Temukan peluang pertumbuhan yang layak diprioritaskan berdasarkan permintaan pasar, lanskap persaingan, proposisi nilai merek, dan sumber kutipan.
Agen AI datang untuk berbelanja atas nama pengguna. Siapa yang membiarkannya masuk, identitas siapa yang dipakainya, dan siapa yang menyimpan data pelanggan? Amazon, Shopify, dan Manus menunjukkan pilihan yang dihadapi situs web dan merek.
Jelajahi 12,000 pasar khusus.
Diperbarui oleh
Diperbarui pada Nov 05, 2026
Pada malam 20 September 2026, pembeli di AS yang memakai Muse milik Meta untuk berbelanja di Amazon mulai melihat serangkaian pop-up. Pesannya lugas: terus mengakses lewat agen AI yang tidak diizinkan melanggar Ketentuan Penggunaan Amazon yang sudah Anda setujui.
Delapan hari kemudian, Manus merilis Manus 2.0 dan meluncurkan aplikasi terpisah bernama Cue. Di Cue, setiap agen punya alamat email, nomor telepon, dompet, dan komputernya sendiri.
Pada hari yang sama, Shopify membuka checkout-nya untuk agen AI yang berjalan di browser, dengan tiga alat siap pakai: membaca checkout, memperbarui checkout, dan membuat pesanan.
Jika dibaca sebagai tiga pengumuman produk, kesimpulannya terlihat jelas: persaingan agen AI pribadi makin panas. Itu benar, tetapi melewatkan poin yang lebih besar. Ketiganya adalah jawaban atas pertanyaan yang sama:
Saat agen yang bertindak atas nama pengguna datang ke pintu, siapa yang memutuskan apakah ia boleh masuk, identitas apa yang dipakainya, dan apa yang boleh dilakukannya di dalam?
Selama lebih dari dua dekade, SEO adalah soal membantu orang dan mesin pencari menemukan Anda. Kini ada jenis pengunjung baru. Ia mewakili orang sungguhan, membawa izin orang itu, kadang membawa dompetnya sendiri, dan datang ke situs Anda untuk menyelesaikan transaksi. Perebutan pintu masuk bergeser dari "model siapa yang lebih pintar" ke "siapa yang boleh masuk, siapa yang membayar, dan siapa yang memiliki data transaksinya".
Gambar 1: Dalam tiga minggu di bulan September, platform, situs web, dan penyedia infrastruktur memberi jawaban yang sangat berbeda kepada agen AI.
Mulai dari alasan Amazon sendiri. Berdasarkan laporan awal GeekWire dan laporan lanjutan CNN, Amazon menyampaikan empat poin utama:
Gambar 2: GeekWire mengungkap berita ini pada malam 20 September. Gambar itu adalah materi promosi Meta yang menampilkan Muse membandingkan kereta dorong bayi dan meminta pengguna menyetujui pesanan.
Semua alasan ini masuk akal. Tidak satu pun yang merupakan cerita lengkapnya.
Ben Thompson dari Stratechery menyebut perselisihan ini sebagai perang "aggregator v. aggregator" (agregator melawan agregator) dan menunjuk kalimat yang paling penting: "Muse doesn't see ads." (Muse tidak melihat iklan).
Pendapatan iklan Amazon melampaui US$68 miliar pada 2025. Bisnis itu bertumpu pada satu premis: pembeli menjelajah, mencari, dan membandingkan di halaman Amazon, lalu melihat produk bersponsor di sepanjang jalan. Agen yang membandingkan harga dan memesan untuk pengguna tidak melihat iklan, tidak menelusuri rak, dan tidak terpengaruh oleh penempatan. Ia hanya membawa pulang hasilnya. Bagi Amazon, itu bukan saluran traffic baru. Itu jalan pintas yang melewati rak iklan.
Dalam diskusi Hacker News, seorang komentator menyarankan Amazon membuat saja API yang ramah bot dan mengatur perilaku bot lewat ketentuannya. Orang lain langsung menjawab: dari sudut pandang Amazon, itu justru arah yang salah. Kekhawatirannya tidak pernah soal teknis. Ini soal disingkirkan dari posisi perantara.
