AI Mode แสดงสินค้าตัวเดียวกันในราคาสูงกว่า 21.6% จากงานวิจัย 2 ล้านรายการ

งานวิจัยที่ติดตามรายการสินค้ากว่า 2 ล้านรายการพบว่า เมื่อสินค้าตัวเดียวกันปรากฏทั้งใน Google AI Mode และในผลการค้นหาแบบเดิมในวันเดียวกัน ราคาที่ติดมากับสินค้านั้นใน AI Mode สูงกว่า 21.6% โดยเฉลี่ย งานวิจัยชิ้นนี้เผยแพร่เมื่อวันที่ 1 กันยายน 2569 โดย Hugo Huijer ผู้ก่อตั้ง Productrise ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มติดตามการมองเห็นของสินค้า และ PPC Land รายงานผลการศึกษานี้เมื่อวันที่ 3 กันยายน 2569

ข้อค้นพบที่สองจากชุดข้อมูลเดียวกันอาจสำคัญกว่าข้อแรกด้วยซ้ำ นั่นคือทั้งสองพื้นผิวแทบไม่เคยแสดงสินค้าตัวเดียวกันเลย มีสินค้าเพียง 1.28% ที่ติดอันดับในผลการค้นหาแบบเดิมแล้วปรากฏใน AI Mode สำหรับการค้นหาเดียวกันในวันเดียวกันด้วย ไม่ว่า AI Mode จะเป็นอะไร มันไม่ใช่หน้าผลการค้นหาเดิมที่ถูกจัดรูปแบบใหม่ให้ร้านค้าที่ติดอันดับอยู่แล้ว

Productrise วัดอะไร และวัดอย่างไร

Productrise ติดตามรายการสินค้ากว่า 2 ล้านรายการตลอด 23 วัน ตั้งแต่วันที่ 9 สิงหาคม ถึง 31 สิงหาคม 2569 โดยรันคำค้นเชิงช้อปปิ้งที่มีสินค้าเป็นศูนย์กลางผ่านทั้ง Google AI Mode และผลการค้นหาแบบเดิมในวันปฏิทินเดียวกัน แล้วบันทึกสิ่งที่แต่ละพื้นผิวส่งกลับมา ชุดข้อมูลนี้ครอบคลุมหน้าผลการค้นหาและคำตอบของ AI Mode รวมกันมากกว่า 100,000 รายการ ในสหรัฐอเมริกาและสหราชอาณาจักร

วิธีการมีผลต่อการอ่านตัวเลขพาดหัวให้ถูกต้อง ฝั่งผลการค้นหาแบบเดิม งานวิจัยวิเคราะห์เฉพาะรายการที่อยู่ใน popular_products carousel ซึ่งเป็นบล็อกสินค้าแบบไม่เสียเงินที่ปรากฏในผลการค้นหามาตรฐาน ส่วนฝั่ง AI Mode ใช้การ์ดสินค้าใน AI Mode ทั้งหมดที่ติดตามได้ การจับคู่สินค้าใช้รหัสระบุสินค้าแบบคงที่ของ Google ในกรณีที่มีรหัสนั้นอยู่ และจำกัดการจับคู่ไว้เฉพาะคำค้นเดียวกันในวันปฏิทินเดียวกันเท่านั้น

สำหรับสินค้าแต่ละคู่ที่จับคู่กันได้ งานวิจัยหยิบข้อเสนอนำของแต่ละฝั่ง ซึ่งหมายถึงรายการที่อยู่ในตำแหน่งต่ำสุด แล้ววัดส่วนต่างเป็นราคาใน AI Mode ลบด้วยราคาบนหน้าผลการค้นหา หารด้วยราคาบนหน้าผลการค้นหา ราคาของสหรัฐอเมริการายงานเป็นดอลลาร์ และราคาของสหราชอาณาจักรรายงานเป็นปอนด์ โดยไม่มีการแปลงสกุลเงินระหว่างกัน

ตัวเลข 21.6% คือราคาแรกที่คุณเห็น ไม่ใช่ราคาถูกที่สุด

ความต่างข้อนี้คือสิ่งที่มีโอกาสหล่นหายมากที่สุดเมื่อตัวเลขถูกส่งต่อ ส่วนต่าง 21.6% อธิบายข้อเสนอแรกที่ผู้ซื้อเห็นติดมากับสินค้า ไม่ใช่ข้อเสนอที่ถูกที่สุดที่มีอยู่สำหรับสินค้านั้น การคลิกที่สินค้าบนพื้นผิวใดก็ตามจะเปิดแผงด้านข้างที่แสดงผู้ขายรายอื่นพร้อมราคาของพวกเขา และบางรายก็ถูกกว่า

