งานตรวจ SEO หรือการปรับปรุงเว็บไซต์ให้ติดอันดับผลการค้นหา เป็นบริการที่เอเจนซี่มักคิดค่าบริการเป็นรายเดือน ตอนนี้มีคนนำมาทำเป็นชุดคำสั่งเสริมหรือสกิลให้ใช้ฟรีในชื่อ fire-your-seo-agency ซึ่งทำงานร่วมกับ Claude Code เครื่องมือสำหรับสั่ง AI ให้ช่วยเขียนโค้ดและจัดการเว็บผ่านหน้าต่างคำสั่ง หน้าโปรเจกต์เปิดประเด็นตรงไปตรงมาว่า ค่าบริการทำ SEO ยุค AI ทุกวันนี้อยู่ที่เดือนละ 400 ถึง 2,500 ดอลลาร์ พร้อมตั้งคำถามชวนคิดว่าเราควรเก็บเงินก้อนนี้ไว้ก่อนดีไหม

หน้าที่ของสกิลนี้ไม่ใช่การปั่นบทความให้เยอะขึ้น แต่คือการสแกนเว็บของเราด้วยมุมมองเดียวกับที่บอตค้นหาอ่าน แล้วสรุปผลตรวจออกมาเป็นตาราง 5 เลน พร้อมหลักฐานชัดเจนว่าจุดไหนมีปัญหาเพราะอะไร ตัวโค้ดเปิดให้ใช้งานฟรีแบบโอเพนซอร์สภายใต้สัญญาอนุญาต MIT ประเด็นสำคัญจึงไม่ใช่การชวนให้รีบยกเลิกสัญญาจ้างใคร แต่คือการรู้ให้ชัดก่อนว่าเงินที่เราจ่ายไปทุกเดือนนั้นแลกกับอะไรอยู่ และเมื่อเห็นผลตรวจเว็บของตัวเองแล้ว การคุยงานกับเอเจนซี่ในเดือนถัดไปจะตรงจุดและชัดเจนขึ้นมาก

5 เลนที่สกิลนี้แยกตรวจ ไม่ได้รวมทุกอย่างไว้ใต้คำว่า SEO

คำว่า "ทำให้คนค้นหาเจอ" ในยุคนี้ไม่ได้มีแค่การติดหน้าแรก Google อีกต่อไป เพราะระบบที่เข้ามาอ่านเว็บเราไม่ได้มีแค่บอตค้นหาแบบเดิม สกิลนี้จึงแยกการตรวจเป็น 5 เลน แต่ละเลนมีเป้าหมายและระบบที่ต้องรับมือต่างกัน:

• SEO เลนปรับแต่งเว็บสำหรับเครื่องมือค้นหาอย่าง Google และ Bing ที่เข้ามาเก็บข้อมูลหน้าเว็บไปทำดัชนี คำถามสำคัญคือ บอตอ่านเนื้อหาของเราออกและเก็บหน้าเว็บครบถ้วนไหม
• AEO การปรับแต่งเนื้อหาให้ติดกล่องคำตอบสำเร็จรูป เช่น Google AI Overviews และ Bing Copilot ที่แสดงอยู่เหนือผลการค้นหา คำถามคือ ระบบดึงข้อมูลจากเว็บเราไปตอบให้ผู้ใช้หรือไม่
• GEO เลนปรับแต่งเว็บสำหรับระบบค้นหาด้วย AI ยุคใหม่อย่าง ChatGPT, Perplexity และ Claude ตอนที่เปิดเว็บอ่านเพื่อตอบคำถามผู้ใช้ คำถามคือ เว็บเราเป็นแหล่งข้อมูลหลักที่ AI หยิบไปใช้อ้างอิงไหม
• LLMO การทำให้ข้อมูลแบรนด์ฝังอยู่ในฐานความรู้ของโมเดล AI โดยไม่ต้องค้นหาข้อมูลสดจากเว็บ คำถามคือ โมเดลจำชื่อแบรนด์หรือสินค้าของเราได้ไหม และจำข้อมูลได้ถูกต้องหรือไม่
• NEO เลนปรับแต่งสำหรับ Naver ซึ่งเป็นเครื่องมือค้นหาหลักของเกาหลี รวมถึงฟีเจอร์สรุปคำตอบอย่าง AI Briefing ของ Naver คำถามคือ ระบบของ Naver ดึงเว็บเราไปอ้างอิงหรือไม่

