## การมาของ AI ทำให้ User Behavior เปลี่ยนไป ในยุคปี 2026 พฤติกรรมการค้นหาของผู้ใช้ได้เปลี่ยนผ่านจากยุค “Traditional Search” ที่ต้องอาศัยการคลิกเข้าชมเว็บไซต์ (Search-Click-Web-Buy) ไปสู่ยุค “Agentic Commerce” อย่างเต็มตัว โดยมี Agentic AI ทำหน้าที่เป็นตัวเชื่อม ที่คอยหยิบข้อมูลจากแหล่งต่างๆ มาประมวลผล เปรียบเทียบ และสรุปให้ผู้ใช้จบในหน้าอินเทอร์เฟซเดียว ซึ่งนำไปสู่ปรากฏการณ์ “Zero-Click” ที่ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องเข้าชมเว็บไซต์ต้นทาง ซึ่งในปัจจุบันระบบ AI เหล่านี้ถูกแบ่งออกเป็น 2 ฝั่งหลัก คือ ฝั่ง Google ที่แสดงผลผ่าน AI Overview (AIO) และฝั่ง Generative AI เช่น ChatGPT, Gemini หรือ Perplexity ดังนั้น เพื่อให้แบรนด์สามารถอยู่รอดและโดดเด่นในระบบการค้นหาแบบใหม่นี้ แบรนด์จำเป็นต้องปรับใช้กลยุทธ์ 3 ระดับ เนื่องจาก SEO ทุกคนน่าจะคุ้นหน้าคุ้นตากันดีอยู่แล้ว งั้นเรามาเจาะลึกกันที่ AEO และ GEO กันครับ ## ผลกระทบจากการมาของ AI Overviews ในปัจจุบัน AI Overview (AIO) ได้กลายเป็นองค์ประกอบสำคัญบนหน้าผลการค้นหา โดยจะถูกจัดวางเป็น Panel อยู่ที่ส่วนบนสุด ซึ่งส่งผลโดยตรงให้ผลการค้นหาแบบ Organic ปกติถูกดันลงไปด้านล่าง ฟีเจอร์นี้ตอกย้ำทิศทางของ “Zero-Click Search” ที่ผู้ใช้สามารถได้รับข้อมูลที่ต้องการครบถ้วนโดยไม่ต้องคลิกเข้าสู่เว็บไซต์ใดๆ เลย การเปลี่ยนแปลงนี้ทำให้เกิด “คำค้นหาที่ยาวและซับซ้อนยิ่งขึ้น (Super Longtail)” เนื่องจากผู้ใช้เปลี่ยนพฤติกรรมจาก “Keyword Search” เป็น “Conversational Search” หรือการถามเป็นประโยคคำถามมากขึ้น ซึ่งจากสถิติพบว่าทราฟฟิกกว่า 70% ในปัจจุบันมาจาก Longtail Keywords และมีแนวโน้มว่าในอนาคต Super Longtail จะสามารถดึง 70% นี้ไปครองได้มากยิ่งขึ้น เพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลงนี้ แบรนด์สามารถปรับแต่งเนื้อหาผ่าน 3 Pathways หลัก เพื่อให้ AI เลือกไปแสดงผล ดังนี้ ## AI Overviews Pathway จากกระบวนการทำงาน สู่หนทางการทำ AEO ### Pathway 1: การติดอันดับ Top 10 ใน Target Query เนื่องจาก Google จะหยิบข้อมูลจากผลการค้นหา “Top SERPs Result Page” มาประมวลผล หากเนื้อหาของคุณมีคุณภาพสูง และตอบโจทย์ได้ตรงประเด็นที่สุด ก็จะมีโอกาสถูกดึงไปแสดงในหน้า AIO ### Pathway 2: การครองอันดับใน Target Related Queries เป็นการขยายฐานข้อมูลโดยการเพิ่มและทำอันดับใน Keyword ที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อหลัก เพื่อสร้างความครอบคลุมของเนื้อหาและเพิ่มโอกาสที่ AI จะดึงแบรนด์ของคุณไปเป็นข้อมูลอ้างอิง ### Pathway 3: การสร้าง YouTube Content