แอปพลิเคชัน AI แบบสนทนา เช่น ChatGPT, Perplexity และ Google AI Mode สร้างข้อความสรุปและตัวอย่างโดยไม่สร้างเนื้อหาใหม่จากศูนย์ แต่เลือก คัดลอกจากเนื้อหาเว็บไซต์เดิม บีบอัด และประกอบเข้าด้วยกัน ดังนั้น ถ้าหากเนื้อหาของคุณไม่เป็นมิตรกับ SEO และไม่สามารถถูกค้นหาและจัดอันดับได้ ก็จะไม่ปรากฏในผลการค้นหา AI ที่ใช้การสร้างเนื้อหาแบบอัตโนมัติ ฟังก์ชันการค้นหาในปัจจุบันส่วนใหญ่ขับเคลื่อนด้วย AI อย่างไรก็ตาม ถ้าเว็บไซต์ของคุณไม่ได้ออกแบบในรูปแบบที่เครื่องอ่านเข้าใจได้ ก็มีความเสี่ยงที่จะถูกมองข้าม ซึ่งที่สำคัญในที่นี้คือ ข้อมูลแบบมีโครงสร้าง ซึ่งไม่ใช่แค่กลยุทธ์ SEO เท่านั้น แต่เป็นโครงสร้างที่ช่วยให้ AI สามารถดึงข้อมูลที่ถูกต้องและแม่นยำได้อย่างเชื่อถือได้ ในบทความนี้จะแสดงการทดลองควบคุมบนเว็บไซต์จำนวน 97 หน้า โดยเน้นให้เห็นว่าข้อมูลแบบมีโครงสร้างช่วยปรับปรุงความสอดคล้องของตัวอย่างข้อความสรุปและความสัมพันธ์ในบริบท ซึ่งถูกวิเคราะห์ในกรอบความหมายเชิงซ semantic framework หลายคนสงสัยว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ใช้ข้อมูลแบบมีโครงสร้างหรือไม่ LLMs เองไม่ได้เข้าถ้าถึงเว็บไซต์โดยตรง แต่พึ่งพาเครื่องมือในดึงข้อมูลเว็บไซต์ ซึ่งเครื่องมือเหล่านี้ได้ประโยชน์มากจากการทำดัชนีข้อมูลแบบมีโครงสร้าง ผลลัพธ์เบื้องต้นแสดงให้เห็นว่าข้อมูลแบบมีโครงสร้างช่วยเสริมเสถียรภาพและความเกี่ยวข้องของเนื้อหาใน GPT-5 และสามารถผลักดันให้ขีดจำกัด "wordlim" ซึ่งเป็นโควตาซ่อนเร้นที่ควบคุมจำนวนคำที่แสดงในคำตอบของ AI เพิ่มขึ้น เนื้อหาที่สมบูรณ์และแยกประเภทได้ดีขึ้นจะเพิ่มโควตานี้ ซึ่งช่วยให้ AI มองเห็นข้อมูลของคุณได้ชัดเจนมากขึ้น ทำไมเรื่องนี้จึงสำคัญในตอนนี้?เพราะ AI ทำงานภายใต้ขีดจำกัดที่ชัดเจนในเรื่องของจำนวนโทเค็น/อักขระ (wordlim) หากเนื้อหามีความคลุมเครือหรือไม่ได้ระบุประเภทอย่างชัดเจน ก็จะสิ้นเปลืองงบประมาณนี้ ในขณะที่ข้อมูลที่มีการระบุประเภท (typed facts) จะช่วยอนุรักษ์งบนี้ ข้อมูลแบบมีโครงสร้างโดยใช้ Schema. org ช่วยลดพื้นที่ค้นหา (search space) ของโมเดลโดยการกำหนดประเภทเนื้อหาอย่างชัดเจน เช่น สูตรอาหาร ผลิตภัณฑ์ และอื่น ๆ ซึ่งช่วยเสริมความเข้าใจและชัดเจนมากขึ้น Schema. org มักนำไปสู่การสร้าง Knowledge Graph ซึ่งเป็นฐานความรู้ที่ AI สามารถอ้างอิงและเชื่อมโยงได้ ซึ่งช่วยเชื่อมระหว่างหน้าเว็บไซต์และการวิเคราะห์ของ AI ข้อมูลแบบมีโครงสร้างไม่ได้เป็นการ "จัดอันดับ" เนื้อหาของคุณ แต่เป็นการทำให้สิ่งที่ AI รายงานเกี่ยวกับคุณมีความเสถียรและมั่นคงมากขึ้น **รูปแบบการทดลอง (97 URL):** โดยใช้เครื่องมือดึงข้อมูลภายในของ GPT-5 ผู้เขียนรวบรวมคำตอบเบื้องต้นจากการค้นหาและดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ต่าง ๆ เพื่อวิเคราะห์ด้วย AI SEO Agent ซึ่งตรวจสอบความพร้อมและชนิดของข้อมูลแบบมีโครงสร้าง ชุดข้อมูลนี้ประกอบด้วยสัญลักษณ์ต่าง ๆ เช่น has_sd (มีข้อมูลแบบมีโครงสร้างไหม), schema_classes (ประเภท schema), search_raw, open_raw (ตัวอย่างเนื้อหา) วิธีการ "LLM-as-a-Judge" ด้วย Gemini 2. 5 Pro ช่วยประเมินในสามด้านคือ ความสอดคล้อง (ความแตกต่างของความยาว snippets), ความเหมาะสมในบริบท (คำสำคัญและส่วนประกอบที่ครอบคลุมตามประเภทหน้าเว็บ), และคะแนนคุณภาพ (รวมคำสำคัญ, สัญญาณการรู้จำชื่อ/entities, และการสะท้อน schema) **โควต้า Wordlim ที่ซ่อนอยู่:** GPT-5 ใช้กลยุทธ์การกำหนดข้อจำกัดความยาวคำตอบแบบปรับตัวตามความรวยของเนื้อหา: - หน้าเว็บที่ไม่มีข้อมูลแบบมีโครงสร้าง (Unstructured) จะได้ประมาณ 200 คำ - หน้าเว็บที่มีข้อมูลแบบมี schema (Marked-up) จะได้ประมาณ 500 คำ - หน้าเว็บที่เป็นแหล่งข้อมูลสำคัญ (Dense authoritative sources) อาจได้เกิน 1, 000 คำ ขีดจำกัดนี้สนับสนุนให้ AI สังเคราะห์เนื้อหาแทนการคัดลอก ช่วยหลีกเลี่ยงปัญหาลิขสิทธิ์ และทำให้คำตอบเข้าใจง่ายขึ้น การมีข้อมูลแบบมีโครงสร้างจะเพิ่ม "ความสามารถในการมองเห็น" หรือ visibility quota ของ AI ซึ่งอนุญาตให้สร้างคำตอบที่ยาวขึ้นและซับซ้อนมากขึ้น **ผลลัพธ์:** 1. **ความสอดคล้อง:** Snippets จากหน้าเว็บที่มีข้อมูลแบบมีโครงสร้างมีความกระชับแน่นอนและมีความแปรปรวนต่ำกว่าทำให้ผลลัพธ์คาดเดาได้ง่ายขึ้น โดยไม่เพิ่มความยาวเฉลี่ยของ snippet ซึ่งแสดงให้เห็นว่า AI ชอบข้อมูลที่เป็นประเภทและเชื่อถือได้มากกว่าข้อมูล HTML ที่ไม่ได้ระบุประเภทอย่างชัดเจน 2.
