สรุปสั้น ๆ (TL;DR)
- งานศึกษาผลการค้นหาออร์แกนิก 5.32 ล้านแถว เผยแพร่วันที่ 24 สิงหาคม 2569 โดย Kevin Indig ในจดหมายข่าว Growth Memo พบว่า Google ตัด listicle ออกจากตำแหน่งสูงสุด โดยไม่ได้เอาออกจากหน้าผลการค้นหา
- ชุดข้อมูลครอบคลุมคำค้นภาษาอังกฤษบนเดสก์ท็อปในสหรัฐอเมริกา 60,000 คำค้น ใน 15 กลุ่มธุรกิจ เก็บด้วยข้อมูล SE Ranking ในช่วง 47 ชั่วโมงของเดือนสิงหาคม 2569
- การเรียบเรียงคำค้นคือตัวทำนายที่แรงที่สุด listicle ติดสามอันดับแรก 54.5% สำหรับคำค้นที่ขอไอเดีย ตัวอย่าง ตัวเลือก หรือของที่ดีที่สุดอย่างชัดเจน เทียบกับ 10.2% ของคำค้นหมวดหมู่หรือเปรียบเทียบแบบไม่ชัดเจน
- listicle ในอันดับหนึ่งลดจากช่วง 18.9% ถึง 20.2% ในเดือนมกราคม เหลือ 15.1% ถึง 15.6% ในเดือนสิงหาคม และสามอันดับแรกลดจาก 35.9% ถึง 39.0% เหลือ 32.0% ถึง 33.0%
- Indig เรียกว่าลดลงเกือบ 4% แต่การลดลงของสามอันดับแรกอยู่ระหว่าง 3.9 ถึง 6.0 จุดเปอร์เซ็นต์ ขึ้นกับว่าเทียบขอบเขตใด และบทความไม่ได้อธิบายว่าตัวเลขสองชุดนี้สอดคล้องกันอย่างไร
งานศึกษาที่วิเคราะห์ผลการค้นหาแบบออร์แกนิก 5.32 ล้านแถว ซึ่งเผยแพร่เมื่อวันที่ 24 สิงหาคม พ.ศ. 2569 พบว่า Google ตัดบทความแบบ listicle ออกจากตำแหน่งสูงสุดของหน้าผลการค้นหา โดยไม่ได้เอาออกจากหน้าผลการค้นหาทั้งหมด Kevin Indig ที่ปรึกษาด้านการเติบโตเป็นผู้เผยแพร่บทวิเคราะห์นี้ในจดหมายข่าว Growth Memo ของเขาในวันจันทร์ดังกล่าว และระบุว่าเป็นตอนแรกจากสองตอน โดยสำนักข่าว PPC Land รายงานผลการศึกษานี้
สิ่งที่ทีมคอนเทนต์ควรจับให้แม่นไม่ใช่ตัวเลขที่ลดลง แต่เป็นตัวแปรที่ทำนายผล จากข้อมูลชุดนี้ สัญญาณที่บอกได้ดีที่สุดว่า Google จะแสดง listicle หรือไม่ คือวิธีที่ผู้ค้นหาเรียบเรียงคำค้น ไม่ใช่ว่า Google ชอบรูปแบบนี้หรือไม่ชอบ
ชุดข้อมูลครอบคลุมอะไรบ้าง
งานศึกษานี้ใช้คำค้นภาษาอังกฤษบนเดสก์ท็อปในสหรัฐอเมริกา 60,000 คำค้น ครอบคลุม 15 กลุ่มธุรกิจ เก็บข้อมูลด้วยข้อมูลจาก SE Ranking ในช่วงเวลา 47 ชั่วโมงของเดือนสิงหาคม พ.ศ. 2569 ซึ่งได้ผลการค้นหาแบบออร์แกนิกออกมา 5.32 ล้านแถวที่บทวิเคราะห์ทั้งหมดตั้งอยู่บนนั้น SE Ranking เป็นผู้ให้บริการซอฟต์แวร์ที่จัดหาข้อมูลอันดับ ส่วน Indig เป็นที่ปรึกษาด้านการเติบโตอิสระที่เขียนในจดหมายข่าวของตัวเอง
