สรุปสั้น ๆ (TL;DR)
- ข้อมูลของ Meltwater ที่ Digiday รายงานเมื่อวันที่ 23 กันยายน 2569 ระบุว่า YouTube เป็นแพลตฟอร์มที่ถูกอ้างอิงมากที่สุดใน AI แปดตัวในเดือนสิงหาคม 2569 นำหน้า Reddit
- ส่วนแบ่งการอ้างอิงของ YouTube ใน Google AI Mode เพิ่มกว่าสี่เท่าระหว่างมกราคมถึงเมษายน 2569 และเพิ่มกว่าสองเท่าใน AI Overviews ตามรายงานไตรมาส 2 ที่ใช้ข้อมูลจาก Profound
- ข้อมูลของ OtterlyAI ระบุว่า 94% ของการอ้างอิง YouTube เป็นวิดีโอยาว และ 5.7% เป็น Shorts โดยวิดีโอ 10-20 นาทีคิดเป็น 32.1%
- Scrunch พบว่าการอ้างอิง YouTube ลดลงราว 43% ภายในหนึ่งเดือน (18.4% เหลือ 10.5%) ในวิดีโอสปอนเซอร์ที่ติดตามช่วงพฤษภาคมถึงกรกฎาคม 2569 และไม่มีตัวเลขแยกตามประเทศ
YouTube เป็นแพลตฟอร์มที่ถูกอ้างอิงมากที่สุดใน AI answer engine ทั้งแปดตัวในเดือนสิงหาคม 2569 ตามข้อมูลของ Meltwater ที่ Digiday เผยแพร่เมื่อวันที่ 23 กันยายน 2569 โดยแซง Reddit ที่เคยครองตำแหน่งนี้ ชุดข้อมูลอื่นในรายงานเดียวกันยังให้รายละเอียดสามเรื่องที่สำคัญต่อใครก็ตามที่อยากถูก AI อ้างอิง คือ วิดีโอยาวได้ส่วนแบ่งราว 94% ของการอ้างอิงจาก YouTube ส่วนแบ่งการอ้างอิงของ YouTube ใน Google AI Mode เพิ่มขึ้นกว่าสี่เท่าระหว่างมกราคมถึงเมษายน 2569 และการอ้างอิงจางหายเร็ว ลดลงราว 43% ภายในหนึ่งเดือนหลังปรากฏครั้งแรก
รายงานนี้ เผยแพร่โดย Digiday เขียนโดย Krystal Scanlon รวบรวมข้อมูลจากเครื่องมือด้าน AI visibility และการมอนิเตอร์หลายตัว ไม่มีตัวไหนเป็นการนับคำตอบ AI ทั้งหมด และแต่ละตัวใช้ชุดคำถาม ช่วงเวลา และนิยามของ "การอ้างอิง" ต่างกัน แต่เมื่ออ่านรวมกันแล้วชี้ไปทางเดียวกัน บทความนี้อธิบายข้อค้นพบแต่ละข้อ สิ่งที่ข้อมูลบอกและไม่ได้บอก และสิ่งที่แบรนด์ในไทยนำไปใช้ได้
ข้อมูลบอกอะไร
YouTube นำการอ้างอิงใน AI ทั้งแปดแพลตฟอร์ม
ข้อมูลของ Meltwater แสดงว่า YouTube เป็นแพลตฟอร์มที่ถูกอ้างอิงมากที่สุดในเดือนสิงหาคม 2569 ในผลิตภัณฑ์ AI แปดตัว ได้แก่ Claude, ChatGPT, Copilot, Google AI Mode, Google AI Overviews, Gemini, Perplexity และ Grok Digiday ระบุว่า YouTube ยังคงแซง Reddit ซึ่งเคยนำอยู่หลังจาก Google ทำข้อตกลงกับ Reddit เพื่อนำคอนเทนต์ไปใช้ในผลิตภัณฑ์ AI ความกว้างของผลลัพธ์นี้สำคัญ เพราะไม่ใช่โมเดลเดียวที่ชอบเว็บวิดีโอของบริษัทแม่ตัวเอง แต่รวมโมเดลจาก OpenAI, Anthropic, Microsoft, Perplexity และ xAI อยู่ในรายการเดียวกัน