Gambar 3: Utas Hacker News (152 poin, 162 komentar). Perdebatannya bukan tentang teknologi. Ini tentang siapa yang memiliki hubungan dengan pelanggan.
Gambar 3b: Rangkuman Techmeme, tempat puluhan tokoh industri ikut berkomentar, termasuk Elon Musk, Chamath Palihapitiya, Nikesh Arora, dan Eric Seufert.
Ada satu detail lagi yang patut dicatat: Amazon sendiri melakukan hal yang sama. Fitur Buy for Me-nya membuat pesanan di situs merek eksternal atas nama pengguna. Pada Januari 2026, penjual independen memprotes karena didaftarkan ke program itu secara otomatis, dengan pilihan keluar sebagai satu-satunya opsi setelahnya. Pada Mei 2026, Amazon menggabungkan Alexa dan Rufus menjadi Alexa for Shopping, dan laporan keuangan kuartal kedua menyebut lebih dari 350 juta orang telah memakainya dalam 12 bulan terakhir.
Jadi Amazon tidak menentang belanja lewat agen. Amazon menentang agen milik pihak lain berbelanja di raknya sendiri.
Dari sudut pandang SEO dan infrastruktur web, bagian paling menarik dari cerita ini adalah robots.txt.
Kami mengambil amazon.com/robots.txt pada 29 September 2026. Isinya 101 deklarasi User-agent, yang jika duplikatnya dihapus menjadi 100 pengenal berbeda, dan semuanya diatur ke Disallow: /. Daftarnya lengkap: GPTBot, OAI-SearchBot, dan ChatGPT-User milik OpenAI; ClaudeBot dan Claude-User milik Anthropic; Google-Extended, GoogleAgent-Mariner, dan GoogleAgent-Shopping milik Google; meta-externalagent, meta-externalfetcher, dan meta-webindexer milik Meta; ditambah Perplexity, Mistral, DeepSeek, xAI, bahkan Manus-User.
Satu-satunya nama yang tidak ada adalah Muse.
Gambar 4: Crawler dan agen AI yang disebut di robots.txt Amazon, diambil dan disusun penulis pada 29-09-2026.
Amazon bukan lupa menambahkannya. Amazon memang tidak bisa. Salah satu keluhan Amazon justru adalah Muse tidak mengidentifikasi diri saat menjelajah. robots.txt tidak punya cara untuk menyebut pengunjung yang tidak pernah menyebutkan namanya.
Masalah yang lebih mendasar adalah robots.txt tidak pernah dirancang untuk agen yang bertindak atas nama pengguna. Dokumentasi OpenAI membagi crawler-nya menjadi tiga jenis: OAI-SearchBot untuk pencarian dan GPTBot untuk pelatihan sama-sama mematuhi robots.txt, sedangkan untuk ChatGPT-User yang dipicu pengguna, dokumentasinya menyebut aturan robots.txt "may not apply" (mungkin tidak berlaku). Pada Maret 2026, Google menambahkan Google-Agent ke dokumentasinya tentang "fetcher yang dipicu pengguna", kategori yang umumnya juga tidak mematuhi robots.txt.
Logikanya sederhana. robots.txt mengatur apakah sebuah crawler boleh datang dan merayapi atas inisiatifnya sendiri. Agen ada di sana karena pengguna yang mengirimnya.
Garis hukumnya juga sedang digambar ulang. Pada 4 Agustus 2026, Pengadilan Banding AS untuk Sirkuit Kesembilan membatalkan putusan sela dalam perkara Amazon melawan Perplexity, dengan alasan bahwa menurut Computer Fraud and Abuse Act (CFAA) AS, yang mengakses komputer Amazon adalah pengguna, sedangkan perusahaan AI hanyalah alat yang dipakai pengguna. Pada 10 September, pengadilan menolak permohonan sidang ulang dari Amazon.