งานวิจัยชิ้นนี้จึงพูดถึงสิ่งที่เกิดขึ้นก่อนการคลิกนั้น ซึ่งเป็นการคลิกที่ผู้ซื้อส่วนใหญ่ไม่ได้ทำ กรอบแบบนี้คือสิ่งที่ทำให้ข้อค้นพบมีความหมายทางธุรกิจ และก็เป็นสิ่งที่จำกัดขอบเขตของมันด้วย มันเป็นข้อความเกี่ยวกับราคาตั้งต้นที่พื้นผิวหนึ่งนำเสนอ ไม่ใช่ข้อกล่าวหาว่า AI Mode ซ่อนข้อเสนอที่ถูกกว่า และไม่ใช่ข้อความว่าสินค้าจะแพงขึ้นถ้าซื้อผ่านช่องทางนั้น

รายงานไม่ได้บอกว่าทำไม AI Mode ถึงดันข้อเสนอที่ราคาสูงกว่าขึ้นมา กลไกการคัดเลือกว่าผู้ขายรายใดจะกลายเป็นข้อเสนอนำบนพื้นผิว AI ยังไม่มีคำอธิบายในงานวิจัยนี้ และไม่ควรอนุมานคำอธิบายใดจากขนาดของส่วนต่าง

รวมตัวเลขทั้งหมดไว้ในที่เดียว

ทุกตัวเลขด้านล่างมาจากงานวิจัยของ Productrise ตามที่ PPC Land รายงาน และแต่ละบรรทัดอธิบายการเปรียบเทียบคนละแบบ จึงไม่ใช่การพูดเรื่องเดียวกันด้วยคำต่างกัน

การเทียบราคาสองแบบ ที่ตอบคนละคำถาม

ตัวเลข 21.6% กับราว 49% ในตารางนั้นตอบคนละคำถาม และไม่ควรถูกยกมาใช้แทนกันเด็ดขาด ตัวเลข 21.6% เป็นการเทียบแบบต่อแบบ คือสินค้าเดียวกัน คำค้นเดียวกัน วันเดียวกัน ข้อเสนอนำเทียบกับข้อเสนอนำ มันแยกเฉพาะส่วนต่างราคาของสินค้าที่ปรากฏบนทั้งสองพื้นผิวออกมา

ส่วนการวิเคราะห์ในภาพกว้างที่ครอบคลุมรายการที่มีราคาทุกรายการบนแต่ละพื้นผิว รวมถึงสินค้าที่ปรากฏเพียงพื้นผิวเดียว พบว่าสินค้ามัธยฐานใน AI Mode อยู่ที่ $149 เทียบกับ $100 ในผลการค้นหาแบบเดิม นั่นเป็นการเทียบว่าแต่ละพื้นผิววางสินค้าอะไรไว้บนชั้น ไม่ใช่การเทียบว่าแต่ละพื้นผิวคิดราคาเท่าไรสำหรับสินค้าชิ้นเดียวกัน ชั้นวางที่มีสินค้าราคาแพงกว่าย่อมให้ค่ามัธยฐานที่สูงกว่า แม้ไม่มีสินค้าชิ้นใดถูกตั้งราคาใหม่เลย

เมื่ออ่านคู่กัน ตัวเลขทั้งสองชี้ไปในทางที่รายงานไม่ได้ระบุว่าเป็นกลไก และบทความนี้ก็จะไม่ระบุเช่นกัน นั่นคือ AI Mode ทั้งแสดงสินค้าคนละชุด และแสดงราคาข้อเสนอนำที่สูงกว่าในสินค้าที่มันมีร่วมกับหน้าผลการค้นหา

AI Mode คือชั้นวางที่เล็กกว่ามาก

ในชุดข้อมูลนี้ AI Mode คิดเป็น 12.3% ของสินค้าทั้งหมดที่ติดตาม เฉลี่ย 3.9 รายการต่อหนึ่งคำตอบ เทียบกับ 27.8 รายการในผลการค้นหาแบบเดิม เมื่อดูเป็นจำนวนจริง คำค้นโดยเฉลี่ยที่ให้ผลลัพธ์บนทั้งสองพื้นผิวจะได้สินค้าจากผลการค้นหาแบบเดิม 27.8 รายการ จาก AI Mode 3.9 รายการ และมีสินค้าที่ตรงกัน 0.94 รายการ นั่นคือทับซ้อนกันไม่ถึงหนึ่งรายการต่อหนึ่งคำค้น

