LLMs คือ อะไร และเกี่ยวข้องกับ SEO และ AI Search อย่างไร?

การค้นหาข้อมูลบนอินเทอร์เน็ตกำลังเปลี่ยนจากการพิมพ์ Keyword สั้น ๆ แล้วเลือกเข้าเว็บไซต์จากหน้าผลการค้นหา ไปสู่การถามคำถามแบบภาษาพูด และให้ AI ช่วยสรุปคำตอบให้ทันที ทำให้คำว่า LLMs คือ อะไร เริ่มกลายเป็นเรื่องที่คนทำเว็บไซต์ SEO และ Digital Marketing ควรทำความเข้าใจมากขึ้น

Google Cloud อธิบายว่า Large Language Model หรือ LLM เป็นโมเดลภาษาที่ผ่านการฝึกด้วยข้อมูลจำนวนมาก สามารถนำมาใช้กับงานด้านภาษาได้หลายรูปแบบ เช่น การสร้างข้อความ การแปลภาษา การสรุปข้อมูล และการตอบคำถาม

ขณะเดียวกัน Google Search ก็มีประสบการณ์การค้นหารูปแบบ Generative AI อย่าง AI Overviews และ AI Mode ซึ่งสามารถนำข้อมูลจากเว็บไซต์ใน Search Index มาประกอบคำตอบให้กับผู้ค้นหาได้ ส่งผลให้ SEO ไม่ได้มองแค่เรื่อง “เว็บไซต์ติดอันดับหรือไม่” เพียงอย่างเดียว แต่ต้องให้ความสำคัญกับการทำให้เนื้อหาชัดเจน มีคุณภาพ และเข้าใจได้ทั้งสำหรับผู้ใช้งานและระบบค้นหาด้วย

🤖 LLMs คืออะไร?

LLMs คือ Large Language Models หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ เป็นเทคโนโลยี AI ที่ถูกฝึกจากข้อมูลจำนวนมาก เพื่อเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ของภาษา แล้วนำความรู้ที่ได้มาใช้ประมวลผลหรือสร้างคำตอบตามคำสั่งของผู้ใช้งาน

โมเดลประเภทนี้สามารถทำงานได้หลายอย่าง เช่น

• ตอบคำถาม
• เขียนและเรียบเรียงข้อความ
• สรุปบทความหรือเอกสาร
• แปลภาษา
• วิเคราะห์ข้อความ
• ช่วยเขียนโปรแกรม
• สนทนากับผู้ใช้งานผ่าน Chatbot

Google Cloud ระบุว่า LLMs โดยทั่วไปอาศัยสถาปัตยกรรม Deep Learning เช่น Transformer และสามารถเรียนรู้จากข้อมูลข้อความจำนวนมหาศาล ทำให้โมเดลสามารถประมวลผลภาษาธรรมชาติได้อย่างยืดหยุ่น

สำหรับการประมวลผลข้อความ ระบบ LLM มักแบ่งข้อความออกเป็นหน่วยขนาดเล็กที่เรียกว่า Token ก่อนนำไปประมวลผล โดย Token อาจเป็นคำ ส่วนหนึ่งของคำ หรือชุดตัวอักษร ขึ้นอยู่กับรูปแบบของโมเดลนั้น ๆ

พูดให้ง่ายขึ้นคือ LLM ไม่ได้อ่านข้อความแบบเดียวกับมนุษย์ แต่จะวิเคราะห์รูปแบบของข้อมูลและบริบทที่ได้รับ ก่อนสร้างข้อความหรือคำตอบที่มีความเป็นไปได้เหมาะสมกับคำถามนั้น

🔎 LLMs เกี่ยวข้องกับ Search Engine อย่างไร?

Search Engine แบบเดิมจะเริ่มจากการรับคำค้นหา เช่น

“บริษัทรับทำ SEO”

จากนั้นระบบค้นหาจะรวบรวมและจัดอันดับหน้าเว็บไซต์ที่เกี่ยวข้อง แล้วแสดงผลให้ผู้ใช้งานเลือกเข้าเว็บไซต์ต่อเอง

แต่เมื่อเทคโนโลยี LLM และ Generative AI เข้ามามีบทบาทมากขึ้น ผู้ใช้งานสามารถถามคำถามที่ละเอียดกว่าเดิม เช่น

“ถ้าธุรกิจเปิดเว็บไซต์ใหม่และต้องการเพิ่ม Organic Traffic ควรเริ่มทำ SEO จากอะไรบ้าง?”

