Penelusuran Google di Era Kecerdasan Buatan: Reorientasi Ekonomi Informasi Digital

Kecerdasan buatan sebagai ancaman langsung terhadap model bisnis mesin pencari klasik – atau pengembangan strategis dari pasar yang sudah didominasi?

Pada kuartal pertama tahun 2025, Google secara resmi masih menampilkan dirinya sebagai penguasa tak terbantahkan di lanskap pencarian global. Dengan pangsa pasar sebesar 91,55 persen, perusahaan memproses sekitar 8,9 miliar kueri pencarian setiap hari, yang setara dengan sekitar 103.000 kueri per detik, atau total 2,6 triliun kueri per tahun. Di perangkat seluler, Google mempertahankan posisi yang hampir hegemonik dengan pangsa pasar sebesar 96,3 persen. Angka-angka ini menunjukkan dominasi yang tak tergoyahkan, tetapi di balik permukaan statistik terdapat gambaran pergolakan ekonomi yang jauh lebih kompleks dan fluktuatif. Pangsa pasar saja menutupi transformasi fundamental dalam hubungan nilai antara volume pencarian, perilaku pengguna, dan aliran pendapatan yang terealisasi.

Pada bulan-bulan terakhir tahun 2024, sebuah fenomena langka terjadi: pangsa pasar global Google turun di bawah ambang batas 90 persen yang secara simbolis signifikan untuk pertama kalinya dalam satu dekade. Pada Oktober 2024, pangsa pasarnya mencapai 89,34 persen, pada November 89,99 persen, dan pada Desember 89,73 persen. Ini menandai penurunan konsisten pertama di bawah angka tersebut sejak 2015. Meskipun para analis mengaitkan penurunan ini sebagian dengan pergeseran regional di Asia, perkembangan ini menandakan konvergensi beberapa kekuatan struktural yang mulai mengguncang ekosistem mesin pencari tradisional secara fundamental. Hal ini bukan sekadar eksodus radikal pengguna yang ada, melainkan transformasi perilaku pencarian dan jalur ekonomi terkait menuju kesuksesan.

Model bisnis Google bertumpu pada arsitektur yang elegan, namun semakin rapuh. Pada tahun 2024, perusahaan menghasilkan total pendapatan sekitar $307 miliar, di mana iklan pencarian menyumbang sekitar $175 miliar. Angka ini tidak hanya mewakili 57 persen dari total pendapatan, tetapi juga membentuk tulang punggung keuangan seluruh struktur perusahaan. Mekanisme model ini sederhana namun efektif: pengguna merumuskan kueri pencarian dengan niat membeli, baik eksplisit maupun implisit; Google menampilkan iklan dari pengiklan yang membayar untuk klik; pengguna mengklik iklan ini atau hasil pencarian organik; dan terciptalah pasar tiga sisi antara pengguna, penerbit, dan pengiklan.

Arsitektur ini pada dasarnya ditantang oleh integrasi kecerdasan buatan, khususnya melalui teknologi “AI Overviews”.

Ikhtisar AI sebagai Penghancur Model Bisnis: Metrik Penurunan

Pengenalan AI Overviews oleh Google menandai titik balik. Teknologi ini menyajikan ringkasan informasi yang disintesis kepada pengguna, yang dihasilkan oleh model generatif, langsung di halaman hasil pencarian, tanpa mengharuskan mereka mengeklik situs web eksternal. Peluncurannya sangat cepat: Pada Januari 2025, AI Overviews muncul di 6,49 persen dari semua kueri pencarian. Pada Maret 2025, pangsa ini meningkat dua kali lipat menjadi sekitar 13,14 persen. Ini berarti bahwa saat ini, dalam lebih dari satu dari tujuh pencarian Google di pasar Amerika, inisiatif pengumpulan informasi melalui sintesis AI terpenuhi sebelum pengguna mengaktifkan hasil pencarian organik tradisional atau iklan berbayar.