ผลการค้นหาทุกรายการถูกจำแนกโดยอัตโนมัติว่าเป็น listicle หรือไม่ โดยใช้หัวข้อ ข้อความตัวอย่าง URL และประเภทของเว็บไซต์ การจำแนกแยกบทความแบบรายการที่ใส่ตัวเลข ออกจากบทความรวบรวมแบบบรรณาธิการที่ไม่ใส่ตัวเลข และตัดกริดสินค้า ไดเรกทอรี เว็บบอร์ด หน้าวิดีโอ รีวิวสินค้าชิ้นเดียว และคู่มือแบบทีละขั้นตอนออกไป นิยามที่ Indig ใช้คือ listicle เป็นบทความที่ตัวรายการคือเนื้อหา ประกอบด้วยรายการย่อยประเภทเดียวกัน เทียบกันได้ แต่ละรายการมีเนื้อหาครบในตัวเอง อยู่ใต้หัวข้อที่สัญญาว่าจะให้ชุดที่มีขอบเขตชัดเจน คู่มือแบบทีละขั้นตอนไม่เข้าข่าย เพราะขั้นที่สามขึ้นอยู่กับขั้นที่สอง ส่วนรายการใน listicle สลับลำดับได้โดยตรรกะไม่พัง
มีข้อจำกัดของวิธีวิจัยสองข้อที่ควรพูดไว้ตั้งแต่ต้น เพราะมันเปลี่ยนน้ำหนักที่ควรให้กับตัวเลข ข้อแรก ตัวจำแนกทำงานอัตโนมัติ ไม่ใช่การติดป้ายด้วยมือ แม้การทดลองนำร่องรอบแรกจะได้ค่าความแม่นยำและความครอบคลุม 100% บนคำค้น 30 คำ และมีการตรวจคุณภาพแบบปิดตาอีก 30 หน้า ข้อสอง บทความระบุเองว่าการทดสอบกับชุดข้อมูลสำรองที่ยังไม่ถูกแตะต้อง ซึ่งเป็นขั้นตอนตรวจสอบขั้นสุดท้าย ยังไม่ได้ดำเนินการ
listicle ยังครองครึ่งหนึ่งของสิบอันดับแรก
ตัวเลขดิบไม่สนับสนุนข้อสรุปว่ามีการลงโทษรูปแบบนี้เป็นการทั่วไป มี listicle อย่างน้อยหนึ่งชิ้นปรากฏในสิบอันดับแรกแบบออร์แกนิกสำหรับคำค้น 55.1% ในกลุ่มตัวอย่าง และปรากฏในสามอันดับแรกสำหรับคำค้น 32.3%
ถ้าใช้สัญญาณที่หลวมกว่านั้น ตัวเลขจะสูงขึ้นมาก บนหน้าผลการค้นหา 85.9% มีหัวข้ออย่างน้อยหนึ่งหัวข้อที่มีเบาะแสของรายการแบบกว้าง ๆ คือมีตัวเลขหนึ่งถึงสามหลัก หรือมีคำอย่าง best, top, ways, ideas, examples, alternatives, tips, tools, apps หรือ options ส่วนการจำแนกที่เข้มงวดกว่า ซึ่งกำหนดให้โครงสร้างของหน้าต้องตรงกับนิยาม ไม่ใช่ดูแค่หัวข้อ ทำให้ตัวเลขกลับลงมาที่ 55.1%
ช่องว่าง 30 จุดระหว่างสองมาตรวัดนี้เองก็เป็นข้อค้นพบ ราวหนึ่งในสามของหน้าที่อ่านดูเหมือน listicle ในข้อความตัวอย่างบนหน้าผลการค้นหา กลายเป็นอย่างอื่นเมื่อเปิดเข้าไปดูจริง ใครที่ตรวจคู่แข่งด้วยการกวาดสายตาดูหัวข้ออย่างเดียว กำลังนับรูปแบบนี้เกินจริงไปมาก
การเรียบเรียงคำค้นคือตัวทำนายที่แท้จริง
