เว็บไซต์ SEO ในยุค AI : ธรรมชาติการค้นหาที่เปลี่ยนไป บทบาทใหม่ของเว็บไซต์ และกลยุทธ์ที่ธุรกิจต้องรู้

ถ้าจะกล่าวถึง “SEO ในยุค AI“ นั้น ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การมาถึงของ AI ทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในระบบนิเวศของการค้นหา (Search Ecosystem) เว็บไซต์ในวันนี้ไม่ได้เป็นเพียงแหล่งข้อมูลแบบหน้าเว็บเหมือนในอดีต แต่กำลังกลายเป็น “ศูนย์กลางข้อมูลที่ AI ใช้อ้างอิง” เพื่อนำไปตอบผู้ใช้ในช่องทางอื่น เช่น Search Generative Experience (SGE), ChatGPT Search, Perplexity, Bing Copilot และระบบ AI Assistant ภายในองค์กรต่าง ๆ

บทความนี้อธิบายอย่างละเอียดถึง บทบาทของเว็บไซต์ยุค AI, การเปลี่ยนของ SEO, กรณีศึกษา, และแนวทางกลยุทธ์ที่ธุรกิจต้องปรับตัวเพื่อแข่งขันในโลก AI-first search

⭐ 1. SEO ในยุค AI หรือ เว็บไซต์ยุค AI คืออะไร และทำไมจึงสำคัญ

“เว็บไซต์ยุค AI” หมายถึงเว็บไซต์ที่ไม่ได้สร้างเพื่อผู้อ่านมนุษย์อย่างเรา ๆ เท่านั้น แต่ยังต้องออกแบบเพื่อให้ AI Models ต่าง ๆ สามารถ อ่าน-เข้าใจ-ดึงข้อมูล-สรุป ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

AI เป็นตัวกลางในการเข้าถึงข้อมูลแทนมนุษย์ ผู้ใช้ไม่ได้ “ค้นหา” และคลิกเข้าเว็บเพื่อค้นหาคำตอบแบบเดิม แต่ให้ AI สรุปคำตอบให้ทันที นำไปสู่ปรากฏการณ์ Zero-click Search ที่ “ปริมาณคลิกเข้าสู่เว็บไซต์ลดลง แต่ความสำคัญของข้อมูลคุณภาพในเว็บไซต์กลับเพิ่มขึ้น“

เหตุผลเชิงวิชาการที่ใช้อ้างอิง : AI รุ่นใหญ่ ๆ อย่าง GPT, Gemini, Claude ใช้วิธีประมวลผลแบบ retrieval + generation ซึ่งต้องการข้อมูลที่มีคุณภาพสูงและโครงสร้างชัดเจน ยิ่งเว็บไซต์มีโครงสร้างดีเท่าไร AI ก็ใช้เป็นฐานตอบคำถามได้ดีขึ้น จึงเป็นเหตุผลที่ธุรกิจจำเป็นต้องลงทุนกับเว็บไซต์มากกว่าที่ผ่านมา

⭐ 2. การเปลี่ยนแปลงของพฤติกรรมการค้นหาในยุค AI

จาก Search → Answer → Agent

1) Search (ยุค Google แบบเดิม)

ผู้ใช้พิมพ์คำค้น → กดลิงก์ → อ่านเว็บไซต์

2) Answer (ยุค AI) – ผู้ใช้ต้องการ “คำตอบ” ไม่ใช่เว็บไซต์

AI สรุปคำตอบจากหลายเว็บ โดยผู้ใช้ไม่ต้องคลิกเอง

3) Agent (อนาคตอันใกล้)

AI จะไม่เพียงสรุป แต่ ลงมือทำแทน เช่น

สรุปข้อมูลจากหลายเว็บ
จองบริการ
เปรียบเทียบราคา
สร้างเอกสารให้

เว็บไซต์ที่ไม่มีข้อมูลคุณภาพจะไม่ถูกดึงไปใช้ในขั้นนี้เลย

⭐ 3. บทบาทใหม่ของเว็บไซต์ SEO ในยุค AI

3.1 เว็บไซต์กลายเป็น “ข้อมูลต้นทางให้ AI”

