Burson เผยวิธีสร้างภาพลักษณ์แบรนด์ให้รอดในยุค Generative AI

 

เบอร์สัน (Burson) เอเจนซี่ด้านการสื่อสาร เปิดเผยรายงาน "The Credibility Paradox" ชี้ให้เห็นระดับความเชื่อมั่นที่แตกต่างกันของผู้บริโภคแต่ละกลุ่ม เมื่อได้รับคำตอบจาก AI เกี่ยวกับแบรนด์และบริษัทต่างๆ รายงานฉบับนี้ถือเป็นก้าวสำคัญที่ผลักดันแนวคิด Generative Engine Optimization (GEO) หรือการทำ SEO สำหรับ AI ให้ก้าวข้ามจากการเป็นแค่กระบวนการทางเทคนิคเพื่อเพิ่มการมองเห็น ไปสู่กลยุทธ์สำคัญในการสร้างความน่าเชื่อถือและเสริมภาพลักษณ์องค์กร

 

 

คอรีย์ ดูโบรวา ซีอีโอของเบอร์สัน กล่าวว่า พฤติกรรมผู้บริโภคในโลกยุค ‘Zero-Click’ เปลี่ยนไปอย่างสิ้นเชิง ผู้คนถามคำถามและรับคำตอบจาก AI ทันทีโดยไม่คลิกเข้าไปดูเว็บไซต์ต้นทาง โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) จึงกลายเป็นผู้ทรงอิทธิพลที่คอยกำหนดชื่อเสียงขององค์กร

 

เพื่อทำความเข้าใจกลไกนี้ เบอร์สันจับมือกับ Profound แพลตฟอร์ม AI ด้านการตลาด รวบรวมคำตอบเกี่ยวกับชื่อเสียงแบรนด์จาก AI ชั้นนำ 7 แพลตฟอร์ม โดยทดสอบกับ 85 บริษัททั่วโลก และวัดผลผ่าน 8 ตัวชี้วัดด้านภาพลักษณ์องค์กร ได้แก่ นวัตกรรม, ความคิดสร้างสรรค์, สภาพแวดล้อมการทำงาน, ผลิตภัณฑ์, ผลประกอบการ, ธรรมาภิบาล, ความรับผิดชอบต่อสังคม และความเป็นผู้นำ

 

จากนั้น เบอร์สันใช้เครื่องมือ Decipher (พัฒนาร่วมกับ Limbik ผู้เชี่ยวชาญด้าน Cognitive AI) ประเมินคะแนนความน่าเชื่อถือของคำตอบกว่า 55,000 รายการ โดยแบ่งกลุ่มผู้รับสารเป็น 3 กลุ่มหลัก คือ ประชาชนทั่วไป, ผู้นำทางความคิด (Opinion Elites) และผู้มีอำนาจตัดสินใจทางธุรกิจ

 

 

4 อินไซต์ พลิกโฉมการทำ GEO

รายงาน The Credibility Paradox ค้นพบข้อมูลที่น่าสนใจซึ่งจะเปลี่ยนวิธีสร้างความน่าเชื่อถือแบรนด์ในยุค AI Search ดังนี้

 

1. AI ให้คะแนนความน่าเชื่อถือจาก "หลักฐานที่จับต้องได้"

AI ประเมินข้อเท็จจริงด้านนวัตกรรม ผลิตภัณฑ์ และสภาพแวดล้อมการทำงาน ว่ามีความน่าเชื่อถือสูงกว่าประเด็นที่เป็นนามธรรมหรือขึ้นอยู่กับมุมมองส่วนบุคคล (เช่น ความเป็นผู้นำ หรือความรับผิดชอบต่อสังคม) องค์กรจึงต้องกระจายข้อมูลเชิงประจักษ์เหล่านี้ให้ครอบคลุมทั้งสื่อมวลชน โซเชียลมีเดีย และช่องทางของแบรนด์เอง เนื่องจาก AI มักดึงข้อมูลจากแหล่งที่เป็นอิสระ เช่น การรายงานข่าว หรือรีวิวจากผู้ใช้จริง ไปประมวลผล

 

