ปรับแบรนด์ให้เหมาะสมกับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่

สารบัญ

บทนำ

ในปี 2025 ผู้นำด้านการตลาด เทคโนโลยี และธุรกิจถามคำถามเดิมซ้ำๆ: เราจะปรับแบรนด์ให้เหมาะสมกับแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ (LLM) อย่าง ChatGPT, Gemini และ Claude ได้อย่างไร คำตอบกำลังเป็นรูปเป็นร่างในฐานะแนวทางปฏิบัติใหม่ที่หลายคนเรียกกันว่า Generative Engine Optimization หรือ GEO GEO ดึงเอาสิ่งที่ดีที่สุดจาก SEO มาปรับให้เข้ากับวิธีการที่ระบบ AI ค้นหา ตีความ และนำเสนอข้อมูล มันเกี่ยวกับการติดตามการปรากฏตัวของแบรนด์ของคุณในการตอบคำถามของ AI และเพิ่มโอกาสที่คำตอบเหล่านั้นจะกล่าวถึงและอ้างอิงคุณ

สิ่งที่ทำให้การเปลี่ยนแปลงนี้เร่งด่วนคือการเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องของการวิจัยที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI ผู้ซื้อเริ่มต้นด้วยพรอมต์สนทนา ไม่ใช่คำหลักคงที่ พวกเขาได้รับการสรุป คำแนะนำ และรายการสั้นๆ ทันที แบรนด์ของคุณอาจปรากฏเป็นแหล่งอ้างอิง การกล่าวถึง หรือไม่มีเลย ความแตกต่างนี้สามารถส่งผลต่อการรับรู้ ความไว้วางใจ และความต้องการได้ แต่ทีมส่วนใหญ่ยังคงทำงานโดยไม่รู้ตัวเนื่องจากการวัดผลยังใหม่อยู่ และเครื่องมือก็ยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น

บทความนี้ให้แผนงานที่ชัดเจนและใช้งานได้จริงแก่ผู้มีอำนาจตัดสินใจ ขั้นแรกคือวิธีติดตามและตรวจสอบส่วนแบ่งเสียงของแบรนด์ของคุณใน LLM ต่างๆ ที่สองคือวิธีปรับปรุงการมองเห็นและประสิทธิภาพของคุณภายในนั้น เราจะเน้นที่สิ่งที่คุณสามารถวัดผลได้ในปัจจุบัน วิธีการตีความผลลัพธ์ กลยุทธ์ใดที่สร้างผลกระทบ และวิธีตั้งความคาดหวังกับทีมผู้บริหารของคุณ ตลอดทั้งเรื่อง เราจะใช้ภาษาที่เรียบง่าย คำแนะนำที่สามารถนำไปปฏิบัติได้จริง และมุ่งเน้นที่ผลลัพธ์

เหตุใดการสืบค้น LLM จึงแตกต่างออกไป

การค้นหาแบบดั้งเดิมสร้างขึ้นบนวลีที่ทำซ้ำได้ ผู้ใช้หลายล้านคนพิมพ์คำเดียวกัน ซึ่งทำให้ปริมาณและอันดับง่ายต่อการวัดผล LLM นั้นแตกต่างกัน ผู้คนโต้ตอบในลักษณะสนทนา พวกเขาสอบถาม ปรับปรุง และเชื่อมโยงคำถาม บริบทของเซสชันมีอิทธิพลต่อคำตอบ ผู้ใช้สองคนสามารถถาม “CRM ที่ดีที่สุดสำหรับ SMB” และได้รับคำตอบที่แตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับพรอมต์ก่อนหน้า การฝังตัวที่ซ่อนอยู่ และการตั้งค่าโมเดล

ปัจจัยสามประการขับเคลื่อนความแตกต่างนี้:

• ไม่มีปริมาณสาธารณะ: LLM ไม่เผยแพร่ความถี่ในการสืบค้นหรือเทียบเท่าปริมาณการค้นหา
• เอาต์พุตแบบน่าจะเป็น: พรอมต์เดียวกันสามารถสร้างคำตอบที่แตกต่างกันได้เนื่องจากการสุ่มตัวอย่างและการถอดรหัส
• บริบทที่ซ่อนอยู่: ประวัติสถานะเซสชันและเอกสารที่ดึงมามีรูปร่างคำตอบในลักษณะที่คุณไม่สามารถเห็นได้เสมอไป

ความแตกต่างเชิงโครงสร้างเหล่านี้เปลี่ยนการมองเห็นและการวัดผล ใน SEO การมองเห็นเป็นส่วนผสมของตำแหน่งอันดับและอัตราการคลิกผ่าน ใน LLM เป็นส่วนผสมของการถูกอ้างอิง วิธีการอธิบาย วิธีที่ปรากฏในรายการสั้น และแม้แต่ชื่อแบรนด์ของคุณหรือไม่ เนื่องจากคำหลักที่ตรงกันมีความสำคัญน้อยกว่าในการสนทนา การครอบคลุมหัวข้อ ความชัดเจนของเอนทิตี และสัญญาณความเป็นเจ้าของจึงมีความสำคัญมากขึ้น นั่นคือเหตุผลที่ GEO มุ่งเน้นที่เอนทิตี การกล่าวถึง และความเป็นเจ้าของแหล่งที่มา ไม่ใช่แค่คำหลักและลิงก์

