---
title: "ใครเป็นเจ้าของ AI Recommendation? — Multi-Industry Map"
description: "---"
pubDate: 2026-06-27
category: "AI & Marketing"
heroImage: "/images/blog/2026-06-27-ai-recommendation-multi-industry-map-featured.png"
tags: ['ai', 'recommendation', 'brand', 'competitive-intelligence']
draft: false
---

# ใครเป็นเจ้าของ AI Recommendation? — Multi-Industry Map

สมมติว่าคุณเปิด ChatGPT แล้วถามว่า "แนะนำร้านกาแฟให้หน่อย" — แบรนด์ที่ AI แนะนำขึ้นมา ไม่ใช่แบรนด์ที่ SEO ดีที่สุด ไม่ใช่แบรนด์ที่ยิง Ads เยอะที่สุด แต่เป็นแบรนด์ที่ AI "เลือก" จากข้อมูลที่มันเรียนรู้มา แล้วแบรนด์ของคุณล่ะ? AI แนะนำบ้างไหม? หรือเงียบหายไปเลย? แล้วถ้าคุณถาม AI อีกตัว ผลลัพธ์จะเหมือนกันไหม?

นี่คือคำถามที่นักวิจัย Dmitrij Żatuchin ตั้งไว้ใน paper ล่าสุด *"Who Owns the AI Recommendation?"* (มิถุนายน 2026) ที่ทดสอบจริงกับ **3,750 responses** จาก 3 โมเดล AI ชั้นนำ — แล้วผลลัพธ์บอกว่า **เกมนี้ยังไม่มีแชมป์** และนี่อาจเป็นโอกาสที่ดีที่สุดสำหรับแบรนด์ที่ต้องการสร้างตัวในยุค AI

![AI recommendation concept — brands from multiple industries competing in AI responses](/images/blog/2026-06-27-ai-recommendation-multi-industry-map-ai-recommendation-concept.png)

## TL;DR

- ทดสอบ 3,750 responses จาก GPT-5.2, Gemini 3 Flash, Perplexity Sonar Pro กับ 50 แบรนด์ ใน 5 อุตสาหกรรม
- **Mean Gini coefficient = 0.28** — ไม่ใช่ Winner-Takes-All, ยังมีการกระจายตัวดี
- **Competitive Vacuum** พบแค่ 8% ของ queries — AI แนะนำแบรนด์เกือบตลอด
- **Cross-model agreement = 41.6%** — แบรนด์ที่ GPT แนะนำ ≠ แบรนด์ที่ Gemini แนะนำ
- มี **3 Metrics ใหม่**: COI, CVI, DS สำหรับวัด Brand Visibility ใน AI
- **โอกาสเปิดกว้าง** — โดยเฉพาะสำหรับ SME ที่ยังไม่มีใครผูกขาด

> ดู paper ฉบับเต็ม: [arxiv.org/abs/2606.23057v1](https://arxiv.org/abs/2606.23057v1)

---

## สารบัญ

1. [AI แนะนำแบรนด์อะไรบ้าง?](#ai-แนะนำแบรนด์อะไรบ้าง)
2. [ไม่ใช่ Winner-Takes-All!](#ไม่ใช่-winner-takes-all)
3. [3 Metrics ใหม่วัด Brand Visibility](#3-metrics-ใหม่วัด-brand-visibility)
4. [แต่ละอุตสาหกรรมต่างกัน](#แต่ละอุตสาหกรรมต่างกัน)
5. [โอกาสสำหรับทุกแบรนด์](#โอกาสสำหรับทุกแบรนด์)
6. [FAQ](#faq)

---

## AI แนะนำแบรนด์อะไรบ้าง?

ก่อนอื่นมาดูวิธีทดสอบกันก่อน — เพราะนี่ไม่ใช่แค่ถาม AI เล่นๆ แล้วเดา

researcher ออกแบบ experiment มาอย่างดี ด้วย scope ที่ใหญ่พอจะเชื่อถือได้:

