ข้อมูลของ Microsoft เอง: แชต AI ลดคลิกผู้เผยแพร่ถึง 93% และลิงก์ไม่ช่วยแก้

ข้อมูลของ Microsoft เองแสดงว่าแชต AI ของบริษัทลดอัตราคลิกผ่านของผู้เผยแพร่ลง 87 ถึง 93 เปอร์เซ็นต์สำหรับเว็บไซต์ของ The New York Times เมื่อเทียบกับการค้นหาเว็บบน Bing ตามเอกสารคำร้องขอให้ศาลตัดสินโดยสรุป (summary judgment) ที่ผู้เผยแพร่ห้ารายยื่นเมื่อวันที่ 17 กันยายน 2569 PPC Land รายงานตัวเลขเหล่านี้ ซึ่งเป็นตัวเลขที่ชัดที่สุดเท่าที่มี ซึ่งดึงมาจากการวัดผลของแพลตฟอร์มเอง ว่า answer engine ทำให้คลิกยุบลงเทียบกับหน้าผลการค้นหาสำหรับเว็บเดียวกันมากแค่ไหน

บริบทคือคดีลิขสิทธิ์ และการต่อสู้ทางกฎหมายไม่ใช่ประเด็นสำหรับนักการตลาด ประเด็นคือหลักฐานด้านทราฟฟิก เพราะเป็นครั้งแรกที่มันมาจากการเปรียบเทียบภายในของจำเลยระหว่างพื้นผิวคำตอบ AI กับผลการค้นหาสำหรับเว็บเดียวกัน ไม่ใช่จากการประมาณของบุคคลที่สาม นั่นทำให้มันเป็นข้อมูลที่แข็งที่สุดที่มีเกี่ยวกับสิ่งที่คำตอบ AI ทำกับคลิกส่งต่อ

ตัวเลข และมันมาจากไหน

เอกสารถูกยื่นในเขตทางใต้ของนิวยอร์กโดย The New York Times Company หนังสือพิมพ์ Daily News แปดฉบับ Ziff Davis, Center for Investigative Reporting และ The Intercept ต่อ Microsoft และ OpenAI นอกจากข้อกล่าวหาลิขสิทธิ์ มันเปิดเผยข้อมูลคลิกผ่านที่ถูกปิดบังตอนยื่นคำร้องครั้งแรกเมื่อวันที่ 4 กันยายน

ตัวเลขเหล่านี้เป็นข้อมูลตัวแทนของ Microsoft เองตามที่นำเสนอในเอกสาร เปรียบเทียบอัตราคลิกผ่านจาก Bing Chat กับ Bing web search สำหรับโดเมนผู้เผยแพร่เดียวกัน เอกสารยังระบุว่ามีบทสนทนา Copilot อย่างน้อยสองล้านครั้งที่วางรากผลลัพธ์บนเนื้อหาของผู้เผยแพร่ และในตัวอย่างหนึ่ง Copilot ดึงคำมากกว่า 340 คำจากบทความของ Times และแสดงราว 270 คำให้ผู้ใช้

คำพูดที่อธิบายกลไก

เอกสารยกคำที่บริษัทอธิบายผลกระทบด้วยถ้อยคำของตัวเอง และบรรทัดเหล่านั้นอธิบายว่าทำไมตัวเลขจึงใหญ่ วิศวกรซอฟต์แวร์ของ OpenAI ตามเอกสารพูดปัญหาทราฟฟิกตรง ๆ ว่า "ไม่ว่าเราจะแสดงลิงก์เด่นแค่ไหน ผู้ใช้ก็จะไม่คลิก" บุคคลระดับสูงเขียนว่าเมื่อฟังก์ชันเรียกดูของ ChatGPT ให้คำตอบแล้ว ก็ "ไม่มีเหตุผลที่ดีที่จะคลิก" หน้าแรกของ Copilot ต้อนรับผู้ใช้ด้วยบรรทัดว่า "แทนที่จะคลิกผ่านลิงก์ เราคุยกันเรื่องที่คุณอยากรู้ได้เลย"

