เบอร์สันเผยผลวิจัย ชี้ให้เห็นช่องว่างระหว่าง "การมองเห็น" และ "ความน่าเชื่อถือ" ในการทำ Generative Engine Optimization เพื่อตอบโจทย์การค้นหาคำตอบผ่าน AI

งานวิจัยจากเบอร์สัน ครอบคลุมการวัดคะแนนความน่าเชื่อถือของคำตอบจาก AI กว่า 55,000 ข้อ ครอบคลุม 85 บริษัททั่วโลก พบว่าความน่าเชื่อถือของคำตอบจาก AI แตกต่างกันไปตามกลุ่มผู้รับสาร โดยกลุ่มผู้บริหารที่มีอำนาจตัดสินใจทางธุรกิจจะไว้วางใจในคำตอบเหล่านี้มากกว่าบุคคลทั่วไปราว 10%

นิวยอร์ก, 2 มิถุนายน 2569 – เบอร์สัน เอเจนซี่ระดับโลกด้านการสื่อสารที่มุ่งสร้างคุณค่าให้กับลูกค้าผ่านการเสริมภาพลักษณ์ขององค์กร ได้เผยแพร่รายงานฉบับใหม่ในหัวข้อ "The Credibility Paradox" ซึ่งแสดงให้เห็นถึงระดับความเชื่อมั่นที่แตกต่างกันไปของแต่ละกลุ่มผู้รับสาร เมื่อพิจารณาคำตอบของ AI เกี่ยวกับแบรนด์และบริษัทต่างๆ โดยรายงานฉบับนี้เป็นอีกหนึ่งก้าวสำคัญในการขับเคลื่อน Generative Engine Optimization (GEO) หรือการออกแบบเนื้อหาเพื่อ Generative AI ยกระดับจากกระบวนการทางเทคนิคที่เน้นเพิ่มการมองเห็นและอ้างอิงแหล่งข้อมูลที่ถูกต้อง ต่อยอดไปสู่โอกาสเชิงกลยุทธ์ในการเสริมสร้างภาพลักษณ์ขององค์กรและแบรนด์โดยมีความน่าเชื่อถือเป็นหัวใจสำคัญ

“ในโลกยุค ‘Zero-Click’ นี้ ผู้บริโภคอาจถามคำถามกับ AI โดยไม่คลิกต่อไปดูคำตอบถึงแหล่งต้นทาง จึงทำให้ LLM ทั้งหลายขึ้นมามีบทบาทเป็นผู้กำหนดชื่อเสียงและภาพลักษณ์ขององค์กร” คอรีย์ ดูโบรวา ซีอีโอของเบอร์สัน กล่าว “AI ทำหน้าที่ทั้งสร้าง สรุป และส่งมอบข้อมูลถึงกลุ่มเป้าหมายโดยตรง ดังนั้น การทำให้แบรนด์หรือองค์กรปรากฏอยู่ในคำตอบของ LLM ต่างๆ จึงเป็นเรื่องสำคัญ แต่การมองเห็นเพียงอย่างเดียวยังไม่ใช่คำตอบทั้งหมดของโจทย์นี้ บทบาทของเราไม่ใช่แค่การทำให้ลูกค้าปรากฎอยู่ในสายตาของกลุ่มเป้าหมายเท่านั้น แต่รวมถึงการสร้างเนื้อหาและหลักฐานที่แข็งแกร่งแบบรอบด้าน ซึ่งจะเสริมให้ AI สามารถให้คำตอบที่น่าเชื่อถือกับกลุ่มเป้าหมายสำคัญของแต่ละแบรนด์ งานวิจัยชิ้นล่าสุดของเราจึงพร้อมที่จะให้แนวทางในการเปลี่ยนความน่าเชื่อถือนี้ให้กลายเป็นข้อได้เปรียบในการแข่งขัน”

เบอร์สันได้ร่วมมือกับ Profound แพลตฟอร์ม AI ชั้นนำด้านการตลาด เพื่อรวบรวมคำตอบที่เกี่ยวข้องกับชื่อเสียงของแบรนด์และองค์กรต่างๆ จากแพลตฟอร์ม AI ชั้นนำ 7 ราย ด้วยคำถามที่ครอบคลุม 85 บริษัท และมุ่งวัดผลด้วย 8 ตัวชี้วัดด้านภาพลักษณ์องค์กร ภายใต้แนวคิด “Reputation Capital” ของเบอร์สัน ได้แก่ นวัตกรรม, ความคิดสร้างสรรค์, สภาพแวดล้อมการทำงาน, ผลิตภัณฑ์, ผลประกอบการ, ธรรมาภิบาล, ความรับผิดชอบต่อสังคม และความเป็นผู้นำ ทั้งนี้ คำตอบแต่ละข้อได้รับการประเมินคะแนนความน่าเชื่อถือสำหรับผู้รับสาร 3 กลุ่ม ได้แก่ ประชาชนทั่วไป, ผู้นำทางความคิดเห็น (Opinion Elites) และผู้มีอำนาจตัดสินใจทางธุรกิจ โดยใช้เครื่องมือ Decipher ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของเบอร์สัน พัฒนาร่วมกับบริษัท Limbik ผู้เชี่ยวชาญด้าน Cognitive AI ที่มุ่งเน้นความเข้าใจในพฤติกรรมของกลุ่มเป้าหมาย โดยมีผลคะแนนความน่าเชื่อถือรวมทั้งสิ้น 55,000 รายการที่นำมาทำการวิเคราะห์

