สวัสดีค่ะทุกท่าน^^ ทุกวันนี้ ไม่ว่าเราจะกำลังทำ SEO เขียนบทความ หรือสร้างโพสต์บนโซเชียล มักมี target สำคัญว่า,, ทำยังไงดีน้าาา ให้คนหยุดเลื่อนผ่าน เนื่องจากเป็นหัวข้อที่พวกเขาเหล่านั้นสนใจจริงๆ ซึ่งโดยปกติแล้วเราควรที่จะทำความเข้า(หรือเดาใจ)ในอัลกอริทึมของแต่ละแพลตฟอร์ม ว่าเบื้องหลังการทำงานของ AI อัจฉริยะที่ช่วยแนะนำคอนเทนต์ให้ถูกคน ถูกเวลาเหล่านั้นทำงานอย่างไร ซึ่งระบบเหล่านี้มี “หัวใจหลัก” ในการตัดสินใจว่าอะไรควรให้ความสำคัญก่อน-หลัง ในการแสดงผลให้ User ที่เรียกว่า Attention Mechanism (กลไก Attention)– หรือในภาษาที่เข้าใจง่ายเรียกว่า “โมเดลที่เลือกใส่ใจข้อมูลที่สำคัญที่สุด ”
ซึ่งในบทความนี้นิกจะชวนทุกท่านมาทำความเข้าใจ In deep details จากแนวคิดในงานวิจัยสู่เทคโนโลยีที่เปลี่ยนวิธีการทำการตลาดยุคใหม่อย่าง Transformer และคีย์เวิร์ดสำคัญอย่าง Query, Key และ Value ที่อธิบายได้ด้วยตัวอย่างง่ายๆ เช่น การค้นหาบทความใน Medium หรือการทำ SEO ให้ติดอันดับ
เพราะความเข้าใจ Attention Mechanism = เข้าใจกลไก “ความใส่ใจของ AI” = เข้าใจการทำคอนเทนต์ให้ “คน” ใส่ใจมากขึ้นเช่นกัน ว่าแล้วก็มาเริ่มกันเลยค่ะ 😊
Transformer คือเบื้องหลังของความก้าวหน้ามหาศาลใน AI โดยเฉพาะด้านการเข้าใจภาษามนุษย์ หรือที่เรียกว่า Natural Language Processing (NLP) ซึ่งไม่ว่าจะเป็น ChatGPT, Google Translate หรือระบบแนะนำคอนเทนต์ ต่างก็ใช้โครงสร้างแบบ Transformer ทั้งสิ้น
โดย Transformer เปรียบเสมือน “ขนมปังกับเนย” ของโลกปัญญาประดิษฐ์ยุคใหม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานด้านภาษาธรรมชาติ หรือ NLP เพราะเป็นการเปลี่ยนมุมมองจากการทำความเข้าใจคำทีละคำ (แบบ RNN หรือ LSTM เดิมๆ) มาเป็นการมองทั้งประโยคพร้อมกัน ซึ่งช่วยให้เข้าใจบริบทได้แม่นยำและลึกซึ้ง ขึ้นมาก
ซึ่งสิ่งที่ทำให้ Transformer โดดเด่นคือ กลไกความสนใจ หรือ Attention Mechanism ที่ให้แต่ละคำในประโยคสามารถ “มอง” คำอื่นๆ พร้อมกัน แล้วเลือกว่าจะ “สนใจ” หรือให้น้ำหนักกับคำไหนบ้าง ตัวอย่างเช่น:
“I like Natural Language Processing, a lot!”“I” อาจสนใจคำว่า “like” หรือ “Processing” มากกว่า “lot” แล้วแต่บริบทและความสัมพันธ์ของคำ
ซึ่งแนวคิดนี้เองค่ะ ที่ทำให้โมเดลภาษาต่างๆ เช่น GPT สามารถเขียนเรียงความ แต่งเพลง หรือแม้แต่ตอบคำถามได้อย่างชาญฉลาด และเป็นธรรมชาติมากยิ่งขึ้น
#2 Attention Mechanism คืออะไร?– เข้าใจ Query, Key, และ Value
หัวใจสำคัญของ Transformer คือการคำนวณ “ความสัมพันธ์” ระหว่างคำต่างๆ โดยใช้สิ่งที่เรียกว่า Query (Q) , Key (K) และ Value (V)
credit: Jay almar