ระบบ AI Search สามารถทำความเข้าใจบริบทของคำถาม สังเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง และสร้างคำตอบที่ตรงกับความต้องการมากขึ้น

Google ระบุว่าฟีเจอร์ Generative AI ใน Search อย่าง AI Overviews และ AI Mode ยังคงอาศัยระบบ Search Ranking และข้อมูลจาก Search Index ในการช่วยค้นหาและนำเสนอแหล่งข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

ดังนั้นเว็บไซต์ที่ต้องการมี Visibility ใน AI Search ก็ยังจำเป็นต้องมีพื้นฐาน SEO ที่ดีเหมือนเดิม

📈 แล้ว LLMs เกี่ยวข้องกับ SEO อย่างไร?

เมื่อพฤติกรรมการค้นหาเปลี่ยนไป SEO ก็ต้องมองมากกว่าแค่การใส่ Keyword ลงในบทความ

สิ่งที่สำคัญมากขึ้นคือการสร้างเนื้อหาที่ช่วยให้ Search Engine และระบบ AI เข้าใจได้ชัดเจนว่า หน้าเว็บไซต์กำลังพูดถึงอะไร ใครเป็นผู้ให้ข้อมูล และข้อมูลนั้นตอบคำถามอะไรได้บ้าง

Google ยืนยันในแนวทางสำหรับ Generative AI Search ว่า SEO ยังคงมีความสำคัญ และพื้นฐาน SEO ที่ใช้กับ Google Search ก็ยังเป็นพื้นฐานของการปรากฏในประสบการณ์ Generative AI ด้วย

1. เนื้อหาต้องตอบ Search Intent ชัดเจน

แทนที่จะเขียนบทความเพื่อให้ Keyword ปรากฏหลายครั้ง ควรเริ่มจากการดูว่าผู้ค้นหาต้องการรู้อะไรจริง ๆ

ตัวอย่าง Keyword

LLMs คือ

เนื้อหาที่ดีจึงไม่ควรตอบเพียงว่า LLM ย่อมาจากอะไร แต่ควรอธิบายต่อว่า LLM ทำงานอย่างไร ใช้ทำอะไร และเกี่ยวข้องกับ AI Search หรือ SEO อย่างไร

การตอบคำถามให้ครบตาม Intent จะทำให้เนื้อหามีประโยชน์ต่อผู้ใช้งานมากกว่าเนื้อหาที่เน้น Keyword เพียงอย่างเดียว

2. สร้างเนื้อหาที่มีข้อมูลเฉพาะของตัวเอง

เนื้อหาที่ AI สามารถสรุปจากเว็บไซต์จำนวนมากได้เหมือนกันทั้งหมด อาจสร้างความแตกต่างได้ยากขึ้น

Google แนะนำให้เว็บไซต์ให้ความสำคัญกับ Unique และ Non-Commodity Content หรือข้อมูลที่มีคุณค่าเฉพาะ มากกว่าการนำข้อมูลทั่วไปจากเว็บไซต์อื่นมาเขียนใหม่

ตัวอย่างเช่น

• ประสบการณ์จากการทำงานจริง
• Case Study
• ผลการทดลอง
• ข้อมูลจากลูกค้า
• ผลสำรวจ
• ตารางเปรียบเทียบที่จัดทำขึ้นเอง
• ความเห็นจากผู้เชี่ยวชาญ
• รูปภาพหรือวิดีโอของตัวเอง

ข้อมูลเหล่านี้ช่วยเพิ่มคุณค่าให้เว็บไซต์ทั้งในมุม SEO และผู้ใช้งาน

3. จัดโครงสร้าง Content ให้เข้าใจง่าย

บทความควรแบ่งหัวข้อ H1, H2 และ H3 อย่างเป็นระบบ พร้อมใช้ย่อหน้าที่อ่านง่าย

เช่น

H1: LLMs คืออะไร
H2: LLMs ทำงานอย่างไร
H2: LLMs เกี่ยวข้องกับ SEO อย่างไร
H2: SEO สำหรับ AI Search ควรทำอย่างไร