นั่นคือเจตนาการออกแบบที่ระบุตรง ๆ answer engine ถูกสร้างมาให้จบคำค้นภายในคำตอบ และลิงก์ที่เด่นไม่เปลี่ยนพฤติกรรม เพราะผู้ใช้ที่มีคำตอบแล้วไม่มีเหตุผลจะออกไป การลดลง 87 ถึง 93 เปอร์เซ็นต์ไม่ใช่ข้อบกพร่องในการวางลิงก์ แต่คือผลิตภัณฑ์ทำงานตามที่ออกแบบไว้

นี่ไม่ใช่แค่การค้นพบของ Microsoft

พลวัตเดียวกันตอนนี้ถูกวัดฝั่ง Google โดยนักวิจัยอิสระแล้ว การทดลองแบบสุ่มกับผู้ใช้ 1,065 คนพบว่า AI Overviews ลดคลิกออกของผู้เผยแพร่ราว 39 เปอร์เซ็นต์ ตัวเลขที่เล็กกว่าช่วงของ Bing Chat แต่เป็นตัวเลขเชิงสาเหตุจากการศึกษาแบบมีการควบคุม ไม่ใช่การเปรียบเทียบภายใน Cloudflare แยกกันอธิบายว่า OpenAI ทำงานที่ราว 1,091 การครอว์ลต่อการส่งต่อหนึ่งครั้ง อัตราการดึงข้อมูลต่อการเยี่ยมชมที่บอกเรื่องเดียวกันจากฝั่งครอว์เลอร์ คือเนื้อหาถูกบริโภคมากกว่าที่ได้ทราฟฟิกกลับมามาก

เมื่อรวมกัน ภาพสอดคล้องกันข้ามแหล่งและพื้นผิว ไม่ว่าจะวัดด้วยข้อมูลภายในของแพลตฟอร์ม การทดลองแบบสุ่ม หรืออัตราครอว์ลต่อการส่งต่อ คลิกที่เนื้อหาเคยได้กำลังยุบลงเมื่อคำตอบย้ายเข้าสู่พื้นผิว AI ตัวเลขต่างกัน แต่ทิศทางไม่ต่าง

เรื่องนี้หมายความอย่างไรกับใครก็ตามที่พึ่งคลิก

สำหรับผู้เผยแพร่ นัยคือเรื่องความอยู่รอด แต่บทเรียนใช้ได้ทั่วไปกับทุกธุรกิจที่พึ่งการจัดอันดับหน้าเว็บและเก็บคลิก ถ้าคลิกกำลังลดลงเป็นเลขสองหลักบนพื้นผิว AI ของ Google และลดลงถึง 90 กว่าเปอร์เซ็นต์ในคำตอบแชต กลยุทธ์ที่สร้างบนการชนะคลิกทั้งหมดก็กำลังสร้างบนฐานที่หดตัว คุณค่ากำลังย้ายจากการเยี่ยมชมไปสู่การถูกเอ่ยถึง คือการเป็นแหล่งที่คำตอบถูกสร้างขึ้นจาก และการถูกเอ่ยชื่อในนั้น แม้ไม่มีคลิกตามมา

นั่นไม่ได้ทำให้คลิกไร้ค่า และไม่ได้แปลว่าทิ้งการค้นหา มันแปลว่าเพิ่มเป้าหมายที่สองควบคู่กับการจัดอันดับ คือการถูกอ้างและถูกยกไปโดย answer engine เพื่อให้แบรนด์ยังได้ประโยชน์จากการปรากฏในคำตอบที่จบโดยไม่มีการเยี่ยมชม มันยังเพิ่มคุณค่าของผู้ชมที่แบรนด์เป็นเจ้าของโดยตรง ที่ซึ่งไม่มีตัวกลางตัดสินว่าคลิกจะเกิดหรือไม่ ธุรกิจที่จะลำบากคือธุรกิจที่ทั้งโมเดลตั้งอยู่บนสมมติฐานว่าคลิกจะมาต่อไป

