AI ปฏิวัติค้าปลีก: เว็บ & มากกว่า

การเติบโตแบบก้าวกระโดดและการเปลี่ยนแปลงรูปแบบการเข้าชม

ตัวเลขบ่งบอกทุกสิ่ง จากกรกฎาคม 2024 ถึงกุมภาพันธ์ 2025 การเข้าชมเว็บไซต์ค้าปลีกที่ขับเคลื่อนโดย GenAI เพิ่มขึ้นอย่างน่าทึ่งถึง 1200% การเติบโตอย่างก้าวกระโดดนี้แซงหน้าช่องทางแบบดั้งเดิม ซึ่งบ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในวิธีที่ผู้บริโภคค้นพบและโต้ตอบกับผู้ค้าปลีกออนไลน์ แม้ว่าส่วนแบ่งการเข้าชมทั้งหมดของ GenAI อาจยังล้าหลังแหล่งที่มาที่จัดตั้งขึ้น เช่น การค้นหาทั่วไป แต่ผลกระทบของมันก็ไม่อาจปฏิเสธได้

ข้อสังเกตที่สำคัญ ได้แก่:

• แซงหน้าช่วงพีคของเทศกาลวันหยุด: ฤดูกาลช้อปปิ้งวันหยุดปี 2024 (1 พฤศจิกายน ถึง 31 ธันวาคม) มียอดเข้าชม GenAI พุ่งสูงขึ้นอย่างน่าประทับใจยิ่งกว่าเดิม โดยเพิ่มขึ้น 1300% เมื่อเทียบเป็นรายปี
• เร็วกว่าการค้นหาแบบดั้งเดิม: การศึกษาบางชิ้นบ่งชี้ว่าการเข้าชมที่ขับเคลื่อนโดย GenAI เติบโตเร็วกว่าการค้นหาทั่วไปแบบดั้งเดิมถึง 165 เท่า
• การเติบโตอย่างต่อเนื่อง: แม้ว่าเครื่องมือ GenAI เช่น ChatGPT (เปิดตัวเมื่อปลายปี 2022) จะเพิ่งเกิดขึ้นเมื่อไม่นานมานี้ แต่แนวโน้มแสดงให้เห็นว่าการเข้าชมเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าอย่างต่อเนื่องทุกสองเดือนนับตั้งแต่เดือนกันยายน 2024 การเติบโตที่ยั่งยืนนี้บ่งบอกถึงการเปลี่ยนแปลงพื้นฐาน ไม่ใช่กระแสที่ฉาบฉวย
• ข้อมูล Adobe Analytics: ข้อมูลเชิงลึกนี้มีพื้นฐานมาจากข้อมูลจาก Adobe Analytics ซึ่งวิเคราะห์การเข้าชมเว็บไซต์ค้าปลีกของสหรัฐฯ กว่าล้านล้านครั้ง ซึ่งให้ความน่าเชื่อถืออย่างมากแก่ผลการวิจัย

การเร่งความเร็วอย่างรวดเร็วนี้เน้นย้ำถึงความสะดวกสบายและความคุ้นเคยที่เพิ่มขึ้นของผู้บริโภคในการใช้ GenAI สำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับการค้าปลีก ความเร็วในการนำ GenAI มาใช้นั้นเร็วกว่าเส้นโค้งการยอมรับทั่วไปที่เห็นในเทคโนโลยีอีคอมเมิร์ซก่อนหน้านี้อย่างมาก ซึ่งบ่งบอกว่าผู้บริโภคกำลังค้นพบและรวม GenAI เข้ากับพฤติกรรมประจำวันของพวกเขาอย่างรวดเร็ว โดยก้าวข้ามการทดลองเพื่อค้นหาคุณค่าที่แท้จริง ผู้ค้าปลีกกำลังเผชิญกับโอกาสที่ลดน้อยลงในการปรับตัว เนื่องจาก GenAI อาจกลายเป็นช่องทางการค้นพบที่โดดเด่นสำหรับผู้บริโภคจำนวนมากในไม่ช้า

