สรุปสั้น ๆ (TL;DR)
- Mike Ryan จาก Smarter Ecommerce เผยแพร่เบนช์มาร์กเมื่อ 7 กันยายน 2569 ครอบคลุมอิมเพรสชันราว 175,000 ล้านครั้งจากบัญชีผู้ลงโฆษณาหลักร้อยบัญชี
- ค่ามัธยฐานอิมเพรสชันโฆษณา Shopping ต่อบัญชีลดจากราว 1.85 ล้านครั้งกลางปี 2568 เหลือราว 1.4 ล้านครั้งกลางปี 2569
- ค่ามัธยฐาน CTR ขยับจาก 1.20% ไปเกือบ 1.55% หรือราว 20% เทียบปีต่อปี ขณะที่ Optmyzr วัดแยกได้เพิ่มขึ้น 17%
- Ryan ตีความว่าโฆษณาถูกแสดงน้อยลงบนคำค้นที่ตั้งใจซื้อต่ำซึ่ง AI Overviews เข้ามาแทน CTR จึงสูงขึ้นโดยคลิกไม่ได้เพิ่ม
- งานชิ้นนี้เป็นความสัมพันธ์ในกรอบ 12 เดือน ไม่ได้แยกผลของ AI Overviews จากความเปลี่ยนแปลงอื่น และ Google ไม่ได้ยืนยันคำอธิบายนี้
โฆษณา Shopping แสดงผลบนคำค้นน้อยลง แต่ถูกคลิกในสัดส่วนที่สูงขึ้นในยุคที่ AI Overviews เข้ามาอยู่บนหน้าผลการค้นหา ตามผลวิเคราะห์เบนช์มาร์กที่ Mike Ryan หัวหน้าฝ่ายอีคอมเมิร์ซของ Smarter Ecommerce เผยแพร่เมื่อ 7 กันยายน 2569 ค่ามัธยฐานของอิมเพรสชันโฆษณา Shopping ต่อหนึ่งบัญชีลดลงจากราว 1.85 ล้านครั้ง เหลือราว 1.4 ล้านครั้ง ในช่วงกลางปี 2568 ถึงกลางปี 2569 ขณะที่ค่ามัธยฐานของอัตราการคลิกขยับจาก 1.20% ขึ้นไปเกือบ 1.55% หรือเพิ่มขึ้นราว 20% เมื่อเทียบปีต่อปี
Ryan อ่านตัวเลขสองชุดนี้เป็นเหตุการณ์เดียวกันที่มองจากคนละมุม ข้อเสนอของเขาคือ Google กำลังปล่อยโฆษณา Shopping ลงบนคำค้นที่แคบลงแต่มีความตั้งใจซื้อสูงขึ้น และดัน AI Overviews ขึ้นมาแทนบนคำค้นที่ความตั้งใจซื้อต่ำกว่า CTR ที่ขยับขึ้นจึงบอกว่าโฆษณาไปปรากฏตรงไหน มากกว่าจะบอกว่าโฆษณาทำงานได้ดีขึ้น รายงานชิ้นนี้เผยแพร่ผ่าน Search Engine Land โดยอ้างอิงข้อมูลจากแคมเปญ Shopping และ Performance Max หลักพันแคมเปญ กระจายอยู่ในบัญชีผู้ลงโฆษณาหลักร้อยบัญชี รวมอิมเพรสชันราว 175,000 ล้านครั้ง
เบนช์มาร์กของ Smarter Ecommerce วัดอะไรบ้าง
Mike Ryan เผยแพร่ผลวิเคราะห์ชุดนี้เมื่อ 7 กันยายน 2569 ในฐานะหัวหน้าฝ่ายอีคอมเมิร์ซของ Smarter Ecommerce ฐานข้อมูลที่ใช้ครอบคลุมแคมเปญ Shopping และ Performance Max หลักพันแคมเปญ จากบัญชีผู้ลงโฆษณาหลักร้อยบัญชี และมีอิมเพรสชันรวมราว 175,000 ล้านครั้ง กรอบเวลาที่นำมาเทียบคือกลางปี 2568 ถึงกลางปี 2569 ซึ่งเป็นการเทียบเต็มสิบสองเดือน ไม่ใช่ภาพนิ่งของเดือนเดียวที่ความผันผวนตามฤดูกาลอธิบายจบได้
