การจัดกลุ่มเนื้อหาสำหรับการดึงข้อมูลของ LLM: การออกแบบส่วนเนื้อหาส่งผลต่อโอกาสในการถูกอ้างอิงอย่างไร

การจัดกลุ่มเนื้อหาสำหรับการดึงข้อมูลของ LLM: การออกแบบส่วนเนื้อหาส่งผลต่อโอกาสในการถูกอ้างอิงอย่างไร

โดย โซเฟีย เมนเดซ, หัวหน้าฝ่าย Brand Voice & Authenticity
สรุปงานวิจัย: 23 ตุลาคม 2026

หน้าเว็บไซต์ไม่จำเป็นต้องถูกแบ่งเป็นชิ้นเล็กๆ เพื่อให้มีสิทธิ์อยู่ในคำตอบของ AI แต่แนวคิดของหน้านั้นควรง่ายต่อการค้นหา ทำความเข้าใจ และอ้างอิง

นั่นคือความแตกต่างที่เป็นประโยชน์ การออกแบบส่วนเนื้อหาที่ดีสามารถทำให้เนื้อหาชัดเจนขึ้นสำหรับผู้คนและระบบการดึงข้อมูล แต่ก็ไม่ได้เป็นหลักประกันว่าเครื่องมือค้นหา AI จะอ้างอิงหน้านั้น ไม่มีกฎ 80–120 คำที่ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าจะช่วยให้ได้รับการอ้างอิง

ข้อสังเกตเกี่ยวกับการทดสอบ A/B ที่ร้องขอ: ฉันไม่สามารถทำการทดสอบสดสำหรับบทความนี้ได้ เนื่องจากไม่มีเว็บไซต์ หน้าที่เผยแพร่หลายรูปแบบ บัญชีการค้นหา หรือข้อความค้นหาสำหรับการทดสอบ ดังนั้นบทความนี้จึงไม่ได้รายงานผลลัพธ์ที่สร้างขึ้น แต่จะอธิบายสิ่งที่งานวิจัยปัจจุบันสนับสนุนและนำเสนอการทดสอบที่เจ้าของเว็บไซต์สามารถดำเนินการได้

ประการแรก แยกการดึงข้อมูลออกจากการทำดัชนี

“การค้นหาด้วย AI” อาจฟังดูเหมือนเป็นระบบเดียว แต่มีหลายขั้นตอนที่อยู่ระหว่างการเผยแพร่หน้าเว็บกับการเห็นหน้านั้นถูกอ้างอิง:

1. การรวบรวมข้อมูล (Crawl): ระบบค้นหาหรือบอทสามารถเข้าถึงหน้าเว็บได้
2. การทำดัชนี (Index): ระบบจัดเก็บและประมวลผลหน้าเว็บ
3. การดึงข้อมูล (Retrieve): ระบบค้นหาหรือ AI พบหน้าเว็บ—หรือส่วนหนึ่งของหน้าเว็บ—สำหรับคำถาม
4. การอ้างอิง (Cite): คำตอบรวมหน้าเว็บนั้นเป็นแหล่งที่มา

การออกแบบส่วนเนื้อหาอาจช่วยให้ระบบเข้าใจและดึงข้อมูลส่วนที่เกี่ยวข้องได้ แต่มันไม่สามารถแก้ไขหน้าเว็บที่ถูกบล็อกจากการรวบรวมข้อมูล ไม่เคยถูกทำดัชนี หรือมีประโยชน์น้อยกว่าแหล่งข้อมูลอื่น ๆ Google กล่าวว่าหน้าเว็บจะต้องถูกทำดัชนีและมีสิทธิ์ปรากฏพร้อมกับข้อมูลสรุป (snippet) ก่อนที่จะสามารถเป็นลิงก์สนับสนุนในฟีเจอร์ AI ของ Google ได้—และแม้แต่หน้าเว็บที่มีสิทธิ์ก็ไม่ได้รับการรับประกันว่าจะปรากฏ (developers.google.com)

เรื่องนี้สำคัญเพราะ ความแม่นยำของข้อมูลสรุปและการเลือกการอ้างอิงเป็นผลลัพธ์ที่แตกต่างกัน ระบบอาจดึงข้อความที่ชัดเจนจากหน้าเว็บของคุณ แต่อ้างอิงแหล่งข้อมูลอื่น หรืออาจอ้างอิงหน้าเว็บของคุณในขณะที่ดึงข้อมูลจากหลายส่วน