Konsekuensi ekonomi dari ekspansi ini segera terlihat. Rasio klik-tayang (CTR), metrik fundamental dari semua model ekonomi kapitalis digital, bereaksi secara dramatis. Untuk kueri penelusuran yang menggunakan AI Overviews, CTR organik anjlok dari 1,76 persen pada Juni 2024 menjadi 0,61 persen pada September 2025. Ini menunjukkan penurunan sekitar 65 persen, atau, dalam istilah bisnis, aset "klik pada hasil penelusuran organik" menjadi sekitar dua pertiga lebih fluktuatif di bawah tekanan kecerdasan buatan. Di saat yang sama, iklan penelusuran berbayar mengalami penurunan yang lebih drastis: CTR anjlok dari 19,7 persen menjadi 6,34 persen, penurunan sebesar 68 persen.

Yang perlu diperhatikan secara khusus adalah interaksi antara kedua efek ini: Penurunan rasio klik-tayang yang disebabkan oleh Ikhtisar AI tidak terbatas pada kueri penelusuran yang menampilkan Ikhtisar AI. Rasio klik-tayang organik juga turun sekitar 41 persen dibandingkan tahun sebelumnya untuk kueri penelusuran tanpa Ikhtisar AI. Hal ini menunjukkan efek perilaku yang lebih mendalam: Pengguna pada dasarnya mengadaptasi pola interaksi mereka. Mereka belajar bahwa hasil penelusuran semakin tidak lagi layak diklik karena sistem AI sudah menyediakan jawaban di halaman hasil. Dari perspektif teoretis, efek pembelajaran ini dapat dipahami sebagai bentuk penghindaran risiko yang tidak rasional atau pembentukan rutinitas; namun pada kenyataannya, pengguna bereaksi secara rasional terhadap lanskap informasi yang terus berubah.

Dampak agregat dari transformasi ini sangat mencolok. Proporsi "pencarian tanpa klik"—pencarian yang tidak menghasilkan klik pada hasil eksternal—melonjak dari 56 persen menjadi 69 persen. Sebaliknya, hanya 31 persen kueri penelusuran yang kini menghasilkan klik pada tujuan eksternal. Bagi penerbit dan kreator konten, hal ini menunjukkan hilangnya lalu lintas dalam proporsi yang sangat besar. Sebuah analisis oleh Similarweb mengungkapkan bahwa lalu lintas organik ke situs web berita anjlok dari lebih dari 2,3 miliar kunjungan bulanan menjadi di bawah 1,7 miliar dalam satu tahun—kehilangan sekitar 600 juta kunjungan per bulan, atau sekitar 26 persen dari volume lalu lintas sebelumnya. Penerbit individu melaporkan angka yang lebih dramatis: Sebuah majalah gaya hidup besar di Amerika mengamati penurunan rasio klik-tayang (CTR) dari 5,1 persen menjadi 0,6 persen, yang secara efektif merupakan penurunan sekitar 88 persen.

Ini bukanlah penyesuaian lanskap mesin pencari yang bertahap dan evolusioner. Ini adalah sebuah revolusi. Implikasinya bagi Google sendiri bermuka dua dan paradoks: Di satu sisi, integrasi AI Overview menyebabkan lebih sedikit klik, sementara di sisi lain, Google menolak tekanan untuk meluncurkan fitur ini, dengan alasan bahwa setiap klik yang tidak hilang karena ChatGPT sangatlah berharga—dan oleh karena itu, jumlah klik yang berkurang pun lebih baik daripada tidak ada klik sama sekali. Sebuah memo internal Google, yang telah dilaporkan, secara ringkas mengartikulasikan ketegangan kognitif ini: Google lebih memilih kehilangan pencarian yang menurun ke Gemini (model AI milik Google) daripada ke ChatGPT, karena hal ini akan menjaga kemungkinan mempertahankan pengguna dalam ekosistem Google. Dengan kata lain, Google mempertaruhkan penyusutan volume lalu lintas yang dapat dimonetisasi dalam jangka menengah untuk mempertahankan posisi pasarnya terhadap pesaing AI yang terdesentralisasi dalam jangka panjang.

