ການປັບແຕ່ງເຄື່ອງມືສ້າງເນື້ອຫາ (GEO: Generative Engine Optimization) ແມ່ນມາດຕະການໃນການອອກແບບໂຄງສ້າງ ແລະ ເນື້ອຫາເພື່ອໃຫ້ຂໍ້ມູນຂອງບໍລິສັດຖືກອ້າງອີງ, ກ່າວເຖິງ, ແລະ ນຳໃຊ້ໂດຍ AI ໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ ໃນສະພາບແວດລ້ອມການຄົ້ນຫາທີ່ AI ສ້າງຄຳຕອບດ້ວຍຕົນເອງ ເຊັ່ນ: ChatGPT ຫຼື Google AI Overviews.

ຈຸດເລີ່ມຕົ້ນຂອງການຄົ້ນຫາກຳລັງປ່ຽນຈາກຮູບແບບ "ເລືອກດ້ວຍຕົນເອງຈາກລາຍການລິ້ງ" ໄປສູ່ຮູບແບບ "ອ່ານຄຳຕອບດຽວທີ່ AI ສ້າງຂຶ້ນ". ເມື່ອຜູ້ຊື້ໃນກຸ່ມ BtoB ຖາມ AI ຜູ້ຊ່ວຍວ່າ "ເຄື່ອງມືບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດການສຳລັບອຸດສາຫະກຳການຜະລິດຂະໜາດກາງມີຫຍັງແດ່?", ການທີ່ບໍລິສັດຂອງທ່ານຈະປາກົດຢູ່ໃນຄຳຕອບນັ້ນຫຼືບໍ່—ນີ້ຄືດັດຊະນີຊີ້ວັດຄວາມສາມາດໃນການເບິ່ງເຫັນແບບໃໝ່.

ບົດຄວາມນີ້ຈະອະທິບາຍກ່ຽວກັບນິຍາມຂອງ GEO, ຄວາມແຕກຕ່າງຈາກ SEO ແບບດັ້ງເດີມ, ກົນໄກທີ່ AI ໃຊ້ໃນການອ້າງອີງຂໍ້ມູນ, ຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທີ່ພົບເລື້ອຍ, ແລະ 5 ຂັ້ນຕອນເພື່ອເລີ່ມຕົ້ນດຳເນີນການສຳລັບບໍລິສັດ BtoB ໂດຍສະເພາະສຳລັບພະນັກງານຝ່າຍການຕະຫຼາດ ແລະ ຜູ້ຮັບຜິດຊອບເວັບໄຊ. ເມື່ອອ່ານຈົບ, ທ່ານຈະສາມາດເຫັນພາບລວມຂອງ "ສິ່ງທີ່ຕ້ອງເຮັດເພື່ອໃຫ້ AI ອ້າງອີງຂໍ້ມູນຂອງທ່ານ".

GEO ແມ່ນ "ການປັບໃຫ້ເໝາະສົມເພື່ອໃຫ້ AI ອ່ານ ແລະ AI ອ້າງອີງເຖິງ" ເຊິ່ງສາມາດເຂົ້າໃຈໄດ້ງ່າຍ. ຈຸດປະສົງ ແລະ ຕົວຊີ້ວັດຜົນສຳເລັດແມ່ນແຕກຕ່າງຈາກ SEO ທີ່ເນັ້ນໃສ່ເຄື່ອງມືຊອກຫາ (Search Engine). ກ່ອນອື່ນໝົດ, ມາຈັດລະບຽບຄຳນິຍາມຂອງຄຳສັບ ແລະ ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ SEO, AEO ແລະ LLMO ທີ່ມັກຈະສັບສົນກັນກ່ອນ.

GEO ແມ່ນມາດຕະການປັບແຕ່ງໃຫ້ເໝາະສົມ ເພື່ອເພີ່ມການເບິ່ງເຫັນຂອງເນື້ອຫາພາຍໃນຄຳຕອບ ເມື່ອ Generative AI ຫຼື AI Search ສ້າງຄຳຕອບໂດຍມີການອ້າງອີງ, ກ່າວເຖິງ ຫຼື ເຊື່ອມໂຍງກັບເນື້ອຫາຂອງບໍລິສັດ. ໃນຂະນະທີ່ການຄົ້ນຫາແບບດັ້ງເດີມມີຈຸດປະສົງເພື່ອ "ເຮັດໃຫ້ໜ້າເວັບຂອງຕົນເອງສະແດງຜົນໃນອັນດັບຕົ້ນໆຂອງຜົນການຄົ້ນຫາ", GEO ມີຈຸດປະສົງເພື່ອ "ເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນ, ຂໍ້ມູນສະຖິຕິ ຫຼື ຊື່ບໍລິສັດຂອງຕົນເອງປາກົດຢູ່ໃນຂໍ້ຄວາມຄຳຕອບທີ່ AI ສ້າງຂຶ້ນ".

ຄຳວ່າ GEO ໄດ້ຖືກນຳສະເໜີໃນງານວິໄຈທາງວິຊາການເລື່ອງ "GEO: Generative Engine Optimization" (Aggarwal ແລະ ຄະນະ, ໄດ້ຮັບການຍອມຮັບໃນ KDD 2024) ເຊິ່ງເປີດຕົວ ຫຼື Launch ໃນປີ 2023. ໃນງານວິໄຈນີ້ໄດ້ລາຍງານວ່າ ພາຍໃຕ້ເງື່ອນໄຂການທົດລອງ, ການປັບປ່ຽນດ້ວຍວິທີຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການລະບຸແຫຼ່ງທີ່ມາຢ່າງຊັດເຈນ, ການເພີ່ມຂໍ້ມູນສະຖິຕິ ແລະ ການເພີ່ມຂໍ້ຄວາມອ້າງອີງຈາກແຫຼ່ງຂໍ້ມູນທີ່ເຊື່ອຖືໄດ້ ສາມາດເຮັດໃຫ້ການເບິ່ງເຫັນຂອງເນື້ອຫາບໍລິສັດໃນຄຳຕອບຂອງ Generative Engine ເພີ່ມຂຶ້ນສູງສຸດເຖິງ 40% (ທີ່ມາ: arXiv:2311.09735). ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ນີ້ແມ່ນຜົນລັດຈາກດັດຊະນີການເບິ່ງເຫັນ (Impression) ທີ່ໃຊ້ໃນການທົດລອງເທົ່ານັ້ນ, ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າອັດຕາການອ້າງອີງ, ການຄລິກ ຫຼື ຍອດຂາຍໃນການບໍລິການຕົວຈິງຈະເພີ່ມຂຶ້ນ 40% ສະເໝີໄປ. GEO ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງຂອງຄວາມຮູ້ສຶກ, ແຕ່ຄວນເຂົ້າໃຈວ່າຜົນກະທົບຂອງມັນຂຶ້ນຢູ່ກັບເງື່ອນໄຂຕ່າງໆ.

ສິ່ງທີ່ສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ໃນທີ່ນີ້ຄື ເປົ້າໝາຍຂອງ GEO ບໍ່ແມ່ນ "ການຖືກຄລິກ" ແຕ່ແມ່ນ "ການປາກົດຢູ່ໃນຄຳຕອບນັ້ນເອງ". ໃນ AI Search, ສະຖານະການ "Zero-click" ທີ່ຜູ້ໃຊ້ດຳເນີນການປຽບທຽບ ຫຼື ພິຈາລະນາໂດຍບໍ່ໄດ້ເຂົ້າໄປຢ້ຽມຊົມເວັບໄຊແຕ່ລະແຫ່ງນັ້ນມີຈຳນວນເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ. ເຖິງແມ່ນວ່າລິ້ງຈະບໍ່ຖືກຄລິກ, ແຕ່ຖ້າໃນຄຳຕອບຂອງ AI ມີການກ່າວເຖິງວ່າ "ໃນຂະແໜງການນີ້ ວິທີການຂອງບໍລິສັດ A ເປັນທີ່ຮູ້ຈັກກັນດີ", ນັ້ນກໍຈະກາຍເປັນຈຸດເຊື່ອມຕໍ່ທີ່ນຳໄປສູ່ການຮັບຮູ້, ການຄົ້ນຫາຊື່ຍີ່ຫໍ້ ແລະ ການເຈລະຈາທາງທຸລະກິດ. ການອອກແບບວ່າບໍລິສັດຂອງຕົນຈະສາມາດເຂົ້າໄປຢູ່ໃນຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ທີ່ LLM (Large Language Model) ສ້າງຄຳຕອບໄດ້ແນວໃດ—ນັ້ນຄືສິ່ງທີ່ GEO ຕ້ອງອອກແບບ.

