ตลาดโลกสำหรับโมเดลภาษาขนาดใหญ่ หรือที่รู้จักกันในชื่อย่อ LLM คาดว่าจะมีมูลค่าสูงถึง 12.8 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2568 ตามผลการวิจัยของบริษัทที่ปรึกษา For Insights Consultancy คาดการณ์ว่ามูลค่าตลาดจะเติบโตถึง 59.4 พันล้านดอลลาร์สหรัฐในปี 2577 ด้วยอัตราการเติบโตเฉลี่ยต่อปีแบบทบต้น (CAGR) ที่ 34.8% ในช่วงเวลาดังกล่าว
การสำรวจนี้พิจารณาแนวโน้มการใช้งานในภาคส่วนต่างๆ เช่น เทคโนโลยี การศึกษา การดูแลสุขภาพ และบริการองค์กร ข้อมูลรวบรวมจากการวิเคราะห์ตลาด การคาดการณ์การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน และการสัมภาษณ์บริษัทต่างๆ ในภาคส่วนดังกล่าว
รายงานดังกล่าวชี้ให้เห็นว่าความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีเหล่านี้อาจปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ทางธุรกิจ มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจลงทุน และขยายระบบอัตโนมัติในภาคส่วนต่างๆ ของเศรษฐกิจ
LLM คืออะไร และส่งผลต่อชีวิตประจำวันอย่างไร?
LLM หรือ Large Language Models คือแบบจำลองภาษาที่ฝึกฝนจากข้อความจำนวนมากเพื่อทำความเข้าใจ ประมวลผล และสร้างภาษาธรรมชาติ เครื่องมือเหล่านี้วิเคราะห์รูปแบบทางภาษาและสร้างคำตอบอัตโนมัติในรูปแบบข้อความ
ในทางปฏิบัติ พวกเขาอยู่เบื้องหลังโซลูชันต่างๆ เช่น ChatGPT, Gemini และ Claude รวมไปถึงฟีเจอร์ต่างๆ เช่น AI Overviews ของ Google ซึ่งแสดงผลการค้นหาโดยตรงโดยอิงจากข้อมูลที่สังเคราะห์โดยปัญญาประดิษฐ์
ผลกระทบของเทคโนโลยีเหล่านี้เห็นได้ชัดเจนในหลายภาคส่วนแล้ว ในส่วนของการบริการลูกค้า แชทบอทที่ใช้ LLM สามารถตอบคำถามที่พบบ่อย กำหนดเส้นทางคำขอ และปรับแต่งการสื่อสารให้เหมาะกับแต่ละบุคคลได้
ในด้านการศึกษา แอปพลิเคชันเหล่านี้ช่วยนักเรียนสรุปและอธิบายอย่างรวดเร็ว ในด้านการดูแลสุขภาพ แอปพลิเคชันเหล่านี้ช่วยผู้เชี่ยวชาญจัดระเบียบบันทึกทางการแพทย์และตรวจสอบข้อมูลทางคลินิก ในสภาพแวดล้อมองค์กร แอปพลิเคชันเหล่านี้ช่วยเพิ่มผลผลิตด้วยการทำงานอัตโนมัติ เช่น การแก้ไขข้อความ การจำแนกประเภทเอกสาร และการสร้างรายงาน
แอปพลิเคชันเหล่านี้เปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์และทำให้กระบวนการคล่องตัวและขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น
กลยุทธ์สำหรับบริษัทที่ต้องการโดดเด่นในการตอบสนอง LLM
การปรากฏของแบรนด์ในคำตอบที่สร้างขึ้นโดย LLM ขึ้นอยู่กับสัญญาณที่โมเดลเหล่านี้ดึงมาจากเนื้อหาที่มีอยู่บนเว็บ การศึกษาโดย Ahrefs ซึ่ง อิงจากการวิเคราะห์แบรนด์ 75,000 แบรนด์ แสดงให้เห็นว่าปัจจัยภายนอกเว็บไซต์ (เช่น สัญญาณภายนอกเว็บไซต์ของสถาบัน) มีความสัมพันธ์สูงสุดกับการมองเห็นใน "ภาพรวม AI "
ผลลัพธ์หลักของการศึกษา ได้แก่ การกล่าวถึงแบรนด์บนเว็บไซต์มีความสัมพันธ์กันที่ 0.664; ปัจจัยอ้างอิงของแบรนด์มีค่า 0.527; ปริมาณการค้นหาแบรนด์มีค่า 0.392; และจำนวนแบ็กลิงก์มีค่า 0.218; การศึกษายังเน้นย้ำว่าความสัมพันธ์ไม่ได้บ่งบอกถึงสาเหตุ แต่บ่งชี้ถึงสัญญาณที่แบบจำลองมักใช้เป็นข้อมูลอ้างอิง
สำหรับ Felipe Cardoso ซีอีโอของบริษัท Rank Certo ซึ่งเป็นเอเจนซี่ SEO นอกหน้าและ Digital PR การเปลี่ยนแปลงครั้งนี้ยังส่งผลโดยตรงต่อสาขาประชาสัมพันธ์อีกด้วย
