Ini adalah akhir pencarian seperti yang kita ketahui, dan pemasar merasa baik-baik saja. Semacam itu.

Selama lebih dari dua dekade, SEO adalah buku panduan default untuk visibilitas online. Ini melahirkan seluruh industri pengisi kata kunci, pialang backlink, pengoptimal konten, dan alat audit, bersama dengan para profesional dan agensi untuk mengoperasikannya. Namun pada tahun 2025, pencarian telah mengalami pergeseranjauh dari browser tradisional menuju platform LLM. Dengan pengumuman Apple bahwa mesin pencari yang berbasis AI seperti Perplexity dan Claude akan dibangun ke dalam Safari, cengkeraman distribusi Google adalah yang dipertanyakan. Fondasi pasar SEO senilai lebih dari $80 miliar baru saja retak.

Sebuah paradigma baru sedang muncul, yang tidak didorong oleh peringkat halaman, tetapi oleh model bahasa. Kita memasuki Act II dari pencarian: Optimisasi Mesin Generatif (GEO).

Dari tautan ke model bahasa

Pencarian tradisional dibangun di atas tautan. GEO dibangun di atas bahasa.

Di era SEO, visibilitas berarti peringkat tinggi di halaman hasil. Peringkat halaman ditentukan dengan mengindeks situs berdasarkan pencocokan kata kunci, kedalaman dan luas konten, backlink, keterlibatan pengalaman pengguna, dan lainnya. Saat ini, dengan LLM seperti GPT-4o, Gemini, dan Claude yang bertindak sebagai antarmuka untuk bagaimana orang menemukan informasi, visibilitas berarti muncul langsung di dalam jawaban itu sendiri, alih-alih peringkat tinggi di halaman hasil.

Seiring dengan perubahan format jawaban, cara kita mencari juga berubah. Pencarian yang berbasis AI semakin terfragmentasi di berbagai platform seperti Instagram, Amazon, dan Siri, masing-masing didukung oleh model dan niat pengguna yang berbeda. Kuery adalah lebih lama(23 kata, rata-rata, vs. 4), sesi lebih dalam (rata-rata 6 menit), dan tanggapan bervariasi berdasarkan konteks dan sumber. Berbeda dengan pencarian tradisional, LLM mengingat, berpikir, dan merespons dengan sintesis yang dipersonalisasi dan multi-sumber. Ini secara fundamental mengubah cara konten ditemukan dan bagaimana konten tersebut perlu dioptimalkan.

SEO tradisional menghargai ketepatan dan pengulangan; mesin generatif memprioritaskan konten yang terorganisir dengan baik, mudah dipahami, dan padat dengan makna (bukan hanya kata kunci). Frasa seperti "sebagai ringkasan" atau format poin-poin membantu LLM mengekstrak dan mereproduksi konten secara efektif.

Perlu dicatat bahwa pasar LLM juga secara fundamental berbeda dari pasar pencarian tradisional dalam hal model bisnis dan insentif. Mesin pencari klasik seperti Google memonetisasi lalu lintas pengguna melalui iklan; pengguna membayar dengan data dan perhatian mereka. Sebaliknya, sebagian besar LLM adalah layanan yang berlangganan dan terhalang bayar. Perubahan struktural ini mempengaruhi cara konten direferensikan: ada lebih sedikit insentif bagi penyedia model untuk menampilkan konten pihak ketiga, kecuali jika itu menambah pengalaman pengguna atau memperkuat nilai produk. Meskipun mungkin pasar iklan akhirnya muncul di atas antarmuka LLM, aturan, insentif, dan peserta kemungkinan akan tampak sangat berbeda dari pencarian tradisional.

Sementara itu, salah satu sinyal yang muncul dari nilai dalam antarmuka LLM adalah volume klik keluar. ChatGPT, misalnya, sudah mengarahkan lalu lintas rujukan ke puluhan ribu domain yang berbeda.

