Gintare Rimolaityte ซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Trendos — ชุดบทสัมภาษณ์

Gintare Rimolaityte เป็นซีอีโอและผู้ร่วมก่อตั้ง Trendos แพลตฟอร์มวัดการมองเห็นในการค้นหาด้วย AI ที่ช่วยให้แบรนด์เข้าใจและปรับปรุงวิธีที่ตนปรากฏในโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) เธอสั่งสมประสบการณ์ช่วงแรกที่ Oxylabs ในปี 2020 เริ่มจากผู้จัดการฝ่ายพัฒนาธุรกิจ ก่อนเป็นหัวหน้าฝ่ายการค้า โดยดูแลทีมขาย พัฒนาธุรกิจ บริหารบัญชีลูกค้า และส่งเสริมความสำเร็จของลูกค้าในหน่วยธุรกิจหนึ่งของบริษัท ระหว่างปี 2022 ถึง 2025 เธอเป็นซีอีโอของ JumpTask แพลตฟอร์มสร้างการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ ก่อนร่วมก่อตั้ง Trendos ในปี 2026 เธอทำงานช่วงสั้น ๆ ในตำแหน่งผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่ Adment โดยมุ่งป้องกันการฉ้อโกงการตลาดแบบพันธมิตรในการค้นหาแบบเสียเงินและโปรแกรมพันธมิตร ในฐานะซีอีโอของ Trendos เธอบริหารหลายทีมและกำกับการเติบโตเชิงกลยุทธ์ ปัจจุบันอาศัยและทำงานในวิลนีอุส

Trendos เป็นแพลตฟอร์มวัดการมองเห็นในการค้นหาด้วย AI ที่ช่วยให้แบรนด์ติดตาม วัดผล และปรับปรุงวิธีที่ตนปรากฏใน LLM และเครื่องมือค้นหา AI การเปลี่ยนจาก Google ไปสู่ AI สนทนาทำให้กระบวนการแนะนำแบรนด์แทบมองไม่เห็นสำหรับเจ้าของแบรนด์ Trendos ช่วยขจัดจุดบอดสำคัญนี้ นอกจากติดตามการมองเห็นโดยรวมแล้ว ยังทำให้เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลตลาด AI เข้าถึงง่าย ใช้งานเข้าใจง่าย และมีราคาที่จ่ายไหว เพื่อให้แบรนด์มีอิทธิพลต่อเวลาและรูปแบบการปรากฏของตนและปรับปรุงสิ่งเหล่านี้ได้ เทคโนโลยีของบริษัทเก็บคำตอบและโฆษณาที่แสดงจริงในสภาพแวดล้อม AI ผ่านการดึงข้อมูลจากเซสชัน LLM ในวงกว้าง แล้ววิเคราะห์และนำเสนอข้อมูลที่มีโครงสร้างเป็นข้อค้นพบที่ชัดเจนเกี่ยวกับการมองเห็นแบรนด์และกิจกรรมของคู่แข่ง Trendos ก่อตั้งในเดือนมีนาคม 2026 ที่วิลนีอุส ประเทศลิทัวเนีย โดยมี Tesonet ผู้สร้างธุรกิจระดับโลกเบื้องหลังบริษัทอย่าง Nord Security, Surfshark และ Hostinger ให้การสนับสนุน

ก่อนร่วมก่อตั้ง Trendos คุณเคยเป็นผู้นำด้านการค้าที่ Oxylabs บริหาร JumpTask และทำงานด้านผลิตภัณฑ์ที่ adment.ai คุณเห็นความเปลี่ยนแปลงอะไรในวิธีที่ผู้บริโภคค้นพบแบรนด์ผ่าน AI จนเชื่อว่าจำเป็นต้องมี Trendos และคิดว่าแพลตฟอร์ม SEO กับการวัดการมองเห็นใน AI ที่มีอยู่ขาดอะไร?

