---
title: "NotebookLM คืออะไร? รีวิวสมุดบันทึก AI ของ Google ปี 2026"
description: "NotebookLM หรือ Gemini Notebook ตอบจากแหล่งข้อมูลของคุณ ดูจุดเด่น ข้อจำกัด และวิธีนำทรานสคริปต์ YouTube หลายวิดีโอมาใช้ร่วมกัน"
canonical: "https://transcript.im/th/blog/notebooklm"
markdown: "https://transcript.im/th/blog/notebooklm.md"
author: "Leo"
category: "NotebookLM"
datePublished: "2026-10-20T17:19:57.989Z"
dateModified: "2026-10-23T05:28:11.977Z"
---
NotebookLM คือสมุดบันทึก AI ของ Google สำหรับทำงานกับเนื้อหาของคุณเอง คุณใส่ชุดแหล่งข้อมูล เช่น PDF, Google Docs, หน้าเว็บ, ไฟล์เสียง หรือวิดีโอ YouTube แล้วถามคำถามเกี่ยวกับข้อมูลชุดนั้นได้ โดยแต่ละข้อที่ตอบจะมีอ้างอิงกลับไปยังข้อความต้นทาง นอกจากนี้ยังนำแหล่งข้อมูลชุดเดิมมาทำเป็นคู่มือทบทวนบทเรียน บัตรคำ แบบทดสอบ แผนผังความคิด และสรุปแบบเสียงได้ เมื่อวันที่ 16 กรกฎาคม 2026 Google เปลี่ยนชื่อเป็น Gemini Notebook แต่ตัวผลิตภัณฑ์ สมุดบันทึก และลิงก์ที่แชร์ยังเหมือนเดิม คนส่วนใหญ่จึงยังค้นหาด้วยชื่อ NotebookLM

รีวิวนี้จะดูว่า NotebookLM ทำอะไรได้จริง ถนัดด้านไหน มีข้อจำกัดตรงไหน และแผนฟรีมีเพดานการใช้งานอย่างไร รวมถึงเจาะลึกงานที่หลายคนนำมาใช้กับเครื่องมือนี้ นั่นคือการเรียนรู้จาก YouTube โดย NotebookLM อ่านวิดีโอ YouTube ได้ผ่านคำบรรยายของวิดีโอเท่านั้น และต้องใส่ทีละลิงก์ ตรงนี้เองที่เครื่องมือ [YouTube Transcript](/th) อย่าง transcript.im เข้ามาช่วยได้ ครึ่งหลังของบทความจึงเปรียบเทียบทั้งสองอย่างตรงไปตรงมา ว่าแต่ละตัวเหมาะกับงานอะไร และจะใช้ร่วมกันอย่างไรเมื่อต้องเรียนรู้จากทั้งเพลย์ลิสต์หรือทั้งช่อง

## NotebookLM คืออะไร?

NotebookLM เริ่มต้นในชื่อ Project Tailwind ที่งาน Google I/O 2023 โดย Google อธิบายว่าเป็นเครื่องมือวิจัยและเรียนรู้ที่ยึดแหล่งข้อมูลของคุณเป็นหลัก และเมื่อถึงกลางปี 2026 ก็รายงานว่ามีผู้ใช้มากกว่า 30 ล้านคนและองค์กร 600,000 แห่ง แนวคิดที่ทำให้ต่างจากแชทบอตทั่วไปนั้นเรียบง่าย คือโมเดลตอบจากเอกสารที่คุณใส่ไว้ในสมุดบันทึก แทนที่จะตอบจากสิ่งที่จำได้จากเว็บทั่วไป และแสดงที่มาของคำตอบด้วยหมายเลขอ้างอิง

![NotebookLM เปลี่ยนชื่อเป็น Gemini Notebook โดยยังใช้สมุดบันทึก แหล่งข้อมูล และการอ้างอิงชุดเดิม](/images/blog/notebooklm/th/gemini-notebook.jpg)

การเปลี่ยนชื่อเป็น Gemini Notebook ไม่ได้หมายถึงการสร้างผลิตภัณฑ์ใหม่ [ประกาศของ Google](https://blog.google/innovation-and-ai/products/gemini-notebook/notebooklm-gemini-notebook/) ระบุว่าเป็น “ผลิตภัณฑ์แบบแยกเดี่ยวตัวเดิม” ที่เชื่อมโยงกับแอป Gemini มากขึ้น โดยสามารถสร้างและซิงค์สมุดบันทึกในแอปนั้นได้ด้วย สมุดบันทึกและลิงก์ที่แชร์ไว้เดิมจะเปลี่ยนเส้นทางไปยังชื่อใหม่ ประกาศเดียวกันยังเพิ่มคอมพิวเตอร์บนคลาวด์ที่ปลอดภัยให้สมุดบันทึกแต่ละเล่ม เพื่อให้เขียนและรันโค้ดสำหรับวิเคราะห์ข้อมูลโดยยึดแหล่งข้อมูลของคุณเป็นหลัก ฟีเจอร์นี้เปิดให้สมาชิก Google AI Ultra ใช้ก่อน และกำลังทยอยเปิดให้ผู้ใช้ Pro หากคุณพบชื่อ “Gemini Notebook” ในคู่มือใหม่ และ “NotebookLM” ในคู่มือเก่า ทั้งคู่หมายถึงเครื่องมือเดียวกัน บทความนี้ใช้ชื่อ NotebookLM เพราะยังเป็นชื่อที่ผู้อ่านส่วนใหญ่พิมพ์ค้นหา

