัตรเครดิตเด็กจบใหม่” เราไม่มีทางรู้ได้เป๊ะๆ ว่าเขาจะพิมพ์ประโยคไหน แต่เรารู้ได้ว่าเขาน่าจะสนใจเรื่องอะไร เช่น เปรียบเทียบบัตรแต่ละใบ, ข้อดีข้อเสีย, เงื่อนไขสมัคร และปัญหาที่มือใหม่กังวล (สมัครยากไหม รายได้เท่าไหร่ ฯลฯ) หน้าที่ของแบรนด์คือ ทำคอนเทนต์ให้ครอบคลุมทุก Pillar เหล่านี้ เพื่อให้ AI มีข้อมูลไปใช้ตอบคำถามได้ครบ

เครื่องมือช่วยคิด 4W1H (What, When, Where, Why, How)

ถ้าไม่รู้จะเริ่มยังไง ให้เอาสินค้าของคุณมาตั้งคำถามด้วย 4W1H เช่น

  • What: คืออะไร เหมาะกับใคร
  • Why: ทำไมควรเลือก
  • When: ใช้ตอนไหน
  • Where: ใช้ที่ไหน / สมัครที่ไหน
  • How: ใช้อย่างไร สมัครอย่างไร

วิธีนี้ช่วยให้คุณสร้างคอนเทนต์ที่ครอบคลุมคำถามส่วนใหญ่ที่ผู้คนมีแนวโน้มจะถาม AI ได้ครบถ้วน

AI Search Success Metrics & Measurement

คุณเกนจากพรรค AI ก้าวหน้า ได้แชร์เรื่องการวัดผล AI Search ว่า ทุกวันนี้มีเครื่องมือที่ออกมาใหม่เรื่อยๆ โดยเครื่องมือตัวที่ ANGA พัฒนาและใช้งานจริงจะดูได้ว่า ChatGPT, AI Overview หรือ Gemini แสดงผลกลับมายังไงเมื่อเสิร์ช Prompt ที่เกี่ยวกับธุรกิจ ซึ่งเราจะใช้เครื่องมือนี้เพื่อดูว่า แบรนด์เราถูก AI แนะนำแล้วหรือยัง?

เช่น เมื่อเสิร์ชว่า “รถยนต์ไฟฟ้าราคาไม่เกิน 1 ล้านบาท” เครื่องมือนี้จะแสดงให้เห็น 

  • LLM Response (AI พูดถึงแบรนด์ใดบ้างในคำตอบ)
  • Brand Mention (มีแบรนด์เราหรือเปล่า)
  • Citations & Search Sources (มีโดเมน หรือ Publisher ไหนบ้างที่ใช้ในการอ้างอิงข้อมูล)

Brand Visibility (%)

การวัด Brand Visibility ต้องใช้ข้อมูลปริมาณมากมาหาค่าเฉลี่ยเป็นเปอร์เซ็นว่า ณ ตอนนี้แบรนด์เราอยู่อันดับที่เท่าไหร่ใน Industry นี้ ซึ่งเปอร์เซ็นที่แสดงผลนั้นจะควบคุมไม่ได้ เพราะเมื่อเราลองเสิร์ชด้วยตัวเอง จะเห็นว่าบางครั้งในคำตอบก็โชว์แบรนด์ บางครั้งในคำตอบก็ไม่โชว์แบรนด์เลย เพราะฉะนั้นต้องดูด้วยว่า แบรนด์คุณอยู่อันดับที่เท่าไหร่?

Brand Mentions Ranking

เครื่องมือของคุณเกนจากพรรค AI ก้าวหน้า ยังมีฟีเจอร์ Leader Board ที่นำแบรนด์ต่าง ๆ มาเปรียบเทียบกันในแต่ละ Prompt ที่สำคัญต่อธุรกิจ เพื่อดูว่าแบรนด์ไหนถูก AI กล่าวถึง (Mention) บ่อยที่สุดในอุตสาหกรรมนั้น ช่วยให้ธุรกิจเห็นภาพชัดว่า

  • ใน Prompt นี้ แบรนด์ของคุณอยู่อันดับประมาณไหน
  • ถ้าอยากขึ้นเป็นอันดับ 1 ควรวางแผนหรือเสริมกลยุทธ์อะไรเพิ่ม

ซึ่งทั้งหมดนี้คือการวางกลยุทธ์ทางธุรกิจบนพื้นฐานของ Data ที่มาจากการมองผ่านมุมของ AI

Citation Rate

อีกหนึ่งตัวชี้วัดสำคัญคือ Citation หรือแหล่งข้อมูลที่ AI ใช้อ้างอิง เช่น ChatGPT หรือ Gemini ซึ่ง AI แต่ละตัวอาจมีแหล่งอ้างอิงต่างกัน แต่ส่วนใหญ่มักดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ที่ทำ SEO ได้ดีและติดอันดับอยู่แล้ว ซึ่ง Citation ตรงนี้ ยังสามารถวิเคราะห์ได้ว่า เว็บไซต์ของเรา เว็บไซต์คู่แข่ง หรือ Publisher รายไหน ถูก AI เลือกใช้อ้างอิงบ่อยที่สุด ซึ่งหมายความว่า โดเมนเหล่านี้เป็นแหล่งข้อมูลที่ AI เชื่อถือแล้ว ส่งผลให้คอนเทนต์จากเว็บเหล่านี้มีโอกาสถูกหยิบไปใช้อ้างอิงได้ง่าย ไม่ว่าจะทำเนื้อหาในทิศทางไหนก็ตาม 