การจัดโครงสร้างแบบนี้ไม่ได้มีประโยชน์กับ Search Engine เพียงอย่างเดียว แต่ยังช่วยให้คนอ่านค้นหาคำตอบจากบทความได้ง่ายขึ้นด้วย

4. Technical SEO ยังเป็นพื้นฐานสำคัญ

แม้ AI Search จะเปลี่ยนรูปแบบการแสดงผล แต่เว็บไซต์ก็ยังควรดูแลพื้นฐาน Technical SEO เช่น

• เว็บไซต์ต้อง Crawl ได้
• หน้าเว็บต้อง Index ได้
• Internal Link ต้องชัดเจน
• Mobile-Friendly
• Page Speed อยู่ในระดับเหมาะสม
• Canonical ถูกต้อง
• Sitemap และ Robots.txt ไม่ปิดกั้นหน้าสำคัญ

เพราะถ้าระบบ Search ไม่สามารถค้นหาและเข้าใจหน้าเว็บไซต์ได้ โอกาสที่ข้อมูลจากหน้านั้นจะถูกนำไปใช้ในประสบการณ์ Search รูปแบบต่าง ๆ ก็อาจลดลง

🧠 Structured Data สำคัญกับ LLM และ AI Search หรือไม่?

Structured Data หรือ Schema Markup เป็นอีกส่วนที่สามารถช่วยให้ Search Engine เข้าใจข้อมูลบนหน้าเว็บไซต์ได้ชัดเจนขึ้น

Google ระบุว่า Structured Data ช่วยให้ระบบเข้าใจเนื้อหาของหน้าเว็บ รวมถึงข้อมูลเกี่ยวกับสิ่งต่าง ๆ เช่น บุคคล องค์กร สินค้า หรือเนื้อหาประเภทต่าง ๆ

อย่างไรก็ตาม ไม่ควรมองว่า Schema เป็นเทคนิคที่ทำให้เว็บไซต์ถูก AI นำไปอ้างอิงโดยอัตโนมัติ

สิ่งสำคัญยังคงเป็นคุณภาพของเนื้อหา ความถูกต้อง ความน่าเชื่อถือ และพื้นฐาน SEO โดยรวม

✨ SEO กับ AI Search ต่างกันอย่างไร?

SEO แบบเดิมมักวัดผลจาก Ranking, Organic Traffic, Click และ Conversion

ขณะที่ AI Search ทำให้ต้องมองเรื่อง Visibility เพิ่มขึ้นด้วย เช่น เว็บไซต์หรือแบรนด์ถูกนำไปแสดง อ้างอิง หรือเชื่อมโยงกับคำตอบที่เกี่ยวข้องหรือไม่

อย่างไรก็ตาม SEO และการทำ Optimization สำหรับ Generative AI ไม่ได้แยกออกจากกันทั้งหมด

Google ระบุไว้อย่างชัดเจนว่า สำหรับ Google Search นั้น แนวทาง SEO ที่ดีเดิมยังคงเป็นพื้นฐานสำคัญสำหรับ Generative AI Search และไม่จำเป็นต้องพึ่งเทคนิคพิเศษอย่างการสร้างไฟล์ llms.txt เพื่อให้ปรากฏใน AI Overviews หรือ AI Mode

ดังนั้น เป้าหมายที่ควรให้ความสำคัญคือทำเว็บไซต์ให้เป็นแหล่งข้อมูลที่มีคุณภาพและตอบโจทย์ผู้ใช้งานจริง

🚀 แล้วเว็บไซต์ควรปรับ SEO อย่างไรในยุค LLMs?

