เป็นเวลากว่าสองทศวรรษที่การตลาดแบบ B2B ยึดอยู่กับความจริงเพียงหนึ่งเดียว นั่นคือ: หากคุณต้องการให้คนอื่นค้นพบ คุณต้องเชี่ยวชาญใน การปรับแต่งเว็บไซต์ให้ติดอันดับบนเครื่องมือการค้นหา (SEO) เราสร้างอาชีพขึ้นมาจากการทำความเข้าใจการทำงานที่ซับซ้อนของคีย์เวิร์ดและแบ็กลิงก์เพื่อให้เป็นที่พอใจของอัลกอริทึมของ Google
แต่รากฐานที่เคยแข็งแกร่ง บัดนี้กำลังสั่นสะเทือนอย่างรุนแรง ภูมิทัศน์ของผลการค้นหาที่คุ้นเคยกำลังถูกเขียนขึ้นใหม่แบบเรียลไทม์โดยปัญญาประดิษฐ์ ซึ่งเรียกร้องให้เราต้องมีการพัฒนาวิธีคิดขั้นพื้นฐาน
ยุคของการ “ค้นหา” เพียงอย่างเดียวกำลัง nhường chỗให้กับยุคแห่งการ “สังเคราะห์” Generative AI ได้เปลี่ยนเครื่องมือค้นหาให้กลายเป็นเครื่องมือให้คำตอบ การเปลี่ยนแปลงนี้ต้องการให้เราก้าวข้าม SEO ไปสู่สองสาขาวิชาใหม่ที่สำคัญยิ่ง: Generative Engine Optimization (GEO) และสาขาวิชาที่กว้างขึ้นอย่าง LLM Engine Optimization (LEO)
นี่ไม่ใช่การพูดคุยเชิงทฤษฎีในอนาคต แต่เป็นความเป็นจริงในการดำเนินงานรูปแบบใหม่สำหรับแบรนด์เทคโนโลยี B2B
ในคู่มือนี้ คุณจะพบกับ:
อภิธานศัพท์สำหรับยุคใหม่ของการค้นหา
Generative Engine Optimization (GEO) คืออะไร?
Generative Engine Optimization (GEO) คือแนวปฏิบัติในการปรับแต่งคอนเทนต์ดิจิทัลของคุณเพื่อให้โมเดล AI สามารถเข้าใจ, อ้างอิง, และสรุปข้อมูลเพื่อตอบสนองต่อคำสั่งของผู้ใช้ได้ GEO ช่วยให้มั่นใจว่าคอนเทนต์ของคุณจะถูกนำไปใช้ในการตอบคำถามที่สร้างโดย AI ในเครื่องมือต่างๆ เช่น SGE, Perplexity, และ ChatGPT
ถ้า SEO ทำให้คุณถูกจัดทำดัชนี GEO จะทำให้คุณถูกรวมอยู่ในคำตอบที่ AI สร้างขึ้น
ลองคิดแบบนี้:
SEO แบบดั้งเดิมคือการทำให้เว็บไซต์ของคุณติดอันดับต้นๆ ของรายการลิงก์ โดยหวังว่าจะมีคนคลิกของคุณ
GEO คือการทำให้ข้อมูลในเว็บไซต์ของคุณชัดเจนและน่าเชื่อถือมากพอที่เมื่อมีคนถามคำถามกับ AI (เช่น AI Overviews ของ Google หรือ ChatGPT) AI จะใช้ข้อมูลของคุณในการสร้างคำตอบและกล่าวถึงคุณในฐานะแหล่งข้อมูล
LLM Engine Optimization (LEO) คืออะไร?
LLM Engine Optimization (LEO) คือศาสตร์องค์รวมในการทำให้ความรู้และข้อมูลของแบรนด์คุณได้รับการปรับแต่งเพื่อการค้นพบและการนำเสนอที่ถูกต้องแม่นยำในระบบนิเวศทั้งหมดของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs)
ซึ่งรวมถึงเครื่องมือค้นหา แต่ยังขยายไปถึง LEO เพื่อให้แน่ใจว่าบรรณารักษ์สาธารณะ, บรรณารักษ์องค์กรเอกชน (เช่น AI ภายในบริษัทขนาดใหญ่), และนักวิจัยเฉพาะทาง (เช่น เครื่องมือ AI สำหรับการเงินหรือเทคโนโลยี) ทุกคนมีข้อมูลที่ถูกต้องและเหมือนกันเกี่ยวกับคุณ
LEO ช่วยให้มั่นใจว่าเสียงของแบรนด์คุณจะสอดคล้องและน่าเชื่อถือ ไม่ว่าการสนทนาที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะเกิดขึ้นที่ใด ทั้งในแชทบอทขององค์กร, API ที่ขับเคลื่อนด้วย AI, และเครื่องมือวิจัย AI ที่เป็นกรรมสิทธิ์
คิดว่ามันเป็นขั้นต่อไปจาก GEO:
GEO มุ่งเน้นไปที่บรรณารักษ์สาธารณะ (คล้ายกับ Google Search หรือ Bing) คุณต้องการให้พวกเขาให้ข้อมูลที่ถูกต้องเกี่ยวกับคุณแก่สาธารณะ
ความเข้าใจโดยรวม:
SEO: ทำให้เครื่องมือค้นหาพบ – มนุษย์เป็นศูนย์กลาง (Human-first)GEO: ได้รับการอ้างอิงจาก AI เจนเนอเรทีฟ – เครื่องจักรเป็นศูนย์กลาง (Machine-first)LEO: ทำให้ระบบ AI ทั้งหมด เข้าใจ – โมเดลเป็นศูนย์กลาง (Model-first)
ทำไมการค้นพบแบบออร์แกนิกจึงเปลี่ยนแปลงไป และมันมีความหมายต่อการมองเห็นอย่างไร
เพื่อที่จะเข้าใจความเร่งด่วนของการเปลี่ยนแปลงนี้ เราต้องเข้าใจกลไกของการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่นี้ก่อน นี่ไม่ใช่แค่การอัปเดตอัลกอริทึมธรรมดา แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงประสบการณ์ผู้ใช้โดยสิ้นเชิง ซึ่งขับเคลื่อนโดยแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs)
วิวัฒนาการจากเครื่องมือค้นหาไปสู่เครื่องมือให้คำตอบนั้นขับเคลื่อนโดยความต้องการที่จะมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ตรงไปตรงมาและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
สิ่งที่อยู่แถวหน้าคือ Search Generative Experience (SGE) ของ Google เมื่อผู้ใช้ป้อนคำค้นหาที่ซับซ้อนซึ่งเป็นเรื่องปกติของการวิจัยแบบ B2B SGE จะสร้าง “AI Snapshot” ที่ครอบคลุมและเป็นเรื่องเล่าขึ้นมาที่ด้านบนสุดของหน้า