ທັງນີ້, GEO ໃນບົດຄວາມນີ້ເປັນຄຳຮວມໃນທາງປະຕິບັດເພື່ອເພີ່ມຄວາມງ່າຍໃນການຖືກອ້າງອີງ, ກ່າວເຖິງ ຫຼື ເຊື່ອມໂຍງພາຍໃນຄຳຕອບຂອງ AI. Google ຫຼື OpenAI ບໍ່ໄດ້ຮັບປະກັນວິທີການປັບແຕ່ງແບບ "GEO" ຢ່າງເປັນທາງການ ແລະ ເຫດຜົນ (Logic) ໃນການອ້າງອີງຂອງແຕ່ລະບໍລິການ AI Search ກໍບໍ່ໄດ້ເປີດເຜີຍ ແລະ ມີການປ່ຽນແປງຢູ່ຕະຫຼອດເວລາ. ມາດຕະການ GEO ບໍ່ແມ່ນ "ວິທີການທີ່ຈະຖືກອ້າງອີງຢ່າງແນ່ນອນ", ແຕ່ຄວນເບິ່ງວ່າເປັນການອອກແບບຂໍ້ມູນທີ່ເຮັດໃຫ້ AI ສາມາດຄົ້ນພົບ, ເຂົ້າໃຈ ແລະ ອ້າງອີງໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ.

ສະຫຼຸບໂດຍຫຍໍ້ຄື: SEO, AEO, GEO ແລະ LLMO ບໍ່ແມ່ນແນວຄວາມຄິດທີ່ຂັດແຍ່ງກັນ ແຕ່ເປັນການເບິ່ງໃນລັກສະນະຂອງການປ່ຽນແປງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ (Gradation) ທີ່ "ເປົ້າໝາຍຂອງການປັບແຕ່ງໄດ້ຂະຫຍາຍອອກຈາກໜ້າຜົນການຄົ້ນຫາ ໄປສູ່ການຕອບຄຳຖາມຂອງ AI" ເຊິ່ງເປັນຄວາມເປັນຈິງທີ່ໃກ້ຄຽງທີ່ສຸດ.

ຄຳສັບເຫຼົ່ານີ້ລ້ວນແຕ່ຫາກໍ່ປະກົດຂຶ້ນໄດ້ບໍ່ດົນ ແລະ ນິຍາມໃນວົງການກໍຍັງບໍ່ທັນເປັນເອກະພາບກັນຢ່າງສົມບູນ. ຜູ້ປະຕິບັດງານບາງຄົນໃຊ້ AEO ແລະ GEO ແທນກັນ, ໃນຂະນະທີ່ບາງຄົນຖືວ່າ LLMO ເປັນແນວຄວາມຄິດທີ່ກວ້າງກວ່າ GEO. ດັ່ງນັ້ນ, ຈຶ່ງບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງໄປຍຶດຕິດກັບການແບ່ງຂອບເຂດຂອງຄຳສັບຢ່າງເຄັ່ງຄັດ.

ສິ່ງທີ່ຄວນຈົດຈຳໃນທາງປະຕິບັດມີພຽງຈຸດດຽວຄື: ໃນຂະນະທີ່ SEO ເປັນມາດຕະການ "ເພື່ອໃຫ້ໄດ້ຮັບການປະເມີນຈາກລະບົບອັນກໍຣິທຶມຂອງ Search Engine", ແຕ່ GEO ແມ່ນມາດຕະການ "ເພື່ອໃຫ້ LLM ເຊິ່ງເປັນໂມເດວພາສາສາມາດອ່ານ, ສະຫຼຸບ ແລະ ອ້າງອີງໄດ້". ເມື່ອຜູ້ປະເມີນປ່ຽນໄປ ວິທີການສ້າງເນື້ອຫາທີ່ງ່າຍຕໍ່ການຖືກປະເມີນກໍຈະປ່ຽນໄປນຳ. ຄວາມຮູ້ດ້ານ SEO ຍັງຄົງເປັນພື້ນຖານທີ່ໃຊ້ໄດ້ຜົນຢູ່ ແຕ່ການເພີ່ມ "ການອອກແບບເພື່ອໃຫ້ AI ອ່ານ" ເຂົ້າໄປອີກຊັ້ນໜຶ່ງ ນັ້ນຄືຕຳແໜ່ງຂອງ GEO.

ເບື້ອງຫຼັງທີ່ເຮັດໃຫ້ GEO ໄດ້ຮັບຄວາມສົນໃຈ ແມ່ນມາຈາກການປ່ຽນແປງທາງໂຄງສ້າງທີ່ວ່າ "ທາງເຂົ້າຂອງການຄົ້ນຫາໄດ້ປ່ຽນໄປແລ້ວ". ໂດຍສະເພາະຂະບວນການຊື້ຂາຍແບບ BtoB ແມ່ນໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຈາກ AI Assistant ໄດ້ງ່າຍ. ເຮົາລອງມາເບິ່ງເຫດຜົນຈາກ 2 ດ້ານກັນ.

ຜູ້ຊື້ບໍ່ໄດ້ "ຄົ້ນຫາ, ເປີດລິ້ງ, ແລະ ປຽບທຽບດ້ວຍຕົນເອງ" ອີກຕໍ່ໄປ. ພວກເຂົາຫັນມາຖາມ AI ໂດຍກົງ ແລະ ຕັດສິນໃຈຈາກຄຳຕອບທີ່ສະຫຼຸບມາໃຫ້ແລ້ວ.

ບໍລິສັດວິໄຈ Gartner ຄາດການວ່າ ພາຍໃນປີ 2026 ການໃຊ້ງານ Search Engine ແບບດັ້ງເດີມຈະຫຼຸດລົງ 25% ແລະ ຈະປ່ຽນໄປໃຊ້ Virtual Agent ເຊັ່ນ AI Chatbot ແທນ (Gartner, ຖະແຫຼງການເດືອນກຸມພາ 2024). ເຖິງແມ່ນວ່ານີ້ຈະເປັນພຽງການຄາດການ ແລະ ບໍ່ແມ່ນຂໍ້ເທັດຈິງທີ່ແນ່ນອນ, ແຕ່ການທີ່ຜູ້ຮັບຜິດຊອບການຈັດຊື້ໃນ BtoB ຖາມ AI Assistant ວ່າ "SaaS ທີ່ແນະນຳສຳລັບອຸດສາຫະກຳ XX ແມ່ນຫຍັງ?" ຫຼື "ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງບໍລິສັດ A ແລະ ບໍລິສັດ B ແມ່ນຫຍັງ?" ໃນຂັ້ນຕອນເລີ່ມຕົ້ນຂອງການເລືອກ Vendor ນັ້ນ ກໍບໍ່ແມ່ນເລື່ອງແປກອີກຕໍ່ໄປ.

ໃນຖານະຕົວຊີ້ວັດເພື່ອວັດແທກການປ່ຽນແປງນີ້, ແນວຄິດທີ່ເອີ້ນວ່າ "Share of LLM" (ຫຼືທີ່ເອີ້ນກັນວ່າ Share of Model, LLM Share of Voice) ໄດ້ເລີ່ມຖືກນຳມາໃຊ້. ນີ້ແມ່ນແນວຄິດທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າ ເມື່ອມີການຖາມ AI ກ່ຽວກັບຫົວຂໍ້ໃດໜຶ່ງ, ບໍລິສັດຂອງທ່ານຈະປາກົດຂຶ້ນເລື້ອຍໆໃນຄຳຕອບຫຼາຍປານໃດ ແລະ ຢູ່ໃນບໍລິບົດໃດ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ນີ້ເປັນຕົວຊີ້ວັດການປະຕິບັດງານທີ່ຫາກໍເກີດໃໝ່ ແລະ ຍັງບໍ່ແມ່ນ KPI ທີ່ມີການກຳນົດນິຍາມຢ່າງເປັນທາງການໃນລະດັບອຸດສາຫະກຳ. ໃນຂະນະທີ່ອັນດັບການຄົ້ນຫາເຄີຍເປັນຕົວຊີ້ວັດຫຼັກຂອງ SEO, ໃນປັດຈຸບັນຄວນຖືວ່າ Share of LLM ເປັນພຽງ "ໜຶ່ງໃນຕົວຊີ້ວັດທາງເລືອກເພື່ອວັດແທກປະສິດທິຜົນຂອງ GEO" ເທົ່ານັ້ນ.

