AEO อนาคตของการค้นหาในยุค Ai

ทุกสิ่งที่คุณคิดว่ารู้เกี่ยวกับการค้นหากลับมาหาธุรกิจของคุณนั้น กำลังจะเปลี่ยนไป และฉันหมายถึง ทุกสิ่ง เลย

เมื่อถึงปี 2028 ส่วนใหญ่ของการค้นหาจะไม่มาจาก Google อีกต่อไป มันจะมาจาก AI-powered answer engines เช่น ChatGPT แทน นี่ไม่ใช่การอัปเดตเล็กน้อย นี่คือการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ของแผ่นดินใต้อินเทอร์เน็ต และสิ่งที่คุณทำในตอนนี้จะเป็นตัวกำหนดว่าธุรกิจของคุณจะเจริญรุ่งเรืองหรือตกลงไปในอนาคต

ทำไมสิ่งนี้จึงสำคัญกับคุณ: ตอนนี้มีหลายพันธุรกิจยังคงลงทุนพลังทั้งหมดของพวกเขาในกลยุทธ์ที่ใช้ได้ผลในปี 2020, 2021, แม้แต่ปี 2023 แต่พื้นดินกำลังเคลื่อน กฎเกมกำลังเปลี่ยน และถ้าคุณไม่ปรับกลยุทธ์ให้เข้ากับความเป็นจริงใหม่นี้ แล้วคุณก็เหมือนกำลังเตรียมการสำหรับการต่อสู้เมื่อวาน

บทความนี้เขียนสำหรับใครก็ตามที่เป็นเจ้าของธุรกิจ นำทีมการตลาด หรือจัดการว่าลูกค้าค้นหาแบรนด์ของคุณอย่างไร ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้ประกอบการคนเดียวหรือบริหารบริษัทขนาดกลาง กลยุทธ์ที่คุณจะเรียนรู้ที่นี่จะช่วยให้คุณเข้าถึงลูกค้าที่มีศักยภาพได้มากขึ้น ตรงในช่วงเวลาที่พวกเขากำลังค้นหาวิธีแก้ปัญหา

มาเริ่มกันเลย

---

ส่วนที่ 1: เข้าใจการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่เกิดขึ้นตอนนี้

ทำไมทุกอย่างถึงเปลี่ยนไป

เมื่อสามปีที่แล้ว การเดินทางของลูกค้าแบบทั่วไปมีลักษณะที่ค่อนข้างคาดเดาได้:

• พวกเขาค้นหาบน Google
• พวกเขาลงจอดบนโพสต์บล็อกและคู่มือการศึกษา
• พวกเขาเลื่อนดูเว็บไซต์ของคุณ
• บางทีพวกเขาซื้อ บางทีก็ไม่

ปัญหาคืออะไร? โลกแบบนั้นจะสิ้นสุดลงแล้ว

นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นจริงตอนนี้:

AI Summaries กำลังครอบครองการค้นหา

เมื่อใครบางคนค้นหาคำถามบน Google วันนี้ พวกเขาไม่ได้คลิกไปที่เว็บไซต์อีกต่อไป แทนที่จะเป็นเช่นนั้น Google’s AI จะสร้างสรุปไว้บนหน้าผลลัพธ์การค้นหา และเก็บผู้ใช้ไว้บน Google นั่นหมายความว่าเว็บไซต์ – รวมถึงของคุณ – กำลังสูญเสียการไหลเข้าของผู้เยี่ยมชม

ข้อมูลมีความชัดเจน: AI-generated summaries ปรากฏอยู่ในเกือบ 6 ใน 10 ครั้งของการค้นหา และเมื่อพวกเขาทำเช่นนั้น? อัตราการคลิกผ่านจะลดลงประมาณครึ่ง Google กำลังฝึกตัวเองให้เก็บผู้คนไว้บน Google มากกว่าส่งพวกเขาไปหาคุณ

ผู้ซื้อมีการช้อปปิ้งแตกต่างออกไป

ผู้ซื้อมากกว่า 50% ใช้ AI เพื่อช่วยให้พวกเขาตัดสินใจซื้อ แต่นี่คือส่วนที่น่าสนใจ – พวกเขาไม่หยุดแค่นั้น หลังจากที่ AI ให้ตัวเลือกแก่พวกเขา ผู้ซื้อจะทำการวิจัยของตัวเอง:

• พวกเขาดูวิดีโอ YouTube
• พวกเขาอ่านรีวิวบนแพลตฟอร์มของบุคคลที่สาม
• พวกเขาเลื่อนดูความเห็นสื่อสังคม
• พวกเขามองหาว่าผู้คนจริงกำลังพูดอะไร

เมื่อลูกค้าที่มีศักยภาพมาถึงเว็บไซต์ของคุณ พวกเขาได้ทำการบ้านอย่างจริงจังแล้ว พวกเขารู้ข้อมูลมากขึ้นกว่าที่เคย พวกเขารู้ว่าพวกเขาต้องการอะไร และพวกเขาพร้อมที่จะซื้อ

ข่าวดีคืออะไร? ผู้ซื้อที่ค้นคว้าอย่างดีและมีเจตนาสูงเหล่านี้จะ แปลงเป็นลูกค้าได้มากกว่าสามเท่า เมื่อเทียบกับผู้เยี่ยมชมแบบดั้งเดิม พวกเขายังตัดสินใจได้เร็วกว่าและใช้จ่ายมากขึ้น

นี่สร้างสถานการณ์ชนะ-ชนะ-ชนะ: Answer engines กำลังกลายเป็นแหล่งที่มาที่สำคัญที่สุดของลูกค้าใหม่ และลูกค้าที่มาจาก answer engines นั้นมีค่ามหาศาล