พื้นที่สำคัญที่คุณเคยต่อสู้เพื่อให้ได้มาด้วย SEO ตอนนี้ถูกครอบครองโดย AI แล้ว ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับผลกระทบของ SGE แสดงให้เห็นว่าสำหรับบางคำค้นหา การคลิกแบบออร์แกนิกอาจลดลงถึง 34.5% เนื่องจากผู้ใช้ได้รับคำตอบโดยไม่จำเป็นต้องเลื่อนลงไปดู (eMarketer)
สิ่งนี้สำคัญเพราะผู้ซื้อ B2B กำลังมองหาวิธีการรับคำตอบที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นอย่างจริงจัง ผู้ซื้อ B2B ถึง 77% รายงานว่าการซื้อครั้งล่าสุดของพวกเขามีความซับซ้อนหรือยุ่งยากมาก ซึ่งเป็นสัญญาณชัดเจนว่าผู้ซื้อกำลังมองหาวิธีการที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นในการรับคำตอบ (Gartner, “Smarter GTM for a Smarter B2B Buyer”)
Generative AI มอบประสิทธิภาพนั้น
มันสามารถสังเคราะห์รีวิวผลิตภัณฑ์, เอกสารทางเทคนิค, และหน้าราคาให้กลายเป็นย่อหน้าเดียวได้ หากคอนเทนต์ของคุณไม่มีโครงสร้าง, ถูกล็อกอยู่ในไฟล์ PDF, หรือเต็มไปด้วยศัพท์การตลาดที่คลุมเครือ AI จะเพิกเฉยต่อคอนเทนต์ของคุณและหันไปหาคอนเทนต์ของคู่แข่งที่ชัดเจนและมีโครงสร้างดีกว่าแทน
SEO เพียงอย่างเดียวไม่สามารถรองรับความเข้าใจในระดับลึกของเครื่องจักรเช่นนี้ได้
ความเหมือนและความแตกต่างของ GEO และ SEO
GEO เป็นวิวัฒนาการของ SEO ไม่ใช่สิ่งมาแทนที่ ทั้งสองมีความเชื่อมโยงกันอย่างแยกไม่ออก แต่มีวัตถุประสงค์และกลยุทธ์ที่แตกต่างกัน
ความเหมือน
รากฐานในคอนเทนต์คุณภาพ: ทั้งสองศาสตร์ต้องอาศัยคอนเทนต์คุณภาพสูง, เกี่ยวข้อง, และมีการค้นคว้ามาอย่างดีซึ่งตอบสนองต่อเจตนาของผู้ใช้ความสำคัญของ E-E-A-T: หลักการของ Google ในเรื่องประสบการณ์ (Experience), ความเชี่ยวชาญ (Expertise), ความน่าเชื่อถือ (Authoritativeness), และความไว้วางใจ (Trustworthiness) เป็นสิ่งสำคัญยิ่งสำหรับทั้งสองอย่าง โมเดล AI ถูกฝึกมาโดยเฉพาะเพื่อมองหาสัญญาณเหล่านี้เพื่อตรวจสอบข้อมูลสุขภาพทางเทคนิค: เว็บไซต์ที่มีความสมบูรณ์ทางเทคนิค (เวลาโหลดเร็ว, เป็นมิตรกับมือถือ, โปรโตคอลที่ปลอดภัย) เป็นสิ่งสำคัญสำหรับทั้ง Crawler และโมเดล AI ในการเข้าถึงคอนเทนต์ของคุณอย่างมีประสิทธิภาพความเข้าใจในเจตนาของผู้ใช้: หัวใจหลักของทั้ง SEO และ GEO คือการทำความเข้าใจอย่างลึกซึ้งถึงคำถามที่กลุ่มเป้าหมายของคุณถาม และให้คำตอบที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้
ความแตกต่าง: GEO vs SEO
เป้าหมายหลัก
SEO: เพื่อให้ได้อันดับสูงสุดเท่าที่จะเป็นไปได้บนหน้าผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหา (SERP)
GEO: เพื่อให้ถูกรวมและอ้างอิงอย่างถูกต้องในคำตอบที่สร้างโดย AI (การสังเคราะห์และการรวมเข้าไว้ด้วยกัน)
จุดเน้น
SEO: เน้นการจับคู่และจัดอันดับสำหรับคีย์เวิร์ดที่เฉพาะเจาะจง
GEO: เน้นการแสดงให้เห็นถึงความรู้ที่ลึกซึ้งเกี่ยวกับเอนทิตีและแนวคิดที่เฉพาะเจาะจงและความสัมพันธ์ระหว่างกัน
กลุ่มเป้าหมาย
SEO: แนวทาง “มนุษย์เป็นศูนย์กลาง” ที่คอนเทนต์ถูกเขียนขึ้นสำหรับมนุษย์และปรับให้เหมาะสำหรับ Crawler
GEO: แนวทาง “เครื่องจักรเป็นศูนย์กลาง” ที่คอนเทนต์ถูกจัดโครงสร้างสำหรับ AI ซึ่งจะสังเคราะห์ข้อมูลนั้นสำหรับมนุษย์ต่อไป
กลยุทธ์หลัก
SEO: การได้รับแบ็กลิงก์จากเว็บไซต์อื่นเป็นสัญญาณหลักของความน่าเชื่อถือ
GEO: การใช้ Structured Data (Schema) เพื่อให้บริบทที่ชัดเจนและเครื่องจักรสามารถอ่านได้เป็นสัญญาณหลักของความชัดเจน
ตัวชี้วัดความสำเร็จ
SEO: อัตราการคลิกผ่าน (CTR)—เปอร์เซ็นต์ของผู้ใช้ที่คลิกลิงก์ของคุณ
GEO: ส่วนแบ่งการสังเคราะห์ (Share of Synthesis)—ความถี่และความแม่นยำของการที่คุณถูกรวมอยู่ในคำตอบที่สร้างโดย AI
ทำไม GEO ถึงสำคัญสำหรับนักการตลาด B2B
ผู้ซื้อ B2B ตอนนี้ใช้ AI เป็นผู้ช่วยวิจัยที่เชื่อถือได้
ก่อนที่จะพูดคุยกับทีมขาย ลูกค้าเป้าหมายใช้เครื่องมือ AI เช่น Gemini, Grok, และ AI Overviews ของ Google เพื่อตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญ พวกเขาพึ่งพาเครื่องมือเหล่านี้เพื่อ:
วิจัยผลิตภัณฑ์และผู้ขาย
เปรียบเทียบโซลูชันและฟีเจอร์ต่างๆ
สร้างรายชื่อบริษัทที่น่าสนใจเพื่อติดต่อ
ความเป็นจริงใหม่นี้หมายความว่าผู้ซื้อคาดหวังคำตอบที่สรุปมาให้ทันทีและได้รับการสนับสนุนจากข้อมูลระดับผู้เชี่ยวชาญ
หากแบรนด์ของคุณไม่ปรากฏในผลลัพธ์ที่สร้างโดย AI เหล่านี้ คุณก็จะไม่มีตัวตนในช่วงแรกๆ ที่สำคัญที่สุดของเส้นทางการซื้อของพวกเขา