“ฝ่ายสื่อสารองค์กรทำงานเพื่อสร้างอิทธิพลต่อนักข่าว อินฟลูเอนเซอร์ และเสิร์ชเอ็นจิ้นมาโดยตลอด บัดนี้ พวกเขาจำเป็นต้องเรียนรู้วิธีการสร้างอิทธิพลต่อโมเดลภาษา ไม่ใช่แค่เรื่องทางเทคนิคเท่านั้น แต่เป็นเรื่องเชิงกลยุทธ์ ใครก็ตามที่เข้าใจตั้งแต่เนิ่นๆ ว่าจะป้อนข้อมูลที่ถูกต้องและสม่ำเสมอให้กับระบบนิเวศดิจิทัลได้อย่างไร จะครอบครองพื้นที่ที่เคยพึ่งพาสื่อแบบเสียเงินหรือการจัดอันดับแบบออร์แกนิกแบบดั้งเดิม” เขากล่าวเสริม
ต่อไปนี้เป็นคำแนะนำเชิงปฏิบัติบางประการสำหรับการเพิ่มการมองเห็นแบรนด์ในสภาพแวดล้อมที่ขับเคลื่อนโดย LLM:
- กำลังดำเนินการกล่าวถึงแบรนด์บนเว็บ:
ลงทุนในการประชาสัมพันธ์ ความร่วมมือด้านเนื้อหา และแคมเปญที่ทำให้เกิดการกล่าวถึงชื่อบริษัทบนพอร์ทัลที่เกี่ยวข้อง การกล่าวถึงไม่จำเป็นต้องมีลิงก์ ข้อความที่กล่าวถึงแบรนด์จะช่วยให้นางแบบหรือนายแบบจดจำแบรนด์นั้นได้ว่าเป็นแบรนด์ที่เกี่ยวข้อง ซึ่งจะเพิ่มโอกาสในการปรากฏในคำตอบที่สร้างโดย AI
- เพิ่มประสิทธิภาพให้กับจุดยึดแบรนด์และลิงก์บริบท:
สร้างกลยุทธ์การสร้างลิงก์โดยใช้ชื่อแบรนด์ที่มีความหลากหลายและควบคุมได้เป็นข้อความเชื่อมโยง แนวทางปฏิบัตินี้ช่วยเสริมสร้างสัญญาณของเอนทิตีและส่งเสริมการระบุตัวตนที่ถูกต้องในเครื่องมือค้นหาและในผลลัพธ์ที่สร้างโดย LLM
- เพิ่มปริมาณการค้นหาแบรนด์:
ผสมผสานเทคนิค SEO บนเว็บไซต์เข้ากับแคมเปญสร้างแบรนด์และการรับรู้ เพื่อกระตุ้นการค้นหาชื่อบริษัทโดยตรง การเพิ่มขึ้นของปริมาณนี้เป็นหนึ่งในปัจจัยที่มีความสัมพันธ์อย่างมากกับการมองเห็นในผลการค้นหาอัตโนมัติ
- เสริมสร้างแบ็คลิงค์คุณภาพ:
แม้จะมีความสัมพันธ์ต่ำกว่าการกล่าวถึง แต่แบ็คลิงก์ก็ยังคงเป็นปัจจัยสำคัญในการเสริมสร้างความน่าเชื่อถือทางดิจิทัล ให้ความสำคัญกับลิงก์จากเว็บไซต์ที่น่าเชื่อถือและมีความเกี่ยวข้องกับบริบท โดยสร้างสมดุลระหว่างความพยายามด้านประชาสัมพันธ์กับกลยุทธ์ SEO เชิงเทคนิค
- การจัดโครงสร้างเนื้อหาสำหรับการสกัด:
สร้างหน้าคำถามที่พบบ่อย (FAQ) บทสรุปสำหรับผู้บริหาร (Executive Summary) และส่วนที่จัดระบบอย่างดีพร้อมข้อมูลที่มีโครงสร้าง รูปแบบนี้ช่วยให้ผู้สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโทสาขานิติศาสตร์ (LLM) สามารถอ่านเนื้อหาได้โดยอัตโนมัติ และเพิ่มโอกาสในการนำเนื้อหาบางส่วนจากเว็บไซต์มาใช้ประกอบคำตอบ
- ตรวจสอบสัญญาณนอกสถานที่:
ใช้เครื่องมือติดตามแบรนด์และ SEO เช่น Ahrefs หรือเครื่องมือที่คล้ายกัน เพื่อติดตามพัฒนาการของการกล่าวถึงและลิงก์ ปรับเปลี่ยนแคมเปญและการสื่อสารตามตัวชี้วัดเหล่านี้
การขยายตัวที่คาดการณ์ไว้ของตลาด LLM แสดงถึงการเคลื่อนไหวทางเศรษฐกิจที่สำคัญซึ่งส่งผลโดยตรงต่อโครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยี กลยุทธ์ทางธุรกิจ และพลวัตการบริโภคข้อมูล
สำหรับแบรนด์ต่างๆ การปรับภาพลักษณ์ทางดิจิทัลและการลงทุนในสัญญาณที่บ่งบอกถึงความน่าเชื่อถือได้กลายเป็นส่วนสำคัญของการต่อสู้เพื่อภาพลักษณ์ที่ดีในสภาพแวดล้อมที่ปัญญาประดิษฐ์เข้ามามีบทบาทมากขึ้น การติดตามตัวชี้วัดทางการตลาดและการใช้เทคนิค SEO และ PR อย่างสม่ำเสมอเป็นขั้นตอนเชิงกลยุทธ์ที่จะช่วยให้แบรนด์ยังคงมีความโดดเด่นในบริบทใหม่นี้
