AI Research
คนที่เห็น AIO ใช้คำค้นเดียวกับที่ถาม ChatGPT/Gemini ไหม? บทเรียนจาก 17 ปี SEO ที่บอกว่า GEO สูตรเดียวใช้ไม่ได้
20 สิงหาคม 2569 · AI Research · อ่าน 11 นาที
ผมทำ SEO มาตั้งแต่ปี 2551 และเริ่มจับงาน GEO (Generative Engine Optimization) ตั้งแต่ AI Search เริ่มมีผลต่อพฤติกรรมการค้นหาจริงๆ (ประวัติการทำงานดูได้ที่ LinkedIn ของผม) ช่วงหลังมานี้ผมเริ่มตั้งข้อสังเกตอย่างหนึ่งจากการเฝ้าดูพฤติกรรมคนรุ่นใหม่ คือคนกลุ่มนี้มักชอบค้นหาอะไรง่ายๆ ด้วยคำค้นสั้นๆ แล้วพอได้คำตอบแรกก็มักจะเชื่อไปเลยโดยไม่ตรวจสอบต่อ บวกกับการใช้ Voice Search ที่กำลังโตขึ้นเรื่อยๆ (ซึ่งตลกดีที่พูดยาวกว่าพิมพ์ แต่คนกลับรู้สึกว่าสะดวกกว่า) คำถามที่ผมเริ่มสงสัยคือ คนที่เห็นคำตอบใน Google AI Overview (AIO) ใช้คำค้นแบบเดียวกับที่พิมพ์หรือพูดถาม ChatGPT/Gemini โดยตรงหรือเปล่า เพราะถ้าไม่เหมือนกัน มันหมายความว่าการทำ GEO แบบสูตรเดียวใช้กับทุกแพลตฟอร์มคงไม่ได้ผลจริง
เพื่อเช็คมุมมองตัวเอง ผมลองคุยเรื่องนี้กับ Gemini ตรงๆ แล้วเอาคำตอบมาวางเทียบกับสิ่งที่ทีมเราเคยทดสอบจริงในซีรีส์ AI Research ของเว็บนี้ ผลที่ได้มีทั้งส่วนที่ตรงกันและส่วนที่ไม่ตรงกันเลย ซึ่งส่วนที่ไม่ตรงกันนี่แหละที่สำคัญกว่า
สรุปสั้นๆ
- ข้อมูลอุตสาหกรรมยืนยันตรงกันว่า คำค้นใน Google สั้นกว่าคำถามใน ChatGPT/Gemini มาก (เฉลี่ย 3.4 คำ vs 5.48 คำ ตามข้อมูล Semrush/Nectiv) และ Voice Search ยาวกว่าพิมพ์อีกชั้นหนึ่ง
- Gemini บอกว่า AIO ต้องอิงกับเว็บที่ติด Top 10 ผลค้นหาแบบดั้งเดิมเป็นหลัก — แต่ผลทดสอบจริงของทีมเราเองพบว่า “ไม่จำเป็นต้องติด Top 10 เสมอไป”
- เพราะพฤติกรรมคำค้นต่างกัน + กลไกเลือกแหล่งอ้างอิงต่างกัน การทำ GEO แบบสูตรเดียวใช้กับทั้งสองสนามพร้อมกันจึงแม่นยำน้อยลง ต้องแยกกลยุทธ์บางส่วน
- ปัจจุบันยังไม่มีเครื่องมือไหนที่เชื่อมกับ GSC แล้วบอกได้ตรงๆ ว่าคนที่ถาม ChatGPT/Gemini ใช้คำไหน เพราะ GSC เห็นได้แค่ฝั่ง Google เท่านั้น
ข้อสังเกตที่เริ่มจากพฤติกรรมที่เห็นจริง