GEO ช่วยให้มั่นใจว่าแบรนด์ของคุณจะปรากฏในคำตอบเหล่านี้
ผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงนี้ยิ่งทวีความรุนแรงในภาคเทคโนโลยี B2B ด้วยเหตุผลสำคัญหลายประการ:
การตัดสินใจซื้อที่ซับซ้อน: การซื้อเทคโนโลยี B2B เกี่ยวข้องกับความเสี่ยงสูง, ผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายฝ่าย, และการวิจัยอย่างละเอียด ผู้ซื้อถามคำถามที่ซับซ้อนและมีหลายส่วน—ซึ่งเป็นประเภทของคำค้นหาที่กระตุ้นให้เกิด AI Snapshotความหนาแน่นของข้อมูล: ผู้ซื้อของคุณมีความรู้ทางเทคนิคและต้องการข้อมูลที่ลึกซึ้งและน่าเชื่อถือ GEO ช่วยให้คุณสามารถจัดโครงสร้างข้อมูลที่หนาแน่นนั้น (เช่น เอกสารข้อมูลจำเพาะ, คู่มือการผสานระบบ, โปรโตคอลความปลอดภัย) เพื่อให้ AI สามารถนำเสนอได้อย่างถูกต้องการเพิ่มขึ้นของ AI ในที่ทำงาน: กลุ่มเป้าหมายของคุณใช้ AI อยู่แล้ว รายงานปี 2024 เปิดเผยว่า 72% ของผู้บริหาร ใช้ Generative AI ในการทำงาน ซึ่งบ่งชี้ว่ากลุ่มเป้าหมายของคุณคุ้นเคยกับการหันไปหา AI เพื่อการวิจัยและหาคำตอบ (Deloitte, “The State of Generative AI in the Enterprise”) การตลาดของคุณต้องไปพบพวกเขาในพื้นที่ใหม่นี้ภูมิทัศน์การค้นหาที่เปลี่ยนแปลงไป: ในขณะที่เทคโนโลยีการค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น ChatGPT, Gemini, และ AI Overviews ของ Google กลายเป็นที่แพร่หลายมากขึ้น GEO จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการรักษาการมองเห็นและความสามารถในการแข่งขัน
ประโยชน์ของ GEO
เพิ่มการมองเห็นใน AI Snapshots: ประโยชน์หลักคือการได้พื้นที่ในคำตอบที่สร้างโดย AI ซึ่งมีค่าและอยู่ด้านบนสุดของหน้าเสริมสร้างความน่าเชื่อถือของแบรนด์: การได้รับการอ้างอิงเป็นแหล่งข้อมูลโดย AI จะทำให้แบรนด์ของคุณกลายเป็นผู้มีอำนาจที่น่าเชื่อถือในสาขาของคุณปรับปรุงคุณภาพของลีด: ด้วยการให้ข้อมูลที่ชัดเจนและถูกต้องตั้งแต่ต้น คุณจะช่วยคัดกรองผู้มีแนวโน้มเป็นลูกค้าล่วงหน้าผู้ที่คลิกเข้ามามักจะได้รับข้อมูลที่ดีกว่าและมีเจตนาในการซื้อสูงกว่า
เตรียมคอนเทนต์ของคุณให้พร้อมสำหรับอนาคต: การสร้างคอนเทนต์ที่มีโครงสร้างและเน้นเอนทิตีในวันนี้จะทำให้สินทรัพย์ดิจิทัลของคุณมีความยืดหยุ่นและมีค่าสำหรับการพัฒนา AI ในอนาคตความแตกต่างในการแข่งขัน: ในขณะที่คู่แข่งของคุณยังคงมุ่งเน้นไปที่การจัดอันดับแบบดั้งเดิมเพียงอย่างเดียว GEO มอบความได้เปรียบที่สำคัญให้กับผู้ที่เริ่มก่อนข้อมูลที่ดีขึ้นสำหรับการพัฒนาผลิตภัณฑ์: การวิเคราะห์คำถามที่ผู้ใช้ถาม AI สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกอันล้ำค่าเกี่ยวกับความต้องการและปัญหาของลูกค้าได้การส่งข้อความข้ามแพลตฟอร์มที่สอดคล้องกัน (LEO): แนวทาง GEO/LEO ช่วยให้มั่นใจว่าข้อมูลของบริษัทคุณจะถูกนำเสนออย่างสอดคล้องกัน ไม่ว่าจะปรากฏใน Google SGE, Microsoft Teams Copilot, หรือแชทบอทภายในองค์กรการมีส่วนร่วมโดยตรง: GEO ช่วยให้มั่นใจว่าแบรนด์ของคุณจะปรากฏในผลลัพธ์ที่สร้างโดย AI เมื่อผู้ใช้ค้นหาข้อมูลที่เกี่ยวข้อง ซึ่งอาจนำไปสู่การมีส่วนร่วมโดยตรงกับลูกค้าเป้าหมายความสอดคล้องของแบรนด์: GEO ช่วยรักษาความสอดคล้องของแบรนด์และการส่งข้อความข้ามแพลตฟอร์ม AI ต่างๆ ทำให้มั่นใจได้ว่าการตอบสนองที่สร้างโดย AI จะสะท้อนถึงตัวตนของแบรนด์คุณอย่างถูกต้อง
AI ‘อ่าน’ คอนเทนต์ของคุณอย่างไร—สิ่งที่มันสังเกตเห็น และสิ่งที่มันเพิกเฉย
Generative AI ไม่ได้อ่านเหมือนมนุษย์—มันวิเคราะห์คอนเทนต์โดยใช้แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เพื่อระบุเอนทิตีและทำความเข้าใจความสัมพันธ์ของสิ่งเหล่านั้น ต่างจากเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมที่รวบรวมข้อมูลในหน้าเว็บเพื่อหาคีย์เวิร์ดและแบ็กลิงก์ AI มุ่งเน้นไปที่ความหมายและโครงสร้าง
ตัวอย่างเช่น หากผลิตภัณฑ์ของคุณคือ QuantumLeap CRM, AI จะสกัดข้อมูล:
เอนทิตี: QuantumLeap CRMคุณลักษณะ: แพลตฟอร์ม SaaS, ราคาแบบขั้นบันไดความสัมพันธ์: ผสานรวมกับ Microsoft Outlook, แข่งขันกับ Salesforce
สิ่งที่ AI สังเกตเห็น:
การจัดรูปแบบที่มีโครงสร้าง (H1, H2, รายการหัวข้อย่อย, คำถามที่พบบ่อย) และที่สำคัญที่สุดคือ Schema markup ที่มีรายละเอียดคำจำกัดความที่ชัดเจน, ภาษาธรรมชาติ: เมื่อคุณให้คำจำกัดความของคำอย่างชัดเจน—”สถาปัตยกรรมเครือข่ายแบบ Zero-Trust (ZTNA) คือ…”—AI จะรับรู้ว่านี่เป็นข้อมูลที่มีค่าสูงข้อมูลและการอ้างอิง: มันจะมองหาจุดข้อมูลและแหล่งที่มาที่สนับสนุนข้อมูลนั้นอย่างจริงจังเพื่อตรวจสอบความน่าเชื่อถือ ให้ความสำคัญกับแหล่งข้อมูลที่ตรวจสอบได้พร้อมลิงก์ขาออก, เพิ่มข้อมูลผู้เขียนและวันที่เผยแพร่ลิงก์ตามบริบท: มันวิเคราะห์ทั้งลิงก์ภายในและภายนอกเพื่อทำความเข้าใจว่าคอนเทนต์ชิ้นนั้นๆ เข้ากับภาพรวมความรู้ที่กว้างขึ้นอย่างไร
สิ่งที่ AI เพิกเฉย:
การอัดคีย์เวิร์ด (Keyword Stuffing): การใส่คีย์เวิร์ดในคอนเทนต์มากเกินไป ซึ่งเป็นเทคนิค SEO แบบเก่า เป็นสัญญาณลบที่บ่งบอกถึงคอนเทนต์คุณภาพต่ำและไม่เป็นประโยชน์ภาษาที่คลุมเครือ: คำกล่าวอ้างทางการตลาดที่คลุมเครือ เช่น “ระดับโลก” หรือ “ปฏิวัติวงการ” ไม่มีควาหมายสำหรับ AI และจะถูกทิ้งไป เช่นเดียวกับเนื้อหาที่ไม่มีสาระหรือเต็มไปด้วยศัพท์เฉพาะทางรูปภาพที่ไม่มี Alt Text: AI ไม่สามารถ “มองเห็น” รูปภาพได้ มันอาศัย Alt text ที่ให้คำอธิบายเพื่อทำความเข้าใจเนื้อหาและบริบทของรูปภาพข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง: ข้อมูลที่ฝังอยู่ในอินโฟกราฟิกที่ซับซ้อนหรือ PDF ที่จัดรูปแบบไม่ดีมักจะมองไม่เห็นลิงก์เสียและข้อมูลที่ล้าสมัย: ลิงก์ที่ไม่ทำงานหรือข้อมูลที่ล้าสมัยจะลดความน่าเชื่อถือของคอนเทนต์ของคุณและส่งสัญญาณให้ AI รู้ว่าเนื้อหาของคุณอาจไม่น่าเชื่อถือหรือเป็นปัจจุบัน
การผสาน GEO กับ SEO (กลยุทธ์)
กลยุทธ์ที่ประสบความสำเร็จไม่ได้เลือกระหว่าง SEO และ GEO แต่เป็นการผสานรวมทั้งสองอย่างเข้าด้วยกัน
วิจัยคีย์เวิร์ด แล้วจับคู่กับเอนทิตี: ทำการวิจัยคีย์เวิร์ดแบบดั้งเดิมต่อไปเพื่อทำความเข้าใจความต้องการของผู้ใช้ จากนั้น ทำขั้นตอนเพิ่มเติมโดยการระบุเอนทิตีหลัก (ผลิตภัณฑ์, บุคคล, แนวคิด) ภายในคีย์เวิร์ดเหล่านั้นและสร้างกลยุทธ์คอนเทนต์ของคุณโดยรอบเอนทิตีเหล่านั้นยกระดับ On-Page SEO ด้วย Structured Data: หลังจากปรับปรุงแท็ก title, meta description, และเนื้อหาในหน้าเว็บสำหรับ SEO แล้ว ให้ใช้ Schema markup ที่แข็งแกร่งอย่าง TechArticle, FAQPage, และ SoftwareApplication เพื่อทำให้คอนเทนต์เดียวกันนั้นสามารถอ่านและเข้าใจโดย AI ได้อย่างสมบูรณ์แบบใช้การสร้างลิงก์เพื่อส่งสัญญาณความน่าเชื่อถือ: สร้างแบ็กลิงก์คุณภาพสูงต่อไป สำหรับ GEO บริบทของลิงก์เหล่านั้นมีความสำคัญยิ่งกว่า ลิงก์จากแหล่งข้อมูลที่มีความน่าเชื่อถือสูงและเกี่ยวข้องกับหัวข้ออย่างยิ่ง ทำหน้าที่เป็นสัญญาณ E-E-A-T ที่ทรงพลังซึ่งโมเดล AI จะจดจำได้เสริมสร้าง Pillar Pages ด้วยกลยุทธ์ GEO: Pillar pages และ topic clusters ที่ขับเคลื่อนด้วย SEO ของคุณเป็นรากฐานที่สมบูรณ์แบบสำหรับ GEO เสริมสร้างสิ่งเหล่านี้โดยการเพิ่มส่วนคำถามที่พบบ่อยที่มีโครงสร้าง, คำจำกัดความที่ชัดเจนของคำศัพท์, และการอ้างอิงข้อมูลที่ตรวจสอบได้เพื่อทำให้เป็นแหล่งข้อมูลหลักสำหรับการสังเคราะห์ของ AI
จะเขียนคอนเทนต์ใหม่ที่เครื่องจักรสามารถค้นพบได้สำหรับ GEO อย่างไร?
การเปลี่ยนไปใช้กลยุทธ์ที่เน้น GEO เป็นศูนย์กลางต้องใช้วิธีการที่รอบคอบและหลากหลายแง่มุม เราได้จัดโครงสร้างนี้ออกเป็นห้าเสาหลักซึ่งเป็นแผนงานสำหรับแบรนด์เทคโนโลยี B2B เพื่อสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน
เสาหลักที่ 1: สร้างความน่าเชื่อถือพื้นฐาน & E-E-A-T ขั้นสูง
แนวคิด E-E-A-T ของ Google (Experience, Expertise, Authoritativeness, and Trustworthiness) มีความสำคัญสำหรับ SEO มาโดยตลอด แต่สำหรับ GEO แล้ว มันคือรากฐานที่สำคัญที่สุด โมเดล Generative AI มีแนวโน้มที่จะ “หลอน” หรือสร้างข้อมูลขึ้นมาเอง เพื่อต่อสู้กับปัญหานี้ อัลกอริทึมของพวกมันจึงถูกฝึกฝนอย่างเข้มข้นเพื่อระบุและจัดลำดับความสำคัญของคอนเทนต์จากแหล่งที่มาที่แสดงให้เห็นถึงความน่าเชื่อถือที่ไร้ที่ติ
การมีตัวตนในโลกดิจิทัลโดยรวมขององค์กรของคุณต้องแสดงให้เห็นถึงความน่าเชื่อถืออย่างชัดเจน
