Proprietary research · Edition 2 · June 2026

KAIS AI Search Visibility Barometer 2026

Comparative Benchmark ว่าแบรนด์และองค์กรปรากฏอย่างไรในคำตอบที่ AI สร้างขึ้น ภายใต้ Discovery และ Evaluation Scenarios ในยุโรปและกรุงเทพฯ

5,347
Citations analysed
1,057
Players ranked
394
Calibrated queries
8
Sectors · Europe to Bangkok
How to read

KVS คือ Relative Index ที่ Normalised ภายในแต่ละ Sector

100 ไม่ได้หมายถึง 100% ของคำตอบ

KVS 100 หมายถึงผู้นำของ Panel ใน Sector นั้น คะแนน 100 ระหว่างสอง Sector ไม่ได้เทียบกันโดยตรง

Edition 2 ไม่ได้ใช้ Engine Panel เดียวกันทุก Sector

European core panel ใช้ ChatGPT, Gemini และ Perplexity; Paris–Lyon Law ใช้ Gemini, Meta AI และ Perplexity; Bangkok Health เพิ่ม Meta AI เป็น Engine ที่สี่

เป็น Observational Study

วัด Citations และ Positions ในคำตอบที่เก็บมา ไม่ได้วัด Traffic, Leads, Revenue หรือคุณภาพแท้จริงขององค์กร และไม่ได้พิสูจน์สาเหตุของ Citation

Edition 2 · Key findings

สิ่งที่ Edition 2 บอกเราเกี่ยวกับ AI Visibility

01

3 แบรนด์แตะ KVS 100/100 ภายใน Sector ของตน

Mistral AI, Doctolib และ Revolut เป็นผู้นำที่ Normalised สูงสุดใน Panel ของ Sector นั้น และปรากฏครอบคลุม Engines ที่ใช้วัดใน Sector ของตน

02

83% ของ Top 30 ใน European queries เป็นแบรนด์ยุโรป

เป็นคำอธิบายของ Panel ที่วัด ไม่ใช่ Global Market Share

03

Multi-engine coverage แยกผู้นำออกจากกลุ่มตาม

91% ของ Top 40 ถูกอ้างอิงโดยครบทั้งสาม Engines ใน European panel โดย KVS เองมีองค์ประกอบเรื่อง Panel Coverage

04

Paris เด่นใน SaaS ส่วน London เด่นใน Fintech

Mistral, Doctolib, Contentsquare และ Dataiku เป็นตัวอย่างจาก Paris ขณะที่ Revolut, Wise และ Checkout.com สะท้อนความแข็งแรงของ London

05

ขนาดบริษัทเพียงอย่างเดียวไม่อธิบาย AI Visibility

บางบริษัทมูลค่ามากกว่า €500M ไม่ปรากฏใน Query Panel ที่วัด

06

SEO Visibility และ AI Visibility ไม่สอดคล้องกันเสมอ

Barometer บันทึกความแตกต่าง แต่ไม่ได้ระบุสาเหตุเชิง Causal เพียงปัจจัยเดียว

07

Law France: Bredin Prat เปิด Gap ชัดเจน

Bredin Prat KVS 100 เทียบกับ Gide 64 ใน Panel นี้

08

Real Estate มี Concentration สูงมาก

SeLoger และ Meilleurs Agents รวมกันครอง 71% ของ Citations ใน Panel

09

Health Europe: Doctolib เด่นทั้งสอง Layers

Doctolib มี Rank-1 mentions 21 จาก 25 ใน Panel

10

Paris–Lyon Law มี Fragmentation สูง

Howard Avocats ปรากฏใน 16 จาก 24 Paris employment-law answers ขณะที่ 64% ของ 232 firms ถูกอ้างเพียงครั้งเดียว

11

Bangkok Schools: 3 โรงเรียนถือ 64% ของ Rank-1 Positions

NIST, Bangkok Patana และ ISB ครอง Position แรกส่วนใหญ่ และพบ Data-quality anomaly จาก Perplexity

12

Bangkok Health: Bumrungrad นำ Panel

Bumrungrad มี 64 First-place positions ใน 83-query, four-engine panel และ Procedure เฉพาะมีผู้นำแตกต่างกัน

Sector ranking

ผู้นำที่ถูกอ้างอิงมากที่สุดในแต่ละ Sector

KVS รวม Rank, Frequency และ Panel Coverage แล้ว Normalise เป็น 100 ภายใน Sector เดียวกัน

SectorLeaderKVSFollowed by
SaaS / TechMistral AI100Doctolib · Contentsquare · Dataiku
Finance / FintechRevolut100Adyen 96.0 · Stripe · Wise
Law · FranceBredin Prat100Gide 64 · Magic Circle <18
Real estateSeLoger100Meilleurs Agents 87.6 · Idealista
Health · EuropeDoctolib100Kry · Qare · Hospitals
Law · Paris & LyonHoward Avocats100Facchini Lyon 100 · Delsart 86.0
International Schools · BangkokNIST100Bangkok Patana 85.7 · ISB 82.0
Health & Aesthetics · BangkokBumrungrad100Yanhee 79.0 · Kamol 78.8 · Wansiri 59.8
BANGKOK · INTERNATIONAL SCHOOLS

NIST นำ Panel

NIST KVS 100 ตามด้วย Bangkok Patana 85.7 และ ISB 82.0 โดยสามโรงเรียนรวมกันถือ 64% ของ Rank-1 Positions ใน Panel ที่วัด

Data-quality signal: Perplexity อ้างถึง “Dulwich College Bangkok” ซึ่งไม่มีอยู่จริง 21 ครั้งในชุดคำตอบที่วัด แสดงให้เห็นว่าการตรวจ Factual Accuracy เป็นส่วนหนึ่งของ AI Visibility
BANGKOK · HEALTH

Bumrungrad นำ 83-query Panel

Bumrungrad มี 64 First-place Positions ใน Four-engine Panel ขณะที่ Procedure เฉพาะมีผู้นำแตกต่างกัน และ 7 Queries ไม่อ้างถึง Clinic ใดเลย

สิ่งนี้สนับสนุนการวัด Query Territory แยกตาม Service/Procedure แทนการมอง “Health Visibility” เป็นคะแนนรวมเพียงค่าเดียว

Methodological limits

Barometer ไม่ใช่ Market Share และไม่ใช่คำสัญญา

Results เป็น Snapshot ตาม Engines, Queries, Languages, Locations และ Collection Windows ที่ระบุ คะแนนและ Citations สามารถเปลี่ยนได้เพราะ AI Systems มีความ Stochastic