คำศัพท์บางคำจะปรากฏซ้ำตลอดบทความ:

- **สมุดบันทึก**: พื้นที่เก็บงานหนึ่งโครงการ แต่ละเล่มมีแหล่งข้อมูล แชท และผลลัพธ์ที่สร้างขึ้นเป็นของตัวเอง
- **แหล่งข้อมูล**: เนื้อหาหนึ่งรายการที่คุณเพิ่ม เช่น PDF, เอกสาร Google Docs, หน้าเว็บ, ไฟล์เสียง, ข้อความที่วางลงไป หรือวิดีโอ YouTube
- **แชท**: คำถามและคำตอบที่ยึดแหล่งข้อมูลในสมุดบันทึกเป็นหลัก พร้อมการอ้างอิง
- **Studio**: แผงที่นำแหล่งข้อมูลมาสร้างเป็นรูปแบบต่าง ๆ เช่น Audio Overviews, Video Overviews, แผนผังความคิด, รายงาน, คู่มือทบทวนบทเรียน, บัตรคำ, แบบทดสอบ, ชุดสไลด์ และอินโฟกราฟิก

“LM” ย่อมาจาก language model หรือโมเดลภาษา ชื่อนี้อธิบายแนวคิดของเครื่องมือมาตลอด นั่นคือสมุดบันทึกที่มีโมเดลภาษาซึ่งอ่านเฉพาะสิ่งที่คุณใส่ให้

## NotebookLM ทำงานอย่างไร

การใช้ NotebookLM มีอยู่สามขั้นตอน และคุณภาพของผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับขั้นตอนแรกเป็นหลัก สำหรับคำแนะนำฉบับเต็มพร้อมพรอมต์ โปรดดูคู่มือของเราเกี่ยวกับ[วิธีใช้ NotebookLM](/th/blog/how-to-use-notebooklm)

![วิธีใช้ NotebookLM ในสามขั้นตอน: เพิ่มแหล่งข้อมูล ถามคำถามที่มีอ้างอิง และสร้างสื่อทบทวนบทเรียนใน Studio](/images/blog/notebooklm/th/how-to-use-notebooklm.jpg)

### 1. เพิ่มแหล่งข้อมูล

สร้างสมุดบันทึกแล้วเพิ่มเนื้อหาที่ต้องการใช้ คุณอัปโหลด PDF, ไฟล์ข้อความและ Markdown, เอกสาร Word รวมถึงไฟล์เสียงอย่าง MP3 และ WAV ได้ จาก Google Drive คุณเพิ่ม Docs, Slides (สูงสุด 100 สไลด์) และ Sheets (จำกัดที่ 100,000 โทเคน) ได้ คุณวาง URL ของหน้าเว็บได้ และถ้ามีหลายลิงก์ก็วางพร้อมกันโดยคั่นด้วยช่องว่างหรือขึ้นบรรทัดใหม่ได้ ข้อความที่คัดลอกมาก็วางเป็นแหล่งข้อมูลแยกต่างหากได้เช่นกัน ลิงก์ YouTube ก็รองรับ โดยมีเงื่อนไขที่จะอธิบายด้านล่าง ไฟล์เสียงจะถูกถอดความตอนนำเข้า และสิ่งที่ NotebookLM เก็บไว้คือข้อความ

### 2. ถามคำถาม

แชทจะตอบจากแหล่งข้อมูลที่เลือกไว้ แต่ละข้อที่ตอบมีหมายเลขอ้างอิง เมื่อวางเมาส์เหนือหมายเลขหรือคลิก จะเห็นข้อความต้นทาง คุณเลือกหรือยกเลิกการเลือกแหล่งข้อมูลได้ เพื่อจำกัดคำถามให้เหลือเอกสารเดียวหรือขยายให้ครอบคลุมทั้งสมุดบันทึก คำถามที่ดีควรเจาะจง เช่น “งานวิจัยสองชิ้นนี้เห็นต่างกันเรื่องขนาดกลุ่มตัวอย่างตรงไหน?” ได้ผลดีกว่า “สรุปทุกอย่างให้หน่อย”

### 3. สร้างรูปแบบต่าง ๆ ใน Studio

แหล่งข้อมูลเดียวกันสามารถเปลี่ยนเป็นคู่มือการเรียน รายงานสรุป ไทม์ไลน์ บัตรคำ แบบทดสอบ แผนผังความคิด ชุดสไลด์ อินโฟกราฟิก หรือ Audio Overview ซึ่งเป็นบทสนทนาสไตล์พอดแคสต์ระหว่างโฮสต์ AI สองคนเกี่ยวกับเนื้อหาของคุณ (คู่มือ [NotebookLM Audio Overview](/th/blog/notebooklm-audio-overview) ของเราครอบคลุมรูปแบบและตัวเลือกต่าง ๆ) Video Overviews จะเพิ่มสไลด์พร้อมคำบรรยาย ผลลัพธ์เหล่านี้ทำให้ NotebookLM แตกต่างจากหน้าต่างแชต: โน้ตบุ๊กที่สร้างมาอย่างดีเพียงหนึ่งเล่มสามารถนำไปใช้ทบทวนเนื้อหาเดียวกันได้หลายวิธี

