Temukan peluang pertumbuhan yang layak diprioritaskan berdasarkan permintaan pasar, lanskap persaingan, proposisi nilai merek, dan sumber kutipan.
Panduan praktis berisi 10 strategi yang membantu merek Anda ditemukan, dikutip, dan direkomendasikan dalam pencarian AI di ChatGPT, Google AI Mode, dan Perplexity, mulai dari analisis kompetitor dan niat pencarian hingga pemantauan berkelanjutan.
Jelajahi 12,000 pasar khusus.
Diperbarui oleh
Diperbarui pada Nov 12, 2026
Saat calon pelanggan bertanya kepada ChatGPT, "Apa perangkat lunak CRM terbaik untuk bisnis kecil?", apakah merek Anda akan muncul dalam daftar rekomendasi?
Saat pengguna membandingkan produk yang berbeda melalui Google AI Mode, akankah AI mendeskripsikan keunggulan Anda dengan akurat, atau apakah AI akan memprioritaskan untuk merekomendasikan kompetitor?
Saat Perplexity menjawab pertanyaan terkait industri Anda, akankah AI mengutip situs resmi dan dokumentasi produk Anda, atau justru mengutip kompetitor dan situs web pihak ketiga?
Pertanyaan-pertanyaan ini mengubah cara bisnis memandang peringkat pencarian.
Dahulu, optimasi pencarian terutama berfokus pada apakah suatu halaman web dapat mencapai sepuluh besar hasil Google. Kini, bisnis juga perlu memperhatikan apakah merek mereka dapat masuk ke dalam jawaban yang dihasilkan AI dan menjadi produk yang dipertimbangkan, dibandingkan, serta pada akhirnya dipilih oleh pengguna.
Inilah sebabnya mengapa semakin banyak tim pemasaran mulai meneliti Cara Mendapatkan Peringkat di Pencarian AI (How to Rank in AI Search).
Berbeda dengan SEO tradisional, peringkat pencarian AI tidak hanya melibatkan halaman web dan kata kunci, tetapi juga entitas merek, informasi produk, maksud pencarian (search intent) pengguna, hubungan kompetitif, dan sumber informasi yang digunakan oleh AI.
Artikel ini memperkenalkan 10 strategi praktis optimasi pencarian AI untuk membantu Anda:
Peringkat Pencarian AI (AI Search Ranking) mengacu pada visibilitas dan kinerja kompetitif relatif dari suatu merek, produk, atau konten dalam pengalaman pencarian AI.
Pada mesin pencari tradisional, peringkat biasanya berkaitan dengan posisi halaman web dalam hasil pencarian untuk kata kunci tertentu.
Namun, dalam pencarian AI, pengguna mungkin menerima jawaban yang disintesis secara langsung, yang berisi berbagai merek, rekomendasi produk, catatan perbandingan, dan sumber referensi.
Sebagai contoh, seorang pengguna bertanya:
Apa perangkat lunak manajemen proyek terbaik untuk tim jarak jauh skala kecil?
AI mungkin akan memberikan beberapa produk dan menjelaskan fitur utama, kasus penggunaan, karakteristik harga, serta keterbatasan masing-masing produk.
Dalam kasus ini, peringkat bukan lagi sekadar masalah posisi halaman web; hal ini melibatkan berbagai dimensi.
| Dimensi | Pertanyaan yang diukur |
|---|---|
| Visibilitas Merek | Apakah AI menyebutkan merek Anda? |
| Rekomendasi | Apakah AI secara aktif mencantumkan merek Anda sebagai opsi yang layak dipertimbangkan? |
| Posisi Jawaban | Di bagian mana jawaban tersebut merek Anda muncul? |
| Pangsa Suara (Share of Voice) | Seberapa besar eksposur merek Anda dibandingkan dengan kompetitor? |
| Visibilitas Kutipan | Apakah AI mengutip situs web atau konten terkait Anda? |
| Cakupan Maksud Pencarian | Dalam kebutuhan pengguna dan skenario pembelian apa merek Anda muncul? |
Satu perbedaan yang sering terlewatkan adalah bahwa merek yang disebutkan tidak berarti direkomendasikan, dan situs web yang dikutip juga tidak berarti merek tersebut direkomendasikan.
Sebagai contoh, ChatGPT mungkin mengutip situs web Anda sebagai sumber informasi industri, tetapi di saat yang sama merekomendasikan produk perusahaan lain kepada pengguna.
Jadi, jika Anda ingin benar-benar meningkatkan kinerja pencarian AI, bisnis perlu mengamati eksposur merek, rekomendasi, dan kutipan konten secara terpisah, alih-alih hanya berfokus pada satu metrik saja.
SEO tradisional dan optimasi pencarian AI bukanlah dua sistem yang sepenuhnya terpisah.