ສຳລັບ BtoB ແລ້ວ, ການປ່ຽນແປງນີ້ມີຄວາມສຳຄັນເນື່ອງຈາກລັກສະນະການຊື້ທີ່ມີໄລຍະເວລາພິຈາລະນາດົນ ແລະ ມີຜູ້ກ່ຽວຂ້ອງຫຼາຍຝ່າຍ. ຖ້າບໍ່ສາມາດເຂົ້າໄປຢູ່ໃນ "ລາຍຊື່ຜູ້ສະໝັກ" (Candidate List) ທີ່ AI ສະແດງໃຫ້ເຫັນໃນການສຳຫຼວດຂັ້ນຕົ້ນຂອງພະນັກງານຜູ້ຮັບຜິດຊອບໄດ້, ກໍຈະເປັນການຍາກທີ່ຈະກ້າວເຂົ້າສູ່ສະໜາມການປຽບທຽບພິຈາລະນາໃນຂັ້ນຕໍ່ໄປ. ຄຳຕອບຂອງ AI ກຳລັງກາຍເປັນເຄື່ອງມືສ້າງ "Longlist" ແບບໃໝ່.

ໃນໂລກຂອງ SEO, "ຄວາມແຂງແກ່ນຂອງໂດເມນ (Domain Authority)" ໄດ້ຖືກຖືວ່າເປັນປັດໄຈສຳຄັນໃນການຈັດອັນດັບໃຫ້ຢູ່ໃນຕຳແໜ່ງສູງມາເປັນເວລາດົນນານ. ໂຄງສ້າງດັ່ງກ່າວເຮັດໃຫ້ສື່ຂະໜາດໃຫຍ່ ຫຼື ເວັບໄຊທ໌ປະຕູທາງ (Portal sites) ທີ່ມີການເຊື່ອມຕໍ່ກັບເວັບໄຊທ໌ອື່ນ (Backlinks) ຈຳນວນຫຼາຍ ແລະ ມີປະຫວັດການດຳເນີນງານມາຢ່າງຍາວນານ ສາມາດຄອງອັນດັບຕົ້ນໆຂອງຜົນການຄົ້ນຫາໄດ້ງ່າຍ.

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນການຄົ້ນຫາດ້ວຍ AI, ສົມມຸດຕິຖານນີ້ໄດ້ສັ່ນຄອນລົງບາງສ່ວນ. ໃນຂະນະທີ່ອັນດັບການຄົ້ນຫາແບບດັ້ງເດີມ ແລະ ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງໂດເມນຍັງຄົງມີຄວາມສຳຄັນ, ຂໍ້ມູນປະຖົມພູມ (Primary information) ທີ່ຕອບຄຳຖາມໄດ້ຢ່າງຈະແຈ້ງ ຫຼື ເນື້ອຫາທີ່ມີໂຄງສ້າງທີ່ງ່າຍຕໍ່ການສະກັດເອົາຂໍ້ມູນ ກໍມີໂອກາດທີ່ຈະຖືກເລືອກມາອ້າງອີງໄດ້ເຊັ່ນກັນ. ມີການສັງເກດເຫັນກໍລະນີທີ່ AI ເລືອກອ້າງອີງ "ວັກທີ່ຕອບຄຳຖາມໄດ້ຢ່າງກົງຈຸດ" ຈາກເວັບໄຊທ໌ສະເພາະທາງ (Niche site) ຫຼາຍກວ່າບົດຄວາມແບບກວ້າງໆຂອງສື່ຂະໜາດໃຫຍ່.

ນີ້ຖືເປັນໂອກາດດີສຳລັບບໍລິສັດ BtoB ທີ່ບໍ່ສາມາດແຂ່ງຂັນກັບບໍລິສັດໃຫຍ່ດ້ວຍ Domain Authority ໄດ້ໂດຍກົງ. ຖ້າຫາກບໍລິສັດມີຂໍ້ມູນປະຖົມພູມທີ່ຂຽນກ່ຽວກັບຂົງເຂດຄວາມຊ່ຽວຊານທີ່ຕົນເອງລົງມືເຮັດແທ້, ໂດຍມີການລະບຸຄຳນິຍາມ, ຂັ້ນຕອນ, ຕົວເລກ, ແລະ ເງື່ອນໄຂຢ່າງລະອຽດ, AI ກໍມີໂອກາດທີ່ຈະເກັບເອົາຂໍ້ມູນເຫຼົ່ານັ້ນໄປເປັນ "ວັດຖຸດິບທີ່ງ່າຍຕໍ່ການຕອບຄຳຖາມ".

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຢ່າເຂົ້າໃຈຜິດ. ນີ້ບໍ່ໄດ້ໝາຍຄວາມວ່າ "ຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງ (Authority) ແລະ ອັນດັບການຄົ້ນຫາບໍ່ມີຄວາມຈຳເປັນອີກຕໍ່ໄປ". ມີຜົນການສຳຫຼວດທີ່ລະບຸວ່າ URL ສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ຖືກອ້າງອີງໃນ AI Overviews ຍັງຄົງຊ້ຳກັບຜົນການຄົ້ນຫາອັນດັບຕົ້ນໆແບບປົກກະຕິ, ສະນັ້ນ ການປະເມີນຜົນທີ່ສ້າງມາຈາກ SEO ຈຶ່ງຍັງຄົງມີຜົນໃນການຄົ້ນຫາດ້ວຍ AI ເຊັ່ນກັນ. ຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ຖືກຕ້ອງຄື: ຄວາມເປັນເຈົ້າຂອງ ແລະ ອັນດັບການຄົ້ນຫາຍັງຄົງມີຄວາມສຳຄັນ, ແລະ ນອກຈາກນັ້ນ "ຂໍ້ມູນປະຖົມພູມທີ່ຕອບຄຳຖາມໄດ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ" ກໍຍັງມີໂອກາດໃໝ່ໆໃນການຖືກອ້າງອີງອີກດ້ວຍ. ສຳລັບບໍລິສັດ BtoB ຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ກາງທີ່ເນັ້ນຄວາມຊ່ຽວຊານສະເພາະດ້ານ, GEO ຈຶ່ງເປັນສະໜາມທີ່ຄຸ້ມຄ່າແກ່ການທ້າທາຍ.

ເພື່ອຄິດຫາວິທີການໃນການເຮັດ GEO, ກ່ອນອື່ນໝົດຈຳເປັນຕ້ອງເຂົ້າໃຈວ່າ "AI ມີວິທີການນຳເອົາຂໍ້ມູນພາຍນອກເຂົ້າມາ ແລະ ອ້າງອີງໃນຄຳຕອບແນວໃດ". ຖ້າເຂົ້າໃຈກົນໄກການເຮັດວຽກແລ້ວ, ຈຸດທີ່ຄວນປັບໃຫ້ເໝາະສົມ (Optimization) ກໍຈະປາກົດໃຫ້ເຫັນຢ່າງຊັດເຈນ.

ການຄົ້ນຫາດ້ວຍ AI ໃນປັດຈຸບັນສ່ວນຫຼາຍບໍ່ໄດ້ຕອບໂດຍອີງໃສ່ພຽງແຕ່ຄວາມຮູ້ທີ່ LLM ໄດ້ຮຽນຮູ້ມາເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຈະມີການຄົ້ນຫາເວັບໃນທຸກຄັ້ງທີ່ມີການຕອບຄຳຖາມ, ພ້ອມທັງອ່ານ, ສະຫຼຸບ ແລະ ອ້າງອີງຈາກໜ້າເວັບທີ່ໄດ້ມາ. ກົນໄກ "ການຄົ້ນຫາ, ການດຶງຂໍ້ມູນ ແລະ ການນຳໃຊ້ໃນການຕອບຄຳຖາມ" ນີ້ ມີພື້ນຖານມາຈາກເຕັກໂນໂລຊີທີ່ເອີ້ນວ່າ RAG (Retrieval-Augmented Generation: ການສ້າງໂດຍການເພີ່ມການຄົ້ນຫາ).