ตอนที่ฉันสัมภาษณ์ผู้จัดการการตลาดเป็นประจำ ฉันได้ยินเรื่องเดิมซ้ำ ๆ ว่าการค้นหาด้วย AI กำลังมา แม้จะมีเครื่องมืออยู่บ้างแล้ว แต่ไม่มีใครรู้จริง ๆ ว่าน่าเชื่อถือเพียงใด

ฉันไม่จำเป็นต้องเชื่อเพียงคำพูดของพวกเขา เพราะเห็นการเปลี่ยนแปลงเกิดขึ้นตรงหน้าด้วย ผู้บริโภคเปลี่ยนจากเลื่อนดูลิงก์บน Google มาเป็นถาม LLM โดยตรง วิธีหลังเหมือนกล่องดำสำหรับนักการตลาด พวกเขาไม่รู้ด้วยซ้ำว่าแบรนด์ถูกพูดถึงหรือไม่ ยิ่งไม่ต้องพูดถึงว่าแบรนด์ถูกอธิบายหรือวางตำแหน่งเทียบกับคู่แข่งอย่างไร

ฉันเห็นปัญหาสองอย่างในซอฟต์แวร์ที่มีอยู่ อย่างแรก เครื่องมือจำนวนมากเหมือนแพลตฟอร์ม SEO ที่นำฟีเจอร์ AI มาต่อเติม อย่างที่สอง เครื่องมือเฉพาะทางที่มีเพียงไม่กี่รายตั้งราคาสำหรับองค์กรใหญ่เท่านั้น หากไม่ใช่แบรนด์ยักษ์ที่มีงบทำความเข้าใจการมองเห็นใน AI คุณก็ถูกกันออกและต้องเดินหน้าแบบมองไม่เห็น ฉันรู้สึกว่านั่นไม่ถูกต้อง ทุกแบรนด์ควรรู้ว่าตนปรากฏอย่างไร ไม่ใช่เฉพาะรายที่จ่ายเงินจำนวนห้าหลักต่อเดือนได้ Trendos ตั้งใจให้แบรนด์ทุกขนาดมีวิธีที่แม่นยำและราคายุติธรรมในการเข้าใจและปรับปรุงการมองเห็นใน AI

คำตอบที่ AI สร้างอาจดูเหมือนกล่องดำสำหรับนักการตลาด จากข้อมูลที่ Trendos เก็บ สัญญาณสำคัญที่สุดใดดูเหมือนเป็นตัวกำหนดว่า ChatGPT, Gemini, Claude และ Perplexity จะพูดถึง อ้างอิง หรือแนะนำแบรนด์?

ในแง่สัญญาณ หัวใจคือถูกพูดถึงมากพอในที่ที่เหมาะสมและมีโครงสร้าง ซึ่งต่างจาก SEO ที่ต้องมีลิงก์ do-follow เพื่อส่งต่อความน่าเชื่อถือ ในการค้นหาด้วย AI โมเดลไม่ได้จัดทำดัชนีเว็บไซต์ แต่ดึงเนื้อหาออกมา ลิงก์จึงไม่จำเป็น คุณเพียงต้องให้ชื่อแบรนด์ปรากฏชัดและบ่อยบนหน้าที่โมเดลใช้ดึงข้อมูลอยู่แล้ว

ข้อมูลของเราชี้ถึงห้าเสาหลัก ได้แก่ เว็บไซต์ของคุณเอง งานประชาสัมพันธ์และสื่อที่กล่าวถึงโดยไม่ได้ซื้อพื้นที่ แพลตฟอร์มรีวิวอย่าง Trustpilot กับ G2 พันธมิตรการตลาดแบบรับค่าคอมมิชชัน และโซเชียลมีเดีย น้ำหนักแต่ละด้านต่างกันตามอุตสาหกรรม เสื้อผ้าและอีคอมเมิร์ซพึ่งสื่อของตนเอง เพราะโมเดลดึงข้อมูลจากหน้าสินค้าได้ง่าย บริการการเงินผู้บริโภคพึ่งเว็บเปรียบเทียบที่ทำการตลาดแบบพันธมิตรมากกว่า แบรนด์ SaaS และ B2B ถูกอ้างอิงจากแพลตฟอร์มรีวิวอย่าง G2 และ Capterra มาก ไม่มีสูตรเดียวสำหรับทุกคน คุณต้องดูการอ้างอิงของตัวเองว่าเสาหลักใดสำคัญที่สุด