Google telah menyatakan secara eksplisit bahwa praktik terbaik SEO yang ada saat ini tetap berlaku untuk AI Overviews dan AI Mode; tidak ada persyaratan teknis tambahan khusus yang diperlukan untuk kedua fitur tersebut.
Namun, pencarian AI menghadirkan dimensi observasi baru dan skenario kompetitif yang baru.
| Dimensi Perbandingan | SEO Tradisional | Optimasi Pencarian AI |
|---|---|---|
| Tujuan optimasi | Meningkatkan peringkat pencarian halaman web | Meningkatkan visibilitas merek, produk, dan konten dalam jawaban AI |
| Subjek penelitian | Kata kunci dan halaman web | Pertanyaan pengguna, skenario pembelian, merek, dan sumber informasi |
| Kompetitor utama | Situs web yang bersaing untuk kata kunci yang sama | Merek kompetitor yang benar-benar muncul dalam jawaban AI |
| Hasil utama | Peringkat, impresi, klik, trafik organik | Penyebutan merek, rekomendasi, kutipan, pangsa suara kompetitif |
| Strategi konten | Memenuhi maksud pencarian kata kunci | Menjawab pertanyaan spesifik dengan informasi yang dapat diverifikasi |
| Pemantauan kinerja | GSC, pelacakan peringkat, dll. | Data SEO + Analisis jawaban AI dan visibilitas merek |
Misalkan sebuah bisnis menjual perangkat lunak manajemen proyek.
Dalam Google Search, kompetitor utamanya mungkin adalah media teknologi dan situs perbandingan perangkat lunak dengan artikel-artikel yang memiliki otoritas tinggi.
Namun dalam jawaban rekomendasi produk ChatGPT, produk yang sebenarnya perlu dibandingkan mungkin adalah Asana, ClickUp, Monday.com, dan Notion.
Ini berarti bisnis tidak dapat menentukan strategi pencarian AI mereka hanya berdasarkan peringkat kata kunci Google.
Mereka juga perlu memahami merek mana yang direkomendasikan AI dalam skenario tertentu, serta bagaimana rekomendasi tersebut berkaitan dengan karakteristik produk dan informasi sumber.
Jika Anda tidak mengetahui bagaimana kinerja merek Anda saat ini dalam pencarian AI, sulit untuk memutuskan dari mana harus memulai pengoptimalan.
Jadi, langkah pertama bukanlah langsung menerbitkan lebih banyak artikel, melainkan menetapkan data dasar (baseline).
Anda perlu menjawab pertanyaan-pertanyaan berikut:
Sebagai contoh, perusahaan yang menjual perangkat lunak dukungan pelanggan B2B dapat memulai dengan pertanyaan-pertanyaan ini:
| Pertanyaan pencarian pengguna | Apa yang harus diamati |
|---|---|
| Perangkat lunak dukungan pelanggan terbaik untuk startup | Apakah merek masuk dalam daftar rekomendasi |
| Alternatif Zendesk untuk bisnis kecil | Apakah muncul di antara alternatif kompetitor |
| Perangkat lunak help desk yang terjangkau | Apakah dikaitkan dengan kebutuhan anggaran rendah |
| Alat layanan pelanggan dengan otomatisasi AI | Apakah kemampuan otomatisasi AI disajikan dengan benar |
| Perangkat lunak help desk untuk e-commerce | Apakah muncul dalam rekomendasi untuk skenario e-commerce |
Untuk pertanyaan-pertanyaan tersebut, catat jawaban AI, nama merek, deskripsi rekomendasi, sumber sitasi, platform, dan waktu pengujian.
Satu jawaban hanya dapat berfungsi sebagai sampel observasi. Pendekatan yang lebih berharga adalah melacaknya secara berkelanjutan di bawah kondisi pengujian yang konsisten dan membandingkan trennya.
Cara menggunakan Dageno:
Brand Explorer dari Dageno dapat dimulai dari perusahaan, merek, produk, atau domain untuk mengeksplorasi data pasar pencarian AI yang sudah ada.
Tim dapat melanjutkan dengan melihat entitas merek, kompetitor terkait, peringkat pasar, visibilitas di berbagai platform, serta bagaimana AI mendeskripsikan produk dan nilai jual.
Ini membantu memperluas pemeriksaan merek awal menjadi diagnosis pasar pencarian AI yang lebih lengkap.
Analisis kompetitif SEO tradisional sering kali dimulai dari peringkat kata kunci dan domain pesaing.
Namun, hubungan kompetitif dalam pencarian AI bisa sangat berbeda.
Misalkan sebuah bisnis menjual perangkat lunak manajemen proyek yang ditujukan untuk tim startup.