เว็บไซต์ไม่จำเป็นต้องทิ้งแนวทาง SEO เดิมแล้วเริ่มใหม่ทั้งหมด แต่ควรพัฒนาจากพื้นฐานเดิมให้เหมาะกับรูปแบบการค้นหาที่ซับซ้อนขึ้น

แนวทางที่ควรให้ความสำคัญ ได้แก่

• ทำ Keyword Research ควบคู่กับ Search Intent
• สร้าง Topic Cluster ให้เว็บไซต์มีเนื้อหาครอบคลุมหัวข้อหลัก
• เพิ่มประสบการณ์ ข้อมูล หรือมุมมองที่เว็บไซต์อื่นไม่มี
• ระบุแหล่งอ้างอิงของข้อมูลสำคัญ
• อัปเดตข้อมูลที่มีโอกาสเปลี่ยนแปลง
• จัด Internal Link ให้เว็บไซต์เชื่อมโยงกันเป็นระบบ
• ใช้ Schema Markup ที่ตรงกับประเภทของหน้า
• ดูแล Technical SEO ให้ Search Engine Crawl และ Index ได้
• สร้างชื่อแบรนด์และความน่าเชื่อถือในหัวข้อที่ต้องการแข่งขัน

และควรจำไว้ว่า แม้ Generative AI จะช่วยสร้าง Content ได้ แต่ Google ระบุว่าการสร้างหน้าเว็บไซต์จำนวนมากด้วย AI โดยไม่ได้เพิ่มคุณค่าให้กับผู้ใช้งาน อาจเข้าข่ายนโยบาย Spam เกี่ยวกับ Scaled Content Abuse ได้

📌 สรุป LLMs คืออะไร และสำคัญกับ SEO อย่างไร?

LLMs คือ Large Language Models หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่สามารถเข้าใจ ประมวลผล และสร้างภาษาจากข้อมูลที่ผ่านการเรียนรู้มา เทคโนโลยีประเภทนี้เป็นหนึ่งในองค์ประกอบสำคัญที่ทำให้ระบบ Generative AI สามารถตอบคำถามและสนทนากับผู้ใช้งานได้อย่างเป็นธรรมชาติมากขึ้น

สำหรับ SEO การมาของ LLMs และ AI Search ไม่ได้หมายความว่า SEO กำลังหมดความสำคัญ แต่ทำให้การทำ SEO ต้องให้ความสำคัญกับคุณภาพและความชัดเจนของข้อมูลมากกว่าเดิม

เว็บไซต์ที่มี Technical SEO ที่ดี มีเนื้อหาตรงกับ Search Intent มีข้อมูลเฉพาะของตัวเอง และสร้างความน่าเชื่อถือในหัวข้อที่เกี่ยวข้อง จะมีพื้นฐานที่ดีกว่าสำหรับการแข่งขันทั้งบน Search Engine แบบเดิมและประสบการณ์ AI Search

❓ คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ LLMs

📣 วางแผน SEO และ AI Search กับ abda marketing

พฤติกรรมการค้นหากำลังเปลี่ยนจากการค้นหาด้วย Keyword เพียงไม่กี่คำ ไปสู่การถามคำถามที่ละเอียดขึ้นผ่าน Search Engine และ AI แต่พื้นฐานของเว็บไซต์ที่มีคุณภาพยังคงมีความสำคัญค่ะ

abda marketing ให้บริการรับทำ SEO สำหรับเว็บไซต์ ตั้งแต่ Keyword Research, Content SEO, On-page SEO, Technical SEO, Internal Link ไปจนถึงการวางโครงสร้างเว็บไซต์ เพื่อช่วยเพิ่ม Visibility ของเว็บไซต์ทั้งบน Google Search และรองรับพฤติกรรมการค้นหาในยุค AI Search

หากกำลังวางแผนทำ SEO หรืออยากปรับเว็บไซต์ให้พร้อมสำหรับการค้นหารูปแบบใหม่ สามารถศึกษารายละเอียดบริการเพิ่มเติมได้ที่ https://abda.co.th/seo/

แหล่งข้อมูลอ้างอิง

• Google Cloud – Large Language Models (LLMs):
  https://cloud.google.com/ai/llms
• Google Search Central – AI Features and Your Website:
  https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
• Google Search Central – Optimizing for Generative AI Features:
  https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide
• Google Search Central – Creating Helpful, Reliable, People-First Content:
  https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content
• Google Search Central – Structured Data Introduction:
  https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data
• Google Search Central – Guidance on Generative AI Content:
  https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/using-gen-ai-content