ตัวเลขที่แบกเรื่องทั้งหมดมีอยู่สองตัว ตัวแรกคือค่ามัธยฐานของอิมเพรสชันโฆษณา Shopping ต่อบัญชี ที่ลดจากราว 1.85 ล้านครั้ง เหลือราว 1.4 ล้านครั้ง ตัวที่สองคือค่ามัธยฐานของ CTR ที่ขยับจาก 1.20% ไปเกือบ 1.55% คำว่าค่ามัธยฐานในที่นี้สำคัญกว่าที่หลายคนคิด เพราะมันหมายถึงบัญชีที่อยู่ตรงกลางของกลุ่มตัวอย่าง ไม่ใช่ผลรวมของผู้ลงโฆษณารายใหญ่ไม่กี่รายที่งบมหาศาลจะกลบทุกคนที่เหลือ นี่คือเหตุผลที่บัญชีขนาดกลางควรสนใจตัวเลขชุดนี้ตั้งแต่แรก
อีกฝั่งหนึ่ง Optmyzr รายงานแยกออกมาว่า CTR ของ Shopping เพิ่มขึ้น 17% เมื่อเทียบปีต่อปี เป็นตัวเลขคนละชุดจากฐานข้อมูลคนละชุด และประโยชน์ของมันไม่ได้อยู่ที่ทศนิยม แต่อยู่ที่ทิศทางที่ตรงกัน เมื่อการวัดสองครั้งจากคนละแหล่งชี้ไปทางเดียวกัน โอกาสที่จะเป็นแค่ความบังเอิญของกลุ่มตัวอย่างเดียวก็ลดลง
ทำไม Ryan เรียกมันว่าภาพกลับด้านของปรากฏการณ์จระเข้
Ryan เขียนไว้เมื่อ 7 กันยายน 2569 ว่า "Ever since AIOs launched, publishers have been gaining impressions and losing clicks: the dreaded SEO 'crocodile effect.' For Shopping ads, it's the opposite." ใจความคือฝั่งผู้ผลิตเนื้อหาแบบออร์แกนิกเจอภาพที่อิมเพรสชันไต่ขึ้นเรื่อย ๆ แต่จำนวนคลิกไม่ยอมไต่ตาม ส่วนฝั่งโฆษณา Shopping ลูกศรชี้กลับทาง คืออิมเพรสชันหดลง แต่สัดส่วนคนที่คลิกกลับสูงขึ้น
เขายังสรุปตรง ๆ อีกประโยคว่า "Shopping ads aren't necessarily generating significantly more clicks. They're being shown less often, which is pushing CTR higher." ประโยคนี้คือประโยคที่ควรจดไว้ เพราะมันแยกอัตราส่วนออกจากปริมาณอย่างชัดเจน อัตราส่วนดีขึ้นได้ในจังหวะเดียวกับที่ปริมาณข้างใต้กำลังหายไป และข้อเท็จจริงสองอย่างนี้อยู่ด้วยกันได้โดยไม่ขัดกันเลย
กลไกเบื้องหลัง ฐานอิมเพรสชันที่เล็กลงดัน CTR ขึ้นเอง