Dalam SEO tradisional, bisnis tersebut mungkin terutama bersaing dengan situs konten yang memproduksi panduan manajemen proyek.
Namun, ketika pengguna meminta "alat manajemen proyek untuk tim startup jarak jauh," AI mungkin membandingkan beberapa merek perangkat lunak secara langsung.
Pada titik itu, kompetitor nyata harus diidentifikasi dari merek yang berulang kali muncul dalam jawaban AI, bukan hanya dari situs web dengan peringkat Google yang serupa.
Kami menyarankan Anda memfokuskan analisis pada tiga pertanyaan.
Pertama, merek mana yang sering muncul bersama dengan merek Anda?
Jika AI terus menyebutkan merek Anda dan produk lain secara bersamaan pada pertanyaan serupa, keduanya mungkin berada dalam kompetisi langsung untuk kebutuhan pengguna jenis tersebut.
Kedua, dalam skenario mana kompetitor direkomendasikan lebih mudah daripada Anda?
Sebagai contoh, merek pesaing mungkin memiliki eksposur lebih tinggi dalam skenario "terbaik untuk perusahaan besar", sementara merek Anda terutama muncul dalam pertanyaan "terbaik untuk tim kecil".
Perbedaan ini dapat membantu bisnis memahami bagaimana AI saat ini memposisikan berbagai merek.
Ketiga, mengapa kompetitor direkomendasikan?
Anda perlu memeriksa karakteristik mana yang ditekankan AI ketika merekomendasikan mereka:
Informasi ini dapat membantu tim menilai apakah masalah merek tersebut adalah kurangnya eksposur, posisi produk yang tidak jelas, atau nilai jual penting yang tidak disajikan secara memadai.
Market Competitive Landscape dari Dageno memungkinkan Anda mengamati posisi kompetitif merek di berbagai dimensi seperti pasar, model, wilayah, dan waktu, membantu tim mengidentifikasi hubungan kompetitif pencarian AI yang layak untuk diteliti lebih dalam.
Kesalahan yang sering dilakukan banyak bisnis dalam optimasi pencarian AI adalah mengubah daftar kata kunci SEO mereka yang sudah ada secara langsung menjadi daftar prompt AI.
Sebagai contoh:
Kata kunci ini masih memiliki nilai riset, tetapi tidak dapat merepresentasikan pertanyaan aktual yang diajukan pengguna dalam pencarian AI secara memadai.
Pengguna mungkin secara langsung mengajukan permintaan yang lebih kompleks dan lebih dekat dengan keputusan pembelian:
CRM mana yang terbaik untuk tim penjualan B2B beranggotakan 10 orang yang membutuhkan otomatisasi email dan memiliki anggaran terbatas?
Pertanyaan ini mencakup ukuran tim, jenis bisnis, kebutuhan fitur, dan batasan anggaran sekaligus.
Jika Anda hanya meriset kata kunci "perangkat lunak CRM", akan sulit untuk melihat dalam skenario spesifik apa merek Anda memiliki keunggulan kompetitif.
Jadi, Anda harus mengorganisir kebutuhan pengguna berdasarkan tahap pengambilan keputusan.
| Jenis niat pencarian | Contoh pertanyaan | Fokus optimasi |
|---|---|---|
| Eksplorasi masalah | Bagaimana cara mengelola prospek penjualan secara efektif? | Konten edukatif dan penjelasan masalah |
| Penemuan produk | Alat CRM terbaik untuk startup | Eksposur merek dan pemosisian kategori produk |
| Perbandingan solusi | HubSpot vs Pipedrive | Informasi pembeda yang jelas dan dapat diverifikasi |
| Alternatif | Alternatif Salesforce terbaik | Pemosisian kompetitif dan studi kasus penggunaan |
| Evaluasi pembelian | CRM dengan otomatisasi email di bawah $50 | Fitur, harga, dan batasan |
| Penggunaan produk | Bagaimana cara mengintegrasikan CRM dengan Gmail | Panduan praktis dan dokumentasi produk |
Pada tingkat eksekusi, Anda dapat menyusun 5–10 pertanyaan representatif untuk setiap skenario penting, lalu mengamati performa merek pada berbagai platform AI.
Perhatikan bahwa pertanyaan-pertanyaan ini harus berasal dari kebutuhan pelanggan yang nyata, percakapan penjualan, riset produk, dan data pencarian yang tersedia, alih-alih hanya mengandalkan tebakan manual.
Kapabilitas Search Intents Dageno dapat membantu tim mengidentifikasi kebutuhan pengguna yang telah dicakup oleh merek, serta skenario pembelian di mana pesaing mendominasi namun merek Anda belum mendapatkan cakupan.