Google ส่งคืน listicle มากขึ้น 4.5 เท่า เมื่อผู้ใช้ขอชุดตัวเลือกอย่างชัดเจน การแยกตามประเภทคำค้นคือตัวเลขที่นำไปใช้งานได้จริงที่สุดในงานศึกษานี้
| ประเภทคำค้น | listicle ติดสามอันดับแรก |
|---|---|
| คำค้นที่ขอไอเดีย ตัวอย่าง ตัวเลือก หรือของที่ดีที่สุด อย่างชัดเจน | 54.5% |
| คำค้นหมวดหมู่หรือเปรียบเทียบแบบไม่ชัดเจน ที่ต้องอนุมานเอาเองว่าผู้ใช้อยากได้หลายตัวเลือก | 10.2% |
| คำค้นเชิงข้อมูลในกลุ่มเปรียบเทียบ ที่ไม่ได้ขอรายการ | 12.1% |
ควรอ่านตัวเลขชุดนี้ว่าเป็นการตอบสนองต่อการเรียบเรียงคำค้น ไม่ใช่ความชอบในรูปแบบเนื้อหา หน้าที่จัดโครงสร้างเป็นรายการมีตัวเลขจะเข้ากันดีกับคำค้นที่ขอชุดตัวเลือก และเข้ากันไม่ดีกับคำค้นที่ตั้งคำถาม ช่องว่างระหว่าง 54.5% กับ 10.2% กว้างกว่าตัวเลขการลดลงที่งานศึกษาเดียวกันวัดได้ที่ด้านบนของหน้าเสียอีก
เปรียบเทียบเดือนมกราคมกับสิงหาคม
เพื่อทดสอบข้อกล่าวหาเรื่องการลดอันดับโดยตรง Indig ตรึงชุดย่อยไว้ที่ 2,400 คำค้นและ 24,000 ผลการค้นหา แล้วเปรียบเทียบเดือนมกราคมกับเดือนสิงหาคม สิ่งแรกที่ชุดย่อยนี้แสดงคือความผันผวนที่ไม่เกี่ยวกับรูปแบบเนื้อหาเลย มีเพียง 52.5% ของคำค้นที่ให้ URL เดิมเป๊ะ ๆ ในอันดับหนึ่งทั้งสองช่วงเวลา และมีเพียง 58.3% ที่ให้โดเมนเดิม พูดง่าย ๆ คือครึ่งหนึ่งของตำแหน่งบนสุดเปลี่ยนมือ ไม่ว่าหน้าที่ครองอยู่จะเป็นเนื้อหาประเภทใด
ภายใต้ความผันผวนนั้น listicle เสียพื้นที่ตรงยอดบนสุดจริง
| ช่วงอันดับ | มกราคม พ.ศ. 2569 | สิงหาคม พ.ศ. 2569 |
|---|---|---|
| อันดับหนึ่ง | 18.9% ถึง 20.2% | 15.1% ถึง 15.6% |
| สามอันดับแรก | 35.9% ถึง 39.0% | 32.0% ถึง 33.0% |
Indig อธิบายการเปลี่ยนแปลงนี้ว่าเป็นการที่ listicle ลดลงเกือบ 4% ทั้งในอันดับหนึ่งและในสามอันดับแรก และเขาระบุสาเหตุว่ามาจากการอัปเดตกลางเดือนมกราคมที่ไม่ได้ประกาศ ร่วมกับสัญญาณด้านคุณภาพและความเร็วในการผลิตเนื้อหาจากงานจัดการสแปมช่วงหลัง เขาเขียนว่า Google ได้คัดบทความ listicle บางประเภทออกไปอย่างเป็นระบบและอย่างระมัดระวัง
คำว่าเกือบในประโยคนั้นทำงานหนักกว่าที่เห็น คำอธิบายดังกล่าวอยู่ที่ปลายด้านอนุรักษ์นิยมที่สุดของช่วงตัวเลขที่ข้อมูลอนุญาต ขึ้นอยู่กับว่าเทียบขอบเขตไหนกับขอบเขตไหน การลดลงของสามอันดับแรกอยู่ระหว่าง 3.9 ถึง 6.0 จุดเปอร์เซ็นต์ และ PPC Land ระบุว่าบทความไม่ได้อธิบายว่าตัวเลขสองชุดนี้สอดคล้องกันอย่างไร ใครที่จะหยิบตัวเลขเดียวจากงานศึกษานี้ไปพูดต่อ ควรบอกด้วยว่ากำลังอ้างปลายไหนของช่วง