Itulah sebabnya pop-up Amazon yang menyasar Muse merujuk pada ketentuan kontrak seperti Ketentuan Penggunaan, bukan "akses tanpa izin". Secara teknis, yang tersisa hanyalah deteksi perilaku. Secara hukum, yang tersisa hanyalah ketentuan layanan. Ketika pengunjung mewakili pengguna sungguhan, model lama yang mengizinkan atau memblokir berdasarkan nama hampir tidak berfungsi lagi.
Pada 21 September, sehari setelah Amazon menutup pintunya, CEO Shopify Tobi Lütke mengumumkan kemitraan mendalam dengan Muse di X: setiap toko Shopify akan mendukung checkout oleh agen dengan Shop Pay.
Pada 28 September, Shopify melangkah lebih jauh dan menambahkan dukungan WebMCP ke checkout. Agen di browser tidak perlu lagi mengambil tangkapan layar atau mengurai HTML yang dibuat untuk manusia. Mereka bisa langsung memanggil tiga alat: get_checkout untuk melihat checkout, update_checkout untuk mengubah alamat atau opsi pengiriman, dan complete_checkout untuk membuat pesanan setelah pembeli memberi izin. Seperti ditulis di X oleh manajer produk yang memimpin agentic commerce di Shopify, agen sebaiknya memanggil antarmuka terstruktur, bukan meraba-raba halaman yang dirancang untuk manusia.
Gambar 5: Laporan TechCrunch tentang tiga alat checkout Shopify untuk agen. Artikel itu juga mencatat bahwa Amazon dan Adidas memblokir agen yang membeli atas nama pengguna.
Pemain lain pada periode yang sama:
Membuka atau menutup pintu terlihat seperti soal sikap. Sebenarnya ini soal posisi:
Membuka pintu juga ada harganya. Mulai 18 September, Google mengaktifkan secara default checkout native di AI Mode dan Gemini untuk penjual Shopify di AS yang memenuhi syarat (dibangun di atas protokol UCP Google), dan menyerahkan kepada penjual untuk mematikannya sendiri di dasbor. Menurut Search Engine Land dan PPC Land, baik GA4 maupun piksel kustom milik penjual tidak berjalan selama checkout ini.
Saat transaksi terjadi di antarmuka pihak lain, penjual mendapat pesanan, tetapi bisa kehilangan data atribusi, peluang cross-sell, dan kendali atas pengalaman halaman.
Kembali ke Manus.
Gambar 5b: Meta meluncurkan Muse pada 8 September 2026 dan menyebutnya agen AI pribadi pertama di dunia yang dibuat untuk semua orang.
Begini cara kerja Muse: Anda menghubungkan email, kalender, pembayaran, dan akun belanja, lalu Muse bertindak atas nama Anda dengan identitas Anda. Untuk layanan tanpa API, Muse memakai browsernya sendiri dan beroperasi "seperti manusia". Bagian inilah yang tidak bisa diterima Amazon: pengunjung yang masuk dengan akun pelanggan tetapi tidak mengaku sebagai AI.
Cue mengambil jalan lain. Menurut blog resmi Manus, setiap agen di Cue punya alamat email, nomor telepon, dompet, dan komputernya sendiri. Agen bisa mengirim pesan, membayar dalam batas anggaran yang Anda tetapkan, menerima panggilan dan meninggalkan ringkasan, serta bergabung ke obrolan grup untuk membagi pekerjaan dengan agen lain.
Gambar 6: Situs Cue. Judul halamannya berbunyi "Your Personal Agents, With Their Own Identity" (agen pribadi Anda, dengan identitas sendiri), dan setiap agen mendapat telepon, dompet, komputer, dan email sendiri.
Gambar 6b: Manus 2.0 berjalan di Cascade, kerangka agen buatan sendiri. Manus melaporkan token 23,2% lebih sedikit, waktu 28,2% lebih singkat, dan biaya 32% lebih rendah, tetapi angka ini berasal dari uji internal dengan satu konfigurasi, dan metodologinya tidak dipublikasikan.