อัตราการทับซ้อนนั้นคำนวณเป็นรายวัน โดยหารจำนวนสินค้าที่จับคู่ได้ด้วยรายการทั้งหมดในผลการค้นหาแบบเดิมที่มีรหัสระบุสินค้า แล้วจึงเฉลี่ยอัตรารายวันเข้าด้วยกัน ผลที่ได้คือ 1.28% ตัวเลขที่เล็กขนาดนี้เปลี่ยนคำถามที่ร้านค้าควรถาม การติดอันดับดีใน popular_products carousel แทบไม่ใช่หลักฐานเลยว่าสินค้าตัวเดียวกันจะปรากฏใน AI Mode ด้วย

เทียบกับงานวิจัยชิ้นก่อนของ Productrise

Productrise เคยทำงานวิจัยก่อนหน้านี้ตลอด 21 วันในเดือนกรกฎาคม 2569 ซึ่งพบว่า AI Mode ส่งรายการสินค้ากลับมาน้อยกว่าการค้นหาแบบมาตรฐานราว 95% โดยการค้นหาแบบมาตรฐานให้ผลลัพธ์ที่มีสินค้าในราว 88% ของคำค้นที่ติดตาม เทียบกับราว 23% สำหรับ AI Mode และรายงานการทับซ้อนของสินค้าไว้ที่ 0.8% ส่วนงานวิจัยชิ้นใหม่อธิบายงานเดือนกรกฎาคมนั้นว่าพบว่า AI Mode จัดอันดับสินค้าราว 5% ของสินค้าที่ติดอันดับในผลการค้นหาแบบเดิมโดยรวม ซึ่งเป็นอัตราส่วนเชิงปริมาณ ไม่ใช่อัตราการทับซ้อน

งานวิจัยสองชิ้นนี้ใช้ชุดข้อมูลแยกกันและใช้ตัวหารต่างกัน ตัวเลข 0.8% กับ 1.28% จึงใกล้เคียงกันแต่ใช้แทนกันตรง ๆ ไม่ได้ ค่าที่วัดด้วยวิธีต่างกันสองครั้งแล้วออกมาใกล้กันเป็นเรื่องที่ควรบันทึกไว้ แต่มันไม่ใช่เส้นแนวโน้ม และการนำเสนอว่าการทับซ้อนเพิ่มขึ้นถือว่าผิด

สิ่งที่งานวิจัยนี้ไม่ได้ครอบคลุม

มีข้อจำกัดหลายข้อที่ควรวางไว้ข้างตัวเลขพาดหัว งานวิจัยนี้ไม่ได้วัดการเกิด conversion การคลิก หรือรายได้ มันวัดว่าทั้งสองพื้นผิวแสดงอะไรออกมา ซึ่งเป็นคนละคำถามกับว่าผู้ซื้อทำอะไรกับสิ่งที่เห็น นอกจากนี้ยังไม่ได้บอกว่า Google ตั้งใจให้พฤติกรรมนี้เกิดขึ้นหรือถือว่าเป็นข้อบกพร่อง และไม่มีคำให้สัมภาษณ์จาก Google ในรายงานเลย

ชุดข้อมูลครอบคลุมสหรัฐอเมริกาและสหราชอาณาจักร ไม่ได้ครอบคลุมประเทศไทยหรือตลาดใดในเอเชีย จึงไม่มีใครพูดได้ว่าส่วนต่างราคานี้ถูกวัดในบ้านเรา และกรอบเวลา 23 วันก็สั้น รอบโปรโมชันที่เกิดขึ้นภายในช่วงนั้นจะมองไม่เห็นเมื่อถูกเฉลี่ยรวมไปแล้ว

สุดท้าย นี่คือชุดข้อมูลของบริษัทเดียว ไม่ใช่การตรวจสอบโดยหน่วยงานอิสระ และ Productrise ก็ขายผลิตภัณฑ์ที่สร้างขึ้นบนการติดตามพื้นผิวนี้โดยตรง เรื่องนี้ไม่ได้ทำให้ตัวเลขผิด และวิธีการก็อธิบายไว้ละเอียดพอที่จะถกเถียงได้ ซึ่งมากกว่างานวิจัยจากผู้ขายส่วนใหญ่ แต่มันแปลว่าข้อค้นพบนี้ยังต้องการการทำซ้ำโดยฝ่ายอื่น ก่อนจะกลายเป็นสมมติฐานที่ใช้วางแผนได้