เรื่องนี้มีความหมายอย่างไรกับนักการตลาดไทย

แบรนด์ไทยอยู่ต้นเส้นโค้งนี้มากกว่าผู้เผยแพร่สหรัฐ ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบถ้าใช้มัน พื้นผิวคำตอบ AI ยังไปถึงคำค้นภาษาไทยช้ากว่าภาษาอังกฤษ จึงมีช่วงเวลาที่จะสร้างสองสิ่งที่สำคัญก่อนคลิกจะกร่อนไปไกลเท่าในสหรัฐ สิ่งแรกคือความพร้อมถูกอ้างอิง คือเนื้อหาที่จัดโครงสร้างให้ AI Overviews, AI Mode และผู้ช่วยแชตยกข้อเท็จจริงที่สะอาดและครบในตัวไปพร้อมให้เครดิตได้ ซึ่งเป็นเป้าหมายของ generative engine optimisation และงาน AI SEO ที่ใหม่กว่า สิ่งที่สองคือความแข็งแรงของแบรนด์ เพราะชื่อที่ผู้อ่านจำได้อยู่แล้วในคำตอบมีค่ามากกว่าชื่อที่ไม่รู้จักมาก และการจดจำคือสิ่งที่เปลี่ยนอิมเพรสชันแบบ zero-click เป็นการค้นหาชื่อแบรนด์หรือการเข้าชมโดยตรงในภายหลัง

ความผิดพลาดคือการถือตัวเลขเหล่านี้เป็นปัญหาอเมริกันที่ห่างไกล กลไกคือการออกแบบผลิตภัณฑ์ของทุก answer engine รายใหญ่ และมันมาถึงการค้นหาไทยบนเส้นทางเดียวกัน แค่ช้ากว่า แบรนด์ไทยที่ใช้ช่วงเวลานี้ทำให้เนื้อหาเป็นแหล่งที่คำตอบ AI อ้างอิงและสร้างชื่อที่ผู้อ่านเชื่อถือ จะพร้อมสำหรับตลาด zero-click แทนที่จะถูกจับได้โดยไม่ทันตั้งตัว งานนั้นวางอยู่บน ไม่ใช่แทนที่ งาน SEO ที่ยังชนะคลิกที่เหลืออยู่

สิ่งที่ข้อมูลยังไม่ได้ข้อสรุป

ตัวเลขแข็งแต่มีขอบเขต มันเป็นข้อมูลตัวแทนของ Microsoft ตามที่ถูกอธิบายในเอกสารเชิงโต้แย้ง ไม่ใช่ชุดข้อมูลที่ตรวจสอบโดยอิสระ และช่วงกว้าง โดยเฉพาะ 51 ถึง 94 เปอร์เซ็นต์ของ Ziff Davis ซึ่งแสดงว่าผลต่างกันมากตามเว็บและประเภทเนื้อหา เอกสารวัด Bing Chat และ Copilot ไม่ใช่ AI Overviews หรือ AI Mode ของ Google ที่ตัวเลขอิสระคือ 39 เปอร์เซ็นต์ที่ต่ำกว่า และไม่มีอะไรในนี้ทำนายจุดสิ้นสุด ว่าคลิกจะนิ่งที่ระดับต่ำใหม่หรือลดต่อไปเมื่อ answer engine กินปริมาณคำค้นมากขึ้น ให้ถือตัวเลขเป็นการยืนยันทิศทางและขนาดคร่าว ๆ ไม่ใช่การพยากรณ์ที่ตายตัว

คำถามที่พบบ่อย

AI ของ Microsoft ลดคลิกผู้เผยแพร่ลงเท่าไร

ตามเอกสาร summary judgment ที่ยื่นเมื่อวันที่ 17 กันยายน 2569 ข้อมูลของ Microsoft เองแสดงว่าการลดลงของคลิกผ่านระหว่าง Bing Chat กับ Bing web search อยู่ที่ 87 ถึง 93 เปอร์เซ็นต์สำหรับเว็บของ The Times, 83 ถึง 91 เปอร์เซ็นต์สำหรับเว็บ Daily News และ 51 ถึง 94 เปอร์เซ็นต์สำหรับเว็บ Ziff Davis