Strategi ini mencerminkan dilema mendasar kapitalisme platform: ketika ukuran nilai tradisional—generasi klik—tertekan, jalur penciptaan nilai alternatif harus dikembangkan. Google bereksperimen dengan hal ini dengan mengembangkan Mode AI, pengalaman pencarian berbasis percakapan yang lebih komprehensif yang dirancang untuk menghasilkan keterlibatan pengguna jangka panjang. Model bisnisnya bergeser dari model transaksional (“pengguna mengklik iklan”) ke model yang berpotensi lebih terintegrasi atau bahkan berbasis langganan. Proyeksi pendapatan pemasaran pencarian untuk tahun 2025 sekitar $190,6 miliar—meningkat sekitar 7 persen dibandingkan tahun 2024—mempertahankan optimisme nominalis mengingat tren ini. Namun, pertumbuhan ini kemungkinan besar akan dicapai terutama melalui kenaikan harga (kenaikan biaya per klik) alih-alih peningkatan volume.

Filosofi produk Robby Stein: Dari Snapchat hingga Pencarian AI

Dengan latar belakang ini, biografi dan strategi produk Robby Stein, Wakil Presiden Produk di Google Search, menjadi sangat penting. Stein menjadi tokoh kunci dalam upaya Google untuk mengorkestrasi transformasi pencarian. Perjalanan kariernya sangat penting untuk memahami logika strategis yang mendasari rencana AI.

Stein dikenal karena mengembangkan Instagram Stories. Keputusan produk ini memberikan studi kasus yang mendalam tentang pengembangan produk di bawah kondisi ketidakpastian yang ekstrem dan bagaimana platform yang mapan dapat menetralisir pesaing melalui salinan yang "cukup baik". Pada tahun 2013, Snapchat memperkenalkan "Stories", sebuah fitur inovatif konten media sosial yang bersifat sementara dan otomatis menghilang. Inovasi ini secara teknis elegan dan disruptif dalam hal perilaku pengguna, menciptakan kategori baru dalam interaksi media sosial. Snapchat mencapai sekitar 150 juta pengguna aktif harian pada tahun 2016. Instagram, yang sudah menjadi bagian dari ekosistem Facebook dan memiliki lebih dari 500 juta pengguna aktif harian, meniru fitur tersebut pada 2 Agustus 2016.

Konsekuensinya sangat menghancurkan bagi Snapchat. Instagram Stories mencapai lebih dari 150 juta pengguna harian dalam enam bulan. Jumlah penayangan Snapchat Stories anjlok 15 hingga 40 persen. Dalam setahun, Snapchat telah dinetralkan secara fungsional di segmen ini. Yang membedakan Instagram Stories dari Snapchat Stories bukanlah keunggulan teknis, melainkan keunggulan operasional: Instagram mengintegrasikan fitur tersebut ke dalam ekosistem yang sudah dominan, menawarkan analitik yang lebih baik bagi kreator, memungkinkan penandaan merek dan pengguna (yang tidak ditawarkan Snapchat), dan beroperasi pada infrastruktur teknis yang ada. Ini adalah contoh nyata ekonomi platform: skala, kemampuan integrasi, dan keunggulan operasional mengalahkan inovasi di pasar yang terfragmentasi.

Dalam wawancara baru-baru ini, Stein menjelaskan bahwa filosofi pengembangan produknya dipandu oleh tiga elemen inti: Pertama, "perbaikan tanpa henti"—fokus yang obsesif pada optimasi iteratif. Kedua, pemahaman mendalam tentang perilaku pengguna dalam konteks sistem teknologi yang kompleks. Ketiga, kesediaan untuk mengambil keputusan yang berlawanan dengan intuisi ketika data menuntutnya.

Filosofi ini diwujudkan dalam strategi AI Google. Stein secara terbuka menyatakan bahwa Google telah mengidentifikasi tiga komponen yang mirip pil dari "generasi pencarian berikutnya": Ringkasan AI (sinopsis cepat yang dihasilkan AI), pencarian multimoda (gambar, video, Lensa), dan Mode AI (pengalaman pencarian berbasis percakapan dan giliran bicara yang sebelumnya tidak dikenal Google). Ketiga elemen ini dimaksudkan untuk "menyatu" guna menciptakan pengalaman pencarian yang lebih komprehensif dan lancar.