สำหรับเลนที่ห้าอย่าง NEO หน้าโปรเจกต์ระบุชัดเจนว่าเป็นจุดเด่นที่ต่างจากคู่มือทั่วไป เพราะถ้าใครทำตลาดเกาหลี ยอดคนเข้าชมเว็บครึ่งหนึ่งมาจาก Naver แต่ถ้าเราไม่ได้ทำธุรกิจจับกลุ่มคนเกาหลี ก็ข้ามเลนนี้ไปได้เลย เหลือแค่ 4 เลนแรกที่ไม่ได้ผูกกับตลาดประเทศไหนเป็นพิเศษ จึงใช้กับเว็บไทยได้ตรงๆ

หน้าตาของผลตรวจก่อนเริ่มแก้เว็บสักบรรทัด

จุดเด่นสำคัญของสกิลนี้คือ เมื่อสั่งงาน AI จะยังไม่แตะโค้ดใดๆ บนเว็บ แต่จะสำรวจและวิเคราะห์เว็บอย่างละเอียดก่อน แล้วสรุปผลตรวจเป็นตารางให้เห็นชัดเจน ตัวอย่างตารางผลตรวจจากหน้าโปรเจกต์มีหน้าตาดังนี้:

ตารางด้านบนเป็นตัวอย่างจำลองจากผู้พัฒนาเพื่อให้เห็นรูปแบบรายงาน สิ่งที่น่าสนใจคือรายงานระบุปัญหาแต่ละข้ออย่างเจาะจงและตรวจสอบเองได้ โดยไม่มีคำแนะนำกว้างๆ ลอยๆ อย่างคำว่า "ควรปรับปรุงเนื้อหาให้ดีขึ้น"

เรานำประเด็นเหล่านี้ไปตรวจเช็กเว็บของตัวเองเบื้องต้นได้ทันที แม้ยังไม่ได้ติดตั้งสกิล:

• sitemap: ลองพิมพ์ yourdomain.com/sitemap.xml ในเบราว์เซอร์ แล้วเช็กว่ามีหน้าสินค้าหรือบทความสำคัญครบไหม
• robots.txt: ลองเปิด yourdomain.com/robots.txt แล้วดูว่ากำหนดเงื่อนไขสำหรับบอต AI ไว้แล้วหรือยัง
• llms.txt: ลองเปิด yourdomain.com/llms.txt ถ้าขึ้นแจ้งว่าไม่พบหน้าเว็บ แสดงว่าเว็บเรายังไม่มีไฟล์นี้
• LLMO: ลองค้นหาชื่อแบรนด์ตัวเองในทุกหน้าของเว็บ ดูว่าสะกดเหมือนกันทุกจุดหรือไม่

วิธีติดตั้ง fire-your-seo-agency ใน Claude Code

สกิลนี้เป็นส่วนเสริมของ Claude Code ไม่ใช่โปรแกรมที่เปิดใช้งานเดี่ยวๆ ได้ ดังนั้นต้องมี Claude Code ติดตั้งอยู่ในเครื่องก่อน จากนั้นเลือกติดตั้งได้ 2 วิธี:

วิธีแรกคือติดตั้งเป็นปลั๊กอินส่วนเสริม ซึ่งเป็นวิธีที่ผู้พัฒนาแนะนำ เพราะสั่งงานง่ายและอัปเดตสะดวก โดยพิมพ์ 2 คำสั่งนี้ใน Claude Code:

/plugin marketplace add leopard627/fire-your-seo-agency
/plugin install fire-your-seo-agency@fire-your-seo-agency

วิธีที่สองคือดาวน์โหลดโค้ดมาโดยตรงด้วยคำสั่ง git clone เหมาะสำหรับคนที่อยากเปิดอ่านหรือปรับแต่งโค้ดเอง โดยเลือกได้ว่าจะติดตั้งเฉพาะโปรเจกต์ปัจจุบัน หรือติดตั้งไว้กับทุกโปรเจกต์ในเครื่อง:

# แบบที่ 1 ใช้เฉพาะโปรเจกต์นี้
git clone https://github.com/leopard627/fire-your-seo-agency.git .claude/skills/fire-your-seo-agency

# แบบที่ 2 ใช้ได้ทุกโปรเจกต์ในเครื่อง
git clone https://github.com/leopard627/fire-your-seo-agency.git ~/.claude/skills/fire-your-seo-agency

เมื่อติดตั้งเสร็จแล้ว สามารถสั่งงานด้วยคำสั่งสั้นๆ บรรทัดเดียวคือ /fire-your-seo-agency audit my site AI จะตรวจสอบและรายงานผลให้ดูก่อน โดยยังไม่แก้ไขไฟล์ใดๆ โค้ดทั้งหมดเปิดให้อ่านบน GitHub ซึ่งตอนที่เขียนบทความนี้มียอดกดดาวอยู่ที่ 343 ครั้ง และพัฒนามาถึงเวอร์ชัน v1.1.0 แล้ว

ลำดับงาน 6 ขั้นตอนที่จบด้วยการวัดผลซ้ำ

สกิลนี้ใช้งานได้จริงเพราะวางลำดับการทำงานไว้ชัดเจนตั้งแต่ต้นจนจบ รวม 6 ขั้นตอน:

1. ตรวจเช็กระบบรอบด้าน สแกนเว็บด้วยมุมมองของบอตไต่เว็บอย่าง Web Crawler ที่ไม่รันคำสั่ง JavaScript เพื่อประเมินคะแนนครบทั้ง 5 เลน
2. ปรับแก้โครงสร้างพื้นฐาน ปรับการแสดงผลเนื้อหาจากฝั่งเซิร์ฟเวอร์ อัปเดต sitemap ใส่ข้อมูลกำกับหน้าเว็บอย่าง meta tag และจัดโครงสร้างข้อมูลแบบ structured data
3. สร้างหน้ารับผู้เข้าชมเฉพาะเรื่อง ออกแบบหน้าปลายทางหรือ Landing Page โดยยึดหลัก 1 หน้าตอบ 1 คำถามชัดเจน ไม่นำคำถามสิบเรื่องมารวมกันในหน้าเดียว
4. จัดเตรียมข้อมูลให้ AI อ่านง่าย สร้างไฟล์ llms.txt วางโครงสร้างข้อมูลด้วยมาตรฐาน JSON-LD และจัดรูปแบบย่อหน้าให้อ้างอิงได้สะดวก
5. ปรับแต่งสำหรับ Naver ลงทะเบียนเครื่องมือ Search Advisor และจัดโครงสร้างเนื้อหาให้ฟีเจอร์สรุปคำตอบ AI Briefing ของ Naver ดึงไปอ้างอิงได้
6. วัดผลซ้ำอย่างต่อเนื่อง กำหนดรอบกลับมาตรวจวัดผลใหม่ เพื่อพิสูจน์ด้วยตัวเลขชัดเจนว่าสิ่งที่ปรับปรุงไปช่วยเพิ่มการมองเห็นได้จริงหรือไม่

ขั้นตอนแรกจะอ่านเว็บในแบบที่บอตซึ่งไม่รัน JavaScript มองเห็น ซึ่งต่างจากภาพที่เราเห็นในเบราว์เซอร์ สมมติว่าเราเปิดเว็บแล้วเห็นข้อมูลครบถ้วนและหน้าตาสวยงาม แต่เนื้อหาเหล่านั้นเพิ่งโหลดตามมาทีหลังด้วย JavaScript เมื่อบอตค้นหาที่ไม่อ่านสคริปต์เข้ามาเก็บข้อมูล มันจึงเห็นเพียงหน้าเว็บเปล่าๆ ปัญหานี้เป็นเรื่องเทคนิคของเว็บ ไม่เกี่ยวกับว่าคอนเทนต์จะเขียนดีหรือไม่ดีเลย

