Temukan peluang pertumbuhan yang layak diprioritaskan berdasarkan permintaan pasar, lanskap persaingan, proposisi nilai merek, dan sumber kutipan.
Fitur pelaporan penelusuran AI baru dari Google dan Microsoft menunjukkan bahwa GEO beralih dari penilaian berbasis tren menjadi disiplin pemasaran yang terukur dan berbasis data.
Jelajahi 12,000 pasar khusus.
Diperbarui oleh
Diperbarui pada Oct 05, 2026
Google dan Microsoft mulai menyediakan data pencarian AI. Dalam enam bulan hingga satu tahun, GEO kemungkinan akan beralih dari sekadar penilaian tren ke tahap validasi resmi.
Selama setahun terakhir, banyak klien brand mengajukan pertanyaan yang sama kepada Tim: Apakah GEO benar-benar bidang yang nyata? Bagaimana hasilnya dapat diatribusikan? Metrik performa bisnis nyata apa yang benar-benar bisa dihasilkan? Apakah konten yang Anda hasilkan dapat membantu saya membuat laporan kepada manajemen senior?
Hal yang benar-benar dipedulikan para pimpinan bukanlah apakah “pencarian AI terdengar penting”, melainkan apakah mereka sebaiknya mulai menginvestasikan setidaknya ribuan dolar per bulan untuk upaya ini. Jika dilakukan, hasil apa yang bisa mereka lihat? Apa nilai dari sekadar melihat apa yang disebut visibilitas AI? Jika platform belum mengonfirmasinya secara resmi, mengapa saya harus ikut-ikutan?
Pertanyaan ini sebelumnya sulit dijawab. Masalah terbesar GEO bukan karena tidak ada yang percaya bahwa pencarian AI akan memengaruhi brand, melainkan karena kurangnya data resmi.
Semua orang hanya bisa mengandalkan pertanyaan manual, pemantauan pihak ketiga, rujukan AI yang tersebar di GA4, dan umpan balik subjektif dari prospek penjualan untuk menilai apakah brand disebut, dikutip, atau direkomendasikan oleh AI. Hal ini bisa dilakukan, tetapi hasilnya belum cukup stabil. Bagi para pimpinan, “kami merasa lebih sering muncul di AI” masih belum menjadi dasar pengambilan keputusan untuk investasi jangka panjang.
Kini, masalah ini akhirnya mulai teratasi.
Pada Februari 2026, Microsoft meluncurkan laporan AI Performance di Bing Webmaster Tools, yang memungkinkan pemilik situs melihat bagaimana konten mereka dikutip di Microsoft Copilot, ringkasan AI Bing, dan pengalaman AI tertentu dari mitra.
Pada Juni 2026, Google juga meluncurkan laporan performa AI Generatif Penelusuran di Search Console, yang memungkinkan pemilik situs melihat data tayangan untuk halaman mereka di AI Overviews, AI Mode, dan fitur AI generatif Discover milik Google.
Jika dilihat secara bersamaan, kedua pembaruan ini bukan sekadar pembaruan dua alat. Keduanya menandakan bahwa GEO bergerak dari “penilaian industri” menuju ambang validasi resmi melalui data.
Penilaian saya, dalam enam bulan hingga satu tahun ke depan, GEO akan memasuki tahap baru dengan jelas. Brand tidak lagi hanya membahas “apakah kita perlu melakukan GEO”, tetapi akan mulai membahas “seberapa besar eksposur kita di pencarian AI, halaman mana yang masih kurang, halaman mana yang dikutip, kompetitor mana yang sudah menempati posisi dalam jawaban, dan bagaimana menggabungkan data AI dengan data SEO untuk mendorong pertumbuhan traffic bisnis.”
Hal terpenting kali ini bukanlah bahwa Google dan Microsoft sama-sama menyediakan data pencarian AI, melainkan bahwa data yang mereka sediakan menggunakan cakupan pengukuran yang berbeda.
Microsoft lebih mengarah ke “tingkat kutipan / pangsa kutipan”. Dalam laporan AI Performance di Bing Webmaster Tools, Microsoft secara eksplisit melacak berapa kali konten situs dikutip di Copilot, ringkasan AI Bing, dan pengalaman AI dari mitra, halaman mana yang dikutip, serta kueri grounding terkait.