Strategi pencarian AI yang benar-benar berharga bukanlah tentang menampilkan merek dalam sebanyak mungkin jawaban, melainkan memprioritaskan jawaban yang relevan dengan keputusan pelanggan target.
Sistem pencarian AI perlu memahami siapa perusahaan tersebut, produk apa yang ditawarkan, siapa pengguna yang cocok, dan hubungan apa yang ada antara produknya dengan merek lain.
Informasi ini mungkin tersebar di:
Jika sumber yang berbeda mendeskripsikan merek dengan cara yang saling bertentangan, hal itu dapat mempersulit pengguna dan sistem pencarian AI dalam memahami merek tersebut.
Sebagai contoh, sebuah perusahaan perangkat lunak telah beralih ke produk tingkat perusahaan (enterprise-grade), namun artikel lama masih mendeskripsikannya sebagai alat gratis untuk pengguna individu.
Bisnis harus memprioritaskan pengecekan dan perbaikan informasi penting semacam ini.
Praktik spesifiknya meliputi:
Menetapkan informasi merek yang terpadu. Jelaskan nama perusahaan, nama merek, nama produk, fitur utama, target pelanggan, dan pembeda inti.
Meningkatkan halaman produk. Berikan pengenalan mendalam yang independen untuk produk utama, jelaskan dengan jelas kegunaan, skenario yang berlaku, batasan fitur, dan prasyaratnya.
Memilah hubungan entitas. Terutama untuk bisnis dengan sub-merek, banyak lini produk, atau model yang berbeda, hindari mencampuradukkan perusahaan, merek, produk, dan model tertentu.
Memperbarui materi pihak ketiga yang utama. Periksa direktori penting, pengenalan mitra, dan materi produk yang dapat diedit untuk memastikan informasinya akurat.
Poin di sini bukan untuk mengulang nama merek, melainkan untuk mengurangi ambiguitas dalam fakta inti.
Brand Explorer pada Dageno 2.0 menekankan analisis hubungan entitas dan dapat membantu mengidentifikasi tautan antara perusahaan, merek, produk, model, dan sumber informasi terkait.
Meskipun sebuah bisnis sudah dikenal luas di industrinya, masalah teknis serius pada situs webnya tetap dapat memengaruhi apakah kontennya ditemukan dan digunakan oleh sistem pencarian.
Persyaratan teknis Google untuk AI Overviews dan AI Mode adalah bahwa suatu halaman harus diindeks dan memenuhi syarat untuk ditampilkan dengan cuplikan (snippet) dalam hasil pencarian Google. Memenuhi persyaratan tidak menjamin akan ditampilkan.
Jadi, SEO teknis harus menjadi fondasi penting dari optimasi pencarian AI.
Kami menyarankan untuk memfokuskan pemeriksaan Anda pada:
Untuk situs web yang mengandalkan perenderan JavaScript, Anda harus secara khusus memeriksa apakah konten kunci dapat diakses dengan benar oleh sistem pencarian target, alih-alih berasumsi bahwa semua perayap AI memiliki kemampuan perenderan yang sama.
Bing juga telah menyatakan secara resmi bahwa struktur situs yang jelas, konten yang andal, pengindeksan yang tepat, dan sinyal otoritas membantu mendukung visibilitas di Bing dan pengalaman pencarian AI-nya.
Anda tidak perlu membangun ulang situs web Anda sepenuhnya karena pencarian AI telah hadir, tetapi Anda harus memprioritaskan perbaikan masalah yang benar-benar menghalangi penemuan dan pemahaman konten.
Optimalisasi pencarian AI (GEO) tidak berarti setiap artikel harus ditulis sebagai tanya jawab singkat.
Yang lebih penting adalah apakah konten tersebut memberikan jawaban yang lengkap dan andal dengan nilai unik untuk pertanyaan yang jelas.
Misalkan pengguna bertanya:
Apa CRM terbaik untuk agen real estat kecil?
Artikel yang hanya mengulang kata kunci "perangkat lunak CRM terbaik" biasanya tidak dapat menjawab pertanyaan ini dengan memadai.
Konten yang lebih membantu harus menjelaskan:
Konten seperti ini tidak hanya dapat melayani pengguna pencarian tradisional, tetapi juga lebih mungkin menjadi kandidat sumber informasi untuk pengambilan dan kutipan pencarian AI.
Kami menyarankan untuk memprioritaskan jenis konten berikut:
Konten perbandingan produk: Sediakan perbedaan fitur yang nyata dan akurat, kondisi yang berlaku, serta batasannya.
Panduan pembelian: Bantu pengguna dari berbagai skala, industri, dan anggaran untuk mengambil keputusan.
Dokumentasi teknis dan panduan cara penggunaan: Selesaikan masalah spesifik terkait instalasi, integrasi, konfigurasi, dan pemecahan masalah.
