ทำ SEO สำหรับ LLMs คืออะไร? กลยุทธ์การปรับแต่งเว็บไซต์ เพื่อ AI Search

ทุกวันนี้หลายคนเริ่มมาใช้งาน AI Search ควบคู่กับ Google Search กันมากขึ้น ซึ่งส่งผลต่อการเติบโตของยอดเข้าชมบนเว็บไซต์ (Organic Traffic) สิ่งนี้เองทำให้คนทำ SEO ต้องปรับตัวใหม่ ไม่ใช่แค่ปรับแต่งเว็บไซต์ SEO เพื่อให้กูเกิ้ลเห็นอย่างเดียวอีกต่อไป แต่ยังต้องปรับให้ Generative AI ผลักดันข้อมูลบนเว็บไซต์ขึ้นเป็นคำตอบจากการค้นหาด้วยเช่นกัน 

เลือกหัวข้อที่คุณสนใจอ่านแบบเฉพาะได้ที่นี่

• ทำความรู้จัก LLMs คืออะไร สำคัญต่อการทำ SEO อย่างไร?
• ฟีเจอร์การทำงานของ LLMs
• LLMO คืออะไร แนะนำเทคนิคการทำ LLMO สำหรับเว็บไซต์
• เทียบความแตกต่างระหว่างทำ SEO VS LLMO
• ผลลัพธ์การค้นหา: ผลจากการเสิร์ชคำ VS ได้รับคำตอบตรงตัว
• ความยาวของเนื้อหา: เนื้อหาเจาะลึก VS เนื้อหาหลักสั้น กระชับ
• โครงสร้างเนื้อหา: หน้าเว็บไซต์ให้เลือก VS โทนบทสนทนา
• ปัจจัยของการจัดอันดับ: Traditional Metrics vs. Semantic Relevance
• ระบบประมวลการค้นหา: จับคู่คีย์เวิร์ด VS หาสิ่งที่ผู้ใช้งานอยากรู้
• ดัชนีวัดการมีส่วนร่วม : ยอดคลิกและเข้าชม vs. อ้างอิงข้อมูลบน AI
• อัปเดตการทำงาน : อัปเดตแบบคงที่ vs. อัปเดตแบบไดนามิก
• วิธีวัดความน่าเชื่อบนเว็บ: Backlinks vs.Credibility
• วิธีเขียนคอนเทนต์ SEO LLM (LLM-Optimized Content)
• AI Content Success Pyramid คืออะไร?

กลยุทธ์การทำ SEO จึงเปลี่ยนไปเน้นทำเพื่อให้ AI สร้างคำตอบที่เกี่ยวข้องกับแบรนด์สินค้ามากขึ้น ในบทความนี้ เราจะพาทุกคนไปทำความรู้จักกับ SEO LLM กลยุทธ์การปรับแต่งคอนเทนต์และผลักดันให้เป็นคำตอบของ AI 

ทำความรู้จัก LLMs คืออะไร สำคัญต่อการทำ SEO อย่างไร

LLMs (Large Language Models)  คือโมเดลประมวลผลของ Generative AI เช่น  Chat GPT และ Gemini ที่ถูกออกแบบให้เข้าใจภาษามนุษย์โดยเฉพาะ จะแตกต่างจากระบบเสิร์ชเอนจิ้นบนเว็บไซต์ที่จะเน้นการจับคู่เว็บไซต์เข้ากับคำค้นหาและการจัดอันดับบนกูเกิ้ล การทำงานของ LLMs จะทำงานละเอียดกว่า โดยจะเข้าใจทั้งความตั้งใจการค้นหาและบริบทของผู้ใช้งานในเวลานั้น 

ฟีเจอร์การทำงานของ LLMs

• เข้าใจเชิงภาษามนุษย์ (Semantic Understanding): LLM จะไม่ได้โฟกัสที่คำตรงตัว แต่จะมองความหมายที่ซ่อนอยู่เบื้องหลังคำพูดแทน
• จับเจตนาของคนเสิร์ช (Intent Matching): นำเสนอข้อมูลที่ตรงกับสิ่งที่ผู้ใช้ต้องการจริง ๆ
• ตอบแบบมีบริบท (Contextual Responses): LLM สามารถเข้าใจการสนทนาหลาย ๆ ช่วง และปรับคำตอบให้เข้ากับบริบทที่เปลี่ยนไปได้