โครงสร้างก็สำคัญ แบรนด์ที่เราเห็นถูกอ้างอิงบ่อยที่สุดเผยแพร่เนื้อหาชัดเจน ตรงประเด็น และตอบคำถามตั้งแต่ต้น มักอยู่ในรูปคำถามที่พบบ่อย โมเดลดึงข้อมูลแบบนี้ได้ง่าย บล็อกที่ยัดคำสำคัญไม่ช่วย สิ่งที่ได้ผลคือตอบก่อนแล้วจึงเพิ่มรายละเอียด สำหรับเนื้อหาที่ AI สร้าง ตอนนี้เราไม่เห็นว่าโมเดลลงโทษมัน เนื้อหาที่ถูกอ้างอิงคือเนื้อหาที่ตอบคำถามได้ดี ไม่ว่าใครหรืออะไรเป็นคนเขียน

กระบวนการนี้ยังมีความสุ่มอยู่บ้าง โมเดลคาดการณ์คำถัดไป ไม่ได้ใช้ขั้นตอนจัดอันดับตายตัวเพียงชุดเดียว คุณอาจทำทุกอย่างถูกต้องแต่ยังเห็นความผันผวน ที่ Trendos เราพยายามช่วยให้แบรนด์สนใจสัญญาณที่ควบคุมได้ และเลิกไล่ตามสิ่งที่ควบคุมไม่ได้

ต่างจากอันดับ Google แบบเดิม คำตอบ AI เปลี่ยนได้เมื่อถามคำถามเดียวหลายครั้ง คุณวัดการมองเห็นอย่างน่าเชื่อถืออย่างไรเมื่อโมเดลพื้นฐานเป็นแบบความน่าจะเป็น และต้องเก็บตัวอย่างมากแค่ไหนก่อนที่แบรนด์จะสรุปผลอย่างมีความหมายได้?

นี่เป็นประเด็นร้อนในวงการตอนนี้ บริษัทหนึ่งเพิ่งโพสต์บน LinkedIn ว่าต้องเก็บคำตอบประมาณวันละ 100 ครั้งแล้วเฉลี่ยผลจึงจะน่าเชื่อถือ ขณะที่แพลตฟอร์มใหญ่บางรายยังคิดว่าวันละครั้งก็พอ ฉันไม่คิดว่าฝ่ายใดสนับสนุนจุดยืนของตนด้วยหลักฐานจริงอย่างครบถ้วนแล้ว

เราดูจากข้อมูลเชิงประจักษ์ มีลูกค้าอย่าง NordVPN ที่ติดตามกับเรามาระยะหนึ่ง จึงเห็นความผันผวนของการมองเห็นและอันดับตลอดช่วงยาวนั้น จริง ๆ แล้วมันไม่ได้เปลี่ยนมากนัก เก็บบ่อยขึ้นอาจได้ความแม่นยำเพิ่มเล็กน้อย แต่ส่วนต่างเป็นเพียงเศษเสี้ยวของหนึ่งเปอร์เซ็นต์ ไม่ใช่ความต่างระหว่างไม่มีใครเห็นกับอันดับหนึ่ง อาจขยับจากอันดับ 35 เป็น 32 ซึ่งสำคัญน้อยกว่าปัญหาเชิงโครงสร้างใหญ่ ๆ ที่แบรนด์ลงมือแก้ได้จริงมาก

แนวทางของเราคือติดตามอย่างสม่ำเสมอตามเวลา แทนที่จะไล่ตามความถี่เก็บตัวอย่างสุดขีด แล้วให้แบรนด์ดูเส้นแนวโน้มของตนเพื่อตัดสินว่าหมวดธุรกิจมีเสถียรภาพหรือผันผวนเพียงใด

มีการถกเถียงมากเรื่อง SEO การปรับให้เหมาะกับเครื่องมือตอบคำถาม และการปรับให้เหมาะกับเครื่องมือสร้างคำตอบ หลัก SEO เดิมข้อใดยังสำคัญในการค้นหา AI และนักการตลาดพลาดตรงไหนเมื่อนำวิธี SEO เดิมมาใช้กับ LLM ตรง ๆ?

