หุ้น NVIDIA (NASDAQ: NVDA) ปรับตัวขึ้น 2

ยินดีต้อนรับสู่ Pulse สัปดาห์นี้ที่เน้นอัปเดตสำคัญเกี่ยวกับการค้นพบผลิตภัณฑ์, ปัจจัยที่มีผลต่อการมองเห็นของ ChatGPT, และผลกระทบของทรัพยากรพื้นหลังต่อ Core Web Vitals OpenAI เปิดตัวการวิจัยด้านการช็อปปิ้งใน ChatGPT, SE Ranking เปิดเผยการศึกษาที่ใหญ่ที่สุดเกี่ยวกับปัจจัยอ้างอิงของ ChatGPT, และคุณจอห์น มูเอลเลอร์ จากกูเกิลชี้แจงว่าการโหลดวิดีโอพื้นหลังจะไม่ส่งผลเสียต่อ SEO หากเนื้อหาสำคัญโหลดก่อน นี่คือสิ่งที่คุณควรรู้ **ChatGPT เปิดตัวการวิจัยด้านการช็อปปิ้งสำหรับผู้ใช้ทุกคน** เมื่อวันที่ 24 พฤศจิกายน OpenAI เปิดตัวการวิจัยด้านการช็อปปิ้งใน ChatGPT สำหรับผู้ใช้ที่ล็อกอินทั้งหมด—ฟรี, Go, Plus, และ Pro แตกต่างจากคำตอบทั่วไปของ ChatGPT ที่ผู้ใช้จะระบุความต้องการ ตอบคำถามเรื่องงบประมาณและความชื่นชอบ แล้วได้รับคำแนะนำแบบละเอียดหลังจากทำการวิจัยสั้น ๆ - ขับเคลื่อนโดย GPT-5 mini - ใช้งานเกือบไม่มีกำหนดจำกัดในช่วงวันหยุด - ผู้ขายต้องเลือกเข้าร่วมผ่านการอนุญาตของ OpenAI เพื่อให้ปรากฏ **ผลกระทบต่อ SEO:** การวิจัยด้านการช็อปปิ้งทำให้กระบวนการค้นพบผลิตภัณฑ์เกิดขึ้นก่อนในช่องทางการตลาด โดยดำเนินการเปรียบเทียบภายใน ChatGPT ก่อนที่ผู้ใช้จะไปเยี่ยมชมเว็บไซต์ของผู้ขาย ปกติแล้วผู้ใช้จะเข้าเว็บไซต์เปรียบเทียบหรือหน้าเว็บร้านค้าจริง แต่ตอนนี้ ChatGPT ทำหน้าที่นี้ภายในอินเทอร์เฟซแชท พร้อมแนะนำตามเงื่อนไขที่กำหนดไว้ Crystal Carter จาก Wix เน้นย้ำให้แน่ใจว่าความสัมพันธ์ในแบรนด์และชุมชนต่าง ๆ ถูกแสดงอย่างชัดเจนบนเว็บไซต์และในแหล่งอื่น ๆ เนื่องจาก ChatGPT นำสัญญาณเหล่านี้มารวมไว้ในการแนะนำ สำหรับผู้ค้าปลีกและพันธมิตร การมองเห็นขึ้นอยู่กับกระบวนการรวมรายชื่อของ OpenAI ซึ่งต้องมีการเข้าร่วมสมัครใช้งานอย่างตั้งใจล่วงหน้า แทนที่จะพึ่งพาเพียงการรวบรวมรายลักษณ์โดยออร์แกนิก _อ่านเรื่องเต็ม: ChatGPT เพิ่มการวิจัยด้านการช็อปปิ้งเพื่อการค้นพบผลิตภัณฑ์_ **การศึกษาสรุป 20 ปัจจัยชั้นนำที่มีอิทธิพลต่อการอ้างอิงของ ChatGPT** SE Ranking วิเคราะห์โดเมน 129,000 แห่งและเพจ 216,524 หน้าใน 20 สาขา เพื่อระบุปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการอ้างอิงของ ChatGPT พบว่าการมีโดเมนที่ส่งลิงก์อ้างอิงเข้ามากที่สุด คือเว็บไซต์ที่มี 2,500 ลิงก์อ้างอิงเฉลี่ยประมาณ 1

Yahoo ได้เปิดตัว 'Your Daily Digest' ซึ่งเป็นสรุปข่าวเสียงตอนบ่ายด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) ใหม่ ออกแบบมาเพื่อให้ผู้ฟังได้รับข้อมูลข่าวสารล่าสุดตลอดทั้งวัน ให้บริการในวันธรรมดาระหว่างเวลา 12.00 น.