- **3 โมเดล**: GPT-5.2 (OpenAI), Gemini 3 Flash (Google), Perplexity Sonar Pro — ครอบคลุมทั้ง Chatbot search และ AI-native search
- **5 อุตสาหกรรม**: ตั้งแต่ consulting, consumer goods, tech ไปจนถึงหมวดที่ niche กว่า
- **50 แบรนด์** ที่ถูกเลือกมาทดสอบ — ตั้งแต่แบรนด์ใหญ่ระดับโลกไปจนถึงแบรนด์ท้องถิ่น
- **250 queries** ที่หลากหลาย — จำลองคำถามจริงที่คนทั่วไปถาม AI
- **3,750 responses** รวมทั้งหมด — ทุก query ถูกถามเหมือนกันทุกโมเดล

![Methodology: 3 AI models × 50 brands × 250 queries = 3,750 responses](/images/blog/2026-06-27-ai-recommendation-multi-industry-map-methodology-diagram.png)

การออกแบบนี้มีจุดสำคัญคือ **controlled comparison** — ถามคำถามเดียวกัน ให้ทุกโมเดลตอบ เพื่อดูว่า AI ตัวไหน "เลือก" แบรนด์อะไร แล้วเอามาเปรียบเทียบกันอย่างเป็นระบบ

สิ่งที่น่าสนใจคือ **ไม่มีโมเดลไหนที่แนะนำแบรนด์เดียวกันตลอดเวลา** — ทุกโมเดลมี "รสชาติ" ของตัวเอง ต่างจาก Google Search ที่ algorithm เดียวตัดสินทุกอย่าง นี่คือ paradigm shift ที่นักการตลาดต้องเข้าใจ

---

## ไม่ใช่ Winner-Takes-All!

นี่คือ insight ที่สำคัญที่สุดจาก paper เลย — **AI Recommendation ไม่ใช่เกม winner-takes-all**

หลายคนอาจคิดว่า AI จะผูกขาดเหมือน Google ที่แบรนด์อันดับ 1 กินรวบ traffic ไป 90%+ แต่ผลวิจัยบอกว่า:

### Gini coefficient = 0.28

Gini coefficient คือตัววัดความกระจุกตัว — 0 หมายถึงกระจายเท่ากันหมด, 1 หมายถึงผูกขาดคนเดียว

ค่า 0.28 อยู่ในระดับกลาง — แปลว่า **มีการกระจายตัวที่ดี** แบรนด์ท็อปไม่ได้กินรวบ แบรนด์เล็กก็มีโอกาสแนะนำ นี่ต่างจาก Google Search ที่ Gini coefficient มักจะสูงกว่ามาก

![Gini coefficient visualization — distribution of brand mentions in AI recommendations](/images/blog/2026-06-27-ai-recommendation-multi-industry-map-gini-coefficient.png)

### Competitive Vacuum = 8%

แค่ 8% ของ queries เท่านั้นที่ไม่มีแบรนด์ไหน "ยึด" ได้ชัดเจน — แปลว่า **92% ของ queries มีแบรนด์ถูกแนะนำเสมอ** AI ไม่ได้ตอบว่า "ไม่รู้" บ่อยขนาดนั้น

ตัวเลขนี้บอกว่า AI มีความมั่นใจในการแนะนำค่อนข้างสูง แต่ก็ไม่ได้ผูกขาดกับแบรนด์เดียว — ยังมี "ที่ว่าง" สำหรับแบรนด์อื่นแทรกเข้ามาได้

### Cross-model agreement = 41.6%

ตัวเลขนี้บอกว่าเมื่อถามเหมือนกัน GPT-5.2 กับ Gemini 3 Flash **แนะนำแบรนด์เดียวกันแค่ 41.6%** — เกือบ 60% ของเวลาที่เหลือ แต่ละโมเดลเลือกคนละแบรนด์

นี่คือสัญญาณว่า **เกมยังเปิด** — ไม่มีโมเดลไหนที่ตัดสินชี้ขาดเป็น "มาตรฐาน" ของวงการ แบรนด์ที่ optimize สำหรับ GPT อาจไม่ปรากฏใน Gemini และกลับกัน

---

## 3 Metrics ใหม่วัด Brand Visibility

paper นำเสนอ 3 metrics ใหม่ที่นักการตลาดควรรู้จัก — เพราะเมตริกเดิมๆ อย่าง SEO ranking ไม่พอแล้วในยุค AI นี่คือ framework ใหม่สำหรับวัดว่าแบรนด์ของคุณ "มีตัวตน" ในสายตา AI แค่ไหน

