lang icon English
Oct. 15, 2025, 2:31 p.m.
271

ลิเบอเรทระดมทุน 50 ล้านดอลลาร์ เพื่อขยายการทำงานอัตโนมัติด้วยปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจประกันภัย

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.

Pierre ซึ่งเป็น CPO มีประสบการณ์จาก Twitter, Google และ Verily ของ Alphabet เทคโนโลยี AI ของ Liberate ช่วยเพิ่มยอดขายประมาณ 15% และลดต้นทุนลง 23% ในปัจจุบัน ให้บริการแก่ลูกค้ากว่า 60 ราย โดยส่วนใหญ่เป็นบริษัทประกันทรัพย์สินและภัยพิบัติชั้นนำในสหรัฐอเมริกา ซึ่งเป็นผู้ให้บริการประมาณ 70-80% ของตลาด เทคโนโลยีของบริษัทใช้เทคนิค reinforcement learning ที่ปรับให้เหมาะสมกับการสนทนาที่ยาวและอยู่ภายใต้กฎระเบียบ เพื่อให้แน่ใจว่าการโต้ตอบแต่ละครั้งสามารถตรวจสอบได้ และมีมาตรการคุ้มครองเพื่อให้ความปลอดภัยของข้อมูลและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ในระยะเวลาหนึ่งปี Liberate สามารถเพิ่มปริมาณการอัตโนมัติจากงานประมาณ 10, 000 งานต่อเดือนเป็น 1. 3 ล้านงาน ซึ่งครอบคลุมทั้งการโต้ตอบโดยตรงกับลูกค้าผ่าน AI เสียง และงานด้านหลังบ้านที่เชื่อมต่อกับระบบหลักของบริษัทประกันภัย เพื่อป้องกันความผิดพลาดจาก AI Liberate จึงใช้เครื่องมือตรวจสอบภายในชื่อ Supervisor ซึ่งสามารถตรวจจับความผิดปกติและแจ้งเตือนให้มนุษย์เข้ามาดำเนินการตามจำเป็น Singh ชี้ให้เห็นว่าสิ่งสำคัญคือการเน้นเฉพาะในอุตสาหกรรมประกันภัยและกรณีใช้งานเฉพาะ เพื่อสร้างความมั่นใจในด้านการปฏิบัติตามกฎระเบียบและประสิทธิภาพ แม้ชื่อลูกค้าเฉพาะจะยังเป็นความลับ แต่ Liberate เปิดเผยว่า AI ของบริษัทสามารถลดเวลาในการตอบสนองเคลมภัยพายุเฮอริเคนจาก 30 ชั่วโมงเหลือเพียง 30 วินาที นอกจากนี้ AI ยังสนับสนุนการดำเนินงานด้านการขายตลอด 24 ชั่วโมง เพื่อให้ลูกค้าสามารถซื้อประกันภัยในช่วงเวลาที่ไม่มีเจ้าหน้าที่ดูแลได้ตามปกติ ก่อนหน้านี้ในรอบ Series B บริษัทระดมทุนได้ 15 ล้านดอลลาร์เมื่อปีที่ผ่านมา นักลงทุนสนใจจากความสามารถของระบบเสียง AI แบบ omnichannel และความสมบูรณ์ของการอัตโนมัติที่เชื่อมต่อกับระบบเดิมของบริษัท Marcus Ryu ผู้อำนวยการบริหารของ Battery Ventures ซึ่งเป็นสมาชิกบอร์ดของ Liberate คนใหม่ กล่าวว่า ความสามารถของบริษัทในการทำแผนที่และสร้างโมเดลกระบวนการต่าง ๆ รวมถึงการเชื่อมต่อระบบที่แข็งแกร่งและออกแบบมาเพื่อทำงานให้เสร็จสมบูรณ์ ไม่ใช่แค่สื่อสารกับลูกค้า ประวัติของ Ryu รวมถึงการลงทุนในซอฟต์แwares สำหรับองค์กรและเทคโนโลยีด้านประกันภัย โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่ Guidewire Software การระดมทุนใหม่นี้จะช่วยให้ Liberate ขยายความสามารถในการใช้เหตุผลของ AI และเร่งการใช้งานในบริษัทประกันภัยต่าง ๆ จนถึงปัจจุบัน บริษัทระดมทุนรวม $72 ล้าน และมีจำนวนพนักงานประมาณ 50 คน