AI ต้องใช้เว็บเป็นแหล่งข้อมูลหลัก หากเว็บมีข้อมูลลึก ถูกต้อง มี Evidence ชัดเจน AI จะดึงไปใช้มากกว่าเว็บคุณภาพต่ำ

กรณีศึกษา:
Perplexity จะแสดงแหล่งอ้างอิงทุกครั้ง เว็บที่เขียนเนื้อหาลึกและมี Research ถูกดึงไปเป็น Citation บ่อยกว่าเว็บเชิงการตลาด

3.2 เว็บไซต์เป็นศูนย์กลางของแบรนด์และความน่าเชื่อถือ

แม้ AI จะตอบแทนการค้นหา แต่ผู้ใช้งานยังคงต้องการแหล่งข้อมูลอ้างอิงที่น่าเชื่อถือ และเว็บไซต์เป็นปลายทางที่รับผิดชอบข้อมูลอย่างเป็นทางการ

กรณีศึกษา:
หลายมหาวิทยาลัยชั้นนำ เช่น Harvard, Stanford ลงทุนสร้าง AI-friendly websites โดยใช้โครงสร้างข้อมูล (Schema.org) ที่ช่วยให้ AI เข้าใจเนื้อหาได้ดี

3.3 เว็บไซต์คือ Asset ดิจิทัลที่ควบคุมได้ 100%

ต่างจาก Social Media หรือ Marketplace ที่มีความเสี่ยงถูกเปลี่ยนกฎเสมอ เว็บไซต์เป็นสินทรัพย์ดิจิทัลที่องค์กรควบคุมได้เต็มรูปแบบ

3.4 เว็บไซต์รองรับงานอัตโนมัติ (Automation & API)

เว็บไซต์ยุค AI ไม่ใช่เพียงหน้าเว็บ แต่คือ Platform ที่เชื่อมถึง

Chatbot
AI Agent
ระบบ CRM
ระบบข้อมูลกลาง

⭐ 4. SEO ในยุค AI: จากการไล่อันดับ → การสร้างข้อมูลคุณภาพให้ AI ดึงไปใช้

ยุคเก่าเน้นการดันอันดับ Google
ยุคใหม่เน้นการทำข้อมูลให้ AI เลือกใช้อ้างอิง

สิ่งที่ AI ให้ความสำคัญ

✔ ความถูกต้อง (Accuracy)

✔ โครงสร้างข้อมูล (Structure)

✔ ความเป็นผู้เชี่ยวชาญ (Expert Authority)

✔ หลักฐาน อ้างอิง งานวิจัย (Evidence-based Content)

✔ ความเป็นต้นทาง (Originality)

⭐ 5. เว็บไซต์ดังระดับโลกพูดถึงเว็บไซต์ในยุค AI อย่างไร

Google (SGE)

Google ประกาศว่า SGE จะเน้นการดึงข้อมูลจากเว็บคุณภาพสูงและเนื้อหาเชิงผู้เชี่ยวชาญ (EEAT) มากขึ้น เพราะ AI ต้องการข้อมูลคุณภาพสูงเพื่อสร้างคำตอบ

OpenAI (ChatGPT Search)

ChatGPT Search ใช้โมเดลอ่านเว็บไซต์แบบ real-time และให้เครดิตกับเว็บอ้างอิงเสมอ เว็บไซต์ที่มีโครงสร้างข้อมูลดีจะถูกอ่านง่ายกว่า

Perplexity AI

Perplexity เน้น “Answer Engine” แต่ให้ความสำคัญกับการแสดง Citation แบบโปร่งใส ส่งผลให้เว็บไซต์คุณภาพสูงได้รับการแสดงผลบ่อยขึ้น

Bing / Microsoft Copilot

Copilot ใช้ Web Indexing แบบลึก (Deep Search) ยิ่งเว็บไซต์คุณภาพดีจะถูกดึงข้อมูลไปใช้ในการตอบมากขึ้น

→ สรุป: ทุกแพลตฟอร์ม AI เน้นเว็บที่ ลึก, จริง, เชื่อถือได้, มีโครงสร้าง

⭐ 6. บทความภาษาอังกฤษ (ต่างชาติ) เกี่ยวกับ SEO ในยุค AI

ในประเด็นนี้ เราขอนำเสนอการแปลและสรุป บทความภาษาอังกฤษ (ต่างชาติ) ที่มีความน่าเชื่อถือ ร่วมกับบทวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับ SEO ในยุค AI (AI Search / GEO / AEO) ดังนี้