ข้อมูลจาก Ahrefs ระบุว่าหนึ่งในปัจจัยที่มีความสัมพันธ์ (Correlation) สูงที่สุดกับการถูกเลือกไปแสดงผลใน AIO คือการที่แบรนด์หรือเนื้อหาถูกพูดถึงใน YouTube ที่มีอันดับดี และมียอดวิวสูง ซึ่งถือเป็นแหล่งข้อมูลสำคัญที่ AI ของ Google ให้ความสำคัญเป็นพิเศษ เพราะฉะนั้นแบรนด์จึงจำเป็นต้องทำคอนเทนต์ที่มีดีใน Youtube มากขึ้น สรุปได้ว่า การจะรักษาทราฟฟิก และตัวตนบนหน้า Google ในยุค 2026 นั้น แบรนด์ไม่เพียงแต่ต้องทำ SEO แบบดั้งเดิมให้ดี แต่ต้องขยับไปสู่การสร้างเนื้อหาที่ตอบคำถามได้ลึกซึ้ง ครอบคลุม และอยู่ในรูปแบบที่ AI เข้าใจ และเลือกใช้งานได้ง่าย นอกจากนี้การสร้างตัวตนใน Youtube ก็สำคัญไม่แพ้กันครับ ## เข้าใจการทำงานของ GEO (Generative Engine Optimization) ในหัวข้อที่ 3 นี้ เราจะเจาะลึกไปที่กระบวนการทำงานของ GEO (Generative Engine Optimization) เพื่อให้เข้าใจว่า “Generative Engine” มีหลักการคิดและประมวลผลข้อมูลอย่างไร ก่อนจะหยิบยกแบรนด์ของเราขึ้นมานำเสนอครับ หัวใจสำคัญของการทำงานในฝั่ง Generative AI (เช่น ChatGPT) คือกระบวนการที่มีชื่อว่า “Sonic Decision Logic” ซึ่งทำหน้าที่เป็นด่านหน้าในการตัดสินใจว่าจะจัดการกับคำถาม (Prompt) ของผู้ใช้อย่างไร โดยแบ่งเงื่อนไขออกเป็น 3 เส้นทางหลัก ดังนี้: ในกระบวนการค้นหาข้อมูลจากเว็บ จะมีบอทที่ชื่อ **“OAI-SearchBot”** ทำหน้าที่ดึงข้อมูล Title และ Description มาแสดงเป็น Citation เบื้องต้น แต่หากผู้ใช้ต้องการข้อมูลเชิงลึกมากขึ้น AI จะส่งตัวแทนที่เรียกว่า **“ChatGPT-User”** เข้าไปเก็บข้อมูลละเอียดจากเว็บไซต์เป้าหมาย (Candidate Websites) แล้วนำข้อมูลทั้งหมดมาสรุป (Summarize) และแสดงผลเป็นคำตอบสุดท้ายพร้อมแนบแหล่งอ้างอิง (Citation) กลับไปให้ผู้ใช้ ดังนั้น กลยุทธ์ในการทำ GEO จึงไม่ใช่แค่การทำ SEO ทั่วไป แต่คือการสร้าง **“AI Knowledge Base”** ของแบรนด์ผ่านการปรับปรุงโครงสร้างเว็บไซต์ให้ชัดเจน มีเนื้อหาที่สดใหม่ (Freshness Content) และมีการกระจายชื่อแบรนด์ไปยังแหล่งข้อมูลต่างๆ เพื่อให้ AI มั่นใจที่จะหยิบข้อมูลของเราไปส่งต่อเป็นคำตอบสุดท้ายให้กับผู้ใช้นั่นเองครับ ## วิธีการเลือก Prompt ที่ส่งผลดีต่อธุรกิจของคุณมากที่สุด นอกจากการเข้าใจเทคนิคเบื้องหลังแล้ว หัวใจสำคัญของ GEO คือการเข้าใจว่า AI จะแนะนำแบรนด์ของเราเมื่อใด โดยหากอ้างอิงตาม Marketing Funnel แบรนด์ควรเน้นไปที่การตอบโจทย์ในระดับ Consideration (การพิจารณา) และ Decision (การตัดสินใจ) เป็นหลัก เนื่องจากเป็นช่วงที่ผู้ใช้กำลังมองหาตัวเลือกหรือเปรียบเทียบแบรนด์ ซึ่งจะสร้างผลประโยชน์ทางธุรกิจได้มากกว่าการที่ AI กล่าวถึงแบรนด์ในขั้น