**ความเหมาะสมในบริบท:** - สูตรอาหารที่มี schema อย่างถูกต้องจะมีรายละเอียดวัตถุดิบและขั้นตอนมากขึ้น - ตัวอย่าง snippet สำหรับสินค้าจะมีการใช้ JSON-LD เช่น Ratings และ Offers ซึ่งแสดงให้เห็นว่า schema ถูกนำเสนอและเป็นจุดเชื่อมต่อให้เข้าใจว่าสินค้านั้นเป็นอะไร - บทความแสดงการปรับปรุงเล็กน้อยในเรื่องผู้เขียน วันที่ รายการหัวข้อข่าว 3. **คะแนนคุณภาพ:** หน้าเว็บที่มี schema แสดงผลเพิ่มขึ้นในด้านคะแนนคุณภาพ โดยเฉพาะสูตรอาหารและบางบทความ ทำให้ความแปรปรวนลดลง ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบเชิงการแข่งขันในข้อจำกัดของ AI **นอกจากความสอดคล้อง:** หน้าเว็บที่มีข้อมูลแบบมีโครงสร้างหลายองค์ประกอบและเชื่อมโยงกันจะสามารถสร้าง snippets ยาวและข้อมูลแน่นหนากว่าก่อนที่จะถูกตัด การมีข้อมูลและความเชื่อมโยง (interlinked facts) ช่วยให้โมเดลเน้นข้อมูลคุณค่ามากขึ้น ซึ่งเป็นการยืดเวลาที่เนื้อหายังคงอยู่ใน snippet ได้ดีขึ้น ในทางตรงกันข้าม หน้าเว็บที่ไม่มี schema มีความเสี่ยงที่จะถูกตัดทอนเนื้อหาอย่างรวดเร็วเนื่องจากความไม่แน่ใจในข้อมูล **จาก Schema สู่กลยุทธ์: คู่มือ SE0** ไซต์ควรรวมข้อมูลไว้ในสองระดับ: - **Entity Graph:** ข้อมูลแบบมีโครงสร้างตาม Schema สำหรับสินค้า, ข้อเสนอ, หมวดหมู่, สถานที่ ฯลฯ - **Lexical Graph:** เนื้อหาที่เป็นข้อความแบ่งเป็นกลุ่มและเชื่อมโยงด้วย entities เช่น คำถามที่พบบ่อย (FAQs) นโยบายต่าง ๆ คู่มือนี้เป็นกลยุทธ์ที่จะเสริมสร้างโครงสร้างสำหรับ AI (entities) พร้อมกับข้อมูลเชิงข้อความที่สามารถอ้างอิงได้ (lexical) ซึ่งช่วยเพิ่มความแม่นยำและความครอบคลุมในขีดจำกัดของ wordlim คำแนะนำ: - ใช้ JSON-LD schemas สำหรับเทมเพลตหลัก เช่น Recipe, Product + Offer, Article/NewsArticle - เชื่อมโยงข้อมูล entities กับเนื้อหาที่เป็นกลุ่ม เช่น สเปค และ FAQs - ทำให้ HTML ที่แสดงผลในหน้านั้นสอดคล้องกันและเน้นข้อมูลสำคัญและมั่นคง - ตรวจสอบความแปรปรวนและคำสำคัญในสรุปผลของ AI เพื่อต่อยอดและปรับปรุงเนื้อหา **บทสรุป:** ข้อมูลแบบมีโครงสร้างไม่ได้เพิ่มความยาวเฉลี่ยของ snippets แต่ช่วยเพิ่มความมั่นใจ ทำให้เนื้อหาสรุปมีความเสถียร และเพิ่มคุณภาพของ snippets รวมไปถึงการมองเห็นใน GPT-5 ภายใต้ข้อจำกัดของ wordlim สำหรับทีม SEO และผลิตภัณฑ์ การใช้ข้อมูลแบบโครงสร้างเป็นโครงสร้างพื้นฐานสำคัญ: เริ่มจากแก้ไขโครงสร้าง HTML ให้ถูกต้องก่อน แล้วจึงเสริมข้อมูลแบบมีโครงสร้างเพื่อปรับปรุงความเข้าใจเชิงนามธรรมและการค้นพบ ในการค้นหาโดย AI ความหมาย (semantics) กลายเป็นแนวหน้าใหม่ของการมองเห็นและความสามารถในค้นหา
โครงสร้างข้อมูลช่วยเพิ่มคุณภาพตัวอย่างการค้นหา AI และความสามารถในการมองเห็น SEO
