ในโลกของการตลาดดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว การเพิ่มประสิทธิภาพแบรนด์สำหรับ AI และ Large Language Models (LLMs) กลายเป็นสิ่งจำเป็นที่ธุรกิจไม่อาจมองข้ามได้ การศึกษาล่าสุดพบว่าผู้บริโภค 58% ใช้เครื่องมือ AI ในการค้นหาข้อมูลผลิตภัณฑ์และบริการ เพิ่มขึ้นจาก 25% ในปี 2023 ขณะที่เว็บไซต์ค้าปลีกในสหรัฐฯ ได้รับการเข้าชมจาก AI search เพิ่มขึ้น 1,300% ในช่วงเทศกาลปลายปี 2024 การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมผู้บริโภคนี้ส่งผลให้นักการตลาดต้องปรับกลยุทธ์ใหม่ครับ แล้วคุณเตรียมพร้อมสำหรับการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญนี้หรือยัง
ทำไมการเพิ่มประสิทธิภาพแบรนด์สำหรับ AI จึงสำคัญ
ผู้บริโภคในยุคปัจจุบันได้เปลี่ยนแปลงพฤติกรรมการค้นหาข้อมูลจากเครื่องมือค้นหาแบบดั้งเดิมไปสู่แพลตฟอร์ม Gen AI อย่าง ChatGPT, Gemini, DeepSeek และ Perplexity การเปลี่ยนแปลงนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยี แต่เป็นการเปลี่ยนแปลงพื้นฐานของพฤติกรรมผู้บริโภคที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจซื้อ ผู้ใช้ LLMs มักเป็นกลุ่มที่อายุน้อยกว่า มีฐานะดี และมีการศึกษาสูง การเดินทางของลูกค้าไม่ได้เริ่มต้นจากการค้นหาหรือการเข้าเว็บไซต์อีกต่อไป แต่เริ่มจากการสนทนากับ AI ผ่านคำถามอย่าง “เครื่องทำกาแฟดีที่สุดราคาไม่เกิน 6,000 บาทคืออะไร” ดังนั้น แบรนด์ที่ไม่ปรับตัวอาจสูญเสียโอกาสในการเข้าถึงลูกค้ากลุ่มสำคัญนี้ครับ
วิธีการเพิ่มประสิทธิภาพแบรนด์สำหรับ AI ด้วย Share of Model
การวัดผลการรับรู้แบรนด์ในยุค AI ต้องอาศัยแนวคิดใหม่ที่เรียกว่า “Share of Model” (SOM) ซึ่งแตกต่างจาก share of search หรือ share of voice แบบเดิม SOM วัดความถี่ ความโดดเด่น และความเป็นบวกในการแนะนำแบรนด์โดย LLMs ต่อผู้บริโภค การวิเคราะห์ SOM ประกอบด้วยสามมิติหลัก ได้แก่
1. Mention Rate – อัตราการกล่าวถึงแบรนด์
เป็นการติดตามความถี่ที่แบรนด์ถูกกล่าวถึงโดย LLM เฉพาะ การศึกษาในตลาดผงซักฟอกในอิตาลีพบว่า SOM ของแบรนด์แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญระหว่างโมเดล เช่น Ariel มี SOM เกือบ 24% บน Llama แต่น้อยกว่า 1% บน Gemini
2. Human-AI Awareness Gap – ช่องว่างการรับรู้ระหว่างมนุษย์และ AI
วัดความแตกต่างในการรับรู้แบรนด์เมื่อเปรียบเทียบระหว่างการสำรวจผู้คนกับการสำรวจ LLMs การวิเคราะห์แบรนด์รถยนต์ในสหรัฐฯ แบ่งแบรนด์เป็น 4 กลุ่ม
- Cyborgs: แบรนด์ที่มีการรับรู้สูงทั้งในแบบดั้งเดิมและใน LLMs เช่น Tesla
- AI Pioneers: แบรนด์ที่แสดงผลดีใน LLMs แต่ขาดการรับรู้ในตลาด เช่น Rivian
- High-Street Heroes: แบรนด์ที่มีชื่อเสียงสูงแต่ไม่โดดเด่นใน AI เช่น Lincoln
- Emergent: แบรนด์ที่มีการรับรู้ต่ำทั้งในตลาดและ LLMs เช่น Polestar
3. Brand and Category Sentiment – ความรู้สึกต่อแบรนด์และหมวดหมู่