การเพิ่มขึ้นชันที่สุดอยู่ในผลิตภัณฑ์ AI ของ Google เอง
รายงานแนวโน้มการอ้างอิงไตรมาส 2 ปี 2569 ซึ่งใช้ชุดคำถามเชิงพาณิชย์ชุดเดิมที่ติดตามผ่านแพลตฟอร์ม AI visibility ชื่อ Profound พบว่าส่วนแบ่งการอ้างอิงของ YouTube ใน Google AI Mode เพิ่มขึ้นกว่าสี่เท่าระหว่างมกราคมถึงเมษายน 2569 และส่วนแบ่งใน AI Overviews เพิ่มขึ้นกว่าสองเท่าในช่วงเดียวกัน Google เป็นเจ้าของ YouTube การที่ส่วนแบ่งใน Google สูงขึ้นจึงไม่น่าแปลกใจ สิ่งที่น่าสังเกตคือขนาดของการเปลี่ยนแปลงภายในสี่เดือน
การอ้างอิงไม่ได้แปลว่าเป็นแหล่งข้อมูลเสมอไป
Digiday อ้างถึงการวิเคราะห์ของ Weglot ที่เปรียบเทียบการอ้างอิง YouTube ใน Claude และ Gemini ทั้งสองโมเดลมักฝังวิดีโอ YouTube เป็นคอนเทนต์แนะนำ หมายความว่าลิงก์ YouTube ในคำตอบ AI อาจเป็นแค่การชี้ให้ไปดูต่อ ไม่ได้เป็นหลักฐานว่าโมเดลใช้วิดีโอนั้นเขียนคำตอบ นี่เป็นข้อควรระวังที่มีประโยชน์สำหรับคนที่อ่านแดชบอร์ด AI visibility เพราะตัวเลขการอ้างอิงรวม "คำตอบมาจากที่นี่" กับ "ดูอันนี้ต่อ" ไว้ด้วยกัน
วิดีโอยาวถูกอ้างอิง ส่วน Shorts แทบไม่ถูกอ้างอิง
ข้อมูลจาก OtterlyAI ซึ่ง Digiday ระบุว่าถูกอ้างถึงบนเว็บนักพัฒนา DEV Community โดยผู้ใช้ชื่อ Watson Foglift ระบุว่า 94% ของการอ้างอิง YouTube เป็นวิดีโอยาว และ 5.7% เป็น Shorts วิดีโอความยาว 10 ถึง 20 นาทีคิดเป็น 32.1% ของการอ้างอิง ข้อมูลนี้มาถึง Digiday แบบทอดต่อ จึงควรใช้ตัวเลขที่แม่นยำด้วยความระมัดระวัง คำอธิบายที่ Digiday เสนอเป็นเรื่องโครงสร้าง คือวิดีโอความยาวระดับนั้นมีแนวโน้มจะมีการแบ่งช่วง (chapter) และ timestamp ซึ่งบอกระบบ AI ว่าแต่ละหัวข้ออยู่ตรงไหน ส่วนชื่อและคำอธิบายที่ชัดเจนก็ช่วยเพิ่มบริบท
การอ้างอิงจางหายภายในหนึ่งเดือน
Scrunch ซึ่ง Digiday อธิบายว่าเป็นแพลตฟอร์ม agent experience วิเคราะห์วิดีโอ YouTube ที่มีสปอนเซอร์หลายพันคลิปและเหตุการณ์การอ้างอิงหลายล้านครั้งบนแพลตฟอร์ม AI ระหว่างพฤษภาคมถึงกรกฎาคม 2569 พบว่าการอ้างอิง YouTube ลดลงราว 43% ภายในหนึ่งเดือน โดยอัตราการอ้างอิงลดจาก 18.4% เหลือ 10.5% ในเดือนหลังจากวิดีโอถูกอ้างอิงครั้งแรก เหตุผลที่เป็นไปได้ตามรายงานคือ ระบบ AI รีเฟรชการดึงข้อมูลและการจัดอันดับอยู่ตลอด วิดีโอใหม่จึงเข้ามาแทนที่วิดีโอเก่า และหัวข้อที่คนค้นหาก็เปลี่ยนไป