### 1. Category Ownership Index (COI)

วัดว่าแบรนด์ของคุณถูกกล่าวถึง (mention) ใน category เท่าไหร่เมื่อเทียบกับคู่แข่ง — ยิ่งสูง แปลว่ายิ่ง "เป็นเจ้าของ" หมวดนั้นในสายตา AI

ถ้าแบรนด์คุณมี COI สูงในหมวดกาแฟ แปลว่าเมื่อไหร่ก็ตามที่คนถาม AI เรื่องกาแฟ แบรนด์คุณจะถูกแนะนำเป็นอันดับต้นๆ — เหมือนเป็น "default answer" ของ AI

### 2. Competitive Vacuum Index (CVI)

วัดว่า category ไหนที่ยังไม่มีผู้นำชัดเจน — นี่คือ **โอกาสทอง** สำหรับแบรนด์ที่ต้องการเข้ายึดพื้นที่ก่อนคนอื่น

ถ้า CVI สูงในหมวดที่คุณทำอยู่ แปลว่า AI ยังไม่ได้ "เลือก" ใครเป็นเจ้าของ — คุณยังมีโอกาสสร้างตัวเป็น default recommendation ได้

### 3. Displacement Score (DS)

วัดการ "แทนที่" ระหว่างคู่แบรนด์ — ถ้าคุณถาม AI แล้วแบรนด์ A ถูกแนะนำแทนแบรนด์ B บ่อยแค่ไหน? DS บอกว่าใครกำลังเสียตำแหน่งให้ใคร

ถ้า DS สูง แปลว่ามีแบรนด์ที่กำลัง "กิน" ส่วนแบ่งของแบรนด์อื่น — นี่คือสัญญาณว่าต้องรีบ optimize ก่อนที่จะสาย

![Three new metrics: COI, CVI, and DS for measuring brand visibility in AI](/images/blog/2026-06-27-ai-recommendation-multi-industry-map-three-metrics-diagram.png)

เมตริกเหล่านี้ออกแบบมาเพื่อวัด **Brand Visibility ใน AI** โดยเฉพาะ — ไม่ใช่แค่ "AI พูดถึงแบรนด์เราไหม" แต่ "เราเป็นเจ้าของ category ในสายตา AI แค่ไหน" ซึ่งเป็นคนละมิติกับ SEO เลย

---

## แต่ละอุตสาหกรรมต่างกัน

หนึ่งใน findings ที่น่าสนใจคือ **Displacement Score ต่างกันมากตามอุตสาหกรรม** — ไม่ใช่ทุก industry จะมีเกมเดียวกัน

- **Consulting**: DS = 0.4:1 — แทบไม่มีการ displacement แบรนด์ consulting ยังถูกแนะนำอย่างหลากหลาย ไม่มีแบรนด์ไหน "กินรวบ" หมวดนี้
- **บางอุตสาหกรรม**: DS สูงถึง 4.3:1 — แปลว่าแบรนด์หนึ่งถูกแนะนำแทนอีกแบรนด์บ่อยมาก แบรนด์ที่มาก่อนกำลังได้เปรียบอย่างชัดเจน
- **Mean displacement**: 2.4:1 — โดยเฉลี่ยแล้วมี brand displacement แต่ไม่ extreme

![Displacement Score comparison across industries — from 0.4:1 to 4.3:1](/images/blog/2026-06-27-ai-recommendation-multi-industry-map-three-metrics-diagram-v2.png)

ตัวเลขนี้บอกว่า **แต่ละอุตสาหกรรมมีเกมที่ต่างกัน** — consulting ยังเปิดกว้าง แบรนด์เล็กยังแทรกเข้ามาได้ แต่อุตสาหกรรมที่ DS สูง แบรนด์ที่มาก่อนอาจกำลัง "กินรวบ" ในสายตา AI แล้ว

นักการตลาดต้องดูว่า **อุตสาหกรรมตัวเองอยู่ตรงไหน** — ถ้า DS ต่ำ แปลว่ายังมีโอกาส ถ้า DS สูง ต้องรีบ optimize ก่อนที่จะสายเกินไป

---

## โอกาสสำหรับทุกแบรนด์

ถ้าอ่านมาถึงตรงนี้ นี่คือ takeaway ที่สำคัญที่สุด — และมันเป็นข่าวดี:

