ถ้า AI ช่วยคิด วิเคราะห์ วางแผน และลงมือทำได้มากขึ้นทุกวัน แล้วนักการตลาดอย่างเรายังต้องตัดสินใจเรื่องไหน? และเมื่อลูกค้าเองก็ถาม AI ช่วยเปรียบเทียบก่อนซื้อ แบรนด์จะทำอย่างไรให้ยังเป็นตัวเลือกที่ถูกเลือก! คำถามเหล่านี้คือแกนของงาน Marketing Conference 2026 หรือ MKTCON2026
หลังจากที่ CREATIVE TALK ได้ร่วมกับ Content Shifu จัดงานนี้ภายใต้ธีม Agentic Marketing เมื่อวันอังคารที่ 29 กันยายน 2569 ณ BITEC บางนา ประเด็นสำคัญจากเวทีสะท้อนว่า AI กำลังเปลี่ยนบทบาทจากเครื่องมือช่วยผลิตงาน ไปสู่ระบบที่ช่วยวิเคราะห์ วางแผน และทำงานร่วมกับนักการตลาด ขณะเดียวกันผู้บริโภคก็เริ่มใช้ AI ช่วยค้นหา เปรียบเทียบ และตัดสินใจเลือกสินค้า แบรนด์จึงต้องเตรียมทั้งข้อมูลที่เชื่อถือได้ และประสบการณ์ที่ตอบโจทย์คนจริง
ถูก เร็ว ดี เลือกได้ครบสามอย่างหรือยัง?
โดยคุณแบงค์-สิทธินันท์ พลวิสุทธิ์ศักดิ์ Owner & CEO of Content Shifu ชวนตั้งคำถามกับข้อจำกัดเดิมที่มักต้องเลือกเพียงสองจากสามอย่างระหว่าง “ถูก เร็ว และดี” เพราะเมื่อ Agentic AI ช่วยคิด วิเคราะห์ วางแผน และลงมือทำได้มากกว่าการรอรับคำสั่ง งานบางประเภทก็ลดทั้งเวลาและต้นทุนได้อย่างมีนัยสำคัญ หากองค์กรเลือกใช้เทคโนโลยีได้เหมาะกับโจทย์
ดังนั้นหัวใจสำคัญจึงไม่ใช่การใช้ AI เพียงลำพัง แต่คือการทำงานร่วมกันระหว่าง Agentic AI และ Human Intelligence (HI) โดย 3 องค์ประกอบในการใช้ AI ให้เกิดผล ได้แก่
- Model: เลือกโมเดลให้เหมาะกับงาน
- Prompt: จัดโครงสร้างคำสั่งให้ชัดเจน
- Context: ให้ข้อมูลและบริบทที่เพียงพอ เพื่อให้ AI เข้าใจเป้าหมายและเชื่อมต่อกับระบบต่าง ๆ ได้แม่นยำขึ้น
Marketing Trends 2026 – 2027 : ลูกค้าไม่ได้มองแค่ราคา
ผู้บริโภคระมัดระวังการใช้จ่ายมากขึ้น พิจารณาความจำเป็นและความคุ้มค่าก่อนซื้อ ควบคู่กับความสนใจเรื่องสุขภาวะ ประสบการณ์ และคอมมูนิตี้ การสื่อสารเรื่องราคาอย่างเดียวจึงไม่เพียงพอ แบรนด์ต้องอธิบายคุณค่าที่สินค้าและบริการมอบให้ได้ชัดขึ้น และเลือกวิธีสื่อสารให้สอดคล้องกับความกังวลของลูกค้าแต่ละกลุ่ม
3 Unexpected ROI Wins from AI Search & SEO
คุณรัชวิทย์ หวังพัฒนธน CEO & Managing Director ของ ANGA Bangkok เสนอให้ธุรกิจวัดผลจาก AI Search ใน 3 มิติ
- Intelligence ความเข้าใจพฤติกรรมและคำถามของผู้ใช้
