Query Fanout คืออะไร? เข้าใจวิธีที่ AI Search แตกคำค้นหา และสิ่งที่ SEO ต้องปรับ

การค้นหาข้อมูลบนอินเทอร์เน็ตกำลังเปลี่ยนจากการพิมพ์ Keyword สั้น ๆ แล้วเลือกเว็บไซต์จากหน้าผลการค้นหา Google ไปสู่การถามคำถามที่ลึกขึ้น เฉพาะเจาะจงขึ้น ผ่าน AI Search เช่น ChatGPT, Gemini, AI Overviews และ อื่นๆ

หนึ่งในแนวคิดสำคัญที่อยู่เบื้องหลังการค้นหารูปแบบใหม่นี้คือ Query Fanout เพราะเมื่อผู้ใช้ถาม AI เพียงหนึ่งคำถาม AI จะสามารถแตกคำถามนั้นออกเป็นคำค้นหาย่อยหลายชุด เพื่อรวบรวมข้อมูลจากหลายมุมก่อนนำมาสังเคราะห์เป็นคำตอบ ที่ทุกคนเห็นกันนั้นเอง

สำหรับคนทำ SEO นี่หมายความว่า การติดอันดับด้วย Keyword เพียงคำเดียวอาจไม่เพียงพออีกต่อไป เว็บไซต์จำเป็นต้องมีข้อมูลที่ครอบคลุมทั้งหัวข้อหลัก หัวข้อย่อย และความสัมพันธ์ระหว่างเรื่องต่าง ๆ เพื่อเพิ่มโอกาสที่เนื้อหาจะถูกค้นพบและนำไปใช้ในคำตอบของ AI

เจาะลึก Query Fanout คืออะไร?

Query Fanout คือกระบวนการเบื้องหลังที่ AI แตกคำถามหลักของผู้ใช้ออกเป็นคำค้นหาหรือคำถามย่อยหลายรายการ แล้วค้นหาข้อมูลจากแต่ละประเด็นพร้อมกัน ก่อนนำผลลัพธ์ทั้งหมดกลับมาประมวลผลเป็นคำตอบเดียว (AI Response) หรือพูดง่ายๆ Query Fanout คือ กระบวนการของ AI ที่บ่งบอกว่า ก่อน AI จะได้คำตอบมาตอบพูดใช้งาน AI ได้มีการแอบไปค้นหาข้อมูลบน Search Engine มาก่อน นั้นเอง

Query Fanout ทำงานอย่างไร

หลังจากที่ทุกคนทราบแล้วว่า Query Fanout คืออะไร สิ่งที่สำคัญลำดับถัดมาคือ การทำงานของ Query Fanout ซึ่งมีเพียง 3 ขั้นตอน สามารถอธิบายง่ายๆดังนี้

1. AI ทำความเข้าใจเจตนาของคำถาม

ขั้นตอนแรกหลังจากที่มีผู้ใช้งานพิมพ์ Prompt ลงบน AI แล้ว ระบบจะทำการวิเคราะห์ก่อนว่า ผู้ใช้ต้องการรู้อะไรจริง ๆ หรือที่ในโลก Search เรียกว่า Search Intent (เจตนาเบื้องหลังของผู้ใช้งาน) 

ตัวอย่างเช่น

Prompt	Search Intent
เที่ยวญี่ปุ่นหน้าหนาวเมืองไหนดี มีเด็ก 5 ขวบไปด้วย	เจตนาของผู้ใช้งานคือการหาข้อมูล
ซื้อบ้านเดียว ราชพฤกษ์ โครงการไหนดี งบ 10 ล้านบาท	เจตนาของผู้ใช้งานคือหาข้อมูลเปรียบเทียบก่อนตัดสินใจซื้อบ้าน

2. แตกคำถามออกเป็น Subqueries

หลังจากเข้าใจ Intent แล้ว ระบบจะสร้าง Subqueries หรือคำค้นหาย่อย จากตัวอย่างแรก Query Fanout อาจกลายเป็นคำค้นหาประมาณว่า

• เมืองญี่ปุ่นเหมาะกับครอบครัวช่วงหน้าหนาว
• เมืองญี่ปุ่นเที่ยวกับเด็ก
• อุณหภูมิ Tokyo เดือนธันวาคม
• อุณหภูมิ Osaka เดือนธันวาคม
• Hokkaido เที่ยวกับเด็ก
• กิจกรรมเด็กในญี่ปุ่นช่วงหน้าหนาว
• การเดินทางญี่ปุ่นพร้อมเด็ก

ซึ่งจำนวนและรูปแบบของ Query อาจแตกต่างกันไปตามความซับซ้อนของคำถาม (Prompt) นั้นเอง