2. "สภาพแวดล้อมการทำงาน" อาวุธลับที่แบรนด์มองข้าม

งานวิจัยก่อนหน้านี้ของเบอร์สันเคยระบุว่าองค์กรมักละเลยการใช้สภาพแวดล้อมการทำงานมาโปรโมตภาพลักษณ์ ปรากฏการณ์นี้สะท้อนชัดเจนในโลกของ LLM เช่นกัน คำตอบที่เกี่ยวกับสภาพแวดล้อมการทำงานสามารถกวาดคะแนนความน่าเชื่อถือสูงสุดจากกลุ่มประชาชนทั่วไป เพราะ AI สามารถตรวจสอบข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ได้ง่ายจากรีวิวพนักงาน ตลาดแรงงาน และข่าว

 

 

3. "ความเป็นผู้นำ" เสริมภาพลักษณ์ผ่าน AI ยากที่สุด

คำตอบที่เกี่ยวกับวิสัยทัศน์หรือความเป็นผู้นำ ทำคะแนนความน่าเชื่อถือได้ต่ำสุดในทุกอุตสาหกรรม ยกเว้นอุตสาหกรรมการบินและเทคโนโลยีที่ยังทำคะแนนได้ดี ซึ่งเบื้องหลังความสำเร็จนี้ไม่ได้มาจากการให้ผู้บริหารออกมาพูดเพียงอย่างเดียว แต่ AI อ้างอิงความน่าเชื่อถือจากโครงสร้างบริหาร ผลประกอบการ และการรับรองจากหน่วยงานภายนอกเป็นหลัก

 

4. ผู้บริหารเชื่อใจ AI มากกว่าคนทั่วไป

ความน่าเชื่อถือของ AI Search มีน้ำหนักไม่เท่ากันในแต่ละกลุ่มเป้าหมาย ผลวิจัยชี้ว่า ผู้บริหารที่มีอำนาจตัดสินใจทางธุรกิจไว้วางใจคำตอบจาก AI มากกว่าประชาชนทั่วไปราว 10% เนื่องจากกลุ่มผู้บริหารมักมีความเชี่ยวชาญเฉพาะทาง และเปิดรับข้อมูลเชิงลึกด้านนวัตกรรมหรือกลไกธุรกิจมากกว่า ดังนั้น การทำเนื้อหาเพื่อรองรับ AI จึงต้องแบ่งกลุ่มเป้าหมายให้ชัดเจน

 

โอกาสของตลาดเอเชียแปซิฟิก ในการสร้างภาพลักษณ์องค์กร

 

เรด เซอร์ทิดา หัวหน้าฝ่าย Intelligence & Transformation ภูมิภาค APAC ของเบอร์สัน ให้ความเห็นว่า ตลาดเอเชียแปซิฟิกมักตื่นเต้นกับการทำให้ชื่อแบรนด์ปรากฏในคำตอบของ AI แต่ยังละเลยเรื่องความถูกต้องและตรวจสอบได้

 

"AI ไม่ได้แค่บอกว่าแบรนด์คุณคือใคร แต่ยังสร้างความเข้าใจและประเมินภาพลักษณ์ให้เสร็จสรรพ โอกาสขององค์กรจึงไม่ใช่แค่การแทรกตัวเข้าไปอยู่ในคำตอบ แต่ต้องสร้างข้อมูลที่มีหลักฐานสนับสนุนอ้างอิงได้ เพื่อให้กลุ่มเป้าหมายไว้วางใจองค์กรอย่างแท้จริง" เซอร์ทิดา กล่าว

 

ด้าน สตีฟ รูเบล รองประธานบริหารฝ่าย Media Insights & Measurement เสริมว่า จุดเริ่มต้นของการทำ Generative Engine Optimization อาจมาจากความต้องการยึดพื้นที่สื่อ แต่รายงานฉบับนี้พิสูจน์แล้วว่า GEO คือบททดสอบความแข็งแกร่งของภาพลักษณ์องค์กร ท่ามกลางยุคที่ผู้บริโภคมีวิจารณญาณสูงขึ้น ศาสตร์ใหม่นี้จะช่วยให้นักสื่อสารบริหารจัดการชื่อเสียงของแบรนด์ได้อย่างแม่นยำยิ่งขึ้น