พฤติกรรมการค้นหาของผู้ใช้เปลี่ยนไปแล้วหรือ? จาก「คีย์เวิร์ด」สู่「การถามแบบสนทนา」

บทที่ 1: บทความรู้ · คำถามที่ 6

การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ที่กำลังเกิดขึ้น

ฉันขอถามคุณก่อนหนึ่งคำถาม: พฤติกรรมการค้นหาของคุณเองช่วงนี้เปลี่ยนไปหรือยัง?

ลองนึกดู: คุณเริ่มพิมพ์วลีแบบ "ปักกิ่ง หม้อไฟ แนะนำ" ใน Baidu น้อยลงหรือไม่คีย์เวิร์ดแต่คุ้นเคยกับการเปิด豆包หรือ Kimi แล้วถามประโยคเดียวว่า——“แถว Guomao ปักกิ่งมีร้านหม้อไฟไหนเหมาะกับการรวมตัวของเพื่อนๆ ราคาต่อคนประมาณ 150 บ้าง?”

นี่ไม่ใช่กรณีเฉพาะบุคคลพฤติกรรมการค้นหาของผู้ใช้กำลังเปลี่ยนจากการ"ประกอบคีย์เวิร์ด"ไปสู่"การถามแบบสนทนา"อย่างรอบด้าน นี่คือการเปลี่ยนกระบวนทัศน์ครั้งใหญ่ที่สุดของพฤติกรรมการค้นหาในรอบยี่สิบปีที่ผ่านมา

ความแตกต่างเชิงแก่นแท้ของสองรูปแบบการค้นหา

ยุคคีย์เวิร์ด (กระแสหลักปี 2000-2023)

ผู้ใช้ถูกฝึกให้เป็น"นักแปล"——แปลความต้องการของตนเองเป็นคีย์เวิร์ดที่เครื่องมือค้นหาเข้าใจได้:

• อยากหาผลิตภัณฑ์รักษาสิว → พิมพ์ "รักษาสิว ใช้ดี นักเรียน"
• อยากรู้เรื่องการลงทุน → พิมพ์ "2024 ลงทุน มั่นคง แนะนำ"
• อยากซื้อรองเท้าวิ่ง → พิมพ์ "รองเท้าวิ่ง ผู้ชาย ลดแรงกระแทก ไม่เกิน 500 หยวน"

ยุคสนทนา (เร่งตัวตั้งแต่ปี 2024)

ผู้ใช้เริ่มแสดงความต้องการที่แท้จริงและซับซ้อนด้วยภาษาธรรมชาติ:

• “ฉันมีสิวขึ้นซ้ำๆ บนใบหน้า ส่วนใหญ่อยู่ที่คาง อาจเกี่ยวข้องกับการนอนดึก มีแผนดูแลผิวราคาประหยัดอะไรบ้าง?”
• “ฉันมีเงินเหลือใช้ 5 หมื่นหยวน ไม่อยากรับความเสี่ยงมาก แต่ฝากธนาคารก็รู้สึกขาดทุน มีคำแนะนำอะไรบ้าง?”
• “เข่าฉันมีปัญหาเล็กน้อย อยากเริ่มวิ่งออกกำลังกาย งบ 500 หยวนซื้อรองเท้าที่รองรับแรงกระแทกดีๆ ได้แบบไหนบ้าง?”

ภาพรวมเปรียบเทียบ

หลักฐานจากข้อมูล: การเปลี่ยนแปลงได้เกิดขึ้นแล้ว

แนวโน้มนี้ชัดเจนเป็นพิเศษในตลาดจีน:

1. Xiaohongshu (RED): ปริมาณการค้นหาได้แซงหน้า Baidu ในบางหมวดหมู่ และความยาวเฉลี่ยของประโยคค้นหาของผู้ใช้เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ใกล้เคียงกับ "การถาม" มากขึ้นเรื่อยๆ แทนที่จะเป็น "คีย์เวิร์ด"
2. การค้นหาบน Douyin: ปริมาณการค้นหาเฉลี่ยต่อวันทะลุหลายร้อยล้านครั้ง การค้นหาจำนวนมากเริ่มต้นด้วยคำถามอย่าง "อย่างไร" “ "ทำไม" “ "แนะนำ"
3. ผู้ช่วย AI: ผู้ใช้ актив Doubao รายเดือนเกิน 300 ล้านแล้ว (ที่มา:QuestMobile"อันดับศักยภาพและมูลค่าอินเทอร์เน็ตมือถือจีนครึ่งปีแรก 2026") ปริมาณการสนทนาข้อความยาวของ Kimi เติบโตอย่างรวดเร็ว — ผู้ใช้คุ้นเคยกับ "การคุยกับ AI" เพื่อรับข้อมูลแล้ว
4. Baidu เอง：รวมถึงการเพิ่มคำตอบสรุปที่สร้างโดย AI ในผลการค้นหา ซึ่งแสดงให้เห็นว่าแม้แต่ search engine แบบดั้งเดิมก็ยังปรับตัวตามแนวโน้มการสนทนา