แสดงให้เห็นถึงประสบการณ์ตรง: ก้าวไปไกลกว่าคำพูดทั่วไป นำเสนอการใช้งานจริง สำหรับบริษัทความปลอดภัยทางไซเบอร์ หมายถึงการเผยแพร่กรณีศึกษาโดยละเอียดเกี่ยวกับการรับมือเหตุการณ์ หรือบทความที่เขียนโดยวิศวกรที่เคยใช้งานโซลูชันที่พวกเขาเขียนถึงนำเสนอผู้เชี่ยวชาญของคุณ: ความเชี่ยวชาญของบุคลากรของคุณคือสินทรัพย์ GEO ที่ยิ่งใหญ่ที่สุด ประวัติผู้เขียนไม่ควรเป็นเรื่องรอง แต่ควรเป็นหน้าที่ให้รายละเอียดซึ่งเชื่อมโยงไปยังโปรไฟล์มืออาชีพของพวกเขา (เช่น LinkedIn), ผลงานทางวิชาการ, หรืองานบรรยายในงานประชุม ใช้ Person Schema เพื่อมาร์กอัปผู้เขียนของคุณ โดยเชื่อมโยงพวกเขาเข้ากับองค์กรของคุณอย่างชัดเจนสร้างความน่าเชื่อถือที่ตรวจสอบได้: ความน่าเชื่อถือคือตำแหน่งที่ได้รับการยอมรับในอุตสาหกรรมของคุณ ซึ่งรวมถึงการถูกกล่าวถึงในสื่อสิ่งพิมพ์ทางการค้าที่มีชื่อเสียง, รีวิวบนแพลตฟอร์มอย่าง Gartner Peer Insights, และการเป็นพันธมิตรกับผู้นำด้านเทคโนโลยีที่เป็นที่ยอมรับอื่นๆ สัญญาณจากบุคคลที่สามเหล่านี้ทำหน้าที่เป็นการยืนยันที่ทรงพลังสำหรับโมเดล AIสร้างความไว้วางใจที่ไม่มีข้อกังขา: ความไว้วางใจสร้างขึ้นจากความโปร่งใส เว็บไซต์ของคุณต้องมีหน้า “เกี่ยวกับเรา” และ “ติดต่อเรา” ที่เข้าถึงได้ง่าย เผยแพร่งานวิจัยและข้อมูลต้นฉบับของคุณ และทำให้วิธีการของคุณชัดเจน หากคุณกล่าวอ้างสิ่งใด ให้สนับสนุนด้วยลิงก์ไปยังแหล่งที่มา ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลของคุณเองหรือรายงานจากบุคคลที่สามที่น่าเชื่อถือ
เสาหลักที่ 2: โครงสร้างเชิงความหมาย & การอ่านได้โดยเครื่องจักรอย่างสมบูรณ์
เพื่อให้ AI สามารถใช้คอนเทนต์ของคุณได้ มันต้องเข้าใจคอนเทนต์นั้นโดยไม่มีความคลุมเครือใดๆ นี่คือจุดที่ความแม่นยำทางเทคนิคกลายเป็นสิ่งที่สร้างความแตกต่างในการแข่งขัน คอนเทนต์ของคุณต้องมีโครงสร้างไม่เพียงเพื่อสายตาของมนุษย์ แต่เพื่อการประมวลผลของเครื่องจักรด้วย
เครื่องมือที่ทรงพลังที่สุดในคลังแสงของคุณคือ Schema markup
นี่คือชุดคำศัพท์ของข้อมูลที่มีโครงสร้างที่คุณเพิ่มเข้าไปในโค้ดของเว็บไซต์เพื่อบอกเอนจิ้นอย่างชัดเจนว่าคอนเทนต์ของคุณคืออะไร ไม่ใช่แค่ว่ามันพูดถึงอะไร
ไปให้ไกลกว่า Schema พื้นฐาน: นักการตลาดเทคโนโลยี B2B ทุกคนควรใช้ Article, Breadcrumb, และ Organization schema แต่เพื่อที่จะเป็นผู้นำด้วย GEO คุณต้องใช้ประเภทที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น:
TechArticle: schema นี้มีความเฉพาะเจาะจงมากกว่า Article และสามารถใช้เพื่อระบุว่าเป็นคอนเทนต์ทางเทคนิค ซึ่งเป็นการส่งสัญญาณถึงลักษณะของมันไปยังเอนจิ้น
SoftwareApplication: สำหรับหน้าผลิตภัณฑ์ของคุณ นี่เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ ใช้เพื่อระบุรายละเอียดประเภทแอปพลิเคชันของคุณ (designApplication, securityApplication), คุณสมบัติ (featureList), และความเข้ากันได้ (operatingSystem) สิ่งนี้ช่วยให้ AI สามารถทำการเปรียบเทียบได้อย่างแม่นยำ
HowTo & FAQPage: จัดโครงสร้างบทแนะนำและคำถามที่พบบ่อยของคุณด้วย schema นี้ มันสอดคล้องโดยตรงกับลักษณะการสนทนาของการค้นหาแบบเจเนอเรทีฟ ทำให้ AI สามารถดึงคำแนะนำทีละขั้นตอนหรือคำตอบของคุณไปไว้ใน snapshot ได้ง่ายอย่างเหลือเชื่อ
นี่คือตัวอย่างของวิธีที่คุณอาจซ้อน schema เพื่อสร้างบริบทที่สมบูรณ์
บทความที่เขียนโดยผู้เชี่ยวชาญที่ทำงานให้กับบริษัทของคุณ:
โค้ดบล็อกด้านบนบอก AI อย่างชัดเจนว่า: “บทความทางเทคนิคนี้เขียนโดยผู้เชี่ยวชาญที่มีชื่อ ซึ่งคุณสามารถตรวจสอบข้อมูลประจำตัวได้ และเผยแพร่โดยองค์กรนี้โดยเฉพาะ”
นี่คือภาษาแห่งความไว้วางใจสำหรับเครื่องจักร
เสาหลักที่ 3: เปลี่ยนจากคีย์เวิร์ดสู่กลยุทธ์คอนเทนต์ที่เน้นเอนทิตีเป็นศูนย์กลาง
โมเดล AI คิดในแง่ของ เอนทิตีและแนวคิด ไม่ใช่แค่สตริงของคีย์เวิร์ด
เอนทิตีคือสิ่งหนึ่งที่ถูกกำหนดไว้อย่างดี เช่น บริษัท (“Microsoft”), ประเภทซอฟต์แวร์ (“Customer Relationship Management”), เทคโนโลยี (“Kubernetes”), หรือบุคคล (“Satya Nadella”) คอนเทนต์ของคุณต้องแสดงให้เห็นถึงความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับเอนทิตีหลักในโดเมนของคุณและความสัมพันธ์ระหว่างกัน