ทุกอย่างที่ตามมาขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ใส่เข้าไป สมุดบันทึกที่มีแหล่งข้อมูลชัดเจนสามรายการให้คำตอบตรงประเด็นกว่าเล่มที่อัดลิงก์เกี่ยวข้องกันหลวม ๆ ไว้สี่สิบลิงก์ การอ้างอิงจะช่วยได้ก็ต่อเมื่อแหล่งข้อมูลที่อ้างนั้นน่าเชื่อถือ

## จุดเด่นของ NotebookLM

### คำตอบที่ตรวจสอบได้

จุดเด่นที่สุดคือการอ้างอิง เมื่อคำตอบบอกว่าการบรรยายให้นิยามคำหนึ่งไว้อย่างไร คุณคลิกไปยังบรรทัดนั้นโดยตรงเพื่อยืนยันได้ สิ่งนี้ทำให้ NotebookLM เป็นมากกว่าผู้ช่วยที่พูดอย่างมั่นใจ และใกล้เคียงกับเครื่องมือช่วยวิจัยมากขึ้น คุณยังต้องอ่านสิ่งที่อ้างอิง แต่ใช้เวลาตรวจสอบเพียงไม่กี่วินาที แทนที่จะต้องค้นหาใน PDF ยาว 90 หน้า

### ชุดเนื้อหาที่มีขอบเขตชัดเจน

NotebookLM ทำงานได้ดีที่สุดเมื่อขอบเขตชัดเจน เช่น วิชาเดียว คำถามวิจัยหนึ่งเรื่อง เอกสารของลูกค้าหนึ่งราย หรือหนังสือหนึ่งเล่ม ภายในขอบเขตนั้น เครื่องมือสามารถเปรียบเทียบข้อโต้แย้ง หาว่าหัวข้อหนึ่งปรากฏตรงไหนในแหล่งข้อมูลสิบรายการ และดึงนิยาม วันที่ และข้อความอ้างอิงออกมาได้โดยไม่หลุดไปยังเว็บทั่วไป

### หลายรูปแบบจากข้อมูลชุดเดียว

นักเรียนใช้ทำบัตรคำและแบบทดสอบ นักวิจัยใช้รายงานสรุปและแผนผังความคิดเพื่อดูโครงสร้างของสาขาที่ศึกษา คนที่ถนัดเรียนรู้ผ่านการฟังใช้ Audio Overviews ระหว่างเดินทาง สมุดบันทึกเล่มเดียวรองรับทั้งหมดนี้ และไม่ต้องอัปโหลดข้อมูลใหม่เมื่อเปลี่ยนรูปแบบ

### แหล่งข้อมูลหลายประเภทอยู่ร่วมกันได้

โครงการจริงแทบไม่เคยมีข้อมูลเพียงรูปแบบเดียว NotebookLM รับทั้งสไลด์ ไฟล์บันทึกการบรรยาย บทความบนเว็บ และ PDF ของโน้ตไว้ในสมุดบันทึกเล่มเดียว แล้วใช้ทั้งหมดเป็นชุดข้อความเดียวกัน

### การแชร์

คุณแชร์สมุดบันทึกกับชั้นเรียน กลุ่มติว หรือทีมได้ ทุกคนจึงถามคำถามจากแหล่งข้อมูลชุดเดียวกัน แทนที่จะส่งต่อสรุปที่ย่อมาจากสรุปอีกที

### แผนฟรีที่ครอบคลุมงานได้มาก

นักเรียนและนักวิจัยอิสระจำนวนมากไม่จำเป็นต้องจ่ายเงินเลย ขีดจำกัดของแผนฟรีค่อนข้างเพียงพอสำหรับการทำทีละวิชาหรือทีละโครงการ

## ข้อจำกัดของ NotebookLM

### มีแหล่งอ้างอิงไม่ได้แปลว่าถูกต้อง

การอ้างอิงทำให้ตรวจสอบคำตอบได้ แต่ไม่ได้ทำให้คำตอบถูกต้อง NotebookLM อาจข้ามข้อยกเว้น ลดทอนความเห็นต่างระหว่างสองแหล่งข้อมูล หรืออธิบายรายละเอียดคลาดเคลื่อนเล็กน้อย แม้จะชี้ไปยังย่อหน้าที่ถูกต้องก็ตาม เรื่องใดที่สำคัญ ให้เปิดอ้างอิงแล้วอ่านข้อความรอบข้างด้วย

### ไม่ได้ประเมินแหล่งข้อมูลให้คุณ

หากแหล่งข้อมูลล้าสมัย มีอคติ หรือผิดไปเลย NotebookLM ก็จะตอบตามแหล่งนั้นอย่างซื่อตรง เครื่องมือไม่ได้ตัดสินว่าแหล่งใดควรมีน้ำหนักมากกว่า เว้นแต่คุณจะบอก

### มองเห็นเฉพาะข้อความ

โดยเฉพาะ YouTube นั้น NotebookLM นำเข้าเฉพาะข้อความคำบรรยายเท่านั้น สไลด์บนหน้าจอ แผนภาพบนกระดาน ตัวอย่างโค้ดที่แสดงในวิดีโอ หรือกราฟที่ผู้พูดชี้ให้ดู ไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของแหล่งข้อมูล หากข้อมูลสำคัญอยู่ในภาพแต่ไม่ได้พูดออกมา สมุดบันทึกก็ไม่มีข้อมูลนั้น

