AEO LLMO  GEO/GSO คู่มือการตลาด AI Search Optimization

• Facebook
• X
• Line

สวัสดีค่ะทุกท่าน^^ ถ้าช่วงก่อนหน้านี้ที่เราคิดว่าการทำอันดับคอนเทนต์ของเราให้ติดหน้าแรก Google ผ่านการทำ SEO ยากแล้ว นิกขอบอกเลยว่านั่นเป็นแค่ด่านแรกเท่านั้นค่ะ เพราะในปัจจุบันตั้งแต่ที่มี AI เข้ามา Keywords คำว่า AEO, LLMO หรือ GSO /GEO เป็นสิ่งที่ Marketer/ Digital Creator ควรรู้จักเป็นอย่างยิ่ง

เพราะวันนี้เรากำลังก้าวเข้าสู่ยุคที่ผู้บริโภคไม่ได้เข้า Search Engine เพื่อไล่คลิกอ่านทีละเว็บอีกต่อไปแล้ว แต่ User หันมาคุยกับ AI อย่าง ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude หรือแม้แต่ Google AI Overviews แล้วนั่งอ่านบทสรุปที่ AI หาข้อมูลมาให้แบบสำเร็จรูปแทน o(*￣▽￣*)ブ

คำถามคือ ถ้า AI สรุปตอบมาเป็น Response ให้หมด แล้วคอนเทนต์ที่เราสร้าง หรือแบรนด์ของเราจะไปอยู่ตรงไหนในสายตาผู้บริโภค ค่ะ^^

ซึ่งในการตอบคำถามนี้ได้ เราต้องเข้าใจ Algorithm ที่อยู่เบื้องหลัง AEO, LLMO และ GEO/GSO และการประมวลผลของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ซึ่งอัลกอริทึมเหล่านี้เปลี่ยนผ่านจากการจับคู่คีย์เวิร์ดแบบ Lexical Matching ไปสู่การทำความเข้าใจความหมายเชิงบริบทแบบ Semantic & Contextual Retrieval แทน

โดยในบทความนี้นิกจะพาทุกท่านไปทำความเข้าใจไปพร้อมๆ กันค่ะ Let’s go (☞ﾟヮﾟ)☞

AEO, LLMO,  GEO/GSO คืออะไร เกี่ยวข้องกันอย่างไร?

เราสามารถแบ่งคำเหล่านี้ได้ตามนิยาม หน้าที่และ Algorithm ภายในได้ดังนี้ค่ะ

• LLMO (Large Language Model Optimization): ระบบ Information Retrieval (IR) เน้นทำคอนเทนต์ หรือเนื่อหา โดยผ่านการประมวลผลทางคณิตศาสตร์ เพื่อเข้าไปอยู่ในหน่วยความจำชั่วคราวหรือ Context Window ของ LLMs
• AEO (Answer Engine Optimization): ระบบ Question Answering (QA) ซึ่งจะโฟกัสไปที่การปรับแต่งข้อมูลให้สั้น กระชับ ตรงประเด็น เพื่อให้ระบบดึงไปตอบคำถามแบบ Direct Answers ที่เรียกว่าการดึงข้อมูลไปตอบคำถามทันที
• GEO/ GSO (Generative Engine Optimization): คือการพิจารณาภาพรวมที่ใหญ่ที่สุด เพื่อเพิ่มความน่าจะเป็นที่แบรนด์ หรือเนื้อหานั้นๆ จะถูกเลือกไปสังเคราะห์เป็น Response ยาวๆ พร้อม Citations ที่เป็น URL กลับมายัง Website ต้นทาง

ซึ่งหากเราจะเปรียบเทียบให้เห็นภาพชัดเจนของความแตกต่างระหว่าง SEO และ GEO/GSO สามารถสรุปได้ดังนี้ค่ะ

• SEO: เป็นการทำ Ranking เพื่อไปติดอยู่บนรายการผลลัพธ์หรือ List of Results โดยมีเป้าหมายคือการดึงยอด Clicks เข้าสู่ Website
• GEO: เป็นการสร้างความน่าเชื่อถือเพื่อให้ข้อมูลเข้าไปเป็นส่วนหนึ่งของคำตอบแบบสังเคราะห์หรือ Synthetic Answer ที่ AI/ Generative AI เรียบเรียงขึ้นมา โดยมีเป้าหมายคือการได้รับการ Citations และการฝัง URL ไว้ในคำตอบของ AI ค่ะ