listicle ของผู้ขายซอฟต์แวร์ไม่ใช่กลุ่มที่ร่วงลง
คำอธิบายที่วงการเชื่อกันมาตลอดครึ่งแรกของปี พ.ศ. 2569 คือความเคลื่อนไหวเดือนมกราคมพุ่งเป้าไปที่ listicle ที่โปรโมตตัวเอง คือรูปแบบที่ผู้ขายซอฟต์แวร์เผยแพร่การจัดอันดับในหมวดของตัวเอง แล้ววางตัวเองไว้ที่อันดับหนึ่ง ชุดข้อมูลนี้ไม่ได้ยืนยันเรื่องนั้น ในกลุ่ม listicle ที่เขียนโดยผู้ขายซอฟต์แวร์ มี 62% ที่ทราฟฟิกออร์แกนิกโดยประมาณเพิ่มขึ้นนับตั้งแต่เดือนมกราคม และ Indig ระบุตรง ๆ ว่าเขาสาวการลดลงที่วัดได้กลับไปหา listicle ที่โปรโมตตัวเองโดยเฉพาะไม่ได้
ข้อค้นพบนี้อยู่คู่กับงานวิจัยก่อนหน้าที่บทความอ้างถึงแต่ไม่ได้ทำซ้ำ บทวิเคราะห์ที่ PPC Land รายงานเมื่อเดือนมีนาคม พ.ศ. 2569 พบว่าเว็บไซต์ที่สร้างขึ้นบน listicle แบบเข้าข้างตัวเอง สูญเสียการมองเห็นสูงสุดถึง 49% หลังความผันผวนของอันดับในเดือนมกราคม โดยกรณีที่ระบุได้ทั้งหมดอยู่ในกลุ่ม SaaS และมีลักษณะร่วมกันคือผลิตเนื้อหาจำนวนมาก ใช้ข้อความจาก AI โดยไม่ผ่านการเรียบเรียง อัปเดตวันที่ให้ดูใหม่แบบเทียม และใช้สคีมาผิดวัตถุประสงค์ ทั้งสองข้อความเป็นจริงพร้อมกันได้ หากการดำเนินการในเดือนมกราคมแคบพอที่จะกระทบผู้เผยแพร่กลุ่มเฉพาะ โดยไม่แตะรูปแบบเนื้อหาโดยรวม ซึ่งเป็นการตีความที่บทความเสนอไว้เอง
ยังมีข้อขัดแย้งที่สองที่ถูกทิ้งไว้เปิด ข้อมูลจาก Peec ที่บทความอ้างถึงแสดงว่าไม่มีการลดอันดับของ listicle ที่โปรโมตตัวเองในการอ้างอิงบน ChatGPT, Google AI, Perplexity, Copilot, Gemini และ AI Overviews ตัวกรองอะไรก็ตามที่ชั้นผลการค้นหาแบบออร์แกนิกใช้ ยังไม่ถูกนำมาใช้กับชั้นการอ้างอิงของ AI ตามหลักฐานชุดนี้
ใครเป็นคนป้อน listicle เข้าสู่หน้าผลการค้นหา
เกือบครึ่งหนึ่งของ listicle ในกลุ่มตัวอย่างมาจากสำนักพิมพ์และสื่อ ไม่ใช่จากแบรนด์หรือผู้ขายที่รู้จักกันดี ในการเจอกันโดยตรง 4,026 ครั้ง ที่ listicle ของสำนักพิมพ์กับ listicle ของแบรนด์หรือผู้ขายปรากฏบนหน้าผลการค้นหาเดียวกัน ฝั่งสำนักพิมพ์ชนะ 54.0% เมื่อดูห้าอันดับแรกในการเจอกันเหล่านั้น สำนักพิมพ์อยู่ที่อันดับเฉลี่ย 4.24 เทียบกับ 4.71 ของแบรนด์หรือผู้ขาย ส่วนอันดับแบบมีเงื่อนไข ซึ่งวัดเฉพาะเมื่อเว็บไซต์ประเภทนั้นพา listicle ติดสิบอันดับแรกได้จริง ก็เรียงลำดับแบบเดียวกัน แพลตฟอร์มสิ่งพิมพ์และคอนเทนต์เฉลี่ย 3.76 สำนักพิมพ์ 3.99 เว็บไซต์ภาครัฐ สถาบันการศึกษา และองค์กรไม่แสวงหากำไร 4.48 ส่วนแบรนด์และผู้ขาย 4.65