Dari peringkat hingga relevansi model

Tidak hanya tentang tingkat klik, tetapi juga tentang tingkat referensi: seberapa sering merek atau konten Anda disebutkan atau digunakan sebagai sumber dalam jawaban yang dihasilkan model. Di dunia keluaran yang dihasilkan AI, GEO berarti mengoptimalkan apa yang dipilih model untuk dirujuk, bukan hanya apakah atau di mana Anda muncul dalam pencarian tradisional. Perubahan itu sedang merombak cara kita mendefinisikan dan mengukur visibilitas dan kinerja merek.

Sudah, platform baru seperti Dalam, Bagus, dan Mimpi siangmemungkinkan merek untuk menganalisis bagaimana penampilan mereka dalam respons yang dihasilkan AI, melacak sentimen di seluruh keluaran model, dan memahami penerbit mana yang membentuk perilaku model. Platform ini bekerja dengan melakukan fine-tuning pada model untuk mencerminkan bahasa prompt yang relevan dengan merek, secara strategis menyuntikkan kata kunci SEO teratas, dan menjalankan kueri sintetis dalam skala besar. Keluaran kemudian diorganisir ke dalam dasbor yang dapat ditindaklanjuti yang membantu tim pemasaran memantau visibilitas, konsistensi pesan, dan pangsa suara kompetitif.

Canada Goose menggunakan salah satu alat tersebut untuk mendapatkan wawasan tentang bagaimana LLM merujuk pada merek — tidak hanya dalam hal fitur produk seperti kehangatan atau tahan air, tetapi juga pengenalan merek itu sendiri. Pelajaran yang didapat kurang tentang bagaimana pengguna menemukan Canada Goose, tetapi apakah model tersebut secara spontan menyebut merek tersebut sama sekali, yang merupakan indikator kesadaran tanpa bantuan di era AI.

Pemantauan jenis ini menjadi sama pentingnya dengan dasbor SEO tradisional. Alat seperti AhrefsBrand Radar sekarang melacak penyebutan merek dalam AI Overviews, membantu perusahaan memahami bagaimana mereka dipandang dan diingat oleh mesin generatif.Semrush juga memiliki alat AI khusus yang dirancang untuk membantu merek melacak persepsi di berbagai platform generatif, mengoptimalkan konten untuk visibilitas AI, dan merespons dengan cepat terhadap penyebutan yang muncul dalam keluaran LLM, sebuah tanda bahwa pemain SEO lama sedang beradaptasi dengan era GEO.

Kami melihat munculnya jenis strategi merek baru: satu yang tidak hanya memperhitungkan persepsi di publik, tetapi juga persepsi dalam model. Bagaimana Anda dikodekan ke dalam lapisan AI adalah keunggulan kompetitif yang baru.

Tentu saja, GEO masih dalam fase eksperimen, mirip dengan hari-hari awal SEO. Dengan setiap pembaruan model besar, kita berisiko mempelajari kembali (atau melupakan) cara terbaik untuk berinteraksi dengan sistem-sistem ini. Sama seperti pembaruan algoritma pencarian Google yang pernah menyebabkan perusahaan bergegas untuk mengatasi peringkat yang berfluktuasi, penyedia LLM masih menyetel aturan di balik apa yang dikutip oleh model mereka. Beberapa aliran pemikiran muncul: beberapa taktik GEO cukup dipahami dengan baik (misalnya, disebutkan dalam dokumen sumber yang dikutip LLM), sementara asumsi lainnya lebih spekulatif, seperti apakah model memprioritaskan konten jurnalistik daripada media sosial, atau bagaimana preferensi bergeser dengan set pelatihan yang berbeda.

Pelajaran dari era SEO

Meskipun skala nya, SEO tidak pernah menghasilkan pemenang monopolistik. Alat yang membantu perusahaan dengan SEO dan penelitian kata kunci, seperti Semrush, Ahrefs, Moz, dan Similarweb, berhasil di bidangnya sendiri, tetapi tidak ada yang menangkap tumpukan penuh (atau tumbuh melalui akuisisi, seperti Similarweb). Masing-masing mengukir ceruk: analisis backlink, pemantauan lalu lintas, intelijen kata kunci, atau audit teknis.