กูเกิลได้เริ่มทดสอบคุณสมบัติการค้นหาใหม่ ซึ่งรวมเอา AI Overviews กับโหมด AI เข้าด้วยกัน เพื่อมอบประสบการณ์ที่ไร้รอยต่อแก่ผู้ใช้ในการสำรวจหัวข้ออย่างลึกซึ้งมากขึ้นผ่านการสนทนาแบบติดตามผล บทความนี้จะวิเคราะห์ธรรมชาติของการทดสอบใหม่นี้ ความสำคัญสำหรับนักการตลาด และผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นต่อกลยุทธ์ SEO และการมองเห็นเนื้อหาในอนาคต เวลาน้อยใช่ไหม? นี่คือตารางเนื้อหาอย่างรวดเร็ว: - สิ่งที่เปลี่ยนแปลงใน Google Search? - ทำไมเรื่องนี้ถึงสำคัญสำหรับนักการตลาด - นักการตลาดควรทำอะไรต่อไป **สิ่งที่เปลี่ยนแปลงใน Google Search?** AI Overviews ของกูเกิล—แผ่นข้อมูลสรุปที่มักปรากฏด้านบนสุดของผลการค้นหา—แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงสำคัญในวิธีที่ผู้ใช้โต้ตอบกับการค้นหา ก่อนหน้านี้ การเจาะลึกข้อมูลต้องเปลี่ยนไปที่แท็บโหมด AI แยกต่างหากด้วยตนเอง แต่ด้วยการทดสอบใหม่นี้ กูเกิลอนุญาติให้ผู้ใช้สามารถเปลี่ยนจาก AI Overview แบบ passive ไปเป็นการสนทนาแบบ active ที่ขับเคลื่อนด้วย Gemini ได้อย่างราบรื่น การอัปเดตนี้เริ่มปล่อยให้ใช้งานบนมือถือทั่วโลกในตอนนี้ ซึ่งทำให้ผู้ใช้สามารถถามคำถามติดตามผลภายในอินเทอร์เฟซการค้นหาเดียวกันได้ ความก้าวหน้านี้เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ Gemini ที่กว้างขึ้นของกูเกิล Robby Stein รองประธานฝ่ายผลิตภัณฑ์ของ Google Search กล่าวกับ X ว่า เป้าหมายคือการลดอาการสะดุด: “คุณไม่ควรต้องคิดว่าที่ไหนหรืออย่างไรที่จะถามคำถาม” กล่าวโดยสรุป การค้นหากำลังเปลี่ยนจากกระบวนการป้อนข้อมูลแบบคงที่ไปเป็นการสนทนาแบบไดนามิก จังหวะเวลานี้สำคัญ เนื่องจาก OpenAI รายงานว่ากำลังเข้าสู่สถานะ “Code Red” เพื่อปรับลำดับความสำคัญของระยะเวลาโครงการใหม่ ตอบสนองความก้าวหน้าล่าสุดของกูเกิล โดย AI Overviews ให้บริการแก่ผู้ใช้ประมาณ 2 พันล้านคนต่อเดือน และ Gemini มีผู้ใช้งานเกิน 650 ล้านคน การรวมตัวกันนี้อาจเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญในด้านการนำ AI มาใช้ในเว็บสำหรับผู้บริโภค **ทำไมเรื่องนี้ถึงสำคัญสำหรับนักการตลาด** โมเดลการค้นหาในเครื่องที่ขับเคลื่อนด้วย Gemini นี้ไม่ใช่แค่การอัปเดทผลิตภัณฑ์เท่านั้น แต่ยังอาจเป็นสัญญาณของการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานว่าผู้ใช้มีส่วนร่วมกับข้อมูลออนไลน์อย่างไร ซึ่งส่งผลอย่างมากต่อกลยุทธ์ SEO และความสามารถในการมองเห็นเนื้อหา