ฐานผู้ป้อนเนื้อหากว้างมาก มีโดเมนราว 5,765 แห่งที่ส่ง listicle ขึ้นเป็นตัวนำในสิบอันดับแรก โดยสิบโดเมนแรกคิดเป็น 18.3% ของตำแหน่งเหล่านั้น ห้าสิบโดเมนแรกคิดเป็น 36.5% เหลืออีก 63.5% กระจายอยู่ในโดเมนที่เหลืออีก 5,715 แห่ง วัดด้วยมาตรนี้ถือว่าการกระจุกตัวต่ำ ซึ่งช่วยแก้ความเข้าใจที่ว่าเว็บใหญ่ไม่กี่รายผูกขาดรูปแบบนี้ไว้
ความต่างระหว่างกลุ่มธุรกิจคือจุดที่ B2B โดดออกมา
สัดส่วนการปรากฏของ listicle ในสิบอันดับแรกแบบออร์แกนิกอยู่ระหว่าง 42.0% ในกลุ่มบันเทิงและเกม ไปจนถึง 67.2% ในกลุ่มความงามและแฟชั่น กลุ่มซอฟต์แวร์ B2B อยู่ที่ 62.5% และกลุ่มท่องเที่ยวอยู่ที่ 49.3% ส่วน listicle ที่แบรนด์และผู้ขายเขียนเองแตกต่างกันรุนแรงกว่าภาพรวมมาก โดยปรากฏในสิบอันดับแรกบนหน้าผลการค้นหาของซอฟต์แวร์ B2B ถึง 46.2% เทียบกับ 3.3% ในกลุ่มอาหาร และ 6.2% ในกลุ่มท่องเที่ยว
Indig ตีความการกระจุกตัวนี้ว่าเป็นหลักฐานว่าการจัดอันดับหมวดหมู่ที่เผยแพร่เองเป็นกลยุทธ์ของธุรกิจแบบ B2B แทบจะโดยเฉพาะ ใช้ในตลาดที่ผู้ซื้อหาข้อมูลผ่านการค้นหา และผู้ขายมีทีมคอนเทนต์ที่ทำต่อเนื่องได้ และกลยุทธ์นี้ใช้ได้จำกัดมากในหมวดสินค้าผู้บริโภค
เรื่องนี้หมายความว่าอย่างไรกับนักการตลาดไทย
งานศึกษานี้ครอบคลุมคำค้นภาษาอังกฤษบนเดสก์ท็อปในสหรัฐอเมริกา ไม่ได้พูดถึงผลการค้นหาภาษาไทย ไม่ได้พูดถึงมือถือ และไม่ได้พูดถึงตลาดใดนอกสหรัฐอเมริกาเลย จึงไม่ควรมีใครนำเสนอเปอร์เซ็นต์เหล่านี้ในฐานะการวัดผลหน้าค้นหาของไทย วิธีใช้งานศึกษานี้ที่สมเหตุสมผลคือถือเป็นสมมติฐานที่ต้องเอาไปทดสอบกับข้อมูลของตัวเอง ไม่ใช่ข้อค้นพบที่ยกมาใช้ได้ทันที
สิ่งที่ข้ามตลาดได้คือกลไก และกลไกในที่นี้คือเรื่องการเรียบเรียงคำค้น ถ้าผู้ค้นหาชาวไทยขอชุดตัวเลือกด้วยคำที่เทียบได้กับ best, top, ideas หรือ examples หน้าแบบรายการก็เป็นรูปแบบคำตอบที่เข้าท่า แต่ถ้าเขาถามคำถามเชิงเปรียบเทียบหรือถามถึงหมวดหมู่โดยไม่ได้ขอชุดตัวเลือก หน้าแบบรายการก็กำลังตอบคำถามที่ไม่มีใครถาม ตรรกะนี้ไม่ขึ้นกับภาษาของคำค้น และทดสอบได้ใน Search Console ภายในสัปดาห์นี้