Penelitian orisinal: Sediakan data yang dapat diverifikasi, analisis independen, metode penelitian, dan temuan industri baru.
Halaman fakta produk: Pertahankan informasi terkini mengenai fitur, kompatibilitas, harga, spesifikasi, dan instruksi penggunaan.
Saran resmi Google menekankan bahwa perspektif unik, pengalaman langsung, dan konten non-komoditas memiliki nilai jangka panjang yang lebih besar daripada sekadar mengulang informasi yang sudah ada.
Jadi, kami tidak menyarankan untuk mengandalkan pembuatan massal banyak artikel serupa sebagai strategi GEO utama Anda.
Pendekatan yang lebih masuk akal adalah mengidentifikasi kebutuhan pengguna terlebih dahulu, kemudian memutuskan konten apa yang akan dibuat.
Informasi merek dalam pencarian AI tidak hanya berasal dari situs resmi perusahaan.
Ulasan pengguna, situs web industri, komunitas profesional, direktori pihak ketiga, dan liputan media juga dapat menjadi sumber referensi untuk jawaban AI.
Sebagai contoh, ketika pengguna bertanya apakah sebuah perangkat lunak cocok untuk bisnis kecil, sistem pencarian AI dapat mengambil halaman fitur resmi dan mungkin juga memanfaatkan perbandingan produk serta informasi ulasan dari pihak ketiga.
Bagi bisnis, Anda perlu menganalisis secara khusus:
Situs web pihak ketiga mana yang sudah muncul dalam kutipan jawaban AI yang relevan?
Dan:
Apakah situs web tersebut mendeskripsikan merek, produk, dan kekuatan utama secara akurat?
Anda dapat memulai dari arah ini:
Namun, Anda tidak boleh membuat ulasan palsu, memublikasikan konten spam secara massal, atau membeli dukungan merek yang tidak autentik demi meningkatkan penyebutan AI.
Perlu ditekankan bahwa situs web pihak ketiga yang dikutip oleh AI tidak secara langsung membuktikan bahwa situs web tersebut menyebabkan merek direkomendasikan.
Analisis kutipan lebih cocok digunakan untuk menemukan sumber mana yang sering ambil bagian dalam menjawab pertanyaan tertentu, dan informasi mana yang layak dibangun serta dipelihara lebih lanjut.
Mengetahui bahwa pesaing direkomendasikan hanyalah langkah pertama.
Pertanyaan selanjutnya adalah: sumber informasi mana yang digunakan AI saat menjawab pertanyaan terkait?
Misalkan sebuah bisnis menjual perangkat lunak keamanan siber.
Dalam jawaban AI terkait pemilihan produk, tim mengamati bahwa:
Observasi ini tidak dapat menentukan mengapa AI memilih merek tertentu, namun dapat mengungkap kesenjangan informasi yang patut diselidiki.
Kami menyarankan untuk menyusun tabel riset sumber:
| Hal yang diamati | Informasi yang dicatat | Tindakan potensial |
|---|---|---|
| Situs web Anda sendiri | Halaman mana yang dikutip dan mana yang tidak | Periksa kelengkapan konten |
| Situs resmi kompetitor | Halaman produk atau dokumen mana yang sering muncul | Bandingkan perbedaan informasi |
| Media industri | Topik dan data mana yang berulang kali digunakan | Rencanakan riset orisinal |
| Platform ulasan | Kasus penggunaan spesifik mana yang dibahas | Tingkatkan materi produk |
| Konten komunitas | Pertanyaan mana yang masih belum memiliki jawaban jelas | Buat konten bantuan |
Citation Sources (Sumber Kutipan) dari Dageno dapat menautkan sumber kutipan ke jawaban AI yang bersangkutan, membantu tim mempelajari cakupan informasi di tiga tingkatan: domain, URL, dan konten jawaban.
Pendekatan ini mengalihkan pekerjaan GEO dari upaya "meningkatkan otoritas" yang samar menuju masalah spesifik yang dapat diperiksa dan diprioritaskan.
Banyak bisnis berharap untuk menemukan metode peringkat tunggal dan terpadu yang berfungsi untuk semua platform AI.
Namun, pengalaman pencarian AI yang berbeda memiliki perbedaan dalam cara mengambil konten, menyusun jawaban, dan menampilkan sumber.
Bahkan dengan pertanyaan yang sama, ChatGPT, Google AI Mode, dan Perplexity mungkin memberikan kombinasi merek yang berbeda.
Untuk bisnis multinasional, Anda juga perlu mempertimbangkan wilayah, bahasa, ketersediaan produk, dan lingkungan pembelian pengguna.