LLMO: Semantic Search & RAG
การสืบค้นเชิงความหมายและเวกเตอร์

ในส่วนนี้ นิกอยากชวนทุกท่านนึกภาพตามค่ะว่า ก่อนที่ AI จะตอบคำถามของ Userได้ จะต้องไปดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องจากฐานข้อมูลขึ้นมาก่อน ผ่านระบบที่เรียกว่า RAG (Retrieval-Augmented Generation) โดยข้อมูลเนื้อหาบน Website จะถูกแปลงชุดข้อมูลเป็นตัวเลข: Dense Vectors โดยจะมีการคำนวณหาความใกล้เคียงกันของความหมายระหว่างคำถามของ User (q) และเนื้อหาของเรา (d) ด้วยสมการ Cosine Similarity (Karpukhin et al., 2020; Lewis et al., 2020):

เมื่อ eq​ และ ed​ ในสมการคือ Embedding Vectors หรือเวกเตอร์ฝังตัวของคำถามและของเนื้อหาตามลำดับ โดยผลลัพธ์ที่มีค่าเข้าใกล้ 1 หมายความว่าเนื้อหานั้นตรงความต้องการในเชิงบริบทสูงที่สุด 

*ป.ล. ในแต่ละ Algorithm อาจมีการเปลี่ยนแปลงการหา Distance ได้ เช่น เป็น jaccard similarity หรืออื่นๆ นะคะ

• Trick & Marketing Insight: จากสมการนี้สิ่งที่พวกเราต้องทำก็คือการเลิกทำ Keyword Stuffing หรือการใส่ Keyword ลงไปดื้อๆ แต่ให้เขียนอธิบายบริบทรอบๆ ตัวสินค้าหรือบริการให้ครอบคลุมรอบด้าน เพื่อให้เวกเตอร์จับคู่ได้แม่นยำขึ้นค่ะ เพราะอัลกอริทึมตามสมการนี้วัดที่ความหมายเชิงบริบทหรือความลึกเชิงความหมาย (Semantic Depth) ซึ่งนั่นหมายความว่ายิ่งเนื้อหาของเราตอบโจทย์เจตนา (Intent) ของผู้ใช้แบบลึกซึ้งมากเท่าไหร่ เวกเตอร์ยิ่งใกล้กัน และเนื้อหาของเราก็ยิ่งมีโอกาสถูกดึงไปใช้มากเท่านั้นค่ะ

AEO: Re-ranking
การจัดอันดับซ้ำเพื่อเลือกคำตอบที่ดีที่สุด

หลังจาก AI Algorithm ดึงเอกสารที่มีความคล้ายคลึงกันขึ้นมาได้กลุ่มหนึ่งแล้ว เช่น 20-50 เอกสาร AI จะใช้โมเดลอีกชุดหนึ่ง ซึ่งที่เห็นส่วนมากจะเป็น Cross-Encoder มาทำการคำนวณคะแนนซ้ำ เพื่อคัดเลือกเอกสารหรือเนื้อหาที่ดีที่สุดประมาณ 3-5 เนื้อหา เพื่อป้อนเข้าสู่ Context Window ของ AI (หรือพูดง่ายๆ ค่ะว่าส่งไปให้ LLM อ่านสรุป) โดยประมวลผลผ่านฟังก์ชัน Softmax เพื่อเปลี่ยนคะแนนดิบให้เป็นค่าความน่าจะเป็นของคำตอบหรือ Response ที่ User จะได้รับ

โดย Score(q,dj​) คือคะแนนความสอดคล้องเชิงลึกระหว่างคำถาม q กับเนื้อหาชิ้นที่ j เว็บไซต์ที่มีค่าความน่าจะเป็น P(dj​∣q) สูงสุดเท่านั้น จึงจะถูกส่งต่อไปให้ LLM ประมวลผล (Nogueira & Cho, 2019; Reimers & Gurevych, 2019)

*Function ท้ายสุดที่ใช้คำนวณความน่าจะเป็นอาจไม่จำเป็นต้องเป็น Softmax เพียงอย่างเดียวนะคะ ซึ่งสามารถเปลี่ยนแปลง เป็นอย่างอื่นได้เช่น Relu, Tanh, etc. แล้วแต่ลักษณะของผลลัพธ์ท้ายสุดที่เราต้องการ