กำหนดและจับคู่กราฟความรู้ของคุณ: เริ่มต้นด้วยการระบุเอนทิตีหลักที่กำหนดตลาดของคุณ ผลิตภัณฑ์, เทคโนโลยี, ปัญหา, และคู่แข่งที่สำคัญคืออะไร? เป้าหมายของคุณคือการสร้างระบบนิเวศของคอนเทนต์ที่ครอบคลุมเอนทิตีเหล่านี้อย่างครบถ้วน เพื่อสร้างเว็บไซต์ของคุณให้เป็น “ศูนย์กลางความรู้”สร้าง Topic Clusters รอบเอนทิตี: จัดโครงสร้างคอนเทนต์ของคุณด้วย pillar pages ส่วนกลางสำหรับเอนทิตีที่กว้าง (เช่น “Data Observability”) และเว็บของคอนเทนต์ “คลัสเตอร์” ที่ลงลึกในเอนทิตีย่อยที่เกี่ยวข้อง (“Data Lineage,” “Schema Drift,” “Anomaly Detection in Time-Series Data”) โครงสร้างการเชื่อมโยงภายในนี้ส่งสัญญาณถึงความเข้าใจที่ครอบคลุมในหัวข้อนั้นๆ ไปยังโมเดล AIฝึกฝนการขจัดความคลุมเครือ: จงชัดเจนอย่างที่สุด เมื่อคุณกล่าวถึงคำที่มีหลายความหมาย ให้ระบุบริบทเพื่อขจัดความคลุมเครือนั้น ตัวอย่างเช่น เมื่อเขียนเกี่ยวกับ “python” ในบริบทของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ให้ระบุให้ชัดเจนว่าคุณกำลังพูดถึงภาษาโปรแกรม ไม่ใช่สัตว์เลื้อยคลาน ความแม่นยำนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการตีความที่ถูกต้องของเครื่องจักรเริ่มต้นด้วยเอนทิตี ไม่ใช่คีย์เวิร์ด: ก่อนที่จะร่างคำแรก ให้กำหนดเอนทิตีกลางที่คอนเทนต์ของคุณจะพูดถึง ซึ่งอาจเป็นผลิตภัณฑ์, ปัญหา, เทคโนโลยี, หรือแนวคิด เป้าหมายของคุณคือการสร้างแหล่งข้อมูลที่ชัดเจนและมีโครงสร้างซึ่งสอดคล้องโดยตรงกับสิ่งที่ผู้ซื้อ B2B—และโดยขยายความคือเอนจิ้น AI—ต้องการจะเข้าใจเขียนเพื่อตอบคำถาม ไม่ใช่เพื่อคีย์เวิร์ด: ระบุคำถาม 5-10 อันดับแรกที่กลุ่มเป้าหมายของคุณน่าจะถามเกี่ยวกับเอนทิตีนั้นๆ คำถามเหล่านี้ควรสะท้อนถึงเจตนาของผู้ซื้อที่แท้จริง เช่น “เทคโนโลยีนี้ผสานรวมกับระบบที่มีอยู่ได้อย่างไร?” หรือ “ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยของโซลูชันนี้คืออะไร?” ใช้คำถามเหล่านี้เป็นหัวข้อย่อยของคุณเพื่อปรับคอนเทนต์ให้สอดคล้องกับรูปแบบภาษาธรรมชาติของการค้นหาแบบเจเนอเรทีฟจัดโครงสร้างเหมือนที่เครื่องจักรคิด: ใช้ลำดับชั้นของหัวเรื่อง (H1, H2, H3) ที่มีเหตุผลเพื่อแบ่งย่อยคอนเทนต์ ให้ความสำคัญกับการอ่านแบบกวาดสายตา—ย่อหน้าสั้นๆ, รายการหัวข้อย่อย, และการจัดรูปแบบที่ชัดเจนช่วยให้ทั้งมนุษย์และเครื่องจักรสามารถวิเคราะห์ข้อความของคุณได้อย่างรวดเร็วใช้ภาษาที่แม่นยำและเข้าถึงง่าย: หลีกเลี่ยงคำฟุ่มเฟือยทางการตลาดและคำคุณศัพท์ที่คลุมเครือ กำหนดคำศัพท์ทางเทคนิคอย่างชัดเจนและตรงไปตรงมา หากคุณต้องใช้ศัพท์เฉพาะทางในอุตสาหกรรม ให้อธิบายด้วยคำง่ายๆ ความชัดเจนไม่ได้เป็นเพียงประโยชน์ในการอ่าน—แต่ยังเป็นสัญญาณความไว้วางใจสำหรับเอนจิ้นเจเนอเรทีฟ
เสาหลักที่ 4: เชี่ยวชาญความเกี่ยวข้องเชิงสนทนาและการปรับแต่ง Prompt
เสาหลักสุดท้ายคือการปรับคอนเทนต์ของคุณให้สอดคล้องกับพฤติกรรมผู้ใช้ใหม่: การสนทนา
ผู้ซื้อ B2B กำลังถามคำถามที่มีรายละเอียดและหลายส่วนกับ AI คอนเทนต์ของคุณต้องมีคำตอบในรูปแบบที่ AI สามารถวิเคราะห์และนำเสนอได้ง่าย
คิดในรูปแบบคำถามและคำตอบ: จัดโครงสร้างส่วนสำคัญของคอนเทนต์ของคุณเพื่อตอบคำถามภาษาธรรมชาติที่ผู้ซื้อของคุณถามโดยตรง เปลี่ยนหัวเรื่องของคุณให้เป็นคำถาม ใช้ส่วนคำถามที่พบบ่อย—ที่มาร์กอัปด้วย FAQPage schema—เพื่อตอบข้อโต้แย้งทั่วไป, การเปรียบเทียบคุณสมบัติ, และข้อสงสัยในการนำไปใช้ปรับแต่งสำหรับ “Prompts,” ไม่ใช่แค่คีย์เวิร์ด: ใช้เครื่องมืออย่าง AlsoAsked และ AnswerThePublic แต่มองผลลัพธ์ผ่านมุมมองของผู้ใช้ที่ป้อน prompt ให้กับ AI คีย์เวิร์ดอาจจะเป็น “cloud cost management,” แต่ prompt จะเป็น “กลยุทธ์ที่ดีที่สุดในการลดค่าใช้จ่าย AWS โดยไม่ส่งผลกระทบต่อประสิทธิภาพคืออะไร?” คอนเทนต์ของคุณควรได้รับการปรับแต่งเพื่อตอบสนองต่อ prompt โดยตรง นี่คือสาระสำคัญของการบรรลุ Prompt-Market Fit สร้างคอนเทนต์เชิงเปรียบเทียบและอธิบาย: ส่วนสำคัญของการวิจัย B2B คือการเปรียบเทียบ สร้างคอนเทนต์ที่เปรียบเทียบโซลูชันโดยตรง, อธิบายแนวคิดทางเทคนิคที่ซับซ้อนด้วยคำง่ายๆ, และให้คำจำกัดความของศัพท์เฉพาะทางในอุตสาหกรรม นี่คือเชื้อเพลิงที่มีค่าสูงสำหรับเอนจิ้นเจเนอเรทีฟที่ต้องการให้คำตอบที่ครอบคลุมเชื่อมโยงภายในเพื่อสร้างบริบท: สร้างความเชื่อมโยงที่มีความหมายระหว่างหน้าต่างๆ ลิงก์ไปยังคอนเทนต์ภายในอื่นๆ ที่เกี่ยวข้องเพื่อช่วยให้เอนจิ้น AI เข้าใจความเชี่ยวชาญในโดเมนของคุณและบริบทที่กว้างขึ้นของความรู้ที่คุณมี
เสาหลักที่ 5: สร้างสมดุลระหว่างตรรกะของเครื่องจักรกับความอบอุ่นของมนุษย์
สุดท้าย อย่าลืมผู้อ่านที่เป็นมนุษย์
ในขณะที่โครงสร้างของคุณควรสนับสนุนความเข้าใจของเครื่องจักร แต่น้ำเสียงและการเล่าเรื่องของคุณยังคงต้องให้ความรู้สึกเป็นธรรมชาติ, น่าสนใจ, และน่าเชื่อถือ
คอนเทนต์ที่ปรับให้เหมาะกับ GEO ไม่จำเป็นต้องฟังดูเหมือนหุ่นยนต์—แค่ต้องชัดเจนเท่านั้น
วิธีตรวจสอบและอัปเกรดคอนเทนต์ที่มีอยู่สำหรับ GEO