### ต้องพึ่งคำบรรยายสำหรับ YouTube

วิดีโอที่ไม่มีคำบรรยายเพิ่มเข้าไปไม่ได้ วิดีโอที่อัปโหลดมายังไม่ถึง 72 ชั่วโมงอาจยังนำเข้าไม่ได้ ข้อผิดพลาดที่คนพบมากที่สุดมีความหมายทำนองว่า “ไม่มีทรานสคริปต์” และใน NotebookLM ไม่มีตัวเลือกให้ถอดความจากเสียงแทน

### หนึ่งลิงก์ต่อหนึ่งแหล่งข้อมูล

ไม่มีการนำเข้าทั้งเพลย์ลิสต์หรือทั้งช่อง YouTube วิดีโอแต่ละรายการต้องเป็นแหล่งข้อมูลแยกกัน จึงชนเพดานจำนวนแหล่งข้อมูลต่อสมุดบันทึกได้เร็ว

### เสี่ยงต่อการเรียนรู้แบบรับข้อมูลอย่างเดียว

คู่มือทบทวนบทเรียนที่เรียบเรียงมาดีทำให้รู้สึกว่าได้เรียนไปมาก แต่การอ่านไม่เหมือนกับการนึกเนื้อหาให้ออกด้วยตัวเองหรือแก้โจทย์ NotebookLM เหมาะกับการช่วยชี้ว่าควรศึกษาอะไร มากกว่าการทำหน้าที่แทนการลงมือเรียน

### เจอเพดานระหว่างทำโครงการ

การใช้แชทและ Studio มีขีดจำกัดรายวันตามแผน วันที่ค้นคว้าหนักอาจใช้จนเต็มได้ แต่เพดานจำนวนแหล่งข้อมูลคือสิ่งที่ผู้ใช้มักเจอก่อน

## NotebookLM ฟรีไหม? ขีดจำกัดที่ควรรู้

ใช่ [NotebookLM ใช้งานได้ฟรี](/th/blog/is-notebooklm-free) สำหรับทุกคนที่มีบัญชี Google ที่รองรับ และสำหรับหลักสูตรหนึ่งหลักสูตรหรือหัวข้องานวิจัยหนึ่งหัวข้อในแต่ละครั้ง โดยปกติแล้วก็เพียงพอ ข้อจำกัดที่ส่งผลต่อวิธีสร้างสมุดบันทึกมีดังนี้:

![NotebookLM ฟรีไหม: แผนฟรีเพิ่มแหล่งข้อมูลได้ 50 รายการต่อสมุดบันทึก 500,000 คำต่อแหล่งข้อมูล และ 200 MB ต่อไฟล์ที่อัปโหลด](/images/blog/notebooklm/th/is-notebooklm-free.jpg)

| ขีดจำกัด | แผนฟรี |
| --- | --- |
| แหล่งข้อมูลต่อสมุดบันทึก | สูงสุด 50 รายการ |
| ขนาดของแหล่งข้อมูลหนึ่งรายการ | สูงสุด 500,000 คำ |
| ขนาดของไฟล์ที่อัปโหลดหนึ่งไฟล์ | สูงสุด 200 MB |
| การใช้แชทและ Studio | มีขีดจำกัดรายวันแตกต่างกันตามแผน |

ตัวเลขเหล่านี้มาจาก[หน้าช่วยเหลือเรื่องการเพิ่มแหล่งข้อมูลใน Gemini Notebook ของ Google](https://support.google.com/gemininotebook/answer/16215270) แผน Google AI แบบชำระเงิน รวมถึงรุ่น Workspace และ Education ที่เข้าเกณฑ์ จะเพิ่มเพดานจำนวนแหล่งข้อมูลต่อสมุดบันทึกและขีดจำกัดการใช้งานรายวัน Google ปรับรายละเอียดของแผนเป็นระยะ จึงควรตรวจสอบหน้าแผนปัจจุบันก่อนจ่ายเงินอัปเกรด

มีสองขีดจำกัดที่ควรใส่ใจเมื่อเนื้อหาของคุณเป็นวิดีโอ เพดาน 50 แหล่งข้อมูลนับลิงก์ YouTube แต่ละลิงก์เป็นหนึ่งแหล่ง ดังนั้นคอร์ส 60 วิดีโอจึงใส่ในสมุดบันทึกฟรีเล่มเดียวไม่หมด หากเพิ่มทีละวิดีโอ ในทางกลับกัน เพดาน 500,000 คำต่อแหล่งข้อมูลถือว่าสูง การบรรยายหนึ่งชั่วโมงได้ทรานสคริปต์ประมาณ 8,000 ถึง 10,000 คำ ไฟล์ข้อความไฟล์เดียวจึงรวมทรานสคริปต์จากวิดีโอหลายสิบรายการได้ โดยยังนับเป็นแหล่งข้อมูลเดียว ความต่างนี้คือหลักการของขั้นตอนจัดการหลายวิดีโอพร้อมกันในส่วนถัดไปของบทความ

