ตั้งแต่ที่โลกออนไลน์ได้รู้จัก Generative AI ในวันที่ ChatGPT เปิดตัวครั้งแรกช่วงปลายปี 2022 และตั้งแต่นั้นมาก็เหมือนมีสวิตช์บางอย่างถูกเปิดขึ้นในวงการดิจิทัล ถึงแม้ว่าหลายส่วนจะมีความกังวลว่า AI อาจกลายเป็นภัยคุกคาม หรือแย่งงานมนุษย์ทำ แต่นิกเชื่อว่าเราก็ไม่สามารถปฏิเสธได้ว่าจากช่วง 3-4 ปี ที่ผ่านมานี้ Generative AI ได้เข้ามาเป็นส่วนหนึ่งของการใช้งานในชีวิตประจำวันของผู้คนแทบทุกภาคส่วน
และเมื่อทุกคนเริ่มใช้ AI กันเป็นวงกว้าง แม้ในช่วงแรกๆ จะมีเสียงต่อต้านจากอุตสาหกรรมสร้างสรรค์ต่างๆ เช่น อุตสาหกรรมภาพยนตร์ ศิลปินนักร้องนักแต่งเพลง หรือผู้สร้างงานศิลปะแต่ละแขนง แต่เราก็ต้องยอมรับว่าสุดท้ายทุกวงการก็ก้าวเข้ามาใช้เทคโนโลยีนี้ในชีวิตประจำวัน และเมื่อเวลาผ่านมาไม่กี่ปีโดยไม่รู้ตัว AI กลายเป็น Tool อีกชิ้นที่ไม่แตกต่างจากการ Internet ให้หาข้อมูลเหมือนเรา Search Google รวมถึงให้คำปรึกษาในเรื่องที่เราต้องการรู้
คำถามก็คือ,, สำหรับผู้ที่สร้าง Content ที่ต้องการสื่อสารผ่านช่องทางออนไลนแล้ว เราจะปรับตัวอย่างไรกันดีจากการทำ SEO แบบเดิมที่หลักๆ เราต้องการให้ Search Engine หาคอนเทนต์ของเราเจอ
ซึ่งสิ่งที่เปลี่ยนไปจริงๆ ไม่ใช่ Tools ที่ User ใช้ในการหาข้อมูล แต่คือกติกาของการแข่งขันด้านคอนเทนต์ที่เรียกว่า SEO Optimization
เพราะวันนี้,, เนื้อหาที่พวกเราสร้างไม่ได้ถูกอ่านแค่โดย Search Enginge อย่าง Google แต่ยังถูกอ่านโดย LLMs ของ Generative AI เพื่อสร้างมาเป็น Respones หรือคำตอบให้ผู้ใช้งาน และเนื้อหาที่เราทำไม่ได้มีผลแค่ต่อ SEO แต่ยังมีผลต่อ โอกาสที่ LLMs จะนำข้อมูลของเราไปใช้เป็นคำตอบให้ผู้คนทั่วโลก
ดังนั้นในบทความนี้นิกเลยอยากพาทุกท่านไปทำความเข้าใจว่าอะไรคือกติกาใหม่ของโลกคอนเทนต์ยุค Generative AI โดยการทำความเข้าใจ Features ที่มีผลต่อ SEO Optimization ได้แก่ความลึกของบทความ โครงสร้าง การใช้ภาษากึ่งเทคนิค ความสดใหม่ การเชื่อมโยงเชิงความหมาย รวมถึงวิธีที่ ChatGPT Algorithm เลือกและประมวลผลข้อมูล =>> Let’s go,,,,
4 องค์ประกอบหลักของ SEO Optimization
4 องค์ประกอบหลักที่ช่วยให้คอนเทนต์ หรือแบรนด์มีโอกาสถูก LLMs ของ Generative AI เช่น ChatGPT นำข้อมูลไปใช้อ้างอิง ตอบคำถาม และเพิ่มการมองเห็นแบบ AI Visibility SEO ซึ่งเป็นแนวคิด SEO ยุคใหม่ที่ต่างจาก SEO แบบเดิมมีดังนีดังนี้ค่ะ
#1 Domain Authority & Trust: การสร้างความน่าเชื่อถือของโดเมนเว็บไซต์
Domain Authority หรือ DA คือค่าประเมินความน่าเชื่อถือของเว็บไซต์ที่เกิดจากหลายปัจจัย เช่น จำนวน Link URL จากภายนอกหรือที่เราเรียกกันว่า Backlinks ความเก่าแก่ของโดเมน การมีเนื้อหาคุณภาพสูง และความสม่ำเสมอของการอัปเดต เป็นต้น
