McKinsey ชี้ 50% ของผู้บริโภคใช้ AI ตัดสินใจซื้อ รู้จัก ‘GEO’ กุญแจใหม่ในการรักษาการมองเห็นของแบรนด์

ปัจจุบันเราได้มาถึงยุคที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เริ่มเปลี่ยนพฤติกรรมการค้นคว้า การค้นพบ และการซื้อสินค้า ซึ่งการเปลี่ยนแปลงนี้เกิดขึ้นเร็วกว่าใครหลายคนคิด ผู้บริโภคกว่า 50% ในสหรัฐฯ หันมาใช้ AI-powered Search (เช่น ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity, Claude และ Google AI Overview) เป็นแหล่งข้อมูลหลักในการประเมินแบรนด์และสินค้า โดย AI กลายเป็นจุดเริ่มต้นที่สำคัญที่สุดของการตัดสินใจซื้อในตอนนี้

McKinsey คาดการณ์ว่าภายในปี 2028 การใช้จ่ายมูลค่ามหาศาลกว่า $750,000 ล้าน จะไหลผ่านแพลตฟอร์ม AI Search ขณะที่จำนวนการค้นหาที่มี AI Summary อยู่ในผลลัพธ์ของ Google เพิ่มขึ้นแตะ 50% แล้ว และอาจขยับสูงกว่า 75% ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า

การเปลี่ยนผ่านครั้งใหญ่นี้ส่งผลให้ Traffic จากการค้นหาแบบดั้งเดิมของแบรนด์อาจลดลงมากถึง 20–50% ขณะเดียวกัน Traffic ที่เหลืออยู่ก็จะเปลี่ยนรูปแบบ โดยผู้บริโภคจะใช้ข้อมูลจาก AI ประกอบการตัดสินใจก่อนจะกดเข้าเว็บไซต์ นั่นหมายความว่าเว็บไซต์ของแบรนด์ไม่ได้เป็นจุดเริ่มต้นของการค้นหาอีกต่อไป แต่เป็นเพียงจุดสุดท้ายหลังจากผู้บริโภค ‘ตัดสินใจไปแล้วส่วนใหญ่’ บนแพลตฟอร์ม AI

AI Search กำลังเปลี่ยนเส้นทางการตัดสินใจของผู้บริโภค

แม้คำถามของผู้ใช้กว่า 70% ที่ป้อนลงไปใน AI Search จะยังเป็นคำถามที่เป็นเพียงช่วงต้นของ Funnel ในการตัดสินใจซื้อ อาทิ เพื่อเรียนรู้หมวดหมู่หรือเปรียบเทียบคุณสมบัติสินค้า แต่ AI Search ถูกใช้อย่างจริงจังในทุกช่วงของ Consumer Decision Journey

ตัวอย่างเช่น หากผู้บริโภคต้องการหารองเท้า Cross-Training ที่เหมาะกับตนเอง AI Search สามารถสรุปปัจจัยสำคัญ เปรียบเทียบแบรนด์ ระบุจุดเด่นของแต่ละรุ่น และปรับคำแนะนำตามงบประมาณหรือรูปแบบการออกกำลังกายได้ทันที โดยไม่ต้องเปิดแท็บข้อมูลจำนวนมากเหมือนในอดีต

ความเปลี่ยนแปลงนี้สะท้อนในข้อมูลเชิงพฤติกรรม ผู้บริโภคในหลายอุตสาหกรรม ตั้งแต่เครื่องใช้ไฟฟ้า ท่องเที่ยว สินค้าอุปโภคบริโภค ไปจนถึงความงามและการเงิน มีการใช้ AI Search ถึง 40–55% เพื่อช่วยตัดสินใจซื้อ และ 44% ระบุว่า AI Search เป็นแหล่งข้อมูลอันดับแรกที่พวกเขาไว้วางใจ เหนือกว่าการค้นหาแบบดั้งเดิม เว็บไซต์รีวิว หรือแม้แต่เว็บไซต์ของแบรนด์เอง

ทำไมแบรนด์ถึงอาจ ‘หายไป’ จาก AI Search

แม้แบรนด์จะครองอันดับ SEO มายาวนานก็ไม่ได้รับประกันว่าจะถูกพูดถึงในผลลัพธ์ของ AI Search นี่คือจุดพลิกเกมสำคัญที่ธุรกิจหลายแห่งยังไม่ตระหนัก

