Akhir Era SEO? Awal Optimalisasi Pemasaran untuk AI Agent

• AI agent muncul sebagai perantara baru dalam perjalanan pembelian pemasaran, dan struktur funnel lama mulai terurai
• Pencarian "zero-click" mendorong keputusan pembelian hanya melalui respons AI tanpa titik kontak dengan brand
• Jumlah pengunjung ke situs web perusahaan menurun, sementara trafik rujukan dari AI meningkat secara eksplosif
• Kini brand perlu menyusun strategi konten yang dapat dipahami dan dimanfaatkan AI, dan pendekatan SEO lama saja punya keterbatasan
• Untuk beradaptasi dengan sukses, dibutuhkan pendekatan 3 tahap: mengamankan metrik pengukuran baru → mengoptimalkan eksposur AI → menyusun strategi berbasis eksperimen cepat

AI menjadi pusat perjalanan pembelian

Dari era pelanggan mencari sendiri, menuju era AI yang merekomendasikan

• Pengguna mencari produk lewat Google, Bing, dan lainnya lalu membuat keputusan pembelian hanya dari ringkasan AI, atau langsung mencari lewat LLM seperti ChatGPT
  • Survei Bain & Company: 80% konsumen AS menyelesaikan lebih dari 40% seluruh pencarian hanya dengan respons berbasis AI
  • HubSpot: jumlah pengunjung situs web perusahaan turun hingga 30%
  • Adobe: per Februari 2025, trafik masuk melalui AI naik 1200% dibanding Juli 2024

Runtuhnya funnel pembelian lama dan munculnya funnel berpusat pada AI

• Funnel tradisional

  • Perjalanan pembelian digital sebelumnya terdiri dari alur linear dan manual seperti pencarian → klik → perbandingan → eksplorasi unduhan/review
  • Di setiap tahap dibutuhkan upaya dari pengguna, yang pada akhirnya meningkatkan tingkat drop-off
  • Khususnya untuk pembelian yang kurang penting atau impulsif, perjalanan yang kompleks mendorong pengguna membatalkan pembelian

• Funnel berbasis AI

  • Pencarian berbasis AI mengurangi beban pengguna dengan menangani tahap-tahap kompleks tersebut sebagai perwakilan
    • AI melakukan ringkasan, perbandingan, rekomendasi, dan respons yang dipersonalisasi
  • Semakin banyak data preferensi individu yang dipelajari, kualitas respons AI juga terus meningkat
    • Pelanggan bisa membuat keputusan tanpa harus mengeksplorasi secara sadar
  • Kemajuan teknologi (scaling, arsitektur, infrastruktur, dll.) mempercepat performa AI

• Tingkat konversi pembelian berbasis AI sudah terlihat nyata

  • Analisis Adobe: tingkat konversi melalui pencarian berbasis AI sedang memperkecil jarak dengan metode pencarian lama
  • Scrunch AI: pada beberapa jalur pembelian, tingkat konversinya lebih dari 2x dibanding pencarian Google

• Funnel tempat marketer dan brand menghilang

  • Perjalanan pembelian pelanggan dijalankan oleh AI dalam bentuk ringkasan AI → rekomendasi produk → prediksi preferensi → pilihan
  • Brand memiliki semakin sedikit peluang untuk tampil di hadapan pelanggan, dan makin sulit membangun diferensiasi maupun kepercayaan
  • Dalam beberapa kasus, pelanggan yang tadinya hanya tertarik bisa sampai ke rekomendasi pembelian hanya lewat satu respons AI
  • Akibatnya funnel lama terpecah menjadi bagian-bagian kecil, dan AI, bukan pelanggan, yang mengendalikan alur funnel

• Bidang yang bertransisi paling cepat

  • Bidang pembelajaran, belanja, dan rekomendasi gaya bergerak sangat cepat ke perjalanan pembelian berbasis AI
  • Penyebab utama:
    • Pengguna lebih terbuka untuk berbagi data pribadi
    • Pilihan dengan harga dan tingkat kepentingan yang rendah
    • Risiko rendah jika memilih dengan salah

• Menanggapi funnel yang telah berubah

  • Kebangkitan AI referral berarti perubahan yang belum pernah terjadi sebelumnya bagi tim marketing dan sales
  • Jika perusahaan tidak mengoptimalkan untuk funnel yang berpusat pada AI agent, kehilangan calon pelanggan sudah mulai terjadi

    Masalahnya, perusahaan bahkan mungkin tidak menyadari kehilangan ini

  • Dulu pelanggan meninggalkan 'titik kontak eksplorasi' saat mengunjungi situs web atau mengunduh konten
    • Contoh: page view, klik iklan, pengisian formulir, langganan email, dll. → lalu bisa ditindaklanjuti lewat pemasaran ulang
  • Namun dalam funnel pembelian berbasis AI, proses eksplorasi ini hanya terjadi di dalam AI, dan brand bisa jadi bahkan tidak sempat masuk ke funnel

• Proses keputusan pembelian saat brand menghilang

  • Eksplorasi → evaluasi → pemilihan kandidat semuanya berlangsung secara tak terlihat di dalam AI
  • Jika brand tidak langsung teringat, atau AI tidak menyebut brand tersebut, maka brand bahkan tidak masuk daftar pilihan
    • Pengecualian: pelanggan pembelian ulang atau pelanggan dengan loyalitas brand tinggi masih bisa langsung menuju brand