ตัวเลขเหล่านี้เชื่อถือได้ไหม

เป็นข้อมูลตัวแทนของ Microsoft เองตามที่นำเสนอในเอกสารของผู้เผยแพร่ ซึ่งทำให้เป็นตัวเลขคลิกผ่านชุดแรกในคดีนี้ที่ดึงจากการวัดผลของจำเลยเองเกี่ยวกับ answer engine เทียบกับผลการค้นหาสำหรับโดเมนเดียวกัน มันไม่ใช่ชุดข้อมูลที่ตรวจสอบโดยอิสระ และช่วงกว้าง จึงควรถือเป็นทิศทางและขนาดคร่าว ๆ

เรื่องเดียวกันเกิดบน Google ไหม

ใช่ ในสเกลที่วัดได้เล็กกว่า การทดลองแบบสุ่มกับผู้ใช้ 1,065 คนพบว่า AI Overviews ของ Google ลดคลิกออกของผู้เผยแพร่ราว 39 เปอร์เซ็นต์ Cloudflare ยังอธิบายว่า OpenAI ทำงานที่ราว 1,091 การครอว์ลต่อการส่งต่อ ซึ่งบอกเรื่องเดียวกันจากฝั่งครอว์เลอร์

ทำไมการลดลงจึงใหญ่ขนาดนั้น

เพราะ answer engine ถูกออกแบบให้จบคำค้นภายในคำตอบ เอกสารยกคำวิศวกร OpenAI ที่บอกว่าไม่ว่าจะแสดงลิงก์เด่นแค่ไหน ผู้ใช้ก็จะไม่คลิก และหน้าแรกของ Copilot บอกผู้ใช้ว่าคุยเรื่องหนึ่งแทนการคลิกลิงก์ได้ ลิงก์ที่เด่นไม่เปลี่ยนพฤติกรรมเมื่อคำตอบอยู่ตรงนั้นแล้ว

แบรนด์ไทยควรทำอะไรกับเรื่องนี้

ใช้ช่วงเวลาก่อนคำตอบ AI จะกร่อนคลิกภาษาไทยไปไกลเท่าภาษาอังกฤษ ทำให้เนื้อหาถูกอ้างอิงได้เพื่อให้ answer engine ยกไปและให้เครดิต ผ่าน generative engine optimisation และ AI SEO และสร้างการจดจำแบรนด์ให้การถูกเอ่ยชื่อในคำตอบสร้างคุณค่าได้แม้ไม่มีคลิก และทำ SEO ที่ชนะคลิกที่เหลืออยู่ต่อไป

สรุป

ตัวเลขของแพลตฟอร์มเองตอนนี้ระบุต้นทุนของคำตอบ AI ต่อคลิกผู้เผยแพร่ที่สูงถึง 87 ถึง 93 เปอร์เซ็นต์สำหรับเว็บใหญ่ และถ้อยคำของบริษัทเองบอกว่าลิงก์ที่เด่นไม่แก้ปัญหา เพราะผลิตภัณฑ์ถูกสร้างมาให้จบคำค้นในคำตอบ ผลเดียวกันที่วัดได้เล็กกว่าเป็นเรื่องจริงบน Google ด้วย สำหรับแบรนด์ไทยสิ่งที่ได้ไม่ใช่ความตื่นตระหนกแต่คือจังหวะเวลา คลิกจะกร่อนที่นี่เหมือนที่อื่น แค่ช้ากว่า และแบรนด์ที่ใช้ช่วงเวลานี้กลายเป็นแหล่งที่ถูกอ้างอิงและสร้างชื่อที่ผู้อ่านเชื่อถือ จะเป็นเจ้าของตลาด zero-click แทนที่จะถูกมันจับได้โดยไม่ทันตั้งตัว