คอร์สปฏิบัติการแคมป์ฝึกฝน AI+GEO

Flywheel Club (Flywheel AI/AIGrowthClub) เน้นค่ายฝึกปฏิบัติออนไลน์ GEO (Generative Engine Optimization) แบบ White Hat ผู้ก่อตั้งคือ Xuanzi มุ่งเป้านักการตลาดและเจ้าของธุรกิจที่ต้องการคว้าทราฟฟิกจากการค้นหาด้วย AI ขนาดใหญ่ ไม่ต้องเขียนโค้ดก็เริ่มได้ ต่างจาก SEO แบบดั้งเดิม หลักสูตรแก้ปัญหา: ผู้ใช้ปัจจุบันหาข้อมูลผ่าน AI แบบถาม-ตอบ เช่น Kimi, Wenxin Yiyan, Tongyi Qianwen แบรนด์ขาดการมองเห็นภายใน AI และค่าทราฟฟิกแบบประมูลสูง เน้นการสร้างเนื้อหาเชิงโครงสร้างระยะยาว White Hat ที่ตรวจวัดได้ และสามารถรับงานสร้างรายได้ ระบบเฉพาะคือ SMART-GEO methodology อาศัยสิทธิบัตร Knowledge Graph ในการสร้างกรอบการสอน

ค่ายฝึกเน้นความแตกต่างระหว่างการค้นหาด้วย AI และ SEO แบบดั้งเดิม อธิบายตัวชี้วัดหลักของ GEO เช่น SOM ส่วนแบ่งเสียง อัตราการอ้างอิงของ AI มาตรฐาน E-E-A-T รวมถึงหลักการทำงานของ RAG และการจับคู่ Knowledge Graph ช่วยให้ผู้เรียนเข้าใจข้อมูลการมองเห็นของแบรนด์ใน AI Q&A หลักสูตรมี 5 โมดูลหลัก: ตรรกะพื้นฐาน, การปฏิบัติเนื้อหา, การวางช่องทาง, การแปลงขั้นสูง และการฝึกปฏิบัติเข้มข้น ตั้งแต่การขุดคลังคำถาม AI, SOP เนื้อหาเชิงโครงสร้าง, การสร้าง Knowledge Base ของแบรนด์, การวางแหล่งข้อมูลน้ำหนักสูง เช่น เว็บไซต์ Zhihu Xiaohongshu สื่ออุตสาหกรรม ไปจนถึงการจำลองกระบวนการ GEO ทั้งหมด การออกแบบเส้นทางการแปลงทราฟฟิก AI เป็นส่วนตัว การวิเคราะห์เคสจริง และการวินิจฉัยซ่อมแซมข้อมูล เป็นเส้นทางการเรียนรู้ที่ลงมือทำได้

หลักสูตรยังอธิบายการปรับตัวตามอัลกอริทึมล่าสุดของโมเดล AI ในประเทศ การขยาย GEO การค้นหาด้วย AI ต่างประเทศ รวมถึงขั้นตอนรับงานบริการ GEO B2B การเสนอราคาและมาตรฐานการส่งมอบ พร้อมไลฟ์สดเดือนละ 2 ครั้งเพื่อติดตามใหม่และชุมชนทรัพยากรระดับอุตสาหกรรมตลอดชีพ เหมาะกับนักการตลาด เจ้าของธุรกิจ และผู้ IP ที่ต้องการคว้าทราฟฟิก AI แบบ White Hat สร้างสินทรัพย์เนื้อหาที่ตรวจวัดได้ และหาโอกาสสร้างรายได้จากบริการ GEO แนะนำให้เลือกคลังคำถามและช่องทางแหล่งข้อมูลตามอุตสาหกรรมของตนเอง ทำตามลำดับ 7 ขั้นตอน ตั้งแต่สำรวจ สร้างคลัง เนื้อหา เผยแพร่ ติดตาม และใช้การตอบคำถามและทบทวนเคสเพื่อปรับปรุงรายละเอียดอย่างต่อเนื่องuntilค่อยๆ สร้างกระบวนการ GEO ที่นำกลับมาใช้ได้

• 1.โมดูลความรู้: เข้าใจกระบวนการตัดสินใจของผู้บริโภคก่อน
• 2.โมดูลความรู้: แนะนำ 3 กรณีศึกษาอุตสาหกรรม

• 3.7 ขั้นตอน 1|กำหนดเป้าหมาย: 4 แท็กลูกค้าแม่นยำและเส้นทางการแปลง
• 4.7 ขั้นตอน 2|หาคำถาม: คำถามของผู้ใช้บน AI คือแผนที่โอกาสของคุณ
• 5.7 ขั้นตอน 3|สำรวจ: ใช้ตรรกะ AI แยก prompt และคู่แข่ง

• 6.7 ขั้นตอน 4|สร้าง Knowledge Base: คลังกระสุนเนื้อหาที่ AI อ้างอิงได้
• 7.7 ขั้นตอน 5|สร้างระบบเนื้อหา: โครงสร้างบทความ พาดหัว และการฝังเป้าหมาย
• 8.7 ขั้นตอน 5|สร้างระบบเนื้อหา: เขียนอัตโนมัติด้วย AI ทั้งกระบวนการ
• 9.7 ขั้นตอน 5·กรณีเนื้อหา (ขั้นสูง): การผสมคำถามและกลยุทธ์เนื้อหา
• 10.7 ขั้นตอน 5·กรณีเนื้อหา (ขั้นสูง): ระบบเนื้อหา 3 ชั้นที่นำกลับมาใช้ได้
• 11.7 ขั้นตอน 5·กรณีเนื้อหา (ขั้นสูง): การออกแบบเส้นทางการตลาด

• 12.7 ขั้นตอน 6|เผยแพร่: แหล่งข้อมูลจริง การเลือกช่องทาง และจังหวะการเผยแพร่
• 13.7 ขั้นตอน 2|ติดตาม: 5 สิ่งดูผลลัพธ์และการ attribution การแปลง

• 14.กล่องตอบคำถาม: ตรวจหาจุดติดขัดอย่างรวดเร็วว่าอุตสาหกรรมของคุณติดขั้นตอนไหน
• 15.พี่ไคไค: เทคนิคการขายหาลูกค้า
• 16.ครูต้าซี: แนะนำแพ็กเกจบริการ GEO

• 17.เวอร์ชันฝึกปฏิบัติโครงการ GEO ของ Flywheel Club
• 18.เวอร์ชันฝึกปฏิบัติโครงการ GEO ของ Flywheel Club: คอมเมนต์ 1
• 19.เวอร์ชันฝึกปฏิบัติโครงการ GEO ของ Flywheel Club: คอมเมนต์ 2
• 20.ทบทวนเคสและเรียนรู้: ธุรกิจอาหาร (ไลฟ์สไตล์ท้องถิ่นและการท่องเที่ยว)
• 21.ทบทวนโครงการและเรียนรู้: อุตสาหกรรมการผลิต

💡 เคล็ดลับการเรียนรู้:เนื้อหาคอร์สอิงตามแนวปฏิบัติอุตสาหกรรม ณ เวลาที่เผยแพร่ แนะนำให้เรียนรู้ควบคู่กับกฎล่าสุดของแพลตฟอร์มปัจจุบัน