สังเกตไหมว่าการค้นหาสินค้าบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซในปัจจุบันสามารถเข้าใจความต้องการของเราได้แม่นยำมากขึ้น นั่นเป็นเพราะ Semantic Search เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ขับเคลื่อนด้วยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ช่วยให้ลูกค้าค้นหาสินค้าได้อย่างแม่นยำ และรวดเร็วเหมือนกับสนทนากับผู้ช่วยส่วนตัว LLM ได้เข้ามา เสริมศักยภาพการดำเนินธุรกิจ ตั้งแต่การปรับเปลี่ยนรูปแบบการให้บริการ ไปจนถึงการสร้างโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ บทความนี้จะพาคุณไปสำรวจการนำ Semantic Search และ Agentic AI มาปรับใช้ในโลกอีคอมเมิร์ซ พร้อมแนวทางปลดล็อกศักยภาพใหม่ ๆ ที่จะสร้างความได้เปรียบในธุรกิจอย่างยั่งยืน!
Agentic AI: the Next Big Breakthrough that’s Transforming Business and Technology
ข้อมูลจาก IDC คาดการณ์ว่า ภายในปี 2030 AI จะมีบทบาทสำคัญในชีวิตประจำวันและสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจถึง 3.5% ของ GDP โลก หรือประมาณ 20 ล้านล้านบาท ในโลกของธุรกิจเราอาจจะคุ้นเคยกับการใช้ AI ในการตอบข้อความลูกค้า การทำคอนเทนต์ หรือแม้แต่การจัดตารางโพสต์โซเชียลมีเดีย แต่ปัจจุบัน Agentic AI ได้พัฒนาขึ้นไปอีกขั้นโดยสามารถทำงานตั้งแต่ต้นจนจบได้เองอัตโนมัติ แทนที่จะต้องสั่งทีละขั้นตอน
What is Agentic AI?
Agentic AI คือ AI ที่มีความสามารถในการทำงานอย่างอิสระ โดยมีเป้าหมายเฉพาะที่กำหนดโดยมนุษย์ นอกจากตอบสนองคำสั่งทั่วไปแล้ว Agentic AI ยังสามารถวางแผน ตัดสินใจ และเรียนรู้จากประสบการณ์ เพื่อจัดการงานที่ซับซ้อนอย่างมีประสิทธิภาพ เช่น ถ้าต้องการสร้างเว็บไซต์แบบครบวงจร Agentic AI จะไม่ได้ทำตามคำสั่งที่ถูกป้อนให้เฉย ๆ แต่จะทำการแบ่งงานออกเป็นขั้นตอน ไม่ว่าจะเป็นการออกแบบโครงสร้าง การเขียนเนื้อหา และการตั้งค่าการทำงานทั้งหมดโดยอัตโนมัติ ไม่ต้องมีมนุษย์มาแทรกแซงในแต่ละขั้นตอน ต่างจาก AI แบบเดิมที่มักจะทำงานตามคำสั่งที่ถูกป้อนให้เท่านั้น
Assistive AI VS Agentic AI
Assistive AI คือ AI ผู้ช่วยในการทำงานย่อย ๆ ที่มีลักษณะซ้ำ ๆ และเน้นการทำงานแบบทีละขั้นตอน (Task-based) อย่างการแนะนำข้อมูลหรือคำตอบในระหว่างการทำงาน โดยผู้ใช้งานยังคงเป็นผู้ควบคุมหลัก ในขณะที่ AI จะช่วยเพิ่มความสะดวกในการทำงานและเพิ่มประสิทธิภาพให้กับผู้ใช้งาน เช่น ถ้าต้องวางแผนท่องเที่ยว เราอาจต้องเปิดเว็บไซต์หลายแห่ง และให้ AI ช่วยค้นหาข้อมูลแยกตามคำสั่ง
ในขณะที่ Agentic AI เป็น AI ที่พัฒนาไปอีกขั้น เนื่องจากสามารถทำงานแทนผู้ใช้งานได้เองทั้งหมดตั้งแต่เริ่มต้นจนจบ สามารถเชื่อมโยงงานย่อย ๆ หลายขั้นตอนให้กลายเป็นกระบวนการใหญ่แบบอัตโนมัติ ช่วยลดการแทรกแซงของผู้ใช้งาน และทำให้งานซ้ำซ้อนเสร็จได้เร็วขึ้น เช่น ถ้าต้องการวางแผนท่องเที่ยว Agentic AI สามารถสรุปข้อมูลจาก 5 เว็บไซต์มาให้ในที่เดียว โดยไม่ต้องค้นหาหรือสั่งงานทีละขั้นตอน ทำให้ผู้ใช้งานมีเวลาจัดการงานที่ซับซ้อนมากขึ้น และลดภาระงานที่ต้องทำด้วยตัวเอง
Semantic Search: the Next Step in Intelligent Search
ไม่ว่า Assistive AI หรือ Agentic AI ต่างก็มีเทคโนโลยีเบื้องหลังที่ช่วยให้ AI เหล่านี้สามารถทำงานได้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ซึ่งเทคโนโลยีนั้นก็คือ Semantic Search โดย Assistive AI ใช้ Semantic Search เพื่อเข้าใจคำถามของผู้ใช้งานและให้คำตอบที่ถูกต้อง เช่น Chatbot ที่ให้คำแนะนำในการซื้อสินค้าหรือแก้ไขปัญหาทางเทคนิค ในขณะที่ Agentic AI จำเป็นต้องมีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลและสถานการณ์ต่าง ๆ เพื่อที่จะสามารถตัดสินใจได้อย่างเหมาะสม Semantic Search จึงช่วยให้ Agentic AI สามารถเข้าใจข้อมูลที่ได้รับและนำไปใช้ในการตัดสินใจได้อย่างมีประสิทธิภาพ
What is Semantic Search?
