คุณมี Search Market Fit สำหรับ AEO/SEO แล้วหรือยัง?

• กลยุทธ์การค้นหาควรเริ่มจาก เหตุผลและเจตนา ที่ผู้ใช้พิมพ์คำนั้น ไม่ใช่จาก ตัวเลขปริมาณการค้นหา ในเครื่องมือคีย์เวิร์ด
• ก่อนลงทุน จำเป็นต้องตรวจสอบ search-market fit ว่ากลุ่มที่ได้ประโยชน์จากผลิตภัณฑ์ของเราค้นหาสิ่งนั้นจริงหรือไม่ และผลลัพธ์ที่พวกเขาไปถึงสอดคล้องกับคุณค่าที่เรามอบให้หรือไม่
• แม้จะเป็นคิวรีเดียวกัน เจตนาของผู้ใช้ (intent) ก็อาจแตกต่างกันได้มาก และการมองเห็นในผลค้นหาเองไม่ใช่เป้าหมาย แต่เป็นเพียงวิธีที่นำไปสู่ conversion
• เมื่อ AI ตอบคำถามและดึงผู้ใช้อยู่กับตัวเองโดยตรง คลิกไปยังคอนเทนต์เชิงข้อมูลและเชิงรีวิวจึงหายไป และ การถูกอ้างอิง (cited) ไม่เท่ากับ การถูกเลือก (chosen)
• Search market fit เปลี่ยนแปลงตามระดับความสุกงอมของตลาด และด้วย คำตอบจาก generative AI หมวดหมู่ที่เคยมีความเหมาะสมก็อาจหายไปได้

---

จุดเริ่มต้นที่ผิดและความจำเป็นของการเข้าใจผู้ใช้

• กลยุทธ์การค้นหาส่วนใหญ่มักเริ่มจาก จุดที่ผิด เพราะพึ่งพาคำแนะนำคีย์เวิร์ดและพรอมป์ต์จากเครื่องมือ
• ตัวเลขปริมาณการค้นหาในเครื่องมือบอกได้เพียงว่ามีคนค้นหากี่คน แต่ไม่ได้บอกว่า ทำไมถึงค้นหา
• หาก KPI ของคุณไม่ได้หยุดอยู่แค่การถูกมองเห็นใน LLM หรือผลการค้นหา การ เข้าใจผู้ใช้ที่ค้นหา ก็ไม่ใช่ทางเลือก แต่เป็นสิ่งจำเป็น
• มีกรณีที่ใช้เงินหลายล้านดอลลาร์ไปกับคีย์เวิร์ดที่ดูยอดเยี่ยมในเครื่องมือ แต่ไม่เชื่อมโยงกับธุรกรรมจริงเลย
  • บริษัทชื่อดังแห่งหนึ่งสร้าง เทมเพลตผลิตภัณฑ์หลายพันรายการ เพื่อเจาะคำที่ไม่มีอยู่ในบริบทการค้นหาที่มีความหมายจริง
  • แม้จะได้ "อันดับ (rankings)" ตามต้องการ แต่กลับไม่มี conversion จากผู้ใช้เลย
• ปัญหาคือก่อนปล่อยโปรแกรม ไม่มีใครถามคำถามที่ชัดเจนที่สุดว่า "มีคนค้นหาสิ่งนี้ในแบบที่จะพามาหาเราจริงหรือไม่ และทราฟฟิกนั้นนำไปสู่ conversion หรือไม่"
• ความจำเป็นในการเข้าใจผู้ใช้นี้เป็นจริงมาตั้งแต่ยุค search แบบดั้งเดิม และยิ่งสำคัญขึ้นเมื่อ AEO เกิดขึ้น พร้อมกับที่ AI เปลี่ยนแปลงเส้นทางของผู้ใช้อย่างมาก