สรุปข้อค้นพบในตารางเดียว
ตัวเลขแต่ละข้อด้านล่างมาจากเครื่องมือต่างกันและใช้วิธีต่างกัน จึงควรอ่านแต่ละแถวเป็นสัญญาณแยกกัน ไม่ใช่ชุดข้อมูลเดียว
| ข้อค้นพบ | ตัวเลข | แหล่งข้อมูล (ผ่าน Digiday) |
|---|---|---|
| แพลตฟอร์มที่ถูกอ้างอิงมากที่สุดใน AI 8 ตัว | YouTube สิงหาคม 2569 นำหน้า Reddit | Meltwater |
| ส่วนแบ่งการอ้างอิงของ YouTube ใน Google AI Mode | เพิ่มกว่า 4 เท่า มกราคมถึงเมษายน 2569 | รายงานไตรมาส 2 ที่ใช้ข้อมูลจาก Profound |
| ส่วนแบ่งการอ้างอิงของ YouTube ใน AI Overviews | เพิ่มกว่า 2 เท่า มกราคมถึงเมษายน 2569 | รายงานไตรมาส 2 ที่ใช้ข้อมูลจาก Profound |
| สัดส่วนวิดีโอยาวเทียบ Shorts ในการอ้างอิง YouTube | วิดีโอยาว 94% Shorts 5.7% วิดีโอ 10-20 นาที 32.1% | OtterlyAI ผ่าน DEV Community |
| การลดลงหลังการอ้างอิงครั้งแรก | ราว 43% ภายในหนึ่งเดือน (18.4% เหลือ 10.5%) | Scrunch พฤษภาคมถึงกรกฎาคม 2569 |
สิ่งที่รายงานไม่ได้แสดง
ควรพูดถึงข้อจำกัดให้ชัด เพราะข้อมูล AI visibility อ่านเกินจริงได้ง่าย
- ไม่มีการแยกตามตลาด ไม่มีตัวเลขใดแยกตามประเทศหรือภาษา ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับคำถามภาษาไทยหรือคอนเทนต์ YouTube ภาษาไทย
- ไม่มีตัวเลขทราฟฟิก การอ้างอิงไม่ใช่การคลิก รายงานไม่ได้บอกว่ามีคนคลิกตามลิงก์ YouTube ในคำตอบกี่คน หรือนำไปสู่การซื้อหรือไม่
- ชุดคำถามต่างกัน ตัวเลขของ AI Mode ใช้คำถามเชิงพาณิชย์ ตัวเลขการลดลงใช้วิดีโอที่มีสปอนเซอร์ ทั้งสองไม่ได้อธิบายคำตอบ AI ทั้งหมด
- เหตุและผลยังเป็นสมมติฐาน ความเชื่อมโยงระหว่างการแบ่งช่วงวิดีโอกับการถูกอ้างอิงเป็นคำอธิบายของ Digiday ไม่ใช่ข้อค้นพบที่ทดสอบแล้วในข้อมูล
ทำไม YouTube เหมาะกับคำตอบของ AI
มีกลไกหลายอย่างที่ทำให้ระบบ AI ใช้ YouTube ได้ง่าย และไม่มีข้อใดขึ้นกับข้อมูลข้างต้น YouTube สร้างคำบรรยายอัตโนมัติให้วิดีโอจำนวนมากได้ เนื้อหาที่พูดในวิดีโอจึงกลายเป็นข้อความที่ดึงไปใช้ได้ ชื่อวิดีโอ คำอธิบาย และการแบ่งช่วง ให้โครงสร้างที่จับคู่กับคำถามได้ดี วิดีโอยาวหนึ่งคลิปมักครอบคลุมขั้นตอนวิธีทำทั้งหมด ซึ่งเข้ากับคำตอบแบบทีละขั้นที่เครื่องมือ AI ชอบให้ สำหรับผลิตภัณฑ์ของ Google เองยังมีอีกปัจจัยหนึ่ง คือ Google เข้าถึงคอนเทนต์และเมทาดาทาของ YouTube ได้โดยตรง