สรุปผลการวิจัย

• AI ให้ความสำคัญกับหลักฐานที่จับต้องได้ โดยข้อเท็จจริงในด้านนวัตกรรม ผลิตภัณฑ์ และสภาพแวดล้อมการทำงาน ทำคะแนนความน่าเชื่อถือได้ดีกว่าประเด็นที่อาจพลิกผันได้ตามมุมมองของแต่ละคน ไม่ว่าจะเป็นความเป็นผู้นำ ธรรมาภิบาล หรือความรับผิดชอบต่อสังคม ดังนั้น การวางกลยุทธ์ด้านเนื้อหาให้ครอบคลุมทั้งช่องทางสื่อ แพลตฟอร์มของตัวองค์กรเอง และช่องทางโซเชียลต่างๆ จึงเป็นส่วนสำคัญในการทำ GEO เพราะ AI ยังคงให้ความสำคัญกับข้อมูลและคำยืนยันจากแหล่งต่างๆ ที่เป็นอิสระจากตัวแบรนด์หรือองค์กร ไม่ว่าจะเป็นการรายงานข่าว รีวิวจากผู้ใช้จริง หรือบทสนทนาในโลกออนไลน์

• สภาพแวดล้อมการทำงาน คือตัวชี้วัดความน่าเชื่อถือที่ถูกมองข้าม โดยก่อนหน้านี้ เบอร์สันได้เผยแพร่งานวิจัยหัวข้อ Global Reputation Economy ที่ระบุว่าสภาพแวดล้อมจริงในที่ทำงานมักเป็นปัจจัยที่ถูกมองข้ามในการเสริมสร้างภาพลักษณ์ขององค์กร และปรากฎการณ์นี้ก็เกิดขึ้นกับคำตอบจาก LLM เช่นกัน เนื่องจากคำตอบในด้านนี้มักทำคะแนนความน่าเชื่อถือได้สูงสุดในกลุ่มประชาชนทั่วไป สอดคล้องกับการที่ LLM มักอ้างอิงแหล่งข้อมูลที่ตรวจสอบได้อย่างอิสระ เช่น บทวิจารณ์บนแพลตฟอร์มด้านบุคลากร รายงานเกี่ยวกับตลาดแรงงาน และเนื้อหาข่าวในหน้าสื่อต่างๆ

• ความเป็นผู้นำ คือปัจจัยที่สร้างความน่าเชื่อถือได้ยากที่สุดผ่าน AI โดยคำตอบในประเด็นนี้ทำคะแนนความน่าเชื่อถือได้อยู่ในระดับต่ำที่สุดในทุกอุตสาหกรรมที่ทำการวิจัย โดยสำหรับอุตสาหกรรมการบินและเทคโนโลยีที่สามารถทำคะแนนในหัวข้อนี้ได้ดีนั้น ข้อมูลที่นำมาเป็นหลักฐานอ้างอิงด้านความเป็นผู้นำมักมาจากประเด็นในด้านโครงสร้างการบริหารงาน ผลประกอบการของธุรกิจ และการรับรองจากภายนอกองค์กร แทนที่จะมาจากการสื่อสารของผู้บริหารเพียงอย่างเดียว

• ระดับความเชื่อมั่นในคำตอบแตกต่างกันไปตามกลุ่มผู้รับสาร คำตอบของ AI ที่ดูน่าเชื่อถือ อาจไม่ได้มีน้ำหนักเท่ากันสำหรับกลุ่มเป้าหมายที่หลากหลาย เช่นกลุ่มลูกค้าทั่วไป นักลงทุน พนักงาน หรือหน่วยงานกำกับดูแล โดยเฉลี่ยแล้ว ผลวิจัยระบุว่ากลุ่มผู้บริหารที่มีอำนาจตัดสินใจทางธุรกิจจะเชื่อถือคำตอบจาก AI มากกว่ากลุ่มประชาชนทั่วไปราว 10% เนื่องจากผู้รับสารกลุ่มดังกล่าวมีความเชี่ยวชาญเฉพาะทางมากกว่า จึงมีแนวโน้มที่จะเปิดรับเรื่องราวในเชิงนวัตกรรมและกลไกทางธุรกิจมากกว่ากลุ่มอื่น ดังนั้น การทำ GEO ที่แม่นยำจึงต้องแบ่งแยกตามกลุ่มเป้าหมายให้ชัดเจน

