---
title: "ชื่อเสียงแบรนด์ของคุณ \"เดินทาง\" ไปถึง AI ก่อนตัวคุณแล้ว"
description: "AI สร้างเรื่องเล่าเกี่ยวกับแบรนด์จากข้อมูลที่เคยเรียนรู้ ซึ่งอาจไม่ตรงกับสิ่งที่แบรนด์ต้องการสื่อหรือข้อเท็จจริง"
pubDate: 2026-06-26
updatedDate: 2026-06-30
category: "AI & Marketing"
heroImage: "/images/blog/2026-06-26-brand-reputation-precedes-you-with-ai-featured.png"
tags: ['brand-reputation', 'ai', 'narrative-gravity']
draft: false
---

เคยลองถาม ChatGPT ว่า "แบรนด์ XYZ ดีไหม?" แล้วได้คำตอบที่ทำให้เหวอไหม? ถ้าไม่เคย — ลองดูสักครั้ง แล้วคุณจะรู้ว่า AI ไม่ได้ "ค้นหา" ข้อมูลเกี่ยวกับแบรนด์คุณแบบ Google อีกต่อไปแล้ว แต่ AI กำลัง "เล่าเรื่อง" เกี่ยวกับแบรนด์คุณจากสิ่งที่มันเคยเรียนรู้มา — และเรื่องที่มันเล่า ไม่จำเป็นต้องเป็นเรื่องจริงเสมอไป



นี่คือสิ่งที่ Cathy McPhillips จาก Marketing AI Institute ออกมาพูดไว้ได้ตรงประเด็นมาก: **ยุคของ AI นี้ ชื่อเสียงแบรนด์ของคุณเดินทางไปถึงผู้บริโภคก่อนตัวคุณเสมอ** มาดูกันว่ามันหมายความว่าอะไร แล้วเราต้องเตรียมตัวยังไง

---

## TL;DR

- AI ไม่ได้ retrieve ข้อเท็จจริงเกี่ยวกับแบรนด์คุณ แต่ **complete a narrative** จาก training data ของมัน
- การทดลองกับโอลิมปิก 2026 (2.7 ล้าน data points, 6 AI platforms) พบว่า AI ยังคงตอบข้อมูลผิดอย่างมั่นใจ — แม้ favorite จะแพ้ก็ยังบอกว่าชนะ
- Seer Interactive พบว่า LLMs เอา Glassdoor review เชิงลบมาตอบคำถามเกี่ยวกับบริษัท โดย "balance" ข้อมูลจนน้ำหนักเทไปทางลบ
- **The Aicher Principle**: อีเวนท์ใหญ่แค่ amplify สิ่งที่มีอยู่แล้ว — ไม่ได้สร้าง presence จากศูนย์
- สิ่งที่ต้องทำตอนนี้: query AI ดูว่ามัน "รู้" อะไรเกี่ยวกับแบรนด์คุณ แล้วจัดการ narrative ให้ถูกต้อง

---

## สารบัญ

1. [AI "รู้" อะไรเกี่ยวกับแบรนด์คุณ?](#ai-รู้-อะไรเกี่ยวกับแบรนด์คุณ)
2. [การทดลอง: โอลิมปิก 2026 — 2.7 ล้าน data points](#การทดลองโอลิมปิก-2026)
3. [ตัวอย่างจริง: Seer Interactive](#ตัวอย่างจริง-seer-interactive)
4. [The Aicher Principle](#the-aicher-principle)
5. [ต้องทำยังไงต่อ?](#ต้องทำยังไงต่อ)
6. [FAQ](#faq)

---

## AI "รู้" อะไรเกี่ยวกับแบรนด์คุณ?

ก่อนอื่นต้องเข้าใจ concept ที่เรียกว่า **Narrative Gravity** ก่อน

Narrative Gravity คือแนวโน้มที่ AI จะสร้าง "เรื่องเล่า" จาก training data ของมัน แล้วเล่าซ้ำๆ จนกลายเป็น narrative หลัก AI ไม่ได้ retrieve ข้อเท็จจริงแบบ search engine — มัน **complete a story** นึกภาพว่าคุณให้ AI เขียนนิยายสักเรื่อง ถ้าใน training data มีแต่ข้อมูลเชิงลบเกี่ยวกับแบรนด์ไหน แบรนด์นั้นก็จะถูกเล่าในแง่ลบเสมอ ไม่ว่าความจริงจะเป็นยังไง