บทสรุปหลักที่ต้องจำไว้

• ความเป็นใหญ่ของ Google กำลังสิ้นสุด: Answer engines จะเป็นวิธีหลักที่ผู้คนค้นหาวิธีแก้ปัญหาในปี 2028
• รูปแบบการไหลเข้าของผู้เยี่ยมชมกำลังเปลี่ยน: เนื้อหาการศึกษาเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพออีกต่อไป
• ลูกค้าในอนาคตของคุณกำลังใช้ AI: พวกเขากำลังค้นหาวิธีแก้ปัญหาผ่าน answer engines แล้ว
• การไหลเข้าของผู้เยี่ยมชมที่ถูกต้องจะมีค่ามากขึ้น: ลูกค้าจาก answer engines แปลงเร็วกว่าและใช้จ่ายมากขึ้น

---

ส่วนที่ 2: เข้าใจวิทยาศาสตร์ว่า Answer Engine ทำงานอย่างไร

ก่อนที่คุณจะชนะใน answer engines ได้ คุณต้องเข้าใจว่าพวกเขาคิดอย่างไรจริงๆ อย่าเป็นห่วง – นี่ไม่ซับซ้อน และฉันสัญญาว่าจะให้ข้อมูลเชิงปฏิบัติ

Answer Engine คิดอย่างไร: แนวคิดพื้นฐานสองประการ

แนวคิด #1: Query Fan-Out (การแบ่งคำถามออกเป็นคำถามย่อย)

เมื่อใครบางคนถามคำถามกับ AI answer engine คำถาม engine จะไม่ค้นหาคำตอบเพียงคำตอบเดียว แทนที่จะเป็นเช่นนั้น มันจะแบ่งคำถามนั้นออกเป็นคำถามที่เกี่ยวข้องหลายข้อ – เหมือนแมงมุมกำลังเหยืกผ้าใยในทุกทิศทาง

ตัวอย่างเช่น ถ้าใครบางคนถาม: “CRM ที่ดีที่สุดสำหรับทีมขายขนาดเล็กของฉันคืออะไร?”

Answer engine จะแบ่งคำถามนี้ออกเป็นคำถามย่อยๆ เช่น:

• ระบบ CRM มีความแตกต่างกันอย่างไร?
• CRM ไหนที่ใช้ได้ดีที่สุดสำหรับทีมขนาดเล็กโดยเฉพาะ?
• ฟีเจอร์ไหนที่ฉันต้องการจริงๆ?
• ฉันควรคาดหวังค่าใช้จ่ายเท่าไหร่?
• ลูกค้าจริงพูดอะไรเกี่ยวกับ CRM ที่เฉพาะเจาะจง?

จากนั้น AI จะค้นหาคำตอบของคำถามเหล่านี้ทั้งหมดและร่อนทอมันเข้าด้วยกันเป็นคำตอบที่ครอบคลุม

ทำไมสิ่งนี้จึงสำคัญกับคุณ: เนื้อหาของคุณต้องตอบคำถามที่เฉพาะเจาะจงเหล่านี้ คุณไม่สามารถแค่เผยแพร่คู่มือขนาดใหญ่เล็กน้อยและหวังว่ามันจะครอบคลุมทุกอย่าง คุณต้องสร้างเนื้อหาหลายชิ้นที่มีความเน้น ซึ่งแต่ละชิ้นตอบคำถามเดี่ยวๆ

แนวคิด #2: Memory (AI รู้ทุกอย่างเกี่ยวกับคุณ)

ทุกครั้งที่คุณถามคำถามกับ AI answer engine มันจะพิจารณาทุกสิ่งที่มันรู้เกี่ยวกับคุณ:

• คำถามก่อนหน้านี้ที่คุณถามทั้งหมด
• สิ่งที่คุณคลิก
• อีเมลและไฟล์ของคุณ
  -บัญชีหรือเครื่องมือใด ๆ ที่คุณเชื่อมต่อ (เช่น CRM, email platform หรือแอปเพื่อการผลิตภาพ)

นั่นหมายความว่าทุกคำตอบถูกปรับเปลี่ยนเป็นส่วนตัวอย่างมาก AI ไม่ให้คำตอบเดียวกันให้กับทุกคน มันปรับแต่งการตอบสนองตามว่าใครกำลังถาม

ทำไมสิ่งนี้จึงสำคัญกับคุณ: คุณต้องคิดเกี่ยวกับเนื้อหาของคุณแตกต่างไป แทนที่จะสร้างคู่มือทั่วไปสำหรับ “ผู้จัดการการตลาดใด ๆ” คุณต้องสร้างเนื้อหาที่เฉพาะเจาะจงสำหรับ ประเภทของผู้คนที่เฉพาะเจาะจง ใน สถานการณ์ที่เฉพาะเจาะจง

ลอง: “ผู้จัดการการตลาดที่ชื่อซาร่าห์ที่ทำงานในบริษัทโลจิสติกส์ 200 คน” แทนที่จะเป็นเพียง “ผู้จัดการการตลาด”

---

ส่วนที่ 3: สร้างเนื้อหาที่ Answer Engine ต้องการแนะนำจริงๆ

กลยุทธ์เนื้อหาใหม่: หยุดสร้างคู่มือ 101 เริ่มสร้างคำตอบที่มีความเน้นทะลี่

นี่คือการเปลี่ยนแปลงพื้นฐาน:

วิธีเก่า: สร้างหนึ่ง “Ultimate Guide to [ทุกอย่าง]” ที่ครอบคลุม

วิธีใหม่: สร้าง 10 ชิ้นที่เฉพาะเจาะจงซึ่งแต่ละชิ้นตอบหนึ่งคำถามที่แน่นอนว่าลูกค้าของคุณกำลังถาม

ทำไม? เพราะ AI ทำให้เนื้อหาการศึกษากว้างๆ เป็นเรื่องธรรมชาติ มี “คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้น” และ “คู่มืออบรม” หลายร้อยชิ้น พวกเขากำลังถูกนำมาใช้ทั่วไป พวกเขาอยู่ทั่วไป

แต่มีการขาดแคลนของเนื้อหาที่ตอบ คำถามเฉพาะ สำหรับ ผู้คนที่เฉพาะเจาะจง ใน สถานการณ์ที่เฉพาะเจาะจง นั่นคือที่ที่คุณชนะ