บริษัท Liberate ซึ่งเป็นสตาร์ทอัปด้าน AI ที่เชี่ยวชาญในการอัตโนมัติการดำเนินงานด้านประกันภัย ได้ระดมทุนรวม 50 ล้านดอลลาร์สหรัฐในรอบระดมทุนแบบทั้งหมดเป็นทุนหุ้น โดยได้รับการนำโดย Battery Ventures โดยมีเป้าหมายเพื่อขยายการใช้งาน AI ไปยังผู้ให้บริการและตัวแทนจำหน่ายทั่วโลก การระดมทุนรอบนี้ทำให้มูลค่าหุ้นของบริษัทที่ก่อตั้งเมื่อสามปีก่อนในซานฟรานซิสโก อยู่ที่ 300 ล้านดอลลาร์ หลังจากได้รับเงินลงทุนใหม่จาก Canapi Ventures และนักลงทุนเดิมอย่าง Redpoint Ventures, Eclipse, และ Commerce Ventures เข้าร่วมด้วย ภาคประกันภัย โดยเฉพาะกลุ่มประกันภัยไม่ใช่ชีวิต ได้เผชิญกับความท้าทาย เช่น ค่าดำเนินงานที่สูงขึ้น ระบบเก่าที่มีข้อจำกัด และความต้องการของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น รายงานโดย Deloitte ชี้ให้เห็นว่าการเติบโตของเบี้ยประกันทั่วโลกในกลุ่มนี้คาดว่าจะชะลอลงไปจนถึงปี 2026 เนื่องจากการแข่งขันที่รุนแรง ความชะงักของอัตราเบี้ย และแรงกดดันด้านต้นทุนใหม่ ๆ เช่น ภาษี ในขณะที่การทดลองใช้ AI ในกลุ่มผู้ให้บริการประกันภัยก็เกิดขึ้น แต่โครงการต้น ๆ ก็ประสบความล้มเหลวเนื่องจากข้อมูลที่แยกส่วนและกระบวนการทำงานที่เข้มงวด อย่างไรก็ตาม ผู้ประกอบการประกันภัยในปัจจุบันกำลังหันมาใช้ AI อย่างเต็มรูปแบบ ซึ่งไม่ใช่เพียงแค่เสริมเพิ่มเติม แต่เป็นการผนวกเข้าไปในกระบวนการดำเนินงานอย่างลึกซึ้ง ซึ่ง Liberate ก็เป็นหนึ่งในกลุ่มนั้นด้วย ก่อตั้งขึ้นในปี 2022 Liberate เน้นพัฒนาระบบ AI สำหรับบริษัทประกันภัยทรัพย์สินและภัยพิบัติ ที่ช่วยปรับปรุงกระบวนการขาย การให้บริการ และการเคลมประกัน ระบบ AI เสียงชื่อ Nicole ทำหน้าที่จัดการสายเข้าและสายออก เพื่อสนับสนุนการขายกรมธรรม์และตอบสนองความต้องการด้านบริการ เบื้องหลัง Nicole เป็นเครือข่ายของ AI ที่มีการใช้เหตุผลในการเชื่อมต่อกับระบบเดิมของผู้ให้บริการประกันภัย เพื่อรวบรวมบริบท และสร้างคำตอบอัตโนมัติ โดยไม่ต้องมีมนุษย์เข้ามามีส่วนร่วม AI เหล่านี้สามารถทำงานครอบคลุมตั้งแต่การเสนอราคาเคลม การดำเนินการเคลม ไปจนถึงการอัปเดตเพิ่มเติม รวมถึงทำงานผ่านช่องทาง SMS และอีเมล เพื่ออัตโนมัติขั้นตอนงานที่ทำซ้ำ ๆ Amrish Singh ผู้ร่วมก่อตั้งและซีอีโอของบริษัท ซึ่งเคยทำงานที่ Metromile (บริษัทประกันรถยนต์ในเครือ Lemonade) เกือบสี่ปี สะท้อนให้เห็นถึงโอกาสในการแก้ปัญหาการเติบโตที่หยุดชะงักของอุตสาหกรรม เขาร่วมก่อตั้ง Liberate ร่วมกับ Ryan Eldridge รองประธานฝ่ายวิศวกรรม ผู้เคยดำรงตำแหน่งผู้บริหารใน Metromile และ Jason St
ความก้าวหน้าทางด้านปัญญาประดิษฐ์ได้ผลักดันเทคโนโลยีดี Epfake ไปสู่อีกระดับที่ซับซ้อนขึ้น ทำให้สามารถสร้างวิดีโอปรับแต่งที่สมจริงอย่างมาก ซึ่งมักจะดูเหมือนเป็นของจริงแท้จริง การเข้าถึงดีEpfake ของประชาชนก็เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ทำให้เกิดความกังวลในอุตสาหกรรมสื่อและสังคมโดยรวม การแพร่กระจายของวิดีโอดีEpfake เผชิญความท้าทายอย่างมากในด้านการเผยแพร่ข่าวสารและข้อมูล