ส่วนขั้นตอนที่ 6 เรื่องการวัดผลซ้ำ คือสิ่งที่พิสูจน์ว่าได้ผลจริงหรือไม่ เพราะถ้าไม่มีการเก็บสถิติและวัดผลอย่างต่อเนื่อง สิ่งที่ทำไปทั้งหมดก็จะมีเพียงคำบอกเล่าว่า "ปรับปรุงแล้ว" โดยไม่มีข้อมูลตัวเลขเปรียบเทียบว่าได้ผลจริงแค่ไหน การวางระบบวัดผลตั้งแต่วันแรกจึงคุ้มค่ากว่าการมาย้อนหาข้อมูลในภายหลัง ทั้งนี้ สกิลอย่าง marketing-os ที่ใช้วิธีตรวจประเมินคะแนน 0-100 ก่อนเริ่มงานก็ใช้แนวคิดทำนองเดียวกัน ต่างกันตรงที่ตัวนั้นเน้นภาพรวมการตลาดทั้งหมด ส่วนสกิลนี้เน้นเจาะลึกเฉพาะเรื่องการทำให้เครื่องมือค้นหาและ AI ค้นหาเว็บเราเจอแล้วหยิบไปอ้างอิง

3 สิ่งที่สกิลนี้ไม่ทำ ซึ่งเป็นสัญญาณเตือนเวลาจ้างเอเจนซี่

อีกส่วนที่มีประโยชน์มากเมื่อนำไปใช้จริง คือรายการสิ่งที่สกิลนี้ระบุชัดเจนว่า "จะไม่ทำ":

• ไม่ซื้อ Backlink ย้อนกลับเข้าเว็บ ไม่เข้ากลุ่มแลกยอด engagement และไม่สแปมปั่นบทความ เพราะจะไม่พยายามสู้กับเครื่องมือค้นหา
• ไม่รับประกันอันดับการค้นหา เพราะเมื่อยังไม่มีการวัดผล ก็ไม่ควรมีคำสัญญา
• ไม่ยัดคำค้นหา ไม่ซ่อนข้อความ และไม่ทำเทคนิคหลอกบอตอย่าง Cloaking ที่แสดงเนื้อหาชุดหนึ่งให้บอตอ่านแต่แสดงอีกชุดให้คนเห็น เพราะจะไม่ทำอะไรที่ทำให้เว็บไซต์โดนลงโทษจนค้นหาไม่เจอ

คุณสามารถนำ 3 ข้อนี้ไปใช้เป็นเกณฑ์ตั้งคำถามเวลาสัมภาษณ์หรือคุยงานกับผู้ให้บริการได้ ถ้ามีใครเสนอสิ่งเหล่านี้เป็นจุดขายหลัก นั่นคือสัญญาณเตือนที่ควรพิจารณาอย่างรอบคอบ ในทางกลับกัน ผู้ให้บริการที่ทำงานตามมาตรฐานสากลจะอธิบายแนวทางเหล่านี้ได้อย่างโปร่งใส ผลตรวจนี้จึงไม่ได้มีไว้เพื่อจับผิดใคร แต่มีไว้เพื่อให้ทั้งสองฝ่ายคุยงานบนข้อมูลจริงและหลักฐานที่ตรวจสอบได้

สถิติที่หน้าโปรเจกต์ยกมาจากกรณีศึกษาเดียวในเกาหลี

ผู้พัฒนาสกิลไม่ได้ระบุข้อมูลลอยๆ แต่ยกตัวอย่างกรณีศึกษาจริงมา 1 เว็บไซต์ คือ Chickenstock ซึ่งเป็นเว็บบริการวิเคราะห์หุ้นในเกาหลีที่ leopard627 พัฒนาขึ้นมาเอง สถิติที่รายงานระบุว่า ยอดแสดงผลในหน้าค้นหาหรือ Impression พุ่งขึ้นแตะ 1.54 ล้านครั้งภายใน 30 วัน หรือเพิ่มขึ้น 85,578% จากเดือนก่อนหน้า และมีคนคลิกเข้าชม 7,400 ครั้ง โดยระบบ AI Briefing ของ Naver ได้ดึงเนื้อหาบนหน้าเว็บไปอ้างอิงทีละย่อหน้า ทั้งหมดนี้มาจากการค้นหาและการอ้างอิงของ AI โดยไม่ได้ลงโฆษณาแม้แต่บาทเดียว