หลักฐานกล่าวอะไรเกี่ยวกับความยาวของส่วนเนื้อหา

งานวิจัยเกี่ยวกับ RAG—ระบบที่ดึงข้อความก่อนที่จะขอให้แบบจำลองภาษาตอบคำถาม—แสดงให้เห็นว่าขนาดของส่วนเนื้อหามีความสำคัญ แต่ขนาดที่ดีที่สุดขึ้นอยู่กับงาน

การศึกษาในปี 2025 ได้ทดสอบส่วนเนื้อหาขนาดคงที่ในชุดข้อมูลการตอบคำถามหลายชุด ส่วนเนื้อหาที่เล็กกว่า เช่น 64 หรือ 128 โทเค็น ทำได้ดีกว่าในคำถามบางข้อที่มีคำตอบสั้นและตรงประเด็น ส่วนเนื้อหาที่ใหญ่กว่ามักจะทำได้ดีกว่าเมื่อคำถามต้องการบริบทเพิ่มเติม การศึกษาวัดโทเค็นในระบบการดึงข้อมูล ไม่ใช่จำนวนคำในส่วนเนื้อหาบนเว็บไซต์สาธารณะ มัน ไม่ ได้พิสูจน์ว่าส่วนเนื้อหา 80–120 คำช่วยเพิ่มการอ้างอิงในการค้นหาของ Google, Bing หรือ ChatGPT (arxiv.org)

การศึกษาอีกชิ้นที่ตีพิมพ์ใน 2025 Findings of ACL พบว่าวิธีการจัดกลุ่มแนวคิดมีความสำคัญ ไม่ใช่แค่ความยาวของส่วนเนื้อหา ผู้เขียนรายงานว่าความยาวของส่วนเนื้อหาเพียงอย่างเดียวไม่ได้เป็นตัวทำนายโดยตรงถึงคุณภาพการดึงข้อมูลหรือคำตอบ นั่นชี้ให้เห็นถึงบทเรียนที่เป็นประโยชน์: ส่วนเนื้อหาสั้นๆ ไม่ได้เป็นส่วนเนื้อหาที่ดีโดยอัตโนมัติ มันยังคงต้องมีแนวคิดที่สมบูรณ์ (aclanthology.org)

นอกจากนี้ยังมีข้อจำกัดในสิ่งที่การศึกษาเหล่านี้สามารถบอกเราได้ พวกเขาทดสอบระบบการวิจัยด้วยแบบจำลอง ชุดข้อมูล และการตั้งค่าการดึงข้อมูลที่ทราบ ผลิตภัณฑ์ค้นหา AI สาธารณะใช้ระบบของตนเอง และกฎการเลือกทั้งหมดของพวกเขาก็ไม่ได้เปิดเผยต่อสาธารณะ

หัวข้อและ Anchor ทำอะไรได้บ้าง—และทำอะไรไม่ได้บ้าง

หัวข้อทำให้หน้าเว็บติดตามง่ายขึ้น

หัวข้อ H2 และ H3 ที่ชัดเจนจะบอกผู้อ่านว่าแต่ละส่วนครอบคลุมอะไรบ้าง นอกจากนี้ยังสามารถช่วยให้ระบบเข้าใจว่าแนวคิดต่างๆ เกี่ยวข้องกันอย่างไร Google กล่าวว่าการจัดอันดับย่อหน้าสามารถระบุส่วนของหน้าเว็บที่เกี่ยวข้องกับคำค้นหาได้ แนวทางสำหรับเว็บมาสเตอร์ของ Microsoft ก็แนะนำโครงสร้างเนื้อหาที่ชัดเจนและระดับหัวข้อที่เป็นตรรกะสำหรับเนื้อหาที่อาจสนับสนุนคำตอบและการอ้างอิงของ AI แหล่งข้อมูลทั้งสองไม่ได้ระบุรูปแบบหัวข้อที่รับประกันการเลือก (developers.google.com)

หัวข้อที่เป็นประโยชน์จะระบุประเด็นที่ส่วนนั้นต้องการสื่อ “เมื่อส่วนสั้นๆ ทำงานได้ดี” ให้ข้อมูลมากกว่า “รายละเอียดเพิ่มเติม” แต่หัวข้อควรอธิบายเนื้อหา ไม่ใช่ซ้ำวลีค้นหาเพื่อจุดประสงค์ของมันเอง