- Revenue ผลต่อรายได้
- Trust ความน่าเชื่อถือของแบรนด์ในคำตอบของ AI
การถูกเอ่ยชื่อในคำตอบเพียงอย่างเดียวไม่ใช่ตัวชี้วัดทั้งหมด เพราะแบรนด์ต้องรู้ด้วยว่าถูกอธิบายในบริบทใด และลูกค้าเดินทางต่อไปถึงการตัดสินใจซื้ออย่างไร
ข้อมูลจากเว็บไซต์กว่า 500 แห่งที่ ANGA Bangkok นำเสนอ ในช่วงกันยายน 2568 ถึงกันยายน 2569 พบว่า Traffic จาก AI Search เพิ่มจาก 59,702 เป็น 133,592 หรือราว 123.8% ขณะที่ Organic Search ในชุดข้อมูลเดียวกันยังเพิ่มขึ้นราว 5.9% สะท้อนโอกาสใหม่ของการค้นหาผ่าน AI ควบคู่กับความสำคัญของเว็บไซต์และคอนเทนต์คุณภาพ การวัดผลจึงควรมองตลอดเส้นทางลูกค้า ทั้งการมองเห็น การพิจารณา และการเปลี่ยนเป็นลีดหรือยอดขาย โดยไม่ตัดสินจากคลิกสุดท้ายเพียงจุดเดียว
Content & Communication
เมื่อ AI ทำให้การผลิตคอนเทนต์รวดเร็วขึ้น บทบาทของมนุษย์ในการเลือกมุมเล่า ตรวจความเหมาะสม และเข้าใจบริบทของผู้ชมยิ่งสำคัญ
MarTech & AI และ Data Analytics & Activation
วางภาพการเชื่อมระบบข้อมูลลูกค้า เครื่องมือการตลาด และ AI ให้ทำงานร่วมกัน พร้อมเตือนให้ประเมินความปลอดภัย ต้นทุน และความสามารถรองรับการใช้งานจริงก่อนขยายระบบ โดยมีกรณีของ Onetouch ที่เริ่มจากการสังเกตความเขินอายขณะซื้อหน้าเคาน์เตอร์ ก่อนต่อยอดเป็นพื้นที่ให้คนหาข้อมูลและวัดขนาดด้วยตัวเอง เป็นตัวอย่างว่าอินไซต์เกิดจากการเห็นอุปสรรคที่ตัวเลขยอดขายอย่างเดียวบอกไม่ได้ ดังนั้นเมื่อ AI ทำงานได้มากขึ้น คนยังต้องตัดสินใจเรื่องไหนเพราะจากทุกเซสชัน สรุปได้ว่าเรื่องที่ยังต้องอาศัยวิจารณญาณของคน ได้แก่
- กำหนดโจทย์และเป้าหมาย ว่าต้องการให้ AI ช่วยแก้ปัญหาอะไร
- ตรวจสอบกระบวนการและผลลัพธ์ ว่าดีพอสำหรับธุรกิจและลูกค้าหรือไม่
- เลือกมุมเล่าและตรวจความเหมาะสม ให้เข้ากับบริบทของผู้ชม
- ประเมินความปลอดภัย ต้นทุน และความสามารถรองรับ ก่อนขยายระบบ
- ตีความข้อมูลและตัวชี้วัด ว่าสิ่งที่เห็นสะท้อนความสำเร็จจริงหรือไม่
6 โจทย์การตลาดที่หยิบกลับไปใช้ต่อได้ทันที
- อธิบายคุณค่า ไม่ใช่แค่ราคา
กลับไปดูข้อความขายว่าตอบได้ชัดหรือยังว่าสินค้าช่วยประหยัดเวลา ลดความยุ่งยาก หรือเพิ่มความมั่นใจให้ลูกค้าอย่างไร - ทำข้อมูลของแบรนด์ให้ตอบคำถามที่ลูกค้าถาม AI ได้