Dengan kata lain, pertanyaan yang ingin dijawab Microsoft adalah: Saat AI menghasilkan jawaban, apakah AI menggunakan situs Anda sebagai sumber? Hal ini sangat penting bagi GEO. Dalam pencarian AI, brand tidak hanya perlu “disebut”. Yang lebih penting, brand perlu menjadi sumber tepercaya di balik jawaban. Ketika dikutip, berarti konten Anda telah masuk ke lapisan bukti yang digunakan model untuk menyusun jawabannya.
| Metrik | Yang Ditunjukkan | Yang Tidak Boleh Disalahartikan |
|---|---|---|
| Total Citations | Jumlah total berapa kali konten situs dikutip sebagai sumber dalam jawaban yang dihasilkan AI. | Ini bukan peringkat, dan tidak menunjukkan posisi situs dalam jawaban. |
| Avg. Cited Pages | Rata-rata jumlah halaman unik yang dikutip per hari selama periode yang dipilih. | Ini bukan otoritas halaman, dan tidak berarti halaman tertentu memiliki nilai komersial yang lebih tinggi. |
| Grounding Queries | Frasa kunci sampel yang digunakan saat AI mengambil dan mengutip konten. | Ini bukan laporan kueri penelusuran yang lengkap. Microsoft secara eksplisit menyatakan bahwa ini adalah sampel. |
| Aktivitas kutipan tingkat halaman | Jumlah berapa kali URL tertentu dikutip. | Ini bukan klik dan juga bukan konversi akhir. |
Google saat ini lebih berhati-hati. Laporan fitur AI Generatif di Search Console terutama menyediakan tayangan, yaitu berapa kali halaman Anda muncul di AI Overviews, AI Mode, dan fitur AI generatif Discover. Data ini dapat diuraikan berdasarkan halaman, negara, perangkat, dan tanggal, tetapi Google belum membuka detail tingkat kutipan, serta belum menyediakan data klik, posisi dalam jawaban, konteks kutipan, atau konversi secara bersamaan.
Jadi, Google saat ini menjawab pertanyaan yang berbeda: Apakah halaman Anda mendapatkan visibilitas di fitur pencarian AI Google? Hal ini tentu penting, tetapi belum membentuk closed loop yang lengkap.
| Metrik | Yang Ditunjukkan | Yang Tidak Boleh Disalahartikan |
|---|---|---|
| Total tayangan | Jumlah berapa kali URL muncul di fitur AI generatif Google. | Ini bukan klik, dan tidak berarti pengguna masuk ke situs. |
| Halaman | URL mana yang masuk dalam cakupan visibilitas fitur AI. | Ini bukan peringkat atau posisi rekomendasi halaman tersebut. |
| Negara / Perangkat / Tanggal | Perubahan visibilitas AI berdasarkan negara, perangkat, dan waktu. | Ini bukan atribusi konversi yang lengkap dan juga bukan data dari semua platform AI. |
Yang satu adalah kutipan, sedangkan yang lain adalah tayangan. Yang satu lebih dekat dengan “apakah saya menjadi sumber jawaban”, sementara yang lain lebih dekat dengan “apakah saya sudah masuk ke lapisan visibilitas AI”. Jika digabungkan, kedua cakupan pengukuran ini memungkinkan kita melihat gambaran data GEO resmi untuk pertama kalinya.
Menurut saya, kita belum bisa mengatakan bahwa GEO kini sudah sepenuhnya closed loop. Cara yang lebih akurat untuk menggambarkannya adalah: GEO sedang bergerak dari kotak hitam menuju kotak semi-transparan.
Google dan Microsoft kini sedang mengatasi kategori masalah pertama: apakah sebuah brand telah ditampilkan atau dikutip dalam pencarian AI. Namun, para pimpinan akan terus mengajukan kategori pertanyaan kedua: Apakah tayangan dan kutipan ini pada akhirnya menghasilkan prospek, pesanan, dan pendapatan?
Traffic AI yang dilihat sebagian besar perusahaan saat ini masih bergantung pada GA4, HTTP referrer, dan pengelompokan channel khusus. Misalnya, ketika pengguna mengeklik tautan dari versi web ChatGPT dan masuk ke situs, GA4 mungkin mengidentifikasinya sebagai rujukan dari chatgpt.com. Traffic dari versi web Perplexity juga dapat diatribusikan ke sumber terkait.