สิ่งนี้มีความสำคัญมากๆ เพราะถึงแม้ว่า LLMs ของ ChatGPT จะไม่ได้เข้าถึงข้อมูล Website แบบ real-time แต่โมเดลนี้ถูก Train จากข้อมูลบนเว็บจำนวนมหาศาล ดังนั้นเว็บไซต์ที่มี DA สูงจึงมีโอกาสถูกใช้เป็น Training Data มากกว่า ทำให้ข้อมูลจากเว็บไซต์เหล่านั้นถูกนำไปรวมในคำตอบของ AI ได้ง่ายกว่า
ซึ่งจากลักษณะที่ LLMs Train โมเดลตามที่กล่าวไปนั้น ทำให้หลักการในการสร้างความน่าเชื่อถือของโดเมนเว็บไซต์มีดังนี้ค่ะ
- จำนวน referring domains ยิ่งสูงยิ่งดี (350+ ถือว่าแข็งแรงมาก)
Referring domains ที่หลากหลาย = ความน่าเชื่อถือสูงในสายตา Search engine และ AI model
- Backlinks ที่มีจำนวนมากพอเป็นสิ่งที่สามารถเพิ่มความน่าเชื่อถือเชิงโครงสร้างได้
เพราะการที่เว็บไซต์อื่นลิงก์มาหาคือ “การโหวตความไว้วางใจ” (trust vote) ดังนั้นถ้าเรามีคอนเทนต์ของเราก่อนหน้า ก็ให้พยายาม Link กลับไปกาคอนเทนต์นั้นด้วย
- Technical SEO Optimization
ได้แก่ Core Web Vitals, page speed, mobile optimization เป็นการส่งเสริมให้ Google crawl ได้ดี และเนื้อหามีโอกาสถูกนำไปใช้เป็น Training Data ของ LLMs
- เนื้อหาคุณภาพสูง (high-quality content)
ยิ่งมีบทความที่เชื่อถือได้มาก โอกาสที่ AI จะหยิบไปใช้อธิบายก็จะยิ่งสูงขึ้น
Technical Note (ทฤษฎีที่เกี่ยวข้องสำหรับเพื่อนๆ ที่อยากอ่านเชิงลึกค่ะ): TrustRank, PageRank, E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness), Information Gain Theory
#2 Content Depth & Structure (SEO Optimization): การผลิตคอนเทนต์เชิงลึก ครบถ้วน มีโครงสร้างที่ชัดเจน
LLMs ที่เป็นเบื้องหลัง Generative AI ต่างๆ เช่น ChatGPT จะดึงเนื้อหาจากหลายแหล่งและสังเคราะห์คำตอบแบบ Probability-based text generation โดยเนื้อหาที่ ยาว, ลึก และมีเหตุผลชัดเจน จะสร้างข้อมูลเชิงโครงสร้างที่ทำให้โมเดลเรียนรู้ได้ง่าย ยกตัวอย่างโครงสร้างที่ชัดเจนเช่น
- หัวข้อ H2, H3: การมีหัวข้อที่ชัดเจนทำโมเดลสามารถเรียนรู้โครงสร้างของคอนเทนต์ได้ง่ายขึ้น
- Bullet points: เป็นอีกส่วนที่ทำให้โมเดลเข้าใจบริบทของประเด็นย่อย
- การมี Section ย่อย
ซึ่งสิ่งเหล่านี้ทำให้ Pattern ถูกทำให้ชัดเจนขึ้น และโมเดลเข้าใจเนื้อหาได้ง่ายในระหว่าง Training ซึ่งแนวทางการสร้างคอนเทนต์ที่มีโครงสร้างที่ดีมีดังนี้ค่ะ
- บทความควรมีความยาว 1,900 words ขึ้นไป เพราะยิ่งยาวยิ่งมี Information density สูง
- ควรแบ่งเป็นหัวข้อย่อยสั้น 120–180 คำต่อหัวข้อ
- ต้องมี Logical hierarchy หรือการเชื่อมโยงเหตุผลอย่างเป็นระบบ
- มี Synonyms, Related concepts ซึ่งจะช่วยให้ LLM เชื่อมโยงคำใกล้เคียงได้ดีขึ้น
และเมื่อเนื้อหาถูกจัดโครงสร้างได้ดี ย่อมทำให้โมเดลเรียนรู้ได้ชัดเจนขึ้น และสิ่งนี้เองที่ทำให้เนื้อหานั้นยิ่งมีโอกาสถูกนำไปใช้ตอบคำถามด้วย Generative AI เช่น ChatGPT เป็นต้นค่ะ
Technical Note (ทฤษฎีที่เกี่ยวข้องสำหรับเพื่อนๆ ที่อยากอ่านเชิงลึกค่ะ): Semantic search, Semantic clustering, Topical authority, Content vector embedding, Transformer attention mechanism
