# Vibe Coding คืออะไร? เทรนด์ใหม่เอเจนซี่โฆษณา ใช้ AI สร้างเครื่องมือ GEO ยึดพื้นที่ AI Search

- Link: https://www.trendymobile.net/2026/03/vibe-coding-ad-agency-geo-ai-tools-2026/
- Published: 2026-03-09T16:17:13+07:00
- Author: jetboat

## **เอเจนซี่โฆษณาแห่ใช้ ‘Vibe Coding’ สร้างโปรดักต์ GEO ให้ลูกค้า**

**จากงานสร้างแค่ 2 ชั่วโมง ไปจนถึงแพลตฟอร์ม SaaS เต็มรูปแบบ เอเจนซี่กำลังใช้ Claude
ของ Anthropic สร้างเครื่องมือคอยแทร็กว่า ‘แบรนด์’ ถูกพูดถึงยังไงในคำตอบของ AI**

เอเจนซี่โฆษณาอย่าง **Havas**, **Broadhead** และ **Supergood** กำลังใช้เทคนิค **Vibe-
Coding** สร้างเครื่องมือ **Generative Engine Optimization (GEO)** ของตัวเองขึ้นมา
บนโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ซึ่งหลายครั้งใช้เวลาสร้างแค่ไม่กี่ชั่วโมงเท่านั้น

ทีมงานเหล่านี้ใช้ระบบช่วยเขียนโค้ดอย่าง **Claude Code** ของ Anthropic ในการสร้าง
แอปพลิเคชันเฉพาะทาง เพื่อวิเคราะห์ว่าแบรนด์ของพวกเขาปรากฏอยู่ในคำตอบที่ AI เจนออก
มายังไงบ้าง, คอยส่องคู่แข่ง และในบางเคส ก็นำเครื่องมือเหล่านั้นมาแพ็กเป็นโปรดักต์
ขายให้ลูกค้าซะเลย

ตัวอย่างเช่น **Brand Insights AI** ของ Havas ซึ่งเป็นโปรดักต์สาย GEO ที่สร้างขึ้น
ด้วย Claude Code และ Replit เครื่องมือนี้จะเจน **“Prompt”** ตามแบรนด์ของลูกค้า แล้ว
เอาไปรันบน AI หลายๆ ตัวเพื่อดูว่าแบรนด์ถูกพูดถึงบ่อยแค่ไหน รวมถึงมีการอ้างอิง (Citations)
หรือไม่ ซึ่งเป็นการจำลองภาพเสมือนจริงว่าแบรนด์จะถูกค้นพบยังไงในโลกที่ขับเคลื่อนด้วย
AI

แพลตฟอร์มนี้ถูกเปิดใช้งานไปทั่วโลก ครอบคลุมเกือบ 100 ประเทศ มากกว่า 60 ภาษา และถูก
นำไปจดลิขสิทธิ์ขายให้ลูกค้าในรูปแบบซอฟต์แวร์ (SaaS) แถมยังเป็นหัวใจหลักในกลยุทธ์
การขายงาน (Pitching) จนช่วยให้ได้งานใหม่ๆ มาเพียบ ตามคำบอกเล่าของ **Dan Hagen** 
หัวหน้าฝ่ายข้อมูลและเทคโนโลยีระดับโลกของ Havas

### **ทำไมต้องสร้างเอง?**

กระแสการสร้างเครื่องมือ GEO เกิดขึ้นเพราะแบรนด์ต่างๆ พยายามจะเข้าไปมีอิทธิพลต่อคำ
ตอบที่ AI พ่นออกมา เนื่องจากคนเริ่มหันไปหาข้อมูลใน ChatGPT มากขึ้นเรื่อยๆ จนทำให้
เกิดสตาร์ทอัพกลุ่มใหม่ (เช่น Profound, Bluefish และ Emberos) ที่สัญญาว่าจะช่วยแบ
รนด์แทร็กและเพิ่มการมองเห็นในคำตอบของ AI

แต่เอเจนซี่ 3 แห่งที่ให้สัมภาษณ์บอกว่า พวกเขาเลือกที่จะ **“สร้างระบบเอง”** ดีกว่า
เพราะเครื่องมือสำเร็จรูปที่มีขายตามท้องตลาดมันไม่เข้ากับสไตล์การทำงานของทีม

สำหรับ Hagen เหตุผลที่สร้างเองคือ **“อำนาจในการควบคุม”** แทนที่จะต้องไปปรับตัวเข้าหา
แพลตฟอร์มของคนอื่น เอเจนซี่สามารถปรับแต่งฟีเจอร์ให้ตรงกับความต้องการเฉพาะทางได้เลย
ตั้งแต่การจัดการแบรนด์ที่มีพอร์ตสินค้าเยอะๆ ไปจนถึงทีม SEO หรือ PR