Kecepatan implementasinya sungguh luar biasa. Mode AI berkembang dari konsep hingga peluncuran dalam waktu sekitar satu tahun, sangat cepat untuk perusahaan sebesar ini. Hal ini mencerminkan bagaimana para pemimpin produk baru di Google—yang secara eksplisit dipandu oleh prinsip-prinsip Stein—berhasil menembus kelambatan organisasi yang lama.

Namun, filosofi Stein juga mengandung kelemahan struktural: filosofi ini menyiratkan pemahaman tentang "perbaikan tanpa henti" sebagai sebuah proses yang berfokus pada produk itu sendiri, bukan pada efek ekosistemik dan distribusinya. Dari perspektif yang sepenuhnya berpusat pada pengguna, tinjauan AI yang agresif mungkin mewakili akses "peningkatan" terhadap informasi. Namun, dari perspektif penerbit dan ekosistem web yang lebih luas, yang bergantung pada perolehan klik, hal ini merupakan intervensi yang destruktif. Hal ini menciptakan dilema: manajer produk yang berusaha mencapai antusiasme pengguna yang maksimal dapat sekaligus merusak model bisnis perusahaan karena pengalaman pengguna dan realisasi komersial tidak selaras.

Dispersi akademis: Tiga pilar transformasi yang terfragmentasi

Dalam wawancara baru-baru ini, Stein menawarkan kerangka kerja konseptual untuk transformasi dalam lanskap pencarian: tiga pilar yang tidak setara. Kategorisasi ini lebih signifikan daripada yang awalnya terlihat karena mengungkapkan bagaimana Google secara internal memahami fragmentasi strategi pencariannya.

Pilar pertama adalah Ringkasan AI. Ini adalah ringkasan informasi yang dihasilkan AI dan disajikan di halaman hasil pencarian. Ringkasan ini bekerja dengan menggunakan model Gemini khusus (model bahasa besar milik Google) yang menginterpretasikan kueri pencarian, menjalankan strategi pencarian (disebut "query fanout") di mana model tersebut secara otomatis merumuskan dan mengeksekusi beberapa lusin kueri pembantu untuk mengumpulkan konteks, lalu menghasilkan jawaban terstruktur. Ringkasan AI ditujukan untuk kueri informasi—"suhu air mendidih", "restoran terbaik di Berlin", "bagaimana cara kerja Bitcoin". Ringkasan ini kurang cocok untuk kueri navigasi (ketika pengguna mencari tujuan tertentu). Ringkasan ini juga kurang ideal untuk kueri komersial prioritas utama (niat membeli), karena format iklan tradisional dan daftar produk masih berkinerja lebih baik di area ini.

Pilar kedua adalah pencarian multimoda, yang utamanya dimediasi oleh Google Lens. Hal ini memungkinkan pengguna untuk mencari dengan input visual—mengambil foto suatu objek lalu bertanya kepada Google tentang objek tersebut, cara memperbaikinya, dan di mana membelinya. Tingkat pertumbuhan Google Lens sangat mengesankan: pertumbuhan 15 persen dari tahun ke tahun, mencapai sekitar 20 miliar kueri bulanan. Ini merupakan pilar penting karena menunjukkan bahwa pencarian Google tidak hanya berbasis teks—media interaksinya pun semakin beragam.

Pilar ketiga adalah Mode AI. Ini adalah eksperimen terbaru dan paling ambisius secara konseptual. Sementara Ikhtisar AI diarahkan pada jawaban poin demi poin (pertanyaan → jawaban → akhir), Mode AI beroperasi melalui interaksi percakapan jangka panjang. Pengguna dapat mengajukan pertanyaan kompleks yang bertahap ("Saya mencari restoran di Berlin, teman saya alergi kacang, saya ingin tempat duduk di luar ruangan, anggaran sekitar 60 euro per orang"), dan Mode AI akan memberikan rekomendasi langkah demi langkah, mengklarifikasi dan menyempurnakannya, serta menyajikan alternatif. Mode ini lebih merupakan agen informasi interaktif daripada mesin pencari.

