การเพิ่มประสิทธิภาพ SEO: วิธีการทำงานของ AI ของ Google (กรกฎาคม 2026)

การเพิ่มประสิทธิภาพ SEO (Search Engine Optimization) เป็นกระบวนการปรับแต่งปัจจัยต่างๆ ที่ส่งผลต่อการแสดงผลของเว็บเพจในผลการค้นหา ซึ่งเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนและประกอบด้วยหลายปัจจัย รวมถึงการปรับแต่งความเร็วในการโหลดหน้าเว็บ การสร้างกลยุทธ์การสร้างลิงก์ การใช้เครื่องมือ SEO ต่างๆ และการเรียนรู้วิธีการย้อนกลับของ Google โดยใช้การคิดเชิงคำนวณ

การคิดเชิงคำนวณเป็นเทคนิคการวิเคราะห์และการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งโปรแกรมเมอร์ใช้ในการเขียนโค้ดและอัลกอริทึม ผู้คิดเชิงคำนวณจะพยายามหาความจริงโดยการแบ่งปัญหาและวิเคราะห์โดยใช้การคิดเชิงหลักการ

เนื่องจาก Google ไม่เปิดเผยสูตรลับของตนให้กับใคร เราจึงต้องใช้การคิดเชิงคำนวณแทน เราจะเดินผ่านช่วงเวลาที่สำคัญในประวัติศาสตร์ของ Google ที่มีอิทธิพลต่ออัลกอริทึมที่ใช้ และเราจะเรียนรู้ว่าทำไมสิ่งนี้จึงสำคัญ

วิธีการสร้างจิตใจ

เราจะเริ่มต้นด้วยหนังสือที่ตีพิมพ์ในปี 2012 ชื่อ “วิธีการสร้างจิตใจ: ความลับของความคิดของมนุษย์ที่ถูกเปิดเผย” โดย Ray Kurzweil นักอนาคตวิทยาและนักประดิษฐ์ที่มีชื่อเสียง หนังสือเล่มนี้วิเคราะห์สมองของมนุษย์และแบ่งส่วนการทำงานของสมองออกเป็นหลายส่วน เราเรียนรู้วิธีการที่สมองฝึกตัวเองโดยใช้การรู้จำรูปแบบเพื่อสร้างเครื่องทำนายที่ทำงานตลอดเวลา

วิธีการที่มนุษย์รู้จำรูปแบบในชีวิตประจำวันคืออะไร? วิธีการเชื่อมต่อเหล่านี้เกิดขึ้นในสมองอย่างไร? หนังสือเริ่มต้นด้วยการทำความเข้าใจการคิดเชิงลำดับ ซึ่งเป็นการทำความเข้าใจโครงสร้างที่ประกอบด้วยองค์ประกอบที่หลากหลายซึ่งจัดเรียงเป็นรูปแบบ ซึ่งรูปแบบนี้แทนค่าเช่น ตัวอักษรหรือตัวเลข และรูปแบบนี้จะถูกจัดเรียงเป็นรูปแบบที่ซับซ้อนมากขึ้น เช่น คำหรือประโยค

โดยการจำลองสมองของมนุษย์ เราจะพบวิธีการสร้าง AI ที่สามารถปรับขนาดได้โดยการดูดข้อมูลของโลกและใช้การประมวลผลการรู้จำรูปแบบหลายชั้นเพื่อแยกข้อมูลข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอ ระบบนี้ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการปรับขนาดเนื่องจากประโยชน์ของคลาวด์และความสามารถในการประมวลผลแบบขนาน

หนังสือเล่มนี้มีอิทธิพลอย่างมากต่ออนาคตของ Google และวิธีการจัดอันดับเว็บไซต์ หนังสือเล่มนี้ควรเป็นหนังสือที่ต้องอ่านสำหรับทุกคนที่ต้องการเป็นนัก SEO ที่ดี