ຖ້າເວົ້າແບບຫຍໍ້ໆ, ການຄົ້ນຫາດ້ວຍ AI ຈະເຮັດວຽກຕາມຂັ້ນຕອນດັ່ງນີ້:

1. ແຍກຄຳຖາມຂອງຜູ້ໃຊ້ໃຫ້ເປັນຫຼາຍໆ Query ທີ່ຄົ້ນຫາງ່າຍ
2. ລວບລວມໜ້າເວັບທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໂດຍໃຊ້ Search Engine ຫຼື ດັດຊະນີສະເພາະ
3. ອ່ານເນື້ອໃນຂອງໜ້າເວັບທີ່ລວບລວມມາ ແລະ ສະກັດເອົາສ່ວນທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບຄຳຖາມ
4. ເຊື່ອມຕໍ່ສ່ວນທີ່ສະກັດມາໄດ້ນັ້ນເຂົ້າຫາກັນ ເພື່ອສ້າງເປັນຄຳຕອບທີ່ມີການລະບຸແຫຼ່ງທີ່ມາ

ໃນມຸມມອງຂອງ GEO, ສິ່ງທີ່ສຳຄັນແມ່ນຂັ້ນຕອນທີ 3 ແລະ 4. AI ບໍ່ໄດ້ອ່ານທັງໜ້າເວັບຢ່າງເທົ່າທຽມກັນ, ແຕ່ມັນກຳລັງຊອກຫາ "ຊິ້ນສ່ວນທີ່ນຳໄປໃຊ້ໄດ້" ເພື່ອຕອບສະໜອງຕໍ່ຄຳຖາມ. ກ່າວຄື: ເຖິງແມ່ນວ່າໜ້າເວັບຂອງທ່ານຈະຖືກຄົ້ນຫາພົບ, ແຕ່ຖ້າເນື້ອໃນມີໂຄງສ້າງທີ່ "ຍາກຕໍ່ການຕັດແຍກອອກມາເປັນຊິ້ນສ່ວນເພື່ອໃຊ້ງານ", ມັນກໍຈະບໍ່ຖືກນຳໄປອ້າງອີງ. ໜ້າເວັບທີ່ບໍ່ມີບົດສະຫຼຸບຢູ່ຕອນຕົ້ນ, ມີຄຳນິຍາມທີ່ບໍ່ຊັດເຈນ ແລະ ມີຈຸດສຳຄັນທີ່ຝັງຢູ່ໃນວັກຍາວໆ—ເຖິງແມ່ນວ່າຈະມີຊື່ຢູ່ໃນດັດຊະນີການຄົ້ນຫາ ແຕ່ກໍຍາກທີ່ຈະຖືກນຳໄປອ້າງອີງໃນຄຳຕອບ.

GEO ສາມາດກ່າວໄດ້ວ່າ ເປັນການເຮັດວຽກເພື່ອຍົກລະດັບທັງ "ຄວາມງ່າຍໃນການດຶງຂໍ້ມູນ" ແລະ "ຄວາມງ່າຍໃນການນຳໄປໃຊ້ເປັນຊິ້ນສ່ວນ". ຖ້າທ່ານເຂົ້າໃຈກົນໄກຂອງ RAG, ທ່ານກໍຈະເຂົ້າໃຈຢ່າງແຈ່ມແຈ້ງວ່າ ເປັນຫຍັງການຂຽນບົດສະຫຼຸບໄວ້ກ່ອນ (Conclusion First) ແລະ ການຈັດໂຄງສ້າງເນື້ອຫາຈຶ່ງມີປະສິດທິຜົນ.

ຂະບວນການທີ່ AI ເຊື່ອມໂຍງຄຳຕອບເຂົ້າກັບຂໍ້ມູນຄວາມຈິງຈາກພາຍນອກ ເອີ້ນວ່າ "Grounding". ໂດຍທຳມະຊາດແລ້ວ, LLM ພຽງແຕ່ສ້າງຂໍ້ຄວາມທີ່ມີຄວາມເປັນໄປໄດ້ສູງຈາກການກະຈາຍຄວາມໜ້າຈະເປັນຂອງຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຮຽນຮູ້ມາເທົ່ານັ້ນ, ເຊິ່ງບໍ່ໄດ້ຮັບປະກັນວ່າເນື້ອຫານັ້ນເປັນຄວາມຈິງຫຼືບໍ່. ດັ່ງນັ້ນ, ການເຮັດໃຫ້ຄຳຕອບ "ຢັ່ງຮາກຖານ" ຢູ່ກັບໜ້າເວັບທີ່ມີຢູ່ຈິງ ຫຼື ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນປະຖົມພູມ ຈຶ່ງເປັນການຄວບຄຸມ Hallucination (ຄວາມຜິດພາດທີ່ເບິ່ງຄືວ່າຖືກຕ້ອງ) ແລະ ເຮັດໃຫ້ສາມາດລະບຸແຫຼ່ງອ້າງອີງໄດ້—ນີ້ຄື Grounding.

ສຳລັບ GEO ແລ້ວ, Grounding ມີຄວາມສຳຄັນເພາະວ່າ "ເນື້ອຫາທີ່ AI ສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ໄດ້ຢ່າງໝັ້ນໃຈໃນຖານະແຫຼ່ງອ້າງອີງ" ແມ່ນເນື້ອຫາທີ່ມີໂອກາດຖືກອ້າງເຖິງສູງ. ການຄົ້ນຫາດ້ວຍ AI ຈະສະແດງແຫຼ່ງອ້າງອີງເພື່ອຮັບປະກັນຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງຄຳຕອບ. ການທີ່ຈະຖືກເລືອກເປັນແຫຼ່ງອ້າງອີງນັ້ນ, ເນື້ອຫາຕ້ອງສາມາດກວດສອບໄດ້, ກ່າວຄື: ມີແຫຼ່ງທີ່ມາຂອງຕົວເລກ, ມີຫຼັກຖານສະໜັບສະໜູນຂໍ້ສະເໜີແນະ, ແລະ ມີການລະບຸຕົວຕົນຂອງຜູ້ຂຽນຢ່າງຊັດເຈນ.

ໃນທາງກັບກັນ, ການຕັດສິນໂດຍບໍ່ມີແຫຼ່ງອ້າງອີງ, ການເວົ້າເຖິງທິດສະດີທົ່ວໄປທີ່ຂາດຫຼັກຖານ, ແລະ ບົດຄວາມທີ່ບໍ່ຮູ້ວ່າໃຜເປັນຜູ້ຂຽນ ແມ່ນເນື້ອຫາທີ່ AI ເບິ່ງວ່າ "ເຊື່ອມຕໍ່ໄດ້ຍາກ". ເນື່ອງຈາກການອ້າງອີງເນື້ອຫາເຫຼົ່ານັ້ນອາດເຮັດໃຫ້ຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືຂອງຄຳຕອບຕົນເອງຫຼຸດລົງ, AI ຈຶ່ງຫຼີກລ່ຽງສິ່ງເຫຼົ່ານັ້ນ.

ກົນລະຍຸດສ່ວນໃຫຍ່ຂອງ GEO ທີ່ເນັ້ນໃສ່ "ການມີຂໍ້ມູນປະຖົມພູມ", "ການໃສ່ແຫຼ່ງອ້າງອີງ", ແລະ "ການລະບຸຂໍ້ມູນຜູ້ຂຽນ" ລ້ວນແລ້ວແຕ່ເຊື່ອມໂຍງໂດຍກົງກັບຄວາມງ່າຍໃນການເຮັດ Grounding ນີ້ເອງ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການຮູ້ລາຍລະອຽດເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບກົນໄກຂອງ Grounding, ກະລຸນາອ້າງອີງ ຄູ່ມືການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ AI Grounding ແລະ ການກວດສອບຄວາມຈິງຂອງ LLM ປະກອບໄປດ້ວຍ.

ເນື່ອງຈາກ GEO ເປັນຂົງເຂດໃໝ່, ຈຶ່ງງ່າຍທີ່ຈະເກີດຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດຈາກການຕີຄວາມໝາຍທີ່ສຸດໂຕ່ງ ຫຼື ການນຳເອົາວິທີການເກົ່າມາໃຊ້. ກ່ອນຈະເລີ່ມຕົ້ນ, ຂ້າພະເຈົ້າຂໍແກ້ໄຂຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດ 2 ປະການທີ່ພົບເຫັນເລື້ອຍໆ.