เส้นทางของผู้ใช้สำคัญที่สุด

• หากจะเริ่มทำ user journey mapping ต้องเข้าใจ search-market fit ซึ่งเทียบได้กับ product-market fit ของสตาร์ตอัป
• แก่นสำคัญคือการตรวจสอบล่วงหน้าว่า ผู้ใช้ที่ได้ประโยชน์จากสิ่งที่เรานำเสนอค้นหามันจริงหรือไม่ และเมื่อมาถึงแล้ว สิ่งที่พวกเขาพบตรงกับความสามารถของสิ่งที่เรามอบให้หรือไม่
  • หากสองเงื่อนไขนี้ไม่ครบ ควร ย้ายงบการค้นหาไปที่อื่น
• เหมือนกับที่สตาร์ตอัปซึ่งไม่มี product-market fit แก้ปัญหาไม่ได้ด้วยการทำโฆษณาให้ดีขึ้น บริษัทที่ไม่มี search-market fit ก็แก้ไม่ได้ด้วย technical audit หรือการเพิ่มคอนเทนต์

การใช้งบประมาณอย่างเหมาะสม

• ไม่ได้หมายความว่าต้องข้าม SEO หรือ AEO ไปทั้งหมด แต่หมายความว่าไม่มีเหตุผลที่จะทุ่มงบมหาศาลกับการลงทุนที่ไม่สร้างรายได้
• Programmatic SEO อาจเป็นตัวอย่างของการละเมิดหลักการนี้ที่แย่ที่สุด
  • ต่อให้มีดีมานด์สำหรับผลิตภัณฑ์หนึ่งรายการ ก็ไม่ได้แปลว่าจะใช้ได้เมื่อขยายออกไปเป็นหลายล้านรูปแบบ และ search engine กับ LLM สามารถแยกได้ว่าตัวขยายคำค้นต่าง ๆ นำไปสู่เจตนาที่ต่างกันหรือไม่
  • หวังว่าจะไม่มีใครในปี 2026 ยังคิดว่าเพจ zip code (รหัสไปรษณีย์) เป็นไอเดียที่ดี
• สำหรับเว็บหางานอย่าง Indeed ตำแหน่งที่ทำงานมีความสำคัญชัดเจน แต่กับผลิตภัณฑ์อย่าง Upwork ยังไม่แน่ว่าเมืองของฟรีแลนซ์สำคัญหรือไม่
  • การสร้างเพจสำหรับทุกเมืองไม่ได้ขยาย ตลาดที่เข้าถึงได้ (addressable market) แต่เพียงสร้างเพจนับพันเพื่อไปแข่งแย่งผู้ใช้ที่ไม่ได้กรองตามพื้นที่
• การมองเห็นในผลค้นหาไม่ใช่เป้าหมายที่แท้จริง แต่เป็น เครื่องมือเพื่อไปสู่เป้าหมาย

การแยกองค์ประกอบของเส้นทางผู้ใช้

• คนส่วนใหญ่มักโฟกัสแค่ส่วนคีย์เวิร์ดของคำถามผู้ใช้ และมองข้ามข้อมูลสำคัญอีกสองอย่าง
  • การหาไอเดียคีย์เวิร์ดเป็นส่วนที่ง่าย ส่วนที่สำคัญกว่ามากคือการรู้ เจตนา (intent)
• การสมมติว่าคิวรีกับเจตนาเป็นสิ่งเดียวกันนั้นผิดอย่างสิ้นเชิง
  • ผู้ใช้ที่ค้นหา "employee survey" อาจเป็นคนที่ต้องการรันแบบสำรวจ คนที่อยากดูกรณีศึกษาของบริษัทอื่น นักวิจัยที่ศึกษาด้าน HR tech หรือผู้จัดการ HR ที่กำลังทำงบประมาณเพื่อโน้มน้าวหัวหน้า
  • คิวรีเดียวกันอาจมี ผู้ใช้ 4 แบบที่ต่างกัน และแต่ละคนก็มีขั้นตอนถัดไปหลังเข้าเพจไม่เหมือนกัน
• แม้รู้เจตนาแล้วก็ยังไม่พอที่จะทำให้เกิด search-market fit เพราะถึงจะสร้างประสบการณ์ที่ตรงกับเจตนาได้ ก็ยังไม่รู้ว่าผู้ใช้ต้องการ convert บน landing page หรือไม่
  • ต้องถามให้ชัดว่าผู้ใช้เห็นผลิตภัณฑ์ของเราอย่างชัดเจนหรือไม่ และธุรกรรมที่เราต้องการตรงกับเจตนาการค้นหาแบบ โดยตรง ไม่ใช่แค่พอเกี่ยวข้องกันหรือไม่
  • ตรงนี้ราคา conversion funnel และที่สำคัญที่สุดคือ ความเชื่อมั่น (trust) ล้วนมีบทบาท