การติดตาม: รากฐานของการปรับให้เหมาะสมกับ LLM

เช่นเดียวกับที่ SEO พัฒนาขึ้นเมื่อการติดตามดีขึ้น GEO จะขยายตัวก็ต่อเมื่อการมองเห็นสามารถวัดผลได้เท่านั้น วันนี้เราอยู่ในช่วงเริ่มต้น – ลองนึกถึงยุคก่อนชุดเครื่องมือ ก่อนที่แพลตฟอร์ม SEO ขนาดใหญ่มักจะทำให้เป็นมาตรฐาน แต่ผู้นำสามารถสร้างพื้นฐานการติดตามที่มั่นคงได้ในขณะนี้และเริ่มเรียนรู้

เป้าหมายนั้นง่าย: วัดว่าแบรนด์ของคุณปรากฏในการตอบคำถามของ LLM บ่อยแค่ไหนสำหรับชุดคำถามที่เป็นตัวแทน วิธีการนำเสนอ และใครอื่นที่อยู่ในนั้น จากนั้นเมื่อเวลาผ่านไป คุณต้องการเห็นส่วนแบ่งเสียงของคุณเพิ่มขึ้น การกล่าวถึงของคุณมีความแม่นยำมากขึ้น และการอ้างอิงของคุณชี้ไปยังสินทรัพย์ที่แข็งแกร่ง สิ่งนี้เปลี่ยนความแปรปรวนที่ดูเหมือนสุ่มให้เป็นรูปแบบที่คุณสามารถจัดการได้

แบบจำลองการสุ่มตัวอย่างสำหรับการวัดความสามารถในการมองเห็น

เนื่องจากคำตอบของ LLM มีความแตกต่างกัน คุณจึงต้องสุ่มตัวอย่างซ้ำๆ วิธีที่ดีที่สุดในปัจจุบันยืมมาจากแบบสำรวจการเลือกตั้ง:

• สร้างชุดคำถามที่เป็นตัวแทน: เลือกพรอมต์ที่มีความตั้งใจสูง 250–500 ข้อที่ตรงกับวิธีการที่ผู้คนทำการวิจัยในหมวดหมู่ของคุณ รวมถึงพรอมต์ทั่วไป (“X ที่ดีที่สุดสำหรับ Y”) คำถามระดับกลาง (“X vs Y สำหรับกรณีการใช้งาน Z”) และพรอมต์แบรนด์ (“Brand A ดีสำหรับ [งาน] หรือไม่”)
• สุ่มตัวอย่างบ่อยๆ: รันพรอมต์เดียวกันทุกวันหรือทุกสัปดาห์ในเครื่องยนต์ต่างๆ (ChatGPT, Gemini, Claude และหากมีประโยชน์ Perplexity หรืออื่นๆ) รักษาคำศัพท์พรอมต์ให้คงที่ระหว่างการรันตัวอย่างแต่ละครั้ง
• บันทึกการกล่าวถึงและการอ้างอิง: ติดตามเมื่อแบรนด์ของคุณปรากฏเป็นข้อความอ้างอิง (การกล่าวถึง) และเมื่อหน้าเว็บของคุณถูกอ้างอิงเป็นแหล่งที่มา (การอ้างอิง) บันทึก URL เฉพาะและวิธีการอธิบายแบรนด์ของคุณ
• เปรียบเทียบส่วนแบ่งเสียง: คำนวณส่วนแบ่งการกล่าวถึงและการอ้างอิงของคุณเทียบกับชุดคู่แข่งที่กำหนดไว้ ทำสิ่งนี้ตามคำถามและตามธีม
• รวมผลลัพธ์เมื่อเวลาผ่านไป: ใช้ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่เพื่อลดสัญญาณรบกวน เมื่อเวลาผ่านไป สัญญาณการมองเห็นที่เสถียรจะเกิดขึ้น

เครื่องมือยุคแรกๆ สามารถทำให้กระบวนการนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติได้ แพลตฟอร์มอย่าง Profound, Conductor และ OpenForge กำลังเพิ่มคุณสมบัติการติดตาม LLM ที่รันพรอมต์ วิเคราะห์คำตอบ และจัดเก็บผลลัพธ์ แม้ว่าจะยังไม่สมบูรณ์แบบ แต่ก็ช่วยสร้างโครงสร้าง ขนาด และความสามารถในการทำซ้ำได้ แม้ว่าคุณจะเริ่มต้นด้วยสคริปต์และสเปรดชีต แบบจำลองการสุ่มตัวอย่างก็เป็นแบบจำลองทางจิตใจที่ถูกต้อง