Namun, metode ini kehilangan banyak data. Aplikasi seluler, aplikasi desktop, browser bawaan, URL yang disalin dan ditempel, serta browser yang melindungi privasi sering kali tidak menyimpan referrer. GA4 hanya dapat mengklasifikasikannya sebagai Direct, Unassigned, atau Organic biasa.
| Penyebab Traffic Hilang | Porsi | Bagaimana GA4 Mungkin Salah Mengklasifikasikannya |
|---|---|---|
| Klik dari aplikasi AI seluler, seperti ChatGPT / Claude iOS / Android | 35–45% | Direct |
| Pengguna menyalin dan menempel URL ke browser | 15–20% | Direct |
| Browser bawaan AI, seperti ChatGPT Atlas dan Claude WebView | 10–15% | Direct atau Unassigned |
| Perlindungan privasi browser, seperti Safari ITP | 5–10% | Direct |
| AI hanya menyebut nama brand tanpa menyertakan tautan | 5–10% | Organic Search, karena pengguna melakukan penelusuran secara manual |
| Klik dari Google AI Overviews | 5–8% | Google Organic biasa |
Yang lebih sulit adalah AI sering kali hanya menyebut brand Anda tanpa menambahkan tautan. Setelah membaca jawaban, pengguna mungkin mencari Anda sendiri di Google atau langsung memasukkan alamat situs resmi Anda. Pengaruh ini benar-benar ada, tetapi sulit diatribusikan oleh alat analitik tradisional.
Jadi, saat ini pelacakan GEO secara garis besar dapat dibagi menjadi tiga lapisan. Lapisan pertama terlihat: bagian rujukan AI yang dapat dilihat GA4. Lapisan kedua dapat dibuat closed loop: kartu produk dengan UTM, tautan rekomendasi, dan jalur belanja AI, yang dapat menghubungkan sumber model, ID produk, skenario rekomendasi, dan jalur konversi. Lapisan ketiga masih tidak terlihat: AI hanya menyebut brand tanpa tautan, lalu pengguna mencari sendiri; atau di masa depan, AI Agent langsung menyelesaikan pembelian untuk pengguna, sementara brand hanya melihat hasilnya dan tidak melihat seluruh proses pengambilan keputusan.
Inilah alasan laporan resmi penting, tetapi bukan titik akhir. Laporan tersebut menjawab pertanyaan apakah GEO benar-benar ada, tetapi belum sepenuhnya menyelesaikan pertanyaan tentang bagaimana GEO dapat diatribusikan secara menyeluruh.
Banyak orang beranggapan bahwa belanja AI di masa depan akan terpusat pada satu titik masuk. Saya tidak sependapat.
ChatGPT akan terhubung ke lebih banyak platform merchant, dan jalur seperti rekomendasi produk, kartu produk, Instant Checkout, dan Agentic Commerce Protocol akan semakin matang. UTM tingkat produk, atribusi pesanan, dan data checkout juga akan lebih cepat mendekati pengukuran closed loop dibandingkan GEO berbasis konten biasa.
Namun, ini bukan berarti GEO untuk belanja akan memiliki satu titik masuk terpadu. Setiap platform memiliki struktur data internal, katalog produk, logika pemeringkatan, dan jalur transaksi yang berbeda. Metode optimisasinya pun tidak akan sama.
Amazon, Taobao, JD.com, Walmart, Wayfair, dan AliExpress memiliki basis data produk, sistem ulasan, sistem iklan, dan aturan penelusuran internal masing-masing. Pengguna akan bertanya kepada AI, tetapi mereka juga akan terus menelusuri produk di dalam platform, seperti Rufus / Alexa dari Amazon. Tim juga membantu banyak klien dengan kebutuhan khusus di bidang ini; pihak yang membutuhkannya dapat menghubungi kami. Optimisasi model internal platform, optimisasi judul produk, optimisasi ulasan, optimisasi feed, dan optimisasi iklan akan terus dilakukan.
Google juga melakukan hal yang sama. Google tidak hanya menempatkan AI di hasil penelusuran; Google juga mengintegrasikan fungsi belanja ke dalam pencarian AI dan Gemini. Shopping Graph, feed Merchant Center, dan data terstruktur produk akan menjadi titik masuk dasar bagi ekosistem belanja AI Google.