### ยังไม่มีใครผูกขาด

Gini coefficient 0.28 บอกว่าเกมยังกระจาย — แบรนด์เล็กก็มีโอกาส ไม่เหมือน Google ที่อันดับ 1-3 กิน traffic ไปเกือบหมด นี่คือ window of opportunity ที่อาจไม่ได้อยู่ตลอดไป

### ต้อง optimize สำหรับหลายโมเดล

cross-model agreement แค่ 41.6% แปลว่า **ทำ SEO สำหรับ Google ตัวเดียวไม่พอแล้ว** — ต้อง optimize content ให้ AI หลายตัว "เห็น" แบรนด์ของคุณ ทั้ง GPT, Gemini, Perplexity และโมเดลอื่นๆ ที่กำลังจะออกมา

### ต่างจาก Google Search

Google Search เป็น winner-takes-all — แบรนด์ที่อยู่อันดับ 1 ได้ traffic มากกว่าอันดับ 2 หลายเท่า แต่ AI Recommendation ยังเป็น **competitive landscape** ที่เปิดกว้าง แบรนด์ที่เข้าใจเกมนี้ก่อนจะได้เปรียบ

สำหรับ SME นี่คือโอกาส — คุณไม่จำเป็นต้องมี budget เท่าแบรนด์ใหญ่ แค่เข้าใจว่า AI คิดยังไง แล้ว optimize content ให้ AI "เข้าใจ" แบรนด์ของคุณ เกมยังเปิด — แต่จะไม่เปิดตลอดไป

---

## FAQ

### AI Recommendation ต่างจาก Google Search ยังไง?

Google Search ใช้ algorithm จัดอันดับเว็บ — แบรนด์ที่ SEO ดี อยู่อันดับต้น ได้ traffic มากกว่า (winner-takes-all) แต่ AI Recommendation ใช้ LLM "เลือก" แบรนด์จากข้อมูลที่เรียนรู้มา — ไม่มี algorithm เดียวตัดสิน แต่ละโมเดลอาจแนะนำคนละแบรนด์ ดังนั้นเกมยังเปิดกว้างกว่า ที่สำคัญคือ AI recommendation ไม่ได้ดูแค่ backlink หรือ keyword density แต่ดู "ความเข้าใจ" ที่ AI มีต่อแบรนด์

### SME มีโอกาสแค่ไหน?

มีโอกาสเยอะ! เพราะ Gini coefficient = 0.28 แปลว่าแบรนด์เล็กไม่ได้ถูกบดขยี้เหมือนใน Google — AI กระจายการแนะนำ แบรนด์เล็กที่มี content ดี สามารถถูกแนะนำได้เท่ากับแบรนด์ใหญ่ สิ่งสำคัญคือ **optimize content ให้ AI เข้าใจ** — ไม่ใช่แค่ SEO แบบเดิม แต่ต้องคิดว่า "AI จะเข้าใจแบรนด์เราอย่างไร"

### ต้อง optimize สำหรับโมเดลไหนบ้าง?

cross-model agreement = 41.6% บอกว่าแต่ละโมเดลแนะนำคนละแบรนด์ — ดังนั้น **optimize สำหรับหลายโมเดล** ดีกว่า focus แค่ตัวเดียว ตอนนี้โมเดลหลักๆ คือ GPT-5.2, Gemini 3 Flash, Perplexity Sonar Pro แต่ landscape เปลี่ยนเร็ว ต้อง monitor ตลอด สิ่งสำคัญคือไม่ต้อง optimize แยกสำหรับทุกโมเดล — แต่ต้องเข้าใจว่า AI แต่ละตัว "มองเห็น" แบรนด์คุณต่างกันอย่างไร แล้วสร้าง content ที่ AI ทุกตัวเข้าใจได้

---

## แหล่งอ้างอิง

- Żatuchin, D. (2026). *Who Owns the AI Recommendation? A Multi-Industry Empirical Map of Brand Category Ownership Across Large Language Models*. arXiv:2606.23057v1. [https://arxiv.org/abs/2606.23057v1](https://arxiv.org/abs/2606.23057v1)
- ข้อมูลเพิ่มเติม: [https://doi.org/10.5281/zenodo.20788142](https://doi.org/10.5281/zenodo.20788142)

---

*Last updated: 2026-06-27*