"ຕໍ່ຈາກນີ້ໄປແມ່ນຍຸກຂອງ GEO ດັ່ງນັ້ນ SEO ຈຶ່ງບໍ່ຈຳເປັນອີກຕໍ່ໄປ" —— ນີ້ແມ່ນຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດທີ່ພົບເຫັນໄດ້ເລື້ອຍທີ່ສຸດ ແລະ ອັນຕະລາຍທີ່ສຸດ.

ເຫດຜົນແມ່ນງ່າຍດາຍ. ດັ່ງທີ່ໄດ້ກ່າວມາຂ້າງຕົ້ນ, ການຄົ້ນຫາດ້ວຍ AI ສ່ວນຫຼາຍແມ່ນໃຊ້ Search Engine ແບບດັ້ງເດີມ ແລະ Index ພາຍໃນເພື່ອເກັບກຳຂໍ້ມູນໜ້າເວັບຕ່າງໆ. ໜ້າເວັບທີ່ບໍ່ຖືກຄົ້ນພົບຜ່ານການ Search ຈະບໍ່ຖືກນຳເຂົ້າໄປເປັນຕົວເລືອກໃນການອ້າງອີງຂອງ AI ຕັ້ງແຕ່ຕົ້ນ. SEO ເຊິ່ງເປັນຕົວຮັບປະກັນຄວາມສາມາດໃນການຄົ້ນພົບຜ່ານການ Crawl, Index ແລະ Search ຍັງຄົງມີຄວາມສຳຄັນໃນຖານະເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນຂອງ GEO. ການຖິ້ມ SEO ກໍເທົ່າກັບການປິດປະຕູທາງເຂົ້າທີ່ AI ຈະເຂົ້າມາອ່ານຂໍ້ມູນນັ້ນເອງ.

ນອກຈາກນີ້, ເຖິງແມ່ນວ່າການຄົ້ນຫາດ້ວຍ AI ຈະແຜ່ຫຼາຍຂຶ້ນ ແຕ່ການຄົ້ນຫາແບບດັ້ງເດີມກໍຈະບໍ່ຫາຍໄປ. ໃນໄລຍະທ້າຍຂອງການປຽບທຽບ ແລະ ພິຈາລະນາ, ໃນຂັ້ນຕອນການກວດສອບ ມາດຕະຖານ ຫຼື Specification, ລາຄາ ແລະ ກໍລະນີສຶກສາການນຳໃຊ້, ຜູ້ໃຊ້ຍັງຄົງເຂົ້າໄປຢ້ຽມຊົມ ແລະ ອ່ານຂໍ້ມູນໃນແຕ່ລະເວັບໄຊໂດຍກົງ.

ວິທີການເບິ່ງທີ່ຖືກຕ້ອງແມ່ນແບບນີ້: SEO ແລະ GEO ບໍ່ແມ່ນຄວາມສຳພັນແບບ "ທົດແທນກັນ" ແຕ່ເປັນຄວາມສຳພັນແບບ "ເພີ່ມເຕີມເຂົ້າກັນ". ໂດຍການຮັບປະກັນຄວາມສາມາດໃນການຄົ້ນພົບດ້ວຍ SEO ແລ້ວ ຈຶ່ງເພີ່ມ "ການອອກແບບເພື່ອໃຫ້ AI ນຳໄປອ້າງອີງ" ດ້ວຍ GEO ເຂົ້າໄປ. ເຮົາບໍ່ສາມາດທຳລາຍພື້ນຖານແລ້ວສ້າງແຕ່ສ່ວນເທິງຂຶ້ນມາໄດ້.

ອີກໜຶ່ງຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດຄື ການເບິ່ງວ່າ GEO ເປັນ "ການຍັດຄີເວີດເພື່ອ AI". ເຊິ່ງເປັນແນວຄິດດຽວກັນກັບ SEO ໃນສະໄໝກ່ອນ ທີ່ມັກພົບເຫັນໃນໜ້າເວັບທີ່ມີການໃຊ້ຄີເວີດຊ້ຳໆຢ່າງບໍ່ເປັນທຳມະຊາດ ຫຼື ການໃຊ້ຂໍ້ຄວາມທີ່ຊ່ອນໄວ້ເພື່ອຫຼອກລວງ Search Engine.

ສິ່ງນີ້ມັກຈະສົ່ງຜົນກົງກັນຂ້າມ. LLM ອ່ານບົດຄວາມໃນຮູບແບບຂອງ "ການເຊື່ອມໂຍງທາງຄວາມໝາຍ" ບໍ່ແມ່ນ "ການລວມກຸ່ມຂອງຄີເວີດ". ບົດຄວາມທີ່ມີການຍັດຄີເວີດແບບກົນຈັກຈະມີຄວາມໝາຍທີ່ເຈືອຈາງ ແລະ ສະຫຼຸບໄດ້ຍາກ ເຊິ່ງສຳລັບ AI ແລ້ວ ມັນກາຍເປັນ "ເນື້ອຫາທີ່ນຳມາອ້າງອີງໄດ້ຍາກ" ໄປໂດຍປະລິຍາຍ.

ຍິ່ງໄປກວ່ານັ້ນ, ຝັ່ງ AI Search ເອງກໍມີກົນໄກການປະເມີນຄຸນນະພາບ. ເນື້ອຫາທີ່ມີຄຸນນະພາບຕ່ຳທີ່ພະຍາຍາມປັ່ນ AI ຢ່າງຈະແຈ້ງ ຫຼື ບົດຄວາມທີ່ຜະລິດອອກມາຈຳນວນຫຼາຍແຕ່ມີເນື້ອຫາເບົາບາງ ມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະຖືກຫຼຸດຄະແນນລົງທັງໃນ Search Engine ແລະ Generative Engine.

ສິ່ງທີ່ໄດ້ຜົນສຳລັບ GEO ບໍ່ແມ່ນເຕັກນິກແບບຜິວເຜີນ. "ບົດຄວາມທີ່ຜູ້ອ່ານທີ່ເປັນມະນຸດອ່ານແລ້ວຮູ້ສຶກວ່າ ມີຄວາມສະເພາະເຈາະຈົງ, ຖືກຕ້ອງ ແລະ ເຊື່ອຖືໄດ້" ກໍເປັນບົດຄວາມທີ່ AI ສາມາດນຳມາອ້າງອີງໄດ້ງ່າຍເຊັ່ນກັນ. ເຖິງແມ່ນວ່າຜູ້ປະເມີນຈະປ່ຽນຈາກມະນຸດມາເປັນ Model, ແຕ່ຫຼັກການສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ທີ່ວ່າ "ການຂຽນຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບທີ່ມີເນື້ອຫາຄົບຖ້ວນ ໃຫ້ມີໂຄງສ້າງທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍ" ນັ້ນຍັງຄົງບໍ່ປ່ຽນແປງ. GEO ບໍ່ແມ່ນການແຮັກ (Hack) ແຕ່ເປັນສ່ວນໜຶ່ງທີ່ຕໍ່ເນື່ອງມາຈາກຄຸນນະພາບຂອງເນື້ອຫາ.

ຈາກນີ້ໄປແມ່ນພາກປະຕິບັດຕົວຈິງ. GEO ສາມາດເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ໂດຍການສືບຕໍ່ຈາກເວັບໄຊທີ່ມີຢູ່ ແລະ ການດຳເນີນງານດ້ານເນື້ອຫາ ໂດຍບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີເຄື່ອງມືສະເພາະທາງ. ໃນທີ່ນີ້, ພວກເຮົາຈະອະທິບາຍ 5 ຂັ້ນຕອນທີ່ບໍລິສັດ BtoB ສາມາດເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ຢ່າງບໍ່ຫຍຸ້ງຍາກ ໂດຍແບ່ງອອກເປັນ 3 ພາກສ່ວນ ຄື: "ການຈັດກຽມຂໍ້ມູນປະຖົມພູມ ແລະ ຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ", "ການອອກແບບເນື້ອຫາທີ່ງ່າຍຕໍ່ການຖືກອ້າງອີງ" ແລະ "ການຕິດຕາມການເບິ່ງເຫັນຂອງ LLM". ເນື່ອງຈາກເປັນການວາງພື້ນຖານຕໍ່ເນື່ອງກັນ, ກະລຸນາເລີ່ມຕົ້ນຈາກຂັ້ນຕອນທີ 1 ເປັນຕົ້ນໄປ.