การเติบโตที่สูงขึ้นในช่วงเทศกาลวันหยุดโดยเฉพาะอย่างยิ่งชี้ให้เห็นถึงประสิทธิภาพของ GenAI ในการจัดการงานช้อปปิ้งที่ซับซ้อนและต้องใช้การวิจัยอย่างมาก เช่น การเลือกของขวัญ ผู้บริโภคใช้ประโยชน์จาก GenAI เพื่อสร้างไอเดียของขวัญ ค้นพบผลิตภัณฑ์ที่ไม่เหมือนใคร และจัดการงบประมาณ ความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นและความเสี่ยงที่สูงของการช้อปปิ้งวันหยุดอาจกระตุ้นให้ผู้ใช้ชอบเครื่องมือที่รวบรวมข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพและนำเสนอคำแนะนำที่หลากหลาย สิ่งนี้บ่งบอกถึงประสิทธิภาพของ GenAI ในช่วง “การพิจารณา” และ “การระดมความคิด” ของเส้นทางการซื้อที่ซับซ้อนมากขึ้น ดังนั้นผู้ค้าปลีกควรเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลผลิตภัณฑ์และเนื้อหาเพื่อให้ตรงกับคำถามที่ซับซ้อนและเน้นการวิจัยมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในช่วงระยะเวลาการขายสูงสุด

ผู้เล่นหลักในภูมิทัศน์ของ GenAI

การทำความเข้าใจแหล่งที่มาของการเข้าชม GenAI เป็นสิ่งสำคัญสำหรับผู้ค้าปลีก ผู้เล่นหลักในปัจจุบัน ได้แก่:

• ChatGPT (60.6%): ฐานผู้ใช้ขนาดใหญ่และความสามารถรอบด้านของ ChatGPT แปลเป็นปริมาณการเข้าชมอ้างอิงจำนวนมาก แม้ว่าการสร้างรายได้จากอีคอมเมิร์ซโดยตรงไม่ใช่รูปแบบธุรกิจหลัก
• Perplexity (26.2%): "เครื่องมือตอบคำถาม" นี้ขึ้นชื่อเรื่องการอ้างอิงแหล่งที่มา เน้นย้ำถึงความสำคัญที่เพิ่มขึ้นของการเป็นแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือและสามารถอ้างอิงได้
• Google Gemini (9.8%):
• Microsoft Copilot (3.4%):

แม้ว่า ChatGPT จะเป็นผู้นำ แต่การมีอยู่ของ Perplexity (ซึ่งขึ้นชื่อเรื่องคำตอบที่มีแหล่งที่มา) และ Gemini ก็ส่งสัญญาณถึงแนวโน้มความหลากหลาย ความโดดเด่นของ ChatGPT มีสาเหตุมาจากฐานผู้ใช้จำนวนมากและการใช้งานที่หลากหลาย ซึ่งนำไปสู่คำถามที่หลากหลายรวมถึงการช้อปปิ้ง ในทางกลับกัน Perplexity มุ่งเน้นไปที่ความถูกต้องและ citations ดึงดูดผู้ใช้ที่ให้ความสำคัญกับคุณสมบัติเหล่านี้ ส่งผลให้เกิดการเข้าชมที่มีคุณค่า สิ่งนี้กำหนดกลยุทธ์คู่สำหรับผู้ค้าปลีก: เพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการมองเห็นในวงกว้างบน AI ทั่วไป เช่น ChatGPT ในขณะเดียวกันก็สร้างเนื้อหาที่น่าเชื่อถือและสามารถอ้างอิงได้สำหรับเครื่องมือเฉพาะทาง เช่น Perplexity วิธีการแบบเดียวใช้ได้ทั้งหมดไม่ได้ผล การทำความเข้าใจความแตกต่างของวิธีที่แพลตฟอร์ม AI ต่างๆ นำเสนอข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ

การมีส่วนร่วมของผู้ใช้ที่เพิ่มขึ้นและพลังของการตัดสินใจอย่างชาญฉลาด

แม้ว่าส่วนแบ่งการเข้าชมโดยรวมของ GenAI อาจน้อยกว่าเมื่อเทียบกับช่องทางที่成熟แล้ว เช่น การค้นหาแบบเสียเงิน แต่มีอัตราการเติบโตที่เร็วกว่าอย่างมาก ช่องทางแบบดั้งเดิม เช่น การเข้าชมโดยตรง (32.71%)และการค้นหาทั่วไป (31.09%) ยังคงเป็นแหล่งหลักของการเข้าชมเว็บไซต์ทั้งหมด สิ่งนี้ให้มุมมองที่สมดุล: GenAI เป็นช่องทางที่เกิดขึ้นใหม่และเติบโตอย่างรวดเร็ว แต่ยังไม่ได้แทนที่ช่องทางที่จัดตั้งขึ้น อย่างไรก็ตาม เส้นทางการเติบโตที่แข็งแกร่งของ GenAI ทำให้ธุรกิจต้องจัดลำดับความสำคัญของทรัพยากรเชิงกลยุทธ์

ที่สำคัญคือ การเข้าชม GenAI แสดงให้เห็นถึงการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ที่สูงขึ้น:

• การมีส่วนร่วมที่เพิ่มขึ้น: การมีส่วนร่วมของผู้ใช้สูงกว่าแหล่งที่ไม่ใช่ AI 8%
• จำนวนหน้าที่เข้าชมต่อครั้งมากขึ้น: มีจำนวนหน้าที่ดูต่อครั้งเพิ่มขึ้น 12%
• อัตราตีกลับที่ต่ำกว่า: อัตราตีกลับต่ำกว่า 23%

สิ่งนี้บ่งชี้ว่าผู้ใช้ที่เข้ามาผ่านแพลตฟอร์ม GenAI มีแนวโน้มที่จะมีเจตนาที่ชัดเจนหรือได้ทำการวิจัยเบื้องต้นแล้ว แม้ว่าอัตราการแปลงเริ่มต้นอาจต่ำกว่าเล็กน้อย ผู้ใช้ GenAI มีส่วนร่วมในการวิจัย การแสวงหาคำแนะนำ และการค้นหาผลิตภัณฑ์ที่ไม่เหมือนใครเป็นหลัก ผู้บริโภคจำนวน 92% ที่เคยใช้ AI สำหรับการช้อปปิ้งรายงานว่าได้รับประสบการณ์ที่ดีขึ้น และ 87% มีแนวโน้มที่จะใช้ AI สำหรับการซื้อขนาดใหญ่หรือซับซ้อน แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI ยังสามารถตอบคำถามก่อนการซื้อ ซึ่งอาจลดอัตราการละทิ้งตะกร้าสินค้า ผู้บริโภคกำลังใช้ GenAI ในขั้นตอนต่างๆ ของช่องทางการช้อปปิ้ง ซึ่งบ่งบอกถึงความไว้วางใจและความไว้วางใจที่เพิ่มขึ้นในเครื่องมือเหล่านี้ ซึ่งขยายออกไปนอกเหนือจากการดึงข้อมูลพื้นฐาน ความสามารถของ GenAI ในการทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติและความตั้งใจที่ซับซ้อนเป็นตัวขับเคลื่อนหลักของการเปลี่ยนแปลงนี้

GenAI ช่วยให้ผู้บริโภคมีความสามารถในการวิจัยที่มากขึ้น ทำให้สามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับสินค้าที่ซับซ้อนหรือมีมูลค่าสูง การซื้อที่ซับซ้อนโดยเนื้อแท้ต้องมีการวิจัยและการเปรียบเทียบคุณสมบัติที่แตกต่างกันมากขึ้น และ GenAI ทำให้กระบวนการนี้ง่ายขึ้น ขณะนี้ผู้บริโภคสามารถเข้าถึงและสังเคราะห์ข้อมูลได้ง่ายขึ้น ซึ่งหมายความว่าพวกเขามาถึงเว็บไซต์ค้าปลีกโดยได้รับข้อมูลมากขึ้น โดยพึ่งพาการนำทางโครงสร้างไซต์ที่ซับซ้อนหรือการถอดรหัสศัพท์เฉพาะทางการตลาดน้อยลง ผู้ค้าปลีกต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลผลิตภัณฑ์ของพวกเขามีความครอบคลุม ถูกต้อง และสามารถย่อยได้ง่ายโดย AI เนื่องจากข้อมูลนี้จะเป็นพื้นฐานของคำแนะนำและการเปรียบเทียบของ AI ข้อมูลที่ผิวเผินหรือไม่ถูกต้องจะถูกเปิดเผยได้ง่ายขึ้น