Sebagai contoh:
Sebuah merek mungkin sering direkomendasikan di pasar AS karena materi produk yang melimpah dan cakupan saluran yang luas, namun memiliki visibilitas rendah di beberapa pasar Eropa.
Dalam kasus tersebut, masalahnya belum tentu kurangnya kesadaran merek global; bisa jadi karena perbedaan materi dalam bahasa lokal, cakupan pasar, penerapan produk, atau sampel pemantauan.
Oleh karena itu, kami menyarankan untuk menganalisis kinerja pencarian AI berdasarkan dimensi berikut:
| Dimensi | Tujuan analisis |
|---|---|
| Platform AI | Identifikasi perbedaan eksposur di berbagai platform |
| Negara atau wilayah | Temukan peluang pasar lokal |
| Kategori produk | Bandingkan visibilitas produk yang berbeda |
| Niat pencarian (Search intent) | Identifikasi skenario pembelian bernilai tinggi |
| Periode waktu | Amati apakah kinerja terus berubah |
Untuk tim dengan sumber daya terbatas, Anda tidak perlu langsung mengoptimalkan semua pasar sekaligus.
Pendekatan yang lebih efektif adalah memprioritaskan skenario yang paling relevan dengan pelanggan target, memiliki kesenjangan kompetitif yang jelas, dan di mana tindakan dapat diambil.
Optimasi pencarian AI bukanlah tugas penerbitan konten satu kali saja.
Meskipun sebuah merek direkomendasikan hari ini, jawaban di masa mendatang dapat berubah seiring dengan pertanyaan pengguna, model, hasil pengambilan, dan kondisi lainnya.
Jadi, bisnis perlu membangun metode pemantauan yang dapat diulang.
Kami menyarankan untuk setidaknya mengamati lima jenis metrik berikut.
Porsi jawaban dalam serangkaian pertanyaan terpantau tetap di mana nama merek muncul.
Porsi jawaban di mana AI secara eksplisit mencantumkan merek sebagai opsi yang direkomendasikan atau layak dipertimbangkan.
Mengukur porsi eksposur merek relatif terhadap kompetitor dalam kelompok merek pesaing dan sampel pertanyaan yang telah ditentukan sebelumnya. Definisi mungkin berbeda antar alat, jadi pastikan basis pengukurannya konsisten.
Catat seberapa sering situs web Anda sendiri dan konten terkait dikutip oleh jawaban AI, serta amati juga perubahan pada sumber pihak ketiga.
Mengukur seberapa banyak skenario dalam rangkaian kebutuhan pengguna target di mana merek tersebut muncul.
Sebagai contoh, sebuah tim terus memantau 40 skenario pembelian utama dan menemukan bahwa merek tersebut muncul di 12 di antaranya.
Ini berarti tingkat cakupan skenario dalam sampel adalah 30%, namun angka ini tidak dapat diartikan secara langsung sebagai pangsa pasar pencarian AI riil merek tersebut secara keseluruhan.
Kami menyarankan untuk menganalisisnya bersama dengan angka absolut, tingkat kepentingan setiap skenario, dan perubahan dari waktu ke waktu.
Strategi di atas melibatkan diagnostik merek, analisis kompetitif, niat pencarian, optimasi konten, dan riset kutipan.
Namun dalam praktiknya, kesulitan utama yang dihadapi banyak tim adalah data dan informasi tersebar di berbagai platform, sehingga sulit untuk menilai masalah mana yang harus diselesaikan terlebih dahulu.
Sebagai contoh, sebuah bisnis mungkin sudah tahu bahwa mereknya jarang disebut di ChatGPT, namun tetap tidak dapat menjawab:
Mengapa kompetitor lebih mudah direkomendasikan? Skenario pembelian mana yang harus diprioritaskan untuk dioptimalkan? Sumber informasi mana yang memiliki kesenjangan yang jelas?
Inilah jenis masalah yang dapat dibantu oleh Dageno untuk dianalisis lebih lanjut oleh tim Anda.
Dageno adalah platform GEO/AEO yang menghubungkan visibilitas pencarian AI dengan persaingan pasar, entitas merek, kebutuhan pengguna, dan bukti sumber, membantu bisnis memahami performa pencarian AI mereka dan menemukan peluang optimasi selanjutnya.
Mulailah dari nama merek, perusahaan, produk, atau domain, lalu lihat entitas merek terkait dan performa pasar dalam data pencarian AI yang ada.
Fokuslah pada apakah merek tersebut dikenali, produk apa saja yang terkait, bagaimana AI mendeskripsikan merek tersebut, dan siapa kompetitornya saat ini.
Dengan Market Competitive Landscape (Lanskap Kompetitif Pasar), bandingkan visibilitas, peringkat kompetitif, dan performa merek Anda di berbagai platform dan wilayah dalam pasar yang relevan.