#3 Freshness & Relevance: เนื้อหาต้องทันสมัยและสอดคล้องตามบริบทล่าสุด
อย่างที่เราทราบกันดีค่ะว่า ถึง LLMs โมเดลจะไม่อัปเดต real-time แต่ Generative AI เวอร์ชันใหม่ๆ จะใช้ข้อมูลที่ Update มากขึ้นเรื่อยๆ
และถึงเนื้อหาหรือคอนเทนต์นั้นๆ จะไม่ถูกใช้เป็น Training data โดยตรง แต่การมีเนื้อหาที่ Relevant & fresh ยังคงช่วยให้อันดับของ Google Search ดีได้อยู่ ซึ่งสิ่งนี้เองทำให้ผู้ใช้คลิกมากขึ้น ส่งผลให้เกิด share และ backlinks และเพิ่มโอกาสถูก AI ใช้เป็น reference ได้เช่นกันค่ะ โดยวิธีที่ทำให้เนื้อหามี Freshness & Relevance มีดังนี้
- อัปเดตบทความทุก 3 เดือน (ขั้นต่ำ)
- ใส่ตัวเลข Stat ล่าสุดลงในบทความ
- เพิ่มตัวอย่างพวก case study ต่างๆ
- หลีกเลี่ยงการ optimize URL เยอะเกินไป เพราะอาจกลายเป็น spam
- เน้น semantic relevance เช่น ความสอดคล้องเชิงความหมาย ไม่ใช่ spam keywords
Technical Note (ทฤษฎีที่เกี่ยวข้องสำหรับเพื่อนๆ ที่อยากอ่านเชิงลึกค่ะ): Google Freshness Algorithm, Semantic similarity, Contextual embeddings, Topical freshness relevance
#4 Brand Mentions & Engagement: การสร้างตัวตนของแบรนด์ให้ AI เห็นว่าเป็นแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือของ SEO Optimization
เนื่องจาก LLMs ไม่ได้อ้างอิงเฉพาะเว็บไซต์ แต่ยังเรียนรู้รูปแบบทางสถิติจากพฤติกรรมของ Users บนโซเชียลมีเดีย เช่น ชื่อแบรนด์ถูกพูดถึงบ่อยใน Quora, มีการแชร์บน Facebook, มีรีวิวเยอะมากใน platforms ใหญ่ๆ หรือมีการพูดถึงในบทความอื่นๆ ซึ่งสิ่งเหล่านี้เป็น signal ว่าแบรนด์มีความเกี่ยวข้องกับหัวข้อเฉพาะ
เพราะ LLMs ให้ความสำคัญกับ Authority ของแหล่งข้อมูล ดังนั้นถ้าแบรนด์ถูกพูดถึงบ่อยในเชิงเชี่ยวชาญ จะทำให้ AI Models มีแนวโน้มที่จะเลือกข้อมูลของแบรนด์นั้นในการสังเคราะห์ของมาเป็น Response ซึ่งแนวทางการสร้างตัวตนของแบรนด์ให้ AI เห็นว่าเป็นแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือ (Brand Trust) สำหรับ AI Visibility มีดังนี้ค่ะ
- ตอบคำถามใน Quora, Reddit, Pantip, Facebook
- สร้าง organic brand mentions (ที่ไม่ใช่การจ่ายเงินนะคะ)
- แสดงให้เห็นว่าแบรนด์มีความเชี่ยวชาญเฉพาะอย่างสม่ำเสมอ (อันนี้สำคัญมาก)
- สร้าง Profile บน Major review platforms
Technical Note (ทฤษฎีที่เกี่ยวข้องสำหรับเพื่อนๆ ที่อยากอ่านเชิงลึกค่ะ): Knowledge Graph, Entity Linking, Brand Entity SEO, Social Proof Dynamics
Last but not least ( o=^•ェ•)o ┏━┓
และนี่คือคู่มือสำคัญสำหรับใครก็ตามที่ต้องการสร้าง Content ให้ติดอันดับและถูก AI เลือกใช้อ้างอิงในยุคที่ข้อมูลทุกอย่างกำลังถูกกลั่นกรองโดย LLMs ที่เป็นตัวขับเคลื่อน Generative AI ตลอด 24 ชั่วโมงค่ะ