หมายเหตุ: ปริมาณการค้นหาและการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมผู้ใช้ของแพลตฟอร์มข้างต้นอ้างอิงจากรายงานสาธารณะและการสังเกตการณ์ในอุตสาหกรรมการประมาณการแบบผสมผสานไม่ใช่ข้อมูลที่แพลตฟอร์มแต่ละแห่งเปิดเผยอย่างเป็นทางการ; ขนาดผู้ใช้ต่อเดือนของ AI assistant สามารถอ้างอิงได้จาก QuestMobile อันดับสาธารณะ

สิ่งนี้หมายความอย่างไรสำหรับการตลาดของแบรนด์?

1. เนื้อหาไม่สามารถเขียนเพื่อ "keyword" เท่านั้น

ยุคที่การจัดอันดับทำได้ด้วยการยัด keyword เช่น "แนะนำผลิตภัณฑ์รักษาสิว"“สกินแคร์สำหรับนักเรียน" กำลังจะสิ้นสุดลง ระบบ AI เข้าใจความหมายเชิงความหมาย ไม่ได้ให้ความสำคัญกับความหนาแน่นของ keyword

2. คุณต้องตอบ "คำถามที่สมบูรณ์”

ผู้ใช้ถามคำถามที่ซับซ้อนและมีบริบท เนื้อหาของคุณก็ต้องให้คำตอบที่สมบูรณ์และมีบริบทเช่นกัน หน้าแนะนำผลิตภัณฑ์ที่กระจัดกระจายจะถูกแนะนำได้ยากขึ้นเรื่อยๆ

3. ความต้องการ long-tail กลายเป็นโอกาสใหม่

การตั้งคำถามแบบสนทนามีเงื่อนไขจำกัดที่เฉพาะเจาะจงมากกว่าโดยธรรมชาติ (งบประมาณ สถานการณ์ สภาพส่วนบุคคล) ซึ่งหมายความว่าความต้องการเฉพาะกลุ่มแบบลองเทลที่ละเอียดขึ้นจะปรากฏให้เห็นมากขึ้น แบรนด์ขนาดกลางและเล็กสามารถเข้าครองตำแหน่งในสถานการณ์เฉพาะเหล่านี้ได้อย่างแม่นยำ

4. ตรรกะของ "“ถูกค้นพบ" เปลี่ยนไป

ในอดีตคือ "ผู้ใช้ค้นหา keyword → เห็นลิงก์ของคุณ → คลิกเข้าไป” ตอนนี้คือ "ผู้ใช้ถามคำถาม → AI อ้างอิงเนื้อหาของคุณเป็นคำตอบโดยตรง”คุณไม่จำเป็นต้องถูกคลิกอีกต่อไป คุณต้องถูกอ้างอิง

คำแนะนำเชิงปฏิบัติ

• การเปลี่ยนผ่านการเลือกหัวข้อเนื้อหา：หยุดวางแผนเนื้อหาตามรายการ keyword แล้วหันมาเก็บรวบรวมจากความคิดเห็นของผู้ใช้ใน Xiaohongshu, Zhihuคำถามจริงและครบถ้วนจากบทสนทนาการสอบถามและการบริการลูกค้า โดยใช้คำถามเหล่านี้เป็นศูนย์กลางในการสร้างเนื้อหา
• การทดสอบถาม AI แบบจำลอง: ทดลองป้อนคำถามเชิงบทสนทนาที่ผู้ใช้เป้าหมายของคุณอาจถามเป็นประจำผ่านเครื่องมืออย่าง豆包 Kimi และอื่นๆ สังเกตว่า AI ให้คำตอบอะไรและอ้างอิงเนื้อหาของใคร — หากไม่ใช่ของคุณ ให้วิเคราะห์ช่องว่างและเสริมเนื้อหาให้ตรงจุด
• การยกระดับโครงสร้างเนื้อหา: เนื้อหาแต่ละชิ้นควรเริ่มต้นด้วยการตอบคำถามเฉพาะเจาะจงอย่างชัดเจน เนื้อหาหลักให้คำแนะนำที่อิงสถานการณ์และมีเงื่อนไขกำกับ (ไม่ใช่การพูดกว้างๆ) เพื่อให้ AI สกัดเป็นคำแนะนำที่แม่นยำได้ง่ายขึ้น