✅ 1) McKinsey – Winning in the Age of AI Search

New front door to the internet: Winning in the age of AI search — McKinsey

วิเคราะห์ผลกระทบของการค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ต่อแบรนด์ และเสนอแนวทางกลยุทธ์ Generative Engine Optimization (GEO) เพื่อให้แบรนด์ “ถูกอ้างอิง”ในผลลัพธ์ AI มากขึ้น

Q: อะไรคือการเปลี่ยนแปลงใหญ่ที่สุดของ SEO ในยุค AI Search ตามมุมมองของ McKinsey?

A: ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องคลิกเว็บไซต์อีกต่อไป เพราะ AI ให้คำตอบแบบสรุปทันที → ส่งผลให้ organic traffic ลดลง แต่โอกาสใหม่เกิดขึ้นคือ “การถูก AI อ้างอิง (AI citations)”

Q: ธุรกิจควรโฟกัสอะไรแทน SEO แบบเดิม?

A: ต้องปรับไปสู่ GEO — Generative Engine Optimization
คือการทำให้เนื้อหาถูก AI “เลือก” ไปตอบ ไม่ใช่ถูก Google “จัดอันดับ”

Q: ปัจจัยที่ทำให้เนื้อหาถูก AI อ้างอิงมีอะไรบ้าง?

A: เนื้อหาที่

มีความชัดเจนและอธิบายเป็นขั้นตอน
มี authority สูง
มีข้อมูลคุณภาพสูง พร้อม cited sources
ตรงกับ intent เฉพาะกลุ่ม

Q: แบรนด์ควรปรับตัวอย่างไร?

สร้างเนื้อหาที่ “AI-ready”
ทำความเข้าใจ query ใหม่แบบ natural-language
เน้นข้อมูลเชิงลึก มากกว่า content ปริมาณเยอะ
ทำข้อมูลรูปแบบ structured (schema ฯลฯ)

✅ 2) Research (arXiv) – Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search

Generative Engine Optimization: How to Dominate AI Search — งานวิจัย (arXiv) โดย Mahe Chen, Xiaoxuan Wang, Kaiwen Chen, Nick Koudas

งานวิจัยเชิงวิชาการ เปรียบเทียบระหว่าง “AI Search (Generative)” กับการค้นหาแบบดั้งเดิม และให้กรอบกลยุทธ์ (framework) สำหรับ “GEO” (Generative Engine Optimization) เพื่อเพิ่มการมองเห็นในระบบ AI-driven search

Q: งานวิจัยนี้ชี้ให้เห็นปัญหาอะไรใน SEO แบบเดิม?

A: SEO แบบเดิมไม่เพียงพอในระบบค้นหาใหม่ที่ใช้ LLM เพราะ LLM ไม่อ่าน ranking แต่ “วิเคราะห์เนื้อหาแบบความหมายลึก (semantic)” และ “สังเคราะห์คำตอบเอง”

Q: แล้ว GEO แตกต่างจาก SEO อย่างไร?

A:
SEO = ทำอันดับใน search results
GEO = ทำให้ AI language model “เลือกอ้างอิงเนื้อหาเรา” ในคำตอบ

Q: ปัจจัยที่ทำให้เนื้อหาติด AI-generated answer คืออะไร?

ความกระชับ + ข้อมูลจำเป็น
ความน่าเชื่อถือ (authority)
ความครบถ้วนของ context
รูปแบบเขียนที่ AI ชอบ เช่น bullet, step-by-step

Q: ผู้สร้างเนื้อหาควรทำอย่างไรตามงานวิจัย?

สร้างเนื้อหาแบบ “canonical answer”
เขียนให้เป็นภาษาที่ LLM เข้าใจง่าย
ใช้ข้อมูลจริง อ้างอิงได้
แบ่งย่อหน้าให้เป็นอัลกอริทึม (structured answer)

✅ 3) Research (arXiv) – Creator-Centric GEO Framework

GEO: Generative Engine Optimization (creator-centric framework) — งานวิจัย KDD ’24 (arXiv)

เสนอ “กรอบงานสำหรับผู้สร้างเนื้อหา” (creator-centric) เพื่อปรับแต่งคอนเทนต์ให้ถูกอ้างอิงโดย generative engines (เช่น ChatGPT, Perplexity) มากขึ้น โดยใช้แนวคิดการวัด “visibility” ใหม่ที่เหมาะกับ AI search

Q: งานวิจัยนี้ตั้งใจแก้ปัญหาอะไร?

