Google ออกคู่มือ AI Search: ไม่ต้องทำ llms.txt แต่ห้ามทิ้งพื้นฐาน SEO

Google Search Central เผยแพร่คู่มือการปรับเว็บไซต์สำหรับฟีเจอร์ Generative AI ใน Google Search ตั้งแต่กลางเดือนพฤษภาคม 2569 และอัปเดตครั้งล่าสุดเมื่อวันที่ 10 กรกฎาคม 2569 นับเป็นครั้งแรกที่ Google รวบรวมคำแนะนำเรื่อง AI Overviews และ AI Mode ไว้ในหน้าเดียวอย่างเป็นทางการ

ใจความหลักตรงไปตรงมามาก Google บอกว่าฟีเจอร์ AI ของตนตั้งอยู่บนระบบจัดอันดับและระบบประเมินคุณภาพชุดเดียวกับ Search ปกติ คำว่า AEO หรือ GEO ที่วงการการตลาดใช้กัน ในมุมของ Google ก็คือ SEO นั่นเอง ไม่มีชั้นการปรับแต่งแยกต่างหากสำหรับ AI

นี่เป็นข้อมูลที่ควรรู้ก่อนจ่ายเงินซื้อบริการ “AEO” ที่ขายเป็นแพ็กเกจแยก เพราะถ้าเครื่องมือที่ขายไม่ได้ช่วยเรื่องคุณภาพคอนเทนต์หรือโครงสร้างเว็บ ก็มีโอกาสสูงว่าจะไม่ได้ช่วยเรื่องการปรากฏใน AI ของ Google ด้วย

ส่วนที่ถูกพูดถึงมากที่สุดคือหัวข้อ Mythbusting ที่ไล่ตอบความเชื่อยอดนิยมทีละข้อ ข้อแรกคือไฟล์ llms.txt และไฟล์ที่เขียนไว้ให้ AI อ่านโดยเฉพาะ Google ระบุว่า Search ไม่ได้ใช้ไฟล์เหล่านี้ การสร้างขึ้นมาจึงไม่ช่วยและไม่ทำร้ายอันดับ แต่ถ้าบริการ AI อื่นใช้ไฟล์นี้ จะทำไว้ก็ได้

ข้อต่อมาคือการหั่นเนื้อหาเป็นท่อนเล็ก ๆ หรือที่เรียกว่า chunking คู่มือบอกว่าไม่จำเป็น Google เข้าใจหน้าที่มีหลายหัวข้อได้ และไม่มีความยาวหน้าที่ “ดีที่สุด” นอกจากนี้ยังไม่ต้องเขียนใหม่ด้วยภาษาแบบ AI ไม่ต้องยัดคีย์เวิร์ดหางยาวเพิ่ม และการปั่นการกล่าวถึงแบรนด์ปลอม ๆ ตามเว็บต่าง ๆ ก็ไม่ได้ผล เพราะระบบจัดอันดับและระบบกันสแปมทำงานสวนทางอยู่แล้ว

เรื่อง Structured Data คู่มือระบุว่าไม่จำเป็นสำหรับ Generative AI Search และไม่มี Schema แบบพิเศษที่ต้องเพิ่ม แต่ Google ยังแนะนำให้ใช้ต่อเพราะช่วยให้มีสิทธิ์แสดงผลแบบ Rich Results ซึ่งยังมีประโยชน์ในหน้าผลการค้นหาปกติ

ปัจจัยที่คู่มือให้น้ำหนักมากที่สุดคือคอนเทนต์ที่ไม่ใช่ของสามัญ (non-commodity) หมายถึงเนื้อหาที่มีประสบการณ์ตรง มีมุมมองเฉพาะ ไม่ใช่การสรุปความรู้ทั่วไปหรือเคล็ดลับที่ใครก็เขียนได้ หน้าแบบนี้มีค่ากว่าบทความรวมข้อมูลที่หาอ่านได้ทุกที่

ด้านเทคนิค หน้าเว็บต้องถูก index และมีสิทธิ์แสดง snippet ได้ เว็บต้อง crawl ได้ จัดการ JavaScript SEO ให้ถูกต้อง มีประสบการณ์การใช้งานที่ดี และลดเนื้อหาซ้ำซ้อน ทั้งหมดนี้คือรายการตรวจเช็ก SEO เดิมที่ไม่เคยหายไป

คู่มือยังชี้ว่าข้อมูลสินค้าใน Merchant Center และข้อมูลร้านใน Google Business Profile ช่วยให้สินค้าและธุรกิจท้องถิ่นปรากฏในคำตอบของ AI ได้ ส่วนการวัดผลให้ใช้รายงาน Generative AI performance ใน Search Console และระวังเครื่องมือภายนอกที่อ้างว่าเข้าถึงตัวชี้วัดภายในของ Google ได้