DeepMind

DeepMind เป็นสตาร์ทอัพใหม่ที่เปิดตัวในปี 2010 โดยใช้อัลกอริทึม AI ใหม่ที่ปฏิวัติวงการ ซึ่งเรียกว่าการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง DeepMind อธิบายว่า “เราแนะนำโมเดลการเรียนรู้ลึกที่ประสบความสำเร็จในการเรียนรู้นโยบายการควบคุมโดยตรงจากข้อมูลสัมผัสที่มีมิติสูงโดยใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง โมเดลนี้เป็นเครือข่ายประสาทที่ถูกฝึกโดยใช้ Q-learning ที่มีแบบแปรผัน ซึ่งเข้ามาจากพิกเซลที่ไม่ได้ประมวลผลและออกมาเป็นฟังก์ชันค่าประมาณผลตอบแทนที่จะเกิดขึ้นในอนาคต”

โดยการรวมการเรียนรู้ลึกและการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง ระบบนี้กลายเป็นระบบการเรียนรู้แบบเสริมกำลังลึก ในปี 2013 DeepMind ใช้อัลกอริทึมเหล่านี้เพื่อเอาชนะผู้เล่นคนในเกม Atari 2600 – และสิ่งนี้เกิดขึ้นโดยการจำลองสมองของมนุษย์และวิธีการที่สมองเรียนรู้จากการฝึกซ้อมและการทำซ้ำ

ในขณะเดียวกันชุมชน SEO ก็เน้นไปที่ PageRank ซึ่งเป็นกระดูกสันหลังของ Google มันเริ่มต้นในปี 1995 เมื่อ Larry Page และ Sergey Brin เป็นนักศึกษาระดับ博士ที่มหาวิทยาลัย Stanford ทั้งสองเริ่มทำงานร่วมกันในโครงการวิจัยที่เรียกว่า “BackRub” เป้าหมายคือการสร้างอัลกอริทึมที่สามารถจัดอันดับเว็บเพจตามความสำคัญโดยใช้ข้อมูลลิงก์ย้อนกลับ

อัลกอริทึมถูกตั้งชื่อใหม่เป็น PageRank ตามชื่อ “เว็บเพจ” และชื่อของ Larry Page เป้าหมายของทั้งคู่คือการสร้างเครื่องมือค้นหาที่สามารถจัดอันดับเว็บเพจตามความสำคัญโดยใช้ลิงก์ย้อนกลับเท่านั้น

PageRank Dominates Headlines

นัก SEO ทุกคนเข้าใจวิธีการที่ Google จัดอันดับเว็บเพจโดยใช้ PageRank บางคนใช้เทคนิคการซื้อลิงก์ย้อนกลับเพื่อเพิ่มอันดับของเว็บเพจ

ตลาดใหม่เกิดขึ้นรอบๆ ลิงก์ย้อนกลับ ผู้ที่ต้องการเพิ่มอันดับของเว็บเพจจะซื้อลิงก์ย้อนกลับ และผู้ที่ต้องการหารายได้จะขายลิงก์ย้อนกลับ

เว็บเพจที่ซื้อลิงก์ย้อนกลับสามารถเข้าถึงอันดับของ Google ได้อย่างรวดเร็ว แต่สิ่งนี้ไม่ได้ทำงานตลอดไป เมื่อการเรียนรู้ลึกและการเรียนรู้แบบเสริมกำลังถูกนำมาใช้ PageRank ก็กลายเป็นตัวแปรในการจัดอันดับ ไม่ใช่ตัวแปรหลัก

ชุมชน SEO ก็ถูกแบ่งออกเป็นสองฝ่ายเกี่ยวกับการซื้อลิงก์ย้อนกลับ ผมเชื่อว่าการซื้อลิงก์ย้อนกลับให้ผลลัพธ์ที่ไม่ดี และวิธีการที่ดีที่สุดในการได้รับลิงก์ย้อนกลับคือการสร้างคุณภาพที่ดี

What is Deep Learning?

