Bagaimana Cara Mengintegrasikan GEO dengan SEO?

Selama bertahun-tahun kami menangani project SEO dengan metode yang sesuai dengan algoritma Google, kini harus dihadapkan dengan kecerdasan buatan yang dapat berpikir seperti manusia. Pendekatan ini akan membuat perbedaaan mendasar untuk SEO yang di optimalkan untuk mesin pencari dengan  jawaban yang di hasilkan AI.

Di Indonesia, ChatGPT menduduk peringkat teratas dengan 81% pengguna AI Chatbot, diikuti dengan 15% menggunakan Perplexity, 1.5% menggunakan Google Gemini.

Bagi sebagian golongan, tools tersebut sudah bukan lagi digunakan untuk coba-coba tapi justru menjadi tools utama ketika mencari jawaban dan atau melakukan riset. 

Sebenarnya, apa itu GEO dan bagaimana kaitannya dengan SEO? 

Apakah benar bahwa GEO menggantikan SEO?

Apakah GEO?

Generative Engine Optimization (GEO) adalah metodologi baru mengoptimasi kehadiran digital agar brand, produk, atau entitas bisnis dapat “diingat” dan “disebutkan” oleh AI generatif seperti ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini, dan Perplexity AI.

Berbeda dengan SEO tradisional yang fokus pada peringkat halaman hasil pencarian, GEO berkonsentrasi pada entity recognition—memastikan AI memahami dan mengakui keberadaan brand dalam konteks yang relevan.

Kami mengibaratkan ini seperti membangun reputasi di komunitas kecil. Dulu, cukup hanya punya toko terbesar di jalan utama (ranking #1 Google). Sekarang, harus dikenal baik oleh tetangga yang paling berpengaruh (AI models) yang akan merekomendasikan bisnis Anda kepada orang lain.

Simbiosis, Bukan Substitusi

Beberapa pendapat memaparkan bahwa GEO akan menggantikan SEO. Faktanya, keduanya bekerja sinergis:

SEO memastikan content dapat di-crawl, diindeks, dan ditemukan.

GEO membangun entity presence yang kuat dalam dataset training AI.

Data menunjukkan bahwa hasil yang ditampilkan dari AI Overviews, sumber informasinya tetap berasal dari halaman web yang ter-optimasi SEO. Tanpa fundamental SEO yang kuat, strategi GEO pun akan menjadi rapuh.

Perbedaan AI Search vs SEO Tradisional

Cara kerja AI, memproses informasi dengan cara:

1. Mencari sebuah pola.
   Menganalisis munculnya sebuah brand dalam jutaan halaman atau dokumen di internet.
2. Pemahaman secara kontekstual.
   Memahami relasi antar entitas dalam berbagai konteks.
3. Tingkat kepercayaan tergantung dari konsistensi penyebutan brand.
   AI “menilai seberapa dapat dipercaya” suatu informasi dengan cara melihat seberapa sering dan konsisten informasi tersebut muncul di berbagai tempat.

Algoritma Google bergantung pada backlink sebagai indikator authority, sehingga kualitas backlink akan sangat mempengaruhi. 

Sedangkan AI models menggunakan pendekatan contextual authority dimana yang diperlukan adalah menghubungkan keywords dengan sesuai konteksnya pada backlink yang ada.

LLM (Large Language Model): Memahami Cara AI “Mengingat” Brand Anda

Pelatihan dan Informasi Real-time

1. Kecerdasan buatan seperti ChatGPT, Gemini, atau Perplexity bekerja dalam dua tahap:
   Training Phase (Pre-training)
   Kami  menganalogikan fase ini seperti mahasiswa yang membaca jutaan buku, artikel, dan website untuk “belajar” tentang dunia. AI menyerap informasi tentang berbagai brand, produk, dan perusahaan dari data ini.
   Contohnya, ChatGPT-4 “belajar” dari data internet sampai Juni 2024. Artinya, jika suatu brand baru populer setelah Juni 2024, ChatGPT mungkin tidak mengenalnya.
2. Retrieval Phase (RAG – Retrieval Augmented Generation) atau tahap mencari informasi terbaru
   Saat menjawab query real-time, AI mengkombinasikan pengetahuan training dengan informasi terbaru yang dicari dari internet.

Sehingga dari pemahaman cara kerja AI ini, kami fokus pada 2 hal berikut:

1. Membangun Jejak Digital Jangka Panjang: Memastikan brand sudah dikenal luas di internet agar masuk dalam “pelajaran” AI di masa depan.
2. Memudahkan AI ketika mencari informasi terbaru di situs berita, publikasi industri, forum, knowledge graph.

Namun, untuk mengimplementasikan strategi tersebut secara efektif, kita membutuhkan framework yang terstruktur, dimana konsep “Retrievability” menjadi kunci utama dalam GEO.

Framework “Retrievability” untuk GEO

1. Recognition
   Fokus pada bagaimana AI “mengenal” brand dalam konteks industri dan topik yang relevan. Tidak hanya sekedar memanfaatkan backlink sebanyak-banyaknya namun juga perlu diperhatikan pada kualitas dan konteks “apa” dari backlink tersebut.
2. Presence
   Penyebutan brand yang konsisten across channels dan platforms. Bedanya dengan Recognition, di point Presence ini adalah “dimana saja” brand disebutkan.
3. Accessibility
   Seberapa mudah AI dapat mengakses, memproses, dan memahami informasi tentang brand Anda. AI lebih mudah memproses informasi yang terstruktur dan disajikan dalam format yang machine-readable.

Kesimpulan

1. GEO sebagai SEO amplifier, bukan replacement
   Mengabaikan SEO fundamentals tidak akan mencapai dalam dalam GEO implementation.
2. Membangun sebuah brand memerlukan komitmen jangka panjang
   Konsistensi dan meaningful results. Short-term tactics akan provide minimal impact.
3. Fokus pada kualitas dan konteks
   Kualitas dari mentions dan konteks yang relevan jauh lebih penting daripada sekedar volume. 
4. Data sebagai Competitive Advantage
   Kualitas konten yang didukung dengan research, proprietary data, dan insights yang ter-verified akan terlihat lebih kredibel
5. Pendekatan ke komunitas yang relevan
   Aktif di komunitas dan professional network secara original (tidak menggunakan bot atau sejenisnya) juga menjadi fundamental yang mendukung pada era AI ini. 

Siap Memimpin di era AI Search?

Transformasi digital menuju AI-powered membutuhkan pendekatan strategis yang komprehensif dan eksekusi yang tepat sasaran.
Untuk mengembangkan roadmap GEO yang efektif dan mengoptimalkan brand positioning dalam transformasi digital saat ini, tim ahli kami siap berkolaborasi untuk merancang strategi result-oriented. Mari berdiskusi bagaimana memposisikan brand Anda sebagai market leader.

Sumber: StatCounter, SearchEngineLand