การจะไปถึงจุดนั้นได้ ต้องเริ่มจากพื้นฐานสำคัญคือ ต้องมาจากการทำ SEO ให้ถูกต้อง ซึ่งก็คือ 70% แรกที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้นั่นเอง

สรุปแล้ว เราวัดผลอะไรได้บ้างจาก SEO และ AI Search

ปัจจุบันเราต้องมองทั้ง SEO และ AI Search ซึ่งจริงๆ แล้ว AI Search ก็คือ Marketing Channel รูปแบบใหม่ที่ทรงพลังมาก และสามารถวัดผลตามขั้นของ Marketing Funnel ได้ ตั้งแต่ Awareness → Consideration → Conversion → Business Growth

สิ่งที่เหมือนกันของ SEO และ AI Search

เมื่อผู้ใช้คลิกเข้าเว็บไซต์แล้วเราสามารถวัดผลได้เหมือนกันทั้งหมด เช่น Bounce Rate, Sessions, Engagement Rate, Conversion Rate, ข้อมูล Demographic (เพศ อายุ ฯลฯ) รวมถึงการวัดผลด้านยอดขายหรือ Conversion ได้เหมือนกัน

สิ่งที่ต่างกันชัดเจนคือ Awareness

  • Awareness ฝั่ง SEO วัดจากการมองเห็นบนหน้าค้นหา เช่น อันดับ (Ranking), การแสดงผล (Visibility / Impression) คือคนเห็นเราแล้ว แต่ยังไม่ได้คลิกหรือทำอะไรต่อ
  • Awareness ฝั่ง AI Search วัดจากการที่แบรนด์ปรากฏในคำตอบของ AI เช่น AI Visibility, Brand Mention, Brand Ranking และ Citation (การถูกใช้เป็นแหล่งอ้างอิง) ทั้งหมดนี้คือ คนเห็นเราในคำตอบของ AI แล้ว แต่ยังไม่ได้ทำอะไรต่อ แต่ถ้าผู้ใช้เริ่มเข้าเว็บไซต์ นั่นคือการขยับเข้าสู่ขั้น Consideration นั่นเอง

ทำไม AI Search ถึงเป็นสิ่งที่แบรนด์ควรลงทุน?

ในแต่ละอุตสาหกรรมจะมีค่าเฉลี่ย Conversion Rate เป็นมาตรฐานอยู่แล้ว ว่าจากคนที่เข้าเว็บไซต์จะมีสัดส่วนกี่เปอร์เซ็นที่กลายเป็นลูกค้า ซึ่งสามารถวัดได้ผ่าน GA4 จากข้อมูลในอุตสาหกรรมที่มีการแข่งขันสูง เราพบว่า

  • การทำ SEO อย่างถูกทิศทาง สามารถเพิ่ม Conversion Rate ได้สูงกว่าค่าเฉลี่ยของเว็บไซต์ถึง 2.43 เท่า
  • แต่ที่น่าสนใจกว่านั้นคือ Traffic ที่มาจาก AI Search (LLMs เช่น ChatGPT, Gemini) หากผู้ใช้คลิกเข้าเว็บไซต์แล้ว คนกลุ่มนี้มีแนวโน้มจะ Convert เป็นลูกค้าสูงกว่าค่าเฉลี่ยเว็บไซต์ถึง 5.48 เท่า

หมายความว่า Traffic จาก AI Search มีคุณภาพสูงกว่า SEO เกือบ 2 เท่าเลย แม้ปัจจุบันสัดส่วน Traffic จาก AI อาจจะยังมีไม่มาก บางเว็บอาจต่ำกว่า 1% ของทั้งหมด แต่ชัดเจนว่านี่คือ เทรนด์ในอนาคตจริงๆ และแบรนด์ที่ต้องการเป็นผู้นำเริ่มลงทุนด้านนี้กันมาตั้งแต่ปีที่ผ่านมาแล้วครับ

ขอขอบคุณ Media Partners ของ ANGA

ขอขอบคุณ Media Partners ทุกท่านที่ร่วมเป็นพลังสำคัญของงาน DEBATE ครั้งนี้

  • 9Expert
  • Ad Addict
  • Content Shifu
  • Creative Talk
  • Data Echo
  • Rainmaker
  • The Insider
  • บันทึกการตลาด

ด้วยการซัพพอร์ตของทุกสื่อ ช่วยให้งานของเราถูกส่งต่อไปถึงผู้ชมในวงกว้างขึ้น ANGA รู้สึกซาบซึ้งที่ได้ทำงานร่วมกับพันธมิตรสื่อมืออาชีพ และหวังเป็นอย่างยิ่งว่าจะได้ร่วมสร้างสรรค์กิจกรรมดีๆ แบบนี้ไปด้วยกันอีกในอนาคตครับ