Writer: 
Share
ในยุคที่พฤติกรรมผู้บริโภคเปลี่ยนผ่านเข้าสู่ปรากฏการณ์ “Zero-Click” อย่างเต็มตัว ผู้คนไม่ได้เสิร์ชหาข้อมูลผ่าน Search Engine แล้วคลิกเข้าสู่เว็บไซต์ทีละหน้าเหมือนในอดีตอีกต่อไป แต่เลือกที่จะตั้งคำถามตรงไปยัง Generative AI ไม่ว่าจะเป็น ChatGPT, Claude, Gemini หรือ Perplexity แล้วรับคำตอบที่ถูกประมวลผลมาให้เสร็จสรรพในทันที
สถานการณ์นี้ส่งผลกระทบโดยตรงต่อแบรนด์อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ เพราะหาก AI ไม่รู้จัก ไม่เข้าใจ หรือไม่ดึงข้อมูลของแบรนด์ไปใช้ โอกาสที่แบรนด์จะเข้าไปอยู่ในขั้นตอนการพิจารณาของผู้บริโภคก็แทบจะเป็นศูนย์ นั่นจึงเป็นเหตุผลที่คำว่า Generative Engine Optimization (GEO) กลายมาเป็นหัวใจสำคัญในกลยุทธ์การตลาดดิจิทัลยุคปัจจุบัน
อย่างไรก็ตาม โจทย์ของ GEO ในวันนี้ไม่ได้หยุดอยู่แค่การทำอย่างไรให้ AI “เห็น” หรือ “เอ่ยชื่อ” แบรนด์เราเท่านั้น รายงานวิจัยฉบับล่าสุด “The Credibility Paradox” โดย เบอร์สัน (Burson) เอเจนซี่ด้านการสื่อสารระดับโลก ร่วมกับ Profound และ Limbik ได้เปิดเผยข้อมูลอินไซต์สำคัญที่ชี้ให้เห็นว่า GEO กำลังยกระดับจากเทคนิคการทำคอนเทนต์เพื่อเพิ่มการมองเห็น สู่การเป็น “เครื่องมือเชิงกลยุทธ์ในการสร้างความน่าเชื่อถือ (Brand Trust)” ซึ่งกลายเป็นตัวแปรตัดสินความอยู่รอดขององค์กรในยุค AI ครองเมือง
ทำไม GEO ยุค Zero-Click ถึงเป็นมากกว่าเรื่องทางเทคนิค?
ย้อนกลับไปในช่วงแรกของการทำ GEO แบรนด์ส่วนใหญ่มักโฟกัสไปที่กระบวนการทางเทคนิค คล้ายกับการทำ SEO ในอดีต นั่นคือทำอย่างไรให้ Generative AI นำชื่อแบรนด์ไปอ้างอิงเป็นคำตอบ หรือใส่ลิงก์แหล่งที่มาขององค์กรลงในเนื้อหา แต่ในความเป็นจริง เมื่อผู้บริโภคอ่านคำตอบจาก AI โดยไม่คลิกเข้าไปดูแหล่งต้นทาง ตัวแบบภาษาขนาดใหญ่ หรือ LLMs (Large Language Models) จึงทำหน้าที่เป็นทั้ง “ผู้คัดสรร” และ “ผู้กำหนด” ภาพลักษณ์รวมถึงชื่อเสียงขององค์กรโดยตรง
คอรีย์ ดูโบรวา ซีอีโอของเบอร์สัน ได้ให้มุมมองที่น่าสนใจเกี่ยวกับเรื่องนี้ว่า AI ทำหน้าที่ทั้งสร้าง สรุป และส่งมอบข้อมูลถึงกลุ่มเป้าหมายโดยตรง ดังนั้น การปรากฏตัวของแบรนด์ในคำตอบของ LLMs จึงเป็นเพียงก้าวแรกเท่านั้น แต่การมองเห็นเพียงอย่างเดียวไม่ใช่คำตอบทั้งหมดของโจทย์การสื่อสาร
“บทบาทของนักสื่อสารและแบรนด์ในวันนี้ ไม่ใช่แค่การทำให้ลูกค้าปรากฏอยู่ในสายตาของกลุ่มเป้าหมาย แต่รวมถึงการสร้างเนื้อหาและหลักฐานที่แข็งแกร่งแบบรอบด้าน ซึ่งจะช่วยเสริมให้ AI ให้คำตอบที่น่าเชื่อถือกับกลุ่มเป้าหมายสำคัญ การเปลี่ยนความน่าเชื่อถือนี้ให้กลายเป็นข้อได้เปรียบทางการแข่งขัน คือหัวใจที่แท้จริงของ GEO”
ด้าน เรด เซอร์ทิดา หัวหน้าฝ่าย Intelligence & Transformation ภูมิภาค APAC ของเบอร์สัน เสริมว่า ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก แบรนด์ส่วนใหญ่ยังคงตื่นตัวเฉพาะเรื่องการทำอย่างไรให้มีชื่อแบรนด์ปรากฏอยู่ในคำตอบ AI แต่ยังให้ความสำคัญน้อยมากกับเรื่อง ความถูกต้อง ตรวจสอบได้ และความน่าเชื่อถือ ของข้อมูลเหล่านั้น ทั้งที่ในความเป็นจริง AI ได้กลายมาเป็นสื่อกลางในการสร้างความเข้าใจและประเมินภาพลักษณ์ขององค์กรไปแล้ว
เจาะลึกอินไซต์ “The Credibility Paradox” AI ให้คะแนนความน่าเชื่อถือแบรนด์จากอะไร?