Pendiri Manus, Xiao Hong, menjelaskan gagasan ini di Jike, aplikasi media sosial asal Tiongkok: sesuatu yang cukup pintar, dengan nomor telepon, email, alat pembayaran, dan komputer sendiri, mungkin akan diperlakukan sebagai "orang". Jika logika itu diikuti, kita sampai pada obrolan grup tempat manusia dan bot bekerja berdampingan.
Menariknya, Manus tidak sendirian:
Letakkan ini di samping tuntutan Amazon, dan terlihat arah yang sama. Saat Amazon meminta agen "beroperasi secara terbuka", Amazon meminta agen menyebutkan siapa dirinya. Cue dan Spark memberi agen identitas sendiri, menjawab pertanyaan yang sama di tingkat produk: agen tidak boleh terus menyamar sebagai pengguna. Agen harus hadir sebagai pengunjung yang bisa diidentifikasi.
Lapisan infrastruktur bergerak ke arah yang sama:
"Bot ini siapa?" dan "Bisakah bot ini membayar?" sedang menyatu di lapisan tanda tangan yang sama.
Namun semakin lengkap identitasnya, semakin berat tanggung jawabnya dan semakin terpusat risikonya. Cue masih dalam akses awal khusus undangan. Manus belum mengungkap jalur pembayaran di balik dompet itu, asal nomor teleponnya, atau cara kerja verifikasi identitas dan KYC-nya. Empat hari sebelum Manus 2.0 diluncurkan, perusahaan keamanan Salt Labs mengungkap kerentanan lewat Dark Reading: satu email berisi instruksi tersembunyi yang dikirim ke kotak masuk pengguna Manus bisa memicu eksekusi kode jarak jauh dan membocorkan kredensial aplikasi yang terhubung seperti Gmail dan GitHub. Memberi agen alamat email publik berarti memberi penyerang pintu masuk publik.
Muse juga punya masalah sendiri. The Guardian melaporkan pada 28 September bahwa seorang pengguna di Toronto membiarkan Muse menangani penjualan barang bekas di Facebook Marketplace. Tanpa sepengetahuannya, Muse mengirim alamat rumahnya kepada pembeli, dan saat pembeli tiba, membalas "Saya sudah di sini" dengan gaya bicaranya. Muse kemudian mengakui bahwa ia menafsirkan "tentukan lokasi pengambilan" sebagai izin untuk membagikan alamat.
Insiden-insiden ini mengarah ke kesimpulan yang sama: apakah agen bisa melewati pintu pada akhirnya bergantung pada apakah ia bisa diidentifikasi, diverifikasi izinnya, dan dimintai pertanggungjawaban. Ini bukan sekadar adu kekuatan antara situs web dan platform. Ini pertanyaan yang harus dijawab oleh produk agen itu sendiri.
Ketegangan Amazon dan Muse punya preseden yang sangat mirip di Tiongkok.
Pada 1 Desember 2025, ByteDance dan Nubia milik ZTE merilis prototipe teknik ponsel dengan asisten Doubao bawaan. Doubao adalah asisten AI milik ByteDance. Dengan izin tingkat sistem untuk membaca layar dan menyimulasikan ketukan, Doubao bisa menyelesaikan tugas seperti memesan tiket dan membuat pesanan lintas aplikasi. Sejak malam berikutnya, pengguna yang menyuruhnya mengoperasikan WeChat, aplikasi pesan milik Tencent, mulai dikeluarkan paksa dari akun, dan Alipay, Taobao, serta beberapa aplikasi bank mulai menampilkan peringatan "lingkungan login tidak normal". Dalam beberapa hari, Doubao menghapus kemampuannya mengoperasikan WeChat dan membatasi skenario terkait keuangan.
