เว็บไซต์ข่าวหรือคอนเทนต์พอร์ทัลขนาดกลาง-ใหญ่มีคีย์เวิร์ดอยู่ในมือหลักหมื่นถึงหลักแสนจากบทความที่ตีพิมพ์ต่อเนื่องทุกวัน ตั้งแต่ข่าวด่วน, Long-tail, ไปจนถึงคอนเทนต์ Evergreen ที่อัปเดตทุกปี หากทีมงานลงมือรีไรต์หรือทำเทคนิค SEO กับทุกบทความแบบไม่เลือกก่อน เท่ากับกระจายทรัพยากร (เวลานักเขียน + งบพัฒนา + ลิงก์บิลด์) ไปยังหน้าที่อาจไม่มี “ศักยภาพ” เช่น บทความเก่า 4 ปี อันดับ 60 Volume 50 หรือเนื้อหาตามฤดูกาลที่เลยช่วงพีค เมื่อใช้แรงเท่ากันแต่ดันบทความผิดชุด ผลลัพธ์คือทราฟฟิกขึ้นเพียงเล็กน้อย ROI ต่ำ และทีมอาจเสียกำลังใจเพราะ “ทำงานหนักแต่ไม่เห็นตัวเลขขยับจริง”
ในทางกลับกัน ถ้าเรานำข้อมูล Traffic ปัจจุบัน-อดีต, Search Volume และอันดับล่าสุดมาคำนวณเป็น “คะแนน Priority” แล้วโฟกัสแค่ 3–10 % บทความที่ได้คะแนนสูงสุด ทีมจะกู้ทราฟฟิกได้เร็วและคุ้มกว่าอย่างชัดเจน บทความเหล่านี้มักเคยทำคลิกดี ดีมานด์สูง แต่ร่วงอันดับเพราะเนื้อหาเก่า หรือถูกคู่แข่งแซง การรีไรต์-เพิ่ม Structured Data-เสริม Internal Link ให้เฉพาะกลุ่มนี้จึงเปรียบเหมือน “ยิงสไนเปอร์” — ใช้กระสุนน้อยแต่เข้าเป้า ทราฟฟิกรวมเด้งกลับเร็ว ทำให้ผู้บริหารเห็นผลไวและพร้อมสนับสนุนงบ SEO ต่อเนื่อง
คะแนน Priority ช่วยให้คุณตอบ 3 คำถามสำคัญได้ทันที
- คีย์เวิร์ดไหนคืนทราฟฟิกได้เร็วที่สุด?
- คีย์เวิร์ดไหนมี “ดีมานด์” สูงพอจะลงทุน?
- คีย์เวิร์ดไหนมีโอกาสขยับอันดับจริง ไม่ใช่แข่งขันในสนามยากเกินไป?
1. ทำไมต้องหา “คะแนน Priority” ก่อน?
เมื่อเว็บไซต์มีคีย์เวิร์ดจำนวนมาก การจัดลำดับความสำคัญก่อนลงมือปรับ SEO เป็นสิ่งจำเป็น คะแนน Priority ช่วยบอกว่า คีย์เวิร์ดไหนจะสร้างผลลัพธ์กลับคืนได้เร็วที่สุด ตามแนวคิด “ลงทุนทรัพยากรเท่าเดิม แต่ได้ทราฟฟิกกลับมามากที่สุด”
2. สูตรคำนวณ Priority Score
| องค์ประกอบ | วิธีดึงข้อมูล | คำอธิบายเชิงลึก | เคล็ดไม่ลับ |
|---|---|---|---|
| Traffic_loss | Previous – Current (จาก GSC / Ahrefs / SEMrush) | วัด ช่องว่าง ที่เคยมี (proof of concept ว่าเคยได้ทราฟฟิกจริง) | ถ้า Current เป็น 0 ให้ถือว่า “Lost” แต่ต้องตรวจว่า URL ยัง index อยู่ไหม |
| Volume | Avg. Monthly Search (Google Keyword Planner / API) | วัด ดีมานด์ ของตลาดต่อคีย์เวิร์ด | ใช้ 12 M average เพื่อลดฤดูกาล (seasonality) |
| Volume_max | ค่า Volume สูงสุดในเซ็ตตัวอย่าง | ใช้เพื่อ นอร์มัลไลซ์ ให้ได้สเกล 0–1 | ควรกำจัด Outlier ก่อน เช่น “facebook” ที่อาจสูงผิดปกติ |
| Rank_current | อันดับล่าสุด (SERP tracking tool) | อันดับยิ่งสูง (เลขมาก) → easier to gain clicks onceปรับ | หากคำ “หลุด” หรือไม่ติด Top 100 ให้วนเป็น 101 เพื่อดันค่าคูณ |
3. การแบ่งระดับด้วย เปอร์เซนไทล์
| ระดับ | ช่วงคะแนน | วิธีหาค่า | สัดส่วน* |
|---|---|---|---|
| High | ≥ 0.148 | ค่าควอไทล์ 90 (P90) | ≈ 10 % |
| Medium | 0.034 – < 0.148 | P75 – P90 | ≈ 15 % |
| Low | < 0.034 | ต่ำกว่า P75 | ≈ 75 % |
*สัดส่วน 75 / 15 / 10 ช่วยให้โฟกัสงานหลัก (High) ไม่เกิน 10 % ของทั้งหมด เหมาะสำหรับทีมที่ต้องจัดสรรเวลาและทรัพยากรจำกัด
เหตุผลที่เลือก P75 และ P90
- P75 (0.034) : ตัด “หางล่าง” ที่คะแนนต่ำเกินไปออก เพื่อไม่ให้สิ้นเปลือง effort
- P90 (0.148) : รับเฉพาะคีย์เวิร์ดหัวกะทิ (Top 10 %) ที่น่าจะคืน ROI ได้เร็ว