เพื่อความเข้าใจที่ลึกซึ้งขึ้น เบอร์สันได้ร่วมมือกับ Profound แพลตฟอร์ม AI ด้านการตลาด และ Limbik ผู้เชี่ยวชาญด้าน Cognitive AI โดยวิเคราะห์คำตอบจากแพลตฟอร์ม AI ชั้นนำ 7 ราย ปกคลุมข้อมูลของ 85 บริษัทข้ามชาติ ผ่านตัวชี้วัดภาพลักษณ์องค์กร 8 ด้าน ตามแนวคิด Reputation Capital ได้แก่ นวัตกรรม, ความคิดสร้างสรรค์, สภาพแวดล้อมการทำงาน, ผลิตภัณฑ์, ผลประกอบการ, ธรรมาภิบาล, ความรับผิดชอบต่อสังคม (CSR) และความเป็นผู้นำ
ประเมินผลผ่านเครื่องมือ Decipher โดยวิเคราะห์คะแนนความน่าเชื่อถือรวมกว่า 55,000 รายการ จากกลุ่มผู้รับสาร 3 กลุ่ม ได้แก่ ประชาชนทั่วไป, ผู้นำทางความคิดเห็นและผู้มีอำนาจตัดสินใจทางธุรกิจ ซึ่งผลวิจัยได้เผยให้เห็นอินไซต์สำคัญ 4 ประการ ดังนี้
1. AI เชื่อมั่นใน “หลักฐานที่จับต้องได้” มากกว่าเรื่องเล่าลอยๆ
ผลการวิจัยพบว่า คำตอบของ AI ที่อ้างอิงข้อมูลด้าน นวัตกรรม, ผลิตภัณฑ์ และสภาพแวดล้อมการทำงาน จะได้รับคะแนนความน่าเชื่อถือสูงกว่าประเด็นที่ขึ้นอยู่กับมุมมองของบุคคล เช่น ความเป็นผู้นำ, ธรรมาภิบาล หรือ ความรับผิดชอบต่อสังคม
นั่นแปลว่า AI ไม่ได้หลงเชื่อเพียงแค่ข้อความโฆษณาหรือคำกล่าวอ้างของแบรนด์ แต่ให้ความสำคัญกับข้อมูลเชิงประจักษ์ และข้อมูลยืนยันจากแหล่งข่าวที่เป็นอิสระ เช่น รายงานข่าว บทวิเคราะห์ รีวิวจากผู้ใช้จริง หรือบทสนทนาบนโซเชียลมีเดีย
2. “สภาพแวดล้อมการทำงาน” คือปัจจัยเงียบที่ทรงพลังที่สุด
สิ่งที่น่าสนใจคือ สภาพแวดล้อมการทำงานกลายเป็นตัวชี้วัดความน่าเชื่อถือที่มักถูกแบรนด์มองข้าม แต่กลับทำคะแนนความน่าเชื่อถือได้สูงสุดในกลุ่มประชาชนทั่วไป
เหตุผลสำคัญคือ LLMs มักจะดึงข้อมูลมาจากแหล่งข้อมูลเปิดที่ตรวจสอบได้เป็นอิสระ เช่น รีวิวบนแพลตฟอร์มสมัครงาน (เช่น Glassdoor, LinkedIn) รายงานในตลาดแรงงาน และข่าวสารในหน้าสื่อมวลชน ข้อมูลจริงจากฝั่งพนักงานและตลาดแรงงานจึงกลายเป็นรากฐานสำคัญที่ส่งผลต่อการประเมินภาพลักษณ์ขององค์กรโดย AI โดยที่หลายแบรนด์ไม่ทันระวัง
3. “ความเป็นผู้นำ” คือโจทย์ที่สร้างความน่าเชื่อถือผ่าน AI ได้ยากที่สุด
ในทางกลับกัน ประเด็นด้าน ความเป็นผู้นำ กลับได้คะแนนความน่าเชื่อถือระดับต่ำที่สุดในทุกอุตสาหกรรม การสื่อสารเพียงแค่คำวิสัยทัศน์หรือคำสัมภาษณ์ของผู้บริหารไม่เพียงพอที่จะทำให้ AI ตีความว่าเป็นความน่าเชื่อถือ
สำหรับอุตสาหกรรมที่ทำคะแนนในหัวข้อนี้ได้ดี เช่น อุตสาหกรรมการบินและเทคโนโลยี ข้อมูลที่ AI นำมาใช้อ้างอิงมักมาจากหลักฐานเชิงโครงสร้าง ได้แก่ โครงสร้างการบริหารงาน ผลประกอบการทางธุรกิจ และการได้รับรางวัลหรือการรับรองจากองค์กรภายนอก ไม่ใช่คำคุยโตในพื้นที่สื่อขององค์กรเอง