กระบวนการทีละขั้นตอน: การสร้างแผนที่เนื้อหาของคุณ

ขั้นตอนที่ 1: สร้าง 3×4 Content Grid สำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์

Buyer Persona / Journey Stage	Awareness Stage	Consideration Stage	Evaluation Stage	Decision Stage
Persona #1: [Specific Description]	คำถามที่ผู้ซื้ออยากรู้	คำถามเปรียบเทียบตัวเลือก	คำถามเพื่อเลือกจากชอร์ตลิสต์	คำถามยืนยันว่าเหมาะสม
Persona #2: [Specific Description]	คำถามที่ผู้ซื้ออยากรู้	คำถามเปรียบเทียบตัวเลือก	คำถามเพื่อเลือกจากชอร์ตลิสต์	คำถามยืนยันว่าเหมาะสม
Persona #3: [Specific Description]	คำถามที่ผู้ซื้ออยากรู้	คำถามเปรียบเทียบตัวเลือก	คำถามเพื่อเลือกจากชอร์ตลิสต์	คำถามยืนยันว่าเหมาะสม

นี่คือแผนที่ของคุณสำหรับสิ่งที่ต้องสร้าง:

• ไปทั่วทั้งด้านบน: แสดงรายชื่อ buyer personas ของคุณ (มีความเฉพาะเจาะจงมากขึ้น)
  • อย่าพูดว่า “ผู้จัดการการตลาด”
  • บอกว่า “ผู้จัดการการตลาดในบริษัทโลจิสติกส์ 200 คน”
  • ยิ่งเฉพาะเจาะจงมากเท่าไหร่ก็ยิ่งดีเท่านั้น
• ลงตรงด้านข้าง: แสดงรายชื่อของขั้นตอน buyer journey
  • Awareness (เพิ่งเรียนรู้เกี่ยวกับวิธีแก้ปัญหา)
  • Consideration (เปรียบเทียบตัวเลือก)
  • Evaluation (ตัดสินใจระหว่างผู้สมัครสุดท้าย)
  • Decision (พร้อมที่จะซื้อ)
• ในแต่ละเซลล์: เขียนคำถามที่มีเจตนาสูงที่บุคคลนั้นถาม ณ ขั้นตอนนั้น

ผลลัพธ์: ตอนนี้คุณมีแผนที่ที่สมบูรณ์ของสิ่งที่ต้องสร้างและลำดับที่ต้องสร้าง

ตัวอย่าง:

• ผู้จัดการขายในบริษัท e-commerce ขนาดกลางในขั้น awareness ถาม: “ฉันจะหาลีดที่ดีได้อย่างไร?”
• บุคคลคนเดียวกัน ในขั้น decision ถาม: “CRM นี้สามารถช่วยฉันคะแนนลีดได้หรือไม่?”

Buyer Persona / Journey Stage	Awareness Stage	Consideration Stage	Evaluation Stage	Decision Stage
Sales Manager ที่บริษัท e-commerce 50-200 คน	“CRM คืออะไร และทำไมฉันถึงต้องใช้”	“เครื่องมือ CRM ที่ดีที่สุดสำหรับทีมขายเล็ก”	“เปรียบเทียบระหว่าง [Competitor A] กับ [Competitor B]”	“CRM นี้สามารถทำ lead scoring ได้ไหม”
Marketing Director ที่บริษัท SaaS ที่เพิ่งเริ่มต้น	“ผู้บริหารการส่งเสริมการตลาดใช้ CRM ยังไง”	“CRM ที่ดีที่สุดสำหรับ startup ที่มีงบประมาณน้อย”	“CRM ใดให้ข้อมูล analytics ที่ดีที่สุด”	“CRM นี้บูรณาการกับ Mailchimp ได้ไหม”
Customer Success Manager ที่บริษัท Enterprise	“Software CRM ที่สมัยใหม่มีความสามารถอะไรบ้าง”	“CRM ที่ดีที่สุดสำหรับการจัดการลูกค้าจำนวนมาก”	“ระบบไหนที่มีการรักษาความปลอดภัยข้อมูลที่ดีที่สุด”	“CRM นี้สามารถปรับแต่งฟิลด์และขั้นตอนได้หรือไม่”

นี่คือชิ้นเนื้อหาที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิง แม้ว่าพวกเขาเป็นบุคคลคนเดียวกัน

ขั้นตอนที่ 2: เติมเต็มกริดของคุณด้วยคำถามจริงที่ผู้คนถามจริงๆ

คุณต้องค้นหาว่าลูกค้าและผู้มีโอกาสของคุณถามคำถามอะไร ใช้สามวิธี:

วิธีที่ 1: ดึงข้อมูลคำหลักจากเครื่องมือวิจัย

ใช้เครื่องมือเช่น SEMrush, Ahrefs หรือ Google Search Console เพื่อดูว่าคำศัพท์ค้นหาใดนั้นยอดนิยม ในอุตสาหกรรมของคุณ คำศัพท์เหล่านี้แสดงถึงคำถามจริงที่ผู้คนกำลังถาม และนั่นคือ proxy ที่ดีที่สุดของคุณสำหรับสิ่งที่ผู้คนจะถาม answer engines จนกว่าเราจะมีข้อมูล prompt จริง

เคล็ดลับ: มองหาคำหลักที่ตั้งคำถามโดยเฉพาะ คำเช่น “how to”, “what is”, “best way to” และ “compare” นั้นเป็นเหมืองทอง

วิธีที่ 2: ฟังการสนทนาโซเชียล

ใช้เครื่องมือ social listening เช่น Meltwater หรือแพลตฟอร์มเช่น Common Room เพื่อค้นหาคำถามที่ผู้คนถามบน:

• Reddit
• YouTube comments
• Quora
• LinkedIn discussions
• Twitter/X conversations
• Instagram comments