A: นักเขียนไม่รู้ว่าควรเขียนอย่างไรให้ LLM อ้างอิงเนื้อหาของตน → งานนี้เสนอ framework เพื่อ optimize เนื้อหาให้ติด AI

Q: framework นี้มีแกนคิดหลักอะไรบ้าง?

Visibility: ความถี่ที่เนื้อหาถูกรวมในคำตอบของ AI
Content alignment: ความสอดคล้องของเนื้อหากับ intent
Structure optimization: การจัดเรียงข้อความให้ LLM “จับใจความ” ได้ดี

Q: key recommendation ที่สำคัญที่สุดคืออะไร?

A:
เขียนเนื้อหาให้เป็น “ต้นฉบับอ้างอิง” คือชัดเจน ครบถ้วน เหมือนเป็นคำตอบที่ดีที่สุดให้ LLM หยิบไปใช้ทันที

✅ 4) Digital Marketing Institute – How to Optimize Content for AI Search

How to Optimize Content for AI Search and Discovery — Digital Marketing Institute

แนวทางปฏิบัติ (best practices) สำหรับการเขียนเนื้อหา, โครงสร้างบทความ, และวิธีคิดเนื้อหาให้ AI สามารถเข้าใจและดึงไปใช้ในผลลัพธ์แบบ AI-overview ได้

Q: อะไรคือความท้าทายของ AI Search สำหรับเจ้าของเว็บไซต์?

A: ผู้ใช้ไม่คลิกเว็บแล้ว → AI ดึงข้อมูลไปสรุปแทน
ดังนั้นบทความต้อง “เหมาะต่อการถูกอ่านโดย AI” ก่อน

Q: วิธีทำ Content ให้ AI เข้าใจง่ายมีอะไรบ้าง?

ใช้ภาษาชัดเจน (low-ambiguity)
แบ่งหัวข้อให้ AI scan ได้เร็ว
เขียนให้ตอบคำถามโดยไม่ต้องอ่านทั้งบทความ
ใส่ keyword แบบ natural-language

Q: AI Search สนใจสิ่งใดมากที่สุด?

A: “Answer Quality”
ไม่ใช่ความยาว
ไม่ใช่จำนวน keyword
ไม่ใช่ backlink

✅ 5) A16Z – Geo Over SEO

AI Is Changing How SEO Is Done — From Links to Language Models — A16Z

บทความวิเคราะห์แนวคิดเปลี่ยนผ่าน: จาก SEO แบบดั้งเดิม (เน้นลิงก์) ไปสู่ GEO (เน้นภาษาที่ AI เข้าใจ) — ให้มุมมองเทคโนโลยี +ธุรกิจว่าทำไม GEO สำคัญในยุค AI

Q: ทำไม A16Z บอกว่า SEO แบบเดิมกำลังหมดความสำคัญ?

A:
LLM สร้างคำตอบเอง ไม่ได้ดึงผลลัพธ์จากหน้าเว็บเป็นลำดับแบบเดิม → backlinks หมดความสำคัญมากลง

Q: แบรนด์ควรเปลี่ยน mindset อย่างไร?

A:
จาก “How to rank on Google?” → ไปสู่
“How to be cited by AI models?”

Q: A16Z เสนอให้สร้างคอนเทนต์แบบไหน?

เนื้อหาที่เป็น data-driven
มี tone เป็น authoritative expert
เขียนเชิงสรุปและ actionable
โครงสร้างเหมือนบทความวิกิหรือเอกสารอ้างอิง

✅ 6) Forbes – SEO Is Dead: Welcome to GEO

SEO Is Dead: Welcome to GEO and Generative AI Search — Forbes

แนวคิดแรง: “SEO แบบเดิมจะตาย” — บทความนี้อธิบายว่าทำไม Generative Engine Optimization (GEO) ถึงกลายเป็นสิ่งที่นักการตลาดต้องให้ความสำคัญในยุค AI Search

Q: ทำไม Forbes บอกว่า SEO เดิม “ตายแล้ว”?