2 ຂັ້ນຕອນທຳອິດແມ່ນການສ້າງພື້ນຖານເພື່ອໃຫ້ AI ເລືອກເປັນ "ແຫຼ່ງອ້າງອີງ".

ຂັ້ນຕອນທີ 1: ທົບທວນຂໍ້ມູນປະຖົມພູມທີ່ມີແຕ່ບໍລິສັດຂອງທ່ານເທົ່ານັ້ນທີ່ສາມາດຂຽນໄດ້. ສິ່ງທີ່ AI ຢາກອ້າງອີງບໍ່ແມ່ນທິດສະດີທົ່ວໄປທີ່ມີຢູ່ທົ່ວໄປ ແຕ່ແມ່ນຂໍ້ມູນປະຖົມພູມທີ່ປະກອບດ້ວຍຕົວເລກ, ຂັ້ນຕອນ ແລະ ເງື່ອນໄຂທີ່ຊັດເຈນ. ບໍ່ວ່າຈະເປັນຜົນງານການນຳໃຊ້ຕົວຈິງຂອງບໍລິສັດ, ຂໍ້ມູນທີ່ໄດ້ຈາກການກວດສອບ, ຄວາມຜິດພາດ ແລະ ວິທີແກ້ໄຂທີ່ສະສົມມາຈາກໜ້າວຽກ, ຫຼື ມາດຕະຖານການຕັດສິນໃຈສະເພາະຂອງອຸດສາຫະກຳ — ໃຫ້ລວບລວມ "ຄວາມຮູ້ທີ່ໄດ້ຈາກການລົງມືເຮັດຕົວຈິງ" ເຫຼົ່ານີ້ໄວ້. ຄວາມຮູ້ທີ່ຝ່າຍຂາຍ, ຝ່າຍ Customer Success ແລະ ຝ່າຍເຕັກນິກມີຢູ່ນັ້ນ ຖ້າບໍ່ນຳມາທົບທວນ ແລະ ຮຽບຮຽງເປັນພາສາ ກໍບໍ່ຕ່າງຫຍັງກັບການທີ່ມັນບໍ່ມີຕົວຕົນຢູ່ເທິງເວັບໄຊ.

ຂັ້ນຕອນທີ 2: ປັບແຕ່ງຄວາມໝາຍຂອງໜ້າເວັບໃຫ້ເຄື່ອງຈັກເຂົ້າໃຈໄດ້ງ່າຍ. ການລະບຸຊື່ຜູ້ຂຽນ, ຜູ້ກວດສອບ, ວັນທີເຜີຍແຜ່, ວັນທີອັບເດດ ແລະ ການຈັດຕຽມຂໍ້ມູນໂຄງສ້າງ (JSON-LD) ເຊັ່ນ Article ສຳລັບບົດຄວາມ ແລະ Organization ສຳລັບຂໍ້ມູນຜູ້ດຳເນີນການ ຈະຊ່ວຍໃຫ້ Search Engine ເຂົ້າໃຈເນື້ອໃນຂອງໜ້າເວັບໄດ້ດີຂຶ້ນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມີຂໍ້ຄວນລະວັງຄື: Google ໄດ້ລະບຸວ່າບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງມີຂໍ້ມູນໂຄງສ້າງ schema.org ພິເສດເພື່ອໃຫ້ສະແດງຜົນໃນ AI Overviews ຫຼື AI Mode, ແລະ ການໃສ່ຂໍ້ມູນໂຄງສ້າງກໍບໍ່ໄດ້ເປັນການຮັບປະກັນວ່າ AI ຈະອ້າງອີງ. ຂໍ້ມູນໂຄງສ້າງບໍ່ແມ່ນ "ວິທີການທີ່ເຊື່ອມໂຍງໂດຍກົງໄປສູ່ການອ້າງອີງ", ແຕ່ຄວນຖືວ່າເປັນການສ້າງພື້ນຖານເພື່ອເຮັດໃຫ້ທີ່ມາຂອງໜ້າເວັບ (ໃຜເປັນຜູ້ຂຽນ, ເວລາໃດ, ຂຽນກ່ຽວກັບຫຍັງ) ມີຄວາມຊັດເຈນ.

ນອກຈາກນີ້, ຂໍ້ມູນໂຄງສ້າງສຳລັບຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍ (FAQPage) ເຖິງວ່າຈະມີຮູບແບບໃນ Schema.org, ແຕ່ເນື່ອງຈາກ Google Search ໄດ້ຢຸດການສະແດງຜົນ FAQ Rich Results ແລ້ວ, ຈຶ່ງບໍ່ຄວນຖືວ່າເປັນມາດຕະການທີ່ມີຈຸດປະສົງເພື່ອໃຫ້ໄດ້ພື້ນທີ່ FAQ ຂອງ Google. ເຖິງຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການສ້າງ FAQ ຍັງມີປະໂຫຍດ ແລະ ມີປະສິດທິຜົນ ເພາະມັນຊ່ວຍໃຫ້ທັງຜູ້ໃຊ້ ແລະ AI ສາມາດສະກັດເອົາຈຸດສຳຄັນໃນຮູບແບບຄຳຖາມໄດ້.

2 ຂັ້ນຕອນນີ້ອາດຈະເບິ່ງຄືວ່າບໍ່ໂດດເດັ່ນ ແຕ່ຖ້າຂ້າມຂັ້ນຕອນນີ້ໄປ ມາດຕະການຕໍ່ໆໄປກໍອາດຈະບໍ່ໄດ້ຜົນ. ຂໍໃຫ້ຄິດວ່າເປັນການສ້າງພື້ນຖານເພື່ອໃຫ້ AI ຕັດສິນໃຈວ່າ "ໜ້ານີ້ມີຄຸນຄ່າໃນການອ່ານ ແລະ ມີຄວາມປອດໄພທີ່ຈະອ້າງອີງເປັນແຫຼ່ງທີ່ມາ".

2 ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປນີ້ ແມ່ນການປັບແຕ່ງເນື້ອຫາໃຫ້ຢູ່ໃນຮູບແບບທີ່ "AI ສາມາດຕັດແຍກອອກມາເປັນສ່ວນໆໄດ້ງ່າຍ".

ຂັ້ນຕອນທີ 3: ຂຽນໂດຍເນັ້ນບົດສະຫຼຸບຂຶ້ນກ່ອນ. AI ກຳລັງຊອກຫາ "ສ່ວນເນື້ອຫາທີ່ນຳໄປໃຊ້ງານໄດ້" ເພື່ອຕອບຄຳຖາມ. ໃຫ້ຂຽນບົດສະຫຼຸບ ຫຼື ຄຳນິຍາມໄວ້ໃນ 1-2 ປະໂຫຍກທີ່ຊັດເຈນຢູ່ຕອນຕົ້ນຂອງແຕ່ລະໜ້າ ຫຼື ແຕ່ລະຫົວຂໍ້. ໃຫ້ວາງປະໂຫຍກນິຍາມທີ່ວ່າ "〇〇 ຄື △△" ໄວ້ໃນປະໂຫຍກທຳອິດຂອງບົດນຳ ແລະ ໃສ່ບົດສະຫຼຸບສັ້ນໆຂອງຫົວຂໍ້ນັ້ນໄວ້ໃຕ້ຫົວຂໍ້ຍ່ອຍແຕ່ລະອັນ. ໂຄງສ້າງທີ່ໃຫ້ບົດສະຫຼຸບຫຼັງຈາກການເກລິ່ນນຳທີ່ຍາວເຫຍື້ອ ແມ່ນຍາກສຳລັບ AI ທີ່ຈະຕັດແຍກອອກມາ.