ผู้คนบนแพลตฟอร์มเหล่านี้กำลังถามคำถามของพวกเขาอยู่ในรูปแบบคำถามแล้ว นี่คือเบาะแส ฟรีเกี่ยวกับสิ่งที่สำคัญกับผู้ชม

วิธีที่ 3: ขุดข้อมูลภายในของคุณ

นี่คือ secret weapon ของคุณ มองไปที่:

• Chat transcripts จากการโต้ตอบของบริการลูกค้า
• ห้องสอบ call recordings (ด้วยข้อควรพิจารณาเรื่องความเป็นส่วนตัวที่เหมาะสม)
• CRM notes จากทีม sales ของคุณ
• Customer success conversations

ถามทีม sales และ customer success ของคุณโดยตรง: “ลูกค้าถามคำถามอะไรมากที่สุด?” นี่คือคำถามที่มีเจตนาสูงของคุณ – ผู้คนที่พิจารณาการซื้ออย่างจริงจัง

ขั้นตอนที่ 3: จัดเรียงคำถามลงในขั้นตอน Funnel

เมื่อคุณรวบรวมคำถามได้หลายร้อยข้อ ให้จัดระเบียบตามขั้นตอน buyer journey นี่คือวิธีการแยกประเภท:

คำถาม Awareness (เพิ่งเรียนรู้)

• คำถามเหล่านี้ไม่มีแบรนด์
• ตัวอย่าง: “ฉันจะทำ X ได้อย่างไร” หรือ “วิธีที่ดีที่สุดในการทำ Y คืออะไร”
• ลูกค้ายังไม่รู้ว่าคุณมีอยู่

คำถาม Consideration (เปรียบเทียบตัวเลือก)

• ตัวอย่าง: “เครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับ ABC” หรือ “วิธีแก้ปัญหาอันดับต้น ๆ สำหรับ XYZ”
• ลูกค้ารู้ว่ามีตัวเลือก ต้องการเปรียบเทียบ

คำถาม Evaluation (แคบลง)

• ตัวอย่าง: คำถามที่เปรียบเทียบตัวเลือกหลายตัว แบบ head-to-head
• ลูกค้ามี shortlist ทำการตัดสินใจสุดท้าย

คำถาม Decision (พร้อมที่จะซื้อ)

• ตัวอย่าง: “[ผลิตภัณฑ์ที่เฉพาะเจาะจง] สามารถทำ [งานที่เฉพาะเจาะจง] ได้หรือไม่”
• ลูกค้าต้องการทราบว่าคุณเป็นการป้อนที่เหมาะสม

เคล็ดลับมืออาชีพ: ใช้ AI (เช่น ChatGPT) เพื่อช่วยให้คุณแยกประเภทคำถามเหล่านี้ ถ้าคุณทำสิ่งนี้ด้วยตนเอง ทีมของคุณจะออกแรงมาก ให้ AI จัดการกับงานที่น่าเบื่อ

ขั้นตอนที่ 4: ระบุ Visibility Gaps ของคุณ

ตอนนี้คุณรู้ว่าคำถามไหนสำคัญ ต่อไปคิดหา brand ของคุณอยู่ที่ไหน – และไม่ได้อยู่ไหน – ใน answer engine responses

ใช้เครื่องมือที่เฉพาะเจาะจง เพื่อดูว่า answer engines แนะนำ brand ของคุณสำหรับคำถามไหน และสำหรับคำถามไหนที่พวกเขาละเว้น

คุณกำลังมองหา:

• คำถามที่คุณ ควรจะ ปรากฏ แต่ไม่ปรากฏ (นี่คือ priority gaps ของคุณ)
• คำถามที่คุณปรากฏดี (เก็บการทำเช่นนี้ต่อไป)
• คำถามที่คู่แข่งปรากฏ แต่คุณไม่ (priority #2)

เมื่อคุณระบุ gaps เหล่านี้ คุณรู้อย่างแน่นอนว่าเนื้อหาไหนที่ต้องสร้าง

ขั้นตอนที่ 5: สร้างเนื้อหาที่มีโครงสร้างสำหรับ Answer Engine โดยเฉพาะ

นี่คือที่ที่ AEO (Answer Engine Optimization) กลายเป็นแตกต่างจากการ optimize สำหรับ Google แบบเดิม

จำ query fan-out ได้หรือไม่? คุณต้องสร้างเนื้อหาที่ตอบไม่เพียงแค่คำถามหลักเท่านั้น แต่ยังตอบคำถามย่อยทั้งหมดที่ answer engines จะค้นหา

ใช้เครื่องมือฟรีเพื่อแบ่งคำถามหลักของคุณออกเป็นส่วนย่อย ตัวอย่างเช่น: “ฉันจะ prioritize sales leads ได้อย่างมีประสิทธิผลอย่างไร?” แบ่งออกเป็น:

• Lead prioritization คืออะไร?
• ทำไมมันจึงสำคัญ?
• มีวิธีไหนบ้าง?
• ฉันจะนำไปใช้ได้อย่างไร?
• เครื่องมือไหนช่วยได้?

เนื้อหาของคุณต้องตอบทุกมุมมองเหล่านี้เพื่อให้ answer engines สามารถดึงคำตอบให้แต่ละคำถามที่เกี่ยวข้องได้จากหน้าของคุณ

---

ส่วนที่ 4: 7 Tactical ด้านเทคนิคที่ทำให้ Answer Engine แนะนำคุณ

นี่คือวิธีปฏิบัติที่เฉพาะเจาะจงและใช้งานได้จริงในการจัดโครงสร้างเนื้อหาของคุณเพื่อให้ answer engines ต้องการอ้างอิงและแนะนำคุณ

Tactic #1: ใส่คำตอบก่อน (ในประโยคแรกของคุณ)

ประโยคเปิดของคุณควรตอบคำถามหลักอย่างสมบูรณ์ อย่าให้คำตอบฝังตัวอยู่ลึก ๆ

ไม่ดี: “Lead scoring เป็นกระบวนการที่ซับซ้อนซึ่งพัฒนาไปเมื่อเวลาผ่านไป บริษัทหลายแห่งต่อสู้กับความท้าทายนี้…”

