อัลกอริทึม Google SEO ปัจจุบัน (2024)
เรามักได้ยิน ได้ฟัง ได้เห็นบทความที่ว่า AI จะมาแทนหลาย ๆ อาชีพ ซึ่งรวมทั้งมาแทน Search Engine อัลกอริทึม ของ Google ในเรื่อง SEO โดยใช้การวิเคราะห์ความต้องการของผู้คนหาข้อมูล ด้วยความสามารถของ AI และมักมีการเปรียบเทียบในทำนองที่ว่า AI Search Engine VS. Google
ความสามารถของ AI ในเรื่อง Search Engine
Perplexity มักถูกกล่าวถึง เมื่อมีการพูดถึง AI Search Engine ซึ่ง Perplexity นี้ก่อตั้งขึ้นเมื่อเดือนสิงหาคม 2565 โดยอดีตนักวิจัย AI จาก OpenAI และ Meta ซึ่งเป็นการใช้ AI วิเคราะห์ผู้ใช้งาน และให้ “ผลการค้นหาที่แม่นยำยิ่งขึ้น” นับเป็นความท้าทาย ที่ผู้ใช้งานอย่างเรา ๆ ควรทดลอง
Perplexity ช่วยให้ผู้ใช้สามารถค้นหาแหล่งข้อมูลเฉพาะ อาทิ เอกสารทางวิชาการและวิดีโอ YouTube ซึ่งอาจเป็นประโยชน์สำหรับคำถามเชิงปฏิบัติ เช่น การปรับการตั้งค่าเครื่องทำน้ำอุ่น หรือการให้คำแนะนำทีละขั้นตอน เมื่อเปรียบเทียบกับผลการค้นหาของ Google ที่มีประโยชน์น้อยกว่า Perplexity จึงให้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพและตอบโจทย์การค้นหามากกว่า
ความแตกต่างของอัลกอริทึม SEO ระหว่าง Google กับ Perplexity
ตารางนี้แสดงให้เห็นถึงความแตกต่างหลัก ๆ ระหว่างวิธีการของ Google และ Perplexity ในการจัดการกับ SEO และการวิเคราะห์เนื้อหา แม้ว่า Google จะเน้นไปที่การปรับปรุงและการเพิ่มประสิทธิภาพเว็บไซต์เพื่อให้ได้รับการจัดอันดับสูงในผลการค้นหา แต่ Perplexity เน้นที่การเข้าใจและตอบสนองคำถามของผู้ใช้ในบริบทที่กว้างขึ้น
| คุณสมบัติ | Perplexity | |
|---|---|---|
| การจัดอันดับเนื้อหา | ใช้อัลกอริทึมที่ซับซ้อนซึ่งพิจารณาปัจจัยหลายร้อยประการรวมถึงคำสำคัญ, คุณภาพของเนื้อหา, ลิงก์ย้อนกลับ, และประสบการณ์ผู้ใช้ (Core Web Vitals) | เน้นที่การวิเคราะห์เชิงความน่าจะเป็นของคำในบริบทของข้อความที่กว้างขึ้นเพื่อสร้างการตอบสนองที่เหมาะสมที่สุด |
| การวิเคราะห์ลิงก์ย้อนกลับ (Backlinks) | ความสำคัญของลิงก์ย้อนกลับสูง โดยพิจารณาคุณภาพและความเกี่ยวข้องของลิงก์ | อาจไม่มีการวิเคราะห์ลิงก์ย้อนกลับโดยตรง แต่เน้นที่ความสัมพันธ์ของคำในเนื้อหา |
| การใช้งานคีย์เวิร์ด | เน้นที่การใช้คำสำคัญที่เหมาะสมและหลากหลาย การใช้คีย์เวิร์ดในหัวข้อ, เนื้อหา, และเมตาแท็กมีความสำคัญ | มุ่งเน้นที่ความสอดคล้องของคำและบริบทมากกว่าการใช้คำสำคัญแบบตรงไปตรงมา |
| ประสบการณ์ผู้ใช้ | ประสบการณ์ผู้ใช้เป็นปัจจัยสำคัญ รวมถึงความเร็วในการโหลดหน้า, การออกแบบที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้, และการตอบสนองต่ออุปกรณ์เคลื่อนที่ | ประสบการณ์ผู้ใช้อาจมีความสำคัญน้อยกว่าในแง่ของ SEO แต่มีความสำคัญในการสร้างการตอบสนองที่มีความหมายและสอดคล้อง |
| การวิเคราะห์เนื้อหา | การวิเคราะห์เนื้อหาผ่านอัลกอริทึมที่ซับซ้อน เช่น BERT, ที่สามารถเข้าใจบริบทและความหมายของคำ | ใช้การวิเคราะห์ทางภาษาศาสตร์ขั้นสูงเพื่อตอบสนองคำถามและสร้างเนื้อหาที่มีความสอดคล้องและสมบูรณ์ |
| การปรับแต่งเนื้อหาส่วนบุคคล | ใช้ข้อมูลผู้ใช้เพื่อปรับแต่งผลการค้นหาให้ตรงกับความสนใจและพฤติกรรมการค้นหาของแต่ละคน | มุ่งเน้นที่การสร้างการตอบสนองที่ครอบคลุมและตรงกับคำถามมากกว่าการปรับแต่งให้เฉพาะบุคคล |
