GEO Lebih Luas daripada SEO, dan Sebagian Besar Perusahaan Belum Tertata untuk Menghadapinya

Dulu, strategi pencarian cukup sederhana. Pelanggan memiliki pertanyaan, mengetikkannya di mesin pencari, lalu berbagai merek bersaing untuk menempati posisi tertinggi di halaman hasil pencarian. Namun, model ini berubah dengan cepat.

Kini, semakin banyak orang menemukan informasi melalui sistem AI yang menafsirkan informasi, menyintesis berbagai sumber, dan memberikan jawaban sebelum pelanggan mengunjungi situs web suatu merek. Generative Engine Optimization (GEO) muncul sebagai salah satu respons terhadap perubahan ini, tetapi perusahaan berisiko berpikir terlalu sempit tentang apa yang sebenarnya diperlukan untuk menghadapinya.

Dalam pembaruan September atas Studi Outlook 2026 IAB, 44% pembeli iklan di AS menyebut penyesuaian terhadap perubahan perilaku konsumen, termasuk pencarian berbasis AI, sebagai tantangan utama dalam investasi media mereka. Sementara itu, 76% meningkatkan fokus pada pengoptimalan konten untuk jawaban yang dihasilkan AI, lebih banyak daripada di bidang lainnya.

Kesalahannya adalah menganggap GEO sekadar tahap berikutnya dalam perkembangan SEO. Penemuan berbasis AI menjadi tantangan visibilitas di tingkat perusahaan yang melibatkan berbagai bidang, mulai dari pemasaran, data, teknologi, konten, komunikasi, hingga pengalaman pelanggan. Perusahaan yang mampu beradaptasi dengan baik tidak hanya akan mengoptimalkan kehadiran mereka untuk antarmuka pencarian yang baru. Mereka akan memikirkan kembali cara menyelaraskan kehadiran digital, pengetahuan organisasi, dan otoritas eksternal.

Hasil Pencarian Kini Menjadi Jawaban

SEO tradisional berfokus pada peringkat, dengan sasaran yang jelas dan cara yang jelas untuk mengukur kemajuan. GEO menghadirkan jenis visibilitas yang berbeda. Alih-alih sekadar menanyakan apakah suatu halaman mendapat peringkat untuk kata kunci tertentu, perusahaan kini semakin perlu memahami apakah merek mereka muncul dalam jawaban atas pertanyaan yang diajukan pelanggan, bagaimana merek tersebut dideskripsikan, dan sumber mana yang memengaruhi deskripsi itu.

Perubahan ini sudah berdampak pada perusahaan. Reach, penerbit Inggris di balik Mirror dan Express, melaporkan penurunan lalu lintas dari Google sebesar 46% dari tahun ke tahun. Penurunan itu dikaitkan dengan fitur seperti AI Overviews dan AI Mode, yang mengurangi kebutuhan pembaca untuk mengeklik dan mengunjungi situs web. Penurunan lalu lintas dari penelusuran tradisional tidak selalu berarti orang kehilangan minat pada suatu kategori atau merek. Hal itu juga dapat menandakan bahwa penemuan informasi makin tersebar di berbagai antarmuka dan semakin sering terjadi sebelum seseorang mengunjungi situs web.

Bagi merek, hal ini mengubah pertanyaan yang perlu diajukan. Visibilitas tak lagi hanya soal posisi peringkat. Visibilitas juga bergantung pada apakah sistem AI memiliki informasi dan konteks yang tepat untuk memahami alasan merek Anda relevan dengan pertanyaan yang diajukan.

GEO Berawal dari Fondasi SEO

GEO memang mudah dianggap terpisah dari SEO, tetapi banyak dasar yang diperlukan untuk keduanya tetap sama. Sistem AI masih perlu menemukan, menafsirkan, dan mengevaluasi informasi. Karena itu, aksesibilitas teknis, struktur situs, dan konten yang jelas tetap penting.

Tahun ini, data Radar dari Cloudflare menunjukkan bahwa bot menghasilkan lebih dari setengah permintaan halaman web di seluruh jaringannya. Tidak semua bot tersebut merupakan agen AI, tetapi kini perangkat lunak mencakup porsi yang terus bertambah dari audiens situs web mana pun, dan perangkat lunak itu membutuhkan konten serta konteks yang cukup untuk memahami informasi yang ditemukannya. Hal ini mungkin mengharuskan perusahaan kembali memperhatikan hal-hal mendasar yang selama ini mereka abaikan.