อัตราความพึงพอใจที่น่าตกใจ 92% ในหมู่ผู้ใช้บ่งชี้ว่า GenAI กำลังตอบสนองความต้องการที่ไม่ได้รับการตอบสนองในประสบการณ์การช้อปปิ้งออนไลน์แบบดั้งเดิม ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ ประสิทธิภาพในการวิจัย หรือความมั่นใจในการตัดสินใจ อีคอมเมิร์ซแบบดั้งเดิมยังคงประสบปัญหาจากการค้นหาที่น่าเบื่อหน่าย คำแนะนำทั่วไป และข้อมูลที่มากเกินไป GenAI นำเสนอวิธีการที่เป็นส่วนตัว เป็นการสนทนา และมีประสิทธิภาพในการแก้ไขความท้าทายเหล่านี้ ประสบการณ์ “ขั้นสูง” นี้มีต้นกำเนิดมาจากการที่ GenAI แก้ปัญหาจุดบกพร่องที่มีอยู่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ มันไม่ได้เป็นแค่เครื่องมือใหม่ สำหรับหลายๆ คน มันเป็นวิธีที่ดีกว่าในการทำงานช้อปปิ้งให้สำเร็จ ผู้ค้าปลีกควรระบุ “การปรับปรุง” ที่เฉพาะเจาะจงที่ GenAI สามารถนำเสนอให้กับลูกค้าเป้าหมายของพวกเขา (เช่น การค้นหาผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้นสำหรับสินค้าเฉพาะกลุ่ม การเปรียบเทียบที่ชัดเจนยิ่งขึ้นสำหรับผลิตภัณฑ์ทางเทคนิค) และมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพการโต้ตอบเหล่านั้น

การเข้าชม GenAI ยังโดดเด่นในแง่ของเมตริกการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ ผู้ใช้ใช้เวลาบนไซต์มากขึ้น (การมีส่วนร่วมสูงขึ้น 8%) ดูหน้าเว็บต่อการเข้าชมมากขึ้น (เพิ่มขึ้น 12%) และมีโอกาสน้อยที่จะตีกลับ (อัตราตีกลับลดลง 23%) สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงระดับความสนใจและการโต้ตอบกับเนื้อหาที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

ช่องว่างการแปลงที่ลดลง

แม้ว่าอัตราการแปลงเริ่มต้นสำหรับการเข้าชม GenAI จะต่ำกว่า (ต่ำกว่า 43% ในเดือนกรกฎาคม 2024) แต่ช่องว่างก็ลดลงอย่างรวดเร็ว โดยอยู่ที่เพียง 9% ภายในเดือนกุมภาพันธ์ 2025 สิ่งนี้บ่งชี้ว่าเมื่อผู้บริโภคคุ้นเคยกับการใช้ GenAI สำหรับการช้อปปิ้งมากขึ้น พวกเขามีแนวโน้มที่จะทำการซื้อให้เสร็จสมบูรณ์มากขึ้น เมตริกการมีส่วนร่วมที่ได้รับการปรับปรุงรวมกับช่องว่างการแปลงที่ลดลง บ่งบอกถึงอนาคตที่สดใสสำหรับ GenAI ในฐานะช่องทางสร้างรายได้

การปรับตัวให้เข้ากับเส้นทางลูกค้าที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ผลกระทบสำหรับผู้ค้าปลีกนั้นลึกซึ้ง การเพิ่มขึ้นของ GenAI ทำให้ต้องมีการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานในกลยุทธ์ ซึ่งต้องใช้แนวทางแบบองค์รวมครอบคลุมถึงการได้มาซึ่งการเข้าชม การปรับเนื้อหาให้เหมาะสม ประสบการณ์ผู้ใช้ และการวัดประสิทธิภาพ

การเพิ่มขึ้นของการเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือสร้างสรรค์ (GEO) และการเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือตอบคำถาม (AEO)