Jadi, ke depannya data belanja dan GEO mungkin tidak akan sepenuhnya terpadu. Struktur yang lebih realistis adalah beberapa titik masuk AI berdampingan dengan beberapa titik masuk internal platform. Brand tidak bisa hanya melihat satu model, dan juga tidak bisa hanya mengoptimalkan satu platform. Pencarian AI akan menjadi lapisan distribusi baru, tetapi penelusuran platform yang sudah ada, katalog produk, dan sistem transaksi tidak akan hilang.
Dari perspektif penemuan produk, kutipan konten, dan kendali transaksi, GEO setidaknya dapat dibagi menjadi tiga lapisan.
| Lapisan | Contoh yang Mewakili | Logika Optimisasi |
|---|---|---|
| Lapisan A: Katalog closed-loop domain tertutup | Amazon, Taobao, JD.com; juga marketplace kuat seperti Walmart, Wayfair, dan AliExpress | Basis data produk, ulasan, Tanya Jawab, transaksi, dan pemenuhan pesanan sebagian besar berada di dalam platform. Fokus optimisasi adalah informasi produk internal, ulasan, iklan, harga, inventaris, dan tingkat konversi. |
| Lapisan B: Feed terbuka / grafik produk | Google Shopping / Gemini, Merchant Center, Shopping Graph; katalog merchant Shopify dan integrasi perdagangan AI | Brand dapat secara aktif mengirimkan feed produk, data terstruktur, inventaris, harga, GTIN, ulasan, dan informasi lainnya. Ini adalah titik masuk GEO produk yang paling mudah bagi situs independen dan brand. |
| Lapisan C: Jawaban AI dan distribusi agentic | Asisten AI seperti ChatGPT, Copilot, Perplexity, dan Claude | Rekomendasi diselesaikan melalui pengindeksan web, katalog mitra, kemampuan penelusuran, feed produk, atau katalog ringan. ACP lebih tepat dipahami sebagai protokol checkout / pembayaran / pesanan agentic, bukan sekadar protokol perayapan produk. |
Ketiga lapisan ini menunjukkan bahwa GEO tidak hanya memiliki satu strategi. Lapisan A mengoptimalkan sinyal platform internal. Lapisan B mengoptimalkan feed, data terstruktur, dan grafik produk. Lapisan C mengoptimalkan konteks jawaban, sumber kutipan, entitas brand, dan jalur rekomendasi AI.
Di masa depan, tim yang benar-benar memahami GEO tidak hanya tahu cara menulis artikel, dan juga tidak hanya tahu cara melihat rujukan GA4. Mereka perlu memahami konten, teknologi, data produk, aturan platform, dan distribusi model secara bersamaan.
Dageno tidak membantu brand “menebak apakah AI akan menyebut Anda”. Hal yang benar-benar kami perhatikan adalah memecah visibilitas brand di pencarian AI menjadi lapisan data yang dapat dikelola secara berkelanjutan.
Pertanyaan apa yang memicu kemunculan brand? Halaman mana yang dikutip? Sumber mana yang memengaruhi jawaban model? Dalam pertanyaan apa kompetitor telah menempati posisi rekomendasi? Tayangan AI Google untuk Anda meningkat, tetapi apakah pangsa kutipan Anda di Microsoft juga meningkat? Saat AI menyebut Anda, apakah AI menggambarkan Anda dengan benar, atau menempatkan Anda dalam konteks perbandingan yang keliru?
Inilah masalah yang perlu diatasi GEO setelah benar-benar masuk ke dalam pengelolaan bisnis.
Setelah Google dan Microsoft mulai menyediakan data resmi, hal yang perlu dihubungkan Dageno bukanlah satu laporan, melainkan sebuah buku besar penelusuran baru: tayangan AI dari Search Console, kutipan dan kueri grounding dari Bing Webmaster Tools, data konversi di situs dari GA4, Shopify, dan CRM, serta sebutan brand, posisi kompetitor, konteks jawaban, dan probabilitas rekomendasi dari pemantauan model pihak ketiga.
Hanya dengan menggabungkan titik-titik data ini, brand dapat beralih dari “apakah saya disebut oleh AI” ke “berapa pangsa pasar saya di pencarian AI”.