Diferensiasi strategi pencarian menjadi tiga mode yang tidak sepenuhnya setara ini mencerminkan meta-strategi fleksibilitas dan opsionalitas. Google menghindari mendefinisikan "pencarian baru" yang monolitik dan justru menyajikan portofolio mode pencarian yang menjawab berbagai jenis kueri dan preferensi pengguna. Hal ini cerdas secara strategis karena menempatkan beberapa taruhan secara bersamaan tanpa berkomitmen pada satu inovasi yang mungkin tidak berhasil secara universal.

Namun, strategi portofolio ini juga mengungkap ketidakpastian yang mendalam. Memonetisasi pengalaman penelusuran yang terfragmentasi lebih sulit daripada memonetisasi arsitektur terpadu. Ketika pengguna memilih di antara berbagai mode, mereka menciptakan ketidakstabilan ekspektasi, yang berujung pada churn. Dan jika Google menawarkan berbagai mode secara internal, satu mode dapat mengkanibal mode lainnya.

Pencarian AI mengubah segalanya: Bagaimana solusi SaaS ini merevolusi peringkat B2B Anda selamanya.

Lanskap digital perusahaan B2B sedang mengalami perubahan yang pesat. Didorong oleh kecerdasan buatan, aturan visibilitas online sedang ditulis ulang. Perusahaan selalu menghadapi tantangan untuk tidak hanya terlihat di khalayak digital, tetapi juga relevan bagi para pengambil keputusan yang tepat. Strategi SEO tradisional dan manajemen kehadiran lokal (geomarketing) rumit, memakan waktu, dan seringkali harus bersaing dengan algoritma yang terus berubah dan persaingan yang ketat.

Namun, bagaimana jika ada solusi yang tidak hanya menyederhanakan proses ini, tetapi juga menjadikannya lebih cerdas, lebih prediktif, dan jauh lebih efektif? Di sinilah kombinasi dukungan B2B khusus dengan platform SaaS (Perangkat Lunak sebagai Layanan) yang canggih, yang dirancang khusus untuk kebutuhan SEO dan GEO di era pencarian AI, berperan.

Generasi baru alat ini tidak lagi hanya bergantung pada analisis kata kunci manual dan strategi backlink. Sebaliknya, alat ini memanfaatkan kecerdasan buatan untuk memahami maksud pencarian secara lebih tepat, mengoptimalkan faktor peringkat lokal secara otomatis, dan melakukan analisis persaingan secara real-time. Hasilnya adalah strategi proaktif berbasis data yang memberikan perusahaan B2B keunggulan yang menentukan: Mereka tidak hanya ditemukan, tetapi juga dianggap sebagai otoritas yang berwenang di ceruk pasar dan lokasi mereka.

Inilah simbiosis dukungan B2B dan teknologi SaaS bertenaga AI yang mengubah pemasaran SEO dan GEO dan bagaimana perusahaan Anda dapat memperoleh manfaat darinya untuk tumbuh berkelanjutan di ruang digital.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Dukungan B2B & Blog untuk SEO, GEO, dan AIS – Pencarian Kecerdasan Buatan
• Lupakan alat SEO yang mahal – alternatif ini mendominasi dengan fitur B2B yang tak tertandingi

Ruang Gema Model Gemini: Arsitektur Teknis dan Implikasinya terhadap Bisnis

Arsitektur teknis yang mendasari Gemini, model AI yang mendukung Mode AI, Ikhtisar AI, dan pencarian multimoda, relevan untuk memahami mengapa Google mendorong transformasi ini. Tidak seperti kebanyakan model bahasa, Gemini dirancang untuk multimoda sejak awal. Artinya, model ini mengintegrasikan teks, gambar, audio, dan video ke dalam satu jaringan saraf, alih-alih menambahkan modalitas-modalitas ini nanti. Hal ini memberikan Gemini keanggunan struktural dari perspektif teoretis.

Secara teknis, Gemini menggunakan arsitektur yang disebut transformer-decoder, yang dioptimalkan untuk efisiensi. Model ini berjalan pada Tensor Processing Unit (TPU) Google Cloud, yang memberikan Google keunggulan tersendiri dalam kecepatan inferensi—Google dapat menjalankan model AI lebih cepat dan lebih murah daripada pesaing yang berbasis pada infrastruktur cloud untuk keperluan umum. Gemini dapat melakukan penalaran berantai—ia dapat menguraikan masalah kompleks menjadi beberapa langkah konseptual sebelum merumuskan jawaban. Hal ini memungkinkan struktur logis yang lebih mendalam dibandingkan generasi token dangkal pada LLM sebelumnya.