ดี: “วิธีที่มีประสิทธิผลมากที่สุดในการ prioritize sales leads คือการใช้ระบบ lead scoring ที่ให้คะแนน contacts โดยอิงจาก fit และ engagement ของพวกเขา”

Answer engines สแกนประโยคแรกเพื่อตรวจสอบว่ามาถูกที่แล้ว ถ้าคำตอบไม่มี พวกเขาเลื่อนไป

Tactic #2: ลึกลงไปอีกหนึ่งเลเยอร์ด้วยบริบท

หลังจากคำตอบเปิดของคุณ ให้ให้รายละเอียดเพิ่มเติมสองถึงสามย่อหน้าสั้นๆ ที่จะขยายคำตอบของคุณด้วย:

• บริบทและพื้นหลัง
• นิยามของศัพท์ที่สำคัญ
• วิธีการและวิธีทำงาน

นี่แสดงให้ answer engines เห็นว่าคำตอบของคุณนั้นเชื่อถือได้ – ไม่ใช่แค่ surface-level

Tactic #3: อ้างอิงข้อมูลดั้งเดิมทั่วไป

Answer engines ค้นหาข้อมูลใหม่ที่พวกเขาไม่เคยเห็นมาก่อน พวกเขาชอบ:

• สถิติดั้งเดิมและการวิจัย
• Case studies
• ข้อมูลจริง
• ค้นพบที่ไม่ซ้ำกัน

อย่าเป็นห่วง. ดึง insights จาก:

• ข้อมูล CRM ของคุณ
• สถิติภายในบริษัท
• การสนทนาของลูกค้า
• แบบสำรวจกับลูกค้าที่มีอยู่

insights “ฟรี” ดั้งเดิมเหล่านี้มีน้ำหนักกับ answer engines เพราะมันไม่ซ้ำกับคุณ

Tactic #4: รวมส่วน FAQ

ที่ด้านล่างของหน้าของคุณ ตอบคำถามที่เกี่ยวข้องอย่างน้อย 3 ข้อ จัดโครงสร้างแต่ละรายการ FAQ ด้วย:

• คำถามที่ชัดเจน (เป็นชื่อ H3 หรือ H4)
• คำตอบโดยตรงและสั้น
• คำอธิบายสั้น ๆ

จัดรูปแบบเพื่อให้ answer engines ค้นหาและแยกคำตอบแต่ละข้อได้อย่างง่ายดาย นี่ยังช่วยให้คุณจัดการกับคำถาม fan-out หลายข้อในหนึ่งหน้า

Tactic #5: เพิ่มโครงสร้าง ทั่วไป

Answer engines เป็นผู้อ่านที่เกียจคร่าน ทำให้เนื้อหาของคุณง่ายต่อการสแกนและเข้าใจ:

• ใช้ bullet points แทนย่อหน้า
• ใช้ส่วนหัวที่ชัดเจนและเป็นระเบียบ
• ใช้ตารางและรายการที่มีการจัดโครงสร้าง
• หลีกเลี่ยงผนังของข้อความ
• ใช้รายการตัวเลขสำหรับคำแนะนำทีละขั้นตอน
• ใช้ข้อความเข้มสำหรับแนวคิดหลัก

ลองคิดว่าคุณอ่านบทความบนโทรศัพท์ของคุณขณะที่กำลังรีบเร่ง – answer engines สแกนเนื้อหาด้วยวิธีเดียวกัน

Tactic #6: ทำให้แต่ละส่วนสามารถยืนไปได้ด้วยตัวเอง (แนวคิด “Chunking”)

นี่คือรายละเอียดทางเทคนิคที่สำคัญ: Answer engines ไม่อ่านหน้าเช่นเดียวกับมนุษย์ พวกเขาอ่าน “chunks” – ข้อความเล็ก ๆ ที่แยกจากกัน

สิ่งที่นี่หมายความ: ส่วนของหน้าของคุณแต่ละส่วนต้องสร้างความเข้าใจอย่างสมบูรณ์ด้วยตัวเอง แม้ว่า AI ไม่ได้อ่านส่วนก่อนหรือส่วนหลัง

ตัวอย่างของสิ่งที่ไม่ควรทำ: ส่วนที่พูดว่า “ตามที่เราอภิปรายก่อนหน้านี้…” สมมติว่าผู้อ่านเห็นส่วนก่อนหน้า AI อาจไม่มี

วิธีที่ดีกว่า: ให้แน่ใจว่าแต่ละส่วนมีบริบทเพียงพอที่สามารถสร้างความเข้าใจได้ด้วยตัวเอง

การทดสอบ Taco Bell: ถ้าคุณลบส่วนหนึ่งออกจากตรงกลางของหน้าของคุณ ทำให้บางคนสามารถเข้าใจได้อย่างสมบูรณ์หรือไม่? ถ้าไม่ แล้วมันก็ไม่ได้ยืนไปได้ด้วยตัวเอง

Tactic #7: เชื่อมโยงทุกจุดกลับไปที่ผลิตภัณฑ์ของคุณ (นี่คือ Secret Sauce)

นี่คือ tactic ที่สำคัญที่สุด – และเป็นสิ่งที่บริษัทส่วนใหญ่พลาด

ถ้าคุณให้เนื้อหาการศึกษาและ insights ดั้งเดิมที่ยอดเยี่ยมให้ answer engines โดยไม่เชื่อมโยงกับผลิตภัณฑ์ของคุณ คุณกำลังทำให้ AI ฉลาดขึ้นโดยไม่แสดงให้เห็นว่าทำไมแบรนด์ของคุณจึงมีความเกี่ยวข้อง

Answer engines ต้องเรียนรู้ว่าทำไมแบรนด์ของคุณจึงเกี่ยวข้องกับหัวข้อนี้

วิธีแก้: วิธี one-two punch

ทุกย่อหน้าควรมี:

