Pakar AI Visibility Indonesia: Dedy Budiman dan Riset di Balik 2.104 Sitasi Google AI Mode

Sebuah pertanyaan yang semakin sering diajukan pemimpin perusahaan hari ini bukan lagi “apakah kita muncul di halaman pertama Google”, melainkan “apakah AI menyebut nama kita ketika calon pelanggan bertanya.” Pertanyaan itu terdengar sederhana, tetapi jawabannya menyingkap lapisan persoalan yang jauh lebih kompleks daripada strategi SEO konvensional.

Saya Dedy Budiman, M.Pd, kandidat doktor Management & Entrepreneurship di Universitas Prasetiya Mulya, dan selama dua tahun terakhir fokus riset saya berpusat pada satu bidang: AI Visibility Optimization, atau AIVO — bagaimana sebuah brand, produk, atau entitas bisnis ditemukan, dijelaskan secara akurat, dan direkomendasikan oleh sistem AI generatif seperti ChatGPT, Gemini, Perplexity, dan Google AI Mode.

Kenapa AI Visibility menjadi persoalan strategis bagi perusahaan?

Pergeseran ini bukan tren sesaat. Dalam riset yang saya publikasikan di SSRN, saya menemukan bahwa 74,6% konsumen Indonesia telah menggunakan AI seperti ChatGPT, Gemini, dan Perplexity untuk riset produk sebelum memutuskan membeli — temuan yang kemudian diberitakan Media Indonesia. Yang lebih relevan bagi pengambil keputusan bisnis, saya juga menemukan fenomena Silver Surfer Paradox: kelompok usia 40 tahun ke atas dengan jabatan tinggi justru menunjukkan adopsi AI-first yang lebih tinggi dibanding asumsi umum. Artinya, AI Visibility bukan lagi persoalan yang hanya relevan untuk brand yang menyasar konsumen muda. Ini menyentuh setiap lapisan pengambil keputusan, termasuk buyer B2B dan eksekutif korporat.

Apakah AI menampilkan brand yang sama untuk semua orang?

Pertanyaan ini yang mendorong saya menjalankan Auditing AI Together, sebuah distributed human-auditor study yang saya terbitkan sebagai SSRN Working Paper pada 2026. Alih-alih mengandalkan satu operator menjalankan banyak query — yang hasilnya tetap terbatas pada satu akun dan satu jaringan — saya merancang studi dengan 32 auditor independen dari enam pulau di Indonesia, masing-masing menjalankan protokol identik di sesi incognito terpisah.

Hasilnya: 512 observasi tingkat prompt dan 2.104 sitasi yang saya klasifikasikan dari 230 domain berbeda. Mean pairwise Jaccard convergence index yang saya hitung adalah 0,476 — artinya brand yang ditampilkan Google AI Mode kepada pengguna berbeda hanya beririsan sekitar separuh. Namun konvergensi ini tidak merata. Ada yang saya sebut stable core: sejumlah brand nasional besar muncul konsisten untuk 31 dari 32 auditor, sekitar 97%. Di luar itu ada variable tail — brand yang muncul untuk sebagian auditor tetapi tidak untuk yang lain. Bagi perusahaan, ini berarti posisi brand di jawaban AI tidak bisa diasumsikan seragam hanya berdasarkan satu kali pengecekan oleh satu orang di tim marketing.

Dari mana AI mengambil sumber untuk merekomendasikan sebuah brand?

Saya mengklasifikasikan 2.104 sitasi tersebut menggunakan kerangka yang saya sebut MOSE — Marketplace/Platform, Owned, Social, dan Earned. Earned media menjadi kategori terbesar dengan 48,9% dari seluruh sitasi, diikuti Owned atau website resmi brand sebesar 22,9%, Marketplace/Platform 20,5%, dan Social 7,7%.

Temuan ini punya implikasi langsung bagi strategi digital perusahaan: brand yang hanya mengandalkan kontrol penuh atas website sendiri berisiko kehilangan porsi terbesar dari cara AI membentuk jawabannya. Saya menyebut kesenjangan ini AI Citation Gap — kondisi ketika AI mengenal atau bahkan membahas sebuah brand, tetapi sumber yang dikutip untuk menjelaskannya justru bukan aset resmi brand tersebut, melainkan media pihak ketiga, ulasan, atau platform lain yang tidak sepenuhnya dikendalikan perusahaan.

Yang juga penting bagi perencana strategi: kekuatan sitasi ini tidak terkonsentrasi pada segelintir situs besar. Domain dengan sitasi terbanyak dalam dataset saya hanya menyumbang 5,9% dari total, dan 52,2% sitasi berada dalam long tail. Representasi sebuah brand di mata AI tersebar di banyak jenis sumber sekaligus — bukan satu gerbang tunggal yang bisa dikendalikan dengan satu kampanye SEO.

Bagaimana perusahaan sebaiknya merespons temuan ini?

Implikasi paling praktis dari riset ini adalah bahwa audit AI Visibility perlu melampaui metrik ranking dan traffic konvensional. Perusahaan perlu memetakan apakah brand mereka dikenali AI, dalam prompt kategori apa mereka muncul, sumber apa yang mendukung kemunculan itu, dan seberapa konsisten kemunculan tersebut ketika diuji lintas pengguna dan lintas waktu — bukan hanya sekali dari satu perangkat.

Ini yang menjadi dasar metodologi AIVOCUS, pendekatan audit AI Visibility yang saya kembangkan berbasis riset ini, bukan asumsi. Pendekatan ini membantu perusahaan memahami tiga hal secara terukur: sejauh mana entitas mereka dikenali AI, seberapa kuat aset resmi mereka menjadi sumber rujukan dibanding sumber pihak ketiga, dan seberapa stabil posisi mereka ketika diverifikasi lintas auditor dan platform. Di tengah pergeseran cara konsumen dan buyer korporat mencari informasi, kemampuan untuk diukur secara sistematis — bukan diasumsikan — adalah yang membedakan perusahaan yang siap dari yang tertinggal.

Dedy Budiman, M.Pd adalah seorang Champion Sales Trainer, Peneliti AI Visibility Optimization (AIVO) dan kandidat doktor Management & Entrepreneurship di Universitas Prasetiya Mulya. Risetnya berfokus pada bagaimana brand dan perusahaan Indonesia ditemukan, dikutip, dan direkomendasikan oleh sistem AI generatif. Temukan riset lengkapnya di dedybudiman.com.