SEO selalu terfragmentasi. Pekerjaan dibagi di antara agensi, tim internal, dan operator freelance. Datanya berantakan dan peringkatnya diambil dari asumsi, bukan verifikasi. Google memegang kunci algoritmik, tetapi tidak ada vendor yang pernah mengontrol antarmuka. Bahkan di puncaknya, pemain SEO terbesar adalah penyedia alat. Mereka tidak memiliki keterlibatan pengguna, kontrol data, atau efek jaringan untuk menjadi pusat di mana aktivitas SEO terkonsentrasi. Data klik stream — catatan tautan yang diklik pengguna saat menavigasi situs web — bisa dibilang adalah jendela paling jelas ke dalam perilaku pengguna yang nyata. Secara historis, meskipun, data ini sangat sulit diakses, terkurung di balik ISP, SDK, ekstensi browser, dan broker data. Ini membuat membangun wawasan yang akurat dan dapat diskalakan hampir mustahil tanpa infrastruktur yang mendalam atau akses istimewa.

GEO mengubah itu.

Cara membuat penyebutan: Kemunculan alat GEO

Ini bukan hanya perubahan alat, ini adalah peluang platform. Perusahaan GEO yang paling menarik tidak akan berhenti pada pengukuran. Mereka akan menyempurnakan model mereka sendiri, belajar dari miliaran prompt implisit di berbagai sektor. Mereka akan menguasai siklus - wawasan, masukan kreatif, umpan balik, iterasi - dengan teknologi yang berbeda yang tidak hanya mengamati perilaku LLM, tetapi membentuknya. Mereka juga akan menemukan cara untuk menangkap data aliran klik dan menggabungkan sumber data pihak pertama dan pihak ketiga.

Platform yang menang di GEO akan melampaui analisis merek dan menyediakan infrastruktur untuk bertindak: menghasilkan kampanye secara real-time, mengoptimalkan untuk memori model, dan mengiterasi setiap hari, seiring perubahan perilaku LLM. Sistem ini akan beroperasi.

Itu membuka peluang yang jauh lebih luas daripada sekadar visibilitas. Jika GEO adalah cara sebuah merek memastikan bahwa merek tersebut dirujuk dalam respons AI, itu juga merupakan cara merek tersebut mengelola hubungan berkelanjutan dengan lapisan AI itu sendiri. GEO menjadi sistem catatan untuk berinteraksi dengan LLM, memungkinkan merek untuk melacak keberadaan, kinerja, dan hasil di berbagai platform generatif. Kuasai lapisan itu, dan Anda menguasai anggaran di belakangnya.

Itulah potensi monopolistik: bukan hanya memberikan wawasan, tetapi menjadi saluran itu sendiri. Jika SEO adalah pasar yang terdesentralisasi dan terkait data, GEO bisa menjadi kebalikannya — terpusat, didorong oleh API, dan terintegrasi langsung ke dalam alur kerja merek. Pada akhirnya, GEO sendiri mungkin adalah celah yang paling jelas, terutama saat kita melihat pergeseran dalam perilaku pencarian, tetapi pada akhirnya, itu benar-benar adalah celah ke dalam pemasaran kinerja, secara lebih luas. Pedoman merek yang sama dan pemahaman tentang data pengguna yang mendukung GEO dapat mendorong pemasaran pertumbuhan. Inilah cara sebuah bisnis besar dibangun, karena produk perangkat lunak mampu menguji berbagai saluran, beriterasi, dan mengoptimalkan di seluruhnya. AI memungkinkan sebuahpemasar otonom.

Waktu sangat penting. Pencarian baru saja mulai bergeser, tetapi dolar iklan bergerak cepat, terutama ketika ada arbitrase. Pada tahun 2000-an, itu adalah Adwords milik Google. Pada tahun 2010-an, itu adalah mesin penargetan Facebook. Sekarang, pada tahun 2025, itu adalah LLM dan platform yang membantu merek menavigasi bagaimana konten mereka diambil dan dirujuk oleh model-model tersebut. Dengan kata lain, GEO adalah kompetisi untuk masuk ke dalam pikiran model.