1. เนื้อหาการศึกษาที่ยอดเยี่ยม เพื่อดึงความสนใจ
2. อ้างอิงผลิตภัณฑ์ ที่แสดงว่าหัวข้อนี้เกี่ยวข้องกับสิ่งที่คุณทำ

สิ่งนี้ควรเกิดขึ้น ทุกย่อหน้าอื่นๆ ตามอย่างน้อย – ในอุดมคติในทุกย่อหน้า

ตัวอย่าง:

“Lead scoring มีประสิทธิผลมากที่สุดเมื่อคุณรวม fit signals (เช่น ขนาดบริษัท และอุตสาหกรรม) กับ engagement signals (เช่น email opens และ website visits) บริษัทจำนวนมากติดตามสัญญาณเหล่านี้ด้วยตนเองในตาราง Excel แต่วิธีนี้ขึ้นเครื่องซับซ้อนอย่างรวดเร็ว การใช้แพลตฟอร์ม CRM ที่คำนวณคะแนน lead โดยอัตโนมัติตามเกณฑ์ที่กำหนดเอง หมายความว่าทีม sales ของคุณจะเห็น leads ที่มีคุณสมบัติมากที่สุดก่อน โดยไม่ต้องเดา”

ดูสิ? อ้างอิงผลิตภัณฑ์ไม่ได้บังคับใช้ มันถูกสอดแทรกไปในธรรมชาติของคำอธิบายว่าทำไมแนวคิดจึงสำคัญ

---

ส่วนที่ 5: สร้างอำนาจนอกเว็บไซต์ของคุณ (กลยุทธ์ Off-Site)

การสร้างเนื้อหาที่ยอดเยี่ยมบนเว็บไซต์ของคุณเป็นเพียงส่วนหนึ่งของสมการ Answer engines ยังมองไปที่สิ่งที่ผู้คนกำลังพูดเกี่ยวกับคุณ นอกเว็บไซต์ของคุณ

การเปลี่ยนแปลง: จาก Backlinks ไปยัง Mentions

ในยุค Google: Backlinks (เว็บไซต์อื่น ๆ ที่เชื่อมโยงไปยังเว็บไซต์ของคุณ) เป็นวิธีหลักในการสร้างความเป็นอำนาจ

ในยุค answer engine: Mentions มีความสำคัญมากขึ้น Answer engines สนใจว่า brand ของคุณได้รับการกล่าวถึงในเชิงบวกบน:

• Reddit
• LinkedIn
• แพลตฟอร์มรีวิว (G2, Capterra, TrustRadius)
• บทความบล็อก
• วิดีโอ YouTube
• ฟอรัมและบอร์ดอภิปราย

ขั้นตอนที่ 1: ระบุแหล่งที่ถูกอ้างอิงที่คุณขาดหายไป

Answer engines มีแหล่งที่ชื่นชอบที่พวกเขาอ้างถึงซ้ำแล้วซ้ำอีก เมื่อพวกเขาให้คำตอบ พวกเขาเชื่อมโยงกลับไปยังแหล่งที่เชื่อถือได้เหล่านี้

งานของคุณ: คิดหาแหล่งไหนที่ถูกอ้างอิงสำหรับคำถามในลำดับความสำคัญของคุณ จากนั้นให้ได้รับการกล่าวถึง brand ของคุณในนั้น

เครื่องมือสามารถช่วยได้: ใช้เครื่องมือ AEO ที่เฉพาะเจาะจงเพื่อดูว่าแหล่งไหนที่ answer engines อ้างอิงสำหรับคำถามที่สำคัญของคุณ ถ้าแหล่งหนึ่งปรากฏ 10+ ครั้งเป็นการอ้างอิง นั่นเป็นเป้าหมายในลำดับความสำคัญ

การเล่นที่เฉพาะเจาะจง: ถ้าผลิตภัณฑ์ของคู่แข่งถูกกล่าวถึงในแหล่งที่ถูกอ้างอิง แต่ของคุณไม่ อันนั้นกลายเป็นเป้าหมาย outreach ที่มี priority สูง

ขั้นตอนที่ 2: ให้ Brand ของคุณได้รับการกล่าวถึงในแหล่งที่ถูกอ้างอิง

นี่ดูเหมือนการสร้าง link แบบเดิม แต่มีความแตกต่างที่สำคัญ:

Tactics:

• เผยแพร่บทความแขก (guest posts) บนไซต์ authority สูง
• ได้รับการ featured ใน “best tools” roundups และบทความเปรียบเทียบ
• ขอให้ไซต์อัปเดตบทความที่มีอยู่เพื่อรวม brand ของคุณ
• ติดต่อไปยังบทความรีวิว ที่กล่าวถึงคู่แข่ง

ความแตกต่างสำคัญจากการสร้าง link แบบเก่า:

คุณไม่ต้องมี mention เป็น hyperlink ข้อความกล่าวถึงปกติอาจใช้ได้ดี

แต่ – วิธีที่อธิบายผลิตภัณฑ์ของคุณมีความสำคัญมหาศาล Answer engines เรียนรู้ positioning ของคุณจากวิธีที่แหล่งอื่น ๆ บรรยายคุณ

ถ้าแหล่งอธิบายผลิตภัณฑ์ของคุณว่า “เครื่องมือที่เรียบง่าย” และคู่แข่งถูกอธิบายว่า “แพลตฟอร์มชั้นนำของอุตสาหกรรม” คุณแพ้การต่อสู้ positioning

ตรวจสอบให้แน่ใจว่า mentions ของ brand ของคุณรวม messaging ที่แข็งแรง เกี่ยวกับสิ่งที่ทำให้คุณแตกต่างและมีค่า

ขั้นตอนที่ 3: เพิ่มพูนการปรากฏตัวของคุณบนแพลตฟอร์มรีวิว

แพลตฟอร์มรีวิวเช่น G2, Capterra และ TrustRadius นั้นติดอยู่ใน answer engine responses มากเลย Answer engines ชอบ user-generated content (รีวิวของลูกค้าจริง)