หลายหลักของ SEO ยังสำคัญ ตัวอย่างคือการขยายคำค้น ซึ่งเป็นการค้นหาต่อเนื่องที่ ChatGPT ทำเบื้องหลังก่อนตอบ สิ่งเหล่านี้ยังมาจากพฤติกรรมค้นหาจริง การปรับอันดับที่เกี่ยวข้องจึงยังเป็นงาน SEO คุณยังปรับคำค้นแบบยาวและเฉพาะเจาะจง เพียงแต่เล็งสิ่งที่โมเดลค้นหา แทนสิ่งที่คนพิมพ์ลง Google

นักการตลาดหลายคนเข้าใจผิดว่าการกล่าวถึงต้องทำงานเหมือนลิงก์ย้อนกลับ ใน SEO คุณต้องการ do-follow เพราะนั่นคือวิธีส่งต่อความน่าเชื่อถือและคะแนนโดเมน แต่ในการค้นหา AI โมเดลไม่ได้ทำดัชนีไซต์ มันดึงเนื้อหาออกมา จึงไม่ต้องมีลิงก์เลย แค่มีการกล่าวถึงแบรนด์ชัดพอบนหน้าที่โมเดลเชื่อถืออยู่แล้วก็พอ ผู้คนใช้เวลามากในการหาที่วางลิงก์ ทั้งที่ควรแสวงหาการกล่าวถึงโดยตรง

อีกข้อผิดพลาดคือยึดนิสัย SEO แบบเก่า เนื้อหาที่เขียนเพื่อใส่คำสำคัญเป็นหลักและซ่อนคำตอบจริงไว้กลางหน้า มักถูกโมเดล AI มองข้าม ตอบคำถามก่อนอย่างชัดเจนและตรงไปตรงมา แล้วค่อยเติมรายละเอียด

ฉันยังคิดว่าการสรุปว่า SEO ตายแล้วและเริ่มใหม่ทั้งหมดเป็นความผิดพลาด SEO ยังไม่ตาย! GEO เป็นส่วนขยายของ SEO ร่วมกับโซเชียลและการตลาดแบบพันธมิตรที่ทำงานด้วยกัน แบรนด์ที่ทำ SEO ดีอยู่แล้วไม่ได้ลงแรงสูญเปล่า แต่ก็ไม่ควรคิดว่ากฎเดิมใช้ได้แบบหนึ่งต่อหนึ่ง

Trendos ติดตามแหล่งที่ระบบ AI อ้างอิงเมื่อตอบเรื่องแบรนด์ คุณได้เรียนรู้อะไรเกี่ยวกับชนิดแหล่งข้อมูลที่เครื่องมือ AI ดูจะเชื่อถือมากที่สุด และบริษัทจะมีอิทธิพลต่อการอ้างอิงอย่างสมจริงได้แค่ไหนโดยไม่พยายามเล่นกลกับระบบ?