![Narrative Gravity — how AI forms brand stories](/images/blog/2026-06-26-brand-reputation-precedes-you-with-ai-narrative-gravity.png)

นี่ไม่ใช่ bug — มันคือ how LLMs work เลย

ปัญหาคือ: คนส่วนใหญ่เริ่มใช้ AI เป็นแหล่งข้อมูลอันดับแรกแล้ว ไม่ใช่แค่ Gen Z ที่ถาม ChatGPT ก่อน search Google แต่ B2B buyer ก็เหมือนกัน ซึ่งหมายความว่า **narrative ที่ AI เล่าเกี่ยวกับแบรนด์คุณ กลายเป็น first impression ของลูกค้าไปแล้ว** โดยที่คุณอาจไม่รู้ตัว

---

## การทดลอง: โอลิมปิก 2026

อันนี้เป็น case study ที่น่าสนใจมาก

ทีมวิจัยเก็บข้อมูลจาก **6 AI platforms** ได้แก่ ChatGPT, Gemini, AI Mode, AI Overviews, Perplexity และ Meta AI เป็นเวลา **9 สัปดาห์** ในช่วงโอลิมปิกฤดูหนาว 2026 รวมทั้งหมด **2.7 ล้าน data points**

ผลลัพธ์ที่ได้ค่อนข้างช็อก:

![Olympics 2026 data — 2.7M data points across 6 AI platforms](/images/blog/2026-06-26-brand-reputation-precedes-you-with-ai-wikipedia-dominance.png)

- ตอนที่นักกีฬาตัวเต็งแพ้ AI ยังคงตอบว่า "ชนะ" อย่างมั่นใจ
- AI ไม่ได้รายงานผลการแข่งขันแบบ real-time — มัน "จำ" narrative ที่สร้างไว้ก่อนหน้าแล้วเล่าต่อ
- ยิ่งนักกีฬามี digital footprint มาก AI ก็ยิ่ง "รู้จัก" และพูดถึงมาก

สิ่งที่น่ากลัวคือ: ถ้า AI ยังรายงานผลกีฬาผิดได้ขนาดนี้ แล้วมันจะรายงานข้อมูลเกี่ยวกับแบรนด์คุณถูกต้องแค่ไหน?

---

## ตัวอย่างจริง: Seer Interactive

อีก case ที่อยากให้ดูคือ Seer Interactive ซึ่งเป็นเอเจนซี่ดิจิทัลที่ค่อนข้างมีชื่อเสียงในวงการ

พวกเขาพบว่าเมื่อลูกค้าหรือ candidate ถาม LLMs เกี่ยวกับบริษัท AI ดึงเอา **Glassdoor review เชิงลบ** มาตอบ — ไม่ใช่แค่ดึงมา แต่ AI พยายาม "balance" ข้อมูลระหว่างบวกกับลบ ซึ่งในทางปฏิบัติแล้ว weight ไปทางลบมากเกินไป

นี่คือปัญหาของ Narrative Gravity เลย: ถ้า training data มี signal เชิงลบเยอะ (แม้จะเป็นแค่ review ไม่กี่อัน) AI จะให้น้ำหนักกับมันมากกว่าที่ควร

> AI ไม่ได้ตั้งใจจะทำลายแบรนด์คุณ — มันแค่เล่าเรื่องตาม pattern ที่มันเรียนรู้มา

---

## The Aicher Principle

มี quote นึงที่ชอบมากจากงานวิจัยชิ้นนี้:

> **"Events amplify what already exists. They do not create presence from nothing."**

![The Aicher Principle — events amplify what already exists](/images/blog/2026-06-26-brand-reputation-precedes-you-with-ai-aicher-principle.png)

หลักการนี้เรียกว่า **The Aicher Principle** — ตั้งชื่อตาม Otl Aicher ผู้ออกแบบ visual identity ให้โอลิมปิก 1972

ความหมายคือ: อีเวนท์ใหญ่ๆ ไม่ว่าจะเป็นโอลิมปิก งานเปิดตัวสินค้า หรือ crisis ทาง PR — มันไม่ได้สร้างชื่อเสียงแบรนด์จากศูนย์ มันแค่ **amplify สิ่งที่มีอยู่แล้ว** ถ้าแบรนด์คุณมี narrative เชิงบวกใน digital world อีเวนท์ก็จะขยายมัน แต่ถ้า narrative เป็นลบ อีเวนท์ก็จะทำให้มันหนักขึ้น