CTR คือจำนวนคลิกหารด้วยจำนวนอิมเพรสชัน ถ้าตัวหารเล็กลงแล้วตัวตั้งยังอยู่ประมาณเดิม ค่าที่ได้ก็สูงขึ้นเองโดยไม่ต้องมีใครทำอะไร ไม่มีการเขียนพาดหัวใหม่ ไม่มีการขยับบิด ไม่มีการแก้ชื่อสินค้าในฟีด เลขคณิตชุดนี้คือฐานที่การตีความของ Ryan ยืนอยู่ และเป็นเหตุผลที่เขาบอกว่าโฆษณาไม่จำเป็นต้องสร้างคลิกได้มากขึ้นอย่างมีนัยสำคัญเลยก็ได้
ครึ่งหลังของกลไกอยู่ที่ว่าอิมเพรสชันที่หายไปเป็นอิมเพรสชันแบบไหน การอ่านของ Ryan คือ Google ถอนตำแหน่งโฆษณา Shopping ออกจากคำค้นแนวเดินดูของ ซึ่งเป็นคำค้นที่คนเห็นการ์ดสินค้าแล้วไม่ค่อยกด และคงโฆษณาไว้บนคำค้นที่คนรู้แล้วว่าตัวเองจะซื้ออะไรประมาณไหน โดยมี AI Overviews ขึ้นมาแทนบนฝั่งที่ความตั้งใจซื้อต่ำกว่า ถ้าอิมเพรสชันที่หายไปคือกลุ่มที่ในอดีตแทบไม่เคยแปลงเป็นคลิก การตัดมันออกก็ดันค่าเฉลี่ยขึ้นทันที แม้อิมเพรสชันที่เหลืออยู่จะทำตัวเหมือนเดิมทุกประการเมื่อเทียบกับปีก่อน
นี่คือเหตุผลที่ตัวเลข CTR ในรายงานรายเดือนหลอกตาได้เงียบ ๆ บัญชีสองบัญชีที่ต่างกันคนละเรื่องให้ตัวเลขหัวรายงานเหมือนกันเป๊ะ บัญชีแรกคือร้านที่ลงมือแก้ชื่อสินค้า จัดฟีดใหม่ แล้วได้ความสนใจจากคนจริง ๆ เพิ่มขึ้น บัญชีที่สองคือร้านที่ Google เลิกเอาโฆษณาไปแสดงให้กลุ่มที่สนใจน้อยที่สุดเห็น บรรทัด CTR ของทั้งสองบัญชีหน้าตาเหมือนกัน แต่ผลลัพธ์ทางธุรกิจไม่เหมือนกัน และมีแค่คอลัมน์อิมเพรสชันกับคอลัมน์คลิกที่วางข้าง ๆ เท่านั้นที่แยกสองกรณีนี้ออกจากกันได้
ใต้เรื่องนี้มีนิสัยการทำรายงานที่ควรพูดถึงตรง ๆ CTR เป็นตัวเลขยอดนิยมในสไลด์ที่ส่งให้ลูกค้า เพราะมันเป็นเปอร์เซ็นต์ที่อ่านง่ายและขยับไปในทางที่ทำให้ทุกคนสบายใจ ส่วนอิมเพรสชันกับจำนวนคลิกจริงนั้นดูไม่สวยเท่า แต่บอกอะไรได้มากกว่า เมื่อปริมาณอิมเพรสชันที่เป็นฐานของสูตรกำลังเปลี่ยนไปเอง เปอร์เซ็นต์ที่สร้างบนฐานนั้นก็เลิกเป็นตัวชี้วัดผลงาน และกลายเป็นคำบรรยายสภาพการประมูลแทน
ตัวเลขวางเทียบกัน
ตารางด้านล่างมีเฉพาะตัวเลขที่ปรากฏในรายงาน คือค่ามัธยฐานสองตัวที่ Ryan เผยแพร่เมื่อ 7 กันยายน 2569 และตัวเลขยืนยันทิศทางจาก Optmyzr
| ตัวชี้วัด | กลางปี 2568 | กลางปี 2569 |
|---|---|---|
| ค่ามัธยฐานอิมเพรสชันโฆษณา Shopping ต่อบัญชี | ราว 1.85 ล้านครั้ง | ราว 1.4 ล้านครั้ง |
| ค่ามัธยฐาน CTR ของโฆษณา Shopping | 1.20% | เกือบ 1.55% |
