Laporan singkat terbaru dari LightSite AI dan theCUBE Research memperingatkan bahwa merek yang lambat beradaptasi berisiko kehilangan visibilitas dalam pencarian LLM, sementara pesaing yang lebih kecil mendapatkan keuntungan melalui konten autentik dan penggunaan data terstruktur yang lebih efektif.
Israel – LightSite AI dan theCUBE Research mengumumkan laporan penelitian baru berjudul "Membangun Ekuitas Merek di Mesin AI: Cara Mendapatkan Rekomendasi dari LLM." Publikasi ini menjelaskan bagaimana model bahasa besar memengaruhi penemuan merek dan mengapa merek global yang bergerak lambat sudah mulai kalah dari pesaing yang lebih kecil dan lebih gesit dalam pengalaman pencarian berbasis AI.
Pembeli semakin memulai dengan asisten AI dan pengalaman belanja AI baru daripada hasil pencarian tradisional, dan merek yang muncul pertama dalam jawaban tersebut tidak selalu yang terbesar atau paling mapan, seringkali justru sebaliknya. Banyak perusahaan terkenal masih mengandalkan strategi pencarian yang dibangun di sekitar lalu lintas organik dan keterlibatan berbasis klik, sementara merek yang lebih kecil berinvestasi dalam konten yang terfokus, konversasional dan autentik serta struktur data yang lebih bersih yang dapat dipahami dan dipercaya dengan mudah oleh sistem AI.
"Dalam pencarian AI, lapangan bermain lebih rata daripada yang banyak orang pikirkan," kata Stas Levitan, pendiri LightSite AI. "Merek yang lebih kecil dan terfokus dengan sudut pandang yang jelas, konten ahli yang kuat dan bahasa yang jujur dapat lebih mudah dipercaya dan dikutip oleh sistem AI daripada merek besar dengan pesan yang samar, berbagai produk yang membingungkan dan arsitektur situs yang ketinggalan zaman. Ini adalah kesempatan yang datang sekali dalam satu dekade bagi pendatang baru, dan risiko nyata bagi siapa pun yang berasumsi bahwa mereka tidak perlu beradaptasi dengan realitas baru pencarian AI."
Merek besar menghadapi dua kesenjangan yang terkait. Yang pertama adalah kesenjangan konten, di mana perusahaan pasar menengah dan perusahaan besar menerbitkan materi yang halus tetapi generik, ditulis lebih untuk presentasi daripada untuk percakapan nyata. Yang kedua adalah kesenjangan teknologi, di mana informasi produk, cerita pelanggan, dan data perusahaan tidak diekspos dalam format yang terstruktur dan dapat dibaca mesin seperti markup skema dan grafik pengetahuan produk. Karena sistem AI lebih mengandalkan kejelasan entitas, transparansi, dan narasi yang konsisten, kesenjangan ini memudahkan pemain yang lebih kecil dan lebih fokus untuk menjadi jawaban default untuk kueri niche dengan intensi tinggi – sesuatu yang hampir tidak mungkin dalam pencarian Google biasa.
Penelitian ini menunjukkan pola yang berkembang. Vendor yang lebih baru yang berbicara secara jelas tentang kasus penggunaan spesifik, menunjukkan hasil yang terukur, dan mempertahankan suara ahli yang konsisten lebih cepat diambil oleh sistem AI. Mereka cenderung menggunakan nama mereka sendiri dalam kutipan, muncul dalam transkrip, podcast, dan diskusi analis, serta menjaga klaim mereka dekat dengan hasil pelanggan yang nyata. Sebaliknya, merek lama sering menyebarkan cerita mereka di berbagai kampanye yang tidak terhubung atau mengandalkan pernyataan posisi generik, yang dapat menghasilkan sinyal yang lebih lemah dalam penemuan AI.
Untuk membantu merek merespons dengan cara yang terstruktur, laporan singkat ini memperkenalkan kerangka kerja Optimasi Mesin AI empat lapis dan Indeks Keunggulan AEO. Alih-alih tetap pada tingkat teoretis, metodologi ini berfokus pada sejumlah kecil langkah praktis. Ini menilai kesiapan AEO melalui penilaian terhadap 19 atribut yang selaras dengan bagaimana AI mempelajari, mengambil, dan meranking merek. Berdasarkan penilaian tersebut, metodologi ini mendefinisikan strategi yang ditargetkan dan rencana tindakan 90 hari untuk memperkuat sinyal lemah dan memperkuat otoritas di area yang paling penting.
Pendekatan ini juga mencakup jalur konten yang jelas. Ini menguraikan bagaimana organisasi dapat memberi makan mesin AI dengan materi baru dan autentik yang mencerminkan narasi merek yang konsisten, menggunakan perpustakaan prompt dan grafik pengetahuan produk. Secara paralel, ini menjelaskan bagaimana merancang perjalanan pembeli yang dipandu AI sehingga begitu merek mendapatkan visibilitas di dalam jawaban AI, penemuan tersebut dapat mengarah pada keterlibatan, evaluasi, dan permintaan daripada hanya sekadar penyebutan terisolasi.
LightSite AI mendukung pekerjaan ini dengan platform yang membangun lapisan data yang dapat dibaca mesin dan melacak kinerja merek dalam pencarian AI – teknologi yang unik dan sedang dalam proses paten. Platform ini membantu organisasi membuat situs mereka lebih mudah dipahami dan dikutip oleh sistem AI, dan memungkinkan tim untuk memantau seberapa sering entitas merek, produk, dan ahli muncul dalam respons yang dihasilkan AI. Informasi lebih lanjut tersedia di LightSite AI.
Tim pemasaran juga dapat menjelajahi alat kesiapan AI dari LightSite AI, termasuk utilitas Optimasi Mesin Generatif di halaman alat di LightSite AI – Uji Kesiapan Pencarian AI Anda, yang membantu organisasi memeriksa kemampuan perayapan AI, cakupan data terstruktur, dan fondasi teknis lain yang diperlukan untuk penemuan modern. Detail lebih lanjut tentang penelitian dan metodologi dapat ditemukan melalui theCUBE Research.
Laporan singkat "Membangun Ekuitas Merek di Mesin AI: Cara Mendapatkan Rekomendasi dari LLM" dan informasi tambahan tentang Indeks Keunggulan AEO tersedia dari theCUBE Research dan LightSite AI.
Tentang LightSite AI
LightSite AI membantu bisnis dan platform digital meningkatkan bagaimana mereka dikenali dan direpresentasikan dalam pencarian bertenaga AI. Platform ini membangun lapisan data terstruktur dan menyediakan analitik yang mengukur visibilitas, akurasi, dan otoritas di seluruh sistem AI utama, memungkinkan organisasi untuk memahami dan meningkatkan bagaimana mereka muncul di dalam jawaban yang dihasilkan AI.
Tentang theCUBE Research
theCUBE Research adalah perusahaan penelitian dan penasihat independen yang berfokus pada dampak bisnis dari kecerdasan buatan, cloud, dan teknologi data. Perusahaan ini menggabungkan wawasan analis, liputan acara, dan penelitian asli untuk membantu pemimpin teknologi memahami pergeseran pasar, mengevaluasi solusi yang muncul, dan merancang strategi berbasis data untuk pertumbuhan.
Informasi Kontak
Bisnis: LightSite AI
Nama Kontak: Stas Levitan
Email Kontak: [email protected]
Situs Web: https://www.lightsite.ai/
Negara: Israel