ร้านค้าตรวจอะไรได้เองบ้าง

ส่วนนี้เป็นการวิเคราะห์ ไม่ใช่การรายงาน คำถามแรกเป็นเรื่องพื้นฐานที่ร้านค้าส่วนใหญ่ยังไม่ได้ตอบ นั่นคือสินค้าของคุณปรากฏในคำตอบของ AI Mode สำหรับคำค้นหลักของคุณบ้างหรือไม่ ให้ลองรันคำค้นนั้นด้วยตัวเอง ดูว่าการ์ดสินค้าใน AI Mode มีอะไรอยู่ข้างใน แล้วบันทึกไว้ว่าสินค้าของคุณอยู่ในนั้นไหม และให้ทำแยกจากการตรวจหน้าผลการค้นหา เพราะสองพื้นผิวนี้ดึงสินค้ามาจากคนละชุดอย่างเห็นได้ชัดแล้ว

คำถามที่สองคือข้อเสนอของใครที่ถูกแสดง ถ้าสินค้าของคุณปรากฏจริง ให้ตรวจว่ารายการนั้นระบุร้านของคุณเป็นผู้ขาย หรือเป็นผู้ขายต่อ เพราะข้อเสนอนำคือราคาที่ผู้ซื้อใช้ตัดสินสินค้าชิ้นนั้น และมันอาจไม่ใช่ราคาของคุณ ความสะอาดของฟีดใน Merchant Center อยู่ใต้คำถามทั้งสองข้อนี้ รหัสระบุสินค้าแบบคงที่คือสิ่งที่ทำให้งานวิจัยนี้จับคู่สินค้าข้ามพื้นผิวได้ตั้งแต่แรก และเป็นสิ่งที่ทำให้ Google รู้ว่าสินค้าของคุณคือสินค้าชิ้นเดียวกับที่คู่แข่งกำลังขายอยู่

ข้อโต้แย้งของงานวิจัยเองคือ ราคาต่ำสุดอาจไม่ใช่เส้นทางที่ปลอดภัยไปสู่การมองเห็นบนพื้นผิว AI อีกต่อไป เพราะข้อเสนอนำที่มันแสดงออกมามีราคาสูงกว่าโดยเฉลี่ย ขอให้ระบุว่านี่เป็นข้อโต้แย้งของงานวิจัย เพราะมันเป็นเช่นนั้นจริง ยังไม่มีใครพิสูจน์กฎการคัดเลือกได้ และการวางกลยุทธ์ราคาบนความสัมพันธ์ที่ยังไม่มีคำอธิบายจากข้อมูล 23 วันถือเป็นความผิดพลาด

ตัวเลข 1.28% คือตัวเลขที่ควรเปลี่ยนวิธีวางแผน มันทำให้ AI Mode เป็นชั้นวางแยกต่างหาก ไม่ใช่หน้าตาใหม่ของชั้นเดิม และชั้นวางที่แยกกันก็ต้องมีการตรวจวัดของตัวเอง ทั้งการตรวจการมองเห็น การทบทวนคุณภาพชื่อสินค้าและแอตทริบิวต์ และตำแหน่งของตัวเองในรายงาน การตลาดอีคอมเมิร์ซ แทนที่จะเป็นเชิงอรรถเล็ก ๆ ในรายงานการค้นหา

เรื่องนี้มีความหมายอย่างไรกับนักการตลาดไทย

ไม่มีส่วนใดของงานวิจัยนี้ที่วัดในประเทศไทย ชุดข้อมูลคือสหรัฐอเมริกาและสหราชอาณาจักร ร้านค้าไทยจึงควรถือว่าตัวเลข 21.6% เป็นข้อค้นพบจากตลาดเหล่านั้น ไม่ใช่ค่าอ้างอิงในบ้านเรา ส่วนที่ใช้ได้จริงคือวิธีการ ซึ่งทีมไหนก็ทำในสเกลเล็กได้ คือเลือกคำค้นสินค้าที่มีมูลค่าสูงสุดยี่สิบคำ รันแต่ละคำผ่านทั้งสองพื้นผิวในวันเดียวกัน แล้วบันทึกว่าอะไรกลับมาบ้างและราคาเท่าไร

งานนั้นใช้เวลาแค่บ่ายเดียวและตอบคำถามที่ตอนนี้ยังไม่มีแดชบอร์ดใดตอบให้ร้านค้าไทยได้ ถ้าสินค้าของคุณหายไปจากคำตอบของ AI Mode ในคำค้นที่สำคัญ นั่นคือปัญหาเรื่องฟีดและรหัสระบุสินค้าที่ต้องไปตรวจ ไม่ใช่ปัญหาเรื่องอันดับ และมันควรอยู่รวมกับงาน GEO ส่วนอื่น ๆ มากกว่าจะอยู่ในรายงานโฆษณาแบบเสียเงิน