| การเปลี่ยนแปลงของ CTR ตามข้อมูล Smarter Ecommerce | ฐานเปรียบเทียบ | สูงขึ้นราว 20% เทียบปีต่อปี |
| การเปลี่ยนแปลงของ CTR ตามข้อมูล Optmyzr | ฐานเปรียบเทียบ | สูงขึ้น 17% เทียบปีต่อปี |
สิ่งที่ควรเปิดดูในบัญชี Google Ads ของคุณเอง
เบนช์มาร์กอธิบายกลุ่มตัวอย่างชุดหนึ่ง ไม่ได้อธิบายบัญชีของคุณ ก่อนที่ใครจะยกเรื่องนี้ไปเล่าในห้องประชุมลูกค้า ควรถามบัญชีตัวเองก่อนว่าเห็นด้วยไหม ห้าคอลัมน์ต่อไปนี้ตอบได้ และทุกคอลัมน์อยู่ในหน้าจอที่เปิดดูได้อยู่แล้ว
- จำนวนคลิกจริงตลอดสิบสองเดือน วางไว้ข้าง CTR ถ้าคลิกนิ่งหรือลดลงในขณะที่ CTR สูงขึ้น บัญชีนั้นกำลังแสดงรูปแบบเดียวกับที่เบนช์มาร์กอธิบาย แต่ถ้าคลิกเพิ่มขึ้นจริง แปลว่ามีบางอย่างในบัญชีทำงานได้ผล และ CTR ที่ดีขึ้นนั้นสมควรได้รับเครดิต
- อิมเพรสชันของโฆษณา Shopping ในกรอบเวลาเดียวกัน อิมเพรสชันที่ลดลงคือครึ่งแรกของรูปแบบนี้ ควรดึงเป็นรายเดือนแทนที่จะดูยอดรวมปีต่อปี เพราะการตกแบบขั้นบันไดกับการค่อย ๆ ไหลลงหน้าตาไม่เหมือนกัน และชี้ไปที่สาเหตุคนละอย่าง
- ส่วนแบ่งการแสดงผลที่เสียไปเพราะอันดับ เทียบกับที่เสียไปเพราะงบ สองค่านี้ตอบคนละคำถาม เสียเพราะงบแปลว่าบัญชีเลือกหยุดประมูลเอง เสียเพราะอันดับแปลว่าการประมูลเป็นฝ่ายตัดสิน และทั้งสองอย่างยังไม่เท่ากับการที่ Google จำกัดพื้นที่ที่รูปแบบโฆษณานี้มีสิทธิ์ปรากฏ ซึ่งเป็นเหตุผลที่จำนวนอิมเพรสชันดิบยังต้องดูควบคู่ไปด้วย
- จำนวนคอนเวอร์ชัน ไม่ใช่อัตราคอนเวอร์ชัน อัตราคอนเวอร์ชันมีปัญหาเลขคณิตแบบเดียวกับ CTR เมื่อส่วนผสมของทราฟฟิกเลื่อนไปทางกลุ่มที่ตั้งใจซื้อมากขึ้น ส่วนยอดสั่งซื้อ จำนวนลีด และรายได้ ไม่มีปัญหานั้น
- ราคาต่อคลิกและงบที่ใช้จริง ถ้าอิมเพรสชันลดลงแต่ยอดใช้จ่ายเท่าเดิม แปลว่าเงินไหลไปที่อื่น การรู้ว่าแคมเปญไหนดูดงบก้อนนั้นไปมีประโยชน์กว่าการรู้ว่า CTR รวมดีขึ้น
ทั้งหมดนี้ไม่ต้องซื้อเครื่องมือใหม่ ต้องการแค่การรายงานตัวเลขเชิงปริมาณด้วยความจริงจังเท่ากับตัวเลขเชิงอัตราส่วน ซึ่งเป็นเรื่องของนิสัยมากกว่าเป็นโปรเจกต์ สำหรับบัญชีที่รัน Shopping หรือ Performance Max ในสเกลใหญ่ งานตรวจแบบนี้เป็นส่วนหนึ่งของการดูแล Google Ads อยู่แล้ว
สิ่งที่งานวิเคราะห์ชิ้นนี้ยังไม่ได้พิสูจน์
