GEO

คำว่า GEO มาจากไหน

GEO เริ่มเป็นคำที่ใช้กันแพร่หลายจากบทความวิจัย “GEO: Generative Engine Optimization” ที่คณะนักวิจัยจากมหาวิทยาลัยในสหรัฐฯ เผยแพร่ในปี 2023 บทความนี้ทดลองวิธีเพิ่มความถี่ที่เนื้อหาเว็บหนึ่ง ๆ ปรากฏในคำตอบของ AI และได้รับการตอบรับในงานประชุมวิชาการด้านข้อมูล KDD ปี 2024

“Generative Engine” ในที่นี้หมายถึงการค้นหาที่อ่านหน้าเว็บหลายหน้าแล้วเรียบเรียงประโยคตอบเอง ChatGPT Search, Perplexity, AI Overviews · AI Mode ของ Google และ AI Briefing ของ Naver ล้วนทำงานแบบนี้

ในวงการยังไม่ได้มีชื่อเรียกที่ตกลงเป็นชื่อเดียว บางคนเรียกด้วยชื่ออื่นอย่าง AI Search Optimization หรือ LLMO แต่หมายถึงงานแทบเดียวกัน

ผลลัพธ์ของ SEO กับ GEO แสดงต่างกันอย่างไร

ผลลัพธ์ของ SEO คือหน้าของเราหนึ่งบรรทัดในรายการลิงก์ ส่วนผลลัพธ์ของ GEO คือชื่อร้านของเราในประโยคคำตอบที่ AI เขียน ความต่างที่ใหญ่ที่สุดคือลูกค้าอาจอ่านแค่คำตอบแล้วโทรหรือมาที่ร้านเลยโดยไม่กดลิงก์

ดังนั้นใน GEO ต้องดูทั้ง “ถูกกดเท่าไร” และ “ร้านเราถูกกล่าวถึงในคำถามไหน และข้อมูลถูกแนะนำอย่างถูกต้องไหม” ถ้าราคาผิดหรือเวลาเปิดเก่าถูกนำไปอ้างอิง กลับเป็นผลเสีย

เช่น ถ้าถาม AI ว่า “ร้านปิ้งย่างสำหรับเลี้ยงกลุ่มใหญ่ย่านอึลจีโร” แล้วร้านของเราถูกแนะนำอย่างแม่นยำว่า “มีโต๊ะกลุ่มรับได้ถึง 20 คน ไม่มีที่จอดรถ” ลูกค้าอาจโทรมาทันทีโดยไม่กดลิงก์ การเข้ามาแบบนี้ไม่ถูกนับในตัวเลขการคลิกของเครื่องมือค้นหา การถามว่า “รู้จักร้านจากที่ไหน” ตอนรับโทรศัพท์ · การจองจึงช่วยได้

Google บอกให้ปรับแต่งแยกต่างหากเพื่อให้ขึ้นในคำตอบของ AI ไหม

ไม่ Google แจ้งว่าไม่มีเงื่อนไขแยกหรือการปรับแต่งพิเศษเพื่อให้ขึ้นใน AI Overviews หรือ AI Mode หน้าที่ถูกจัดทำดัชนีในการค้นหาทั่วไป และแสดงในผลการค้นหาพร้อมข้อความคำอธิบาย (Snippet) ได้ ก็เข้าข่ายแล้ว

สิ่งที่ Google แนะนำก็เหมือนพื้นฐาน SEO เดิม คืออย่าปิดกั้นการ Crawl เชื่อมหน้าต่าง ๆ ด้วยลิงก์ เขียนเนื้อหาสำคัญเป็นตัวอักษร ทำให้ข้อมูลที่มีโครงสร้างตรงกับข้อความบนหน้าจอ และอัปเดตข้อมูล Business Profile ให้เป็นปัจจุบัน