ซึ่งจากการทดสอบเบื้องต้น ก็พบความแตกต่างในผลลัพธ์อยู่พอสมควร
ในบทความนี้ เราจะย้อนไปดู อัลกอริทึม Google SEO ในปัจจุบัน และที่ผ่านมาแบบสั้น ๆ
อัลกอริทึม Google SEO ปัจจุบัน
อัลกอริทึมของ Google เป็นระบบซับซ้อนที่ใช้เพื่อจัดอันดับเว็บไซต์ในผลการค้นหา โดยพิจารณาจากปัจจัยต่างๆ มากมาย อัลกอริทึมเหล่านี้ได้รับการอัปเดตอย่างต่อเนื่อง เพื่อให้ผลการค้นหาที่เกี่ยวข้องและมีประโยชน์ที่สุดแก่ผู้ใช้ ซึ่งปัจจัยหลักที่ Google นำมาใช้ในการจัดอันดับ ได้แก่
- เนื้อหาที่มีคุณภาพสูง:** เนื้อหาควรเป็นต้นฉบับ มีข้อมูล มีส่วนร่วม และตรงกับเจตนาการค้นหาของผู้ใช้
- โครงสร้างเว็บไซต์:** เว็บไซต์ควรมีการจัดโครงสร้างที่ดี นำทางได้ง่าย และโหลดได้อย่างรวดเร็ว
- ลิงก์ย้อนกลับ:** เว็บไซต์ที่มีลิงก์ย้อนกลับที่มีคุณภาพจากโดเมนที่เกี่ยวข้องจะได้รับการจัดอันดับสูงขึ้น
- คำหลัก:** คำหลักที่เกี่ยวข้องควรมีอยู่ในเนื้อหาและเมตาแท็กของเว็บไซต์
- การเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับอุปกรณ์เคลื่อนที่:** เว็บไซต์ควรพร้อมใช้งานและโหลดได้อย่างรวดเร็วบนอุปกรณ์เคลื่อนที่
- ประสบการณ์ผู้ใช้:** เว็บไซต์ควรให้ประสบการณ์ที่ดีต่อผู้ใช้ รวมถึงการออกแบบที่ใช้งานง่ายและเวลาในการโหลดที่รวดเร็ว * **ความปลอดภัย:** เว็บไซต์ควรมีความปลอดภัยด้วยใบรับรอง SSL
อัลกอริทึมหลัก Google
- อัลกอริทึม Hummingbird:** เปิดตัวในปี 2013 ให้ความสำคัญกับเจตนาการค้นหาของผู้ใช้ มุ่งเน้นการทําความเข้าใจความหมายและบริบทของคำค้นหามากกว่าการค้นหาแค่คำสำคัญ ซึ่งช่วยให้ Google สามารถนำผู้ใช้ไปยังหน้าเว็บที่เกี่ยวข้องมากที่สุดแทนที่จะแสดงเพียงหน้าแรกของเว็บไซต์
- อัลกอริทึม RankBrain:** เปิดตัวในปี 2015 ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อประเมินความเกี่ยวข้องและคุณภาพของเว็บไซต์ ใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่องมาช่วยในการจัดลําดับผลการค้นหา โดยจะพยายามทําความเข้าใจความหมายของคําค้นหาและเชื่อมโยงกับเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง แทนการค้นหาแค่คําสําคัญ RankBrain ช่วยให้ Google สามารถตอบสนองต่อคําค้นหาที่ไม่คุ้นเคยหรือแปลกใหม่ได้ดีขึ้น โดยจะเรียนรู้และปรับปรุงการจัดลําดับผลการค้นหาอย่างต่อเนื่อง ซึ่งส่งผลให้ผู้ใช้ได้รับผลการค้นหาที่ตรงกับความต้องการมากขึ้น แม้จะใช้คําค้นหาที่แตกต่างจากเดิม
- อัลกอริทึม BERT:** เปิดตัวในปี 2019 เข้าใจภาษาธรรมชาติได้ดียิ่งขึ้นและประเมินเนื้อหาที่มีความยาวได้ดีขึ้น อัลกอริทึมต่อมาของ Google ที่มุ่งเน้นการทําความเข้าใจความหมายและบริบทของคำค้นหามากขึ้น โดยใช้เทคโนโลยี AI neural network เพื่อให้ระบบอัลกอริทึมเข้าใจภาษามนุษย์ (NLP – natural language processing) มากขึ้น ทำให้ Google เข้าใจบริบทของคำค้นหาที่ผู้ใช้พิมพ์ได้ดีขึ้น และแสดงผลลัพธ์การค้นหาได้ตรงใจผู้ใช้มากขึ้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับ Featured Snippet ซึ่งจะเป็นกล่องคำตอบที่จะแสดงขึ้นทันทีในหน้าผลลัพธ์การค้นหาโดยที่ไม่ต้องเข้าไปที่เว็บไซต์