สำหรับร้านค้าที่ใช้ Shopify คันโยกที่ใช้ได้จริงยังเป็นตัวเดิมที่ป้อนพื้นผิวสินค้ามาตลอด คือรหัสระบุสินค้า ชื่อสินค้า และความครบถ้วนของแอตทริบิวต์ที่ไหลเข้า Merchant Center อย่างสะอาด ซึ่งเป็นส่วนใหญ่ของงาน SEO สำหรับ Shopify เมื่อหน้าร้านเองแข็งแรงดีแล้ว พื้นผิวเปลี่ยนไป แต่คุณภาพข้อมูลที่ป้อนมันไม่ได้เปลี่ยน

คำถามที่พบบ่อยเรื่องงานวิจัยราคาใน AI Mode ของ Productrise

แปลว่าซื้อสินค้าผ่าน AI Mode แล้วแพงกว่าใช่ไหม

ไม่ใช่ งานวิจัยวัดข้อเสนอแรกที่ถูกแสดง ไม่ใช่ข้อเสนอที่ถูกที่สุดที่มีอยู่หรือราคาที่จ่ายจริง การคลิกที่สินค้าบนพื้นผิวใดก็ตามจะเปิดแผงด้านข้างที่ระบุผู้ขายรายอื่นและราคาของพวกเขา ซึ่งบางรายถูกกว่า และงานวิจัยนี้พูดถึงสิ่งที่ผู้ซื้อเห็นก่อนการคลิกนั้น

ทำไม AI Mode ถึงแสดงข้อเสนอที่ราคาสูงกว่า

ทั้ง Productrise และ PPC Land ไม่ได้บอกว่าทำไม และกลไกการคัดเลือกยังไม่มีคำอธิบาย ไม่มีคำให้สัมภาษณ์จาก Google ในรายงาน และไม่มีข้อความใดที่ระบุว่าบริษัทตั้งใจให้เป็นเช่นนี้หรือถือว่าเป็นข้อบกพร่อง

มีการวัดเรื่องนี้ในประเทศไทยหรือไม่

ไม่มี ชุดข้อมูลครอบคลุมสหรัฐอเมริกาและสหราชอาณาจักรตลอด 23 วัน ตั้งแต่วันที่ 9 สิงหาคม ถึง 31 สิงหาคม 2569 โดยไม่มีตลาดในเอเชียรวมอยู่ด้วย และไม่มีการแปลงสกุลเงินระหว่างดอลลาร์กับปอนด์

ถ้าสินค้าของเราติดอันดับดีในผลการค้นหาสินค้าของ Google จะปรากฏใน AI Mode ด้วยไหม

ไม่แน่นอน มีสินค้าเพียง 1.28% ที่ติดอันดับในผลการค้นหาแบบเดิมแล้วปรากฏใน AI Mode สำหรับการค้นหาเดียวกันในวันเดียวกัน คำค้นโดยเฉลี่ยให้สินค้าจากผลการค้นหาแบบเดิม 27.8 รายการ และจาก AI Mode 3.9 รายการ โดยตรงกัน 0.94 รายการ

ควรเชื่อชุดข้อมูลของผู้ขายรายเดียวมากแค่ไหน

ให้ถือว่าเป็นข้อค้นพบจากแหล่งเดียวที่บันทึกวิธีการไว้ดี ไม่ใช่ข้อเท็จจริงที่ยุติแล้ว Productrise ขายแพลตฟอร์มที่สร้างบนการติดตามพื้นผิวนี้ กรอบเวลาคือ 23 วันในสองตลาดตะวันตก และวิธีการก็อธิบายไว้ชัดพอที่ฝ่ายอื่นจะลองทำซ้ำได้

ก้าวต่อไปที่ควรทำ

ตัวเลขที่ควรถือติดตัวไปในการประชุมวางแผนครั้งหน้าคือ 1.28% ไม่ใช่ 21.6% ส่วนต่างราคายังถกเถียงกันได้ แต่การทับซ้อนที่เล็กขนาดนั้นแปลว่าพื้นผิว AI คือช่องทางกระจายสินค้าที่แยกต่างหากและมีสต็อกของตัวเอง ขณะที่ร้านค้าส่วนใหญ่ยังไม่ได้วัดมันเลยในตอนนี้

การตรวจด้วยมือสั้น ๆ กับคำค้นสินค้าอันดับต้นของคุณบนทั้งสองพื้นผิว จะบอกอะไรเกี่ยวกับการมองเห็นของคุณได้มากกว่าสถิติมือสองใด ๆ ถ้าอยากได้คนช่วยวางการตรวจนี้หรือช่วยอ่านผลที่ได้ ทักมาคุยกันได้