สำคัญคือ กูเกิลสนับสนุนให้เกิดการใช้งานที่ยาวนานและสำรวจรายละเอียดมากขึ้นภายในแพลตฟอร์มของตนเอง แทนที่จะคลิกเข้าไปยังเว็บไซต์ของผู้เผยแพร่หรือแบรนด์ ผู้ใช้สามารถค้นหาคำตอบและข้อมูลเชิงลึกที่ลึกขึ้นโดยตรงภายใน Google เอง ความเคลื่อนไหวนี้สร้างความตึงเครียดระหว่างความสะดวกสบายของผู้ใช้และความสามารถในการมองเห็นเนื้อหา หากผู้ใช้พบสิ่งที่ต้องการใน Google เอง การเข้าชมเว็บไซต์ภายนอกอาจลดลง **นักการตลาดควรทำอะไรต่อไป** เพื่อรับมือกับการเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนด้วย AI นี้อย่างมีประสิทธิภาพ นักการตลาดควรพิจารณาแนวทางสำคัญ 3 ประการ: 1

IBM ได้ประกาศเข้าซื้อกิจการ Confluent ในดีลสำคัญ โดยเสนอราคาที่ 31 ดอลลาร์ต่อหุ้น ซึ่งเป็นส่วนเพิ่มมูลค่า 34% เทียบกับราคาปิดตลาดในวันก่อนหน้านี้ การเคลื่อนไหวนี้เน้นให้เห็นถึงกลยุทธ์ของ IBM ในการเสริมความแข็งแกร่งให้กับตำแหน่งในภาคเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว โดยเน้นไปที่บริษัทเทคโนโลยีโอเพนซอร์ส ด้วยการผนวกรวมแพลตฟอร์มและความเชี่ยวชาญของ Confluent IBM ตั้งเป้าที่จะพัฒนาความสามารถด้านการสตรีมข้อมูลและการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ ซึ่งเป็นส่วนสำคัญในแอปพลิเคชัน AI สมัยใหม่ Confluent ซึ่งเป็นที่รู้จักในด้านแพลตฟอร์มสตรีมมิ่งข้อมูลบน Apache Kafka มอบโซลูชันที่สามารถปรับขยายได้และแข็งแกร่งสำหรับการจัดการการไหลของข้อมูล ซึ่งเป็นสิ่งจำเป็นในงานด้าน AI และการเรียนรู้ของเครื่อง ด้วยการเข้าซื้อกิจการนี้ IBM จะสามารถฝังเทคโนโลยีการประมวลผลข้อมูลล่าสุดเหล่านี้เข้าไปในพอร์ตโฟลิโอเดิมของตน เพื่อเสนอโซลูชันที่ดีขึ้นให้กับลูกค้าธุรกิจ สำหรับการจัดการข้อมูลซับซ้อนอย่างมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลมากขึ้น นอกเหนือจากข้อได้เปรียบโดยตรงจาก Confluent แล้ว วิสัยทัศน์ของ IBM ในภาพรวมยังรวมถึงการใช้ประโยชน์จากการเข้าซื้อกิจการนี้เพื่อเสริมกลยุทธ์ด้านควอนตัมคอมพิวติ้ง IBM ได้ลงทุนในเทคโนโลยีควอนตัมอย่างมาก คาดหวังว่าวันหนึ่งคอมพิวติ้งควอนตัมจะมีบทบาทสำคัญในการแก้ไขปัญหาที่คอมพิวเตอร์ทั่วไปไม่สามารถทำได้ การผนวกรวมเทคโนโลยีของ Confluent เข้ากับแผนของ IBM เพื่อพัฒนากลุ่มคอมพิวเตอร์ข้ามศตวรรษที่จะผสมผสานทรัพยากรด้านคลาสสิกและควอนตัมในอีกห้าปีข้างหน้าก็เป็นแนวทางที่สอดคล้องกัน การเข้าซื้อกิจการชัดเจนเป็นสัญญาณถึงความมุ่งมั่นของ IBM