ความเชื่อถือไม่ได้มีลำดับชั้นเดียว ขึ้นกับอุตสาหกรรม สิ่งที่ถูกอ้างอิงมากที่สุดในเสื้อผ้า คือสื่อที่แบรนด์เป็นเจ้าของ ไม่เหมือนการเงินผู้บริโภคที่เป็นเนื้อหาพันธมิตรและแอป ไม่มีแหล่งประเภทเดียวชนะทุกที่ ต้องดูการอ้างอิงในหมวดของตนว่าระบบเชื่อถืออะไร

โครงสร้างสำคัญเท่าชนิดแหล่งข้อมูล เว็บสื่อที่มีความน่าเชื่อถือยังมีน้ำหนัก แต่ไม่ใช่เรื่องคะแนนอำนาจเพียงตัวเดียวอย่างคะแนนโดเมน สิ่งที่เราเห็นคือความสม่ำเสมอสำคัญกว่า: แบรนด์ถูกกล่าวถึงบ่อยแค่ไหนในแหล่งที่เชื่อถือได้หลายแห่ง หน้าที่ชัดเจนและจัดโครงสร้างดีบนเว็บเล็กอาจทำได้ดีกว่าบทความยาวจากสื่อใหญ่ เพียงเพราะโมเดลดึงและใช้เนื้อหาได้ง่ายกว่า

สำหรับการสร้างอิทธิพลโดยไม่เล่นกล ฉันจะแยกจากกรอบคิด SEO อย่างสิ้นเชิง คุณไม่ได้พยายามบิดกราฟลิงก์ แต่พยายามได้การกล่าวถึงจริงในห้าเสาหลัก ได้แก่ เว็บของตน การเผยแพร่ PR แพลตฟอร์มรีวิวอย่าง Trustpilot และ G2 ความสัมพันธ์กับพันธมิตร และโซเชียล จากนั้นจัดทุกอย่างให้โมเดลอ่านง่าย ไม่ต่างจากการสร้างแบรนด์ที่ดีมากนัก แบรนด์ที่มองเห็นมากที่สุดสนใจการเล่นกลน้อยกว่า และเน้นการมีตัวตนที่ตรวจสอบได้ในที่ที่โมเดลเชื่อถืออยู่แล้ว

Trendos เปิดตัวดัชนีติดตาม 1,000 แบรนด์ที่มองเห็นมากที่สุดใน AI ในหลายตลาด มีรูปแบบหรือสิ่งน่าประหลาดใจอะไรจากข้อมูลนี้ และอะไรแยกแบรนด์ที่ปรากฏในคำแนะนำ AI สม่ำเสมอออกจากคู่แข่งที่แทบมองไม่เห็น?

สิ่งน่าประหลาดใจแรกคือเครื่องมือแต่ละตัวทำงานต่างกันมาก ในตลาดเดียวกัน ChatGPT และ Google AI Overviews แนะนำแบรนด์ซ้ำกันเพียงประมาณสองในสามของ 100 แบรนด์ชั้นนำในประเทศ AI Overviews เอนเอียงไปทางค้าปลีกในชีวิตประจำวันอย่างมาก Trader Joe’s อยู่อันดับ 35 ในนั้นสำหรับสหรัฐฯ แต่เป็นอันดับ 567 บน ChatGPT ส่วน ChatGPT โน้มไปทางแบรนด์ B2B และแบรนด์ให้บริการองค์กรอย่าง Gartner, ServiceNow และ Databricks ที่ AI Overviews ส่วนใหญ่ไม่สนใจ

ข้อที่สองคือความเป็นท้องถิ่นสูง แบรนด์ 70 เปอร์เซ็นต์ในดัชนีปรากฏเพียงประเทศเดียว และในเยอรมนีเกือบหนึ่งในสามของ 100 อันดับแรกเป็นแบรนด์ที่ไม่พบในรายชื่ออังกฤษหรือสหรัฐฯ เลย

สิ่งที่แยกแบรนด์ซึ่งมองเห็นสม่ำเสมอคือความกว้างของการครอบคลุม แบรนด์ทั่วไปในสิบอันดับแรกปรากฏมากกว่า 90 หมวดสินค้า ขณะที่แบรนด์ในครึ่งล่างปรากฏประมาณห้าหมวด ไม่ใช่แค่ถูกพูดถึงบ่อยกว่า แต่เกี่ยวข้องกับคำถามมากกว่ามาก รายชื่อก็เปลี่ยนเร็ว: กลุ่มบนสุดแทบไม่เปลี่ยนรายเดือน แต่ประมาณ 13% ของแบรนด์หลุดจากแต่ละรายการในเดือนเดียว การมองเห็นไม่ใช่สิ่งที่ชนะได้ครั้งเดียว ต้องสร้างต่อเนื่อง