Yang terpenting, Gemini terintegrasi dengan repositori data milik Google. Grafik Belanja Google berisi sekitar 50 miliar produk, diperbarui 2 miliar kali per jam melalui umpan pedagang. Google memiliki akses ke 250 juta lokasi dan informasi peta. Google memiliki akses ke data keuangan, informasi pasar saham waktu nyata, dan seluruh web sebagai sumber konteks. Repositori data ini tidak tersedia untuk umum—merupakan sumber daya milik Google yang hanya dapat diakses olehnya. Hal ini memberi Gemini (dan karenanya Mode AI, Ikhtisar AI, dll.) keunggulan mendasar yang tidak dimiliki pesaing seperti ChatGPT atau Perplexity. OpenAI harus bergantung pada data yang tersedia untuk umum dan data yang diambil melalui API. Perplexity harus menggunakan pengikisan web. Google sudah memiliki data tersebut secara internal.

Arsitektur ini menggambarkan mengapa integrasi AI Google harus dipandang sebagai suatu keharusan yang strategis, bukan sekadar opsional. Infrastrukturnya sudah tersedia. Datanya sudah tersedia. Kapasitas komputasinya sudah tersedia. Tindakan yang rasional secara ekonomi adalah memanfaatkan sumber daya ini. Satu-satunya pertanyaan adalah seberapa agresif monetisasi harus diupayakan, mengingat efek sampingnya terhadap model bisnis tradisional.

Masalah kebingungan: persaingan dalam kebisingan

Aspek yang sering terabaikan dalam diskusi pencarian AI adalah peran Perplexity AI. Didirikan pada tahun 2022 oleh Aravind Srinivas, mantan karyawan magang Google, Perplexity secara eksplisit memposisikan dirinya sebagai antarmuka pencarian berbasis AI. Per Agustus 2024, Perplexity memiliki sekitar 15 juta pengguna aktif bulanan. Perusahaan melaporkan proyeksi pendapatan sekitar $40 juta untuk tahun 2024. OpenAI melaporkan proyeksi pendapatan sekitar $11,6 miliar untuk tahun 2025 melalui penawaran API-nya dan penggunaan komersial ChatGPT Search.

Namun, angka agregat pengguna menunjukkan gambaran yang mengejutkan: Perplexity dan ChatGPT Search saat ini memproses sekitar 37,5 juta permintaan per hari untuk ChatGPT, ditambah kelipatan dari jumlah tersebut untuk Perplexity (diperkirakan secara konservatif sekitar 10-20 juta), sehingga menghasilkan total sekitar 47,5-57,5 juta permintaan pencarian AI per hari. Sementara itu, Google memproses sekitar 14 miliar kueri pencarian per hari. Ini berarti Google memproses sekitar 250-370 kali lebih banyak kueri pencarian daripada gabungan Perplexity dan ChatGPT. Trafik pencarian AI agregat menyumbang sekitar 0,1 hingga 0,25 persen dari total trafik web global. Ini hanyalah gangguan, bukan sinyal pergeseran paradigma.

Hal ini penting karena menunjukkan bahwa terlepas dari pendanaan modal ventura yang sangat besar untuk startup pencarian AI, terlepas dari gembar-gembor media seputar "revolusi pencarian", dan terlepas dari peningkatan teknis yang nyata pada Perplexity dan ChatGPT Search, Google Search klasik tetap menjadi sumber informasi yang dominan. Ini bukan berarti Perplexity dan ChatGPT Search tidak penting—keduanya menandakan pergeseran ekspektasi pengguna. Namun, bukan berarti posisi pasar Google terancam eksistensinya.