ดังนั้นเนื้อหาที่มีโครงสร้างแบบ Knowledge Graphs หรือประโยคที่มีลักษณะสัมพันธ์กันอย่างชัดเจน ในรูปแบบ Entity-Attribute-Value (EAV)

เช่น [แบรนด์ A] -> [คุณสมบัติ] -> [ลดริ้วรอยภายใน 14 วัน] เอกสารที่มีโครงสร้างชัดเจน เข้าใจง่ายแบบนี้จะทำคะแนน Score(q,dj​) ได้ค่อนข้างสูง และถูกคัดเหลือเป็น 3-5 เนื้อหาสุดท้ายเข้าสู่เพื่อเข้าสู่เลเยอร์ต่อไป

• Trick & Marketing Insight: จัดโครงสร้างหน้าเนื้อหาให้ชัดเจนใช้ H2, H3 ทำ มีการทำตาราง หรือเขียนคำถาม-คำตอบ (Q&A) ล็อกเอาไว้ชัดๆ และฝัง Schema Markup เสมอให้ Re-ranker ไม่ต้องตีความซ้ำซ้อน และสามารถสแกนเจอโครงสร้างข้อมูลได้ง่ายๆ ค่ะ

GSO/GEO: Perplexity & Visibility
การวัดระดับความง่ายในการสรุปและการมองเห็น

เมื่อข้อมูลเข้าสู่ขั้นการสร้าง Response ของ Generative AI ต่างๆ LLMs จะค่อนข้างชอบข้อความที่มีค่า Perplexity (PP) หรือค่าความงงของภาษาต่ำ ซึ่งหมายถึงข้อความที่ภาษาเข้าใจง่าย เรียบเรียงดี ไม่มีความคลุมเครือเชิงสถิติ และสิ่งสำคัญที่สุดสำหรับแบรนด์คือ ค่า GEV (Generative Engine Visibility) หรือคะแนนความยากง่ายในการมองเห็นค่ะ

เมื่อ w(c) คือค่าน้ำหนักตามความสำคัญของตำแหน่งคำตอบ (Position Bias) และ I(A∈c) คือ Indicator Function ซึ่งเป็น 1 ถ้ามีแบรนด์ของเรา (A) อยู่ในคำตอบ และเป็น 0 ถ้าไม่มี (Aggarwal et al., 2024; Jurafsky & Martin, 2024)

• Trick & Marketing Insight: การใช้ภาษาแบบ Authoritative Language หรือเขียนในรูปแบบ Domain Expert ที่มีตัวเลขสถิติอ้างอิง ผลวิจัย หรือคำพูดอ้างอิงหรือ Quotes ซึ่งการใส่ข้อมูลเชิงประจักษ์เหล่านี้จะช่วยลดค่า Perplexity และดึงดูดให้ Generative AI สรุปคอนเทนต์ของแบรนด์ไว้ในประโยคแรกๆ เสมอนั่นเองค่ะ

References….╰(°▽°)╯

.

1. Aggarwal, P., Bhargava, P., Agrawal, A., & Chakrabarti, S. (2024). GEO: Generative Engine Optimization.arXiv preprint arXiv:2311.09735.
2. Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2024). Speech and Language Processing (3rd ed. draft). Stanford University.
3. Karpukhin, V., Oguz, B., Min, S., Lewis, P., Wu, L., Edunov, S., … & Yih, W. T. (2020). Dense passage retrieval for open-domain question answering. In Proceedings of EMNLP 2020.
4. Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Lewis, M., Riedel, S., & Kiela, D. (2020). Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33.
5. Nogueira, R., & Cho, K. (2019). Passage Re-ranking with BERT. arXiv preprint arXiv:1901.04085.
6. Popescu, A. (2026). Generative Engine Optimization (GEO): A New Paradigm of Digital Visibility in the Age of AI-Powered Search. Annals – Economy Series, 2, 119-128.
7. Reimers, N., & Gurevych, I. (2019). Sentence-BERT: Sentence embeddings using Siamese BERT-networks. In Proceedings of EMNLP 2019.
8. ปณยา สุดตา, PhD. (2025). SEO Optimization x ChatGPT แนวทางการสร้าง Content ให้ติดอันดับและถูก AI เลือกใช้อ้างอิง, การตลาดวันละตอน
9. ณัฐพล ม่วงทํา (2026). GEO กับ AEO ต่างกันอย่างไร คู่มือ AI Search Optimization 2026 สำหรับนักการตลาด, การตลาดวันละตอน

• Facebook
• X
• Line