ในบริบทของ AI: ถ้านักกีฬาไม่มี digital footprint เลย AI ก็จะไม่ mention เขาเลย ไม่ว่าเขาจะชนะเหรียญทองก็ตาม นี่เป็นหลักฐานชัดเจนว่า **การไม่มีตัวตนใน digital world = การไม่มีตัวตนในสายตา AI**

---

## ต้องทำยังไงต่อ?

พอเข้าใจปัญหาแล้ว มาดู action items กัน:

### 1. Query AI ดูว่ามัน "รู้" อะไรเกี่ยวกับแบรนด์คุณ

ลองถาม ChatGPT, Gemini, Perplexity และ Meta AI ด้วยคำถามง่ายๆ เช่น:
- "แบรนด์ [ชื่อ] ดีไหม?"
- "[ชื่อแบรนด์] มีข้อเสียอะไร?"
- "เปรียบเทียบ [ชื่อแบรนด์] กับ [คู่แข่ง]"

เก็บคำตอบไว้ทั้งหมด แล้วดูว่า narrative ที่ AI เล่าตรงกับความจริงแค่ไหน

### 2. วิเคราะห์ narrative หลัก

ดูว่า AI เล่าเรื่องเกี่ยวกับแบรนด์คุณแบบไหน — บวก ลบ หรือ neutral? มีข้อมูลผิดอะไรบ้าง? signal จากแหล่งไหนมีน้ำหนักมากที่สุด?

### 3. สร้าง counter-narrative content

ถ้า narrative เป็นลบ คุณต้องสร้าง content ที่เป็นบวกขึ้นมา **เยอะพอ** ที่จะเปลี่ยน training data ของ AI ในระยะยาว ไม่ใช่แค่แก้ข่าว — ต้องสร้าง content ที่มี authority สูง เช่น บทความในสื่อที่เชื่อถือได้ งานวิจัย case study จริง

### 4. Brand narrative management อย่างจริงจัง

ยุคนี้ไม่ใช่แค่ทำ content marketing แล้วจบ — คุณต้อง **manage narrative** ที่ AI จะเรียนรู้และเล่าต่อ ทุกบทความ ทุกรีวิว ทุก PR ที่ออกไป ล้วนมีผลต่อสิ่งที่ AI จะ "รู้" เกี่ยวกับแบรนด์คุณในอนาคต

---

## FAQ

### Narrative Gravity คืออะไร?

Narrative Gravity คือแนวโน้มของ LLMs ในการสร้าง "เรื่องเล่า" จาก training data แล้วเล่าซ้ำอย่างสม่ำเสมอ AI ไม่ได้ retrieve ข้อเท็จจริงแบบ database lookup — มัน complete a pattern ซึ่งหมายความว่าถ้า narrative ใน training data เป็นลบ AI ก็จะเล่าเรื่องเชิงลบเกี่ยวกับแบรนด์นั้นต่อไปเรื่อยๆ

### ต้อง query AI ยังไง?

เริ่มจากถามคำถามง่ายๆ เกี่ยวกับแบรนด์คุณบน ChatGPT, Gemini, Perplexity และ Meta AI ถามทั้งคำถามกลางๆ ("แบรนด์ X ดีไหม?") และคำถามเชิงลบ ("แบรนด์ X มีข้อเสียอะไร?") เพื่อดูว่า AI ตอบยังไงในทุกมุม เปรียบเทียบคำตอบจากหลาย platform แล้วจด narrative หลักที่ปรากฎ

### Counter-narrative ทำอย่างไร?

Counter-narrative ไม่ใช่แค่แก้ข่าวหรือออก PR  denial — แต่เป็นการสร้าง content คุณภาพสูงจำนวนมากที่เล่าเรื่องราวที่ถูกต้องเกี่ยวกับแบรนด์คุณ เช่น case study จริง, รีวิวจากลูกค้าจริง, บทความจากสื่อที่เชื่อถือได้, และ thought leadership content เป้าหมายคือทำให้ training data ในอนาคตมี signal บวกมากพอที่ AI จะเล่า narrative ที่ถูกต้อง

---

**แหล่งอ้างอิง:** [Marketing AI Institute — Cathy McPhillips (15 มิ.ย. 2026)](https://www.marketingaiinstitute.com/blog/brand-reputation-ai-b2b-marketers-summit)

---