สิ่งที่ผมสังเกตจากงานหน้างานคือคนรุ่นใหม่มักพิมพ์คำค้นสั้นๆ ในกล่องค้นหา แล้วเชื่อคำตอบแรกที่เห็นค่อนข้างเร็ว ไม่ค่อยเลื่อนดูผลอื่นต่อ ซึ่งพอไปเช็คกับข้อมูลอุตสาหกรรมก็พบว่าตรงกับที่หลายแหล่งวัดไว้จริง — Semrush ระบุว่าคำค้น Google เฉลี่ยอยู่ที่ประมาณ 3.4 คำ ขณะที่การวิเคราะห์คำค้นภายในของ ChatGPT โดย Nectiv (ตัวอย่างกว่า 2,600 คำค้น) พบค่าเฉลี่ยอยู่ที่ 5.48 คำ หรือยาวกว่าประมาณ 61% และ 77% ของคำค้นใน ChatGPT ยาวตั้งแต่ 5 คำขึ้นไป ส่วนข้อมูลจาก SimilarWeb ยิ่งชี้ชัดกว่านั้นคือคำถามใน ChatGPT ยาวกว่าคำค้น Google ทั่วไปถึงราว 17 เท่า และยาวกว่า Google AI Mode ประมาณ 6 เท่า
ส่วน Voice Search ที่ผมสังเกตว่ากำลังโตขึ้นเรื่อยๆ ก็มีข้อมูลรองรับทิศทางเดียวกัน คือคำค้นที่พูดออกมามักยาวกว่าคำค้นที่พิมพ์ประมาณ 4 คำ เฉลี่ยรวมอยู่ที่ราว 11 คำต่อครั้ง (ตามข้อมูลของ Upward Engine) และมักมาในรูปประโยคคำถามเต็มรูปแบบมากกว่าคำหลักสั้นๆ ซึ่งเข้าทางกับพฤติกรรมสนทนากับ ChatGPT/Gemini มากกว่าพฤติกรรมพิมพ์ค้นหาแบบเดิม
ลองถาม Gemini ตรงๆ — สรุปแบบไม่เอนเอียง
ผมถาม Gemini ตรงๆ ว่าคนที่เห็นข้อมูลใน AIO มีแนวโน้มใช้คำค้นแบบเดียวกับที่ถาม ChatGPT/Gemini ไหม คำตอบที่ได้สรุปได้ประมาณนี้: ฝั่ง Google (รวม AIO) ผู้ใช้มักเริ่มจากคำค้นสั้นแบบแยกส่วนตามความเคยชินเดิม ส่วนฝั่งแชทบอตผู้ใช้มักพิมพ์เป็นประโยคยาวใส่บริบทส่วนตัวลงไปด้วย — ตรงกับตัวเลขที่ผมยกมาข้างต้นพอดี Gemini ยังพูดถึงพฤติกรรมถามต่อเนื่อง (Follow-up) ว่าฝั่งแชทบอตมักถามต่อยอดในบทสนทนาเดิมได้เลย ขณะที่ฝั่ง Google เดิมทีผู้ใช้มักจบการค้นหาทันทีถ้า AIO ตอบตรงจุด (Zero-click) ซึ่งจุดนี้ก็สอดคล้องกับพฤติกรรม session ที่ยาวกว่าของ ChatGPT ที่หลายแหล่งวัดไว้เช่นกัน
จุดที่ผมไม่เห็นด้วยทั้งหมด
Gemini อธิบายว่า AIO จะดึงเว็บไปแสดงก็ต่อเมื่อเว็บนั้นติด Top 10 ในผลการค้นหาแบบดั้งเดิมอยู่แล้วเป็นหลัก แต่ทีมเราเคยทำการทดสอบภาคสนามจริงเรื่องนี้โดยตรงมาก่อน (อ่านรายละเอียดที่ AIO ดึงข้อมูลจาก Top 10 จริงไหม?) ผลที่ได้คือ Facebook.com ปรากฏในกล่อง Citation Sidebar ของ AIO ถึง 2 จาก 8 ครั้งที่ทดสอบ ทั้งที่ไม่ติดอันดับเลยแม้แต่ในหน้า 1-5 ของผลการค้นหาแบบดั้งเดิม พูดง่ายๆ คือคำอธิบายของ Gemini ถูกแค่บางส่วน — Top 10 ยังมีผลกับการถูกดึงไปแสดงในเนื้อหาหลักของ AIO อยู่มาก แต่ไม่ใช่เงื่อนไขตายตัวสำหรับทุกตำแหน่งใน AIO โดยเฉพาะกล่อง Sidebar