Pertama, Google akan terus menambahkan data pencarian AI. Saat ini Google memulai dengan tayangan, yang merupakan titik awal yang relatif konservatif. Apakah nantinya Google akan membuka lebih banyak data kueri, klik, permukaan, kutipan, atau konteks kutipan masih bergantung pada jadwal pengembangan produk dan batasan privasi Google. Namun, arahnya sudah jelas: performa pencarian AI akan menjadi komponen jangka panjang di Search Console.
Kedua, Microsoft akan memperluas cakupan pengukuran kutipan. Saat ini Microsoft menempuh jalur data kutipan, yang sangat penting bagi situs konten, B2B, SaaS, media, dan brand berbasis pengetahuan. Dalam skenario ini, dijadikan sumber oleh AI sering kali lebih bernilai daripada sekadar disebut.
Ketiga, GEO akan beralih dari “pemantauan” ke “optimisasi”. Pada tahap awal, semua orang terlebih dahulu melihat apakah mereka muncul. Pada tahap berikutnya, brand akan mulai bertanya: Mengapa kompetitor muncul sementara kami tidak? Mengapa halaman ini dikutip sementara halaman itu tidak? Mengapa AI menghilangkan keunggulan utama kami saat menjelaskan produk kami? Mengapa eksposur AI jauh lebih rendah di negara tertentu? Pada saat itu, GEO bukan lagi sebuah laporan, melainkan sistem operasi.
Keempat, Shopping GEO akan menjadi yang pertama membentuk closed loop. Produk secara alami memiliki data terstruktur, inventaris, harga, ID, pesanan, dan jalur checkout. Dibandingkan GEO berbasis konten, e-commerce dapat lebih mudah menghubungkan rekomendasi AI dengan transaksi akhir. ChatGPT, Google, Shopify, Stripe, dan berbagai marketplace akan terus mendorong perkembangan ke arah ini.
Pembaruan dari Google dan Microsoft bukan berarti GEO sudah matang. Namun, pembaruan ini menunjukkan sesuatu yang lebih penting: platform mulai mengakui bahwa eksposur dan kutipan dalam jawaban AI adalah data yang seharusnya dapat dilihat, dikelola, dan dioptimalkan oleh pemilik situs.
Hal ini akan secara langsung memengaruhi pengambilan keputusan eksekutif. Sebelumnya, melakukan GEO terasa seperti memasang taruhan awal di pasar yang belum memiliki dasbor. Kini dasbornya mulai muncul. Meski belum lengkap, arahnya sudah jelas.
Bagi brand, bahaya sebenarnya bukan karena saat ini belum ada closed loop yang lengkap. Bahaya sebenarnya adalah menunggu hingga semua data lengkap, lalu baru menyadari bahwa selama enam bulan, kompetitor telah berulang kali direkomendasikan AI untuk pertanyaan-pertanyaan penting.
Penelusuran tidak menghilang. Penelusuran hanya berubah dari “memberikan deretan tautan kepada pengguna” menjadi “menyusun jawaban untuk pengguna terlebih dahulu”. Inti GEO adalah memastikan brand terlihat, dikutip, dan direkomendasikan dengan tepat di lapisan jawaban yang baru ini.
Google Search Central – Memperkenalkan Laporan Performa AI Generatif Penelusuran di Search Console
Bantuan Google Search Console – Laporan Performa AI Generatif
Google – Mengoptimalkan Situs Anda untuk Fitur AI Generatif di Google Search
Microsoft Bing Blog – Memperkenalkan AI Performance di Bing Webmaster Tools Public Preview
OpenAI – Beli di ChatGPT: Checkout Instan dan Protokol Perdagangan Agentik
Diperbarui oleh
Tim
Tim is the co-founder of Dageno and a serial AI SaaS entrepreneur, focused on data-driven growth systems. He has led multiple AI SaaS products from early concept to production, with hands-on experience across product strategy, data pipelines, and AI-powered search optimization. At Dageno, Tim works on building practical GEO and AI visibility solutions that help brands understand how generative models retrieve, rank, and cite information across modern search and discovery platforms.
Tim • Oct 06, 2026
Ye Faye • Oct 02, 2026
Dageno • Oct 03, 2026
Ye Faye • Oct 03, 2026
Alexa for Shopping