- อัลกอริทึม MUM:** เปิดตัวในปี 2021 ประมวลผลภาษาและภาพได้หลายภาษา และให้คำตอบที่ครอบคลุมสำหรับการค้นหาที่ซับซ้อน เป็นอัลกอริทึมที่ใช้ในการค้นหาและจัดลำดับข้อมูล โดยมีจุดประสงค์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการค้นหาและจัดลำดับข้อมูลให้ดียิ่งขึ้น สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการค้นหาและจัดลำดับข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น โดยจะใช้ดัชนีในการค้นหาและจัดลำดับข้อมูล สามารถจัดลำดับผลลัพธ์ตามความสำคัญและความเกี่ยวข้องได้ดียิ่งขึ้น โดยจะใช้แนวคิดอย่างมีเหตุผลในการจัดลำดับ และยังสามารถปรับใช้ได้กับข้อมูลที่มีความแตกต่างและขนาดใหญ่
และนี่คือตารางที่เปรียบเทียบระหว่างอัลกอริทึม BERT และอัลกอริทึม MUM ของ Google
| บัติ | BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) | MUM (Multitask Unified Model) |
|---|---|---|
| เปิดตัวครั้งแรก | 2019 | 2021 |
| วัตถุประสงค์หลัก | เข้าใจบริบทของคำในประโยคเพื่อปรับปรุงการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) | ช่วยในการค้นหาที่ซับซ้อนและทำงานหลายอย่างพร้อมกัน |
| ความสามารถในการประมวลผล | เข้าใจความหมายและบริบทของคำในประโยคแบบสองทิศทาง | มีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลจากหลายภาษาพร้อมกัน และสามารถเข้าใจข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย |
| การประยุกต์ใช้ | ใช้ในการปรับปรุงผลการค้นหาให้แม่นยำขึ้นโดยเข้าใจความหมายของคำค้นหาในบริบทที่กว้างขึ้น | ใช้ในการค้นหาที่ซับซ้อน เช่น การค้นหาข้อมูลจากหลายภาษา หรือการตอบคำถามที่ต้องการข้อมูลจากแหล่งที่หลากหลาย |
| การฝึกอบรม | ฝึกอบรมด้วยข้อมูลขนาดใหญ่จากเว็บเพื่อเข้าใจบริบทของคำในประโยค | ฝึกอบรมด้วยข้อมูลหลายภาษาและหลายรูปแบบ (ข้อความ, ภาพ) เพื่อทำงานหลายอย่างพร้อมกัน |
| ประสิทธิภาพในการค้นหา | ปรับปรุงการจับคู่คำค้นหากับเนื้อหาที่เกี่ยวข้องโดยเข้าใจความหมายของคำในประโยค | เพิ่มความสามารถในการตอบคำถามที่ซับซ้อนและการค้นหาข้ามภาษา รวมถึงการให้คำตอบที่มีความละเอียดและถูกต้องมากขึ้น |
| ความสามารถในการแปลภาษา | ไม่มีความสามารถในการแปลภาษาโดยตรง | สามารถเข้าใจและแปลข้อมูลจากหลายภาษาได้อย่างมีประสิทธิภาพ |
| การทำงานหลายอย่างพร้อมกัน | จำกัดอยู่ที่การประมวลผลภาษาธรรมชาติ | สามารถทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้ เช่น การวิเคราะห์ข้อความและภาพในเวลาเดียวกัน |
| การประยุกต์ใช้ใน SEO | ช่วยในการปรับปรุงผลการค้นหาให้แม่นยำขึ้นและเกี่ยวข้องกับคำค้นหามากขึ้น | ช่วยในการค้นหาที่ซับซ้อนและการให้คำตอบที่มีความลึกซึ้งมากขึ้น รวมถึงการค้นหาข้ามภาษาและการใช้ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย |
ตารางนี้แสดงถึงความแตกต่างและความสามารถของอัลกอริทึม BERT และ MUM โดยที่ BERT เน้นที่การเข้าใจบริบทของคำในประโยคเพื่อปรับปรุงการค้นหา ในขณะที่ MUM เพิ่มความสามารถในการทำงานหลายอย่างพร้อมกันและการจัดการกับข้อมูลจากหลายภาษาเพื่อการค้นหาที่ซับซ้อนและมีความละเอียดมากขึ้น
It is referred to as an advancement of the Bidirectional Encoder Representations from Transformers algorithm, more commonly referred to as BERT; the main difference between the two is that MUM is much more powerful than BERT. The primary goal of MUM is to handle complex search engine queries