4. ระดับความเชื่อมั่นแตกต่างกันตาม “กลุ่มเป้าหมาย”
AI คำนวณคำตอบออกมา แต่ไม่ได้หมายความว่าผู้ฟังทุกคนจะรู้สึกเชื่อถือในระดับที่เท่ากัน ผลวิจัยระบุว่า กลุ่มผู้บริหารและผู้มีอำนาจตัดสินใจทางธุรกิจ มีแนวโน้มที่จะเชื่อถือคำตอบจาก AI มากกว่าประชาชนทั่วไปถึง 10%
เนื่องจากกลุ่มผู้บริหารมีความเชี่ยวชาญเฉพาะทางสูงกว่า จึงเปิดรับและทำความเข้าใจเรื่องราวเชิงกลยุทธ์ นวัตกรรม และกลไกทางธุรกิจได้ดีกว่า ดังนั้น การวางกลยุทธ์ GEO ที่แม่นยำ จึงไม่สามารถใช้วิธีเดียวตอบโจทย์คนทุกกลุ่มได้ แต่ต้องมีการแบ่ง segment ของเนื้อหาให้ตรงกับกลุ่มเป้าหมายอย่างชัดเจน
ถอดกลยุทธ์แบรนด์: ปรับทิศทางการสื่อสารให้ชนะทั้ง AI และคน
จากรายงานวิจัยดังกล่าว สตีฟ รูเบลรองประธานบริหารฝ่าย Media Insights & Measurement ของเบอร์สัน ชี้ให้เห็นว่า GEO ได้วิวัฒนาการจากการทดสอบการมองเห็น มาสู่การเป็น บททดสอบชื่อเสียงขององค์กร ว่ามีความชัดเจน แข็งแกร่ง และน่าเชื่อถือพอที่จะถูกนำไปใช้อ้างอิงหรือไม่
เพื่อให้แบรนด์สามารถรับมือกับยุค Zero-Click ได้อย่างมีประสิทธิภาพ องค์กรจำเป็นต้องปรับเปลี่ยนกลยุทธ์การสื่อสารใน 3 มิติหลัก:
- ร้อยเรียงการสื่อสารแบบ Omnichannel Content: ไม่สามารถพึ่งพาแค่แพลตฟอร์มของตัวเอง (Owned Media) ได้อีกต่อไป แต่ต้องสร้างเนื้อหาครอบคลุมทั้งพื้นที่สื่อหลัก (Earned Media), ช่องทางขององค์กร (Owned Media) และสื่อโซเชียล (Social Media) เพื่อสร้าง Ecosystem ข้อมูลที่สอดคล้องกันทั่วทั้งโลกออนไลน์
- เน้นสร้าง Proof Points มากกว่าการสร้าง Claim: ปรับเปลี่ยนวิธีเล่าเรื่องจากการบอกว่า “แบรนด์เราดีอย่างไร” เป็นการสร้างหลักฐานเชิงประจักษ์ เช่น ข้อมูลนวัตกรรมที่วัดผลได้ รายงานผลประกอบการ และการได้รับการยอมรับจากหน่วยงานภายนอก
- ใส่ใจกับ Employer Branding: สภาพแวดล้อมในที่ทำงานและเสียงจากพนักงานจริง คือหนึ่งในแหล่งข้อมูลหลักที่ AI นำไปประเมินความน่าเชื่อถือ การดูแลวัฒนธรรมองค์กรและภาพลักษณ์ในฐานะนายจ้างจึงส่งผลโดยตรงต่อ GEO
- คำนึงถึงความหลากหลายเชิงวัฒนธรรมและภาษา: AI ในแต่ละภูมิภาคและภาษา มีการประมวลผลและให้คะแนนความน่าเชื่อถือที่แตกต่างกัน แบรนด์จึงต้องปรับกลยุทธ์การสื่อสารให้สอดคล้องกับบริบทเฉพาะของแต่ละตลาดด้วย
ในยุคที่ผู้บริโภคถาม AI ก่อนถามเพื่อน และรับคำตอบโดยไม่คลิกดูแหล่งที่มา GEO จึงไม่ใช่เรื่องของฝ่าย IT หรือฝ่าย SEO เพียงอย่างเดียวอีกต่อไป แต่คือ ศาสตร์ใหม่ของการบริหารจัดการภาพลักษณ์และสร้าง Brand Trust ที่ฝ่ายการตลาดและการสื่อสารองค์กรต้องก้าวเข้ามาวางกลยุทธ์อย่างจริงจังตั้งแต่วันนี้
อ่านรายงานฉบับเต็มเพิ่มเติมได้ที่: www.bursonglobal.com/BeyondGEO