ด้านความเป็นส่วนตัว Google ระบุว่าเนื้อหาในสมุดบันทึกจะไม่ถูกใช้ฝึกโมเดลพื้นฐาน เว้นแต่คุณจะส่งความคิดเห็น และบัญชี Workspace กับ Education ที่เข้าเกณฑ์จะได้รับการคุ้มครองเพิ่มเติม แต่นั่นไม่ได้หมายความว่าข้อมูลทุกอย่างเหมาะจะอัปโหลด ก่อนเพิ่มเนื้อหาที่มีข้อจำกัด ให้ปฏิบัติตามกฎของสถานศึกษา นายจ้าง และกฎหมายลิขสิทธิ์

## NotebookLM กับ YouTube: นำเข้าอะไรจริง ๆ

การเรียนรู้จาก YouTube เป็นหนึ่งในเหตุผลที่พบบ่อยที่สุดที่ผู้คนเปิด NotebookLM และยังเป็นจุดที่ความสับสนส่วนใหญ่เริ่มต้นขึ้นด้วย นี่คือสิ่งที่หน้าความช่วยเหลือของ Google ระบุว่าจะเกิดขึ้นเมื่อคุณ [เพิ่มวิดีโอ YouTube ลงใน NotebookLM](/th/blog/notebooklm-youtube):

![การนำเข้า YouTube ใน NotebookLM: วิดีโอสาธารณะที่มีคำบรรยายจะเป็นแหล่งข้อมูลข้อความ ส่วนวิดีโอที่ไม่มีคำบรรยายจะแจ้งว่าไม่มีทรานสคริปต์](/images/blog/notebooklm/th/notebooklm-youtube.jpg)

- **รองรับเฉพาะวิดีโอสาธารณะที่มีคำบรรยาย** คำบรรยายนั้นจะเป็นแบบที่ผู้สร้างอัปโหลดเองหรือที่ YouTube สร้างอัตโนมัติก็ได้
- **นำเข้าเฉพาะข้อความทรานสคริปต์** ภาพ ข้อความบนหน้าจอ และตัวเสียงไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของแหล่งข้อมูล
- **วิดีโอที่เพิ่งอัปโหลดอาจนำเข้าไม่สำเร็จ** วิดีโอที่อัปโหลดมายังไม่ถึง 72 ชั่วโมงอาจยังนำเข้าไม่ได้
- **ความยาวไม่ใช่ข้อจำกัด** วิดีโอยาวเท่าใดก็ใช้ได้ ตราบใดที่ไฟล์คำบรรยายไม่เกิน 500,000 คำ
- **การนำเข้าอาจล้มเหลวด้วยเหตุผลอื่น** Google ระบุถึงไฟล์คำบรรยายที่ขาดหาย วิดีโอที่ถูกระบุว่าอาจไม่ปลอดภัย และภาษาที่ยังไม่รองรับ

ในทางปฏิบัติ หมายความว่า NotebookLM อ่านแทร็กคำบรรยายเดียวกับที่คุณเห็นในแผงทรานสคริปต์ของ YouTube หากผู้สร้างเขียนคำบรรยายไว้อย่างละเอียด สมุดบันทึกก็ได้ข้อความที่เรียบร้อย หากเป็นคำบรรยายอัตโนมัติ สมุดบันทึกก็รับข้อผิดพลาดมาด้วย ทั้งชื่อที่ฟังผิด เครื่องหมายวรรคตอนที่ขาดไป และศัพท์เทคนิคที่สะกดตามที่โมเดลรู้จำเสียงคาดเดา ส่วนวิดีโอที่ไม่มีคำบรรยายเลย ซึ่งพบได้บ่อยในวิดีโอบันทึกหน้าจอ วิดีโอสั้น บทสัมภาษณ์จากช่องเล็ก และวิดีโอที่ไม่ได้ใช้ภาษาอังกฤษจำนวนมาก NotebookLM ก็ไม่มีข้อความให้อ่าน

อีกปัญหาคือจำนวนวิดีโอ ลิงก์ YouTube หนึ่งลิงก์เท่ากับหนึ่งแหล่งข้อมูล เพลย์ลิสต์คอร์ส 40 บทเรียนต้องวางลิงก์แยกกัน 40 ครั้ง และใช้ช่องไป 40 จาก 50 ช่อง หากบางบทเรียนไม่มีคำบรรยาย คอร์สที่นำเข้าก็มีเนื้อหาขาดหาย NotebookLM ไม่ได้ดึงวิดีโอแต่ละรายการออกมาจากลิงก์เพลย์ลิสต์หรือช่องให้

ทั้งหมดนี้ไม่ใช่ข้อบกพร่องเมื่อมองตามเป้าหมายของ NotebookLM ซึ่งเป็นสมุดบันทึกสำหรับคิดวิเคราะห์จากข้อความ ส่วนการดึงข้อความออกจากวิดีโอเป็นอีกงานหนึ่ง และเป็นงานที่ transcript.im ทำ

## NotebookLM เทียบกับ transcript.im: ทำหน้าที่ต่างกัน

ทั้งสองเครื่องมือเกี่ยวข้องกับ YouTube และใช้ AI จึงชวนให้มองว่าเป็นคู่แข่งกัน แต่จริง ๆ แล้วทั้งคู่ทำงานคนละช่วงในกระบวนการเดียวกัน transcript.im เปลี่ยนวิดีโอเป็นข้อความ ส่วน NotebookLM คิดวิเคราะห์จากข้อความที่คุณมีอยู่แล้ว