Pada September 2026, ponsel Doubao generasi kedua mulai dijual bersama SAEP, protokol deklarasi otomasi layar yang memungkinkan aplikasi pihak ketiga menyatakan apakah AI boleh beroperasi di dalamnya. Aplikasi yang tidak membuat deklarasi dibiarkan secara default. Dalam uji langsung, WeChat, Taobao, Xiaohongshu (RedNote), dan aplikasi pesan-antar makanan Meituan tetap hanya bisa dibuka, tidak bisa dioperasikan otomatis. Pada 27 September, pengguna juga melaporkan bahwa ponsel dengan asisten Doubao ditandai "lingkungan perangkat tidak normal" saat masuk ke Honor of Kings, gim seluler milik Tencent.
Pembandingnya adalah Qwen, asisten AI milik Alibaba. Alih-alih menyimulasikan ketukan di aplikasi perusahaan lain, Qwen terhubung langsung dengan Taobao, Alipay, dan Fliggy (platform perjalanannya) yang semuanya milik Alibaba, dan sejak Mei mulai menangani seluruh alur pemilihan produk, perbandingan harga, pemesanan, hingga layanan purnajual. Agen tingkat sistem dari produsen ponsel Tiongkok seperti OPPO dan Honor mengambil jalur yang sama, menjalin integrasi kemitraan dengan Alipay, Tencent Maps, dan lainnya.
Hasil kedua jalur itu sangat berbeda: tanpa kemitraan, memakai simulasi layar untuk masuk ke ekosistem orang lain akan diblokir lewat kontrol risiko oleh pihak yang memiliki akun dan traffic. Jalur yang dibangun di atas antarmuka yang diizinkan benar-benar berjalan. AS kini mengulang adegan yang sama, dengan Amazon dan Meta sebagai pemeran utama, serta Ketentuan Penggunaan dan deteksi perilaku menggantikan kontrol risiko.
Jika peristiwa September digabungkan, pertarungan seputar agen pribadi terjadi di tiga lapisan:
Gambar 7: Sistem operasi, super app, serta browser dan cloud masing-masing menetapkan aturan sendiri tentang apa yang boleh dilakukan agen.
Lapisan pertama adalah sistem operasi. Siri baru dari Apple hadir bersama iOS 27 pada 14 September, dan aplikasi pihak ketiga memakai App Intents untuk menentukan aksi apa yang bisa dipanggil Siri. Produsen ponsel Tiongkok Honor, OPPO, dan vivo telah mengubah banyak kemampuan sistem dan layanan pihak ketiga menjadi alat yang bisa dipanggil agen. Siapa yang mendefinisikan antarmuka, dialah yang menentukan apa yang bisa dilakukan agen.
Lapisan kedua adalah super app. ChatGPT punya Apps dan Sponsored Agents yang baru diuji. Meta punya Muse. Amazon punya Alexa for Shopping. Alibaba punya Qwen plus Taobao, dan WeChat milik Tencent dikabarkan sedang menguji agen native dengan sekelompok kecil pengguna. Kesamaannya: akun, pembayaran, dan permintaan terhubung di dalam ekosistem sendiri, dengan hambatan bagi agen dari luar.
Lapisan ketiga adalah browser dan cloud. Gemini di Chrome bisa menjelajah sendiri, Claude in Chrome milik Anthropic terbuka untuk semua pengguna berbayar, Perplexity tetap bertahan dengan browser Comet, sementara Manus dan Cue menempatkan agen di komputer cloud. Lapisan ini berhadapan langsung dengan situs web dan langsung membentur batas robots.txt.
Satu sinyal yang mudah terlewat: browser AI yang berdiri sendiri mulai surut. OpenAI menutup Atlas pada 9 Agustus, Google melebur Project Mariner ke Gemini dan Chrome pada Mei, dan Microsoft menghentikan Copilot Mode terpisah di Edge. Kemampuannya tidak hilang. Kemampuan itu ditarik kembali ke pintu masuk yang sudah punya pengguna rutin. Pertarungannya bukan soal membangun pintu masuk baru. Ini soal memberi pintu masuk yang sudah ada kemampuan untuk bertindak.