Semantic Search คือเทคโนโลยีการค้นหาข้อมูลที่พัฒนาขึ้นมาเพื่อให้เข้าใจความหมายและบริบทของคำที่เราใช้ในการค้นหา มากกว่าการจับคู่คำที่ตรงกันแบบตัวต่อตัวเหมือนการค้นหาแบบเดิม ๆ ที่เราคุ้นเคยกัน เนื่องจาก Semantic Search อาศัยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) โดยเฉพาะการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อวิเคราะห์ความหมายของคำและความสัมพันธ์ระหว่างคำต่าง ๆ เช่น การพิมพ์คำค้นหาว่า “หนังสือดีๆ อ่านฆ่าเวลา” ระบบการค้นหาเชิงความหมายจะสามารถเข้าใจได้ว่าเราต้องการหนังสือที่น่าสนใจเพื่อผ่อนคลาย ไม่ใช่แค่คำว่า “หนังสือ” และ “ฆ่าเวลา” เท่านั้น
How does Semantic Search Benefit Your Business?
เพิ่มความแม่นยำและความเกี่ยวข้องของผลการค้นหา
ปัจจุบันพฤติกรรมการค้นหาเปลี่ยนแปลงไปจากเดิม เมื่อก่อนเรามักจะค้นหาข้อมูลด้วยคำสั้น ๆ หรือคีย์เวิร์ดเพียงคำเดียว แต่ตอนนี้หลายคนใช้ Longtail Keyword หรือประโยคคำถามที่ยาวขึ้นซึ่งสะท้อนถึงความต้องการและปัญหาที่เฉพาะเจาะจง เช่น แทนที่จะพิมพ์คำว่า “โทรศัพท์” เราอาจจะพิมพ์ “โทรศัพท์มือถือราคาไม่เกิน 10,000 บาท กล้องดี ถ่ายวิดีโอสวย” โดยเทคโนโลยี Semantic Search จึงกลายเป็นตัวช่วยสำคัญที่ทำให้เครื่องมือค้นหาสามารถเข้าใจความหมายและบริบทของคำค้นหาที่ซับซ้อนเหล่านี้ได้ดียิ่งขึ้น และสามารถสร้างผลลัพธ์ที่ตรงกับความต้องการของผู้ใช้ได้มากขึ้น
ลดความซับซ้อนของ Customer Journey
นักการตลาดมักจะต้องรับมือกับ Customer Journey ที่ค่อนข้างซับซ้อน ตั้งแต่การสร้างความรู้จักจนถึงการตัดสินใจซื้อ ซึ่งเป้าหมายหลักของนักการตลาดแน่นอนว่าคือการปิดการขาย เมื่อก่อนเรามักจะคุ้นเคยกับการทำ Seaech Engine Optimization (SEO) แต่ปัจจุบันแค่การทำ SEO อาจไม่เพียงพออีกต่อไป เนื่องจากผู้ใช้งานมีช่องทางอื่น ๆ ในการเสิร์ช และหนึ่งในนั้นคือ Generative AI ที่มีเทคโนโลยี Semantic Search อยู่เบื้องหลัง ดังนั้น นักการตลาดจะต้องพยายามทำให้ข้อมูลหรือเว็บไซต์ของเรากลายเป็นเว็บที่ Generative AI เลือกนำเสนอให้กับผู้ใช้งานให้ได้ เพื่อลดขั้นตอนของ Customer Journey และเปลี่ยนให้ผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์กลายเป็นลูกค้า
ยกระดับประสบการณ์ของผู้ใช้งาน