เรื่องนี้เชื่อมกับอีกประกาศหนึ่งในวันเดียวกัน ในงาน Made On YouTube เมื่อวันที่ 23 กันยายน YouTube บอกว่า Ask YouTube จะแสดงตารางเปรียบเทียบสำหรับการค้นหารีวิวสินค้า คอนเทนต์วิดีโอจึงกำลังกลายเป็นข้อมูลนำเข้าของคำตอบ AI ทั้งนอก YouTube ในเอนจินข้างต้น และภายใน YouTube เอง
แบรนด์ควรทำอะไรกับข้อมูลนี้
- ตรวจว่าคำตอบ AI ในหมวดของคุณอ้างอิงอะไร ลองถามคำถามเชิงพาณิชย์หลักของคุณใน Google AI Mode, AI Overviews, ChatGPT และ Gemini จดว่ามีวิดีโอ YouTube ใดปรากฏ และเป็นของคุณ ของครีเอเตอร์ หรือของคู่แข่ง
- ให้ความสำคัญกับวิดีโออธิบายแบบยาวมากกว่า Shorts หากเป้าหมายคือการถูกอ้างอิง Shorts ยังมีประโยชน์ด้านการเข้าถึง แต่สัดส่วนจาก OtterlyAI ชี้ว่าเครื่องมือ AI แทบไม่ชี้ไปที่ Shorts วิดีโออธิบาย 10 ถึง 20 นาทีที่มีการแบ่งช่วงเหมาะกว่า
- เพิ่มการแบ่งช่วงและเขียนชื่อวิดีโอให้ชัด chapter ชื่อที่ตรงกับเนื้อหา และคำอธิบายที่ระบุชื่อสินค้าและคำถาม ช่วยให้ระบบใดก็ตามเข้าใจว่าวิดีโอพูดถึงอะไร
- ตรวจคำบรรยาย คำบรรยายอัตโนมัติอาจสะกดชื่อแบรนด์และชื่อสินค้าผิด โดยเฉพาะภาษาไทย ถ้าชื่อในคำบรรยายผิด โมเดลที่ทำงานจากข้อความอาจไม่เชื่อมวิดีโอกับแบรนด์ของคุณ
- วางแผนรับการลดลง ถ้าการอ้างอิงลดลงราว 43% ภายในหนึ่งเดือน วิดีโอคลิปเดียวไม่ใช่สินทรัพย์ถาวรด้าน AI visibility การรีเฟรชและอัปเดตคอนเทนต์ตามรอบสำคัญกว่าการเปิดตัวครั้งเดียว
- วัดการอ้างอิงแยกจากทราฟฟิก จากข้อควรระวังของ Weglot ควรติดตามว่าคุณเป็นแหล่งของคำตอบ หรือเป็นแค่ลิงก์แนะนำ และอย่าถือว่าอย่างใดอย่างหนึ่งเป็นผลลัพธ์ด้านยอดขายโดยไม่มีข้อมูลเพิ่ม
นี่คือหลักเดียวกับการทำ GEO (Generative Engine Optimization) สำหรับหน้าเว็บ เพียงแต่นำมาใช้กับวิดีโอ และยังทับซ้อนกับการทำโฆษณา YouTube เพราะวิดีโอสปอนเซอร์และวิดีโอของแบรนด์ที่ได้รับการอ้างอิง คือวิดีโอที่คุ้มค่าจะสนับสนุนด้วยงบโฆษณา
ความหมายสำหรับนักการตลาดไทย
รายงานไม่มีข้อมูลเฉพาะประเทศไทย การอ่านอย่างตรงไปตรงมาจึงเป็นเชิงทิศทาง YouTube เป็นแพลตฟอร์มหลักในไทย และคอนเทนต์สอนวิธีทำและรีวิวสินค้าภาษาไทยจำนวนมากก็อยู่บน YouTube อยู่แล้ว ซึ่งมักเป็นรูปแบบวิดีโอยาว หากคำตอบ AI ดึงข้อมูลจาก YouTube มากขึ้น แบรนด์ไทยที่เผยแพร่วิดีโออธิบายแบบยาวเป็นภาษาไทยที่ชัดเจน