Brief news summary

ลิเบอเรท (Liberate) สตาร์ทอัพด้าน AI ซึ่งตั้งอยู่ในซานฟรานซิสโก ก่อตั้งขึ้นในปี 2022 ระดมทุนรอบ Series B ได้ 50 ล้านดอลลาร์ โดยนำโดย Battery Ventures ซึ่งมีมูลค่าของบริษัทอยู่ที่ 300 ล้านดอลลาร์ บริษัทนี้เชี่ยวชาญในการทำให้กระบวนการประกันภัยทรัพย์สินและความเสียหายเป็นอัตโนมัติด้วย AI ตัวแทนที่รับผิดชอบในการเสนอราคา เคลม และการอนุมัติผ่านเสียง ข้อความ SMS และอีเมล ผู้ช่วย AI ทางเสียงของบริษัท นิโคล (Nicole) ทำงานอัตโนมัติในการรับสาย เพิ่มยอดขายและบริการลูกค้า ด้วยการใช้การเรียนรู้แบบเสริม (reinforcement learning) ที่ปรับแต่งสำหรับการสนทนาในประกันภัยที่ซับซ้อน พร้อมการควบคุมโดยมนุษย์เพื่อความสอดคล้อง ลิเบอเรทให้บริการลูกค้ากว่า 60 ราย คิดเป็นประมาณ 70-80% ของตลาดประกันภัย P&C ในสหรัฐอเมริกา ระบบอัตโนมัติด้วย AI นี้ช่วยเพิ่มยอดขายขึ้น 15% และลดต้นทุนลง 23% ต่างจากโซลูชันเสริมทั่วไป AI ของลิเบอเรทถูกฝังอยู่ในระบบหลัก ทำให้สามารถติดต่อกันได้ตลอด 24 ชั่วโมง 7 วัน เร่งกระบวนการเคลมอย่างมาก ยกตัวอย่างเช่น การลดเวลาจัดการเคลมจากพายุเฮอริเคนจาก 30 ชั่วโมง เหลือเพียง 30 วินาที ด้วยเงินทุนรวม 72 ล้านดอลลาร์ และพนักงานประมาณ 50 คน ลิเบอเรทมีแผนพัฒนาระบบ AI ที่สามารถวิเคราะห์เหตุการณ์และเหตุผลได้ดีขึ้น พร้อมทั้งขยายสู่ระดับโลก โดยตั้งเป้าหมายให้การแก้ไขอัตโนมัติในแต่ละเดือนเพิ่มจาก 10,000 เป็น 1.3 ล้านครั้ง ก่อตั้งโดยซีอีโอ อมริตร์ ซิงห์ และผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม บริษัทนี้กำลังเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานด้านประกันภัยด้วยเทคโนโลยี AI ที่ล้ำสมัย

Watch video about

ลิเบอเรทระดมทุน 50 ล้านดอลลาร์ เพื่อขยายการทำงานอัตโนมัติด้วยปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจประกันภัย

Try our premium solution and start getting clients — at no cost to you

I'm your Content Creator.
Let’s make a post or video and publish it on any social media — ready?

Language

Hot news

Oct. 15, 2025, 2:21 p.m.

วิดีโอเท็จปลอมที่สร้างด้วยเทคโนโลยี AI เป็นความท้าทาย…

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

Oct. 15, 2025, 2:20 p.m.

ไลท์เชน เอไอ คาดว่าจะทำกำไรเพิ่มขึ้น 25 เท่า ภายในต้นป…

การขายล่วงหน้าของ Lightchain AI (LCAI) กำลังดึงดูดความสนใจอย่างมากในตลาดคริปโตเคอเรนซี โดยเสนอการลงทุนล่วงหน้าในราคาเพียง 0

Oct. 15, 2025, 2:13 p.m.

แอนโทรปิกมุ่งเพิ่มรายได้รายปีเป็นสามเท่าภายในปี 2026

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

Oct. 15, 2025, 2:12 p.m.

ผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์ต่ออัลกอริทึมของเสิร์ชอินเจน

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

Oct. 15, 2025, 2:08 p.m.

WPP เสริมกลยุทธ์การตลาดด้วย AI ด้วยข้อตกลงกับกูเกิลมูลค่…

ส่วนประกอบที่จำเป็นของเว็บไซต์นี้ล้มเหลวในการโหลด อาจเกิดจากส่วนขยายของเบราว์เซอร์ ปัญหาเครือข่าย หรือการตั้งค่าของเบราว์เซอร์ของคุณ กรุณาตรวจสอบการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตของคุณ ปิดตัวบล็อกโฆษณา หรือพยายามเข้าเว็บไซต์นี้โดยใช้เบราว์เซอร์อื่น

Oct. 15, 2025, 10:21 a.m.

ข้อมูลเชิงโครงสร้างสร้างรูปแบบให้กับคำถาม AI และเพิ่มโคว…

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

Oct. 15, 2025, 10:14 a.m.

อาลีบาบาประกาศความร่วมมือกับ Nvidia แม้ว่ารัฐบาลปักก…

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

All news

AI team for your Business

Automate Marketing, Sales, SMM & SEO

and get clients on autopilot — from social media and search engines. No ads needed

and get clients today