Ad Radar ของ Trendos ติดตามตำแหน่งโฆษณาสปอนเซอร์ที่ปรากฏคู่กับบทสนทนา ChatGPT ข้อมูลช่วงแรกบอกอะไรเกี่ยวกับอุตสาหกรรมและผู้ลงโฆษณาที่เดินเร็วที่สุด และนักการตลาดควรแยกการมองเห็นแบบจ่ายเงินจากการที่โมเดลกล่าวถึงหรือแนะนำเองอย่างไร?

โฆษณา ChatGPT เอนเอียงมากไปทางค้าปลีกและ B2C คิดเป็นราว 50 ถึง 70% ของสิ่งที่เราติดตาม ที่เหลือเป็น B2B ส่วนใหญ่คือบริษัทและเอเจนซีที่โฆษณาบริการของตนเอง ซึ่งสมเหตุผล เพราะผู้ใช้ ChatGPT ส่วนใหญ่เป็นผู้บริโภค แต่ก็มี B2B อยู่จริงด้วย

แพลตฟอร์มโฆษณา OpenAI ยังอยู่ช่วงต้น มีรูปแบบและฟีเจอร์ใหม่เพิ่มตลอด และการเปิดให้ใช้ไม่เท่ากัน ครั้งล่าสุดที่ตรวจ โฆษณายังไม่ทำงานหรือยังไม่คิดเงินในหลายตลาดยุโรป แม้ OpenAI ประกาศขยายไปแล้ว ดังนั้นการอ่านว่าอุตสาหกรรมใดเร็วที่สุดเป็นภาพ ณ ตอนนี้ว่าใครยอมลองของใหม่ มากกว่าภาพว่าใครจะยังโฆษณาในอีกหกเดือน

ตรงนี้เองคือช่องว่างข้อมูลของผู้ลงโฆษณา OpenAI ไม่แสดงว่าโฆษณาปรากฏกับพรอมป์ต์ใด และไม่แสดงว่าคู่แข่งทำอะไร Ad Radar ของ Trendos ทำให้แบรนด์เห็นได้ตรง ๆ ว่าพรอมป์ต์ใดเรียกโฆษณา รวมถึงผู้ลงโฆษณารายอื่นในหมวดเดียวกัน: ใช้โฆษณากี่ชิ้น นำไปหน้าไหน ใช้หัวข้อและคำอธิบายอะไร

ตอนนี้แยกการกล่าวถึงแบบจ่ายเงินกับแบบธรรมชาติได้ง่าย ChatGPT ติดป้ายสปอนเซอร์ชัดเจนและวางไว้ใต้คำตอบ จึงไม่มีอะไรผสมลงในเนื้อคำตอบเอง คำแนะนำตามธรรมชาติคือโมเดลเลือกคุณเป็นคำตอบ ส่วนตำแหน่งแบบจ่ายเงินคือคุณเช่าพื้นที่ข้างใต้

พูดตรง ๆ ฉันคาดว่าต่อไปจะแยกยากขึ้น ยิ่งโฆษณาดูและให้ความรู้สึกเหมือนส่วนจริงของคำตอบเท่าไร มักยิ่งได้ผลดี Google และ Meta เป็นเช่นนั้น และ ChatGPT ก็น่าจะไปทางเดียวกัน นั่นคือเหตุผลที่แบรนด์ต้องติดตามการมองเห็นแบบจ่ายเงินและแบบธรรมชาติควบคู่กัน

ความท้าทายหนึ่งของการปรับให้เหมาะกับเครื่องมือสร้างคำตอบคือการแยกความสัมพันธ์ออกจากเหตุและผล เมื่อแบรนด์มีการมองเห็นดีขึ้น ทีมการตลาดจะรู้ได้อย่างไรว่ามาจากการกระทำใดจริง ๆ เช่น PR ดิจิทัล การนำเสนอจากบุคคลที่สาม เนื้อหาของตนที่ดีขึ้น รีวิว การเปลี่ยนด้านเทคนิค หรืออย่างอื่น?