การเข้าชมที่มาจากฟังก์ชัน AI ก็นับรวมในประเภทการค้นหา “เว็บ” ของรายงานประสิทธิภาพใน Search Console Google อธิบายว่าไม่ต้องสร้างไฟล์สำหรับ AI หรือมาร์กอัปพิเศษแยกต่างหาก

ChatGPT · Gemini · Perplexity · Naver AI Briefing ดึงข้อมูลมาจากไหน

ส่วนใหญ่อ่านหน้าเว็บผ่านดัชนีการค้นหาหรือ crawler ที่แต่ละบริษัทดำเนินการเอง แล้วสร้างคำตอบจากเนื้อหานั้น จุดเริ่มต้นร่วมกันจึงเป็น “เว็บไซต์ที่การค้นหาอ่านได้” ส่วนที่ต่างกันในแต่ละบริการคือโรบอตตัวไหนเข้ามาอ่าน และเปิด · ปิดด้วยอะไร

OpenAI แจ้งว่าใช้ OAI-SearchBot ในการแสดงเว็บไซต์ใน ChatGPT Search และเว็บไซต์ที่บล็อกโรบอตตัวนี้ใน robots.txt จะไม่ปรากฏในคำตอบของ ChatGPT Search ส่วน GPTBot ซึ่งเป็นโรบอตสำหรับฝึกโมเดล AI ตั้งค่าแยกได้ จึงปิดการฝึกแต่เปิดการแสดงผลในการค้นหาไว้ก็ได้

Perplexity ใช้ PerplexityBot ในการแสดงและลิงก์เว็บไซต์ในผลการค้นหา และระบุว่าโรบอตตัวนี้ไม่ได้ใช้เก็บข้อมูลเพื่อฝึกโมเดล AI ทั้งสองบริษัทแจ้งว่าการเข้าชมที่ผู้ใช้สั่งเปิดหน้าเองระหว่างสนทนา อาจไม่อยู่ภายใต้กฎ robots.txt

AI Overviews · AI Mode ของ Google อิงดัชนีการค้นหาของ Google และแอป Gemini ก็อาจอ้างอิงเนื้อหาจากดัชนีการค้นหาของ Google ตอนสร้างคำตอบ การใช้งานฝั่ง Gemini ควบคุมได้ด้วยการตั้งค่า Google-Extended ซึ่ง Google อธิบายว่าไม่มีผลต่อการแสดงผลหรืออันดับใน Google Search

Naver AI Briefing คือฟังก์ชันที่แสดงคำตอบสรุปภายในผลการค้นหาของ Naver การเลือกเอกสารไหนด้วยเกณฑ์อะไร ตรวจละเอียดจากเอกสารทางการที่เปิดเผยได้ยาก การเตรียมที่เป็นจริงคือทำให้ข้อมูลเว็บไซต์ · Place · Blog ที่แสดงในการค้นหาของ Naver ถูกต้องและตรงกัน

อยากให้ AI อ้างอิงร้านเรา ต้องเขียนอะไร อย่างไร

ต้องเขียนให้ตอบคำถามหนึ่งข้อในประโยคแรก แล้วสนับสนุนคำตอบนั้นด้วยตัวเลขและเงื่อนไข ยิ่งมีข้อเท็จจริงที่ตรวจสอบได้มากกว่าคำตกแต่ง AI ก็ยิ่งยกไปใช้ได้ง่าย

จะเขียนอะไร ให้กำหนดจากข้อมูลที่ลูกค้าตรวจก่อนตัดสินใจ พื้นฐานคือแนะนำร้าน บริการ · ราคา การเดินทาง · ที่จอดรถ วิธีจอง · ยกเลิก และคำถามที่พบบ่อย แล้วเพิ่มข้อมูลที่ใช้เปรียบเทียบตามธุรกิจ เช่น เวลาที่ใช้ · สิ่งที่ต้องเตรียม · ช่วงอายุ