มีผลตามมาสองข้อสำหรับทีมคอนเทนต์ในไทย ข้อแรก ตลาดไทยเอียงไปทางมือถืออย่างมาก ขณะที่ชุดข้อมูลนี้เป็นเดสก์ท็อปล้วน ตัวเลขจึงยังโอนมาใช้ไม่ได้แม้แต่ในเชิงทิศทาง หากไม่ตรวจสอบเอง ข้อสอง การกระจุกตัวในกลุ่ม B2B ของข้อมูลชุดนี้เป็นเครื่องเตือนว่าการจัดอันดับหมวดหมู่ที่เผยแพร่เองเป็นกลยุทธ์ที่แคบมาก แบรนด์สินค้าผู้บริโภคของไทยที่ลอกรูปแบบของผู้ขายซอฟต์แวร์ กำลังลอกสิ่งที่ข้อมูลชี้ว่าแทบไม่ปรากฏในผลการค้นหาหมวดอาหารหรือท่องเที่ยวเลย งาน คอนเทนต์มาร์เก็ตติ้ง ที่สร้างบนการเลียนแบบรูปแบบคือเวอร์ชันที่อ่อนที่สุดของเรื่องนี้
ทีมคอนเทนต์ควรทำอะไรจริง ๆ
ส่วนนี้เป็นการวิเคราะห์ ไม่ใช่การรายงาน งานศึกษาวัดว่า Google แสดงอะไร ไม่ได้กำหนดว่าคุณควรเผยแพร่อะไร แต่ข้อค้นพบเรื่องการเรียบเรียงคำค้นชี้ไปที่การตรวจสอบที่ทำได้ตรงไปตรงมา
- ดึงหน้าแบบรายการที่มีอยู่ออกมา แล้วแยกคำค้นที่หน้านั้นติดอันดับออกเป็นสองกอง คือคำค้นที่ขอชุดตัวเลือกอย่างชัดเจน กับคำค้นที่ถามถึงหมวดหมู่หรือถามเชิงเปรียบเทียบ
- หน้าที่ติดอันดับจากคำค้นแบบขอรายการชัดเจนเป็นหลัก แปลว่ารูปแบบนี้ทำงานของมันอยู่แล้ว ปล่อยไว้
- หน้าที่ติดอันดับจากคำค้นหมวดหมู่หรือเปรียบเทียบแบบไม่ชัดเจนเป็นหลัก แปลว่าโครงสร้างแบบรายการไม่ตรงกับความต้องการ และงานศึกษาระบุว่า listicle ขึ้นสามอันดับแรกสำหรับคำค้นกลุ่มนั้นที่อัตรา 10.2%
- เลิกตั้งหัวข้อแบบใส่ตัวเลขเป็นค่าเริ่มต้นให้ทุกหน้าเชิงพาณิชย์ ให้จับคู่รูปแบบเนื้อหากับวิธีที่คำค้นถูกเรียบเรียงจริง
- ตรวจอัตราการเปลี่ยนมือของอันดับหนึ่งก่อนจะโทษรูปแบบเนื้อหา เพราะมีเพียง 52.5% ของคำค้นในชุดย่อยที่ตรึงไว้ ที่คง URL เดิมในอันดับหนึ่งระหว่างเดือนมกราคมกับสิงหาคม หน้าที่ร่วงอาจร่วงด้วยเหตุผลที่ไม่เกี่ยวกับการเป็นรายการเลย
ทั้งหมดนี้ไม่ได้แปลว่าให้ลบเนื้อหาแบบรายการทิ้ง listicle ยังครองสิบอันดับแรกแบบออร์แกนิกสำหรับคำค้น 55.1% ในเดือนสิงหาคม ซึ่งไม่ใช่ภาพของรูปแบบเนื้อหาที่ Google เอาออกไปแล้ว สรุปตามตรงคือยอดบนสุดของหน้ายากขึ้นสำหรับเนื้อหาแบบรายการ ขณะที่ทั้งหน้าโดยรวมไม่ได้ยากขึ้น ทีมที่ทำงาน SEO อย่างจริงจัง ควรมองเรื่องนี้เป็นคำถามเรื่องการเล็งเป้า