ลองนึกภาพว่าเราเข้าเว็บไซต์ EverydayMarketing เพื่อหาบทความที่เราสนใจ สิ่งที่เราค้นหาจะถูกมองเป็น->
Query = สิ่งที่คุณค้นหา Key = หัวข้อบทความในระบบ Value = เนื้อหาของบทความที่ตรงกับความสนใจของเรา
ระบบจะคำนวณ “ความใกล้เคียง” ระหว่างสิ่งที่เราพิมพ์ (Query) กับหัวข้อบทความ (Key) แล้วเลือกบทความ (Value) ที่เหมาะสมที่สุดมาแสดงให้กับเราเห็นนั่นเองค่ะ
ใน Transformer ก็เช่นกัน:
Query คือคำปัจจุบันที่เราสนใจKey คือคำอื่นๆ ในประโยคValue คือข้อมูลที่แท้จริงของคำเหล่านั้น
โดยระบบจะใช้การคูณเวกเตอร์ (Dot Product) ระหว่าง Q กับ K เพื่อให้ได้ “น้ำหนักความสนใจ” จากนั้นจึงนำค่าน้ำหนักนี้ไปถ่วงกับ V แล้วรวมค่าออกมาเป็นเวกเตอร์ใหม่ที่แทนความหมายของคำนั้นๆ
ยกตัวอย่างการทำงานจริง จากประโยคที่มี 9 คำ เช่น =>>
“I like Natural Language Processing, a lot!” => มาดูกันค่ะว่า Transformer ทำงานอย่างไรกับคำว่า “I” ดังนี้ ….
สร้างเวกเตอร์ Query จากคำว่า “I”
สร้างเวกเตอร์ Key จากทุกคำในประโยค (รวม “I” เองด้วย)
คำนวณผลคูณจุด (Dot Product) ระหว่าง Q และแต่ละ K เพื่อดูว่าควรสนใจคำไหนบ้าง
ทำ Softmax กับค่าที่ได้ เพื่อแปลงเป็นน้ำหนักระหว่าง 0 ถึง 1
ใช้น้ำหนักเหล่านั้นถ่วงกับเวกเตอร์ Value ของแต่ละคำ
รวมเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักเพื่อให้ได้เวกเตอร์ใหม่ของคำว่า “I”
แล้วก็ทำซ้ำขั้นตอนนี้กับคำอื่นๆ เช่น “like”, “Natural”, “Language” ไปจนถึง “!”
หลังจากได้เวกเตอร์ใหม่ของแต่ละคำแล้ว ก็สามารถผ่านเข้าเลเยอร์ Attention ถัดไป ซึ่งเป็นส่วนของ Attention Mechanism เพื่อเพิ่มความเข้าใจของบริบทเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ และทำแบบนี้ซ้ำได้หลายครั้ง เพื่อให้โมเดลเข้าใจความหมายในระดับสูง
ซึ่งหลังจากที่แต่ละแพลตฟอร์มมีการใช้ Attention Mechanism เข้ามา ทำให้ระบบ SEO เปลี่ยนไป จากที่ก่อนยุค Transformer นั้น SEO มักโฟกัสแค่ keyword, backlink, และโครงสร้างเว็บ แต่ตอนนี้สิ่งที่ Search Engine เช่น Google พยายามเข้าใจจริงๆ คือ “เจตนา” ของผู้ค้นหา (Search Intent) และความเกี่ยวข้องเชิงความหมายของเนื้อหา ทำให้ Transformer กลายเป็นจุดเปลี่ยนของวงการ AI ที่ไม่ได้เป็นแค่เรื่องของวิศวกรรมหรือการวิจัยเท่านั้น
เพราะ Transformer ช่วยให้ AI เข้าใจว่าเนื้อหานี้ “ตอบโจทย์” สิ่งที่ผู้ใช้อยากรู้หรือไม่ เข้าใจ บริบทของคำ เช่น “ปั่นจักรยาน” กับ “ปั่นหุ้น” แม้จะมีคำว่า “ปั่น” เหมือนกัน หรือเข้าใจ ความหมายระดับประโยค และความสัมพันธ์ระหว่างประโยค และเข้าใจว่าเนื้อหานี้ “ตอบโจทย์” สิ่งที่ User อยากรู้หรือไม่?