AEO และ search market fit

• เมื่อเพิ่ม AEO เข้าไป ระดับความเสี่ยงจะสูงขึ้น เพราะคำตอบจาก AI ทำให้ผู้ใช้ตอบโจทย์เจตนาการค้นหาได้ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องคลิกอะไรเลย
• โมเดลแบบก่อนยุค LLM ที่จับผู้ใช้จากการมองเห็นในผลค้นหาแล้วพาไป convert บน landing page ยังใช้ได้กับ คิวรีเชิงธุรกรรมที่มีเจตนาสูง
• แต่คอนเทนต์เชิงข้อมูลและเชิงรีวิวตอนนี้ถูกป้อนให้ AI engine โดยตรงเพื่อกักผู้ใช้ไว้ ทำให้ผู้ใช้ไม่แม้แต่จะเริ่มต้นเส้นทางของตัวเอง
  • ผู้ใช้ที่เคยคลิกเข้าเพจรีวิวหรือเปรียบเทียบ ตอนนี้กลับได้ คำตอบที่สังเคราะห์มาแล้ว โดยตรง
  • บริษัทที่ถูกอ้างอิงในคำตอบอาจเป็นแค่ผู้ส่งคอนเทนต์ให้ LLM โดยไม่ได้ให้เหตุผลแก่ผู้ใช้ว่าจะต้องคลิกต่อ
• การถูกอ้างอิง (cited) กับการถูกเลือก (chosen) ไม่ใช่เรื่องเดียวกัน
  • หากเป้าหมายคือการไปปรากฏในคำตอบของ AI นั่นไม่ใช่ผลลัพธ์ด้านการเติบโต แต่เป็นผลลัพธ์ด้าน การรับรู้แบรนด์ (brand awareness)
  • หากสับสนสองอย่างนี้ คุณจะลงเอยด้วยการ optimize แค่ตัวชี้วัดด้านการมองเห็น แล้วบ่นว่า AEO สร้างรายได้ไม่ได้

วิธีหา search market fit

• ให้ค้นหาคำเป้าหมายด้วยตัวเอง แล้วดูสิ่งที่ Google หรือ AI engine แสดงออกมาราวกับเป็น การจำลองผู้ใช้ (ไม่ใช่เพื่อวิเคราะห์คู่แข่ง)
  • หากผลลัพธ์แสดงคอนเทนต์หรือผลิตภัณฑ์คนละประเภทกับธุรกิจของคุณโดยสิ้นเชิง นั่นคือสัญญาณ
  • ความไม่สอดคล้องเชิงรากฐาน ระหว่างคุณค่าที่คุณเสนอ กับความต้องการของผู้ใช้ที่ engine ตีความออกมา เป็นสิ่งที่ไม่อาจเอาชนะได้ด้วยความพยายามเพิ่มใด ๆ
• ควรสังเกตช่วงเวลาที่ search engine เริ่มแก้ไขคิวรี
  • หาก Google เปลี่ยนคำที่คุณพิมพ์เป็นอย่างอื่น นั่นแปลว่าอัลกอริทึมตัดสินแล้วว่าคิวรีนั้นมีความหมายต่างจากที่ผู้ใช้คิด
  • สิ่งนี้แสดงให้เห็นว่าภาษาที่ผู้ใช้ใช้ค้นหาจริง แตกต่างจากภาษาที่บริษัทใช้เรียกตัวเองภายในอย่างไร
• พลวัตเดียวกันนี้มีอยู่ใน LLM เช่นกัน หากคุณพรอมป์ต์หัวข้อเป้าหมายแล้วคำตอบไม่กล่าวถึงผลิตภัณฑ์หรือหมวดโซลูชันของคุณ นั่นคือสัญญาณแบบเดียวกับการทดลองบน Google