ในการรักษาความเป็นผู้นำด้านนวัตกรรมเทคโนโลยี เมื่อยุคของ AI ก้าวไปข้างหน้า บริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง IBM ก็ให้ความสำคัญกับซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สและสภาพแวดล้อมการพัฒนาร่วมกันมากขึ้น เพื่อเร่งความเร็วของนวัตกรรม การเข้าซื้อ Confluent ไม่เพียงแต่เปิดโอกาสให้ IBM เข้าถึงแพลตฟอร์มเทคโนโลยีที่แข็งแกร่งเท่านั้น แต่ยังเป็นการยืนยันความมุ่งมั่นในการส่งเสริมและขยายระบบนิเวศโอเพนซอร์ส ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญต่อการเติบโตในภาค AI และควอนตัมคอมพิวติ้ง นอกจากนี้ การทำข้อตกลงนี้ยังสะท้อนแนวโน้มในอุตสาหกรรมที่บริษัทยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีมุ่งสู่นวัตกรรมแบบเปิดและเทคโนโลยีคลาวด์เนทีฟ เพื่อขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล แพลตฟอร์มโอเพนซอร์สมีความคล่องตัว ขยายขนาดได้ และมีนวัตกรรมที่เกิดจากชุมชน ซึ่งเป็นสิ่งที่สำคัญในตลาด AI ที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การเข้าซื้อ Confluent ของ IBM จึงสะท้อนให้เห็นถึงแนวทางเชิงรุกของบริษัทในการบรรจุความสามารถของโอเพนซอร์สเข้าไปในกลยุทธ์ธุรกิจหลัก จากมุมมองทางการเงิน ดีลเสนอในราคา 31 ดอลลาร์ต่อหุ้นแสดงให้เห็นถึงความเชื่อมั่นอย่างมั่นคงของ IBM ต่อคุณค่าและโอกาสในการเติบโตของ Confluent หลังจากเสร็จสิ้นดีลนี้ คาดว่าจะช่วยเสริมข้อเสนอด้านบริการของ IBM ในหลายอุตสาหกรรม รวมถึงการเงิน สาธารณสุข การผลิต และโทรคมนาคม ซึ่งการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์และการวิเคราะห์ข้อมูลกลายเป็นสิ่งจำเป็นมากขึ้นเรื่อย ๆ นักวิเคราะห์อุตสาหกรรมมองว่าการเข้าซื้อกิจการนี้เป็นกลยุทธ์ที่สำคัญ ที่จะสามารถเสริมความแข็งแกร่งให้กับตำแหน่งตลาดของ IBM ด้วยการผนึกความเชี่ยวชาญด้านการสตรีมข้อมูลของ Confluent กับความพยายามด้าน AI และควอนตัมของ IBM บริษัทกำลังเตรียมพร้อมที่จะให้โซลูชันนวัตกรรมที่ตอบสนองความต้องการอันซับซ้อนของบริษัทยุคใหม่ โดยสรุปแล้ว การเข้าซื้อ Confluent ของ IBM เป็นการขยายพอร์ตโฟลิโอเทคโนโลยีอย่างมีกลยุทธ์ ซึ่งสอดคล้องกับวิสัยทัศน์ระยะยาวของ IBM ในการใช้ซอฟต์แวร์โอเพนซอร์สและเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ขั้นสูงเพื่อรักษาความได้เปรียบทางการแข่งขันในยุค AI ขณะที่ IBM เดินหน้าในโครงการควอนตัมคอมพิวติ้งและสร้างกลุ่มคอมพิวเตอร์ทรงพลัง การรวมเทคโนโลยีของ Confluent เข้ากับกลยุทธ์นี้จะเป็นกุญแจสำคัญในการขับเคลื่อนนวัตกรรมในอนาคตและสร้างคุณค่าเพิ่มเติมให้กับลูกค้าทั่วโลก