ข้อมูลจาก CB Insights พบว่า AI Agent กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว เนื่องจากธุรกิจต่างเร่งแข่งขันกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินทำธุรกิจ ดังนั้นทุกธุรกิจควรมี AI Agent ของตัวเองที่สามารถแนะนำสินค้า และฉลาดกว่าเซลล์ในบริษัท เช่น ถ้าเราไปซื้อเครื่องสำอาง Agentic AI จะต้องทำหน้าที่เป็น BA แนะนำเครื่องสำอางตามความต้องการของลูกค้าแต่ละคนได้ โดยดูข้อมูลย้อนหลังของลูกค้าแล้วนำมาแนะนำสินค้าที่ตอบโจทย์ ทำให้ประสบการณ์การใช้งานลูกค้าดีขึ้น การมีระบบ Semantic Search ที่มีประสิทธิภาพใน AI Agent จึงเป็นการปรับตัวเพื่อให้การทำการตลาดสอดคล้องกับพฤติกรรมการค้นหาของผู้ใช้ในปัจจุบัน ช่วยให้การตอบสนองความต้องการของลูกค้าแต่ละคนได้เหมาะสม และนำไปสู่การปิดการขายที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
AI Agent: The New Way of Influencer
ปกติเมื่อเราตัดสินใจซื้อสินค้าหรือบริการ อินฟลูเอนเซอร์มักมีบทบาทในการกระตุ้นการตัดสินใจซื้อ แต่ในอนาคตบทบาทของอินฟลูเอนเซอร์อาจถูกลดลง เพราะอินฟลูเอนเซอร์ส่วนใหญ่ใช้วิธีการสื่อสารแบบ one-to-many หรือหนึ่งคนสื่อสารกับหลายคน ต่างจาก Generative AI ที่สามารถเข้าใจผู้ใช้งานแต่ละคนในเชิงลึกจากข้อมูลส่วนตัว ทำให้ปิดการขายได้ง่ายขึ้น Generative AI จึงอาจกลายเป็นอินฟลูเอนเซอร์รูปแบบใหม่ ที่ปรับเปลี่ยนเส้นทางของอีคอมเมิร์ซให้เน้นความเข้าใจ และตอบสนองต่อความต้องการของลูกค้าในแบบเฉพาะบุคคลได้ดีขึ้น
เช่น SE-ED ใช้ AI เพื่อแนะนำหนังสือในฐานข้อมูลกว่า 150,000 เล่ม โดย AI สามารถสแกนข้อมูลจาก eBook และนำเสนอหนังสือที่เหมาะสมกับความสนใจของลูกค้าแต่ละคน ทำให้มีความน่าเชื่อถือกว่าอินฟลูเอนเซอร์ที่อาจไม่ได้อ่านหนังสือเล่มนั้นจริง ๆ แต่อ่านรีวิวมาอีกที AI ยังช่วยเร่งกระบวนการแนะนำและปิดการขายในขั้นตอนสุดท้ายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น นี่คือจุดที่ AI สามารถทำงานร่วมกับข้อมูลเพื่อช่วยให้ธุรกิจปรับตัวและมอบประสบการณ์การซื้อขายที่ตรงใจลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น
Key Takeaway
- Semantic Search เป็นเทคนิคการค้นหาข้อมูลที่ใช้ความตั้งใจและความหมายตามบริบทคำค้นหาของผู้ใช้งาน เพื่อแสดงผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องและตรงกับความต้องการมากขึ้น
- Semantic Search ช่วยเพิ่มระดับความเข้าใจเนื้อหา โดยใช้อัลกอริทึมที่เรียนรู้ต่อเนื่องจากข้อมูลสำคัญ เช่น อัตราการออกจากหน้าเว็บไซต์ (Bounce Rate) อัตราการแปลงผล (Conversion Rate) และข้อมูลสำคัญอื่น ๆ
- Natural Language Processing ช่วยให้แถบค้นหาสามารถเข้าใจสินค้าหรือข้อมูลได้ในเชิงลึก
ในขณะที่ Machine Learning ใช้ข้อมูลและรูปแบบการลองผิดลองถูกเพื่อยกระดับประสบการณ์ของผู้ใช้งานให้ดียิ่งขึ้น