เนื่องจากเส้นแบ่งระหว่างเนื้อหาของแท้และปลอมเริ่มเลือนลาง เพิ่มความเสี่ยงของข้อมูลผิดพลาดและแคมเปญสร้างข่าวเท็จ ซึ่งเป็นอันตรายต่อความเชื่อมั่นของสาธารณะในแหล่งข่าวที่เชื่อถือได้และทำให้การทำงานในการให้ข้อมูลแก่ประชาชนเป็นไปได้ยากขึ้น ผู้เชี่ยวชาญด้านเทคโนโลยีและสื่อเตือนถึงอำนาจที่เพิ่มขึ้นของอัลกอริธึมดีEpfake ซึ่งสามารถแปลงหน้าหรือปรับเสียงให้ดูน่าเชื่อถือและน่าเชื่อถือแต่เป็นเท็จ ความเสี่ยงไม่เพียงมาจากการสร้างเนื้อหาเท็จโดยเจตนาเท่านั้น แต่ยังรวมถึงการแชร์โดยไม่รู้ตัวจากบุคคลที่ไม่ระมัดระวัง การรับมือกับภัยคุกคามเหล่านี้จำเป็นต้องมีแนวทางหลายด้าน อย่างแรกคือการพัฒนาและนำเครื่องมือการตรวจจับขั้นสูงที่ใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องมาช่วยตรวจจับสัญญาณของการปรับแต่งวิดีโอ อย่างไรก็ตาม วิธีการตรวจจับเหล่านี้ต้องพัฒนาไปพร้อม ๆ กับเทคโนโลยีดีEpfake ซึ่งต้องมีการวิจัยอย่างต่อเนื่องและความร่วมมือระหว่างนักเทคโนโลยี องค์กรสื่อ และหน่วยงานบังคับใช้กฎหมายเป็นสำคัญ ประการที่สอง การจัดตั้งแนวทางจริยธรรมและมาตรฐานในการควบคุมการสร้างและเผยแพร่สื่อสังเคราะห์เป็นสิ่งสำคัญ กรอบเหล่านี้ช่วยกำหนดการใช้งานที่ยอมรับได้ เพิ่มความโปร่งใส และป้องกันพฤติกรรมที่เป็นอันตราย โครงการการศึกษาเพื่อสาธารณะก็มีความสำคัญเช่นกัน เพื่อเสริมสร้างความรู้ความเข้าใจให้กับบุคคลในการวิเคราะห์เนื้อหาอย่างมีวิจารณญาณ อุตสาหกรรมสื่อจะต้องปรับตัวอย่างมาก เรียกร้องให้มีการตรวจสอบข้อมูลที่เข้มงวดยิ่งขึ้นและการฝึกอบรมสำหรับนักข่าว เพื่อให้สามารถระบุและรายงานดีEpfake อย่างรับผิดชอบ ด้วยการส่งเสริมวัฒนธรรมแห่งความสงสัยและการตรวจสอบ สื่อจะสามารถจำกัดการแพร่กระจายของข้อมูลเท็จและรักษาความน่าเชื่อถือได้มากขึ้น รัฐบาลและนโยบายก็เผชิญกับความท้าทายในการควบคุมดีEpfake โดยต้องสมดุลระหว่างเสรีภาพในการแสดงออกกับการป้องกันข้อมูลผิดพลาดที่เป็นอันตราย ขณะที่บางภูมิภาคได้ออกกฎหมายเพื่อต่อสู้กับการใช้สื่อสังเคราะห์ในทางที่ไม่ดี แต่โดยรวมแล้วยังไม่มีมาตรฐานกฎระเบียบระดับโลกที่ครอบคลุม นอกเหนือจากภัยคุกคามแล้ว เทคโนโลยีดีEpfake ยังแสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่เป็นประโยชน์ในด้านความบันเทิง การศึกษา และวงการสร้างสรรค์ หากใช้อย่างมีจริยธรรมและโปร่งใส ก็สามารถเสริมสร้างการเล่าเรื่อง รักษารูปภาพของบุคคลสำคัญในประวัติศาสตร์ และสร้างประสบการณ์การเรียนรู้แบบสมจริง แต่ก็ต้องระวังไม่ให้ใช้ในทางที่ผิด การเติบโตอย่างรวดเร็วของเทคโนโลยีดีEpfake ชี้ให้เห็นถึงความเร่งด่วนที่สังคมจะต้องปรับกลไกการตรวจสอบความจริงในยุคดิจิทัลนี้ ความร่วมมือระหว่างนักพัฒนาเทคโนโลยี นักสื่อสาร นักศึกษา นักการเมือง และประชาชนเป็นสิ่งสำคัญในการพัฒนาระบบตอบสนองที่มีประสิทธิภาพ การรวมความคิดสร้างสรรค์ทางเทคโนโลยีกับความระมัดระวังด้านจริยธรรมสามารถแก้ไขปัญหาดีEpfake