LLMO คืออะไร แนะนำเทคนิคการทำ LLMO สำหรับเว็บไซต์

LLM Optimization (LLMO) คือการปรับแต่งคอนเทนต์และตัวตนออนไลน์ของคุณ เพื่อให้โมเดลภาษา AI (เช่น ChatGPT, Bard หรือ Bing Chat) มีโอกาสหยิบหรืออ้างอิงคอนเทนต์ของคุณในคำตอบมากขึ้น

เทียบความแตกต่างระหว่างทำ SEO VS LLMO

เป้าหมายของการทำ SEO VS LLMO ล้วนเน้นการเพิ่ม Search Visibility ให้ AI BOT และ Search Engine เข้าใจเนื้อหาบนหน้าเว็บไซต์ของคุณได้ง่ายขึ้น เมื่อเทียบทั้ง 2 แบบแล้ว จะเห็นความแตกต่างกันกันนี้

ผลลัพธ์การค้นหา: ผลจากการเสิร์ชคำ VS ได้รับคำตอบตรงตัว

• SEO: เป้าหมายของ SEO คือทำให้เว็บไซต์ถูกมองเห็นมากขึ้นในหน้าผลลัพธ์การค้นหา (SERPs) เวลาผู้ใช้พิมพ์คำค้นหา ซึ่งก็จะขึ้นมาหลายเว็บไซต์ให้ผู้ใช้งานเลือกคลิก 
• LLMO: เป้าหมายของ LLMO คือให้ คำตอบตรง ๆ แก่ผู้ใช้งาน ซึ่งจะเป็นคำตอบที่ AI คัดมาแล้วว่าแม่นยำและถูกต้องจริงๆ  
  
  

ตัวอย่าง:

• SEO: ถ้าเราค้นหา เครื่องมือทำอีเมลมาร์เก็ตติ้งที่ดีที่สุด จะได้ผลลัพธ์เป็นบทความหลาย ๆ ชิ้นที่จัดอันดับตามความเกี่ยวข้อง
• LLMO:: ถ้าเราถามด้วยคำถามเดียวกันกัย AI อาจตอบกลับแบบบทสนทนาเลย เช่น เครื่องมืออีเมลมาร์เก็ตติ้งที่ได้รับความนิยม ได้แก่ Mailchimp, Constant Contact และ ActiveCampaign สิ่งเราเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า AI จะให้คำตอบที่ตรงใจกับสิ่งที่คนค้นหามากกว่าและเป็นคำตอบที่คัดมาแล้ว

ความยาวของเนื้อหา: เนื้อหาเจาะลึก VS เนื้อหาหลักสั้น กระชับ

• SEO: ให้คำตอบที่เป็นบทความยาว เนื้อหาเจาะลึก ที่ผู้ค้นหาต้องอ่าน
• LLMO:: ให้คำตอบตรงตัว เป็นคำตอบที่สั้นและกระชับ โดยที่ใช้เวลาไม่นานในการหาข้อมูล รูปแบบการทำงาน LLM จะประมวลผลจากบทความจำนวนมาก คัดเลือกบทความที่น่าเชื่อที่สุดแล้วกรองคำตอบมาให้ผู้ค้นหาโดยตรง

โครงสร้างเนื้อหา: หน้าเว็บไซต์ให้เลือก VS โทนบทสนทนา

• SEO: เสิร์ชเอนจินชอบคอนเทนต์ที่จัดรูปแบบชัดเจน เช่น ใช้หัวข้อย่อย, bullet points และลิสต์ต่าง ๆ เพราะช่วยให้ผู้ใช้สแกนและอ่านข้อมูลได้ง่ายขึ้น
• LLMO: ชอบคอนเทนต์ที่มีโทนและการเล่าเรื่องต้องเป็นธรรมชาติและเหมือนการคุยกับคนจริง ๆ มากกว่า LLM จะชอบภาษาที่ใกล้เคียงกับการสื่อสารตามปกติของผู้ใช้