เขายังเผยว่า Havas เลือกที่จะไม่เซ็นสัญญา Enterprise แบบผูกขาดกับ Anthropic (ซึ่ง
ค่าใช้จ่ายอาจสูงถึงหลายล้านดอลลาร์ต่อปี)_ “มันคือเรื่องของความยืดหยุ่นครับ ถ้าผม
ต้องเซ็นสัญญา Enterprise 4-5 ฉบับพร้อมกัน ค่าใช้จ่ายมันจะมหาศาลมาก”_ เขากล่าว พร้อม
เสริมว่าราคา AI มักจะแกว่งตามปริมาณการใช้งานและชนิดของโมเดล

นอกจากนี้ยังมีเรื่องการคุมงบ เพราะพนักงานแต่ละคนใช้ AI เก่งไม่เท่ากัน _“เราไม่อยาก
จ่ายค่าไลเซนส์เป็นหมื่นคน ทั้งที่บางคนใช้แค่สัปดาห์ละครั้ง และเราไม่อยากไปติดแหง็
กอยู่กับเจ้าใดเจ้าหนึ่ง ถ้าผ่านไป 6 เดือนแล้วเขาเกิดไม่ล้ำหน้าเหมือนเดิม เราจะลำบาก”_

### **สร้างแอปฯ ได้ในไม่กี่ชั่วโมง**

**Broadhead** เอเจนซี่อิสระอีกแห่ง ก็กำลังทดลอง Vibe Coding เครื่องมือ GEO เช่นกัน

**Mitch Hislop** VP ฝ่ายนวัตกรรมโปรดักต์ เล่าว่าเขา **“Vibe Coded”** แพลตฟอร์มมอนิเตอร์
GEO เวอร์ชันแรกของบริษัทเสร็จในคืนเดียวโดยใช้ Claude Code เครื่องมือนี้ใช้ดูว่า 
AI แต่ละเจ้าจัดอันดับแบรนด์กับคู่แข่งยังไง

หนึ่งในฟีเจอร์แรกๆ คือ **“Competitive Intelligence Vote”** ที่ผู้ใช้แค่ใส่ชื่อแบรนด์
กับโลเคชั่นลงไป แล้ว LLM จะบอกว่ามีคู่แข่งเจ้าไหนบ้างที่น่าจะถูก AI แนะนำขึ้นมา 
จากนั้นทีมก็อัปเกรดด้วยการใส่ **“Audience Personas**” (จำลองกลุ่มเป้าหมาย) เข้าไป
เพื่อดูว่าถ้าคนแต่ละประเภทถาม ChatGPT หรือ Claude ด้วยวิธีที่ต่างกัน อันดับของแบรนด์
จะเปลี่ยนไปไหม

**“การอัปเกรดนั้นใช้เวลาแค่ 2 ชั่วโมงเองครับ”** Hislop กล่าว

เขาย้ำว่าข้อดีของการสร้างเองคือความยืดหยุ่น_ “เราจะใช้ SEMrush (Tool สำเร็จรูป) 
ก็ได้นะ แต่มันมีบางอย่างที่เราไม่ชอบ แถมไม่อยากจ่ายซ้อนไปซ้อนมา พอมีโซลูชันของเรา
เอง เราก็เสกให้มันทำงานตรงใจเราเป๊ะๆ ได้เลย”_

### **เมื่อ Model กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐาน**

บางเอเจนซี่ไปไกลกว่านั้น โดยมองโมเดลของ Anthropic เป็นโครงสร้างหลักของบริษัทเลย

**Mike Barrett** ผู้ก่อตั้ง Supergood บอกว่าพวกเขาใช้ API ของ Anthropic ในหลายงาน
มาก ตั้งแต่จัดระเบียบความรู้ภายในองค์กร (Knowledge Graphs) ไปจนถึงการปั้นภาพลักษณ์
แบรนด์ในผลการค้นหาของ AI

ในระบบนี้ AI จะเจนคำตอบออกมา แล้วตรวจทานตัวเองตามเกณฑ์ที่ตั้งไว้ ให้คะแนน และทำซ้ำ
จนกว่าจะผ่านเกณฑ์ที่กำหนด พูดง่ายๆ คือ AI เป็นทั้ง “คนสร้าง” และ “บรรณาธิการ” ใน
ตัวคนเดียว

กระบวนการนี้ช่วยให้โมเดลพัฒนาผลลัพธ์ให้ดีขึ้นเรื่อยๆ โดยไม่ต้องใช้มนุษย์เข้ามาแทรกแซง
เลย Barrett กล่าวปิดท้ายอย่างน่าสนใจว่า:

**“ตอนนี้ใครๆ ก็หันมาทำซอฟต์แวร์กันหมดแล้วครับ ในอีก 2 ปีข้างหน้า สิ่งที่เราจะส่ง
มอบให้ลูกค้าจะเป็น ‘ซอฟต์แวร์’ มากกว่า ‘เอกสาร’ เสียอีก”**