Named Anchor เป็นลิงก์ที่มีประโยชน์ ไม่ใช่หน้าแยกต่างหาก

ID เช่น id="short-sections" ช่วยให้ลิงก์สามารถข้ามไปยังหัวข้อเฉพาะบนหน้าเว็บได้ นั่นช่วยให้ผู้อ่านแชร์หรือกลับมาดูส่วนนั้นได้ง่ายขึ้น มัน ไม่ ใช่หน้าเว็บที่แยกต่างหากและสามารถทำดัชนีได้สำหรับส่วนนั้น Google กล่าวว่าโดยทั่วไปจะละเว้น URL fragments สำหรับการรวบรวมข้อมูลและการทำดัชนีในฐานะเนื้อหาที่แตกต่างกัน ในขณะที่สนับสนุน fragments ที่ใช้เพื่อชี้ไปยังเนื้อหาภายในหน้าเว็บ (developers.google.com)

ดังนั้น จงใช้ named anchors สำหรับการนำทางที่เสถียร อย่าคาดหวังว่าลิงก์ #section-name เพียงอย่างเดียว จะเพิ่มโอกาสในการอ้างอิงหรือเร่งการทำดัชนี

การเขียนที่ชัดเจนดีกว่าการทำเครื่องหมายที่ซับซ้อน

คำแนะนำปัจจุบันของ Google นั้นตรงไปตรงมา: ไม่มีความจำเป็นที่จะต้องแบ่งเนื้อหาเป็นส่วนเล็กๆ สำหรับ AI และไม่มีความยาวหน้าเว็บที่เหมาะสม จัดระเบียบหน้าเว็บสำหรับผู้อ่านและหัวข้อของมัน Google ยังกล่าวอีกว่าฟีเจอร์ AI ของมันอาศัยระบบค้นหาหลัก ไม่ใช่รูปแบบการจัดกลุ่มเนื้อหาพิเศษ (developers.google.com)

นั่นเป็นกฎที่ดีกว่าการทำตามจำนวนคำแบบสุ่มสี่สุ่มห้า

แนวคิด 80–120 คำ: ค่าเริ่มต้นที่เป็นประโยชน์ ไม่ใช่กฎการจัดอันดับ

ส่วนเนื้อหา 80–120 คำสามารถทำงานได้ดีเมื่อตอบคำถามเดียวอย่างสมบูรณ์ ตัวอย่างเช่น อาจระบุคำแนะนำ อธิบายว่าทำไมถึงได้ผล และให้ข้อควรระวังหนึ่งข้อ

แต่การบังคับทุกส่วนให้อยู่ในช่วงนั้นอาจทำให้บทความขาดความต่อเนื่อง แนวคิดบางอย่างต้องการคำตอบสั้นๆ บางอย่างต้องการตัวอย่างที่ทำสำเร็จ หลักฐาน หรือคำเตือนที่เปลี่ยนแปลงคำแนะนำ

ถือว่า 80–120 คำเป็นจุดเริ่มต้นในการแก้ไข—ไม่ใช่เกณฑ์ SEO ทำให้ส่วนเนื้อหาสั้นเมื่อมันสื่อสารประเด็นที่สมบูรณ์เพียงข้อเดียว ปล่อยให้ยาวขึ้นเมื่อการตัดมันจะทำให้บริบทที่จำเป็นหายไป

วิธีการทำการทดสอบ A/B ที่น่าเชื่อถือ

ในการทดสอบผลกระทบต่อการค้นหา AI สาธารณะ คุณต้องมีเว็บไซต์จริง การเข้าถึงเครื่องมือการทำดัชนี และชุดคำถามที่กำหนดไว้ การทดสอบเล็กๆ บนสองหน้าเว็บอาจน่าสนใจ แต่มันไม่สามารถแยกผลกระทบของโครงสร้างจากความแตกต่างในหัวข้อ อำนาจ หรือเวลาในการรวบรวมข้อมูลได้

เปรียบเทียบสองเวอร์ชันของสถาปัตยกรรม

สำหรับการทดสอบครั้งแรก ให้เปรียบเทียบรูปแบบหน้าเว็บทั้งสองนี้:

ช่วง 300–500 คำเป็น การควบคุมการทดสอบที่เสนอ ไม่ใช่มาตรฐานที่กำหนดไว้ ทำให้ข้อเท็จจริงหลัก หลักฐาน ตัวอย่าง แม่แบบหน้าเว็บ ข้อมูลเมตา และการสนับสนุนลิงก์ภายในมีความคล้ายคลึงกันมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้

การทดสอบครั้งแรกนี้วัด ชุดของการเลือกการออกแบบ หากตัวแปร A มีการแบ่งส่วนเนื้อหาและหัวข้อ H3 มากกว่า คุณไม่สามารถบอกได้ว่าความแตกต่างนั้นมาจากจำนวนคำ หัวข้อ หรือการรวมกันของสิ่งเหล่านั้น เพื่อแยกปัจจัยเหล่านั้น ให้ทำการทดสอบครั้งที่สองที่เปลี่ยนทีละอย่าง—ตัวอย่างเช่น คงการทำเครื่องหมายหัวข้อและ anchor ไว้ ในขณะที่เปลี่ยนการแบ่งย่อหน้า

ใช้การทดสอบสองประเภท

1. การทดสอบการดึงข้อมูลแบบควบคุม

ใส่ข้อความต้นฉบับเดียวกันลงในระบบการดึงข้อมูลของคุณเองสองเวอร์ชัน หรือระบบทดสอบที่คุณควบคุม คงแบบจำลอง การตั้งค่าการค้นหา และชุดคำถามไว้คงที่ เปลี่ยนเฉพาะวิธีการแบ่งข้อความ

สิ่งนี้สามารถทดสอบได้ว่าโครงสร้างหนึ่งนำไปสู่การดึงข้อมูลที่ดีขึ้นหรือคำตอบที่แม่นยำยิ่งขึ้น ภายในระบบนั้น มันไม่ได้บอกคุณว่าผลิตภัณฑ์ค้นหา AI สาธารณะจะทำอะไร

2. การทดสอบเว็บแบบสด

เครื่องมือค้นหาสาธารณะต้องการหน้าเว็บจริง ดังนั้นให้ใช้หน้าเว็บต้นฉบับที่ตรงกันแทนการเผยแพร่สำเนาที่เหมือนกัน จับคู่หน้าเว็บที่มีผู้ชม ความยากของหัวข้อ อายุ และการสนับสนุนเว็บไซต์ที่มีอยู่คล้ายกัน กำหนดหน้าเว็บหนึ่งในแต่ละคู่ให้เป็นตัวแปร A และอีกหน้าหนึ่งให้เป็นตัวแปร B แบบสุ่ม

รักษาขั้นตอนการเผยแพร่ให้ยุติธรรม: ใช้แม่แบบหน้าเว็บ ข้อมูลเมตา ลิงก์ภายใน และเวลาของแผนผังเว็บไซต์ที่เทียบเคียงได้ อย่าโปรโมตตัวแปรใดตัวแปรหนึ่งมากเกินไป หากเว็บไซต์มีหน้าเว็บที่เหมาะสมเพียงไม่กี่หน้า ให้ถือว่าผลลัพธ์เป็นโครงการนำร่องขนาดเล็ก ไม่ใช่ข้อพิสูจน์

วัดผลลัพธ์แยกกัน

• ความแม่นยำในการดึงข้อมูลสรุป: เตรียมคำถามที่มีคำตอบที่ทราบ ให้ผู้ตรวจสอบตรวจสอบว่าข้อมูลสรุปหรือคำตอบที่สร้างโดย AI แต่ละรายการจับข้อเท็จจริงที่ถูกต้องโดยไม่เปลี่ยนแปลงความหมายหรือไม่
• อัตราการเลือกการอ้างอิง: สำหรับแต่ละคำถามที่กำหนดไว้ ให้บันทึกว่าหน้าเป้าหมายปรากฏเป็นการอ้างอิงหรือไม่ และบันทึกด้วยว่าหน้าเว็บที่อ้างอิงนั้นสนับสนุนการอ้างสิทธิ์จริงหรือไม่
• เวลาในการทำดัชนี: บันทึกเวลาที่แต่ละหน้าถูกเผยแพร่ ถูกรวบรวมข้อมูลครั้งแรก และได้รับการยืนยันว่าถูกทำดัชนีครั้งแรก ตรวจสอบสถานะเป็นประจำและรายงานเวลาเฉลี่ย รวมถึงส่วนที่ยังไม่ได้ทำดัชนีเมื่อสิ้นสุด