ยกตัวอย่างสไตล์เนื้อหาแต่ละแบบ

• SEO: เครื่องมืออีเมลมาร์เก็ตติ้งมีฟีเจอร์หลายอย่าง เช่น ระบบอัตโนมัติ การวิเคราะห์ และเทมเพลต ด้านล่างคือเครื่องมือที่ถูกจัดอันดับตามฟีเจอร์
• LLMO:: ถ้าคุณกำลังมองหาเครื่องมืออีเมลมาร์เก็ตติ้ง สิ่งสำคัญคือระบบอัตโนมัติและการวิเคราะห์ ลองใช้ Mailchimp ดูสิ เหมาะกับมือใหม่เลย

ปัจจัยของการจัดอันดับ: Traditional Metrics vs. Semantic Relevance

• SEO: ปัจจัยของการจัดอันดับ ได้แก่ Backlink , Domain Authority และคีย์เวิร์ดที่ตรงกับสิ่งที่ลูกค้ากำลังค้นหา 
• LLMO:  LLMO จะให้ความสำคัญกับคอนเทนต์ที่มีความเกี่ยวข้องกัน , สิ่งที่ผู้ค้นหาอยากรู้และบริบทในการให้ข้อมูล

ยกตัวอย่างเช่น 

• SEO:  จะชอบเว็บเพจที่มีการวาง Headline โดยใช้คีย์เวิร์ดยอดฮิต เช่น รวม 8 เครื่องมือ AI Tool ที่ต้องใช้ หรือ แนะนำ 8 เครื่องมือ AI Tool ที่ต้องใช้ เป็นต้น 
• LLMO: จะชอบคอนเทนต์ที่มีการตั้งคำถามใน Headline และใ้หคำตอบในย่อหน้าเดียว เช่น เครื่องมือ AI แบบไหนที่ช่วยพนักงานออฟฟิศ , เครื่องมือ AI SEO มีอะไรบ้าง เป็นต้น 
  

ระบบประมวลการค้นหา: จับคู่คีย์เวิร์ด VS หาสิ่งที่ผู้ใช้งานอยากรู้ 

• SEO: พึ่งพาคีย์เวิร์ดเป็นหลักเพื่อประเมินเจตนาและความเกี่ยวข้องของเนื้อหา
• LLMO: มุ่งเน้นการเข้าใจเจตนาของผู้ใช้แบบรอบด้าน แม้ว่าผู้ใช้จะใช้คำพูดแตกต่างออกไปก็ตาม

ดัชนีวัดการมีส่วนร่วม : ยอดคลิกและเข้าชม vs. อ้างอิงข้อมูลบน AI

• SEO: ความสำเร็จมักถูกวัดด้วยตัวชี้วัดเช่น จำนวนผู้เข้าชมแบบออร์แกนิก, อัตราการคลิก (CTR), และอัตราการออกจากหน้า (Bounce Rate)
• LLMO: ความสำเร็จขึ้นอยู่กับว่า AI เห็นว่าคอนเทนต์นั้นมีความเกี่ยวข้องเพียงพอที่จะนำไปใช้ตอบคำถามหรืออ้างอิงเป็นแหล่งข้อมูลหรือไม่
  สำหรับการทำ LLMO แนะนำว่า ควรมุ่งไปที่การสร้างคอนเทนต์ที่ น่าเชื่อถือ, ทำการบ้านมาดี, และใช้งานได้จริง ซึ่งมีประโยชน์ต่อคนอ่านจริง ๆ 

อัปเดตการทำงาน : อัปเดตแบบคงที่ vs. อัปเดตแบบไดนามิก

• SEO: เว็บไซต์ต้องมีการอัปเดตเป็นประจำเพื่อรักษาอันดับ แต่ผลลัพธ์อาจใช้เวลาหลายสัปดาห์กว่าจะเห็นเนื่องจากความล่าช้าในการทำดัชนี (Indexing)
• LLMO: LLM จะดึงข้อมูลจากการอัปเดตเรียลไทม์หรือชุดข้อมูลการฝึกล่าสุด ทำให้ข้อมูลปัจจุบันและถูกต้องมีความสำคัญมากกว่าที่เคย
  

คำแนะนำเพิ่มเติม ให้ลองปรับคอนเทนต์แบบ Evergreen ให้มีความสดใหม่เสมอ โดยอัปเดตข้อมูลสถิติ, เทรนด์, และแหล่งอ้างอิงในปีล่าสุด