การวิเคราะห์เหตุผลของ LLMs ในการแนะนำแบรนด์ผ่านจุดแข็งและจุดอ่อนที่เกี่ยวข้อง การศึกษาอุตสาหกรรมท่องเที่ยวในสหรัฐฯ พบว่า LLMs ให้ความสำคัญกับความสะดวก ความหลากหลาย และพื้นที่ โดย Booking ได้คะแนนสูงสุดโดยรวม ขณะที่ Vrbo โดดเด่นในด้านความเป็นส่วนตัวและความเป็นเอกลักษณ์
เทคนิคการสร้างเนื้อหาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแบรนด์สำหรับ AI
การสร้างเนื้อหาสำหรับ LLMs ต้องเปลี่ยนจากการเน้นคีย์เวิร์ดไปสู่การเน้นแนวคิดและความสัมพันธ์ แบรนด์ควรสร้างเนื้อหาที่อธิบายไม่เพียงผลิตภัณฑ์ แต่รวมถึงบริบทที่กว้างขึ้น กรณีการใช้งาน และความต้องการของผู้ใช้ เช่น แทนที่จะประกาศว่า “เราขายรองเท้าวิ่งชั้นเยี่ยม” ควรเปลี่ยนเป็น “โครงสร้างพื้นรองเท้าคาร์บอนเพลตของเราช่วยเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับนักวิ่งระยะไกล” การให้หลักฐานความเชี่ยวชาญก็มีความสำคัญ เช่น แบรนด์ผลิตภัณฑ์ดูแลผิวที่อ้างอิงงานวิจัยที่ได้รับการสนับสนุนจากแพทย์ผิวหนังหรือเชื่อมโยงกับการวิจัย PubMed มักจะโดดเด่นกว่าคู่แข่งที่ไม่ทำเช่นนั้น แบรนด์ที่เน้นการสื่อสารแบบเจาะจงเกี่ยวกับจุดเจ็บปวด ความต้องการ คำถาม และงานที่ต้องทำ มีแนวโน้มจะถูกนำเสนอมากกว่าแบรนด์ที่สื่อสารแบบกว้างๆ ครับ
ตัวอย่างแบรนด์ที่ประสบความสำเร็จในการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับ AI
หลายแบรนด์สามารถสร้างความสำเร็จในการเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับ AI ได้อย่างน่าประทับใจ แบรนด์ The Ordinary ในธุรกิจผลิตภัณฑ์ดูแลผิวนำเสนอหน้าผลิตภัณฑ์ที่มีโครงสร้างชัดเจน พร้อมคำอธิบายส่วนประกอบ และเนื้อหาที่โปร่งใสและได้รับการสนับสนุนทางวิทยาศาสตร์ ซึ่งอธิบาย “วิธีการ” และ “เหตุผล” ว่าทำไมครีมบำรุงผิวจึงได้ผล Nike ใช้เนื้อหาที่สร้างโดยลูกค้า เช่น บล็อกของนักวิ่ง Reddit, Strava หน้าผลิตภัณฑ์ที่มีรายละเอียดพร้อมกรณีการใช้งานที่ชัดเจน เช่น “รองเท้าที่ดีที่สุดสำหรับการฝึกวิ่งมาราธอน” และระบบแอปที่เชื่อมโยงกัน เช่น Nike Run Club, Nike Training Club ทั้งสองแบรนด์นี้ติดอันดับแรกในหมวดหมู่ของตนตามการวิเคราะห์ แม้แต่แบรนด์เก่าแก่อย่าง Cadillac ก็สามารถเจริญเติบโตในยุค AI ได้หากลงทุนอย่างมีกลยุทธ์ในความเกี่ยวข้อง การนำเสนอ และการเล่าเรื่องดิจิทัลที่มีโครงสร้าง แคมเปญอย่าง “Audacity” และ “The Daring 25” รวมถึงความร่วมมือระหว่างประเทศ ช่วยเพิ่มการมองเห็นใน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพครับ
การเพิ่มประสิทธิภาพแบรนด์สำหรับ AI เป็นกลยุทธ์สำคัญที่แบรนด์ไม่อาจมองข้ามในยุคที่ผู้บริโภคเปลี่ยนไปใช้ LLMs ในการค้นหาข้อมูลและตัดสินใจซื้อ การเข้าใจและประยุกต์ใช้แนวคิด Share of Model จะช่วยให้แบรนด์สามารถวัดผลและปรับปรุงการรับรู้ใน AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การสร้างเนื้อหาที่เน้นการแก้ปัญหา มีหลักฐานความเชี่ยวชาญ และตอบสนองความต้องการเฉพาะของผู้ใช้ จะช่วยให้แบรนด์โดดเด่นในสายตาของ LLMs แบรนด์ของคุณพร้อมที่จะก้าวสู่อนาคตของการตลาดดิจิทัลในยุค AI แล้วหรือยัง