A:
พื้นที่คลิกน้อยลง → การค้นหาแบบ AI overview กินพื้นที่ทั้งหมด
→ traffic หายไปจากผู้สร้างเว็บรายย่อย

Q: GEO เน้นอะไรแทน SEO แบบเดิม?

ให้ AI เข้าใจ “สาระสำคัญ”
ให้ AI มั่นใจว่าข้อมูลของเราเชื่อถือได้
ทำเนื้อหาแบบ expert + proof + reference

Q: สำหรับธุรกิจควรทำอะไรทันที?

ปรับบทความให้ตอบคำถามแบบทันที
ทำ E-E-A-T ระดับสูง (Experience + Expertise + Authority + Trust)
ทำสรุปสั้นๆ ข้างล่างบทความ (AI ชอบมาก)

✅ 7) SE Ranking – How to Optimize for AI Overviews

How to Optimize for AI Overviews: 7 Best Practices to Follow — SE Ranking

เจาะลึกเทคนิคการปรับคอนเทนต์ให้ “ติด” ใน AI Overviews ของ Google — มีแนะแนวทางเชิงเทคนิค เช่น การทำกลุ่มคำ (clustering), โครงสร้างบทความ, การทำ schema ฯลฯ

Q: อะไรทำให้บทความถูก Google AI Overview เลือก?

Format ชัดเจน (list, steps)
ภาษาที่ตรงกับ search intent
เนื้อหาครบ แต่อ่านง่าย
มี expert source
ไม่ฟุ้ง ไม่ใส่คำซ้ำ

Q: เทคนิค 7 อย่างที่ SE Ranking แนะนำมีอะไรบ้าง?

สรุปให้ AI ดึงง่าย
ใช้ H2/H3 ชัดเจน
ทำ schema
ใส่ FAQ ที่ตอบตรงคำถาม
ใช้ภาษาง่าย ไม่กำกวม
ใส่ตัวเลข/ข้อมูลจริง
อัปเดตบทความเสมอ (AI ชอบข้อมูลใหม่)

✅ 8) SEO.com – What 2.3M Keywords Reveal About AI Overviews

What 2.3 Million Keywords Reveal About AI Overviews and SEO — SEO.com / WebFX

วิเคราะห์เชิงสถิติจากคีย์เวิร์ดจำนวนมาก (2.3 ล้านคำ) เพื่อดูผลกระทบของ AI Overviews ต่ออัตราการคลิก (CTR) และวิธีการที่คอนเทนต์สามารถปรับตัวให้ถูกอ้างอิงใน AI Overviews ได้

Q: งานวิจัยจาก 2.3 ล้านคีย์เวิร์ดสรุปว่าอะไร?

A:
AI Overview แสดงผลใน 33–60% ของคำค้นบางหมวด ทำให้ CTR ของเว็บธรรมดาลดลงชัดเจน

Q: คำค้นแบบไหนมีโอกาสถูก AI Overview มากที่สุด?

คำถามเชิง how-to
คำถามเพื่อการเปรียบเทียบ
คำถามที่ต้องการคำสรุปเร็ว
คำตอบที่เป็น list / step-by-step

Q: เว็บต้องปรับอย่างไร?

สร้างเนื้อหาแบบ “AI answer friendly”
ทำข้อมูลแบบ fact-based
อธิบายสั้น แต่ครบ
ให้ข้อมูลเป็นโครงสร้าง (structure-first content)

⭐ 7. กรณีศึกษาที่ชัดเจนของเว็บไซต์ยุค AI

Case 1: เว็บไซต์ท่องเที่ยวคุณภาพสูงถูกใช้เป็น Citation จำนวนมากใน Perplexity

พบว่าเว็บที่มีข้อมูลเชิงลึก เช่น ประวัติศาสตร์ท้องถิ่น เวลาเปิด–ปิด ราคาตั๋ว มีโอกาสติด Citation สูงกว่าเว็บที่มีแต่บทความ SEO ทั่วไป