การระบุว่าผลเกิดจากอะไรเป็นหนึ่งในคำถามยากที่สุดของ GEO และยังไม่มีใครเชื่อมทุกการกระทำกับทุกผลลัพธ์ได้สมบูรณ์ แต่แบรนด์ก็ไม่ได้แค่เดาแล้ว Trendos ช่วยให้เห็นชัดว่าเครื่องมือ AI อ้างอิงแหล่งใดเมื่อพูดถึงคุณและคู่แข่ง ซึ่งบอกได้มากว่าอะไรได้ผล

แนวทางน่าเชื่อถือที่สุดคือเชื่อมการกระทำเฉพาะกับแหล่งเฉพาะ หากได้บทความบนเว็บที่ถูกอ้างอิงอยู่แล้วในหมวดของคุณ ก็ติดตามว่าแหล่งนั้นเริ่มปรากฏในคำตอบของพรอมป์ต์ที่เกี่ยวข้องหรือไม่ และแบรนด์ของคุณมาด้วยหรือไม่ เช่นเดียวกับรีวิว การลงเนื้อหาพันธมิตร หรือเนื้อหาใหม่ในเว็บของคุณ คุณไม่ได้รอคะแนนรวมขยับแล้วสงสัยว่าทำไม แต่กำลังดูว่าโมเดลใช้แหล่งใดจริง

ช่องทางเสียเงินชัดเจนยิ่งกว่า โฆษณา ChatGPT สามารถติดตามผลโดยตรงเหมือนช่องทางเสียเงินอื่น โดยใช้ UTM วัดการเข้าชมและคอนเวอร์ชัน

ยังควรดูแนวโน้มหลายสัปดาห์แทนตอบสนองต่อวันเดียว เพราะคำตอบ AI เปลี่ยนตามธรรมชาติ เรายังกำลังสร้าง Key Insights ซึ่งแสดงความเชื่อมโยงเหล่านี้อัตโนมัติ เพื่อให้ทีมไม่ต้องไล่ดูทุกกราฟเอง GEO ยังมีความไม่แน่นอน แต่ตอนนี้แบรนด์มีเครื่องมือให้เห็นชัดว่าอะไรสร้างคุณค่ามากที่สุด

Trendos เพิ่งเปิดตัวการเชื่อมต่อ MCP ให้เอเจนต์ AI สอบถามข้อมูลการมองเห็น คู่แข่ง การอ้างอิง และโฆษณาโดยตรง คุณคิดว่าการบริหารการมองเห็นจะย้ายจากนักการตลาดศึกษาหน้ารายงาน ไปเป็นเอเจนต์ที่หาช่องว่างและแนะนำหรือดำเนินการเปลี่ยนแปลงให้อย่างต่อเนื่องหรือไม่?

ฉันคิดว่านั่นคือทิศทาง และเรากำลังสร้างไปสู่จุดนั้นแล้ว แม้ยังไม่พูดถึงเอเจนต์ Trendos ก็ขยับไปทำงานให้แบรนด์แทนแค่แสดงหน้ารายงาน เราเพิ่งพบผู้ผลิตรายเล็กที่เว็บไซต์ปิดกั้นบอต AI ทั้งหมดเพราะปัญหาเทคนิคพื้นฐาน ซึ่งไม่มีใครในทีมรู้ว่าต้องตรวจ เราแจ้งปัญหาให้แบรนด์ทราบ แต่เป้าหมายคือแก้ให้ได้โดยไม่ต้องให้ใครฝั่งนั้นตีความกราฟก่อน