ความสับสนเกิดขึ้นเพราะในช่วงเวลาใกล้กัน TechWyse รายงานว่า Lighthouse เวอร์ชัน 13.3.0 ที่ออกเมื่อวันที่ 7 พฤษภาคม 2569 ย้ายหมวด Agentic Browsing จากโหมดทดลองมาเป็นค่าเริ่มต้น และในหมวดนี้มีการตรวจไฟล์ llms.txt รวมอยู่ด้วย

แต่รายละเอียดสำคัญคือการตรวจนี้จะแจ้งเตือนเฉพาะกรณีที่เซิร์ฟเวอร์เกิดข้อผิดพลาดตอนดึงไฟล์ ถ้าไม่มีไฟล์เลย (404) จะถูกนับว่า “ไม่เกี่ยวข้อง” เพราะไฟล์นี้เป็นทางเลือก หมวดนี้ยังไม่มีคะแนน 0–100 แบบหมวดอื่น และมีการตรวจเรื่องอื่นอย่าง WebMCP การเข้าถึงสำหรับ AI agent และความนิ่งของเลย์เอาต์

สรุปคือ Chrome กำลังเตรียมเครื่องมือสำหรับยุคที่ AI agent เข้ามาใช้เว็บแทนคน ซึ่งเป็นคนละเรื่องกับการจัดอันดับใน Google Search ตามรายงานของ TechWyse จอห์น มูลเลอร์ จาก Google ยังเปรียบ llms.txt กับ meta keywords ซึ่งเป็นแท็กที่ Search เลิกให้น้ำหนักไปนานแล้ว

ในมุมของเรา ข่าวนี้ช่วยตัดงบที่ไม่จำเป็นออกได้เยอะ ธุรกิจไทยจำนวนมากยังมีปัญหาพื้นฐานที่ส่งผลต่อ AI โดยตรง เช่น ข้อความสำคัญอย่างราคา โปรโมชัน หรือเวลาเปิดร้านถูกฝังอยู่ในรูปภาพ แบนเนอร์ภาษาไทยที่ไม่มีข้อความจริงในหน้า หรือเว็บที่สร้างด้วย JavaScript หนัก ๆ จน Google อ่านเนื้อหาได้ไม่ครบ

จุดที่มักถูกมองข้ามคือ Google Business Profile สำหรับร้านค้าและคลินิกที่มีหน้าร้าน และ Merchant Center สำหรับร้านออนไลน์ ทั้งสองอย่างเป็นช่องทางที่ Google ระบุชื่อในคู่มือ และทำได้เร็วกว่าการเขียนคอนเทนต์ใหม่ทั้งเว็บ

อีกเรื่องคือคอนเทนต์ภาษาไทยที่มีประสบการณ์จริงยังมีไม่มาก บทความแนว “10 เคล็ดลับ” ที่เขียนซ้ำกันทั้งอุตสาหกรรมคือสิ่งที่ Google เรียกว่าคอนเทนต์สามัญ ธุรกิจที่เล่าจากหน้างานจริง เช่น ตัวอย่างงาน ขั้นตอนการทำงาน ราคาโดยประมาณ หรือข้อผิดพลาดที่ลูกค้าเจอบ่อย จึงมีโอกาสได้เปรียบ

ก่อนลงทุนเครื่องมือ AEO ใด ๆ ให้ตรวจพื้นฐานให้ผ่านก่อน แล้วค่อยลงแรงกับคอนเทนต์ที่มีข้อมูลของตัวเอง การทำ llms.txt ไม่ผิด แต่ไม่ควรเป็นงานลำดับต้น ๆ ถ้าเป้าหมายคือ Google

หากทีมมีเวลาจำกัด ให้เรียงลำดับจากงานที่กระทบมากที่สุดก่อน คือการ index และข้อความที่อยู่ในรูปภาพ ตามด้วยข้อมูลธุรกิจบน Google แล้วค่อยวางแผนคอนเทนต์ระยะยาว และติดตามผลผ่าน Search Console ทุกเดือน

• ตรวจใน Search Console ว่าหน้าสำคัญถูก index และไม่ได้ปิด snippet ไว้
• ย้ายข้อความสำคัญออกจากรูปภาพมาเป็นข้อความจริงในหน้า
• อัปเดต Google Business Profile และ Merchant Center ให้ตรงกับข้อมูลบนเว็บ
• ใช้ Structured Data ต่อเพื่อ Rich Results แต่ไม่ต้องหวังผลพิเศษด้าน AI
• เขียนคอนเทนต์จากประสบการณ์จริงของธุรกิจ แทนบทความสรุปทั่วไป