ความเปลี่ยนแปลงเงียบงัน : วิธีการลื่นไหลในการรับรู้ของ LLM ที่จะเปลี่ยนแปลงมาตรวัด SEO ภายในปี 2026 ในภูมิทัศน์ตลาดดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว มาตรวัดใหม่ — การลื่นไหลในการรับรู้ของ LLM — กำลังเกิดขึ้นเป็นแนวคิดที่จะปฏิวัติกลยุทธ์ SEO มากขึ้น แนวคิดนี้ติดตามว่ารูปแบบภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) พัฒนาอย่างไรในการแปลความหมายและนำเสนอแบรนด์ หน่วยงาน และเนื้อหา เมื่อเวลาผ่านไป เนื่องจากอินเทอร์เฟซการค้นหาที่ใช้ AI เป็นหลักเริ่มครองตลาด การเฝ้าระวังการลื่นไหลนี้จึงเป็นสิ่งสำคัญเพื่อรักษาการมองเห็นของแบรนด์ในโลกที่เน้น AI นักเชี่ยวชาญเตือนว่าการไม่ใส่ใจต่อการลื่นไหลของการรับรู้ภายในปี 2026 อาจส่งผลให้สูญเสียอำนาจของแบรนด์และจำนวนผู้เข้าชเว็บอย่างมาก เข้าใจการลื่นไหลของการรับรู้ของ LLM การลื่นไหลของการรับรู้ของ LLM คือลักษณะที่เปลี่ยนแปลงอย่างละเอียดในการมองและอธิบายข้อมูลของโมเดล AI ตามข้อมูลการฝึกและการอัปเดตของมัน ต่างจากมาตรวัด SEO แบบดั้งเดิมที่เน้นคำสำคัญหรืออัตราการคลิกเข้า ย่างนี้จะสำรวจความเข้าใจเชิงความหมายของ AI ตัวอย่างเช่น ถ้าแสดงภาพแบรนด์จาก “ผู้นำด้านนวัตกรรม” ไปเป็น “ผู้เล่นที่ล้าสมัย” การลื่นไหลนี้อาจส่งผลกระทบต่อสถานะตลาดของแบรนด์ นักอุตสาหกรรมเปรียบเทียบผลกระทบนี้กับความวุ่นวายจากการเปลี่ยนแปลงอัลกอริทึมการค้นหาในอดีต การเติบโตของเครื่องมือ AI สังเคราะห์แบบ GenAI เช่น ChatGPT และ Gemini ทำให้ความสำคัญของมาตรวัดนี้เพิ่มขึ้น เทคโนโลยีเหล่านี้สังเคราะห์และอ้างอิงข้อมูลในแบบที่สามารถเพิ่มหรือลดการมองเห็นของแบรนด์อย่างมาก เนื่องจากผู้ใช้พึ่งพา AI เพื่อสอบถามข้อมูลมากขึ้น ความถูกต้องและความสม่ำเสมอในการรับรู้ของ AI จึงกลายเป็นหัวใจ สำรวจการใช้งานเครื่องมือเทคโนโลยีนี้อย่างรวดเร็วแล้วเพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงในการรับรู้ โดยคาดว่าจะมีการปรับกลยุทธ์งบประมาณ SEO ใหม่ วิธีการทำงานของการลื่นไหลของการรับรู้ LLMs ฝึกด้วยข้อมูลจำนวนมหาศาล แต่เมื่อความรู้ถูกอัปเดตผ่านการปรับแต่งหรืออัปเดตข้อมูลใหม่ การรับรู้ต่อหน่วยงานต่าง ๆ ของมันอาจเปลี่ยนแปลง นักวิจัยชี้ว่าการลื่นไหลนี้ได้รับอิทธิพลจากหลายปัจจัย เช่น ความสดของข้อมูล