Awareness (เช่น คำถามกว้างๆ ว่า “ฟิลเลอร์คืออะไร”) ซึ่งผู้ใช้อาจจะยังไม่มีความต้องการซื้อจริงๆ ### Prompt Scenario เพื่อให้การทำ GEO มีประสิทธิภาพสูงสุด NerdOptimize ได้นำเสนอแนวคิด **“Prompt Scenario”** เพื่อแก้ปัญหาการจัดการข้อมูลที่มากเกินไป ดังนี้ครับ **Pain Point ของการทำ Prompt แบบเดิม** ก่อนหน้าหนี้หากเราอยากจะกำหนด Prompt ที่ผู้ใช้มีโอกาสค้นหา วิธีการคือให้ AI Generate Prompt เหล่านั้นขึ้นมา ซึ่งผู้ใช้อาจจะถามมาได้เป็นร้อย ๆ แบบ เราพบว่ามัน “เปลืองทรัพยากร” ในการติดตามผล และข้อมูลที่ได้อาจจะ “กว้างเกินไป” จนทำให้เราหลงไป Tracking ใน Prompt ที่ไม่ก่อให้เกิดมูลค่า **ทางแก้คือ Prompt Scenario** เราจะใช้วิธี “Grouping by User Scenario” หรือการจัดกลุ่มคำถามที่มีวัตถุประสงค์ หรือสถานการณ์การใช้งานคล้ายคลึงกันให้อยู่ในกลุ่มเดียวกัน เพื่อให้การวิเคราะห์ Insight ว่า**ในแต่ละ Scenario เรามี Share of Voice เท่าไหร่** ### ขั้นตอนการทำงานของ Prompt Scenario _หากการทำ SEO หัวใจสำคัญคือ “_**_Keyword Research”_** _หัวใจสำคัญของ GEO ก็คงเป็น_ **_“Prompt Scenario”_** Recap กันอีกรอบนะครับ ตอนนี้เรารู้แล้วว่า แต่คำถามคือ…แล้วเราจะทำอย่างไรให้ AI Mention แบรนด์ของเราหล่ะ ผมเชื่อว่าหลายคนน่าจะอยากได้ Action Plan เพื่อนำไปปรับเว็บไซต์ตัวเองใช่ไหมหล่ะครับ? **_NerdOptimize จัดให้…ถ้าพร้อมแล้ว เริ่มกันเลย!_** ## 1.Technical Website ต้องพร้อม หัวใจของ GEO คือการทำ “AI Search Technical” เพื่อให้ AI Bot เข้าใจโครงสร้างและตัวตนของแบรนด์เราได้ดีที่สุดผ่าน 4 ขั้นตอนสำคัญ ## 2.Content ต้อง Friendly ต่อ AI เมื่อเราทำ Technical Website ให้ AI สามารถเข้ามาเก็บข้อมูลได้แล้ว สิ่งต่อไปคือ ทำยังไงให้ AI เข้าใจ COntent ของเรา และหยิบคอนเทนต์ของเราขึ้นไปแสดงผลได้ง่ายๆ นั่นเองครับ โดยจะแบ่งออกเป็น 2 ส่วนสำคัญ นั่นก็คือการทำ Structure Data และ AI Content Optimization ### Structure Data Structured Data (Schema Markup) เป็นปัจจัยที่ Effective อันดับต้นๆ ในการทำ AI Search เลยครับ แต่…Schema มีทั้งหมดมากกว่า 800 ชนิด แล้วเราจะเลือกทำ Schema อะไรดี? NerdOptimize ได้ทดลองและคัดเลือกมาให้คุณแล้วครับ แบรนด์ควรเน้น Schema ประเภทที่ส่งผลต่อความน่าเชื่อถือ เช่น โดยการทำ Schema ที่ดีมีหลักการดังนี้ ### AI Content Optimization AI มักจะชอบคอนเทนต์ที่มีโครงสร้างที่ง่าย การเขียนคอนเทนต์ให้ AI เข้าใจบริบทของเว็บไซต์เราจึงไม่เหมือน Content SEO ทั่วไป แต่จะมีรายละเอียดเพิ่มขึ้นมา ซึ่งนั่นหมายถึง Format ในการเขียนคอนเทนต์นั่นเองครับ ซึ่งประกอบด้วย