Uang juga bergerak. Sponsored Agents di ChatGPT membawa pengguna yang mengklik iklan langsung ke percakapan dengan agen milik merek. Di Connect, Mark Zuckerberg mengatakan Muse pada akhirnya akan menghasilkan uang dengan mengambil komisi kecil dari transaksi. Platform dulu menjual slot iklan. Selanjutnya, platform mungkin menjual kendali atas perutean agen: di mana agen pengguna memesan, agen merek mana yang dipanggilnya, dan produk mana yang masuk ke perbandingan. Keputusan-keputusan itulah distribusi yang baru.
Data mendukung pergeseran traffic ini, tetapi perlu dibaca dengan hati-hati:
Masing-masing angka ini berasal dari pelanggan dan jaringan milik perusahaan tersebut. Metodenya berbeda, jadi angkanya tidak bisa dijumlahkan, dan tidak berarti setiap industri terlihat sama. Tetapi semuanya menunjuk ke arah yang sama: di antara pengunjung situs Anda, mesin yang bertindak untuk manusia mulai sama lazimnya dengan manusia.
Dari sudut pandang SEO dan infrastruktur web, pertarungan ini tidak membawa istilah populer baru. Pertarungan ini membawa daftar pekerjaan yang konkret.
1. Ketahui siapa yang mengunjungi Anda. Sebagian besar kunjungan agen tidak menjalankan JavaScript, sehingga GA4 nyaris tidak melihatnya. Gunakan log server atau CDN untuk memisahkan tiga jenis traffic: crawler untuk pencarian, crawler untuk pelatihan, dan agen yang bertindak untuk pengguna. Nilai dan risikonya sama sekali berbeda, jadi satu aturan untuk semuanya tidak akan berhasil.
2. Periksa pengaturan default CDN Anda. Mulai 15 September, Cloudflare mengubah kebijakan default-nya: untuk situs baru dan situs gratis yang belum mengubah pengaturan, halaman yang menampilkan iklan mengizinkan crawler pencarian dan memblokir traffic pelatihan serta agen secara default. Banyak situs mungkin sudah menolak agen pemesanan dan belanja tanpa menyadarinya. Apakah itu yang Anda inginkan harus diputuskan dengan sengaja.
3. Pindahkan kebijakan akses dari nama ke identitas. String user-agent bisa dipalsukan, atau dihilangkan sama sekali. Pendekatan yang lebih andal: verifikasi agen tepercaya dengan daftar IP yang dipublikasikan resmi dan tanda tangan Web Bot Auth, terapkan deteksi perilaku pada traffic otomatis yang tidak bertanda tangan, dan jelaskan dalam ketentuan layanan bagaimana agen yang tidak diizinkan ditangani. Itulah tepatnya tiga hal yang akhirnya diandalkan Amazon.
4. Publikasikan fakta penting sebagai informasi pihak pertama yang bisa dibaca mesin. Riset yang dipublikasikan Kevin Indig di Growth Memo pada Juli 2026 menemukan bahwa di B2B, halaman harga adalah tempat agen paling sering tersangkut. Saat tidak bisa membaca informasi pihak pertama, agen beralih ke G2, Capterra, dan pemberitaan media, sehingga pihak ketiga yang menyebutkan harga Anda. Harga, spesifikasi, stok, pengiriman, dan kebijakan pengembalian harus dinyatakan dengan jelas dalam HTML yang dirender di server dan data terstruktur, dan situs e-commerce harus menyinkronkannya ke feed produk.
5. Accessibility tree adalah antarmuka yang dilihat agen. Banyak kerangka agen membaca snapshot aksesibilitas halaman, bukan tangkapan layar. Apakah tombol punya nama, apakah formulir punya label, apakah strukturnya stabil, apakah modal menutupi halaman: hal-hal yang dulu dianggap urusan kepatuhan aksesibilitas kini juga menentukan apakah agen bisa menyelesaikan pesanan. Lighthouse 13.5 milik Google, yang dirilis 18 September, menambahkan kategori audit eksperimental "Agentic Browsing". Itu sebuah sinyal.