การเข้าข่ายอคติของสื่อการฝึก และเหตุการณ์ภายนอกที่สร้างเรื่องราวออนไลน์ ตัวอย่างเช่น ข่าวด้านลบเกี่ยวกับเทคโนโลยีบางแบรนด์ที่อยู่ในวิกฤติ อาจทำให้ AI เชื่อมโยงแบรนด์นั้นกับความขัดแย้งมากกว่านวัตกรรม ซึ่งส่งผลต่อผลลัพธ์ของการค้นหาแบบ AI ในระยะยาว การเฝ้าระวังมาตรวัดนี้เกี่ยวข้องกับเครื่องมือที่ซับซ้อน ซึ่งทำการถามคำถามซ้ำ ๆ กับ LLM ด้วยข้อมูลเกี่ยวกับแบรนด์ และวิเคราะห์คะแนนความรู้สึก การเชื่อมโยงหน่วยงาน และความถี่ในการอ้างอิง แม้ว่าการวัดความรู้สึกลื่นไหลนี้จะท้าทาย แต่ก็มีความสำคัญเพิ่มขึ้นสำหรับนักการตลาดที่มองการณ์ไกล ทำไมปี 2026 ถึงเป็นปีสำคัญ ภายในปี 2026 คาดว่า การค้นหาที่ใช้ AI จะเป็นสัดส่วนที่สำคัญ — สูงสุดถึง 30% — ของคำค้นหาทั้งหมดออนไลน์ การเปลี่ยนแปลงนี้เน้นย้ำความเร่งด่วนในการจัดการกับการลื่นไหลในการรับรู้ของ LLM แบรนด์ที่เพิกเฉยต่อเรื่องนี้อาจถูกมองไม่เห็นในคำตอบที่ AI สร้างขึ้น นักวิเคราะห์ชี้ว่าการติดตามการลื่นไหลของการรับรู้เป็นมาตรวัดสำคัญเพื่อคงความเกี่ยวข้องในโลกออนไลน์ในระยะยาว เหมือนกับพื้นฐาน SEO แบบดั้งเดิม ตัวอย่างจริงแสดงให้เห็นถึงผลกระทบของการลื่นไหล: เว็บไซต์อีคอมเมิร์ซบางแห่งพบว่าการพูดถึงสินค้าลดลงอย่างฉับพลันหลังจากการเปลี่ยนแปลงอัลกอริทึมและการแปลความหมายของ AI และเมื่อ LLM ประมวลข้อมูลแบบเรียลไทม์ การรับรู้ก็สามารถเปลี่ยนแปลงได้ทุกสัปดาห์ ซึ่งต้องมีการปรับกลยุทธ์เนื้อหาอย่างคล่องแคล่วเพื่อเสริมสร้างความสัมพันธ์เชิงบวกต่อแบรนด์และต่อต้านการลื่นไหลในเชิงลบ เครื่องมือและกลยุทธ์ในการจัดการการลื่นไหล แพลตฟอร์มใหม่ ๆ เสนอแดชบอร์ดในการเฝ้าระวังการลื่นไหลของการรับรู้ของ LLM โดยการจำลองคำถามหลายพันคำถามกับโมเดล AI หลายตัวและสร้างกราฟการเปลี่ยนแปลงของการรับรู้ วิธีการหนึ่งที่เน้นคือ “การเพิ่มประสิทธิภาพหน่วยงาน” ซึ่งสร้างฐานความรู้ที่แข็งแกร่งผ่านการอัปเดตข้อมูลอย่างต่อเนื่องบนวิกิพีเดีย ข้อมูลเชิงโครงสร้าง และเว็บไซต์ที่มีความน่าเชื่อถือ เพื่อลดการลื่นไหลของโมเดลที่ไม่พึงประสงค์ นอกจากนี้ “การจัดการความรู้สึก” ผ่านเนื้อหาคุณภาพสูงที่สอดคล้องกับเรื่องราวในเชิงบวกของแบรนด์สามารถส่งผลต่อข้อมูลการฝึกของ LLM ได้ทางอ้อม โดยเน้นที่แหล่งข้อมูลที่มี E-E-A-T สูง (ประสบการณ์ ความเชี่ยวชาญ ความเชื่อถือได้ และความไว้วางใจ) ผู้เชี่ยวชาญด้าน SEO มองว่ายุทธศาสตร์เหล่านี้เป็นกุญแจสำคัญในการครองความเป็นผู้นำในแพลตฟอร์ม AI ที่จะมาถึง การบูรณาการการลื่นไหลกับ SEO แบบดั้งเดิม การลื่นไหลของการรับรู้ของ LLM เสริมสร้าง มากกว่าที่จะแทนที่ SEO แบบเดิม การผสมผสานกลยุทธ์นี้เป็นแนวทางไฮบริดที่คำสำคัญและการสอดคล้องเชิงความหมายมาทำงานร่วมกัน การปรับแต่งเนื้อหาในตอนนี้เน้นเรื่องความเข้าใจในเจตนาของ AI — วิธีกำหนดความหมายของคำถามของผู้ใช้สำหรับการค้นหาเชิงสนทนา การอภิปรายเรื่องการเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือสร้างเนื้อหา (GEO) สะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงในแนวคิดนี้ ที่เน้นการได้รับการกล่าวถึงจาก AI มากกว่าการจัดอันดับบนหน้าผลลัพธ์เสิร์ชเอ็นจิน งบประมาณด้านการตลาดกำลังเปลี่ยนแปลง แนะนำให้ CMOs ลงทุนในเครื่องมือเพื่อความมองเห็นของ AI รวมถึงการติดตามการลื่นไหล เพื่อรักษาความน่าเชื่อถือและการค้นพบในระบบดิจิทัล กรณีศึกษาที่แสดงผลของการลื่นไหล ตัวอย่างจากหลายอุตสาหกรรมเผยให้เห็นผลกระทบของการลื่นไหล: แบรนด์ด้านสุขภาพมีการเปลี่ยนจาก “เชื่อถือได้” ไปเป็น “มีประเด็นถกเถียง” หลังจากคลื่นข้อมูลเท็จ ทำให้การแนะนำโดย AI ลดลง 20% การฟื้นฟูทำได้โดยการร่วมมือกับผู้ตรวจสอบข้อเท็จจริงและการขยายเนื้อหาเชิงบวก เช่นเดียวกับบริษัทด้านการเงินที่ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของกฎระเบียบอย่างรวดเร็วสามารถรักษาการรับรู้และความมองเห็นไว้ได้ ตัวอย่างเหล่านี้เน้นความสำคัญของการนำมาตรวัดการลื่นไหลมาใช้ในกระบวนการตรวจสอบ SEO ความท้าทายและจริยธรรม การติดตามการลื่นไหลของการรับรู้ยังเผชิญกับอุปสรรค เช่น กระบวนการฝึก LLM ที่ไม่เปิดเผย ซึ่งต้องอาศัยการทดสอบแบบกล่องดำเป็นจำนวนมากและใช้ทรัพยากร ความท้าทายด้านจริยธรรมคือการการเพิ่มประสิทธิภาพเกินไปอาจสร้างสะพานเสียง echo chamber และเสริมอคติ จึงควรมีการตรวจสอบผลลัพธ์ของ AI อย่างรับผิดชอบและสมดุลอิทธิพลโดยไม่ให้เกิดการบิดเบือน นอกจากนี้ ความแตกต่างของการรับรู้ในระดับโลกยังต้องการกลยุทธ์เฉพาะท้องถิ่นเพื่อให้แบรนด์คงความเสมอภาคในการแสดงผลทั่วโลก อนาคตของ SEO สำหรับนักปฏิบัติ ในอนาคต การลื่นไหลในการรับรู้ของ LLM คาดว่าจะบูรณาการกับการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ เพื่อคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของการรับรู้ตามแนวโน้มเว็บที่กำลังเกิดขึ้น เครื่องมือขั้นสูงกำลังพัฒนาเพื่อรวมการทำนายการลื่นไหล ซึ่งช่วยให้แบรนด์สามารถวางกลยุทธ์เชิงรุกได้ ภายในปี 2026 