จังหวะเวลา

• ยังมีมิติเรื่อง จังหวะเวลา (timing) ที่มักถูกมองข้าม
  • หากคุณติดอันดับด้วยคีย์เวิร์ด "LLM" ในปี 2020 คุณอาจได้ทราฟฟิก แต่ไม่ได้ผลลัพธ์ทางธุรกิจ
  • แต่ถ้าไปปรากฏบนคีย์เวิร์ดเดียวกันอีก 2 ปีต่อมาในปี 2022 นั่นอาจกลายเป็นหนึ่งในตำแหน่งที่มีมูลค่ามากที่สุดบนอินเทอร์เน็ต
• Search-market fit ไม่ได้คงที่ แต่เคลื่อนตามความสุกงอมของตลาด การเติบโตของการรับรู้ผู้ใช้ และการพัฒนาผลิตภัณฑ์
• ตัวอย่างที่อาจเปลี่ยนภายในปีนี้คือ LLM glasses ซึ่งตอนนี้แทบยังไม่มีใครค้นหา แต่ในไม่ช้าคนจะเริ่มค้นหา
  • Google เพิ่งนำ Google XR กลับมาอีกครั้งในงาน I/O เมื่อสัปดาห์ก่อน
  • หากคุณสร้างคอนเทนต์เกี่ยวกับ LLM glasses ตอนนี้ ต่อให้ขึ้นอันดับ 1 บน Google ก็อาจยังไม่สร้างรายได้ที่มีนัยสำคัญ แต่เมื่อสถานการณ์เปลี่ยน รายได้อาจมาโดยแทบไม่ต้องปรับ SEO เพิ่มเติม
  • หากคุณมั่นใจในความเปลี่ยนแปลงที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ก็อาจเลือกเดิมพันได้ แต่หากไม่มั่นใจ นั่นก็เท่ากับกำลังไล่ตาม empty-calorie SEO

การเสื่อมหายของ search market fit

• Search-market fit สามารถหายไปได้
  • หมวดหมู่ที่มีความเหมาะสมสูงเมื่อ 2 ปีก่อน อาจถูก คำตอบสังเคราะห์จาก AI รื้อโครงสร้างจนตำแหน่งที่เคยขับเคลื่อนทราฟฟิกการค้นหาหายไป
• เว็บ affiliate (พันธมิตรการตลาด) จะรับรู้แรงกดดันนี้ชัดเจน
  • หากคุณสร้างเว็บเปรียบเทียบหรือรีวิวรวมในหมวดหมู่ที่ LLM ตอบแทนได้โดยตรงแล้ว ความเหมาะสมนั้นก็หายไป และไม่มีการ optimize แบบใดกู้กลับมาได้
• User research ไม่ใช่งานเตรียมก่อนเริ่มโปรแกรม SEO หรือ AEO เท่านั้น แต่เป็นสิ่งที่ต้องทำก่อนสร้าง content brief และ landing page เพื่อให้รู้ก่อนว่าใครเป็นคนค้นหา พวกเขาต้องการอะไร และมีเส้นเชื่อมที่แท้จริงระหว่างเจตนาของพวกเขากับผลิตภัณฑ์ของคุณหรือไม่
• เส้นเชื่อมนั้นมีอยู่หรือไม่มีอยู่เท่านั้น และหากไม่มี ต่อให้คุณสร้างเพจที่ optimize ได้สมบูรณ์แบบและถูกอ้างอิงในทุก AI engine ผู้ใช้อีกฝั่งของคิวรีก็จะไม่มีวันกลายเป็นลูกค้า