![YouTube Transcript เทียบกับ NotebookLM: transcript.im เปลี่ยนลิงก์วิดีโอเป็นข้อความพร้อมเวลา และ NotebookLM ตอบคำถามเกี่ยวกับข้อความนั้น](/images/blog/notebooklm/th/youtube-transcript.jpg)

| | transcript.im | NotebookLM |
| --- | --- | --- |
| หน้าที่หลัก | ดึงคำพูดออกจากวิดีโอหรือไฟล์เสียง | ทำความเข้าใจและถามคำถามเกี่ยวกับชุดแหล่งข้อมูล |
| ข้อมูลนำเข้า | ลิงก์วิดีโอจาก YouTube, TikTok, Instagram, Facebook, X หรือ LinkedIn หรือไฟล์ที่อัปโหลด | เอกสาร หน้าเว็บ เสียง ข้อความที่วาง และวิดีโอ YouTube ที่มีคำบรรยาย |
| วิดีโอที่ไม่มีคำบรรยาย | ถอดความจากเสียงด้วย AI | นำเข้าไม่ได้ |
| เพลย์ลิสต์และช่อง | ลิงก์เดียวจัดวิดีโอทุกรายการเข้าคิว และส่งกลับเป็นชุดที่มีป้ายกำกับ | หนึ่งวิดีโอต่อหนึ่งแหล่งข้อมูล ไม่มีการนำเข้าเพลย์ลิสต์หรือช่อง |
| ผลลัพธ์ | ทรานสคริปต์พร้อมเวลาสำหรับอ่าน ค้นหา คัดลอก แปล หรือส่งออกเป็น TXT, SRT, VTT, Markdown หรือ JSON | คำตอบพร้อมอ้างอิง คู่มือทบทวนบทเรียน บัตรคำ แบบทดสอบ แผนผังความคิด Audio Overviews และ Video Overviews |
| เวลา | เก็บไว้ทุกบรรทัด รวมถึงในไฟล์ส่งออก SRT และ VTT | ไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของแหล่งข้อมูล YouTube ที่นำเข้า |
| เหมาะเมื่อ | คุณต้องการถ้อยคำตรงตามวิดีโอ วิดีโอทั้งชุด หรือไฟล์ | คุณต้องการศึกษา เปรียบเทียบ และถามคำถามเกี่ยวกับเนื้อหาที่มีเป็นข้อความอยู่แล้ว |

### จุดที่ NotebookLM ทำได้ดีกว่า

หากเนื้อหาของคุณเป็นข้อความอยู่แล้ว เช่น งานวิจัย โน้ต สไลด์ และบทความ NotebookLM เป็นพื้นที่ที่เหมาะกับการคิดวิเคราะห์มากกว่า จุดแข็งหลักคือคำตอบพร้อมอ้างอิงจากเอกสารหลายฉบับ สื่อทบทวนบทเรียนที่สร้างจากสมุดบันทึกเล่มเดียว Audio Overviews และการแชร์กับกลุ่ม ส่วน transcript.im ไม่ได้ออกแบบมาเป็นสมุดบันทึกหลายแหล่งข้อมูลแบบนั้น แม้ transcript.im จะมีสรุปด้วย AI และแชทเกี่ยวกับทรานสคริปต์ แต่เน้นวิดีโอที่คุณเพิ่งถอดความ ไม่ใช่เอกสารสารพัดประเภทห้าสิบฉบับ

### จุดที่ transcript.im ทำได้ดีกว่า

หากเนื้อหาเป็นวิดีโอ transcript.im คือขั้นตอนที่ NotebookLM ขาดไป โดยอ่านแทร็กคำบรรยายของผู้สร้างเมื่อมี และถอดความจากเสียงเมื่อไม่มี วิดีโอที่ NotebookLM ไม่รับจึงยังเปลี่ยนเป็นข้อความได้ พร้อมเก็บเวลาไว้เพื่อย้อนจากข้อความอ้างอิงกลับไปยังช่วงที่พูดประโยคนั้น คุณส่งออกไฟล์เป็นรูปแบบที่เครื่องมืออื่นต้องการ แปลทรานสคริปต์โดยคงเวลาไว้ และใช้กับแพลตฟอร์มที่ NotebookLM อ่านไม่ได้เลย เช่น วิดีโอ TikTok, Instagram และ LinkedIn ได้ อีกทั้งยังรับลิงก์เพลย์ลิสต์หรือช่องเป็นงานเดียว แทนที่จะต้องทำสี่สิบงาน

### จุดที่ทั้งคู่ยังทำไม่ได้

ไม่มีเครื่องมือใดมองเห็นสิ่งที่อยู่บนหน้าจออย่างเดียว ทรานสคริปต์บันทึกคำพูด ดังนั้นสไลด์ที่ไม่ได้อ่านออกเสียง โค้ดที่แสดงโดยไม่มีคำบรรยายเสียง และการสาธิตแบบเงียบ จะไม่อยู่ในผลลัพธ์ของทั้งสองเครื่องมือ สำหรับวิดีโอแบบนั้น ให้เปิดวิดีโอไว้ข้างโน้ต

วิธีใช้ที่ได้ผลจึงไม่ใช่การเลือกเพียงตัวเดียว ใช้ transcript.im ดึงข้อความครบถ้วนพร้อมเวลาออกจากวิดีโอ แล้วนำข้อความนั้นไปเป็นแหล่งข้อมูลให้ NotebookLM

## ทรานสคริปต์ YouTube แบบหลายวิดีโอสำหรับ NotebookLM

ขั้นตอนนี้เหมาะกับคนที่มีวิดีโอมากกว่าไม่กี่รายการ ไม่ว่าจะเป็นเพลย์ลิสต์คอร์สเรียน ช่องรวมการประชุม รายการพอดแคสต์ย้อนหลัง หรือชุดวิดีโอคู่แข่งที่ต้องวิเคราะห์ โดยจัดการปัญหาสามข้อที่กล่าวไปพร้อมกัน ทั้งวิดีโอไม่มีคำบรรยาย หนึ่งลิงก์ต่อหนึ่งแหล่งข้อมูล และเพดาน 50 แหล่งข้อมูล

![ขั้นตอนถอดความ YouTube หลายวิดีโอ: ลิงก์เพลย์ลิสต์เดียวกลายเป็นชุดทรานสคริปต์ที่มีป้ายกำกับ แล้วรวมเป็นแหล่งข้อมูลไม่กี่รายการใน NotebookLM](/images/blog/notebooklm/th/bulk-youtube-transcript.jpg)

### 1. วางลิงก์เพลย์ลิสต์หรือช่อง

ในหน้า[ทรานสคริปต์เพลย์ลิสต์ YouTube](/th/youtube-playlist-transcript) URL ของเพลย์ลิสต์เพียงลิงก์เดียวจะจัดวิดีโอทุกรายการเข้าคิวตามลำดับของเพลย์ลิสต์ ส่วนหน้า[ทรานสคริปต์ช่อง YouTube](/th/youtube-channel-transcript) ใช้ URL ของช่องเพียงลิงก์เดียวเพื่อจัดวิดีโอสาธารณะที่ช่องอัปโหลดเข้าคิว วิดีโอจะประมวลผลพร้อมกัน คอร์สยาวจึงได้ผลลัพธ์กลับมาเป็นชุด แทนที่จะได้ทีละวิดีโอ

### 2. ให้ระบบเติมส่วนที่ขาด

หากวิดีโอมีแทร็กคำบรรยาย ระบบจะอ่านจากแทร็กนั้น ส่วนวิดีโอที่ไม่มีคำบรรยายจะถอดความจากเสียง แทร็กคำบรรยายที่ขาดไปจึงไม่ทำให้เนื้อหาคอร์สเป็นช่องโหว่อีกต่อไป ทรานสคริปต์แต่ละรายการมีชื่อวิดีโอกำกับและเก็บเวลาไว้

### 3. ตรวจสอบส่วนที่คุณจะนำไปใช้จริง

ค้นหาคำที่สนใจจากทั้งชุด แล้วสุ่มตรวจชื่อ ตัวเลข และศัพท์เทคนิคเทียบกับวิดีโอ ทั้งคำบรรยายอัตโนมัติและการถอดความด้วย AI อาจฟังชื่อที่ไม่คุ้นเคยผิด การแก้ตอนนี้ช่วยให้ NotebookLM อ้างอิงชื่อที่สะกดถูกต้องในภายหลัง

### 4. ส่งออกในรูปแบบที่ NotebookLM อ่านได้ดี

TXT แบบข้อความล้วนหรือ Markdown เหมาะที่สุดสำหรับสมุดบันทึก โดย Markdown เก็บชื่อวิดีโอแต่ละรายการเป็นหัวข้อ ทำให้ NotebookLM แยกขอบเขตระหว่างบทเรียนได้ชัดเจน และคุณอ่านการอ้างอิงได้ง่าย

### 5. จัดกลุ่มทรานสคริปต์ให้พอดีกับเพดานแหล่งข้อมูล

เนื่องจากหนึ่งแหล่งข้อมูลรองรับได้สูงสุด 500,000 คำ คุณจึงไม่จำเป็นต้องแยกหนึ่งแหล่งต่อหนึ่งวิดีโอ รวมทรานสคริปต์ที่เกี่ยวข้องกันเป็นไฟล์ไม่กี่ไฟล์ เช่น หนึ่งไฟล์ต่อหน่วยการเรียน หรือหนึ่งไฟล์ต่อเดือนที่อัปโหลด โดยคงชื่อวิดีโอแต่ละรายการเป็นหัวข้อในไฟล์ คอร์ส 60 วิดีโอจึงใส่ในแหล่งข้อมูลหกหรือแปดรายการแทน 60 รายการได้ และยังเหลือที่ในสมุดบันทึกสำหรับสไลด์ เอกสารอ่านประกอบ และโน้ตของคุณเอง

### 6. เพิ่มไฟล์ใน NotebookLM แล้วถามคำถามข้ามไฟล์ทั้งหมด

อัปโหลดไฟล์เป็นแหล่งข้อมูล จากนั้นคำถามอย่าง “บทเรียนไหนพูดถึงการตั้งราคาบ้าง?” หรือ “คำแนะนำของผู้พูดในเรื่องนี้เปลี่ยนไปอย่างไรระหว่างตอนแรกกับตอนสุดท้าย?” ก็จะตอบได้จากทั้งชุด พร้อมอ้างอิงไปยังข้อความทรานสคริปต์ และเวลาที่อยู่ในข้อความจะพาคุณกลับไปยังช่วงที่ตรงกันในวิดีโอต้นฉบับ