Checklist ดังนี้ เพียงแค่นี้ก็มีโอกาสติด AI Search แล้วครับ และสุดท้ายนี้จะเห็นได้ว่า การทำ AI Search นั้นมีความยุ่งยาก และซับซ้อนกว่าการทำ SEO แบบเดิมๆมาก ซึ่งนั่นหมายถึงการใช้ทรัพยากรที่มากขึ้น เพราะฉะนั้นการหาเครื่องมือ หรือ AI มาช่วยในการทำงานจึงเป็นทางออกของปัญหาดังกล่าว โดยการทำ AI Search ของ NerdOptimize ได้มีการนำ Ai เข้ามาช่วยในการทำงาน ทำให้ Speacialist ทุกคนได้มีเวลาไปโฟกัสกับงานที่สำคัญกว่า โดยจะมีเครื่องมืออะไรบ้างนั้น อ่านต่อในหัวข้อต่อไปได้เลยครับ ## การนำ AI เข้ามาช่วยในการทำ AI Search ในปี 2026 ### MCP (Model Context Protocol) ทำหน้าที่เป็น Hub กลางเชื่อมต่อข้อมูลจากหลาย Source (GA4, GSC, Ahrefs) เข้ากับ AI (เช่น Claude) ทำให้สามารถดึงข้อมูลมาสรุป และวิเคราะห์ผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็ว ### การตรวจสอบคุณภาพเนื้อหา ใช้ AI วิเคราะห์ความลึกของเนื้อหา (Semantic Depth) แทนความรู้สึกของคน โดยผ่านกระบวนการ Chunking (แบ่งเนื้อหาเป็นส่วนๆ) และเก็บใน Vector Database หลังจากนั้นระบบจะเปรียบเทียบคำถามของผู้ใช้กับข้อมูลใน Vector Database ผ่านเทคนิค Cosine Similarity เพื่อดูว่าเนื้อหาของเรามี “มุมมอง” (Angle) ที่ AI ต้องการครบถ้วนหรือไม่ หากขาดส่วนใดไป แบรนด์สามารถปรับปรุงเนื้อหาให้ครอบคลุมเพื่อเพิ่มโอกาสที่ AI จะดึงไปสร้างคำตอบผ่านกระบวนการ RAG (Retrieval-Augmented Generation) ได้แม่นยำขึ้นครับ ## สรุปแนวทางการเตรียมตัวสำหรับ AI Search 2026 แนวทางการเตรียมตัวสำหรับ AI Search 2026 คือการปรับตัวจากยุคการค้นหาแบบดั้งเดิมเข้าสู่ยุค “Agentic Commerce” ที่เน้นปรากฏการณ์ Zero-Click ซึ่งแบรนด์ต้องยกระดับกลยุทธ์จากการทำ SEO พื้นฐานไปสู่ AEO (Answer Engine Optimization) และ GEO (Generative Engine Optimization) เพื่อให้ AI เลือกข้อมูลไปเป็นคำตอบ โดยมุ่งเน้นการปรับโครงสร้างทางเทคนิค เช่น การใช้ Schema Markup, LLMs.txt และการสร้างเนื้อหาในรูปแบบ “Answer-First” ที่สั้น กระชับ และตรงประเด็น รวมถึงการใช้เทคโนโลยีสมัยใหม่ เช่น Vector Database และ MCP เข้ามาช่วยจัดการข้อมูลและวิเคราะห์คุณภาพเนื้อหาเชิงลึก เพื่อเพิ่มโอกาสให้แบรนด์ถูกอ้างอิงและโดดเด่นบนแพลตฟอร์ม AI Search และหน้า AI Overview อย่างมีประสิทธิภาพครับ - [FacebookFacebook](https://www.facebook.com/share.php?u=https%3A%2F%2Fnerdoptimize.com%2Fresearch%2Fhow-to-adapt-to-the-ai-search-era%2F) - [LINELine](https://lineit.line.me/share/ui?url=https%3A%2F%2Fnerdoptimize.com%2Fresearch%2Fhow-to-adapt-to-the-ai-search-era%2F)