Jika informasi penting tersembunyi di dalam antarmuka yang rumit, disajikan secara tidak konsisten di berbagai halaman, atau sulit diakses perayap, sistem AI memiliki lebih sedikit bahan untuk digunakan—begitu pula pengunjung manusia. Penyebab umumnya mudah dikenali: detail produk yang baru muncul setelah JavaScript dijalankan, padahal tidak semua perayap AI menjalankannya, serta informasi harga atau kebijakan yang disampaikan secara berbeda dari satu halaman ke halaman lainnya.

Namun, aksesibilitas teknis hanyalah titik awal. Semua merek bersaing di dalam segelintir sistem AI yang sama, sehingga sistem itu sendiri bukanlah faktor pembeda. Kontekslah yang menjadi pembeda. Bagi merek, konteks tersebut berasal dari data, keahlian, konten, pengetahuan tentang pelanggan, dan ekosistem informasi yang lebih luas tempat merek itu muncul.

Kualitas Konten Makin Penting Saat AI yang Membacanya

Banyak pembahasan berfokus pada cara menulis konten agar ditampilkan oleh sistem AI. Sebagian pembahasan itu menitikberatkan taktik pemformatan atau upaya merekayasa balik model tertentu. Sebagian besar taktik tersebut tidak akan bertahan lama, dan saya tidak akan menjadikannya landasan strategi.

Model, sistem penelusuran informasi, dan sumber akan terus berubah. Taktik yang tampak efektif saat ini mungkin menghasilkan dampak yang sangat berbeda beberapa bulan dari sekarang. Pendekatan yang lebih berkelanjutan adalah membuat konten yang bermanfaat dan tepercaya, yang menjawab dengan jelas pertanyaan yang benar-benar diajukan pelanggan serta menunjukkan keahlian di bidang terkait. Perusahaan sebaiknya memulai dengan meninjau konten yang sudah mereka terbitkan. Apakah konten itu menjawab pertanyaan penting pelanggan? Apakah keahliannya ditunjukkan dengan jelas? Apakah informasi penting disampaikan secara konsisten di seluruh ekosistem digital?

Visibilitas AI dipengaruhi oleh beragam sinyal yang lebih luas, termasuk kualitas konten, fondasi teknis, data terstruktur, otoritas, dan referensi pihak ketiga. Riset terbaru Muck Rack tentang sitasi AI menemukan bahwa 84% tautan yang dikutip dalam jawaban ChatGPT, Claude, dan Gemini berasal dari liputan media yang diperoleh, termasuk jurnalisme, riset akademis, dan sumber pihak ketiga lainnya. Karena itulah GEO mencakup jauh lebih banyak daripada konten yang diterbitkan sebuah merek di situsnya sendiri, dan tim komunikasi perlu dilibatkan dalam pembahasan ini.

Masalah Alur Kerja Lebih Besar daripada Tantangan Teknologi

Menurut pengalaman saya, teknologi jarang menjadi bagian tersulit dalam beradaptasi dengan penemuan informasi yang digerakkan oleh AI. Tantangan yang lebih besar adalah cara tim bekerja sama setelah AI menjadi bagian dari proses pencarian dan penemuan informasi. Selama ini, strategi pencarian terbagi ke berbagai tanggung jawab: tim SEO memantau peringkat, tim konten membuat halaman, tim komunikasi mengelola pemberitaan media, dan pengembang menangani aspek teknis situs web. Penemuan informasi berbasis AI mengaburkan batas-batas tersebut karena hal yang muncul dalam jawaban AI dapat dipengaruhi oleh semua bidang itu sekaligus.

Survei State of AI 2026 dari McKinsey menegaskan hal yang lebih luas: hampir tiga perempat perusahaan berkinerja tinggi dalam AI yang diidentifikasi dalam survei itu telah merancang ulang alur kerja secara mendasar karena AI, dibandingkan dengan seperempat responden lainnya. Visibilitas AI bekerja dengan cara yang sama. Jika tim konten mengetahui bahwa mesin AI menggambarkan merek secara keliru, perbaikannya mungkin perlu dilakukan pada situs web, data produk, daftar pihak ketiga, atau pemberitaan media yang dijadikan sumber oleh model tersebut.

Untuk mengatasinya, tim yang bertanggung jawab atas bidang-bidang tersebut harus bekerja sama, alih-alih menganggap GEO sebagai tugas tambahan yang menjadi tanggung jawab satu departemen saja.

Hal ini memunculkan pertanyaan yang kian perlu dijawab oleh jajaran pimpinan: Siapa yang bertanggung jawab atas visibilitas AI?

Pekerjaan ini akan melibatkan beberapa tim, tetapi akuntabilitasnya harus berada di tangan satu pemimpin yang bertanggung jawab atas kartu skor, jadwal peninjauan, dan respons ketika sistem AI keliru menggambarkan merek. Selanjutnya, para pemimpin pemasaran, komunikasi, teknologi, dan data perlu memiliki pemahaman bersama tentang bagaimana merek ditampilkan di berbagai sistem AI, apa yang memengaruhi jawaban sistem tersebut, dan bagaimana organisasi merespons ketika muncul kesenjangan.