4. ขั้นตอนนำไปใช้งานจริง
คำนวณ Priority Score ของคีย์เวิร์ดทุกตัวตามสูตร
เรียงจากสูงไปต่ำ แล้วหาค่าควอไทล์ 75 และ 90
ติดป้ายระดับ
- High : ≥ P90
- Medium : P75–P90
- Low : < P75
ลงมือทำตามลำดับ
- ปรับ on-page, อัปเดตคอนเทนต์, เสริม internal link สำหรับ High ก่อน
- ถัดมา Medium เมื่อ High เริ่มขยับอันดับ
- Low ไว้เป็นงาน backlog หรือทำเมื่อมีเวลาว่าง
รีเฟรชข้อมูลทุก 30–60 วัน เพื่ออัปเดตคะแนนและระดับใหม่
5. ตัวอย่างย่อ
| Keyword | Traffic_loss | Volume | Rank Now | Priority_score | ระดับ |
|---|---|---|---|---|---|
| ราคาน้ำมันวันนี้ | 4,217 | 110,000 | 101 | 266.19 | High |
| ร้านอาหารใกล้ฉัน | 59 | 564,000 | 101 | 33.72 | Medium |
| สภาพอากาศกรุงเทพ | 12 | 4,000 | 15 | 0.02 | Low |
สังเกตว่าแม้ “ร้านอาหารใกล้ฉัน” จะมี Traffic_loss น้อยกว่ามาก แต่ Volume สูงและอันดับร่วงหนัก จึงได้คะแนนสูงกว่าอีกหลายคำ
Best Practice ในการนำไปใช้
1. Weekly SEO Ops Loop
- อัปเดตดาต้าทุกสัปดาห์ (ใช้ Looker Studio + BigQuery สร้างตารางอัตโนมัติ)
- รีคำนวณ Priority_score → ออกเป็น Sheet “keyword_priority_{date}.csv”
- Sprint Planning
- High → สร้าง Card “Rewrite / Structured Data / Outreach”
- Medium → Card “เตรียม Research”
- Low → ใส่ Backlog
2. เทคนิคเพิ่มประสิทธิภาพ
| เทคนิค | ทำอย่างไร | ผลลัพธ์ |
|---|---|---|
| Combine with Cannibalization | เช็กว่าคีย์เวิร์ด High ถูกหลาย URL แย่ง rank หรือไม่ | แก้ canonical + รีไดเร็กต์จะเห็นผลเร็ว |
| Topic Cluster Linking | Internal link จากบทความ Traffic สูงไป High Priority | จ่าย “Link Equity” ดันอันดับเร็วขึ้น |
| Seasonality Factor | ถ้าเป็นคำตามฤดูกาล (Songkran, Black Friday) ให้เพิ่มน้ำหนักอีก × 1.2 | ไม่พลาดโอกาสช่วงพีค |
| RTBF Notification* | ตั้งแจ้งเตือน (n8n / Zapier) หาก Keyword High หลุด Top 20 อีก | ลด “Ranking Decay” อัตโนมัติ |
*RTBF = “Rank To Be Fixed”
3. สิ่งที่ควรระวัง
- Volume ข้อมูลผิด: คำสั้นเช่น “youtube” อาจไม่เกี่ยวกับไซต์ → ลบออกก่อนหา Volume_max
- Traffic_loss เท่ากับ 0 อาจเป็นบทความใหม่ → ประเมินแยกกับ Content Gap Analysis
- Rank Tracking Lag: ใช้ cache SERP 24 H; ถ้าดึงอันดับ “เมื่อวาน” แต่ Clicks “วันนี้” จะคลาดเคลื่อนเล็กน้อย
สรุป: Roadmap สู่ “Efficient SEO Sprint”
- รวบรวมดาต้า (Clicks + Volume + Rank)
- คำนวณ Priority_score ด้วยสูตร 3 ตัวคูณ
- ตัด P75 / P90 → High / Medium / Low
- โฟกัส High ใน Sprint 2 – 4 สัปดาห์แรก
- รีวิวผล + รีคำนวณ ทุก 30 – 60 วัน เพื่อให้ Priority สดใหม่
- ขยายทีม/ทรัพยากร ไปสู่ Medium เมื่อผลลัพธ์ High เริ่มนิ่ง
การแบ่ง Priority อย่างมีหลักการช่วย “ใช้แรงเท่าเดิม แต่ได้ทราฟฟิกกลับคืนเร็วขึ้น” และทำให้การสื่อสารข้ามทีม (Content, Dev, Outreach) ชัดเจนขึ้นมาก—เพราะทุกคนพูดด้วยตัวเลขเดียวกัน.
กล่าวง่าย ๆ สำหรับเว็บ Portal การทำ SEO แบบ “ยิงกระสุนทุกทิศ” อาจเสียทั้งเงินและเวลามากกว่า “ยิงสไนเปอร์ไม่กี่นัดแต่เข้าเป้า” การคำนวณ Priority_score แล้วเลือกทำแต่ High/Medium ก่อน จึงเป็นกลยุทธ์ใช้ทรัพยากรน้อยแต่สร้างผลลัพธ์สูงสุดในโลกคอนเทนต์ที่เคลื่อนไหวเร็ว
อ่านบทความอื่นเกี่ยวกับ SEO