ข้อแรก มันคือความสัมพันธ์ที่สังเกตได้ในกรอบเวลาสิบสองเดือน อิมเพรสชันลดลงและ CTR สูงขึ้นในช่วงเดียวกัน แต่รายงานเท่าที่เผยแพร่ออกมาไม่ได้แสดงว่าอย่างแรกทำให้เกิดอย่างที่สอง และเบนช์มาร์กรูปแบบนี้ก็ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อพิสูจน์เรื่องนั้น
ข้อสอง คำอธิบายเชิงสาเหตุเป็นของ Ryan เอง ประโยคที่ว่า Google แสดงโฆษณาบนคำค้นที่น้อยลงแต่ตั้งใจซื้อสูงขึ้น และยก AI Overviews ขึ้นมาแทนบนคำค้นที่ตั้งใจซื้อต่ำกว่า คือการตีความของเขาว่าตัวเลขบอกอะไร ไม่ได้ถูกอ้างว่ามาจาก Google และไม่มีการยืนยันจาก Google ปรากฏในรายงาน
ข้อสาม งานชิ้นนี้ไม่ได้แยกผลของ AI Overviews ออกจากสิ่งอื่นที่เปลี่ยนไปในระบบประมูลระหว่างปี 2568 ถึง 2569 กรอบเวลาสิบสองเดือนใน Google Ads มีความเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นพร้อมกันหลายอย่าง และเบนช์มาร์กเท่าที่รายงานไม่ได้แยกผลของแต่ละอย่างออกจากกัน
ส่วนสิ่งที่มันพิสูจน์ได้ก็ยังควรเก็บไว้ นั่นคือในกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ ทิศทางของอิมเพรสชัน Shopping กับทิศทางของ CTR แยกออกจากกัน และข้อมูลอีกชุดจาก Optmyzr ก็ขยับไปทางเดียวกัน เท่านี้พอที่จะเปลี่ยนวิธีอ่านรายงาน แต่ยังไม่พอที่จะรื้อกลยุทธ์ทั้งชุด
เรื่องนี้หมายความว่าอย่างไรกับนักการตลาดไทย
รายงานไม่ได้แยกผลลัพธ์ตามประเทศ และไม่มีส่วนไหนพูดถึงตลาดไทยโดยเฉพาะ ใครที่จะหยิบไปเล่าในบริบทไทยควรบอกข้อจำกัดนี้ก่อน เพราะเวอร์ชันที่ตรงไปตรงมามีประโยชน์กว่าเวอร์ชันที่ขยายเกินจริง
สิ่งที่ข้ามพรมแดนมาได้คือนิสัยการอ่านรายงาน ผู้ลงโฆษณาอีคอมเมิร์ซไทยที่รัน Shopping และ Performance Max ผ่านบัญชี Google ก็มองหน้าจอเดียวกัน ตัวชี้วัดชุดเดียวกัน และรอบรีวิวรายเดือนแบบเดียวกัน ถ้าแดชบอร์ดของร้านในกรุงเทพฯ ขึ้น CTR สวยแต่ยอดสั่งซื้อนิ่ง เบนช์มาร์กชุดนี้ให้เหตุผลที่ฟังขึ้นในการกลับไปดูอิมเพรสชันก่อนจะรีบชมทีมครีเอทีฟ และให้ภาษาที่ใช้อธิบายช่องว่างนั้นกับลูกค้าที่เห็นแค่ลูกศรสีเขียว
