Search Engine Land รายงานเมื่อ 30 กรกฎาคม 2026 ถึงงานวิจัยของ geoSurge ที่พบว่าโมเดล AI ค้นหาแบรนด์ที่ตัวเองรู้จักอยู่แล้วบ่อยกว่าแบรนด์ที่ไม่รู้จักอย่างมาก บทความของ Danny Goodwin ระบุช่องว่างไว้ที่ 3.2 เท่า โดยโมเดลค้นหาแบรนด์ที่คุ้นเคย 55.7% ของเวลาทั้งหมด เทียบกับ 17.4% สำหรับแบรนด์ที่อยู่นอก 10 อันดับแรกในความจำของโมเดล
งานวิจัยนี้เก็บคำตอบ 3,960 ชุด จากคำถามของผู้ซื้อในสหรัฐฯ 66 คำถาม สิ่งที่วัดคือโมเดลเลือกจะไปค้นอะไร ซึ่งแคบกว่าอันดับหรือทราฟฟิก และด้วยเหตุนั้นเองจึงควรอ่านให้ตรงตามที่วัด
งานวิจัยวัดอะไร
Search Engine Land รายงานเมื่อ 30 กรกฎาคม 2026 ว่า geoSurge วัดความถี่ที่โมเดล AI ยิงคำค้นหาแบรนด์หนึ่ง ๆ แล้วเทียบระหว่างแบรนด์ที่โมเดลรู้จักอยู่แล้วกับแบรนด์ที่ไม่รู้จัก ผลคือแบรนด์ที่คุ้นเคยถูกค้นหา 55.7% ของเวลาทั้งหมด ส่วนแบรนด์ที่อยู่นอก 10 อันดับแรกของโมเดลถูกค้นหา 17.4% ทีมวิจัยยังแยกวัดความจำของโมเดลกับพฤติกรรมการค้นหาของโมเดลออกจากกัน เพื่อทดสอบว่าสิ่งที่โมเดลรู้อยู่ก่อนมีผลต่อสิ่งที่โมเดลไปค้นต่อหรือไม่
ช่องว่างนี้ปรากฏในทุกอุตสาหกรรมที่ทดสอบ
ตัวเลขกระจายกว้างตามอุตสาหกรรม ตามที่ Search Engine Land รายงานเมื่อ 30 กรกฎาคม 2026 แบรนด์ที่คุ้นเคยถูกค้นหาระหว่าง 41% ถึง 82% แล้วแต่อุตสาหกรรม ส่วนแบรนด์ที่ไม่คุ้นเคยอยู่ระหว่าง 9% ถึง 23% ช่วงทั้งสองไม่ทับกันเลย แม้แต่อุตสาหกรรมที่แบรนด์คุ้นเคยทำได้แย่ที่สุดที่ 41% ก็ยังสูงกว่าอุตสาหกรรมที่แบรนด์ไม่คุ้นเคยทำได้ดีที่สุดที่ 23%
ความคุ้นเคยกระจุกอยู่ที่แบรนด์ราวห้าราย
เมื่อโมเดลค้นหาแบรนด์เฉพาะเจาะจง 63% ของการค้นเหล่านั้นเกี่ยวข้องกับแบรนด์ที่โมเดลคุ้นเคยที่สุดห้าอันดับแรก ตามตัวเลขของ geoSurge ที่ Search Engine Land รายงานเมื่อ 30 กรกฎาคม 2026 นี่คือข้อค้นพบที่คมที่สุด เพราะการเป็นแบรนด์ที่โมเดลรู้จักไม่ใช่วงกว้างที่มีที่ว่างด้านหลัง การค้นหาแบบเจาะแบรนด์ส่วนใหญ่ไปรวมกันที่ชื่อไม่กี่ชื่อต่อหนึ่งหัวข้อ
การค้นส่วนใหญ่ไม่มีชื่อบริษัทอยู่เลย
