Dua Eksperimen GEO Ungkap Pola Baru Visibilitas di AI Search

Dua eksperimen visibilitas AI atau GEO yang dipublikasikan Search Engine Land pada 14 September 2026 mengguncang sejumlah asumsi lama soal visibilitas brand di ChatGPT, Gemini, Claude, dan Perplexity. Penulis eksperimen, Zeeshan Yaseen, mencatat 775 event sitasi dari dua brand berbeda dan menemukan bahwa satu kesimpulan awalnya tidak bertahan di eksperimen kedua.

Eksperimen pertama melibatkan brand yang sudah eksis dan berjalan berbulan-bulan dengan biaya signifikan, sementara eksperimen kedua adalah uji coba cold start selama 30 hari untuk agensi SaaS link building. Kedua uji coba ini memberi gambaran konkret tentang pola sitasi yang bisa dipelajari tim digital marketing.

Pada eksperimen pertama, brand tersebut muncul untuk sekitar 10 sampai 12 dari 15 keyword komersial yang dipantau, dengan puncak keyword presence 37,01 persen pada 29 April. Sitasi terbanyak datang dari listicle di Indeed SEO dengan 190 mention, jauh di atas sumber lain seperti MEXC dan rilis GlobeNewswire.

Pada eksperimen kedua, brand SaaS link building yang awalnya nol presence berhasil mencatat 298 kemunculan dalam 30 hari di enam platform, dengan Gemini dan Google AI Mode menyumbang sekitar dua pertiga total kemunculan. Selama periode itu, 18,5 persen pengguna baru datang lewat referral dan 3,25 persen lewat kanal AI Assistant di GA4.

Berikut ringkasan yang perlu diketahui tim marketing digital sebelum menyusun rencana visibilitas AI berikutnya.

Daftar Isi

Apa Temuan Utama dari Dua Eksperimen GEO Ini?

Temuan utamanya adalah pola sitasi berubah drastis antar eksperimen, mulai dari platform yang dominan sampai peran listicle milik sendiri. Pada eksperimen pertama ChatGPT memimpin dengan 148 sitasi, sementara pada eksperimen kedua Gemini dan Google AI Mode yang mendominasi.

Faktor yang konsisten muncul di kedua eksperimen adalah pentingnya otoritas sumber, kedekatan dengan nama-nama yang sudah dikenal, dan kecepatan sumber tersebut kehilangan sitasi. Listicle pihak ketiga terbukti jauh lebih produktif dibanding listicle yang dikelola brand sendiri.

Siapa yang Terdampak oleh Temuan Eksperimen Ini?

Tim yang paling terdampak adalah digital marketing manager dan tim SEO yang sedang menyusun strategi visibilitas di ChatGPT, Gemini, Claude, atau Perplexity. Brand yang selama ini hanya mengandalkan listicle di situs sendiri perlu meninjau ulang alokasi anggarannya.

Agensi link building dan tim PR yang biasa menargetkan domain rating tinggi juga perlu menyesuaikan pendekatan, karena eksperimen ini menunjukkan target outreach sebaiknya disusun dari sumber yang sudah tercatat disitasi AI, bukan sekadar dari skor otoritas domain.

Tim yang terdampak:

• Digital marketing manager yang menyusun roadmap visibilitas AI kuartal depan.
• Tim SEO dan konten yang mengelola listicle atau halaman perbandingan.
• Agensi PR dan link building yang menyusun daftar target outreach.

Apa yang Masih Belum Bisa Dipastikan dari Data Ini?

Belum bisa dipastikan apakah pola yang sama akan berlaku di industri dan brand lain, karena eksperimen ini hanya mencakup dua brand pada dua vertikal berbeda. Efek kapitalisasi kata kunci terhadap sumber yang diambil AI juga masih memerlukan validasi lebih lanjut menurut penulis eksperimen sendiri.

Kesimpulan soal peran listicle milik brand juga berubah antar eksperimen, sehingga generalisasi jangka panjang perlu diuji ulang sebelum dijadikan patokan. Data performa ini adalah hasil eksperimen independen, bukan pernyataan resmi dari OpenAI, Google, Anthropic, atau Perplexity.

Apa yang Bisa Dilakukan Tim Marketing dalam Tujuh Hari ke Depan?

Yang bisa langsung dilakukan pertama adalah menjalankan seluruh keyword komersial prioritas secara manual di ChatGPT, Gemini, Claude, dan Perplexity, lalu mencatat sumber mana saja yang muncul. Dari catatan itu, tim bisa menyusun daftar prioritas outreach berdasarkan frekuensi sitasi, bukan sekadar skor domain rating semata.

Langkah kedua adalah meninjau ulang rencana listicle internal agar tidak dijadikan andalan tunggal, lalu menyiapkan anggaran kecil untuk menjajaki placement di sumber pihak ketiga yang relevan. Tindakan ini sebaiknya diperlakukan sebagai eksperimen internal, bukan keputusan final.

1. Cek 15 keyword prioritas di empat sampai enam platform AI secara manual.
2. Susun daftar outreach dari sumber yang sudah tercatat disitasi.
3. Uji anggaran kecil untuk placement pihak ketiga sebelum skala penuh.

Apa yang Perlu Dipantau Setelah Tindakan Ini?

Metrik pertama yang perlu dipantau adalah jumlah sitasi per platform untuk tiap keyword prioritas, dibandingkan dari minggu ke minggu. Tim juga perlu mencatat waktu yang dibutuhkan sebuah sumber baru sampai benar-benar muncul di jawaban AI, karena rentangnya bisa dari semalam sampai lebih dari dua minggu menurut eksperimen ini.

Metrik kedua adalah traffic referral yang benar-benar masuk dari platform AI, bukan cuma jumlah kemunculan semata, karena eksperimen menunjukkan sumber dengan sitasi terbanyak belum tentu menghasilkan klik terbanyak. Pantau juga durasi sebuah sumber bertahan sebagai sitasi sebelum akhirnya turun atau hilang.

Tentang Penulis

Azkiya Musfirah adalah SEO Copywriter di Coulava
yang fokus menulis konten berbasis keyword dan semantic intent.

Artikel ini ditinjau oleh Diego Pattiselanno Co-founder Coulava, praktisi digital sejak 2013 yang fokus pada optimasi bisnis. Berpengalaman di Branding, SEO, CRM & Performance Marketing. Terhubung dengan Diego di LinkedIn

Sumber referensi: searchengineland.com

Catatan editorial: Artikel ini ditulis ulang sebagai konten original berbahasa Indonesia berdasarkan fakta dari sumber referensi luar negeri.