• Tiga jalur perjalanan pelanggan

  • Kunjungan langsung ke situs web brand
    • Berlaku untuk pelanggan loyal atau pelanggan pembelian berulang
  • Alur pembelian yang dimediasi AI
    • AI menjalankan seluruh proses dari pencarian, perbandingan, rekomendasi, hingga pembayaran
    • Pelanggan bisa mengambil keputusan hanya dengan melihat respons AI
  • Kelompok pelanggan yang tidak menggunakan AI generatif
    • Masih menggunakan pencarian dan eksplorasi lama
    • Namun bahkan mereka pun tetap terdampak oleh ringkasan AI dalam hasil pencarian

AI berperan sebagai gerbang baru yang 'memfilter' brand di tahap awal funnel pembelian, dan strategi pemasaran berbasis titik kontak lama semakin kehilangan daya

Kriteria konten yang dianggap penting oleh LLM

• Ke depan, yang dibutuhkan bukan dikotomi SEO tradisional vs optimalisasi AI, melainkan optimalisasi strategi konten untuk semua jalur
• Untuk kanal lama (kunjungan langsung, pencarian umum, dll.), prinsip seperti perancangan perjalanan yang dipersonalisasi dan meminimalkan friksi masih tetap berlaku
• Namun untuk trafik yang datang melalui AI agent, berlaku standar nilai yang sama sekali berbeda dari SEO tradisional

• Cara LLM menilai konten brand

  • LLM tidak mempercayai klaim brand hanya dari pernyataan brand itu sendiri
    • Sebaliknya, LLM menilai penting sumber pihak ketiga yang dapat memverifikasi klaim itu (earned media, review, forum, dll.)
  • Hasil analisis Scrunch AI:
    • Dari respons AI untuk kueri pencarian yang tidak menyertakan nama brand, lebih dari 90% berbasis konten eksternal
    • Bahkan untuk respons yang menyebut nama brand, lebih dari 60% mengutip konten dari sumber non-brand

• Lima karakteristik konten yang disukai LLM

  • Gaya bahasa
    • Dibanding webinar atau konten yang berpusat pada gambar,
    • LLM lebih menyukai kalimat kaya bernuansa percakapan seperti blog atau tulisan penjelas
  • Struktur yang ramah agent
    • Daftar yang rapi, definisi, dan format bergaya panduan cocok bagi LLM untuk merangkum informasi
  • Situs bersih yang bisa di-scrape
    • Halaman lama dan penjejalan keyword berlebihan yang dahulu dibuat untuk SEO justru menimbulkan kebingungan
    • Pengindeksan yang akurat dan halaman terbaru yang terstruktur lebih efektif
  • Verifikasi berbasis otoritas eksternal (Off-site earned authority)
    • Kutipan di artikel media, ulasan ahli, dan media eksternal yang kredibel memberi keandalan
  • Percakapan pelanggan yang mendalam di luar situs (Off-site deep customer conversations)
    • Penyebutan aktif di forum, situs review, komunitas, dll. merupakan aset utama untuk meningkatkan
    • backlink dan kepercayaan terhadap brand

Strategi 3 tahap untuk menghadapi era LLM

• Sejumlah perusahaan terdepan sudah menganalisis dampak konversi trafik rekomendasi AI terhadap bisnis, dan berinvestasi untuk meningkatkan kinerja pemasaran berbasis LLM
• Untuk cepat beradaptasi dengan perubahan ini, diperlukan pendekatan 3 tahap yang berfokus pada eksekusi seperti berikut

• 1. Definisikan metrik inti yang baru

  • Untuk memahami arus pelanggan yang berubah dengan benar,
    dibutuhkan indikator kinerja baru di luar trafik web lama
  • Agar nilai yang diciptakan trafik AI bisa divisualisasikan,
    perusahaan harus bisa menangkap dan melacak sumber utama lead pemasaran

• 2. Bangun intelligence analisis funnel

  • Dampak LLM terhadap funnel pelanggan saat ini, dan
    potensi perubahan di masa depan, harus dianalisis secara berkelanjutan
  • Kuncinya adalah memvisualisasikan struktur funnel berbasis AI dan status eksposur brand, lalu
    mengelolanya dalam bentuk scorecard yang dapat diperbarui
  • Karena dengan input yang sama pun LLM bisa menghasilkan hasil yang sama sekali berbeda dari pencarian tradisional,
    dibutuhkan alat yang dapat mengukur perbedaan ini

• 3. Buat hipotesis yang bisa diuji dan lakukan pengujian cepat

  • Setelah titik perbaikan ditemukan,
    perlu menetapkan prioritas dan menjalankan eksperimen cepat
  • Untuk itu diperlukan pengujian iteratif yang cepat dan sistem alokasi sumber daya berbasis dampak
  • Tim marketing harus melalui influence experiments
    untuk menguji dan memperluas jenis konten yang lebih mudah terekspos oleh AI

LLM mulai memfilter bahkan sebelum pelanggan bertemu brand
→ Mustahil merespons hanya dengan strategi SEO lama
→ Strategi optimalisasi konten yang mempertimbangkan LLM harus diterapkan agar terbentuk siklus yang positif

Kesimpulan: optimalkan bukan untuk manusia, tetapi untuk "AI agent"

• Pemasaran yang sukses di era LLM bukan sekadar membujuk manusia, melainkan membuat AI mempercayai dan merekomendasikan brand Anda
• Semakin kuat konten internal, kepercayaan eksternal, dan konten berbasis percakapan pengguna yang dimiliki, semakin sering dan semakin positif AI akan menyebut brand
• Artinya, merancang konten bukan hanya untuk manusia tetapi juga untuk AI agent menjadi tugas inti pemasaran

[zziuni]

Memang benar.. tapi dari sisi respons teknis, hal yang perlu dilakukan (untuk saat ini) sepertinya tidak jauh berbeda dari penanganan SEO yang ada saat ini