และรักษาความสมบูรณ์ของข้อมูล ขณะที่วิวัฒนาการของโลกดิจิทัลดำเนินไป การสื่อสารอย่างต่อเนื่องและกลยุทธ์เชิงรุก เช่น ส่งเสริมความรู้ด้านสื่อ ให้การสนับสนุนการวิจัยด้านการตรวจจับ สร้างมาตรฐานจริยธรรมที่ชัดเจน และออกกฎหมายที่รอบคอบ จะเป็นกุญแจสำคัญ เป้าหมายสูงสุดคือให้เทคโนโลยีส่งเสริมความจริงและความเชื่อมั่น มากกว่าการหลอกลวงและการแบ่งแยก
การขายล่วงหน้าของ Lightchain AI (LCAI) กำลังดึงดูดความสนใจอย่างมากในตลาดคริปโตเคอเรนซี โดยเสนอการลงทุนล่วงหน้าในราคาเพียง 0
บริษัทสตาร์ทอัพด้านปัญญาประดิษฐ์ Anthropic มีแนวโน้มที่จะพัฒนาผลประกอบการทางการเงินอย่างมีนัยสำคัญในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า โดยตั้งเป้าหมายยอดรายได้รวมอยู่ระหว่าง 20 พันล้าน ถึง 26 พันล้านดอลลาร์ ภายในปี 2026 ซึ่งเป็นการก้าวกระโดดอย่างมากจากการคาดการณ์รายได้ประมาณ 9 พันล้านดอลลาร์ในปลายปี 2025 โดยตั้งเป้าจะเพิ่มรายได้ประจำปีเป็นมากกว่ doubling — และอาจถึงสามเท่า — ภายในระยะเวลาเพียงปีเดียว การเติบโตของรายได้นี้ส่วนใหญ่เกิดจากการนำ AI สำหรับองค์กรของ Anthropic ไปใช้อย่างแพร่หลาย ซึ่งบริษัทให้บริการแก่ธุรกิจมากกว่า 300,000 แห่ง คิดเป็นประมาณ 80% ของรายได้รวมของบริษัท ในบรรดาผลิตภัณฑ์สำหรับองค์กรของ Anthropic นั้น เครื่องมือสร้างโค้ด Claude Code ซึ่งเปิดตัวเมื่อต้นปีนี้ เป็นส่วนสำคัญที่ผลักดันการขยายตัวนี้ เครื่องมือนี้ได้รับความนิยมอย่างรวดเร็ว ทำให้รายได้ประจำปีอยู่ในระดับใกล้เคียง 1 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความต้องการอย่างเข้มข้นสำหรับโซลูชัน AI ขั้นสูงที่เชี่ยวชาญด้านการเขียนโค้ดและการพัฒนา Software การเติบโตอย่างรวดเร็วของรายได้ของ Anthropic ทำให้บริษัทเป็นคู่แข่งที่แข็งแกร่งกับ OpenAI ซึ่งเป็นอีกหนึ่งผู้นำด้านนวัตกรรมในอุตสาหกรรม AI โดยในเดือนมิถุนายน 2025 OpenAI รายงานรายได้ในระดับประมาณ 10 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งทำให้ Anthropic ต้องเผชิญหน้ากับคู่แข่งทางการเงินและตลาดในกลุ่มเดียวกัน สำหรับเงินสนับสนุนทางการเงิน Anthropic ได้รับจากบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำอย่าง Google และ Amazon ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญต่อการเติบโตและมูลค่าของบริษัท มูลค่าของสตาร์ทอัพนี้ในปัจจุบันพุ่งสูงขึ้นเป็น 183 พันล้านดอลลาร์ ซึ่งเป็นการก้าวกระโดดอย่างโดดเด่นจากมูลค่า 61
ในยุคดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วนี้ เครื่องมือค้นหาได้เปลี่ยนแปลงไปโดยการบูรณาการปัญญาประดิษฐ์ (AI) ขั้นสูงเข้าไปในอัลกอริทึมหลักของพวกเขาเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความเกี่ยวข้องของผลลัพธ์การค้นหา การเปลี่ยนแปลงนี้เปลี่ยนแปลงพื้นฐานต่อวิธีการดึงข้อมูลและจัดอันดับออนไลน์ ซึ่งบังคับให้นักการตลาด เจ้าของเว็บไซต์ และผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO ต้องเข้าใจผลกระทบที่เพิ่มขึ้นของ AI และปรับกลยุทธ์ของตนเพื่อคงความมองเห็น โดยดั้งเดิม เครื่องมือค้นหาเคยพึ่งพาการจับคู่คำหลัก ลิงก์ย้อนกลับ และเมตริกการใช้งานของผู้ใช้เพื่อจัดอันดับผลลัพธ์ แต่วิธีเหล่านี้มีข้อจำกัดในการเข้าใจเจตนาที่ซับซ้อนเบื้องหลังคำค้นหาและเข้าใจบริบทของเนื้อหาเว็บอย่างเต็มที่ มักให้ผลลัพธ์ที่ตรงกับคำหลักแต่ไม่ตรงกับความต้องการของผู้ใช้ AI เข้ามาช่วยแก้ไขปัญหาเหล่านี้โดยให้การวิเคราะห์คำค้นหาและเนื้อหาเว็บอย่างละเอียดอ่อนผ่านการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) และการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งช่วยให้เครื่องมือค้นเข้าใจบริบท ความหมาย และเจตนาของผู้ใช้ได้ดีขึ้น นำไปสู่การตีความคำถามที่ซับซ้อน การรู้จักคำพ้องความหมาย และการให้ลำดับความสำคัญกับเนื้อหาที่เกี่ยวข้องอย่างแท้จริง หนึ่งในความก้าวหน้าของ AI ที่สำคัญคือ BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้เชิงลึกที่ให้เครื่องมือค้นหาเช่น Google สามารถประมวลผลคำค้นหาได้คล้ายคลึงกับมนุษย์ เข้าใจความแตกต่างในภาษาและความสัมพันธ์ระหว่างคำอย่างละเอียด ความก้าวหน้านี้เน้นให้เห็นถึงความจำเป็นในการปรับเปลี่ยนแนวปฏิบัติ SEO แบบดั้งเดิม: แม้ว่าความหนาแน่นของคำหลักและลิงก์ย้อนกลับจะยังคงสำคัญ แต่การค้นหาขับเคลื่อนด้วย AI ให้ความสำคัญกับเนื้อหาแบบครบถ้วนและคุณภาพสูงที่สอดคล้องกับเจตนาของผู้ใช้ เว็บไซต์ที่นำเสนอเนื้อหาที่มีมุมมองลึกซึ้ง โครงสร้างดี เป็นแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือจะได้รับการสนับสนุนมากขึ้น นอกจากนี้ อัลกอริทึม AI ยังสามารถตรวจจับสัญญาณการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ เช่น อัตราการคลิกเข้าไปอ่าน ระยะเวลาที่อยู่ในหน้า และอัตราการออกจากเว็บไซต์ ซึ่งส่งผลต่ออันดับการค้นหาโดยแสดงให้เห็นถึงคุณภาพและความเกี่ยวข้องของเนื้อหา ดังนั้น การสร้างเว็บไซต์ที่เป็นมิตรกับผู้ใช้และง่ายต่อการนำทางพร้อมเนื้อหาที่น่าดึงดูดใจจึงเป็นสิ่งจำเป็น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับการค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI กลยุทธ์สำคัญได้แก่: 1
ส่วนประกอบที่จำเป็นของเว็บไซต์นี้ล้มเหลวในการโหลด อาจเกิดจากส่วนขยายของเบราว์เซอร์ ปัญหาเครือข่าย หรือการตั้งค่าของเบราว์เซอร์ของคุณ กรุณาตรวจสอบการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตของคุณ ปิดตัวบล็อกโฆษณา หรือพยายามเข้าเว็บไซต์นี้โดยใช้เบราว์เซอร์อื่น