เวลาในการทำดัชนีต้องได้รับการจัดการอย่างรอบคอบ Google แนะนำลิงก์ที่รวบรวมข้อมูลได้และแผนผังเว็บไซต์เพื่อช่วยในการค้นพบ แต่กล่าวว่าการรวบรวมข้อมูลและการทำดัชนีไม่ได้รับการรับประกัน คำแนะนำยังระบุด้วยว่าการอัปเดตการรวบรวมข้อมูลซ้ำอาจใช้เวลา รายงานหน้าเว็บที่ยังไม่ได้ทำดัชนีเมื่อสิ้นสุดว่า ยังไม่ได้ทำดัชนี แทนที่จะละเว้นจากผลลัพธ์อย่างเงียบๆ (developers.google.com)

ใช้รายการคำค้นหาที่กำหนดไว้และใช้คำถามเดียวกันซ้ำๆ ในผลิตภัณฑ์ค้นหา AI เดียวกัน ผลลัพธ์อาจเปลี่ยนแปลงได้ ดังนั้นให้บันทึกวันที่ แพลตฟอร์ม คำถาม คำตอบ และ URL ที่อ้างอิงไว้ในบันทึก รายงานประสิทธิภาพ AI ของ Bing Webmaster Tools สามารถแสดงหน้าเว็บไซต์ใดบ้างที่ถูกอ้างอิงและกิจกรรมการอ้างอิงเปลี่ยนแปลงไปอย่างไร Bing เตือนว่าการเปลี่ยนแปลงในยอดรวมเหล่านั้นไม่ได้แสดงว่าการแก้ไขหน้าเว็บเพียงครั้งเดียวทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลง (bing.com)

สมมติฐานของฉัน—ไม่ใช่ผลการทดสอบ

ก่อนที่จะทำการทดสอบ ฉันคาดการณ์ว่า:

• ความแม่นยำของข้อมูลสรุปอาจดีขึ้น เมื่อส่วนเนื้อหาตอบคำถามที่มีแนวโน้มจะถูกถามโดยไม่สูญเสียบริบทที่จำเป็น งานวิจัย RAG สนับสนุนการทดสอบแนวคิดนี้ แต่ไม่ได้พิสูจน์ผลกระทบต่อการค้นหา AI สาธารณะ
• การเลือกการอ้างอิงอาจเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย—หรือไม่เปลี่ยนแปลงเลย ส่วนเนื้อหาที่ชัดเจนขึ้นสามารถช่วยให้เข้าใจได้ แต่การตัดสินใจอ้างอิงยังขึ้นอยู่กับคำค้นหา แหล่งข้อมูลที่แข่งขันกัน และว่าหน้าเว็บนั้นเข้าถึงได้และเกี่ยวข้องหรือไม่ Google อธิบายว่าคำตอบของ AI อาศัยการดึงข้อมูลการค้นหาและคำค้นหาที่เกี่ยวข้อง ไม่ใช่กฎความยาวส่วนเนื้อหาที่ตายตัว (developers.google.com)
• เวลาในการทำดัชนีอาจไม่ดีขึ้นเพียงเพราะส่วนเนื้อหาสั้นลง สัญญาณการค้นพบและการเข้าถึงการรวบรวมข้อมูลเป็นสิ่งที่ควรตรวจสอบโดยตรงมากกว่า นี่คือความคาดหวังที่มีเหตุผล ไม่ใช่ผลลัพธ์ที่วัดได้

มาตรฐานสถาปัตยกรรมเนื้อหาที่นำไปใช้ได้จริง

สำหรับหน้าผู้ก่อตั้งและหน้าผลิตภัณฑ์ส่วนใหญ่ ฉันขอแนะนำสิ่งนี้เป็น สไตล์ขององค์กร ไม่ใช่คำสัญญาว่าจะมีการอ้างอิงมากขึ้น:

1. หนึ่งหน้า หนึ่งความต้องการหลักของผู้อ่าน ระบุว่าหน้าเว็บช่วยผู้อ่านทำอะไรได้บ้าง
2. H1 ที่ชัดเจนหนึ่งเดียว ทำให้หัวข้อหลักชัดเจน
3. ใช้ H2 และ H3 ที่บรรยาย ทำให้หน้าเว็บสแกนง่าย โดยมีหัวข้อตามลำดับตรรกะ
4. มุ่งเป้าไปที่คำตอบที่สมบูรณ์หนึ่งข้อต่อหนึ่งส่วน ใช้ 80–120 คำเมื่อความยาวนั้นเหมาะสม ขยายให้ยาวขึ้นเมื่อแนวคิดต้องการหลักฐาน บริบท หรือตัวอย่าง
5. เขียนให้แต่ละส่วนสามารถยืนได้ด้วยตัวเอง ระบุชื่อผลิตภัณฑ์ บุคคล หรือแนวคิด แทนที่จะอาศัยคำคลุมเครือ เช่น “มัน” หรือ “สิ่งนี้”
6. เพิ่ม ID ที่เสถียรและบรรยายสำหรับหัวข้อสำคัญ ใช้ลิงก์ธรรมดา เช่น href="#short-sections" สำหรับการนำทางในหน้า—ไม่ใช่เพื่ออ้างว่าแต่ละส่วนเป็นหน้าใหม่
7. รักษาข้อความสำคัญให้เข้าถึงได้ ตรวจสอบว่าบอทสามารถเข้าถึงหน้าเว็บได้ และเนื้อหาหลักของหน้านั้นมีให้ใช้งานเป็นข้อความ สำหรับ ChatGPT Search, OpenAI ระบุ OAI-SearchBot เป็นบอทค้นหา และอธิบายว่าเจ้าของเว็บไซต์สามารถจัดการการเข้าถึงได้ผ่าน robots.txt (developers.openai.com)
8. วางหลักฐานไว้ข้างการอ้างสิทธิ์ที่สนับสนุน การอ้างสิทธิ์สั้นๆ พร้อมแหล่งที่มาที่อยู่ใกล้เคียงนั้นตรวจสอบได้ง่ายกว่าการอ้างสิทธิ์ที่ต้องอาศัยบริบทที่อยู่ห่างออกไปหลายส่วน
9. รักษาจุดยืนของเจ้าของ โครงสร้างที่สะอาดจะไม่ทำให้เนื้อหาทั่วไปน่าอ้างอิง—หรือน่าอ่าน

ประเด็นสุดท้ายนี้พลาดง่าย การทำงานอัตโนมัติควรช่วยประหยัดเวลาของผู้ก่อตั้ง ไม่ใช่ลบเหตุผลที่เนื้อหาของพวกเขาแตกต่างออกไป เวิร์กโฟลว์เนื้อหาที่เป็นประโยชน์สามารถนำแนวคิดหลักที่ชัดเจนกลับมาใช้ใหม่ได้: ผู้สร้าง, กลุ่มเป้าหมาย และ รสนิยม AutoPod ใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อเป็นแนวทางในการเขียนบทความ ในขณะที่รักษาจุดยืนของเจ้าของไว้ในกระบวนการ ระบบสามารถจัดระเบียบหน้าเว็บได้ แต่ข้อมูลเชิงลึกยังคงต้องมาจากผู้ที่รู้จักผลิตภัณฑ์และลูกค้า

สรุป: ออกแบบเพื่อความชัดเจน แล้วจึงทดสอบ

ส่วนเนื้อหาสั้นๆ หัวข้อที่ชัดเจน และ named anchors เป็นการออกแบบหน้าเว็บที่ดี ไม่ใช่กลโกงการอ้างอิงที่ได้รับการพิสูจน์แล้ว ส่วนเนื้อหา 80–120 คำเป็นจุดเริ่มต้นที่สมเหตุสมผลเมื่อมันสื่อสารแนวคิดที่สมบูรณ์หนึ่งข้อ แต่ส่วนเนื้อหาที่ยาวขึ้นอาจเหมาะสมเมื่อผู้อ่านต้องการบริบทเพิ่มเติม

สร้างหน้าเว็บที่ผู้คนสามารถสแกนและเชื่อถือได้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบค้นหาสามารถเข้าถึงได้ จากนั้นทดสอบว่าโครงสร้างแบบโมดูลาร์ช่วยปรับปรุงการดึงข้อมูลหรือการอ้างอิงบนหน้าเว็บของคุณหรือไม่ จนกว่าจะทำการทดสอบนั้น คำตอบที่ซื่อสัตย์นั้นง่ายมาก: **การจัดกลุ่มเนื้อหาที่ดีควรค่าแก่การทดสอบ แต่กฎ 100 คำไม่ใช่ข้อเท็จจริง