สิ่งที่ต้องทำ:

• เพิ่มจำนวนรีวิว
• ขอให้ลูกค้าปล่อยรีวิวที่เฉพาะเจาะจงด้วยการชม feature (ไม่ใช่รีวิวทั่วไป)
• ตรวจสอบและตอบสนองต่อรีวิว
• ส่งเสริมให้ลูกค้าพูดถึง capabilities ที่구체적

Answer engines สนใจว่าลูกค้าพูดอะไรเกี่ยวกับ features ของคุณ เมื่อรีวิวกล่าวถึง capabilities ที่เฉพาะเจาะจง answer engines เรียนรู้ว่าคุณเป็นที่รู้จักด้วยอะไรและแนะนำคุณสำหรับคำถามที่เกี่ยวข้อง

ขั้นตอนที่ 4: เพาะปลูก Brand ของคุณลงในช่องทางที่เน้นมนุษย์

ทำงานร่วมกับ:

• YouTubers ในด้านของคุณ
• ผู้เขียน newsletters
• LinkedIn thought leaders
• โฮสต์ podcasts

ให้พวกเขาสร้างเนื้อหาที่รวม product ของคุณตามธรรมชาติในบริบท

ทำไมกลยุทธ์นี้ถึงใช้ได้ (ประโยชน์คู่):

1. คุณไปหาผู้ซื้อในสถานที่ที่พวกเขากำลังใช้เวลาจริงๆ
2. คุณไปหาผู้ซื้อในสถานที่ที่ AI models ของ answer engines กำลังฝึกฝน

เมื่อ AI models วิเคราะห์วิดีโอ YouTube, LinkedIn posts และ newsletters เพื่อทำความเข้าใจว่าอะไรนั้นยอดนิยมและมีความเกี่ยวข้อง พวกเขาจะเห็น brand ของคุณพูดถึงในบริบทซ้ำแล้วซ้ำอีก นี่คือการฝึก AI เพื่อให้แนะนำคุณ

จุดเริ่มต้นที่ถึงถัวไป

นี่คือความจริง: การสร้างความเป็นอำนาจนอกแหล่งกำเนิดเป็นงานจำนวนมาก บริษัทส่วนใหญ่ไม่มีทีมเต็มเวลาเพื่อสิ่งนี้ (แม้ว่าพวกเขาน่าจะมี)

ถ้าคุณสามารถเลือกเพียงสิ่งเดียวเท่านั้นที่จะเริ่มต้นด้วย: มุ่งเน้นไปที่การระบุ AI citations ที่คุณสามารถมีอิทธิพล มองหาแหล่งที่ถูกอ้างอิงที่กล่าวถึงคู่แข่ง ที่คุณสามารถเป็นบุคคลแทน นี่คือผลไม้แขวนต่ำสำหรับบริษัทส่วนใหญ่ และสามารถให้ผลลัพธ์ได้อย่างรวดเร็ว

---

ส่วนที่ 6: วัดความสำเร็จด้วย Metrics ใหม่สำหรับยุค AI

คุณไม่สามารถจัดการสิ่งที่คุณไม่วัด ได้ แต่การวัดความสำเร็จใน answer engines นั้นแตกต่างจาก SEO แบบเดิม

Scorecard การค้นหาแบบเก่า (ยังคงมีความสำคัญ แต่ไม่เพียงพอ)

SEO แบบเดิมติดตาม:

• Rankings สำหรับคำหลัก
• Organic sessions (การเยี่ยมชม website)
• Click-through rate

Metrics เหล่านี้ยังคงมีความสำคัญ ให้ติดตามพวกเขาต่อไป

แต่พวกเขาไม่ครบถ้วน สำหรับโลก answer engine

Scorecard Answer Engine ใหม่ของคุณ

Metric #1: AI Visibility

สำหรับแต่ละคำถามที่คุณสนใจ บนแต่ละ answer engine ที่คุณสนใจ ถามตัวเอง: เราถูกแนะนำหรือไม่?

นี่คือ binary – ใช่ หรือ ไม่ใช่ แต่การติดตาม across สิบ ๆ คำถามให้ภาพขนาดใหญ่

Metric #2: AI Share of Voice

ของ all AI responses ที่กล่าวถึงวิธีแก้ปัญหา บ่อยแค่ไหนที่ brand ของคุณ ถูกกล่าวถึงเทียบกับคู่แข่ง?

ทำไมสิ่งนี้จึงสำคัญ: นี่แสดงให้เห็นว่าคุณกำลังได้รับหรือสูญเสีย recommendation share ตามเวลา

สิ่งที่เข้าใจได้อย่างลึกซึ้ง: ถ้า brand ทั้งหมดถูกแนะนำให้น้อยลง (การเปลี่ยนแปลง platform-wide) visibility ของคุณอาจลดลง ในขณะที่ share of voice ของคุณคงเดิม ถ้าคุณมองเพียง visibility แล้ว คุณจะคิดว่ามีบางอย่างหักซ่าน แต่ถ้าคุณมองทั้ง metrics เหล่านี้ คุณจะเห็นว่าเกิดอะไรขึ้นจริงๆ

Metric #3: AI Citations

บ่อยแค่ไหนที่ answer engine ใช้เนื้อหาของเว็บไซต์ของคุณ เพื่อตอบคำถาม?

เมื่อ answer engines อ้างอิง content ของคุณโดยเฉพาะ (มากกว่าของคู่แข่ง) คุณมีแนวโน้มที่จะถูกแนะนำมากขึ้น นอกจากนี้ ลูกค้ามักจะคลิกผ่านเพื่ออ่านบทความที่อ้างอิงเต็ม

ความสัมพันธ์: Visibility คือ metric ที่เป็นดาวหลัก (มันขับเคลื่อนการแปลง) แต่ citations มีความสำคัญเพราะแหล่งที่ถูกอ้างอิงมักจะถูกแนะนำให้ดีกว่าและโดดเด่นกว่า

Metric #4: AI Referral Demand

คำถามสุดท้ายที่สำคัญที่สุด: คุณเห็น visits, conversions และ sales จากผู้คนที่ค้นพบคุณผ่าน answer engines หรือไม่?