อย่างไรก็ตาม ตัวเลขที่สูงขนาดนี้ต้องดูบริบทประกอบด้วย นี่คือสถิติจากกรณีศึกษาเดียวที่วัดผลโดยตัวผู้พัฒนาเอง ในตลาดประเทศเกาหลี และเป็นเว็บไซต์สายข้อมูลวิเคราะห์หุ้น ซึ่งมีลักษณะต่างจากร้านค้าออนไลน์หรือเว็บบริษัททั่วไป ตัวผู้พัฒนาเองไม่ได้การันตีว่าทุกเว็บที่ใช้สกิลนี้จะได้ตัวเลขเท่ากัน ดังนั้น สิ่งที่เราควรนำมาปรับใช้คือ "กระบวนการและวิธีคิดในการทำงาน" มากกว่าการคาดหวังตัวเลขเดียวกัน

เหตุผลที่ AI เลือกอ้างอิงเว็บข้อมูลหุ้นบ่อยครั้งมีสรุปไว้ชัดเจนว่า:

แนวคิดนี้ช่วยเปลี่ยนมุมมองการทำคอนเทนต์ จากเดิมที่มักตั้งคำถามว่า "เดือนนี้ต้องเขียนบทความกี่ชิ้น" ให้เปลี่ยนมาถามว่า "บนเว็บของเรามีข้อมูลชุดไหนที่คนอื่นไม่มีบ้าง" ทั้งราคาสินค้าจริง สเปกสินค้าแบบละเอียด และเงื่อนไขการให้บริการ ซึ่งธุรกิจของเราเป็นแหล่งข้อมูลต้นทางอยู่แล้ว สิ่งที่ต้องทำเพิ่มคือการจัดวางโครงสร้างข้อมูลให้ระบบและ AI อ่านเข้าใจได้ง่าย

3 สิ่งที่ตรวจเช็กเว็บตัวเองได้ทันทีในวันนี้ โดยไม่ต้องติดตั้งอะไร

ถ้ายังไม่สะดวกติดตั้งเครื่องมือใดๆ สามารถเปิดเบราว์เซอร์แล้วตรวจสอบ 3 จุดนี้ได้ด้วยตัวเอง ซึ่งเป็นประเด็นสำคัญที่อยู่ในตารางผลตรวจข้างต้น:

• หน้าสำคัญของเว็บไซต์ (เช่น หน้าสินค้าหลัก หน้าบริการ หรือบทความเด่น) อยู่ใน sitemap.xml ครบถ้วนหรือไม่
• ไฟล์ robots.txt ระบุเงื่อนไขสำหรับบอต AI ไว้อย่างชัดเจนหรือยังว่าจะอนุญาตให้เข้ามาอ่านหรือไม่
• ชื่อแบรนด์หรือชื่อสินค้าสะกดตรงกันทุกหน้าบนเว็บไซต์จริงหรือไม่

สำหรับเรื่องการจัดการบอต AI ใน robots.txt นั้นไม่มีคำตอบที่ตายตัว การเปิดให้บอต AI เข้าถึงช่วยเพิ่มโอกาสให้ AI นำเว็บไปอ้างอิงในคำตอบ แต่ก็ต้องแลกกับการที่โมเดลนำเนื้อหาของเราไปประมวลผล ส่วนการปิดกั้นบอตจะช่วยปกป้องเนื้อหา แต่ก็อาจทำให้แบรนด์ของเราไม่ปรากฏในคำตอบที่ผู้คนกำลังถาม AI อยู่ทุกวัน สิ่งที่ควรเลี่ยงคือการปล่อยทิ้งไว้โดยไม่ตั้งค่าใดๆ จนทำให้การแสดงผลขึ้นอยู่กับการตั้งค่าเริ่มต้นของระบบ

ท้ายที่สุดแล้ว สิ่งที่อาจเป็นต้นทุนก้อนใหญ่ที่สุดไม่ใช่ค่าจ้างเอเจนซี่รายเดือน แต่คือการจ่ายค่าบริการไปตลอดทั้งปี โดยที่โครงสร้างเว็บยังไม่มีข้อมูลที่ชัดเจนพอให้เครื่องมือค้นหาหรือระบบ AI นำไปใช้อ้างอิงได้เลย

ที่มา: โปรเจกต์ fire-your-seo-agency — a Claude Code skill that audits and optimizes SEO·AEO·GEO·LLMO·NEO(Naver) จาก leopard627