Hal ini menghindarkan Anda dari menilai posisi pasar hanya berdasarkan beberapa pertanyaan yang diuji secara manual.
Lanjutkan dengan menganalisis kebutuhan pembelian mana yang sudah tercakup, skenario mana yang didominasi oleh kompetitor, dan poin penjualan (brand value props) penting mana yang belum dimiliki merek Anda.
Sebagai contoh, bisnis SaaS mungkin berkinerja baik dalam rekomendasi kategori umum, namun secara konsisten tidak muncul dalam pertanyaan pembelian di industri tertentu.
Perbedaan ini membantu memperjelas prioritas untuk optimasi konten dan informasi produk.
Lihat halaman web dan domain yang disitasi oleh jawaban AI yang relevan, lalu kombinasikan dengan deskripsi merek, informasi produk, dan performa kompetitor untuk menilai pertanyaan mana yang layak diselidiki terlebih dahulu.
Diagnosis kesenjangan GEO/AEO dari Dageno dapat membantu tim mengidentifikasi kesenjangan visibilitas berbasis bukti dan memberikan referensi untuk prioritas optimasi.
Untuk skenario pengguna utama yang telah Anda identifikasi, Anda dapat menggunakan AI Visibility Tracking untuk memantau pertanyaan kustom secara terus-menerus serta mengamati penyebutan merek (brand mention) dan performa kompetitif di berbagai platform AI.
Setelah optimasi dilakukan, kembali ke rangkaian pertanyaan yang sama dan bandingkan apakah performa merek telah berubah secara berkelanjutan.
Anda tidak perlu membangun sistem pemantauan pencarian AI yang rumit sebelum dapat mulai mendiagnosis merek Anda.
Anda dapat mengeksplorasi performa merek Anda di pasar pencarian AI secara gratis dengan Dageno terlebih dahulu, kemudian memutuskan skenario mana yang layak untuk diteliti lebih dalam.
Urutan merek, konten yang direkomendasikan, dan tautan sitasi dalam jawaban yang dihasilkan AI dapat berubah, sehingga Anda tidak bisa hanya fokus pada posisi dalam satu jawaban saja.
Konten situs resmi memang sangat penting, namun performa merek dalam jawaban AI juga perlu dianalisis bersama dengan persaingan produk, informasi pihak ketiga, dan kebutuhan pengguna.
Memproduksi artikel secara massal tanpa informasi yang unik dapat meningkatkan biaya pemeliharaan tanpa serta-merta meningkatkan nilai bagi pengguna atau visibilitas pencarian AI.
Data terstruktur harus mencerminkan konten halaman secara akurat, dan llms.txt tidak boleh dianggap sebagai persyaratan universal untuk mendapatkan rekomendasi AI. Google secara eksplisit telah menyarankan agar tidak mengejar file khusus yang tidak perlu atau apa yang disebut sebagai jalan pintas GEO untuk penelusuran generatif.
Sebuah merek mungkin disebutkan bersamaan dengan deskripsi yang sudah kedaluwarsa atau tidak akurat.
Sebagai contoh, AI mungkin salah mengira produk perusahaan sebagai alat konsumen, atau mengutip fitur yang sudah tidak tersedia lagi.
Oleh karena itu, akurasi informasi merek dan kesesuaian dengan skenario pembelian juga patut diperhatikan.
Untuk meningkatkan kinerja penelusuran AI, Anda harus memperhatikan aksesibilitas teknis situs Anda, konten orisinal, akurasi informasi merek, sumber pihak ketiga yang relevan, dan maksud penelusuran pengguna secara bersamaan.
Kami menyarankan untuk menetapkan tolok ukur visibilitas merek terlebih dahulu, kemudian mengidentifikasi skenario pembelian penting yang telah dicakup oleh pesaing namun belum Anda cakup, dan terakhir mengevaluasi hasil optimasi melalui pemantauan berkelanjutan.
ChatGPT tidak memiliki peringkat merek terpadu yang berlaku untuk setiap pertanyaan pengguna.
Anda dapat meningkatkan kejelasan informasi situs dan produk resmi Anda, membangun konten yang berharga, menjaga informasi pihak ketiga yang relevan, serta memantau penyebutan dan rekomendasi merek pada pertanyaan target.
Namun, tidak ada satu metode pun yang dapat menjamin bahwa ChatGPT akan merekomendasikan merek Anda pada pertanyaan tertentu.
Keduanya jelas terkait namun memiliki fokus yang berbeda.
SEO terutama mempelajari penemuan halaman web, peringkat, dan lalu lintas di mesin pencari; optimasi penelusuran AI juga perlu menganalisis rekomendasi merek, kutipan, posisi kompetitif, dan cakupan kebutuhan pengguna dalam jawaban yang dihasilkan.