คลังคอนเทนต์ที่มีอยู่ของคุณเป็นสินทรัพย์ที่มีค่า การตรวจสอบอย่างเป็นระบบสามารถยกระดับคอนเทนต์ที่สำคัญที่สุดของคุณให้พร้อมสำหรับ GEO ได้
จัดลำดับความสำคัญตามประสิทธิภาพและความเกี่ยวข้อง: เริ่มต้นด้วยคอนเทนต์ที่มีทราฟฟิกสูงสุดและมีความสำคัญทางกลยุทธ์มากที่สุดของคุณตรวจสอบความชัดเจน: เอนทิตีหลักของหน้าเว็บชัดเจนในทันทีหรือไม่? เขียนใหม่เพื่อความแม่นยำและลบศัพท์การตลาดที่คลุมเครือออกไปตรวจสอบโครงสร้าง: ใช้ Rich Results Test ของ Google เพื่อวิเคราะห์ Schema markup ปัจจุบันของคุณและระบุโอกาสในการเพิ่มประเภทที่เฉพาะเจาะจงมากขึ้น (เช่น การเพิ่ม FAQPage schema ในส่วนถาม-ตอบ)ตรวจสอบความน่าเชื่อถือ: ข้อกล่าวอ้างทั้งหมดได้รับการสนับสนุนโดยการอ้างอิงหรือไม่? ข้อมูลเป็นปัจจุบันหรือไม่? เพิ่มหรือปรับปรุงประวัติผู้เขียนเพื่อส่งสัญญาณความเชี่ยวชาญระบุช่องว่างในการสังเคราะห์ข้อมูล: อ่านบทความของคุณแล้วถามว่า “คำถามต่อไปที่ผู้ใช้อาจจะถามคืออะไร?” หากคอนเทนต์ของคุณไม่ตอบคำถามนั้น AI จะไปหาที่อื่น เติมเต็มช่องว่างเหล่านี้เพื่อให้คอนเทนต์ของคุณครอบคลุมมากขึ้น ใช้เครื่องมืออย่าง Schema.org, ChatGPT, หรือ Perplexity เพื่อทดสอบว่าคอนเทนต์ของคุณปรากฏในเครื่องมือ AI อย่างไร
การวัดความสำเร็จในยุคของ GEO
เมื่อกลยุทธ์ของเราพัฒนาไป ตัวชี้วัดของเราก็ต้องพัฒนาตามไปด้วย การพึ่งพาทราฟฟิกออร์แกนิกและการจัดอันดับ SERP เพียงอย่างเดียวจะให้ภาพประสิทธิภาพที่ไม่สมบูรณ์ในโลกที่ขับเคลื่อนด้วย AI
นักการตลาด B2B ต้องเริ่มติดตาม KPI ชุดใหม่:
การกล่าวถึงแบรนด์และแหล่งที่มาใน AI Snapshots: คุณได้รับการอ้างอิงเป็นแหล่งข้อมูลใน SGE และ answer engines อื่นๆ หรือไม่? เครื่องมือต่างๆ กำลังเกิดขึ้นเพื่อติดตามสิ่งนี้ แต่ในตอนนี้ยังต้องอาศัยการวิเคราะห์เชิงคุณภาพด้วยตนเองสำหรับ SERPs ที่สำคัญที่สุดของคุณความแม่นยำของบทสรุปที่สร้างโดย AI: เมื่อ AI อ้างอิงหรือสรุปคอนเทนต์ของคุณ ข้อมูลนั้นถูกต้องและเป็นไปในทางที่ดีหรือไม่?บทสรุปที่ไม่ถูกต้องอาจบ่งชี้ว่าคอนเทนต์ของคุณขาดความชัดเจนและโครงสร้างที่จำเป็นสำหรับการตีความของเครื่องจักร
ส่วนแบ่งการแสดงผลใน Answer Engines: แทนที่จะเป็นแค่ส่วนแบ่งการแสดงผลในการค้นหาแบบดั้งเดิม ให้วิเคราะห์ว่าแบรนด์ของคุณปรากฏเป็นแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือบ่อยเพียงใดสำหรับแนวคิดและคำถามสำคัญในอุตสาหกรรมของคุณทราฟฟิกจาก “แหล่งข้อมูลที่อ้างอิง”: ตรวจสอบข้อมูลวิเคราะห์ของคุณเพื่อหาทราฟฟิกอ้างอิงจากแพลตฟอร์ม Generative AI ในขณะที่พวกมันปรับปรุงการระบุแหล่งที่มา
เช็กลิสต์: สัญญาณของคอนเทนต์ที่ปรับให้เหมาะกับ GEO ที่คุณสามารถนำไปใช้ได้ทันที
หัวข้อหลัก (เอนทิตี) ถูกระบุอย่างชัดเจนในหัวเรื่อง H1 และบทนำ
หัวข้อย่อย (H2, H3) ถูกเขียนในรูปแบบคำถามที่ผู้ซื้อ B2B จะถาม
คำศัพท์และแนวคิดทางเทคนิคที่สำคัญได้รับการนิยามอย่างชัดเจนในเนื้อหา
จุดข้อมูลหรือสถิติทั้งหมดมีการเชื่อมโยงหลายมิติไปยังแหล่งข้อมูลต้นฉบับที่น่าเชื่อถือ
หน้าเว็บใช้ Schema markup ที่เฉพาะเจาะจง (เช่น FAQPage, TechArticle) ซึ่งคุณสามารถตรวจสอบได้ด้วย Rich Results Test ของ Google
ข้อมูลผู้เขียนสามารถมองเห็นได้และเชื่อมโยงไปยังประวัติผู้เชี่ยวชาญ ซึ่งเป็นสัญญาณของ E-E-A-T
คอนเทนต์เปรียบเทียบคุณสมบัติ, โซลูชัน, หรือแนวคิดโดยตรงในกรณีที่เหมาะสม
ตัวย่อจะถูกเขียนเต็มเมื่อใช้ครั้งแรก (เช่น “Customer Relationship Management (CRM)”)
GEO มีความหมายอย่างไรต่อ Paid Search
การเปลี่ยนแปลงในการค้นพบแบบออร์แกนิกกำลังเปลี่ยนกลยุทธ์ของ paid media ด้วยเช่นกัน เมื่อ AI snapshots เข้ามาครองตำแหน่งบนสุดของ SERP ตำแหน่งและประสิทธิภาพของโฆษณาบนการค้นหาแบบดั้งเดิมจะเปลี่ยนไป
กลยุทธ์ต้องปรับตัว:
โฆษณาภายใน AI Snapshots: Google กำลังทดลองวางโฆษณาโดยตรงภายในคำตอบที่สร้างโดย AI สิ่งนี้สร้างตำแหน่งโฆษณาใหม่ที่มีค่าสูงซึ่งจะต้องใช้กลยุทธ์การเสนอราคาและข้อความโฆษณาที่แตกต่างออกไปจากคีย์เวิร์ดสู่แนวคิด: การกำหนดเป้าหมายมีแนวโน้มที่จะก้าวไปไกลกว่าแค่คีย์เวิร์ดธรรมดาๆ ไปสู่การกำหนดเป้าหมายแนวคิดที่กว้างขึ้นหรือเจตนาของผู้ใช้ที่มีแนวโน้มจะสร้าง AI snapshotPerformance Max (PMax) และ AI: แคมเปญ PMax ของ Google นั้นขับเคลื่อนด้วย AI อย่างหนักอยู่แล้ว ความสำเร็จในโลกของ GEO จะหมายถึงการให้แคมเปญเหล่านี้ด้วยสินทรัพย์คุณภาพสูง (ข้อความ, รูปภาพ, สัญญาณกลุ่มเป้าหมาย) ที่ AI สามารถใช้เพื่อวางโฆษณาได้อย่างมีประสิทธิภาพทั่วทั้งพื้นที่โฆษณาของ Google รวมถึงในผลลัพธ์แบบเจเนอเรทีฟBranded Search คือสมรภูมิใหม่: ผู้ใช้ส่วนใหญ่ตรวจสอบคำแนะนำของ AI ด้วยการค้นหาชื่อแบรนด์ ปกป้องและปรับแต่งคีย์เวิร์ดของแบรนด์การโฆษณาตาม Prompt กำลังเกิดขึ้น: แพลตฟอร์มอย่าง Perplexity AI และ OpenAI กำลังทดลองกับ sponsored prompts ซึ่งผู้โฆษณาจะปรากฏขึ้นเพื่อตอบสนองต่อคำค้นหาเฉพาะของผู้ใช้ แนวโน้มนี้ชี้ไปยังอนาคตที่ prompt—ไม่ใช่แค่คีย์เวิร์ด—จะกลายเป็นหน่วยหลักของการกำหนดเป้าหมายโฆษณา นักการตลาดควรเริ่มเตรียมพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงนี้โดยการพัฒนาคอนเทนต์และกรอบการส่งข้อความที่สอดคล้องกับ promptตัวชี้วัดใหม่ที่ต้องติดตาม: ในยุค GEO การวัดผลประสิทธิภาพต้องขยายไปไกลกว่า CTR แบบดั้งเดิม ตัวชี้วัดใหม่ที่สำคัญที่กำลังเกิดขึ้น ได้แก่:
การรับรู้แบรนด์ที่เพิ่มขึ้นจากการกล่าวถึงโดย AI
ปริมาณการค้นหาชื่อแบรนด์ที่เพิ่มขึ้นหลังจากการปรากฏใน AI
การถูกรวมอยู่ใน AI Overviews, snapshots, และ answer engines
เคล็ดลับในการเตรียมคอนเทนต์ B2B ของคุณให้พร้อมสำหรับอนาคตเพื่อการมองเห็นในระยะยาว
เป็นเจ้าของตลาดเฉพาะกลุ่มของคุณ: มุ่งเน้นไปที่การเป็นแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือและไม่มีใครเทียบได้สำหรับตลาดเฉพาะกลุ่มที่กำหนดไว้อย่างดี การเป็นแหล่งข้อมูลอันดับ 1 ที่สามารถอ้างอิงได้สำหรับ “การตรวจสอบเครือข่ายที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับฟินเทค” ดีกว่าการเป็นแหล่งข้อมูลอันดับที่ 100 สำหรับ “โซลูชันด้านไอที”สร้างข้อมูลต้นฉบับ: จัดทำการสำรวจ, ทำวิจัย, และวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ของคุณ งานวิจัยต้นฉบับเป็นหนึ่งในสินทรัพย์ที่มีค่าที่สุดสำหรับ GEO เนื่องจากโดยนิยามแล้วมันคือแหล่งข้อมูลปฐมภูมิสร้างคลังสินทรัพย์มัลติมีเดีย: พัฒนารูปภาพ, วิดีโอ, และไดอะแกรมคุณภาพสูงพร้อมเมตาดาต้าที่สะอาดและให้คำอธิบาย (alt text, ชื่อ, คำอธิบาย) AI กำลังกลายเป็นแบบหลายรูปแบบมากขึ้น และสื่อที่มีโครงสร้างก็เป็นสิ่งจำเป็นยอมรับการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง: อัตราการเปลี่ยนแปลงกำลังเร่งตัวขึ้น จัดสรรทรัพยากรเพื่อติดตามวิวัฒนาการของ Generative AI และเตรียมพร้อมที่จะทดลองและปรับกลยุทธ์ของคุณทุกไตรมาส ไม่ใช่ทุกปี
ประเด็นสำคัญ
การค้นหาไม่ได้หายไปไหน แต่วิธีที่ผู้คนและเครื่องจักรโต้ตอบกับคอนเทนต์ของคุณกำลังพัฒนาไปอย่างรวดเร็ว
นักการตลาดที่ยอมรับ GEO จะ:
เข้าถึงกลุ่มเป้าหมายแบบออร์แกนิกได้มากขึ้นผ่านเครื่องมือ AI
สร้างการมองเห็นของแบรนด์ที่แข็งแกร่งขึ้น
เตรียมพร้อมสำหรับรูปแบบโฆษณาใหม่และเส้นทางของผู้ใช้ที่เปลี่ยนแปลงไป
เริ่มตอนนี้เลย ตรวจสอบคอนเทนต์ของคุณ สร้างเพื่อการค้นพบ และกลายเป็นเสียงที่น่าเชื่อถือ ทั้งสำหรับเครื่องจักรและมนุษย์
แหล่งข้อมูล
Foundation Inc. “Generative Engine Optimization: What It Is and How to Do It.” Foundation , 2024, https://foundationinc.co/lab/generative-engine-optimization , Accessed 8 July 2025.
Search Engine Land. “What is Generative Engine Optimization (GEO)?” Search Engine Land , 2024, https://searchengineland.com/what-is-generative-engine-optimization-geo-444418 , Accessed 8 July 2025.
Transmission Agency. “GEO is the New SEO.” Transmission Agency , 2024, https://b2b-marketing.transmissionagency.com/b2b-marketing/geo-is-the-new-seo-machine-discoverable-content , Accessed 8 July 2025.
HubSpot. “Generative Engine Optimization (GEO).” HubSpot Blog , 2024, https://blog.hubspot.com/marketing/generative-engine-optimization , Accessed 8 July 2025.
Mailchimp. “Generative Engine Optimization.” Mailchimp Resources , 2024, https://mailchimp.com/resources/generative-engine-optimization/ , Accessed 8 July 2025.
eMarketer. “Google AI Overviews decrease CTRs by 34.5%, per new study” eMarketer , 2025, https://www.emarketer.com/content/google-ai-overviews-decrease-ctrs-by-34-5-per-new-study , 8 July 2025.
TH 
TH 
