Laporan Muck Rack ‘What Is AI Reading?’ Menemukan Porsi Sitasi AI untuk Jurnalisme Turun Menjadi 22%

Laporan Muck Rack edisi Oktober 2026, What Is AI Reading? laporan, menemukan bahwa porsi sitasi AI untuk jurnalisme turun dari sekitar 27% pada Mei menjadi 22%, sementara sumber media yang diperoleh dan sumber pihak ketiga masih mencakup sekitar 84% sitasi. Edisi keempat ini didasarkan pada lebih dari 40 juta respons AI dan 207 juta sitasi di ChatGPT, Claude, Perplexity, dan Gemini.

Dirilis pada 28 Oktober, penelitian ini menunjukkan perubahan pada komposisi materi yang mendukung jawaban yang dihasilkan AI. Liputan berita tetap menjadi sumber penting, tetapi porsi yang lebih besar kini berasal dari jenis materi pihak ketiga lainnya dan konten yang diterbitkan oleh merek sendiri. Bagi penerbit dan tim komunikasi, temuan ini menunjukkan bahwa visibilitas bergantung pada penyedia, perintah, dan format konten.

Porsi Jurnalisme Menyusut, Sementara Sumber yang Diperoleh Tetap Berperan Utama

Penurunan dari 27% menjadi 22% setara dengan sekitar lima poin persentase. Angka ini menggambarkan porsi sitasi untuk jurnalisme, bukan penurunan setara dalam jumlah absolut tautan berita atau lalu lintas yang diterima penerbit.

Perbedaan antara jurnalisme dan media yang diperoleh penting untuk memahami hasil ini. Muck Rack menggunakan kategori media yang diperoleh secara luas, yang mencakup riset akademis, sumber pemerintah dan LSM, situs ensiklopedia, platform sosial, serta konten perusahaan pihak ketiga, selain jurnalisme. Karena itu, angka sekitar 84% dalam laporan tersebut mencerminkan ekosistem sumber yang jauh lebih luas daripada sekadar ruang redaksi profesional.

Porsi media milik sendiri naik dari 13,7% menjadi 15,2%, sementara materi pemerintah, ensiklopedia, dan akademis juga memperoleh porsi lebih besar. Konten berbayar dan advertorial tetap sebesar 0,3%, tidak berubah sejak Mei. Porsi sitasi yang kecil ini mengukur seberapa sering halaman semacam itu muncul sebagai sumber; angka tersebut tidak mengukur efektivitas iklan secara keseluruhan.

ChatGPT Mendorong Sebagian Besar Perubahan

Muck Rack menyebut ChatGPT sebagai salah satu pendorong utama penurunan porsi sitasi untuk jurnalisme. Grafik longitudinalnya menunjukkan perubahan tajam sepanjang 2026 dan mencapai 22% pada September. Pola Claude dan Gemini relatif lebih stabil selama sebagian besar periode tersebut.

Perbedaan ini penting bagi siapa pun yang ingin memahami mengapa suatu penerbit atau merek muncul dalam jawaban satu asisten, tetapi tidak dalam jawaban asisten lain. Perubahan visibilitas dapat mencerminkan perubahan dalam pemilihan sumber oleh penyedia, bukan perubahan sebanding pada konten yang diterbitkan atau relevansinya.

Temuan ini berkaitan dengan sumber yang dikutip dalam respons yang dihasilkan. Temuan tersebut tidak memastikan materi apa yang disertakan dalam data pelatihan model, dan porsi sitasi tidak seharusnya dianggap sebagai ukuran langsung jumlah pembaca atau tingkat kepercayaan.

Hanya 212 Domain yang Muncul di Keempat Penyedia

Dalam kumpulan data September yang terdiri atas 1.020 perintah untuk setiap penyedia, hanya 212 domain yang muncul di keempat sistem. Angka ini menunjukkan irisan dalam sampel penelitian tersebut, bukan jumlah seluruh sumber yang dapat diakses layanan-layanan itu.

Hasil ini memperlemah alasan untuk memperlakukan visibilitas AI sebagai satu peringkat tunggal yang perlu dioptimalkan. Penempatan yang sering dikutip oleh satu penyedia mungkin hanya menjangkau sedikit pengguna di penyedia lain. Demikian pula, halaman perusahaan yang bermanfaat dan liputan independen dapat memiliki peran berbeda, bergantung pada pertanyaan yang dijawab.

Halaman utama laporan menyoroti sumber variasi lainnya: pertanyaan yang sama dapat menghasilkan kumpulan sitasi berbeda saat diajukan kembali. Implikasi praktisnya, satu respons saja tidak cukup kuat untuk menilai perubahan visibilitas yang bertahan lama.

Hal yang Dapat dan Tidak Dapat Ditunjukkan Metodologi

Laporan lengkap dan metodologi ini menggabungkan kumpulan data penelitian khusus, yang terutama menggunakan perintah konsumen tanpa merek, dengan pemantauan berkelanjutan Generative Pulse yang sebagian besar berfokus pada merek. Kedua kumpulan data ini memiliki tujuan berbeda dan tidak seharusnya diperlakukan sebagai satu sampel yang seragam.

Laporan tersebut juga mencatat bahwa para penyedia meluncurkan dan menghentikan penggunaan model selama penelitian berlangsung. Karena itu, perbandingan dari waktu ke waktu mencerminkan perubahan model dan produk, selain berlalunya waktu. Pengamatan ini menggambarkan sistem, pertanyaan, dan periode pengumpulan data yang diuji.

Penjelasan Muck Rack sebelumnya tentang pendekatan penelitiannya menegaskan pentingnya pemilihan perintah. Penjelasan tersebut menguraikan cara menyusun kueri berdasarkan industri, merek, dan masalah di dunia nyata, lalu mengklasifikasikan sitasi menurut kategori media maupun format konten. Pertanyaan yang dipilih peneliti turut menentukan sumber yang mereka amati.

Perubahan yang Perlu Diperhatikan Penerbit dan Tim Komunikasi

Pelajaran langsungnya adalah memantau pemilihan sumber berdasarkan penyedia dan pertanyaan. Kumpulan perintah yang stabil dan relevan bagi audiens, yang digunakan berulang kali dari waktu ke waktu, dapat memberikan gambaran lebih jelas daripada kemunculan satu kali. Mencatat perubahan model bersama hasil tersebut membantu membedakan dampak editorial atau distribusi dari perubahan pada layanan AI itu sendiri.

Bagi penerbit, pangsa jurnalisme yang lebih rendah secara keseluruhan tidak menghilangkan perannya dalam menjelaskan perkembangan baru atau mengevaluasi produk dan organisasi. Bagi merek, pertumbuhan konten yang mereka miliki sendiri membuka jalur lain agar dapat muncul dalam jawaban, tetapi sumber pihak ketiga tetap menonjol. Karena itu, menerbitkan konten di situs web perusahaan hanya menjangkau sebagian dari ekosistem sumber.

Laporan Apa yang Dibaca AI? edisi Oktober 2026 memuat temuan lengkap dan metodologinya. Pesan utamanya adalah bahwa sitasi AI masih sebagian besar bersumber dari materi pihak ketiga, sementara komposisi sumber sangat bervariasi menurut penyedia, pertanyaan, dan waktu.