Case 2: เว็บไซต์ด้านสุขภาพที่มีผู้เชี่ยวชาญตรวจสอบเนื้อหา ถูก AI ดึงข้อมูลบ่อยกว่าเว็บที่เขียนแบบทั่วไป

เพราะ AI ให้คะแนนสูงกับ EEAT

Case 3: สื่อข่าวที่มี Schema เต็มรูปแบบ ได้รับการแสดงผลใน SGE มากกว่า

เช่น Schema ประเภท NewsArticle, FAQ, HowTo ฯลฯ

⭐ 8. กลยุทธ์การใช้เว็บไซต์ยุค AI ให้เกิดประโยชน์สูงสุด

✔ 1. สร้างเนื้อหาคุณภาพเชิงลึก (Deep Content)

ไม่ใช่บทความเปล่า ๆ แบบ 800 คำ แต่ต้องมีข้อมูลอิงงานวิจัย ข้อมูลจริง รูปแบบ Insight

✔ 2. ใช้โครงสร้างข้อมูล (Schema) ให้ครบ

เช่น Article, FAQ, Product, Event, Organization
ช่วยให้ AI เข้าใจข้อมูลได้แม่นยำขึ้น

✔ 3. ทำหน้า “Resource Center”

ให้เว็บไซต์เป็นฐานข้อมูลกลางที่ AI ทำ Retrieval ได้ง่าย

✔ 4. ทำเนื้อหาแบบ Evidence-based

มีสถิติ อ้างอิง แหล่งข้อมูลที่ตรวจสอบได้

✔ 5. ทำ Internal Linking อย่างมีตรรกะ

ช่วยให้ AI เข้าใจความสัมพันธ์คำอธิบายในเว็บ

✔ 6. อัปเดตข้อมูลสม่ำเสมอ

AI ให้ความสำคัญกับข้อมูลที่สดใหม่

✔ 7. สร้าง Unique Data

ข้อมูลแบบ Original เช่น ตารางเปรียบเทียบ, ผลสำรวจ, เก็บข้อมูลเอง
→ AI ชอบข้อมูลแบบนี้เพราะไม่มีที่อื่น

✔ 8. เปิด API หรือข้อมูลแบบ Machine-readable

หากองค์กรพร้อม จะเพิ่มโอกาสให้ AI อ่านข้อมูลได้โดยตรง

กรณีศึกษา SEO ในยุค AI

Healthline.com : เว็บไซต์ด้านสุขภาพอันดับสูงสุดใน Google จำนวนมาก เนื่องจาก

ใช้ Schema Markup สำหรับ disease, symptom, medical review
มี Topic Cluster ครอบคลุมอย่างเป็นระบบ เช่น Nutrition → Diet → Keto → Keto Food List
ผลลัพธ์: ติดอันดับคำหลักสุขภาพ >100,000 คำ และถูกนำข้อมูลไปอ้างอิงใน AI Summary บ่อยครั้ง

เว็บไซต์ท่องเที่ยวของญี่ปุ่น (Japan Travel / JNTO) : จัดโครงสร้างข้อมูลสถานที่ท่องเที่ยวแบบ RDF และ schema.org ทำให้ผ่านการคิวเรตเข้า Knowledge Graph ของ Google

Mayo Clinic : ถูกใช้เป็นแหล่งตอบคำถามสุขภาพโดย Google AI Overviews เพราะ

มี citation ในบทความแต่ละบท
ทุกบทความตรวจสอบโดยแพทย์
มีโครงสร้างข้อมูลชัดเจน

กรมสรรพากร : AI Search มักดึงข้อมูลจากเว็บทางการเพราะเป็นแหล่งข้อมูลที่ “verified source”

⭐ โดยสรุปแล้ว: เว็บไซต์ยุค AI คือศูนย์กลางข้อมูลที่ AI เลือกใช้อ้างอิง

แม้ปริมาณคลิกจะลดลง แต่บทบาทเว็บไซต์กลับ สำคัญกว่าเดิมมาก เพราะ AI ต้องอาศัยข้อมูลคุณภาพเพื่อสร้างคำตอบ เว็บไซต์ที่ลงทุนด้านเนื้อหา โครงสร้าง และความลึกของข้อมูล จะเป็นผู้ชนะในยุค AI-first