เช่น ถ้าเป็นร้านทำผม “Haneul Hair ย่านยอนนัมดง ดาวน์เพิร์มผู้ชายเริ่มต้น 40,000 วอน ใช้เวลาประมาณ 50 นาที” ถูกอ้างอิงได้ดีกว่า “เราใส่ใจลูกค้าทุกท่าน” มาก

ตัวอักษรในรูป เมนูแบบ PDF และประกาศที่มีอยู่แค่ใน Instagram AI มักอ่านไม่ได้หรือพลาดไป แค่เขียนเป็นตัวอักษรไว้ในเนื้อหาเว็บไซต์อีกครั้ง วัตถุดิบให้ AI อ้างอิงก็เพิ่มขึ้น

ขอยกตัวอย่างร้านสมมติอีกครั้ง ร้านเซรามิก “Heulkgwason” ย่านฮับจองดงไม่ใช่ร้านจริง เป็นตัวอย่างเพื่ออธิบาย หน้าแนะนำของร้านนี้มีแค่ข้อความ “ร้านเซรามิกสายอารมณ์ที่ส่งต่อความอบอุ่นของดิน” กับรูปภาพ

เจ้าของร้านเปลี่ยนย่อหน้านี้เป็น “Heulkgwason คือร้านเซรามิกที่อยู่ห่างจากสถานีฮับจอง เดิน 5 นาที คลาสแป้นหมุนวันเดียวใช้เวลา 2 ชั่วโมง ราคา 50,000 วอนต่อ 1 คน ผลงานที่ทำจะนำเข้าเตาเผา แล้วส่งพัสดุถึงคุณในประมาณ 3 สัปดาห์” จากนั้นเรียบเรียงคำถาม · คำตอบอย่าง “พาเด็กมาด้วยได้ไหม” “จะได้รับผลงานเมื่อไร” “วันฝนตกมีคลาสไหม” และแก้ราคา · เวลาในคำแนะนำบน Place และโซเชียลมีเดียให้เป็นค่าเดียวกัน

ผ่านไป 1 เดือน เจ้าของร้านลองถามบริการ AI หลายตัวด้วยคำถามอย่าง “คลาสเซรามิกวันเดียวย่านฮับจองที่ไปคนเดียวได้” แล้วบันทึกว่ามีชื่อร้านขึ้นไหม และราคา · เวลาที่ใช้ถูกแนะนำถูกต้องไหม แม้บางบริการยังไม่ขึ้น ก็ไม่รื้อข้อความทันที แต่เฝ้าดูแนวโน้มด้วยคำถามเดิมหลายเดือน

1. 01เขียนคำถาม 10 ข้อที่ลูกค้าถามมากที่สุดตอนโทร · ส่ง DM · มาที่ร้าน ตามคำพูดจริง
2. 02ใช้คำถามเป็นหัวข้อย่อย แล้วตอบให้จบในประโยคแรกด้านล่างทันที เช่น “มีที่จอดรถไหม” → “จอดฟรี 1 ชั่วโมงที่ลานจอดรถชั้นใต้ดินของอาคาร”
3. 03เขียนราคา · เวลาที่ใช้ · ที่ตั้ง · วิธีจองเป็นตัวอักษรและตาราง ไม่ใช่รูปภาพ
4. 04เขียนย่อหน้าแนะนำร้านหนึ่งย่อหน้าให้มีครบ “ที่ไหน · ให้ใคร · อะไร · อย่างไร”
5. 05เขียนชื่อร้าน · ที่อยู่ · เบอร์โทรบนเว็บไซต์ · แผนที่ · โซเชียลมีเดียให้เหมือนกันทุกประการ
6. 06ถ้าราคาหรือเวลาเปลี่ยน ให้แก้เว็บไซต์ก่อนในวันนั้นเลย และบันทึกวันที่แก้ไว้

GEO ควรตรวจอะไรก่อน

การเตรียม GEO ถ้าตรวจเป็น 4 กลุ่ม คือ ข้อมูลร้าน ย่อหน้าแบบคำถาม แหล่งที่มา และความสอดคล้อง จะดูแลได้ครบไม่ตกหล่น ตรวจรายการในตารางทีละข้อจากบนลงล่าง แล้วเริ่มแก้จากบรรทัดที่ตอบว่าไม่ใช่