มีงานวิเคราะห์จากต่างประเทศที่ตั้งข้อสังเกตคล้ายกันเรื่องนี้ด้วย คือปรากฏการณ์ที่เรียกกันว่า “LLM seeding” ซึ่งระบุว่าโมเดลภาษาสามารถอ้างอิงหน้าเว็บที่อันดับต่ำกว่าอันดับต้นๆ ของผลการค้นหาแบบดั้งเดิมได้ ถ้าหน้านั้นตอบคำถามตรงประเด็นพอ ซึ่งไปในทิศทางเดียวกับสิ่งที่ทีมเราเจอเอง
สรุป: ทำไม GEO สูตรเดียวใช้ไม่ได้กับทั้งสองสนาม
เมื่อเอาทุกอย่างมาต่อกัน จะเห็นภาพว่าทั้งสองสนามต่างกันอย่างน้อย 3 ชั้น — ความยาว/รูปแบบคำค้นต่างกัน (สั้น-กระชับ vs ยาว-เป็นประโยค), พฤติกรรมการถามต่อเนื่องต่างกัน (จบทันที vs ถามต่อในบทสนทนาเดิม), และกลไกเลือกแหล่งอ้างอิงต่างกัน (Top 10 มีน้ำหนักมากฝั่ง AIO แต่ไม่ใช่เงื่อนไขตายตัว ส่วนฝั่งแชทบอตดูจะให้น้ำหนักกับความชัดเจนของเนื้อหาและความน่าเชื่อถือของแบรนด์มากกว่าอันดับ) เพราะฉะนั้นถ้าเขียนคอนเทนต์แบบเดียวแล้วหวังว่าจะติดทั้ง AIO และถูก ChatGPT/Gemini หยิบไปตอบพร้อมกันด้วยสูตรเดียวกันเป๊ะๆ โอกาสพลาดก็สูงขึ้นตามไปด้วย
แล้วเครื่องมือ AI Visibility ช่วยได้แค่ไหน
ตอนนี้มีเครื่องมือ AI Visibility ออกมาหลายตัวที่อ้างว่าช่วยติดตามว่าแบรนด์ถูกพูดถึงใน AI แพลตฟอร์มไหนบ้าง แต่จากที่ผมลองใช้งานจริงหลายตัว จุดที่ยังทำไม่ได้คือการบอกคำค้นที่แท้จริงที่คนใช้ถาม ChatGPT หรือ Gemini แม้จะเชื่อมกับ Google Search Console แล้วก็ตาม เพราะ GSC เก็บเฉพาะข้อมูลฝั่ง Google เท่านั้น (คำค้น, การแสดงผล, คลิก) ส่วนคำถามที่คนพิมพ์ในแชทบอตของ OpenAI หรือ Google เอง ไม่ได้ถูกส่งกลับมาให้เจ้าของเว็บเห็นในรูปแบบเดียวกับ Search Console เลย เครื่องมือ AI Visibility ส่วนใหญ่จึงทำได้แค่ “จำลอง” คำถามตัวอย่างแล้วเช็คว่าแบรนด์ถูกพูดถึงไหม ซึ่งเป็นการประมาณ ไม่ใช่ข้อมูลคำค้นจริงจากผู้ใช้เหมือนที่ GSC ให้ได้ฝั่ง Google Search
แนวทางที่ทำได้จริงตอนนี้
จากประสบการณ์ทำ GEO ให้ลูกค้าหลายราย (ดูเคสจริงในซีรีส์ AI Research ของเรา) แนวทางที่ผมใช้จริงตอนนี้คือแยกงานเป็นสองชั้นแทนที่จะทำสูตรเดียวรวด:
- ฝั่ง Google/AIO — ยังต้องทำ SEO พื้นฐานให้แข็งแรงก่อน (On-page, Technical, โครงสร้างเว็บ) เพราะ Top 10 ยังมีน้ำหนักสูงกับเนื้อหาหลักของ AIO ใส่ Schema Markup ให้ถูกต้อง และตอบคำถามแบบตรงประเด็นตั้งแต่ย่อหน้าแรกเพื่อให้ AIO ดึงไปสรุปได้ง่าย
- ฝั่งแชทบอต (ChatGPT/Gemini) — เน้นความลึกของเนื้อหาครอบคลุมทุกแง่มุมของหัวข้อ (Topical Depth) ใส่ตัวเลข/สถิติที่ตรวจสอบได้จริง อ้างอิงแหล่งที่มาชัดเจน เพราะแชทบอตดูจะให้น้ำหนักกับความน่าเชื่อถือของเนื้อหามากกว่าอันดับหน้าเว็บโดยตรง