รายงานวิจัยฉบับนี้เป็นส่วนหนึ่งของกรอบแนวคิดการทำงานที่เบอร์สันพัฒนาขึ้นเพื่อเสริมสร้างและปกป้องชื่อเสียงของลูกค้าผ่านช่องทางการให้ข้อมูลโดย AI โดยกรอบแนวคิดดังกล่าวควบรวมกลยุทธ์ทั้งในช่องทางสื่อ แพลตฟอร์มขององค์กร และช่องทาง โซเชียลเข้าด้วยกันเป็นหนึ่งเดียว เพื่อสร้างคอนเทนต์ในภาพรวมที่ขับเคลื่อนด้วยมุมมองและเรื่องราวจากแหล่งที่เป็นอิสระ น่าเชื่อถือ และเสริมให้เรื่องราวนั้นๆ แข็งแรงยิ่งขึ้นอย่างต่อเนื่อง นอกจากนี้ เบอร์สันยังพิจารณาถึงความแตกต่างทางภาษา มุมมอง และแนวคิดในแต่ละตลาด เพื่อให้บริษัทต่างๆ สามารถรับมือกับความท้าทายด้านภาพลักษณ์องค์กรได้ในหลากหลายภูมิภาคและวัฒนธรรม

"ในภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก กระแสความสนใจด้าน AI โดยส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่การปรากฏตัวของชื่อแบรนด์ในคำตอบของ AI แต่ยังให้ความสนใจน้อยมากกับความถูกต้อง ตรวจสอบได้ และน่าเชื่อถือของคำตอบเหล่านั้น ซึ่งรายงานวิจัยของเรามีจุดมุ่งหมายที่จะปิดช่องว่างในส่วนนี้” เรด เซอร์ทิดา หัวหน้าฝ่าย Intelligence & Transformation ภูมิภาค APAC ของเบอร์สัน กล่าว "บทบาทของ AI ที่เพิ่มมากขึ้นในฐานะสื่อกลางระหว่างองค์กรกับผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย ทำให้แพลตฟอร์มเหล่านี้ไม่เพียงตัวกำหนดว่าผู้คนจะได้ค้นพบหรือสัมผัสกับแบรนด์ต่างๆ อย่างไร แต่ยังรวมถึงการสร้างความเข้าใจและประเมินภาพลักษณ์ของแบรนด์อีกด้วย โอกาสที่สำคัญของทุกองค์กรจึงไม่หยุดอยู่เพียงแค่การได้เป็นส่วนหนึ่งของคำตอบที่ AI เลือกนำไปใช้ แต่ครอบคลุมถึงการเสริมให้คำตอบเหล่านั้นมีหลักฐานสนับสนุนชัดเจน อ้างอิงแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ และช่วยให้กลุ่มเป้าหมายรายสำคัญมีความไว้วางใจในองค์กรนั้นๆ ต่อไป”

"จุดเริ่มต้นของ GEO มาจากโจทย์ด้านการมองเห็น และการวัดผลด้วยรายงานที่ตรวจสอบคำตอบของ AI” สตีฟ รูเบล (Steve Rubel) รองประธานบริหารฝ่าย Media Insights & Measurement ของเบอร์สัน กล่าวเสริม "ข้อมูลจากรายงานฉบับนี้บอกเราอย่างชัดเจนว่า GEO มีความสำคัญมากกว่านั้น ในฐานะบททดสอบว่าชื่อเสียงหรือภาพลักษณ์ขององค์กรมีความชัดเจน แข็งแรง และน่าเชื่อถือพอที่จะถูกนำไปอ้างอิงผ่าน AI หรือไม่ ท่ามกลางสภาพแวดล้อมที่ผู้รับสารมีมุมมองและความคิดเห็นของตัวเองชัดเจนขึ้นทุกวัน กรอบแนวคิดของเราช่วยให้นักสื่อสารสามารถกำหนดทิศทางการทำงานได้ชัดเจนยิ่งขึ้น ทั้งยังยกระดับให้ GEO เป็นอีกหนึ่งศาสตร์ใหม่ในด้านการบริหารจัดการภาพลักษณ์ขององค์กรอีกด้วย”

ผู้สนใจสามารถอ่านรายงานฉบับเต็มได้ที่ www.bursonglobal.com/BeyondGEO