“แหล่งที่มา” ในที่นี้มี 2 ความหมาย คือข้อมูลต้องชัดเจนพอที่ AI จะเลือกเว็บไซต์ของเราเป็นหลักฐาน และในบทความของเราเอง เนื้อหาที่ต้องยืนยันอย่างคุณวุฒิ · รางวัล · การรับรอง ก็ควรเขียนไว้ด้วยว่าตรวจสอบได้ที่ไหน

ไม่ต้องทำทั้งหมดในครั้งเดียว เริ่มจาก “ข้อมูลร้าน” และ “ความสอดคล้อง” ก่อน ที่เหลือค่อยเติมโดยเพิ่มย่อหน้าทีละย่อหน้าทุกครั้งที่มีคำถามของลูกค้าสะสมมา

ตรวจผลของ GEO จากอะไร

วิธีที่ชัวร์ที่สุดคือถามคำถามที่ลูกค้าน่าจะถามกับบริการ AI หลาย ๆ ตัวเองแล้วบันทึกไว้ คำถามเดียวกันอาจได้คำตอบต่างกันตามตำแหน่ง · เวลา · บริบทการสนทนาของผู้ใช้ จึงควรดูแนวโน้มด้วยคำถามเดิมทุกเดือน มากกว่าผลครั้งเดียว

เวลาบันทึก ไม่ใช่แค่ร้านเราขึ้นไหม ให้จดด้วยว่าราคา · เวลา · ที่ตั้งถูกแนะนำถูกต้องไหม และหน้าไหนถูกแนบเป็นแหล่งที่มา ถ้าเห็นข้อมูลผิด ให้หาว่าข้อมูลนั้นมาจากไหน แล้วแก้ข้อมูลบนเว็บไซต์และแผนที่ก่อน

Google Search Console แสดงการเข้าชมที่มาจากฟังก์ชัน AI รวมกับการค้นหาทั่วไป จึงแยกดูแค่การแสดงผลบน AI ได้ยาก การดูบันทึกที่ตรวจเองควบคู่กับบันทึกช่องทางที่ลูกค้าติดต่อมาจึงเป็นวิธีที่เป็นจริง

ผลของ GEO ตัดสินจากการวางบันทึกคำตอบ AI ที่ตรวจเอง แนวโน้มการแสดงผล · การคลิกในเครื่องมือค้นหา และช่องทางที่ได้ยินตอนรับโทรศัพท์ · การจองไว้ด้วยกัน ในเครื่องมือวิเคราะห์ผู้เข้าชมบางครั้งเห็นการเข้าชมที่ผ่านบริการ AI แต่ลูกค้าที่อ่านแค่คำตอบแล้วโทรมาทันทีไม่ถูกบันทึกที่ไหนเลย จึงวัดผลจากตัวเลขเดียวได้ยาก

• คาเฟ่: “มีคาเฟ่เงียบ ๆ ย่านมังวอนดงที่เหมาะกับนั่งทำงานด้วยโน้ตบุ๊กไหม”
• พิลาทิส: “แนะนำพิลาทิสแบบ 1:1 แถวสถานียอกซัมที่คนทำงานไปเรียนหลังเลิกงานได้หน่อย”
• ร้านงานฝีมือ: “วันหยุดสุดสัปดาห์ที่ฝนตก มีที่ไหนให้ทำเซรามิกกับลูกได้บ้าง”
• ร้านอาหาร: “บอกร้านปิ้งย่างย่านอึลจีโรที่รับจองเลี้ยงกลุ่ม 8 คนได้หน่อย”