พร้อมชื่อสินค้าที่ถูกต้องในชื่อวิดีโอ คำอธิบาย และคำบรรยาย จะอยู่ในตำแหน่งที่ดีกว่าแบรนด์ที่โพสต์แต่ Shorts ความเสี่ยงที่จับต้องได้สำหรับคอนเทนต์ภาษาไทยคือการถอดเสียง คำบรรยายอัตโนมัติภาษาไทยอาจแม่นยำน้อยกว่าภาษาอังกฤษสำหรับชื่อแบรนด์และศัพท์เทคนิค การตรวจและแก้คำบรรยายจึงเป็นงานเล็กที่ให้ผลจริง แบรนด์ที่ทำAI SEOสำหรับเว็บไซต์อยู่แล้ว ควรเพิ่มช่อง YouTube เข้าไปในการตรวจสอบชุดเดียวกัน
คำถามที่พบบ่อย
AI answer engine อ้างอิงแพลตฟอร์มใดมากที่สุด
YouTube เป็นแพลตฟอร์มที่ถูกอ้างอิงมากที่สุดในผลิตภัณฑ์ AI แปดตัวในเดือนสิงหาคม 2569 ตามข้อมูลของ Meltwater ที่ Digiday รายงานเมื่อวันที่ 23 กันยายน 2569 ได้แก่ Claude, ChatGPT, Copilot, Google AI Mode, Google AI Overviews, Gemini, Perplexity และ Grok โดย YouTube นำหน้า Reddit
YouTube Shorts ถูกเครื่องมือ AI อ้างอิงหรือไม่
น้อยมาก ตามข้อมูลของ OtterlyAI ที่ Digiday อ้างถึง ซึ่งระบุว่า Shorts คิดเป็น 5.7% ของการอ้างอิง YouTube เทียบกับ 94% ของวิดีโอยาว และวิดีโอ 10 ถึง 20 นาทีคิดเป็น 32.1% ของการอ้างอิง
การอ้างอิง YouTube แปลว่า AI ใช้วิดีโอนั้นตอบคำถามหรือไม่
ไม่จำเป็น การวิเคราะห์ของ Weglot ที่ Digiday อ้างถึงพบว่า Claude และ Gemini มักฝังวิดีโอ YouTube เป็นวิดีโอแนะนำ การอ้างอิงจึงอาจเป็นแค่การชี้ให้ไปดู ไม่ใช่แหล่งที่มาของคำตอบ
การอ้างอิง YouTube ในคำตอบ AI อยู่ได้นานแค่ไหน
ไม่นาน ตามข้อมูลของ Scrunch การอ้างอิงลดลงราว 43% ภายในหนึ่งเดือน จากอัตราการอ้างอิง 18.4% เหลือ 10.5% การวิเคราะห์นี้ครอบคลุมวิดีโอ YouTube ที่มีสปอนเซอร์ระหว่างพฤษภาคมถึงกรกฎาคม 2569
มีข้อมูลสำหรับประเทศไทยหรือไม่
ไม่มี รายงานไม่ได้แยกตัวเลขใดตามประเทศหรือภาษา จึงไม่ได้บอกอะไรโดยตรงเกี่ยวกับคำถามภาษาไทยหรือวิดีโอภาษาไทย
สรุปสั้นๆ
ในข้อมูลเดือนสิงหาคม 2569 ของ Meltwater AI answer engine ทั้งแปดตัวที่ติดตามอ้างอิง YouTube มากกว่าแพลตฟอร์มอื่น ข้อมูลชุดอื่นชี้ว่าสิ่งที่ถูกอ้างอิงคือวิดีโอยาวที่มีโครงสร้างชัดเจน และการอ้างอิงเหล่านั้นจางหายเร็ว สำหรับแบรนด์ YouTube จึงเป็นส่วนหนึ่งของงาน AI visibility ไม่ใช่ช่องทางที่แยกออกไป หากต้องการให้ตรวจสอบคอนเทนต์วิดีโอและเว็บไซต์ของคุณไปพร้อมกันว่าเครื่องมือ AI มองเห็นอย่างไร ทีม GEO ของ Relevant Audience พร้อมช่วย