- ทั้งสองฝั่ง — ต้องมี Digital Footprint นอกเว็บควบคู่ไปด้วย เพราะทั้ง AIO และแชทบอตต่างก็ดึงข้อมูลจากแหล่งอื่นนอกเว็บของเราเองมาประกอบคำตอบเหมือนกัน (Reddit, Pantip, YouTube, สื่อข่าว) ไม่ใช่แค่เนื้อหาบนเว็บตัวเองอย่างเดียว
- ยอมรับความไม่แน่นอน — เพราะยังไม่มีเครื่องมือไหนบอกคำค้นจริงฝั่งแชทบอตได้ วิธีที่แม่นที่สุดตอนนี้คือทดสอบเองแบบ manual (incognito, ทำซ้ำหลายรอบ) แล้วบันทึกผลไว้เป็น pattern อย่างที่ทีมเราทำต่อเนื่องในซีรีส์นี้
ข้อจำกัดของบทความนี้
บทความนี้เป็นการสังเคราะห์จากประสบการณ์ตรงในสายงาน SEO/GEO ของผู้เขียน บวกกับบทสนทนาหนึ่งครั้งกับ Gemini และผลทดสอบภาคสนามของทีมเราเองในบทความก่อนหน้า ไม่ใช่งานวิจัยเชิงวิชาการหรือข้อมูลที่ Google/OpenAI ยืนยันอย่างเป็นทางการ ควรอ่านในฐานะมุมมองเชิงวิชาชีพที่มีหลักฐานสนับสนุนบางส่วน ไม่ใช่ข้อสรุปตายตัว
คำถามที่พบบ่อย
คำค้นใน Google กับคำถามใน ChatGPT ต่างกันแค่ไหน
ตามข้อมูล Semrush คำค้น Google เฉลี่ยประมาณ 3.4 คำ ขณะที่คำค้นภายในของ ChatGPT (จากการวิเคราะห์ของ Nectiv) เฉลี่ยอยู่ที่ 5.48 คำ หรือยาวกว่าประมาณ 61%
AIO ต้องติด Top 10 ถึงจะถูกอ้างอิงจริงไหม
ส่วนใหญ่จริง โดยเฉพาะเนื้อหาหลักของ AIO แต่ไม่ใช่เงื่อนไขตายตัวทุกกรณี ทีมเราเคยทดสอบพบว่าเว็บที่ไม่ติดอันดับเลยในหน้า 1-5 ก็ยังปรากฏในกล่อง Citation Sidebar ได้เช่นกัน
มีเครื่องมือที่บอกคำค้นจริงฝั่ง ChatGPT/Gemini ได้ไหม
ยังไม่มีเครื่องมือใดที่ให้ข้อมูลคำค้นจริงจากผู้ใช้ฝั่งแชทบอตได้เหมือนที่ Search Console ให้ฝั่ง Google เครื่องมือ AI Visibility ส่วนใหญ่ทำได้แค่จำลองคำถามตัวอย่างมาทดสอบเท่านั้น
แหล่งอ้างอิง
- Search Engine Land / Semrush — ChatGPT search prompts data
- OfficeChai — SimilarWeb: ChatGPT queries 17x longer than Google
- Nectiv — What queries is ChatGPT using behind the scenes
- Upward Engine — Voice Search vs Text Search
- ALLMO — Google Search vs ChatGPT Questions (LLM seeding)
- Rechargeland — AIO ดึงข้อมูลจาก Top 10 จริงไหม (การทดสอบของทีมเราเอง)
Thanacharn J.
20+ ปีในสาย SEO / PPC / Social Marketing โฟกัสงานวิจัยด้าน GEO และ Zero-Click Threat · LinkedIn