1 สิ่งที่สำคัญที่สุดเลยที่นักทำ SEO ห้ามพลาด คือ AI แต่ละตัวมักจะมี Subqueries เป็นของตัวเอง ดังนั้น หากเราอยากให้ AI ทุกตัวไม่ว่าจะเป็น ChatGPT, Gemini, AI Overviews แนะนำชื่อแบรนด์ของคุณ คุณต้องรู้ว่า Subqueries ของ AI แต่ละตัวคืออะไร คุณสามารถดูได้ที่ AI Search Analyzer Tool ฟรีจาก ask/ab

3. สังเคราะห์กลับมาเป็นคำตอบเดียว

ขั้นสุดท้าย AI จะนำข้อมูลที่รวบรวมมา เปรียบเทียบ วิเคราะห์ และเรียบเรียงให้กลายเป็นคำตอบที่เหมาะกับคำถามของผู้ใช้ นี่คือเหตุผลที่คำตอบจาก AI Search จำนวนมากไม่ได้อ้างอิงเพียงเว็บไซต์เดียว แต่สามารถประกอบขึ้นจากหลาย Sources ที่ตอบคำถามในคนละส่วน

เมื่อเรารู้ Query Fanout แล้วจะทำอย่างไรให้แบรนด์เราถูก AI แนะนำ?

ในฐานะ AI Search Analytics Tool อย่าง Ask/ab เราแนะนำว่า เราสามารถเอา Subquery มาทำเป็น SEO Keyword ได้เลย สามารถสรุปเป็น Prompt, Subquery (SEO Keyword), และ Action ได้ดังนี้ครับ

Prompt	Subquery (SEO Keyword)	Action
ซื้อบ้านเดี่ยวราชพฤกษ์ โครงการไหนดีงบ 10 ล้านบาท	บ้านเดี่ยวราชพฤกษ์ 10 ล้าน	เราต้องทำ SEO ของ คำว่า “บ้านเดี่ยวราชพฤกษ์ 10 ล้าน”

เรื่องที่ไม่มีใครรู้เกี่ยวกับ Query Fanout จาก Database ของ ask/ab จากการศึกษาทั้งหมด 5,429 prompts ในประเทศไทย

1. Subquery ภาษาอังกฤษที่ยอดนิยมที่สุดมักมีคำว่า “Best” ประกอบอยู่

จาก 5,429 prompts ที่ ask/ab กำลังติดตามผลอยู่ 25.4% ของ subquery ทั้งหมด มีคำว่า “Best” ประกอบอยู่ใน Keyword.

สำหรับแบรนด์ที่อยากให้ AI แนะนำชื่อแบรนด์เราเมื่อเวลามีผู้ใช้งาน prompt เป็นภาษาอังกฤษ ต้องเขียนคอนเท้นต์โดยมีคำว่า “Best” ด้วย เพราะว่า AI มักจะแอบไปค้นหาด้วย Keyword คำนี้ เช่น “Best Financial Institutions in Thailand” และ “Best real estate firms in Bangkok เป็นต้น

2. AI แต่ละตัว มักมี Subquery คนละแง่มุม

AI	ราคา	ปี	สถานที่	ดีที่สุด	รีวิว	เทียบ	ผลข้างเคียง	วิธี
Gemini	15.7%	23.1%	23.0%	14.5%	9.5%	6.7%	1.9%	3.3%
Claude	16.9%	9.6%	23.6%	7.9%	2.2%	14.5%	5.2%	16.9%
ChatGPT	18.6%	27.9%	52.9%	22.9%	8.0%	4.5%	1.4%	1.5%

3. ถึงแม้ Prompt จะเป็นภาษาไทย แต่มี Subquery มากถึง 30.4% ที่เป็นภาษาอังกฤษ

หากใครทำ AI Search มาตั้งนาน แต่ยังไม่ติดอันดับสักที ลองสังเกต Subquery ดีๆ ว่า เป็นภาษาอังกฤษหรือเป็นภาษาไทย หากเป็น ภาษาอังกฤษเราอย่าลืมเขียน content หรือ ทำ backlink ในภาษาอังกฤษ เพื่อเพิ่มโอกาสในการให้ AI แนะนำชื่อแบรนด์ของเรา

ลองตามหา Query Fanout ของธุรกิจตัวเองได้ฟรี ที่ ask/ab

ask/ab เครื่องมือวัดผลลัพธ์ AI Search ที่ออกแบบมาให้รองรับตลาดการค้นหาในประเทศไทย ได้มีเปิดฟีเจอร์ AI Search Analyzer ให้ทุกคนได้เข้าไปลองดู Subquery ของแบรนด์ตัวเอง สามารถลองเข้าไปเล่นกันได้ฟรีที่ เครื่องมือดู Query Fanout