1. 01กำหนดคำถาม 5–10 ข้อที่ลูกค้าน่าจะถามจริง แล้วใช้คำถามเดิมทุกเดือน
2. 02กำหนดบริการ AI ที่จะตรวจในแต่ละคำถาม และถามในบทสนทนาใหม่เพื่อลดผลจากบทสนทนาก่อนหน้า
3. 03จดลงตารางว่าร้านเราขึ้นไหม ราคา · เวลา · ที่ตั้งถูกไหม และหน้าไหนถูกแนบเป็นแหล่งที่มา
4. 04ถ้ามีข้อมูลผิด ให้หาที่ที่เป็นแหล่งที่มา แล้วแก้ข้อมูลบนเว็บไซต์ · แผนที่ก่อน และบันทึกวันที่แก้ไว้ในตารางเดียวกัน
5. 05เทียบแนวโน้มทุก 3 เดือน ควบคู่กับบันทึก “รู้จักจากที่ไหน” ตอนรับโทรศัพท์ · การจอง

GEO กับโฆษณาต่างกันอย่างไร

โฆษณาคือการจ่ายเงินเพื่อแสดงในตำแหน่งโฆษณาที่กำหนด ส่วน GEO คือการเตรียมวัตถุดิบให้ AI เลือกข้อมูลร้านเราไปใช้ตอนสร้างคำตอบ โฆษณาใส่งบเมื่อไรก็เห็นทันที หยุดเมื่อไรก็หายไป ส่วน GEO รับประกันผลไม่ได้ แต่หน้าที่ขัดเกลาไว้จะยังอยู่แม้หยุดโฆษณา

การจ่ายค่าโฆษณาไม่ได้ทำให้ได้เปรียบในผลการค้นหาทั่วไปหรือเนื้อหาคำตอบของ AI Google ระบุว่าไม่รับเงินเพื่อ Crawl เว็บไซต์บ่อยขึ้นหรือดันอันดับ และ AI Overviews · AI Mode ก็อิงดัชนีการค้นหาเดียวกัน

ทั้งสองจึงไม่ได้ใช้แทนกัน แต่แบ่งกันใช้ เมื่อเพิ่งเปิดร้านหรือต้องประชาสัมพันธ์เร็วอย่างกิจกรรมตามฤดูกาล ก็ใช้โฆษณา ส่วนข้อมูลพื้นฐานที่ลูกค้าถามเสมอ ก็สะสมไว้ด้วย SEO · GEO แบ่งบทบาทแบบนี้

บริษัทที่บอกว่ารับทำ GEO ควรถามอะไรบ้าง

คำตอบของ AI ทำงานต่างกันในแต่ละบริการและเปลี่ยนบ่อย “รับประกันการแสดงในคำตอบของ AI” จึงเป็นคำสัญญาที่ไม่มีใครให้ได้ ให้ดูว่าบริษัทอธิบายได้เจาะจงไหมว่าจะเปลี่ยนอะไรและตรวจอย่างไร

ควรระวังคำอธิบายที่บอกให้สร้างหน้าสำหรับ AI แยกออกมาเยอะ ๆ หรือแค่อัปโหลดไฟล์ไฟล์เดียวก็พอ ถ้าเพิ่มหน้าที่เนื้อหาแทบเหมือนหน้าที่ลูกค้าเห็น การค้นหาอาจมองว่าเป็นเนื้อหาซ้ำ

ต้องตรวจด้วยว่า crawler สำหรับการค้นหาของ AI ไม่ถูกบล็อกใน robots.txt บางครั้งการตั้งค่าความปลอดภัยหรือไฟร์วอลล์ที่บล็อกโรบอตแปลกหน้าแบบเหมารวม ก็บล็อก AI crawler ไปด้วย

• ตั้งค่าการเข้าถึงของ AI crawler ใน robots.txt อย่างไร
• จะเขียนคำถามที่พบบ่อย · ย่อหน้าแนะนำร้านให้ด้วยไหม
• จะตรวจคำถามอะไร ในบริการ AI ไหน บ่อยแค่ไหน
• ถ้าคำตอบของ AI มีข้อมูลผิด จะแก้อย่างไร