เอเจนต์เป็นส่วนต่อยอดตามธรรมชาติ ถ้าระบบอ่านข้อมูลเบื้องหลัง Trendos ได้แล้ว การแจ้งว่าขาดการอ้างอิงและลงมือจัดการก็ไม่น่าเป็นก้าวใหญ่ ฉันไม่คิดว่าหน้ารายงานจะหายไปทั้งหมด ผู้ใช้ที่เชี่ยวชาญเทคนิคยังต้องการข้อมูลดิบ โดยเฉพาะคำค้นขยายที่แน่นอนและข้อความคำตอบจริง แต่สำหรับแบรนด์ส่วนใหญ่—90% ที่ไม่อยากเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล—ฉันคิดว่าปลายทางคือเอเจนต์บริหารเงียบ ๆ เบื้องหลัง และแจ้งเฉพาะเมื่อจำเป็นต้องให้มนุษย์ตัดสินใจ

เมื่อผู้ช่วย AI ก้าวพ้นการตอบคำถามไปสู่แนะนำสินค้า เปรียบเทียบผู้ขาย และท้ายที่สุดทำธุรกรรมผ่านเอเจนต์ คุณคาดว่าแนวคิด “การมองเห็นในการค้นหา” จะเปลี่ยนอย่างไร และสุดท้ายแบรนด์จะสนใจตัวชี้วัดใดมากที่สุด?

ฉันคิดว่า “การมองเห็นในการค้นหา” จะเป็นส่วนหนึ่งของภาพใหญ่กว่า คือเอเจนต์เลือกแบรนด์ของคุณหรือไม่เมื่อทำงานแทนใครสักคน การถูกกล่าวถึงในคำตอบเป็นอย่างหนึ่ง แต่การเป็นแบรนด์ที่เอเจนต์เลือกจริง ประเมินเชิงบวกในการเปรียบเทียบ และทำธุรกรรมด้วย เป็นอีกระดับที่สูงกว่ามาก เราเห็นจุดเริ่มของสิ่งนี้ในการค้าผ่านเอเจนต์แล้ว

เมื่อการค้าผ่านเอเจนต์แพร่หลาย การมองเห็นอย่างเดียวจะไม่พอ น้ำเสียงเชิงบวกหรือเชิงลบของการประเมินจะสำคัญขึ้นมาก เอเจนต์ที่เทียบผู้ขายสามรายแทนคุณจะพิจารณาไม่ใช่แค่ใครถูกพูดถึง แต่ใครถูกอธิบายว่าน่าเชื่อถือ รีวิวดี และคุ้มราคา อัตราการแนะนำ—คือความถี่ที่คุณถูกเลือกจากแบรนด์ที่นำมาพิจารณา—จะมีความหมายกว่าจำนวนการกล่าวถึงดิบมาก

อีกสิ่งที่จะสำคัญขึ้นคือโครงสร้างและความสามารถในการอ่านด้วยเครื่อง ตอนนี้เป็นเรื่องเขียนเนื้อหาแบบคำถามที่พบบ่อยให้โมเดลดึงง่าย แต่เมื่อเอเจนต์ทำธุรกรรมแทนคุณ ประเด็นจะเป็นว่าราคา สินค้าคงคลัง และเงื่อนไขถูกจัดโครงสร้างให้เอเจนต์อ่านและลงมือทำได้โดยตรงหรือไม่ ไม่ใช่เพียงอธิบาย

ข้อควรระวังสำคัญคือยังเร็วอยู่ ฉันอยากพูดตรง ๆ มากกว่าแสร้งว่าเราเข้าใจภาพทั้งหมดแล้ว สิ่งที่มั่นใจคือแบรนด์ที่สนใจการเปลี่ยนนี้ก่อนเอเจนต์ทำธุรกรรมวงกว้างจะได้เปรียบในการเริ่มต้นจริง ๆ เช่นเดียวกับแบรนด์ที่ทำ SEO กับ Google ตั้งแต่ต้น

ขอบคุณสำหรับบทสัมภาษณ์ที่ยอดเยี่ยม ผู้อ่านที่อยากทราบเพิ่มเติมสามารถเยี่ยมชม Trendos ได้