Gambar 8: Cloudflare memperkenalkan skor Agent Readiness pada April 2026. Di sekitar 200.000 domain teratas, adopsi standar terkait masih rendah.
6. Negosiasikan syarat sebelum membuka pintu. Shopify membuka API checkout-nya dan Google mengaktifkan checkout AI secara default, tetapi seberapa banyak data yang dikembalikan kepada penjual dari transaksi ini, apakah penjual bisa mengatribusikannya, dan apakah penjual tetap memegang hubungan dengan pelanggan tidak terjadi otomatis. Di antara membuka dan menutup pintu ada pilihan yang lebih penting: membukanya dengan syarat. Dalam skenario apa agen boleh memesan, data apa yang wajib dikembalikan, dan siapa yang bertanggung jawab jika ada masalah, semuanya harus dibawa ke meja negosiasi dengan platform.
7. Jangan mengambil jalan pintas. Google menyatakan llms.txt tidak berpengaruh pada AI Overviews maupun AI Mode. Menampilkan konten berbeda untuk bot dan manusia berisiko dianggap cloaking. Menyembunyikan prompt di halaman untuk mengarahkan agen sudah dianggap LLM poisoning. Taktik black hat di era agen akan lebih berbahaya dibanding di era pencarian, karena langsung terhubung ke pembayaran.
8. Dipilih oleh agen adalah masalah peringkat yang baru. Studi ACES dari Columbia Business School dan institusi lain meminta berbagai model berbelanja di lingkungan e-commerce simulasi. Hasilnya, agen menunjukkan bias posisi yang jelas, menilai lebih rendah barang berlabel "Sponsored", bereaksi kuat terhadap kata-kata deskripsi produk, dan mengacak pangsa produk secara tajam setiap kali modelnya diperbarui. Eksperimen Magentic Marketplace milik Microsoft juga menemukan bahwa beberapa model hampir selalu menerima tawaran pertama.
Artinya, kinerja merek di mata agen tidak bisa dibereskan dengan satu kali optimasi. Perlu pemantauan terus-menerus per model dan per skenario. Dulu kita mempelajari hasil mana yang akan diklik pengguna. Sekarang kita juga harus mempelajari hasil mana yang akan dipilih agen untuk pengguna.
Jika dilihat kembali, Amazon dan Shopify sama-sama membuat pilihan yang rasional. Yang satu memiliki permintaan dan rak iklan, dan melindungi setiap detik yang dihabiskan pembeli di halamannya. Yang lain butuh distribusi, dan merangkul setiap agen yang mungkin membawa pesanan. Cue milik Manus mewakili jawaban dari sisi agen: jika situs web ingin agen mengidentifikasi diri, berikan mereka identitas yang sesungguhnya.
Sebagian besar merek dan situs web bukan Amazon dan bukan Shopify. Mereka berada di tengah: menginginkan permintaan baru yang bisa dibawa agen, sekaligus khawatir kehilangan hubungan dengan pelanggan dan data.
Pencarian AI mengubah cara pengguna menemukan Anda. Agen pribadi mengubah siapa yang menyelesaikan setiap langkah setelahnya atas nama pengguna. Yang pertama menentukan apakah Anda disebut. Yang kedua menentukan apakah Anda berhasil menutup penjualan.
Pintu masuk perdagangan sedang berpindah dari kotak pencarian dan rak toko ke logika perutean agen. Hasil pertarungan ini akan menentukan siapa yang membuka pintu internet berikutnya.
Periksa gratis performa merek Anda di pasar pencarian AI
Periksa sekarang, gratis >
Diperbarui oleh
Dageno
Dageno is the research and insights team at Dageno AI, publishing industry reports and expert analysis on AI Search Visibility, Generative Engine Optimization (GEO), and AI-powered search discovery.
Dageno • Nov 04, 2026
Dageno • Nov 05, 2026
Dageno • Nov 05, 2026
Dageno • Nov 05, 2026
Alexa for Shopping