ຂັ້ນຕອນທີ 4: ຕັ້ງຫົວຂໍ້ເປັນຮູບແບບຄຳຖາມ ແລະ ໃສ່ຫຼັກຖານປະກອບ. ຄຳຖາມທີ່ຜູ້ໃຊ້ຖາມ AI ມັກຈະເປັນປະໂຫຍກທຳມະຊາດ ເຊັ່ນ: "〇〇 ແມ່ນຫຍັງ?", "ເຮັດແນວໃດ?", ຫຼື "ຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ A ແລະ B ແມ່ນຫຍັງ?". ຖ້າປັບຫົວຂໍ້ໃຫ້ເປັນຮູບແບບຄຳຖາມເຫຼົ່ານີ້, AI ຈະສາມາດຈັບຄູ່ "ຫົວຂໍ້ນີ້ = ຄຳຕອບຂອງຄຳຖາມນີ້" ໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ພ້ອມກັນນັ້ນ, ໃຫ້ສະແດງການປຽບທຽບດ້ວຍຕາຕະລາງ ແລະ ໃສ່ຕົວເລກພ້ອມແຫຼ່ງອ້າງອີງໃຫ້ກັບຂໍ້ສະເໜີແນະຕ່າງໆ. ຕາຕະລາງ, ປະໂຫຍກນິຍາມ ແລະ ຕົວເລກທີ່ມີແຫຼ່ງອ້າງອີງ ລ້ວນແລ້ວແຕ່ເປັນອົງປະກອບທີ່ AI ສາມາດສະກັດ ແລະ ອ້າງອີງໄດ້ງ່າຍ.

ການອອກແບບນີ້ບໍ່ແມ່ນເຕັກນິກພິເສດ ແຕ່ເປັນສິ່ງທີ່ສອດຄ່ອງກັບ "ວິທີການຂຽນທີ່ເຂົ້າໃຈງ່າຍ" ເກືອບທັງໝົດ. ຄວາມແຕກຕ່າງແມ່ນການເພີ່ມ AI ເຂົ້າມາເປັນຜູ້ອ່ານອີກໜຶ່ງຄົນ, ເຮັດໃຫ້ຕ້ອງ "ບໍ່ປະໃຫ້ມີຄວາມຄຸມເຄືອ", "ບອກບົດສະຫຼຸບກ່ອນ" ແລະ "ຕ້ອງລະບຸຫຼັກຖານສະເໝີ" ຢ່າງເຄັ່ງຄັດກວ່າເກົ່າ. ການອອກແບບທີ່ບໍ່ອັດປະເດັນຫຼາຍເກີນໄປໃນ 1 ໜ້າ ແລະ ການຕອບຄຳຖາມດຽວຢ່າງເລິກເຊິ່ງໃນ 1 ໜ້າ ກໍເປັນວິທີທີ່ມີປະສິດທິຜົນເຊັ່ນກັນ.

ຂັ້ນຕອນທີ 5: ຕິດຕາມການປາກົດຕົວຂອງບໍລິສັດໃນຄຳຕອບຂອງ AI ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. GEO ບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ເຮັດພຽງຄັ້ງດຽວແລ້ວຈົບ ແຕ່ເປັນມາດຕະການທີ່ຕ້ອງພັດທະນາຜ່ານວົງຈອນການຕິດຕາມ ແລະ ປັບປຸງ.

ວິທີທີ່ພື້ນຖານທີ່ສຸດຄື ການກຳນົດຄຳຖາມທີ່ສຳຄັນຕໍ່ບໍລິສັດຂອງທ່ານ ເຊັ່ນ: "ເຄື່ອງມື △△ ສຳລັບອຸດສາຫະກຳ 〇〇 ແມ່ນຫຍັງ?", "ວິທີການເຮັດ △△ ເຮັດແນວໃດ?" ເຊິ່ງເປັນຄຳຖາມທີ່ຜູ້ຊື້ອາດຈະຖາມຕົວຈິງ ແລ້ວຖາມຄຳຖາມເດີມຊ້ຳໆໃນ ChatGPT, AI Overviews, Perplexity ແລະອື່ນໆ ເພື່ອບັນທຶກຄຳຕອບ. ສິ່ງທີ່ຕ້ອງກວດສອບມີດັ່ງນີ້:

• ບໍລິສັດຂອງທ່ານປາກົດໃນຄຳຕອບຫຼືບໍ່ (Share of LLM)
• ຖືກກ່າວເຖິງໃນບໍລິບົດໃດ (ແນະນຳ, ເປັນກາງ, ຫຼື ປະຕິເສດ)
• ໜ້າເວັບຂອງບໍລິສັດຖືກເຊື່ອມຕໍ່ເປັນແຫຼ່ງອ້າງອີງຫຼືບໍ່
• ຄູ່ແຂ່ງປາກົດຕົວແນວໃດ

ໃນເບື້ອງຕົ້ນ ການຕິດຕາມດ້ວຍຕົນເອງຕາມຈຸດທີ່ກຳນົດໄວ້ກໍພຽງພໍແລ້ວ. ພຽງແຕ່ລວບລວມລາຍການຄຳຖາມທີ່ສຳຄັນປະມານ 10-20 ຂໍ້ ແລະ ບັນທຶກຄຳຕອບໄວ້ເປັນປະຈຳທຸກເດືອນ ກໍຈະເຫັນເຖິງການປ່ຽນແປງ. ຖ້າປຽບທຽບວິທີການກ່າວເຖິງກ່ອນ ແລະ ຫຼັງການດຳເນີນມາດຕະການ ກໍຈະສາມາດຕັ້ງສົມມຸດຕິຖານໄດ້ວ່າສິ່ງໃດທີ່ໄດ້ຜົນ.

ນອກຈາກນີ້, ເນື່ອງຈາກຄຳຕອບຂອງ AI ອາດມີການປ່ຽນແປງເຖິງແມ່ນວ່າຈະເປັນຄຳຖາມດຽວກັນ, ຈຶ່ງສຳຄັນທີ່ບໍ່ຄວນຕັດສິນຈາກຜົນລັດພຽງຄັ້ງດຽວ ແຕ່ຄວນຕິດຕາມຜ່ານຫຼາຍຄັ້ງ ແລະ ຫຼາຍໂມເດວ. ໃນຂັ້ນຕອນການເຂົ້າສູ່ໄລຍະການດຳເນີນງານຢ່າງເຕັມຮູບແບບ, ການສ້າງກົນໄກເພື່ອຕິດຕາມຜົນລັດຂອງ LLM ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງກໍເປັນສິ່ງທີ່ຄວນພິຈາລະນາ. ສາມາດເບິ່ງແນວທາງເພີ່ມເຕີມໄດ້ທີ່ ຄູ່ມືການປະຕິບັດງານດ້ານ AI Observability.

ກ່ອນທີ່ຈະເລີ່ມຕົ້ນກັບ GEO, ພວກເຮົາໄດ້ລວບລວມຄຳຖາມທີ່ພົບເລື້ອຍຈາກຜູ້ຮັບຜິດຊອບວຽກງານ BtoB ໄວ້ດັ່ງນີ້:

Q1: ຖ້າຫາກລົງມືເຮັດ GEO ແລ້ວ, ຈະຖືກອ້າງອີງໃນຄຳຕອບຂອງ AI ທັນທີເລີຍຫຼືບໍ່?

ບໍ່ຄວນຄາດຫວັງເຖິງຜົນລັບທີ່ວ່ອງໄວ. ການຄົ້ນຫາດ້ວຍ AI ຈະສະທ້ອນຂໍ້ມູນຜ່ານການ Re-crawl ເວັບໄຊ ແລະ ການອັບເດດ Index, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງມີຊ່ວງເວລາທີ່ແຕກຕ່າງກັນກ່ອນທີ່ການປັບປຸງເນື້ອຫາຈະປາກົດຢູ່ໃນຄຳຕອບ. ຂໍໃຫ້ເຂົ້າໃຈວ່າ GEO ບໍ່ແມ່ນມາດຕະການດຶງດູດລູກຄ້າໃນໄລຍະສັ້ນ, ແຕ່ເປັນມາດຕະການທີ່ຕ້ອງສ້າງຂຶ້ນໃນລະດັບຫຼາຍເດືອນເຊັ່ນດຽວກັບ SEO.

Q2: ຄວນວັດແທກຜົນຂອງ GEO ດ້ວຍຫຍັງ?