Ukur Visibilitas Berdasarkan Frekuensi, Bukan Peringkat

Salah satu perubahan terbesar yang akan terjadi adalah cara perusahaan mengukur visibilitas di mesin pencari. Selama ini, peringkat pencarian memberi pemasar metrik yang relatif mudah dipantau, tetapi jawaban yang dihasilkan AI jauh lebih dinamis. Tidak ada satu posisi yang menjamin sebuah merek akan terlihat, dan sekadar muncul dalam jawaban tidak memberikan gambaran lengkap. Sebuah merek mungkin sering disebut tetapi digambarkan secara keliru, dicantumkan tanpa sitasi, atau dikutip di satu pasar tetapi sama sekali tidak muncul di pasar lain.

Artinya, GEO mengalihkan fokus dari posisi peringkat sebuah merek ke seberapa sering merek itu muncul, bagaimana merek tersebut digambarkan, dan sumber apa saja yang memengaruhi jawaban. Praktik pengukuran masih berupaya mengejar perubahan ini. Dalam studi IAB yang sama, 86% pembeli mengatakan bahwa mereka sedang mengubah, atau memperkirakan akan mengubah, cara mengukur kinerja media karena alat AI percakapan dan agen AI, sementara 45% menyebut perbandingan antara perjalanan pelanggan yang digerakkan AI dan perjalanan pelanggan tradisional sebagai tantangan pengukuran utama mereka. Dalam praktiknya, GEO sama besarnya merupakan tantangan pengukuran dan alur kerja seperti halnya tantangan pencarian.

Langkah awal yang praktis adalah menggunakan pertanyaan yang sudah diajukan pelanggan. Susun kumpulan pertanyaan yang mewakili pertanyaan-pertanyaan tersebut, ajukan pertanyaan itu secara berkala di berbagai platform AI utama, lalu catat apakah merek muncul, bagaimana merek digambarkan, pesaing mana yang muncul bersamanya, dan sumber mana yang dikutip. Ajukan setiap pertanyaan lebih dari sekali. Pertanyaan yang sama dapat menghasilkan jawaban berbeda pada setiap percobaan, jadi visibilitas sebaiknya dilaporkan sebagai tingkat kemunculan, bukan berdasarkan satu tangkapan layar. Seiring waktu, visibilitas tersebut dapat dihubungkan dengan indikator lanjutan, termasuk lalu lintas rujukan dari AI, keterlibatan, dan konversi.

Sudah terlihat tanda-tanda betapa cepatnya perubahan ini dapat terjadi. Data belanja musim liburan Adobe menunjukkan bahwa lalu lintas dari alat AI generatif ke situs ritel AS meningkat 693,4% dibandingkan tahun sebelumnya selama musim belanja liburan 2025, dan bahwa pengunjung yang dirujuk oleh AI tersebut berkonversi dengan tingkat yang lebih tinggi daripada pengunjung dari sumber lalu lintas lain. Pertumbuhan itu bermula dari basis yang kecil, dan tidak semua perusahaan akan mengalami pola pertumbuhan yang sama. Namun, hal ini menunjukkan bahwa visibilitas AI dapat diukur dan dikaitkan dengan hasil bisnis nyata saat ini.

Jadikan GEO Kapabilitas Operasional, Bukan Kampanye

Pencarian yang digerakkan AI bukan berarti perusahaan harus membuang semua yang telah mereka ketahui tentang SEO. Artinya, perusahaan perlu melihat lebih jauh dari sekadar peringkat dan menyadari bahwa pelanggan semakin memiliki lapisan perantara antara pertanyaan yang mereka ajukan dan informasi yang mereka terima.

Namun, perusahaan sebaiknya tidak menjadikan visibilitas AI sebagai taktik pemasaran terpisah lainnya atau audit satu kali. Model dan sumber terus berubah, jadi audit pertama bukanlah garis finis. Peluang yang lebih besar adalah menggunakan wawasan tersebut untuk menentukan bagaimana konten, data, teknologi, komunikasi, dan pengalaman pelanggan perlu bekerja sama dengan cara yang berbeda. Pencarian menjadi semakin interaktif dan kian mampu bertindak secara mandiri, seiring sistem AI mulai melakukan riset dan bertindak atas nama pelanggan. Ketika itu terjadi, visibilitas bergantung pada apa yang dapat ditemukan, diverifikasi, dan diulangi oleh sistem tersebut tentang merek Anda.