การสร้างกรอบการติดตามที่หลากหลาย

ส่วนแบ่งเสียงในการตอบคำถามเป็นสิ่งสำคัญ แต่ไม่ใช่ทั้งหมด คุณยังต้องการเห็นว่าการมองเห็นที่ขับเคลื่อนด้วย AI แปลเป็นมาตรการหรือไม่ เนื่องจากไม่มีเครื่องมือเดียวที่สามารถแสดงเส้นทางทั้งหมดในปัจจุบัน ให้รวมสัญญาณหลายอย่าง:

• การติดตามส่วนแบ่งเสียง (SOV): ใช้การรันตัวอย่างของคุณเพื่อสร้างพื้นฐาน SOV ตามเครื่องยนต์ ธีม และประเภทคำถาม แยกการกล่าวถึงและการอ้างอิง การกล่าวถึงบ่งบอกถึงการรับรู้ การอ้างอิงบ่งบอกถึงความไว้วางใจ
• การติดตามการส่งต่อใน GA4: สร้างมิติที่กำหนดเองเพื่อจับรูปแบบการส่งต่อ LLM ที่ทราบได้หากเป็นไปได้ แม้ว่า LLM บางตัวจะไม่ส่งต่อผู้ส่งต่อ คุณก็ยังสามารถสังเกตเห็นยอดสูงสุดที่เชื่อมโยงกับจังหวะการสุ่มตัวอย่างของคุณหรือเนื้อหาใหม่ที่เข้าสู่คำตอบ
• ทราฟฟิกหน้าแรกที่มีตราสินค้าใน Search Console: ผู้ใช้จำนวนมากตรวจสอบเอาต์พุตของ AI โดยการค้นหาชื่อแบรนด์ของตนทันทีหลังจากเห็นคำตอบ ตรวจสอบการแสดงผลและการคลิกบนหน้าแรกที่มีตราสินค้า หากสิ่งนี้เพิ่มขึ้นพร้อมกับการเพิ่มขึ้นของ SOV ของคุณ คุณน่าจะส่งผลต่อพฤติกรรมผ่าน LLM

พิจารณาข้อมูลเหล่านี้เป็นทิศทาง ยังไม่มีการแสดงที่สมบูรณ์แบบ ระวังใครก็ตามที่สัญญาว่าจะเห็นภาพทั้งหมดแทนที่จะใช้แนวโน้มข้ามสัญญาณเหล่านี้เพื่อแจ้งการตัดสินใจ จัดลำดับความสำคัญ และอธิบายความคืบหน้าให้กับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

การประมาณปริมาณการค้นหา LLM

ผู้นำถามคำถามที่ยุติธรรม: หัวข้อใดภายใน LLM ที่มีความสำคัญพอที่จะสนใจ? เนื่องจากไม่มีปริมาณการค้นหา LLM ให้เปลี่ยนจากการคิดในระดับคำถามเป็นการคิดในระดับธีม ประมาณความต้องการสัมพัทธ์ดังต่อไปนี้:

• เริ่มต้นด้วยปริมาณ SEO: ใช้คำหลัก SEO ชั้นนำของคุณที่มีเจตนาทางการค้าที่ชัดเจนเป็นตัวแทน หาก “ซอฟต์แวร์บัญชีเงินเดือนที่ดีที่สุดสำหรับสตาร์ทอัพ” ขับเคลื่อนทราฟฟิก SEO ที่แข็งแกร่ง ให้สันนิษฐานว่าสัดส่วนของผู้ใช้ที่ทำการวิจัยเหล่านี้ยังใช้ LLM เพื่อถามคำถามที่คล้ายกัน
• เพิ่มการนำ AI ไปใช้: ประมาณสัดส่วนของผู้ชมของคุณที่ใช้ LLM สำหรับการวิจัย ในอุตสาหกรรมที่มีการนำ AI ไปใช้อย่างแพร่หลาย ผู้ใช้ 20–25% อาจอาศัย LLM ในบางขั้นตอน ในสาขาที่เคลื่อนตัวช้าลง 5–10% เป็นค่าเริ่มต้นที่ปลอดภัยกว่า ใช้เปอร์เซ็นต์เหล่านั้นกับปริมาณ SEO เพื่อให้ได้ความต้องการ LLM ที่เป็นทิศทาง
• ใช้เครื่องมืออนุมาน: แพลตฟอร์มที่เกิดขึ้นใหม่บางแห่งตรวจสอบรูปแบบ API และเอาต์พุตของโมเดลเพื่อประมาณกลุ่มคำถามและการเติบโตของพวกเขา ตัวเลขไม่ถูกต้อง แต่ช่วยจัดอันดับหัวข้อได้ คาดว่าแบบจำลองเหล่านี้จะมีการปรับปรุงอย่างรวดเร็วในช่วงหนึ่งถึงสองปีข้างหน้า

วิธีนี้