ຕົວຊີ້ວັດທີ່ເປັນ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ຄື "Share of LLM" ເຊິ່ງກໍຄືຄວາມຖີ່ ແລະ ບໍລິບົດທີ່ບໍລິສັດຂອງທ່ານປາກົດຢູ່ໃນຄຳຕອບຂອງ AI ສຳລັບຄຳຖາມທີ່ສຳຄັນ. ນອກຈາກນີ້, ຍັງມີຕົວຊີ້ວັດເສີມອື່ນໆ ເຊັ່ນ: ຈຳນວນການເຂົ້າເຖິງຜ່ານການອ້າງອີງຈາກ AI, ການປ່ຽນແປງຂອງຈຳນວນການຄົ້ນຫາຊື່ແບຣນ, ແລະ ຄວາມຖີ່ທີ່ລູກຄ້າກ່າວເຖິງໃນລະຫວ່າງການເຈລະຈາທຸລະກິດວ່າ "ເຫັນຂໍ້ມູນຈາກ AI". ຖ້າຫາກພະຍາຍາມວັດແທກພຽງແຕ່ຈຳນວນການຄລິກ, ທ່ານອາດຈະພາດຄຸນຄ່າທີ່ແທ້ຈິງຂອງ GEO ໄປ.

Q3: ບໍລິສັດຂະໜາດກາງ ແລະ ຂະໜາດນ້ອຍ (SME) ໃນກຸ່ມ BtoB ຈະສາມາດສ້າງຜົນງານດ້ວຍ GEO ໄດ້ຫຼືບໍ່?

ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ນີ້ຖືເປັນມາດຕະການທີ່ເໝາະສົມກັບບໍລິສັດຂະໜາດກາງ ແລະ ບໍລິສັດທີ່ມີຄວາມຊ່ຽວຊານສະເພາະດ້ານ. ເນື່ອງຈາກການອ້າງອີງຂອງ AI ມີທ່າອ່ຽງທີ່ຈະໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບ "ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງຄຳຕອບຕໍ່ຄຳຖາມນັ້ນໆ ແລະ ຂໍ້ມູນຕົ້ນສະບັບ" ຫຼາຍກວ່າຂະໜາດຂອງ Domain, ດັ່ງນັ້ນບໍລິສັດທີ່ມີຄວາມຮູ້ເລິກເຊິ່ງໃນຂະແໜງການໃດໜຶ່ງ ຈຶ່ງມີໂອກາດທີ່ຈະໄດ້ຮັບການອ້າງອີງໄດ້ງ່າຍກວ່າ ເຖິງແມ່ນວ່າຈະຕ້ອງແຂ່ງຂັນກັບບໍລິສັດໃຫຍ່ກໍຕາມ.

Q4: ຜູ້ຮັບຜິດຊອບວຽກງານ SEO ສາມາດຮັບຜິດຊອບ GEO ຕໍ່ໄປໄດ້ເລີຍຫຼືບໍ່?

ເນື່ອງຈາກພື້ນຖານຄວາມຮູ້ທີ່ຈຳເປັນມີຄວາມຄ້າຍຄືກັນ, ການໃຫ້ຜູ້ຮັບຜິດຊອບ SEO ມາຄວບວຽກງານນີ້ຈຶ່ງເປັນເລື່ອງທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນທາງປະຕິບັດ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ຕ້ອງມີການສ້າງຄວາມເຂົ້າໃຈທີ່ກົງກັນພາຍໃນທີມວ່າ KPI ຈະປ່ຽນຈາກ "ອັນດັບ ແລະ ການຄລິກ" ມາເປັນ "ການອ້າງອີງ ແລະ ການກ່າວເຖິງ", ແລະ ຜູ້ປະເມີນຜົນຈະປ່ຽນຈາກລະບົບ Algorithm ມາເປັນພາສາໂມເດວ (Language Model).

Q5: ການນຳໃຊ້ເຄື່ອງມືສະເພາະສຳລັບ GEO ເປັນສິ່ງທີ່ຈຳເປັນຫຼືບໍ່?

ບໍ່ຈຳເປັນ. ຂັ້ນຕອນທີ 1-5 ໃນບົດຄວາມນີ້ ສາມາດເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ດ້ວຍເວັບໄຊທີ່ມີຢູ່ ແລະ ການຕິດຕາມກວດສອບດ້ວຍຕົນເອງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ. ເມື່ອຈຳນວນ Query ທີ່ຕ້ອງການຕິດຕາມເພີ່ມຂຶ້ນ ແລະ ການດຳເນີນງານມີຄວາມຄົງທີ່ແລ້ວ, ທ່ານຈຶ່ງຄ່ອຍພິຈາລະນາການນຳໃຊ້ເຄື່ອງມືຕິດຕາມການເບິ່ງເຫັນ (Visibility Tracking Tool) ກໍຍັງບໍ່ສາຍ.

ໃນຂະນະທີ່ທາງເຂົ້າຂອງການຄົ້ນຫາໄດ້ປ່ຽນຈາກ "ລາຍການລິ້ງ" ໄປສູ່ "ຄຳຕອບທີ່ສ້າງໂດຍ AI", ການເບິ່ງເຫັນຂອງບໍລິສັດກໍເລີ່ມຖືກວັດແທກດ້ວຍຕົວຊີ້ວັດໃໝ່ ຄື: ການຖືກອ້າງອີງໃນຄຳຕອບຂອງ AI ຫຼາຍໜ້ອຍພຽງໃດ. Generative Engine Optimization (GEO) ແມ່ນມາດຕະການເພື່ອຮັບມືກັບການປ່ຽນແປງນີ້ ແລະ ເຮັດໃຫ້ AI ສາມາດຮັບຮູ້ ແລະ ອ້າງອີງຂໍ້ມູນຂອງບໍລິສັດໄດ້ຢ່າງຖືກຕ້ອງ.

ຂໍສະຫຼຸບຈຸດສຳຄັນດັ່ງນີ້: GEO ບໍ່ແມ່ນການມາແທນທີ່ SEO ແຕ່ເປັນການເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ, ໂດຍທີ່ SEO ເຊິ່ງເປັນພື້ນຖານນັ້ນຍັງຄົງມີຄວາມຈຳເປັນ. ສິ່ງທີ່ຈະຖືກ AI ອ້າງອີງບໍ່ແມ່ນໜ້າເວັບທີ່ອັດແໜ້ນໄປດ້ວຍຄຳຫຼັກ (Keyword), ແຕ່ເປັນເນື້ອຫາທີ່ "ງ່າຍຕໍ່ການເຮັດ Grounding" ເຊິ່ງມີຂໍ້ມູນປະຖົມພູມທີ່ລະອຽດ, ມີບົດສະຫຼຸບຢູ່ຕອນຕົ້ນ, ພ້ອມທັງມີຫຼັກຖານ ແລະ ແຫຼ່ງອ້າງອີງ. ນອກຈາກນີ້, GEO ສາມາດເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ດ້ວຍ 5 ຂັ້ນຕອນທີ່ບໍ່ຕ້ອງເພິ່ງພາເຄື່ອງມືພິເສດໃດໆ ໄດ້ແກ່: ການກວດສອບຂໍ້ມູນປະຖົມພູມ, ການຈັດຕຽມຂໍ້ມູນທີ່ມີໂຄງສ້າງ (Structured Data), ການອອກແບບເນື້ອຫາແບບເນັ້ນບົດສະຫຼຸບ, ການໃຊ້ຫົວຂໍ້ໃນຮູບແບບຄຳຖາມ ແລະ ການຕິດຕາມຜົນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ.

ການຮັບມືກັບການຄົ້ນຫາດ້ວຍ AI, ບໍລິສັດທີ່ເລີ່ມຕົ້ນກ່ອນຈະມີການສະສົມຂໍ້ມູນການສັງເກດການ ແລະ ສາມາດໝູນວຽນວົງຈອນການປັບປຸງໄດ້ໄວຂຶ້ນ. ກ່ອນອື່ນໝົດ, ຢາກໃຫ້ທ່ານເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການຖາມຄຳຖາມທີ່ສຳຄັນຕໍ່ບໍລິສັດຂອງທ່ານກັບ AI ເພື່ອກວດສອບວ່າໃນປັດຈຸບັນມັນຕອບອອກມາແນວໃດ.

ຫາກທ່ານຕ້ອງການປຶກສາຫາລືກ່ຽວກັບວິທີການດຳເນີນ GEO ໃຫ້ເໝາະສົມກັບສະຖານະການຂອງບໍລິສັດທ່ານ ຫຼື ກ່ຽວກັບຍຸດທະສາດເນື້ອຫາໃນຍຸກການຄົ້ນຫາດ້ວຍ AI, ສາມາດຕິດຕໍ່ຫາພວກເຮົາໄດ້ທີ່ お問い合わせ.