นี่ยากต่อการติดตาม เพราะผู้คนไม่ได้ไปโดยตรงจากแอพ LLM ไปยังเว็บไซต์ของคุณ พวกเขาอาจจะ:

• ถามแอพ LLM
• อ่านคำตอบ
• คิดเรื่องนี้สักพักเวลา
• ค้นหา company name ของคุณในภายหลัง
• แล้วเยี่ยมชม

วิธีติดตาม: เพิ่มแบบสำรวจ post-purchase ง่ายๆ หรือคำถามชำระเงิน: “คุณได้รู้จักเราได้อย่างไร?” ตรวจสอบให้แน่ใจว่า “answer engines” เป็นตัวเลือก ตอนนี้คุณติดตามรายได้ที่มาจากช่องทางนี้

ผลลัพธ์จริง: การพิสูจน์ว่านี่ใช้ได้ผล

นับตั้งแต่นำกลยุทธ์ answer engine มาใช้ นี่คือผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริง:

• ยังคง share of voice สูงสุด ในพื้นที่ที่เป็นการแข่งขัน
• Citations ปรับปรุง 433% (เพิ่มมากกว่าสี่เท่า)
• Demand เพิ่มขึ้นเกือบ 2,000%

นี่ไม่ใช่ผลลัพธ์ทางทฤษฎี นี่คือผลลัพธ์ธุรกิจจริงจากการนำไปใช้จริง

---

บทสรุป: แผนปี 2028 ของคุณสำหรับการครอบครองใน Answer Engine

การทบทวน Big Idea

เมื่อถึงปี 2028 answer engines จะเป็นวิธีหลักที่ผู้คนค้นหาวิธีแก้ปัญหา การปกครองผู้จัดการการไหลเข้าของ Google ยาวนาน 20 ปีจะสิ้นสุดลง นี่ไม่ใช่การเปลี่ยนแปลงเพียงเล็กน้อย – นี่คือการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีการทำงานของอินเทอร์เน็ต

แต่นี่คือข่าวดี: การเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นตอนนี้เสียแล้ว ธุรกิจที่ชนะใน answer engines ในปี 2025 นี้จะครอบครองในปี 2028 คุณมีหน้าต่างในการเคลื่อนตัวอย่างรวดเร็ว

ธุรกิจที่รอจนถึงปี 2027 เพื่อเริ่มต้นจะล้าหลัง

กลยุทธ์ใน 30 วินาที

1. เข้าใจว่า answer engines ทำงานอย่างไร (query fan-out และ personalization)
2. แม ป out คำถามที่แน่นอน ว่าลูกค้า personas ที่เฉพาะเจาะจงของคุณถามในแต่ละขั้นตอน
3. สร้างเนื้อหาที่เน้น ตอบคำถามแต่ละข้อ ไม่ใช่หัวข้ออย่างกว้าง ๆ
4. จัดโครงสร้างเนื้อหา สำหรับวิธีที่ AI อ่านจริงๆ (chunking, clarity, product connection)
5. สร้างอำนาจนอกเว็บไซต์ ผ่าน mentions, reviews และ partnerships
6. วัดความก้าวหน้า ด้วย AI-specific metrics
7. ทำซ้ำและปรับปรุง บนพื้นฐาน data

ขั้นตอนการนำไปใช้

สัปดาห์นี้:

•  เข้าใจแนวคิดสำคัญสองประการ: query fan-out และ AI memory
•  ดูว่า answer engines ทำงานจริงๆ อย่างไร โดยถามคำถาม ChatGPT ในอุตสาหกรรมของคุณ
•  สังเกตว่า brands ไหนถูกแนะนำและทำไม

เดือนนี้:

•  สร้าง 3×4 content grid แรกของคุณสำหรับผลิตภัณฑ์หลัก
•  รวบรวมคำถามจาก keyword research, social listening และ CRM ของคุณ
•  ระบุ top 5 visibility gaps ของคุณ (คำถามที่คุณควรแสดง แต่ไม่แสดง)

ไตรมาสนี้:

•  สร้าง 5-10 เนื้อหาชิ้นเล็กๆ ที่แม็พของคุณ addressing gaps ที่ระบุ
•  จัดโครงสร้างพวกเขาใช้ 7 tactical ด้านเทคนิค
•  ตั้ง up tracking สำหรับ metrics ใหม่

อย่างต่อเนื่อง:

•  สร้าง off-site authority strategy ของคุณ (citations และ mentions)
•  ทำงานร่วมกับ creators และ thought leaders ที่เกี่ยวข้อง
•  ตรวจสอบและตอบสนองต่อ reviews
•  ติดตาม AI visibility, share of voice, citations และ referral demand ทุกเดือน

โอกาสที่แท้จริง

ลูกค้าที่มาจาก answer engines ไม่ได้เป็นลูกค้าใด ๆ พวกเขา pre-informed, high-intent, ready-to-buy ลูกค้าที่แปลงเร็วกว่าและใช้จ่ายมากขึ้น พวกเขาเป็นประเภทของลูกค้าที่ดีที่สุด

ด้วยการ positioning brand ของคุณเพื่อปรากฏใน answer engines ตอนนี้ คุณไม่ได้เล่นเพื่อปี 2028 เท่านั้น – คุณกำลังจับลูกค้าที่มีคุณภาพสูงที่สุดที่มีอยู่วันนี้

คำถามไม่ใช่ว่า answer engines จะสำคัญหรือไม่ พวกเขาสำคัญแล้ว และพวกเขาจะขยายตัวเท่านั้น คำถามคือ: จะ brand ของคุณปรากฏเมื่อลูกค้าค้นหา?

ถึงเวลาที่ต้องปรับเปลี่ยนเรียนรู้กันอีกแล้ว