คำถามที่พบบ่อย
Google ลงโทษบทความแบบ listicle ใช่หรือไม่
งานศึกษาไม่ได้สนับสนุนการตีความแบบนั้น สิ่งที่วัดได้คือการลดลงในอันดับหนึ่งและในสามอันดับแรกระหว่างเดือนมกราคมถึงสิงหาคม พ.ศ. 2569 ขณะที่ยังมี listicle อย่างน้อยหนึ่งชิ้นปรากฏในสิบอันดับแรกแบบออร์แกนิกสำหรับคำค้น 55.1% รูปแบบนี้จึงถูกตัดออกจากยอดบนสุด ไม่ได้ถูกเอาออกจากหน้าผลการค้นหา
ผลนี้ใช้กับผลการค้นหาภาษาไทยได้ไหม
งานศึกษาไม่ได้วัดส่วนนั้น ชุดข้อมูลครอบคลุมคำค้นภาษาอังกฤษบนเดสก์ท็อปในสหรัฐอเมริกา 60,000 คำค้น จึงไม่มีฐานใดในงานนี้ที่ใช้พูดถึงผลการค้นหาภาษาไทย หน้าเว็บภาษาไทย หรือการค้นหาบนมือถือได้
ควรเลิกทำโพสต์แบบรายการหรือไม่
ไม่ใช่ตามหลักฐานชุดนี้ listicle ขึ้นสามอันดับแรกสำหรับคำค้นที่ขอไอเดีย ตัวอย่าง ตัวเลือก หรือของที่ดีที่สุดอย่างชัดเจน ถึง 54.5% และขึ้นได้ 10.2% สำหรับคำค้นหมวดหมู่หรือเปรียบเทียบแบบไม่ชัดเจน การตัดสินใจที่มีประโยชน์จึงเป็นเรื่องว่าคำค้นไหนควรได้หน้าแบบรายการ มากกว่าจะเลิกทำทั้งหมด
งานศึกษานี้เชื่อถือได้แค่ไหน
เป็นชุดข้อมูลเดียวที่ระบุข้อจำกัดของตัวเองไว้ ตัวจำแนก listicle ทำงานอัตโนมัติ บทความเป็นตอนแรกจากสองตอน และบทความระบุเองว่าการทดสอบกับชุดข้อมูลสำรองที่ยังไม่ถูกแตะต้อง ซึ่งเป็นขั้นตอนตรวจสอบขั้นสุดท้าย ยังไม่ได้ดำเนินการ
ทำไมแต่ละคนอ้างตัวเลขการลดลงไม่ตรงกัน
เพราะงานศึกษารายงานเป็นช่วงตัวเลข ไม่ใช่ค่าเดียว Indig อธิบายว่า listicle ลดลงเกือบ 4% ในอันดับหนึ่งและในสามอันดับแรก ขณะที่การลดลงของสามอันดับแรกอยู่ระหว่าง 3.9 ถึง 6.0 จุดเปอร์เซ็นต์ ขึ้นอยู่กับว่าเทียบขอบเขตใด และ PPC Land ระบุว่าบทความไม่ได้อธิบายว่าตัวเลขสองชุดนี้สอดคล้องกันอย่างไร อ่านรายงานฉบับเต็มได้ที่ PPC Land
ก้าวต่อไป
การตรวจสอบที่อธิบายไว้ข้างบนใช้เวลาราวหนึ่งบ่าย และไม่ต้องใช้อะไรนอกจาก Search Console กับรายชื่อหน้าเว็บของคุณเอง ถ้าผลออกมาว่ามีหน้าแบบรายการกลุ่มหนึ่งที่ติดอันดับจากคำค้นเชิงคำถามมากกว่าคำค้นแบบขอรายการ นั่นคือคิวงานเขียนใหม่ที่มีหลักฐานรองรับ และถ้าอยากให้แผนที่นี้ถูกวางเทียบกับผลงานของหน้าเว็บบน ผลการค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ควบคู่ไปกับสิบลิงก์สีน้ำเงินแบบเดิม นั่นก็เป็นจุดเริ่มบทสนทนาที่สมเหตุสมผล