ทรานสคริปต์ชุดเดียวกันยังนำไปใช้ต่อนอก NotebookLM ได้ ไฟล์เหล่านี้ใช้กับ ChatGPT, Claude หรือ Gemini ในแอปจดโน้ต หรือในสเปรดชีตได้ และไฟล์ส่งออก SRT หรือ VTT ก็นำเข้าโปรแกรมตัดต่อวิดีโอได้โดยตรง การถอดความครั้งเดียวแล้วเก็บไฟล์ไว้จึงทำให้คุณไม่ถูกผูกอยู่กับสมุดบันทึกเพียงเครื่องมือเดียว

ข้อแนะนำในการใช้งาน:

- **วิเคราะห์ด้วยภาษาต้นฉบับ** ถอดความเป็นภาษาที่พูดในวิดีโอ หากกลุ่มติวต้องการภาษาอื่น ค่อยแปลทรานสคริปต์ภายหลัง โดยเวลายังคงติดอยู่กับทุกบรรทัด
- **ตั้งชื่อไฟล์ตามขอบเขตเนื้อหา** ชื่ออย่าง “หน่วยที่ 3 - บทเรียนที่ 12-18.md” ทำให้รายการแหล่งข้อมูลอ่านง่าย และเห็นชัดว่าแต่ละอ้างอิงมาจากแหล่งใด
- **เพิ่มข้อมูลใหม่ แทนที่จะสร้างใหม่ทั้งหมด** สำหรับช่องที่ยังลงวิดีโอต่อเนื่อง ให้ประมวลผลวิดีโอที่อัปโหลดใหม่ แล้วเพิ่มไฟล์ใหม่หนึ่งไฟล์ลงในสมุดบันทึก แทนการเริ่มต้นใหม่

## ใครควรใช้ NotebookLM

**ใช้ NotebookLM หาก** คุณเรียนวิชาที่มีเอกสารให้อ่านมาก เปรียบเทียบงานวิจัยหรือบทสัมภาษณ์เพื่อทำวิจัย เตรียมสอบด้วยบัตรคำและแบบทดสอบ เริ่มศึกษาสาขาใหม่จากชุดเอกสารที่กำหนดไว้ หรืออยากฟังเนื้อหาของคุณในรูปแบบ Audio Overview เครื่องมือนี้เป็นหนึ่งในตัวเลือกฟรีที่ดีที่สุดสำหรับทำงานภายในชุดแหล่งข้อมูลที่มีขอบเขตชัดเจน

**ใช้ร่วมกับเครื่องมือถอดความหาก** เนื้อหาของคุณอยู่ในวิดีโอ ทั้งการบรรยาย การพูดในงานประชุม พอดแคสต์ที่เผยแพร่บน YouTube บทสอน บทสัมภาษณ์ และเนื้อหาจากครีเอเตอร์ ล้วนต้องเปลี่ยนเป็นข้อความก่อนที่ NotebookLM จะคิดวิเคราะห์จากเนื้อหาเหล่านั้นได้อย่างน่าเชื่อถือ โดยเฉพาะเมื่อไม่มีคำบรรยาย เมื่อมีวิดีโอหลายสิบรายการ หรือเมื่อต้องมีเวลาเพื่อกลับไปหาช่วงนั้นอีกครั้ง

**มองหาเครื่องมืออื่นหาก** คุณต้องการคำตอบที่รับประกันว่าถูกต้องโดยไม่ต้องตรวจสอบ การประเมินผลอย่างเป็นทางการ การฝึกลงมือทำ หรืองานที่ขึ้นอยู่กับสิ่งที่แสดงบนหน้าจอแทนคำพูด นอกจากนี้ NotebookLM ไม่ได้ออกไปค้นหาเนื้อหาใหม่ตามกำหนดเวลา แต่ทำงานกับสิ่งที่คุณใส่ให้

## บทสรุปการรีวิว

NotebookLM คุ้มค่าที่จะใช้ เป็นตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดของเครื่องมือ AI ที่ทำงานอยู่ภายในเนื้อหาของคุณ แสดงว่าคำตอบแต่ละข้อมาจากไหน และเปลี่ยนแหล่งข้อมูลชุดเดียวเป็นวิธีเรียนรู้หลายรูปแบบ การเปลี่ยนชื่อเป็น Gemini Notebook เปลี่ยนเพียงชื่อ ไม่ได้เปลี่ยนเหตุผลที่ควรใช้ จุดอ่อนก็ชัดเจน คือเชื่อแหล่งข้อมูลที่คุณให้ ยังอาจพลาดรายละเอียด แผนฟรีจำกัดสมุดบันทึกไว้ที่ 50 แหล่งข้อมูล และสำหรับ YouTube จะเห็นเฉพาะข้อความคำบรรยายทีละวิดีโอ

วิธีใช้ให้ได้ประโยชน์สูงสุดคือป้อนข้อมูลที่ดีขึ้น สำหรับเอกสาร นั่นหมายถึงการเลือกแหล่งข้อมูลอย่างรอบคอบ ส่วนวิดีโอต้องดึงข้อความให้ครบก่อน โดยนำเพลย์ลิสต์หรือช่องไปประมวลผลผ่าน transcript.im เก็บเวลาไว้ จัดกลุ่มทรานสคริปต์เป็นไฟล์ไม่กี่ไฟล์ แล้วให้ NotebookLM ทำสิ่งที่ถนัดที่สุด