การเรียนรู้ลึกเป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่ใช้การประมวลผลการรู้จำรูปแบบหลายชั้นเพื่อจำแนกและจัดประเภทวัตถุ

การเรียนรู้ลึกได้รับอิทธิพลอย่างมากจากวิธีการทำงานของสมองของมนุษย์ และพยายามเลียนแบบการทำงานของสมองในการใช้การรู้จำรูปแบบเพื่อจดจำและจัดประเภทวัตถุ

How Google Uses Deep Learning

Google ใช้การเรียนรู้ลึกเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับจากเว็บเพจต่างๆ

ระบบของ Google ระบุเว็บเพจตามเมตริกต่างๆ โดยมีการแทรกแซงจากมนุษย์เล็กน้อย

การเรียนรู้ลึกเป็นเทคนิคที่ใช้ในการจัดอันดับเว็บเพจโดย Google

PageSpeed Insights

Google ไม่ค่อยเปิดเผยข้อมูล แต่ PageSpeed Insights เป็นข้อยกเว้น

เว็บเพจที่ล้มเหลวในการทดสอบความเร็วจะถูกส่งเข้าไปในกล่องโทษสำหรับการโหลดช้า

เราสามารถเดาได้ว่ามีการตัดสินใจที่จะแยกเว็บเพจที่โหลดเร็วและช้าออกจากกัน

Meta Data

ข้อมูลเมตาของเว็บเพจเป็นสิ่งสำคัญ

ชื่อและคำอธิบายเมตาของเว็บเพจมีความสำคัญสูงในการจัดอันดับของ Google

What is Reinforcement Learning?

การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมตัวแทน AI โดยการทำซ้ำและการให้รางวัล

ตัวแทน AI จะทดลองในสภาพแวดล้อมและได้รับรางวัลเมื่อทำการกระทำที่ถูกต้อง

How Google Uses Reinforcement Learning

Google ใช้การเรียนรู้แบบเสริมกำลังเพื่อปรับปรุงผลการค้นหา

ระบบของ Google วัดเวลาที่ผู้ใช้ใช้ในการสแกนผลการค้นหา และวัดเวลาที่ผู้ใช้ใช้ในการเข้าชมเว็บเพจ

How Does this Help SEO?

หากเรายังคงใช้การคิดเชิงคำนวณ เราสามารถเดาได้ว่า Google ได้ฝึกอบรมตัวเองเพื่อให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

ไม่มีสูตรเวทมนตร์ แต่มีบางวิธีการที่ดี

เป็นความรับผิดชอบของนัก SEO ที่จะรับรู้ถึงความลำเอียงที่ Google ต้องการในอุตสาหกรรมของตน

Black Hat SEO is Dead

การเปรียบเทียบกับ SEO แบบ Black Hat ซึ่งเป็นวิธีการที่ก้าวร้าวในการจัดอันดับเว็บเพจโดยใช้เทคนิค SPAM

เครื่องมือเหล่านี้มักจะถูกนำมาใช้และขายซ้ำในฟอรัมการตลาดเครื่องมือค้นหา

สิ่งนี้ทำให้ผู้ขายเครื่องมือเหล่านี้มีรายได้ แต่ไม่ได้ให้คุณค่ากับผู้ใช้

White Hat SEO

หากเรายอมรับว่า AI ของ Google จะปรับปรุงตัวเองอย่างต่อเนื่อง เราก็ไม่มีทางเลือกอื่นนอกจากต้องยอมแพ้ในการพยายามหลอกลวง Google

แทนการพยายามหลอกลวง Google เราควรเน้นไปที่การปรับปรุงเว็บเพจให้เหมาะสมกับสิ่งที่ Google ต้องการ

Final Thoughts

จะง่ายที่จะเติมอีก 2000 คำในการอธิบายเทคโนโลยี AI ของ Google และการวิเคราะห์ SEO ลึกๆ

วัตถุประสงค์หลักคือการเน้นย้ำถึงปัจจัยที่สำคัญที่สุด

นัก SEO มักจะเน้นไปที่การหลอกลวงระบบมากกว่าการให้คุณค่ากับผู้ใช้