มีเพียง 31% ของการค้นแบบแตกคำถาม (fan-out) ที่มีชื่อบริษัทอยู่ในนั้น ตามรายงานฉบับวันที่ 30 กรกฎาคม 2026 ฉบับเดียวกัน แปลว่าราวสองในสามของคำค้นที่โมเดลยิงออกไปเป็นเรื่องของหมวดสินค้า ปัญหา หรือสเปก ไม่ใช่ชื่อแบรนด์ คอนเทนต์ระดับหมวดจึงยืนอยู่หน้ากิจกรรมส่วนที่ใหญ่กว่า ขณะที่การค้นแบบเจาะชื่อแบรนด์คือจุดที่ผลของการกระจุกตัวออกฤทธิ์
ใครทำวิจัย และมีผลอย่างไรกับตัวเลข
geoSurge เป็นผู้ให้บริการในตลาดการมองเห็นบน AI ที่เผยแพร่งานวิจัยเรื่องการมองเห็นบน AI ตัวเลขทั้งหมดเป็นของบริษัทเอง และ Search Engine Land เป็นผู้รายงานโดยไม่ได้ทำซ้ำการทดลองด้วยตัวเอง ข้อนี้ไม่ได้แปลว่าตัวเลขผิด แต่แปลว่าตัวเลขมาจากฝ่ายที่มีส่วนได้ส่วนเสียกับข้อสรุป อ่านมันในฐานะงานวิจัยของผู้ขายที่สื่ออุตสาหกรรมนำมารายงาน ซึ่งเป็นสิ่งที่มันเป็น
สิ่งที่งานวิจัยนี้ไม่ได้บอก
งานวิจัยวัดว่าโมเดลค้นหาแบรนด์ไหน ไม่ได้วัดอันดับ คลิก ทราฟฟิก หรือรายได้ และไม่มีทางคำนวณสิ่งเหล่านั้นออกมาจากข้อมูลชุดนี้ คำถามที่ใช้เป็นคำถามของผู้ซื้อในสหรัฐฯ และไม่มีรายงานถึงตัวอย่างภาษาไทย เอเชียแปซิฟิก หรือภาษาอื่นนอกจากอังกฤษ การที่โมเดลเลือกไปค้นชื่อแบรนด์เป็นขั้นหนึ่งในกระบวนการ ไม่ใช่ปลายทาง
ตัวเลขทั้งหมดเรียงให้เห็นพร้อมกัน
ทุกตัวเลขด้านล่างมาจากงานวิจัยของ geoSurge ตามที่ Search Engine Land รายงานเมื่อ 30 กรกฎาคม 2026
| สิ่งที่วัด | ผลที่รายงาน |
|---|---|
| ความถี่ที่โมเดลค้นหาแบรนด์ที่คุ้นเคย | 55.7% ของเวลาทั้งหมด |
| ความถี่ที่โมเดลค้นหาแบรนด์นอก 10 อันดับแรก | 17.4% ของเวลาทั้งหมด |
| ช่องว่างระหว่างสองกลุ่ม | แบรนด์คุ้นเคยถูกค้นบ่อยกว่า 3.2 เท่า |
| ช่วงตามอุตสาหกรรม แบรนด์ที่คุ้นเคย | 41% ถึง 82% |
| ช่วงตามอุตสาหกรรม แบรนด์ที่ไม่คุ้นเคย | 9% ถึง 23% |
| การค้นแบรนด์ที่ตกอยู่กับแบรนด์คุ้นเคยห้าอันดับแรก | 63% |
| การค้นแบบแตกคำถามที่มีชื่อบริษัท | 31% |
เรื่องนี้หมายความว่าอย่างไรกับนักการตลาดไทย
ตัวอย่างที่ใช้คือคำถามของผู้ซื้อในสหรัฐฯ 66 คำถาม ดังนั้นไม่มีอะไรในนี้อธิบายพฤติกรรมของโมเดลต่อคำถามภาษาไทยหรือหมวดสินค้าในไทย การหยิบเปอร์เซ็นต์เหล่านี้มาใช้เป็นตัวเลขในประเทศคือการแต่งขึ้น สิ่งที่ควรคิดต่อคือกลไก เพราะกลไกเดินทางไกลกว่าเปอร์เซ็นต์