อีกด้านคือผลต่อการวางงบ ถ้าพื้นที่แสดงผลของ Shopping แคบเข้าหาคำค้นที่ตั้งใจซื้อสูงจริง ปากกรวยของธุรกิจอีคอมเมิร์ซก็จะบางลงทั้งที่ตัวเลขประสิทธิภาพดูดีขึ้น และดีมานด์ที่เคยไหลมาจากการค้นหาแบบเดินดูของต้องไปหาจากทางอื่นแทน เรื่องนี้เป็นคำถามระดับแผน ไม่ใช่คำถามระดับการตั้งค่าในบัญชี และเป็นประเด็นที่ควรคุยกันตอนทบทวนแผน การตลาดอีคอมเมิร์ซ ของไตรมาสถัดไป
คำถามที่พบบ่อยเรื่อง AI Overviews กับ CTR ของโฆษณา Shopping
CTR ที่สูงขึ้นแปลว่าโฆษณาของเราดีขึ้นหรือเปล่า
ยังสรุปแบบนั้นไม่ได้จากตัวเลขนี้ตัวเดียว จุดยืนของ Ryan คือโฆษณา Shopping ไม่จำเป็นต้องสร้างคลิกเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ แต่ถูกแสดงน้อยลงจนดัน CTR ขึ้น ควรดูจำนวนคลิกจริงและอิมเพรสชันในช่วงเวลาเดียวกันก่อน แล้วค่อยตัดสินว่าโฆษณาดีขึ้นจริงไหม
เรื่องนี้เกิดขึ้นในประเทศไทยด้วยไหม
รายงานไม่ได้ระบุผลรายประเทศ จึงไม่มีคำตอบสำหรับประเทศไทยจากแหล่งข้อมูลนี้ วิธีเดียวที่จะรู้คือเปิดบัญชีของตัวเองแล้วเทียบอิมเพรสชัน คลิก และ CTR ในกรอบสิบสองเดือนเดียวกัน
ต้องรีบแก้อะไรในบัญชีวันนี้ไหม
ไม่มีอะไรที่ต้องแก้เพราะรายงานนี้ เนื่องจากมันอธิบายรูปแบบของการวัดผล ไม่ใช่การอัปเดตฟีเจอร์หรือการเปลี่ยนนโยบาย สิ่งที่ควรเปลี่ยนคือวิธีทำรายงาน ให้วางอิมเพรสชันและจำนวนคลิกจริงไว้ข้าง CTR และอ่านจำนวนคอนเวอร์ชันแทนอัตราคอนเวอร์ชัน
ที่เปลี่ยนไปเป็นเพราะ AI Overviews มากแค่ไหน
รายงานไม่ได้บอก และไม่ได้แยก AI Overviews ออกจากความเปลี่ยนแปลงอื่นในระบบประมูลช่วงสิบสองเดือนเดียวกัน กรอบที่ Ryan ใช้เชื่อมสองเรื่องนี้เข้าด้วยกัน แต่การเชื่อมนั้นคือการตีความความสัมพันธ์ ไม่ใช่ผลที่วัดออกมาได้โดยตรง
ทำไม Optmyzr ได้ 17% ขณะที่ Smarter Ecommerce ได้ราว 20%
เพราะเป็นข้อมูลคนละชุดที่วัดกลุ่มตัวอย่างคนละกลุ่ม ตัวเลขต่างกันจึงเป็นเรื่องปกติ เหตุผลที่ควรอ้างทั้งสองตัวคู่กันคือมันชี้ไปทางเดียวกัน ซึ่งช่วยยืนยันทิศทางของข้อค้นพบ มากกว่าจะยืนยันขนาดของมัน
ถ้ารายงาน Shopping หรือ Performance Max ของคุณกำลังโชว์ CTR ที่ดีขึ้นพร้อมกับรายได้ที่นิ่ง ช่องว่างตรงนั้นคุ้มกับเวลาสักชั่วโมงก่อนจะเคาะงบรอบถัดไป ทีมงาน Relevant Audience ยินดีนั่งดูประวัติอิมเพรสชันและคลิกไปด้วยกัน แล้วบอกกันตรง ๆ ว่าบัญชีของคุณเดินตามรูปแบบนี้หรือกำลังเจอเรื่องอื่น