นักเชี่ยวชาญเชื่อว่าการติดตามการลื่นไหลจะกลายเป็นเรื่องพื้นฐานเท่ากับการติดตาม SERP ในปัจจุบัน ความสำเร็จในระบบนิเวศที่เปลี่ยนแปลงนี้ขึ้นอยู่กับความรู้ด้าน AI และความร่วมมือกันข้ามสายงาน โฟกัสจะไม่ใช่แค่การจัดอันดับ แต่คือการ “ถูกอ้างอิงโดยอัลกอริทึม” ซึ่งเป็นการเปลี่ยนแปลงแนวคิดสำคัญในความมองเห็นดิจิทัล คำแนะนำสำหรับการนำไปใช้ เพื่อเริ่มต้นการเฝ้าระวังการลื่นไหลของการรับรู้ของ LLM แบรนด์ควรตั้งค่าพื้นฐานด้วยการถามคำถามเฉพาะเกี่ยวกับแบรนด์กับโมเดล LLM ชั้นนำและบันทึกผลลัพธ์ ความสมำเสมอในการติดตามเป็นประจำรายสัปดาห์หรือรายเดือนจะช่วยให้ตรวจจับความเปลี่ยนแปลงได้เร็วขึ้น การร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญด้าน AI เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลจะช่วยให้วางกลยุทธ์เนื้อหาอย่างมีข้อมูล ลดผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงเชิงลบ การวัดความคุ้มค่าของการลงทุนควรเชื่อมโยงความเสถียรของการลื่นไหลกับจำนวนผู้เข้าเว็บและอัตรายืนยัน ทำให้ เซียน SEO สามารถปรับตัวและคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงที่ขับเคลื่อนด้วย AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ มาตรวัดใหม่นี้จึงเป็นกุญแจสำคัญในการนำทางความซับซ้อนของอนาคตในโลกดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

3 ธันวาคม (รอยเตอร์) - เมื่อวันพุธที่ผ่านมา ไมโครซอฟท์ปฏิเสธรายงานจาก The Information ที่กล่าวว่าแผนกต่างๆ ภายในบริษัทได้ลดเป้าหมายการเติบโตของยอดขายสำหรับผลิตภัณฑ์ปัญญาประดิษฐ์บางตัว หลังจากพนักงานขายหลายคนไม่สามารถบรรลุเป้าหมายในปีงบประมาณที่สิ้นสุดในเดือนมิถุนายน รายงานนี้อ้างอิงจากแหล่งข่าว ระบุว่าสองคนจากทีมขายของกลุ่มคลาวด์คอมพิวติ้ง Azure ของไมโครซอฟท์ ซึ่งเป็นกลุ่มที่นักลงทุนให้ความสนใจเป็นพิเศษ เนื่องจากเป็นกลุ่มหลักที่ได้รับผลประโยชน์จากความริเริ่มด้าน AI ของบริษัท โฆษกของบริษัทกล่าวในแถลงการณ์ว่า "ข่าวของ The Information ผิดพลาดในการเข้าใจความแตกต่างระหว่างการเติบโตและเป้าหมายการขาย ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงความเข้าใจผิดเกี่ยวกับวิธีการดำเนินงานและการชดเชยขององค์กรฝ่ายขาย" พวกเขาเสริมว่า "เป้าหมายยอดขายรวมสำหรับผลิตภัณฑ์ AI ยังไม่ได้ถูกลดลง ตามที่เราได้แจ้งให้ทราบก่อนการเผยแพร่" หลังจากที่ไมโครซอฟท์ปฏิเสธ หุ้นของบริษัทซึ่งในช่วงเช้าลดลงเกือบ 3% ก็ฟื้นตัวบางส่วนและปิดวันลดลง 1