สาเหตุคือ AI Search ใช้แหล่งข้อมูลหลากหลายมากกว่า SEO เดิมหลายเท่า โดยเว็บไซต์แบรนด์มักคิดเป็นเพียง 5–10% ของข้อมูลที่ระบบนำไปอ้างอิง ขณะที่อีกส่วนใหญ่ถูกดึงมาจากเว็บไซต์ในเครือ (Affiliates), เนื้อหาของบุคคลที่สาม, นิตยสารออนไลน์, คอมมูนิตี้, และเนื้อหาที่ผู้ใช้สร้างขึ้น (User-generated Content, UGC) แหล่งข้อมูลเหล่านี้ยังแตกต่างกันตาม LLM แต่ละรุ่น หมวดหมู่สินค้า และประเภทคำถามด้วย

ผลลัพธ์คือ แม้แต่แบรนด์ผู้นำตลาดก็อาจ ‘ไม่ถูกเลือก’ ใน AI Overview ของ Google หรือไม่ถูกอ้างถึงในคำตอบของ ChatGPT หรือ Gemini เลย แม้ว่าจะครองอันดับ 1 ของ SEO มาตลอด ความแข็งแกร่งของแบรนด์ในโลกดั้งเดิม ไม่ได้แปลว่าจะได้รับการมองเห็นในโลกของ AI Search

GEO กุญแจใหม่ของการรักษาการมองเห็นในยุค AI

เมื่อ AI Search กลายเป็นประตูหน้าบ้านของอินเทอร์เน็ต แบรนด์จำเป็นต้องก้าวข้าม SEO แบบเดิม และหันมาปรับใช้กลยุทธ์ใหม่ที่เรียกว่า Gen AI Engine Optimization (GEO) เพื่อแข่งขันในพื้นที่ที่ AI ใช้ข้อมูลกว้างขึ้นและหลากหลายขึ้นมาก

การปรับตัวครั้งนี้ต้องเริ่มจากการทำความเข้าใจว่า อะไรคือคำถามที่ผู้บริโภคใช้ค้นหา แหล่งข้อมูลใดเป็นตัวกำหนดคำตอบ และแบรนด์ปรากฏอยู่ในผลลัพธ์เหล่านั้นมากน้อยเพียงใด ปัจจุบันมีเพียง 16% ของแบรนด์ที่ติดตาม AI Search Performance อย่างจริงจัง ทั้งที่การประเมิน GEO ช่วยให้เห็นช่องโหว่สำคัญ ซึ่งอาจทำให้สูญเสียการมองเห็น 20–50%

หลังจากประเมินแล้ว ธุรกิจต้องขยายกลยุทธ์เนื้อหาให้ครอบคลุมแหล่งข้อมูลที่ AI ใช้บ่อยที่สุด เช่น เนื้อหานิตยสาร บทความเชิงรีวิว เนื้อหา UGC และเว็บไซต์ในเครือ ซึ่งในหมวดสินค้าอุปโภคบริโภคและบริการทางการเงิน แหล่งข้อมูลเหล่านี้คิดเป็นกว่า 65% ของผลลัพธ์ AI Search ทั้งหมด

จากนั้นแบรนด์ต้องปรับเนื้อหาให้เหมาะกับ LLM ทั้งในด้านความน่าเชื่อถือ ความครบถ้วน การจัดโครงสร้างหัวข้อ และการนำเสนอข้อมูลใหม่ที่มีคุณค่า รวมถึงทำงานร่วมกับบุคคลที่สามเพื่อให้เนื้อหาเกี่ยวกับแบรนด์มีความถูกต้องและอัปเดต

ท้ายที่สุด GEO ต้องกลายเป็น ‘Core Capability’ ขององค์กร ไม่ใช่งานเฉพาะกิจ แบรนด์จึงควรจัดตั้งทีมที่เชี่ยวชาญ กำหนด KPI ใหม่สำหรับ GEO และลงทุนในระบบเทคโนโลยีที่รองรับการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหาสำหรับ LLM ในระยะยาว เพื่อก้าวให้ทันตลาดที่เปลี่ยนแปลง

ทิศทางต่อไปคือ LLM อาจกลายเป็นผู้ตัดสินใจซื้อแทนผู้บริโภค

เมื่อ LLM พัฒนาไปไกลขึ้นและดึงข้อมูลจากแหล่งอ้างอิงได้ลึกและกว้างกว่าเดิม รูปแบบการนำเสนอผลลัพธ์อาจเปลี่ยนไปอีก ทั้งในด้านการโฆษณา การให้คำแนะนำเชิงเจาะลึก และในที่สุดอาจกลายเป็น AI Agent ที่ตัดสินใจซื้อสินค้าแทนผู้ใช้ในบางสถานการณ์

ในโลกแบบนั้น การที่แบรนด์ ‘ถูกมองเห็น’ บนแพลตฟอร์ม AI จะเป็นตัวกำหนดทุกอย่าง ตั้งแต่การพิจารณาซื้อไปจนถึงการปิดการขาย

อ้างอิง: McKinsey