วิธีวัดความน่าเชื่อบนเว็บ: Backlinks vs.Credibility

• SEO: เสิร์ชเอนจินให้ความสำคัญกับ Backlinks จากเว็บไซต์ที่น่าเชื่อถือ
• LLMO: โมเดลภาษา (LLMs) ประเมินความน่าเชื่อถือจากความถูกต้องของคอนเทนต์บนเว็บไซต์ จากแหล่งอ้างอิงข้อมูลที่น่าเชื่อถือ 

วิธีเขียนคอนเทนต์ SEO LLM (LLM-Optimized Content) 

เทคนิคการเขียนบทความ SEO ให้ ได้ผลจริง ตอบโจทย์โมเดล AI มี 2 แนวทางที่คุณควรเริ่มต้นทำ คือ

• วางโครงสร้างคอนเทนต์ให้โดนใจ AI เป็น 3 ชั้น: โครงสร้างคอนเทนต์ (Content Structure) สัญญาณความน่าเชื่อถือ (Authority Signals) และโครงสร้างทางเทคนิค (Technical Infrastructure)
• ตรวจสอบเนื้อหาคอนเทนต์ ให้ถูกหลัก CAPE Framework for LLMO เฟรมใน 4 ด้านสำคัญ คือ Content, Authority, Performance และ Entity

เมื่อคุณลองเช็กบทความ SEO บนเว็บไซต์และปรับแต่งตามนี้ทั้ง 2 วิธี จะช่วยให้เว็บไซต์ติดอันดับบน SEO แบบดั้งเดิมและถูกนำไปใช้ในคำตอบของ AI ได้ง่ายมากขึ้น

AI Content Success Pyramid คืออะไร?

AI Content Success Pyramid  เป็นกลยุทธ์การปรับแต่งเว็บไซต์ SEO สำหรับ LLM Optimization ซึ่งประกอบด้วย 3 วิธี ได้แก่ Content Structure, Authority Signals และ Technical Infrastructure 

1. ปรับแต่งโครงสร้างเนื้อหาเว็บ (Content Structure & Relevance): คอนเทนต์บนเว็บไซต์ ควรมีความชัดเจน อ่านง่าย จัดเป็นระบบ และเขียนในโทนที่ AI ชอบ ได้แก่ น้ำเสียงที่เป็นกันเอง กระชับ และเต็มไปด้วยความหมาย
2. เช็กความถูกต้องของเนื้อหาเว็บไซต์ (Authority Layer - Off-Page Signals): คอนเทนต์บนเว็บไซต์ ควรมีการตรวจสอบและอัปเดตความถูกต้องของข้อมูลอยู่เสมอ หน้าเว็บควรได้รับ Backlinks จากเว็บที่น่าเชื่อถือ มี Social Proof จากแหล่งอ้างอิงที่เกี่ยวข้องกับเว็บไซต์ธุรกิจ 
3. ปรับแต่งโครงสร้าง SEO เชิงเทคนิค (Technical Layer - Optimization Infrastructure): วิธีนี้จะช่วยให้ AI เข้าถึงและเข้าใจคอนเทนต์ของคุณได้ง่าย แนะนำให้ลองทำ Schema Markup, เชื่อมโยงภายใน (Internal Linking), ปรับความเร็วเว็บไซต์ และ Metadata เป็นต้น 

เมื่อทั้ง 3 ชั้นทำงานร่วมกัน จะสร้างรากฐานของกลยุทธ์ LLM Content ที่แข็งแรง ทำให้คอนเทนต์ของคุณไม่เพียงถูกค้นพบและจัดทำดัชนี (Indexed) เท่านั้น แต่ยังได้รับความไว้วางใจ และถูกนำไปใช้ในคำตอบที่สร้างโดย AI อีกด้วย สร้างโอกาสเว็บไซต์ให้ติดหน้าแรกและดันให้โมเดล AI ค้นหาเจอง่ายขึ้น ด้วยบทความ SEO ที่ทรงพลัง จ้างเขียนบทความ SEO รายเดือนและวิเคราะห์เว็บไซตฺ ปรึกษาเราได้ที่นี่