Dalam dunia di mana AI adalah pintu depan untuk perdagangan dan penemuan, pertanyaannya bagi pemasar adalah: Apakah model ini akan mengingat Anda?

Pandangan yang diungkapkan di sini adalah pandangan individu dari personel AH Capital Management, L.L.C. (“a16z”) yang dikutip dan bukan pandangan dari a16z atau afiliasinya. Informasi tertentu yang terdapat di sini telah diperoleh dari sumber pihak ketiga, termasuk dari perusahaan portofolio dana yang dikelola oleh a16z. Meskipun diambil dari sumber yang dianggap dapat diandalkan, a16z tidak telah memverifikasi informasi tersebut secara independen dan tidak membuat pernyataan tentang keakuratan yang berkelanjutan dari informasi tersebut atau kesesuaiannya untuk situasi tertentu. Selain itu, konten ini mungkin termasuk iklan pihak ketiga; a16z tidak telah meninjau iklan tersebut dan tidak mendukung konten iklan yang terdapat di dalamnya.

Konten ini disediakan hanya untuk tujuan informasi, dan tidak boleh diandalkan sebagai nasihat hukum, bisnis, investasi, atau pajak. Anda harus berkonsultasi dengan penasihat Anda sendiri mengenai hal-hal tersebut. Referensi kepada sekuritas atau aset digital manapun hanya untuk tujuan ilustratif, dan tidak merupakan rekomendasi investasi atau tawaran untuk menyediakan layanan nasihat investasi. Selain itu, konten ini tidak ditujukan kepada atau dimaksudkan untuk digunakan oleh investor atau calon investor manapun, dan tidak dapat diandalkan dalam keadaan apapun saat membuat keputusan untuk berinvestasi dalam dana yang dikelola oleh a16z. (Tawaran untuk berinvestasi dalam dana a16z hanya akan dilakukan melalui memorandum penempatan pribadi, perjanjian langganan, dan dokumentasi relevan lainnya dari dana tersebut dan harus dibaca secara keseluruhan.) Investasi atau perusahaan portofolio yang disebutkan, dirujuk, atau dijelaskan tidak mewakili semua investasi dalam kendaraan yang dikelola oleh a16z, dan tidak ada jaminan bahwa investasi tersebut akan menguntungkan atau bahwa investasi lain yang dibuat di masa depan akan memiliki karakteristik atau hasil yang serupa. Daftar investasi yang dibuat oleh dana yang dikelola oleh Andreessen Horowitz (kecuali investasi di mana penerbit tidak memberikan izin untuk a16z mengungkapkan secara publik serta investasi yang belum diumumkan dalam aset digital yang diperdagangkan secara publik) tersedia dihttps://a16z.com/investments/.

Grafik dan diagram yang disediakan di dalamnya hanya untuk tujuan informasi dan tidak boleh dijadikan dasar dalam pengambilan keputusan investasi. Kinerja masa lalu tidak menunjukkan hasil di masa depan. Konten ini hanya berlaku pada tanggal yang ditunjukkan. Setiap proyeksi, estimasi, ramalan, target, prospek, dan/atau pendapat yang diungkapkan dalam materi ini dapat berubah tanpa pemberitahuan dan mungkin berbeda atau bertentangan dengan pendapat yang diungkapkan oleh pihak lain. Silakan lihat https://a16z.com/disclosures untuk informasi penting tambahan.

Penafian:

1. Artikel ini diterbitkan ulang dari [a16z]. Semua hak cipta milik penulis asli [a16z]. Jika ada keberatan terhadap cetakan ulang ini, silakan hubungi Gate Learn tim, dan mereka akan menanganinya dengan cepat.
2. Pernyataan Penafian Tanggung Jawab: Pandangan dan pendapat yang diungkapkan dalam artikel ini sepenuhnya merupakan milik penulis dan tidak merupakan saran investasi.
3. Terjemahan artikel ke dalam bahasa lain dilakukan oleh tim Gate Learn. Kecuali disebutkan, menyalin, mendistribusikan, atau menjiplak artikel yang diterjemahkan adalah dilarang.