Generative Engine Optimization (GEO) ครอบคลุมแนวทางปฏิบัติที่มีอิทธิพลและปรับปรุงวิธีการที่ระบบค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI (โดยเฉพาะอย่างยิ่ง large language models หรือ LLMs) เข้าถึง ตีความ และรวมเนื้อหาไว้ในคำตอบที่สร้างขึ้นโดยอัตโนมัติ Answer Engine Optimization (AEO) มุ่งเน้นไปที่การปรับเนื้อหาให้เหมาะสมเพื่อตอบคำถามของผู้ใช้โดยตรงในเครื่องมือค้นหา โดยมักจะได้รับตำแหน่งที่โดดเด่นใน “featured snippets” GEO ขยายแนวคิดนี้เพื่อครอบคลุมถึงการตอบสนองที่สรุปโดย AI ที่สร้างขึ้นในแพลตฟอร์มต่างๆ

ในขณะที่ผู้ใช้จำนวนมากขึ้นหันมาใช้ GenAI เพื่อหาคำตอบ SEO แบบดั้งเดิมก็ไม่เพียงพออีกต่อไป GEO/AEO มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการมองเห็นในกระบวนทัศน์ใหม่นี้ เนื้อหาต้องมีโครงสร้างสำหรับการบริโภค AI และสามารถตอบคำถามได้โดยตรงและน่าเชื่อถือ

การปรับให้เหมาะสมกับ AI โดยพื้นฐานแล้วเท่ากับการปรับปรุงความชัดเจนและความสมบูรณ์สำหรับทั้งผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์และเครื่องจักร คำอธิบายผลิตภัณฑ์ที่มีโครงสร้างที่ดี คำถามที่พบบ่อยที่ครอบคลุม และข้อเสนอคุณค่าที่ชัดเจนจะเป็นประโยชน์ต่อทั้งอัลกอริทึม AI และนักช้อปที่เป็นมนุษย์ การมุ่งเน้นควรเปลี่ยนจากการใส่คีย์เวิร์ดและการใช้กลวิธีหลอกลวงไปเป็นการมอบมูลค่าและประโยชน์ที่แท้จริง

ความสำคัญของความไว้วางใจและความโปร่งใสในยุค AI

การสร้างและรักษาความไว้วางใจของลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญยิ่งในยุค AI AI ใช้ประโยชน์จากข้อมูลลูกค้า มีแนวโน้มที่จะเกิดอคติ และก่อให้เกิดความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวอย่างมาก ความโปร่งใสและข้อพิจารณาด้านจริยธรรมต้องอยู่ในระดับแนวหน้าของการใช้งาน AI

ผู้ค้าปลีกควรสื่อสารอย่างชัดเจนว่าพวกเขากำลังใช้ AI อย่างไร ข้อมูลลูกค้าได้รับการปกป้องอย่างไร และมีมาตรการอะไรบ้างในการลดอคติ การให้ลูกค้าควบคุมข้อมูลของตนเองและความสามารถในการเลือกไม่เข้าร่วมการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณที่ขับเคลื่อนด้วย AI ก็เป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน ความมุ่งมั่นต่อแนวทางปฏิบัติ AI ที่มีความรับผิดชอบจะไม่เพียงสร้างความไว้วางใจ แต่ยังรับประกันความยั่งยืนในระยะยาวอีกด้วย

ความจำเป็นเชิงกลยุทธ์สำหรับผู้ค้าปลีก

เมื่อเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงอย่างลึกซึ้งที่ GenAI นำมา ผู้ค้าปลีกต้องปรับกลยุทธ์ของตนเองในเชิงรุก โดยยอมรับแนวโน้มใหม่นี้อย่างครอบคลุม ตั้งแต่การได้มาซึ่งการเข้าชมและการปรับเนื้อหาให้เหมาะสม ไปจนถึงประสบการณ์ผู้ใช้และการวัดผลกระทบ

ยอมรับกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพใหม่:

• Generative Engine Optimization (GEO): ส่งผลกระทบและปรับปรุงวิธีการที่ระบบ AI เข้าถึง ตีความ และรวมเนื้อหาของคุณไว้ในคำตอบอัตโนมัติ
• Answer Engine Optimization (AEO): ปรับเนื้อหาให้เหมาะสมเพื่อตอบคำถามของผู้ใช้โดยตรงในเครื่องมือค้นหา
• การปรับเนื้อหาให้เหมาะสม: จัดโครงสร้างเนื้อหาสำหรับการบริโภค AI โดยให้คำตอบที่ตรงไปตรงมาและน่าเชื่อถือ ปรับปรุงความชัดเจนและความสมบูรณ์สำหรับทั้งผู้ใช้ที่เป็นมนุษย์และเครื่องจักร โดยเน้นที่คำอธิบายผลิตภัณฑ์ที่มีโครงสร้างที่ดี คำถามที่พบบ่อยที่ครอบคลุม และข้อเสนอคุณค่าที่ชัดเจน

ปรับปรุงประสบการณ์ผู้บริโภค: GenAI สามารถปรับปรุงประสบการณ์การช้อปปิ้งผ่านการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ ประสิทธิภาพ และความมั่นใจ ระบุการปรับปรุงเฉพาะสำหรับลูกค้าเป้าหมาย เช่น การค้นหาผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้นสำหรับสินค้าเฉพาะกลุ่ม หรือการเปรียบเทียบที่ชัดเจนยิ่งขึ้นสำหรับผลิตภัณฑ์ทางเทคนิค และเพิ่มประสิทธิภาพการโต้ตอบเหล่านี้

จัดการแพลตฟอร์มอย่างมีกลยุทธ์: ผู้ค้าปลีกจำเป็นต้องปรับตัวให้เข้ากับแพลตฟอร์มและแนวโน้มใหม่ๆ แทนที่จะยึดติดกับวิธีการเก่าๆ พวกเขาต้องจัดการแพลตฟอร์มอย่างมีกลยุทธ์

แก้ไขข้อกังวลด้านจริยธรรมและความเป็นส่วนตัว: ตรวจสอบให้แน่ใจว่ากลยุทธ์ AI ของคุณเป็นไปตามข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในอุตสาหกรรม มีความโปร่งใสเกี่ยวกับวิธีการที่คุณใช้ AI และวิธีที่ AI ส่งผลกระทบต่อลูกค้าของคุณ การพัฒนา AI และอีคอมเมิร์ซแสดงถึงยุคการเปลี่ยนแปลงสำหรับภาคการค้าปลีก ดังนั้นจงสละเวลาให้ความรู้แก่ตัวคุณเองและพนักงานของคุณ

การใช้ประโยชน์จากโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น GPT (Generative Pre-trained Transformer) ของ OpenAI ได้กลายเป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจค้าปลีกในการปรับปรุง SEO (Search Engine Optimization) และการสร้างเนื้อหา ในขณะที่ LLMs นำเสนอความสามารถที่ยอดเยี่ยมในการสร้างข้อความ SEO แบบดั้งเดิมเพียงอย่างเดียวยังไม่เพียงพอในภูมิทัศน์ AI ที่กำลังพัฒนา ธุรกิจต้องปรับตัวให้เข้ากับ Generative Engine Optimization (GEO) และ Answer Engine Optimization (AEO) เพื่อให้มั่นใจว่าเนื้อหาของตนได้รับการจัดอันดับอย่างดีและมีส่วนร่วมอย่างมีประสิทธิภาพกับผู้บริโภค

การทำความเข้าใจ LLMs และผลกระทบต่อ SEO

LLMs เป็นแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึกที่มีไว้สำหรับทำความเข้าใจและสร้างข้อความที่คล้ายกับมนุษย์ พวกเขาได้รับการ训练ด้วยชุดข้อมูลข้อความขนาดใหญ่ทำให้สามารถสร้างบทความ โฆษณาผลิตภัณฑ์ และเนื้อหาอื่น ๆ ได้อย่างเหนือกว่า นี่คือเหตุผลที่ LLMs เปลี่ยนเกม:

• การสร้างเนื้อหา: LLMs สามารถสร้างเนื้อหาที่หลากหลายอย่างรวดเร็วประหยัดเวลาและความพยายาม
• การเพิ่มคีย์เวิร์ด: พวกเขาสามารถรวมคีย์เวิร์ดที่เกี่ยวข้องอย่างเป็นธรรมชาติทำให้การจัดอันดับการค้นหาดีขึ้น
• การปรับตามขนาด: LLMs สร้างเนื้อหาจำนวนมากได้อย่างสอดคล้องทำให้ธุรกิจสามารถจัดการและปรับขนาดเนื้อหา SEO ได้ดีขึ้น
• การมีส่วนร่วมทางภาษา: พวกเขาสร้างเนื้อหาที่ละเอียดอ่อนและอ่านง่ายปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้และลดอัตราตีกลับ

อย่างไรก็ตาม LLMs มีข้อจำกัด ตัวอย่างเช่น พวกเขาอาจขาดบริบทเมื่อเวลาผ่านไปสร้างข้อมูลจริงที่ไม่ถูกต้องหรือเลียนแบบภาษาอย่างง่ายดายเพื่อจัดอันดับอย่างไม่ถูกต้อง (เช่น เนื้อหาที่ไม่ถูกต้อง) นอกจากนี้ LLMs มักใช้ข้อมูลที่มีอยู่ซึ่งไม่เหมาะกับผลิตภัณฑ์ใหม่หรือความต้องการของลูกค้าเฉพาะ การแก้ไขข้อจำกัดเหล่านี้ต้องใช้ SEO ขั้นสูงที่เรียกว่า GEO และ AEO

เจาะลึก Generative Engine Optimization (GEO)

GEO กำหนดให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดคิดให้เหนือกว่า SEO แบบดั้งเดิมและมุ่งเน้นไปที่วิธีที่เครื่องมือที่ขับเคลื่อนโดย AI เข้าถึงเนื้อหาเว็บ ตีความ และใช้เพื่อสร้างคำตอบอัตโนมัติ GEO ครอบคลุมกลยุทธ์เพื่อปรับปรุงการมองเห็นและการจัดอันดับเนื้อหาในพื้นที่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งรวมถึง

• รูปแบบที่เหมาะสม: โครงสร้างข้อมูลโดยใช้มาร์กอัป Schema.org เพื่อให้เครื่องมือ AI เข้าใจบริบทความหมายและจุดประสงค์ของเนื้อหาเว็บ
• การเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูล: จัดระเบียบข้อมูลในวิธีที่มีตรรกะและชัดเจนทำให้มั่นใจได้ว่าเครื่องมือ AI สามารถประมวลผลได้อย่างถูกต้องและให้คำตอบที่เกี่ยวข้อง
• ** API ที่ใช้งานได้:** ให้ APIs ที่เข้าถึงได้ซึ่งเครื่องมือที่ขับเคลื่อนโดย AI สามารถ查询และรวมข้อมูลจากไซต์ของคุณได้อย่างง่ายดาย

GEO เพิ่มผลกระทบของ SEO แบบดั้งเดิมโดยการตรวจสอบให้แน่ใจว่าเนื้อหาไม่พร้อมสำหรับการค้นหาเท่านั้น แต่ยังเข้าใจได้และเกี่ยวข้องสำหรับการตอบสนองที่สร้างขึ้นจาก AI ทำให้การมองเห็นและการมีส่วนร่วมสูงขึ้น

Answer Engine Optimization (AEO): ให้คำตอบที่มีคุณภาพด้วย AI

AEO ยังเป็นแนวทางที่มีเกียรติสำหรับธุรกิจที่หวังว่าจะแสดงในเครื่องมือค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี่คือการมุ่งเน้นที่การปรับเนื้อหาให้เหมาะสมเพื่อให้เครื่องมือค้นหาค้นหาและใช้เพื่อตอบคำถามของผู้ใช้

ลองพิจารณาเคล็ดลับ AEO ที่มีประโยชน์เหล่านี้:

• การพิจารณาคำถาม: ทำวิจัยเพื่อหารูปแบบคำถามและคำศัพท์ที่ลูกค้าใช้ในการค้นหาข้อมูลในธุรกิจบริการหรือ ürünleriniz hakkında
• การตอบอย่างง่ายดาย: โครงสร้างเนื้อหาเพื่อตอบคำถามของผู้ใช้เหล่านี้โดยตรงและชัดเจน ตัวอย่างเช่น การใช้ส่วนคำถามที่พบบ่อยให้การแก้ไขปัญหาและคำแนะนำทีละขั้นตอน
• รูปแบบ: ใช้รูปแบบข้อมูลที่มีโครงสร้างSchema.orgเพื่อให้เครื่องมือค้นหาสามารถ理解และจัดทำดัชนีเนื้อหาของคุณได้ง่ายขึ้น

โดยการให้คำตอบโดยตรงและครอบคลุมผู้ค้าปลีกจะเพิ่มโอกาสในการแสดงในส่วนเด่นโดยรวมของเครื่องมือค้นหาและได้รับประโยชน์มากขึ้นจากการเข้าชมแบบดั้งเดิม

กลยุทธ์สำหรับการประยุกต์ใช้ GEO และ AEO

ธุรกิจจำนวนมากสามารถผสานรวมกลยุทธ์ GEO และ AEO เพื่อให้เนื้อหา SEO มีประสิทธิภาพมากขึ้น นี่คือวิธีการ:

• การวิจัยคีย์เวิร์ดอกสูง: ใช้เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อรับรายการของคำหลักที่มีปริมาณและความเกี่ยวข้องในการค้นหาสูง เครื่องมือเหล่านี้ช่วยให้คุณปรับแต่งกลยุทธ์เนื้อหาของคุณเพื่อขับเคลื่อนปริมาณการเข้าชมและการมองเห็นที่มากขึ้น
• การมุ่งเน้นเนื้อหา: ปรับปรุงเนื้อหาທີ່ມີอยู่โดยใช้ LLMs เพื่อให้แน่ใจว่าครอบคลุมและเกี่ยวข้องกับความต้องการของลูกค้า เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถช่วยระบุช่องว่างเนื้อหาในปัจจุบันและเสริมสร้างเนื้อหาดังกล่าวเพื่อให้ตรงกับความต้องการของลูกค้า
• การเพิ่มประสิทธิภาพ Schema: ใช้มาร์กอัป Schema เพื่อระบุองค์ประกอบที่สำคัญของเนื้อหาของคุณเช่น บทความผลิตภัณฑ์หรือสูตรอาหาร สิ่งนี้จะช่วยให้เครื่องมือค้นหาเข้าใจเนื้อหาของคุณได้มากขึ้น
• การ监控และการทำซ้ำ: เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีประโยชน์สำหรับคุณในการติดตามผลงานเนื้อหาของคุณและทำการปรับปรุงที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง

โดยการผสานรวม GEO และ AEO ผู้ค้าปลีกไม่เพียงแต่อัปเกรดการมีอยู่ของตนในการค้นหาเท่านั้น แต่ยังปรับตัวให้เข้ากับอนาคตที่เนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI กำลังเปลี่ยนรูปแบบออนไลน์ ความสำคัญของการให้เนื้อหาที่ชัดเจน สร้างสรรค์ และผู้ใช้สามารถเข้าถึงได้นั้นไม่อาจประเมินได้

กรณีพิเศษ: การยกระดับเนื้อหาอีคอมเมิร์ซด้วย AI

เนื้อหาอีคอมเมิร์ซมักจะ受益อย่างมากจาก AI เนื่องจากช่วยให้ผู้ขายสามารถสร้างข้อความที่มีรายละเอียดที่ชัดเจนซึ่งตรงตามความต้องการของลูกค้า ในการแข่งขันสภาพแวดล้อมดิจิทัลนี้เป็นสิ่งสำคัญ

• คำอธิบายผลิตภัณฑ์: LLMs สามารถสร้างคำอธิบายผลิตภัณฑ์ที่ชัดเจนซึ่งให้ประโยชน์และลักษณะเฉพาะของผลิตภัณฑ์ ตัวอย่างเช่นแอปพลิเคชันที่ใช้ GPT สามารถช่วยสร้างคำอธิบายที่เป็นมิตรกับ SEO ที่เพิ่มการมีส่วนร่วมและการแปลง