Untuk fitur penelusuran AI Google, praktik terbaik SEO tradisional tetap sangat penting.
Hasil penelusuran tradisional Google dan jawaban yang dihasilkan AI menggunakan metode penyajian yang berbeda. Meskipun halaman web mendapatkan peringkat penelusuran tradisional yang baik, tidak ada jaminan halaman tersebut akan muncul di antara kutipan dalam jawaban AI tertentu.
Sebaliknya, penelusuran AI juga mungkin mengutip halaman yang tidak diperhatikan pengguna terlebih dahulu dalam hasil penelusuran tradisional.
Data terstruktur yang akurat dapat membantu sistem penelusuran yang memenuhi syarat untuk memahami entitas dan informasi pada suatu halaman, tetapi ini bukan mekanisme yang menjamin rekomendasi atau kutipan AI.
Bisnis harus memastikan terlebih dahulu bahwa konten halaman akurat, dapat dirayapi, dan bermanfaat, alih-alih sekadar menambahkan markup.
Tidak ada kerangka waktu yang seragam.
Hal ini bergantung pada fondasi situs web, lingkungan kompetitif, cakupan informasi merek yang ada, perubahan konten, serta mekanisme pengambilan dan pembaruan dari masing-masing platform.
Kami menyarankan untuk menetapkan tolok ukur dengan serangkaian pertanyaan tetap dan mengevaluasi tren selama beberapa periode, daripada menilai hasil dari satu jawaban saja.
Anda dapat membangun gambaran awal melalui pengujian manual, namun pemantauan berkelanjutan biasanya memerlukan metode yang lebih sistematis.
Anda harus mencatat penyebutan merek, rekomendasi, pangsa suara kompetitif, dan sumber kutipan, beserta kondisi seperti model, wilayah, waktu, dan maksud penelusuran.
Dageno dapat membantu tim mempelajari pertanyaan-pertanyaan ini dengan menggabungkan Brand Explorer, analisis kompetitif pasar, Search Intents, dan AI Visibility Tracking.
Anda perlu membedakan antara rekomendasi organik dan penempatan iklan.
Beberapa pengalaman penelusuran AI mungkin menawarkan format iklan, tetapi paparan berbayar tidak sama dengan kendali atas peringkat merek dalam jawaban yang dihasilkan secara alami.
Bisnis sebaiknya tidak memercayai layanan apa pun yang menjanjikan jaminan peringkat rekomendasi AI organik dengan imbalan pembayaran.
Untuk berkinerja lebih baik di penelusuran AI, sekadar menerbitkan lebih banyak artikel SEO tidak lagi cukup untuk mencakup semua yang perlu ditangani oleh bisnis.
Bisnis perlu membangun proses yang lebih lengkap:
Pertama, pahami visibilitas merek saat ini, kemudian pelajari hubungan kompetitif dan kebutuhan pengguna dalam penelusuran AI, lalu tingkatkan informasi merek, konten situs web, dan sumber terkait, serta terus verifikasi hasilnya.
SEO tradisional tetap menjadi fondasi yang penting, tetapi penelusuran AI menuntut bisnis untuk lebih memerhatikan bagaimana merek mereka benar-benar berkinerja dalam penemuan produk dan keputusan pembelian.
Bagi bisnis yang ingin menjalankan GEO/AEO dengan lebih sistematis, Dageno dapat membantu tim mempelajari performa pencarian AI di berbagai dimensi seperti entitas merek, persaingan pasar, search intent, bukti kutipan (citation evidence), dan pemantauan berkelanjutan.
Tujuan akhirnya bukan sekadar agar AI menyebut merek Anda sesekali, melainkan memberikan eksposur yang lebih akurat, lebih berharga, dan berkelanjutan bagi merek Anda di seluruh kebutuhan pelanggan yang relevan.
Pelajari bagaimana AI melihat merek Anda, dan apa yang harus Anda prioritaskan untuk ditingkatkan selanjutnya.
Diperbarui oleh
Ye Faye
Ye Faye is an SEO and AI growth executive with extensive experience spanning leading SEO service providers and high-growth AI companies, bringing a rare blend of search intelligence and AI product expertise. As a former Marketing Operations Director, he has led cross-functional, data-driven initiatives that improve go-to-market execution, accelerate scalable growth, and elevate marketing effectiveness. He focuses on Generative Engine Optimization (GEO), helping organizations adapt their content and visibility strategies for generative search and AI-driven discovery, and strengthening authoritative presence across platforms such as ChatGPT and Perplexity
Dageno • Nov 05, 2026
Ye Faye • Nov 11, 2026
Ye Faye • Nov 11, 2026
Ye Faye • Nov 12, 2026
Alexa for Shopping