อาลีบาบาได้ประกาศความร่วมมือเชิงกลยุทธ์กับ Nvidia เมื่อไม่นานมานี้ โดยมีเป้าหมายเพื่อสนับสนุนการขยายศูนย์ข้อมูลอย่างต่อเนื่องของบริษัทและเร่งพัฒนาผลิตภัณฑ์ด้าน AI ความร่วมมือนี้เกิดขึ้นท่ามกลางข้อจำกัดในปักกิ่งที่ห้ามบริษัทเทคโนโลยีจีนซื้อชิปของ Nvidia แม้จะมีอุปสรรคด้านกฎระเบียบ แต่ อาลีบาบาก็ชัดเจนในการมุ่งมั่นให้ AI เป็นส่วนสำคัญของธุรกิจควบคู่ไปกับการดำเนินงานด้านค้าปลีกและขายส่งที่มีอยู่เดิม รายละเอียดของข้อตกลงระหว่างอาลีบาบาและ Nvidia ยังไม่ชัดเจนเท่าใดนัก โดยเฉพาะในเรื่องของการรวมการซื้อฮาร์ดแวร์เข้าไปด้วยหรือไม่ สิ่งหนึ่งที่เป็นแกนหลักของความร่วมมือนี้คือการผนวกชุดซอฟต์แวร์ Physical AI ของ Nvidia เข้ากับแพลตฟอร์ม AI ของอาลีบาบา (PAI) ซึ่งอาจช่วยให้อาลีบาบาสามารถเลี่ยงข้อจำกัดในการซื้อชิปได้โดยเน้นการผนวกซอฟต์แวร์และพัฒนาในระบบนิเวศ AI ของตนเอง นอกจากการใช้ประโยชน์จากซอฟต์แวร์ของ Nvidia แล้ว อาลีบาบายังพัฒนาชิป AI ของตนเองและเทคโนโลยีเครือข่ายประสิทธิภาพสูงเพื่อให้ลดการพึ่งพาผู้ผลิตอย่าง Nvidia สำหรับฮาร์ดแวร์สำคัญ กลยุทธ์นี้สะท้อนเป้าหมายที่กว้างขึ้นของอาลีบาบาในการเสริมสร้างความเชี่ยวชาญและความสามารถในการพัฒนาโครงสร้างพื้นฐานด้าน AI และนวัตกรรมด้วยตนเอง ในการประชุม Aspara เมื่อเร็วๆ นี้ ซีอีโอของอาลีบาบา เอ็ดดี้ วู ได้เน้นความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของโครงสร้างพื้นฐาน AI ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ เขาได้ร่างแผนขึ้นเพื่อขยายเครือข่ายศูนย์ข้อมูลของอาลีบาบาทั่วโลกในปีหน้า โดยมีแผนสร้างศูนย์ในบราซิล ฝรั่งเศส เนเธอร์แลนด์ เม็กซิโก เกาหลีใต้ ญี่ปุ่น มาเลเซีย และดูไบ การขยายนี้มุ่งหวังตอบสนองความต้องการ AI ที่เพิ่มขึ้นทั่วโลก โดยเน้นลดความหน่วงของข้อมูล เพิ่มพลังในการประมวลผล และส่งเสริมการจัดการข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ดร
Automate Marketing, Sales, SMM & SEO
and get clients on autopilot — from social media and search engines. No ads needed
and get clients today
Lorem ipsum dolor sit amet consectetur adipisicing elit. Fuga dolor minus maiores. Aut vero expedita dicta, dolorem odit excepturi odio doloremque voluptatem repellat aliquam? Dolores nemo eum id pariatur! Nobis!
Create your own avatar to work for you — completely free of charge!
Sign up with
Google
We've sent a confirmation email to
Please check your inbox and click the link to complete your registration
Didn’t receive it? Check your Spam or Promotions folder
and get clients without any advertising investment!
Create and publish viral social media content on autopilot
AI sales managers work 24/7, with no need for sleep, food, or breaks, and speak all languages.
You have unsubscribed from the mailing list recklessly but successfully.
We are not saying goodbye and look forward to seeing you again.