ถ้าความคุ้นเคยที่มีอยู่ก่อนเป็นตัวกำหนดว่าโมเดลจะไปค้นอะไร งานนอกเว็บที่สร้างความคุ้นเคยก็มีน้ำหนักมากกว่าที่เคยเห็นกันชัด ๆ ทั้งการเรียกชื่อแบรนด์ให้ตรงกันทุกที่ การมีตัวตนอยู่ในแหล่งที่โมเดลอ่าน และการถูกอธิบายด้วยถ้อยคำแบบเดียวกันในทุกเว็บที่พูดถึงคุณ สำหรับแบรนด์ไทยที่ต้องแข่งกับชื่อระดับสากลในหมวดเดียวกัน ข้อค้นพบเรื่องการกระจุกตัวคือส่วนที่ฟังแล้วอึดอัดที่สุด เพราะแบรนด์ดังไม่กี่รายดูดการค้นแบบเจาะชื่อไปได้เกือบหมด ทางออกที่ทำได้จริงคือเริ่มจากการวัด ตรวจก่อนว่าโมเดลเอ่ยชื่อคุณบ้างหรือไม่เมื่อมีคนถามคำถามระดับหมวด ซึ่งเป็นจุดตั้งต้นของงาน GEO ทุกแบบ แล้วค่อยไปดูว่าหน้าเว็บของคุณตอบคำถามระดับหมวดที่ครองสัดส่วนใหญ่ของการค้นได้ดีแค่ไหน ซึ่งเป็นจุดที่งาน AI SEO กับการทำให้แบรนด์ปรากฏบน ChatGPT ทับซ้อนกัน
คำถามที่พบบ่อย
การที่โมเดล AI คุ้นเคยกับแบรนด์ แปลว่าจะได้ทราฟฟิกมากขึ้นไหม
งานวิจัยไม่ได้บอกแบบนั้น สิ่งที่วัดคือความถี่ที่โมเดลค้นหาแบรนด์ ไม่ใช่คลิก อันดับ เซสชัน หรือรายได้ และไม่มีการรายงานตัวเลขทราฟฟิกไว้ พฤติกรรมการค้นอยู่ต้นทางของทราฟฟิก ส่วนระยะห่างระหว่างสองอย่างนี้ไม่ได้ถูกวัดในงานชิ้นนี้
มีตลาดไทยหรือตลาดเอเชียอยู่ในงานวิจัยไหม
ไม่มี ตัวอย่างที่ใช้คือคำตอบ 3,960 ชุด จากคำถามของผู้ซื้อในสหรัฐฯ 66 คำถาม และไม่มีรายงานถึงตัวอย่างภาษาไทย เอเชียแปซิฟิก หรือภาษาอื่น แหล่งข่าวไม่ได้ระบุว่าโมเดลทำงานอย่างไรกับคำถามภาษาไทย
ใครเป็นคนทำงานวิจัยชิ้นนี้
geoSurge ซึ่งเป็นผู้ให้บริการในตลาดการมองเห็นบน AI เป็นผู้ทำวิจัย และ Search Engine Land เป็นผู้รายงานเมื่อ 30 กรกฎาคม 2026 โดย Search Engine Land ไม่ได้ทำการทดลองซ้ำเอง ตัวเลขทั้งหมดจึงเป็นของผู้ให้บริการรายนั้น
ต้องลงมือทำอะไรวันนี้เลยไหม
ไม่มีอะไรในงานวิจัยที่บังคับให้เปลี่ยนทันที เพราะเป็นงานวิจัย ไม่ใช่ประกาศจากแพลตฟอร์ม ขั้นแรกที่สมเหตุสมผลคือหาคำตอบว่าโมเดล AI เอ่ยชื่อแบรนด์ของคุณหรือไม่เมื่อมีคนถามคำถามในหมวดของคุณ ซึ่งเป็นการวัดที่ทำได้โดยยังไม่ต้องเปลี่ยนอะไรเลย
อยากรู้ไหมว่าเวลาผู้ซื้อในไทยถามถึงหมวดสินค้าของคุณ โมเดล AI เอ่ยชื่อแบรนด์คุณหรือเปล่า ทีมงานช่วยตรวจและส่งผลที่ได้ให้ดูได้ ทักมาคุยกัน แล้วเริ่มจากคำถามที่ลูกค้าของคุณถามจริง