ดังนั้น นักการตลาดที่เข้าใจว่า AI คิดแบบนี้ ก็จะสามารถ วางแผนคอนเทนต์แบบที่สอดคล้องกับ “ภาษาของโมเดล” และสร้างเนื้อหาที่ “มีบริบท-มีความลึก” มากกว่าแค่การยัดคำ หรือสื่อสารกับ AI ได้แม่นขึ้น ทั้งในแง่ SEO, Chatbot, Recommendation และ Copywriting
ซึ่งกลยุทธ์การเขียนคอนเทนต์แบบ “Transformer-friendly” สำหรับนักการตลาดมีดังต่อไปนี้ค่ะ （＾∀＾●）ﾉｼ
3.1 ใช้ Keyword อย่างมีกลยุทธ์ (แต่ไม่ยัด)
ใช้ คำที่หลากหลายแต่เกี่ยวข้องกัน เช่น “กาแฟดริป”, “slow bar”, “brew method”, “specialty coffee”
สื่อสารด้วยบริบท เพื่อให้ AI เข้าใจว่าเนื้อหานั้น “ครอบคลุม” ไม่ใช่แค่มีคำตรงๆ
3.2 สร้างหัวข้อและบทความที่ “เจาะลึก” และ “จัดระเบียบดี”
AI ชอบเนื้อหาที่เป็นระเบียบ มีหัวข้อย่อยชัดเจน
การใช้ H1, H2, H3 อย่างถูกต้อง ทำให้เนื้อหาถูกจับคู่กับ Intent ได้แม่นยำขึ้น
3.3 เชื่อมโยงบทความ และใช้ internal link
Transformer ชอบบริบทที่มี “ความสัมพันธ์” การทำ link ให้สื่อถึงกันก็เหมือนกับการเพิ่ม Value ให้กับแต่ละบทความตาม กลไก Attention Mechanism
3.4 ใช้ AI ช่วย “ทดสอบ” และ “วัดผล” คอนเทนต์
ลองป้อนบทความให้ AI ช่วยวิเคราะห์ว่าตอบคำถามหรือยัง
ใช้ AI สร้างสรุป, Meta Description หรือปรับโทนภาษาสำหรับแต่ละกลุ่มเป้าหมาย
ชวนคิด =>>
ด้วย Attention Mechanism ของ Transformer ทำให้ Search Engine ไม่เพียงเข้าใจคำศัพท์เท่านั้น แต่ทำให้เข้าใจ ความสัมพันธ์ ของคำในระดับบริบทอย่างลึกซึ้ง ที่ไม่ได้เพียงดูว่า “คำ” ไหนอยู่ก่อนหรือหลัง แต่ เข้าใจว่าแต่ละคำมีความเชื่อมโยงกันอย่างไร ดังนั้นการเข้าใจหลักการของเหล่านี้จึงจะช่วยให้นักการตลาดอย่างพวกเราเข้าใจเบื้องหลังของระบบแนะนำสินค้า การวิเคราะห์ความรู้สึก และสามารถสร้างคอนเทนต์ได้ดียิ่งขึ้น ヾ(•ω•`)o