รวบรวมคำถามก่อนซื้อจากทีมขาย แชต และรีวิว แล้วทำคำตอบที่มีรายละเอียดตรวจสอบได้ เพื่อให้ทั้งคนและระบบค้นหาเข้าใจตรงกัน - วัดผลว่า AI พูดถึงแบรนด์ในบริบทใด ไม่ใช่แค่ถูกเอ่ยชื่อ
ทดสอบชุดคำถามที่ลูกค้าใช้จริงในหลายแพลตฟอร์ม บันทึกชื่อแบรนด์ แหล่งอ้างอิง และข้อความที่ AI ใช้บรรยาย แล้วนำสิ่งที่ขาดหรือคลาดเคลื่อนไปปรับข้อมูลต้นทาง - สร้างคอนเทนต์ที่มีมุมมองและรายละเอียดจริงที่แบรนด์เท่านั้นเล่าได้
ก่อนเผยแพร่ ลองถามว่าเรื่องนี้ตอบปัญหาอะไรของคนดู และถ้า AI ช่วยร่าง ใครเป็นผู้ตรวจความถูกต้องและความเหมาะสม - เชื่อมข้อมูลให้เห็น Customer Journey แล้วแก้ปัญหาทีละจุด
วางข้อมูลจาก E-commerce ระบบสมาชิก หน้าร้าน และเสียงลูกค้าไว้ในเส้นทางเดียวกัน ระบุจุดที่คนหยุด จุดที่กลับมา และคำถามที่ยังไม่มีคำตอบ - เริ่มใช้ Agentic AI กับงานซ้ำหนึ่งอย่าง พร้อมเกณฑ์วัดผลที่ชัดเจน
เช่น สรุปคำถามลูกค้า จัดกลุ่มลีด หรือแจ้งเตือนแคมเปญที่ผลงานผิดปกติ โดยกำหนดข้อมูลที่ใช้ เกณฑ์ความถูกต้อง ผู้อนุมัติ และผลลัพธ์ทางธุรกิจ
ทำให้งานนี้ไม่ได้เป็นเพียงการรวบรวมเทรนด์แห่งปีไว้ในงานเดียว แต่เชื่อม “ภาพใหญ่” กับ “วิธีลงมือทำ” ให้ต่อเนื่องกัน ผู้เข้าร่วมได้เห็นทั้งการเปลี่ยนแปลงฝั่งผู้บริโภคที่คิดเรื่องความคุ้มค่ามากขึ้น ฝั่งแพลตฟอร์มที่ AI เข้ามามีบทบาทในเส้นทางการซื้อ และภายในองค์กรที่คน ข้อมูล และเครื่องมือต้องทำงานร่วมกันมากกว่าเดิม
และอีกความสำเร็จสำคัญคือการทำให้การพูดถึง AI ขยับพ้นจากกระแสและความตื่นเต้น ไปสู่การประเมินผลที่จริงจังมากขึ้น ตั้งแต่กรณีของ Content Shifu ที่แสดงให้เห็นความเร็วและต้นทุนในการสร้างเครื่องมือ กรณีของ ANGA Bangkok ที่เสนอกรอบวัดผล AI Search ผ่าน Intelligence, Revenue และ Trust ไปจนถึงบทเรียนด้าน MarTech และ Data ที่เตือนให้องค์กรคำนึงถึง Scale, Security, Privacy และต้นทุนแฝง
ความสำเร็จในยุค Agentic Marketing จึงไม่ได้หมายถึงการแทนที่คนด้วยระบบอัตโนมัติ แต่คือการทำให้คนทำงานได้ดีขึ้น เห็นข้อมูลชัดขึ้น และใช้เวลาไปกับการตัดสินใจที่สร้างคุณค่ามากขึ้น เมื่อ AI รับงานที่ทำซ้ำหรือช่วยประมวลผลข้อมูล ทีมการตลาดก็กลับมาให้ความสำคัญกับความเข้าใจลูกค้า มุมมองสร้างสรรค์ จริยธรรม และความน่าเชื่อถือ ซึ่งเป็นสิ่งที่เทคโนโลยีเพียงอย่างเดียวไม่สามารถรับผิดชอบแทนได้