Namun, angka-angka ini bisa menyesatkan. Meskipun Perplexity hanya mewakili 0,01 persen dari volume pencarian harian Google secara global, penetrasinya di antara kelompok pengguna tertentu (pekerja muda, melek teknologi, dan intensif informasi) jauh lebih tinggi. Seorang analis ventura mungkin berpendapat bahwa Perplexity tidak bersaing dengan Google, melainkan menciptakan jenis pengguna yang akan membentuk kelompok pengguna dominan dalam sepuluh tahun. Ini adalah argumen disrupsi klasik. Namun, ini hanyalah spekulasi; data saat ini menunjukkan adanya koeksistensi model pencarian, alih-alih proses substitusi.

Keruntuhan penerbit: Kehancuran ekonomi atau restrukturisasi model bisnis?

Untuk analisis ekonomi yang lengkap, proses destruktif yang disebabkan oleh integrasi Google AI bagi penerbit harus dikaji. Ini adalah fenomena nyata dan langsung, bukan sekadar proyeksi. Penerbit melaporkan kerugian trafik sebesar 70 hingga 80 persen. Sebuah majalah berita besar Amerika kehilangan 27 hingga 38 persen trafiknya antara tahun 2024 dan 2025. Sebuah blog khusus tentang renovasi rumah kehilangan sekitar 86 persen pendapatannya, dari sekitar $7.000–$10.000 per bulan menjadi sekitar $1.500 per bulan.

Konsekuensi ekonominya sangat dramatis. Industri berita di AS kehilangan sekitar 600 juta kunjungan bulanan dalam waktu kurang dari setahun—penurunan sekitar 26 persen. Bagi industri yang berbasis pendapatan iklan, hal ini berdampak langsung pada berkurangnya tayangan, berkurangnya klik iklan, penurunan tarif CPM (akibat persaingan untuk inventaris tayangan yang semakin langka), dan penurunan pendapatan secara keseluruhan.

Ini adalah kasus klasik eksternalisasi ekonomi dari dampak negatif. Google menginternalisasi keuntungan dari peningkatan pengalaman pengguna (pengguna tidak perlu mengklik, mereka langsung mendapatkan jawaban), tetapi mengeksternalisasi biaya kepada penerbit yang tidak lagi menghasilkan lalu lintas. Distribusi biaya asimetris ini merupakan ciri struktural ekonomi platform, di mana operator platform memiliki daya tawar untuk menggeser pusat biaya.

Beberapa penerbit mulai bereksperimen dengan model yang merangkul realitas baru ini: Alih-alih mengoptimalkan volume lalu lintas, mereka mengoptimalkan penyebutan merek/visibel dalam output AI. Jika Google menghasilkan respons untuk "restoran terbaik Berlin", penyebutan restoran tertentu mungkin lebih berharga bagi restoran tersebut daripada klik, karena penyebutan tersebut memperkuat pengenalan merek dan menciptakan titik masuk "top-of-mind". Pengguna yang membaca respons AI yang menyebutkan restoran tertentu mungkin lebih cenderung mengunjungi restoran tersebut nanti, meskipun mereka tidak langsung mengklik.

Hal ini bukan penghiburan bagi penerbit yang mengandalkan monetisasi trafik langsung. Namun, hal ini menunjukkan kemungkinan restrukturisasi model bisnis penerbit: dari "volume trafik × CPM iklan" menjadi "otoritas merek × langganan konten premium" atau "otoritas merek × hubungan mitra bernilai tinggi".

Pertanyaan penagihan yang belum terselesaikan: Siapa yang membayar data pelatihan?

Isu penting yang terabaikan namun terabaikan secara sistematis adalah pertanyaan tentang atribusi data pelatihan. Model AI yang mendukung AI Overviews, AI Mode, dan ChatGPT Search dilatih menggunakan data web yang 99 persennya dibuat oleh entitas non-AI. Penerbit membayar jurnalis untuk menulis artikel. Kantor berita membayar koresponden untuk mengumpulkan fakta. Para ilmuwan menginvestasikan waktu dalam penelitian untuk mempublikasikan temuan tersebut. Semua entitas ini mendanai operasi mereka melalui model bisnis yang biasanya berbasis pada perolehan lalu lintas atau langganan langsung. Namun, pembuatan konten web dianggap sebagai "barang publik" jika tidak dikompensasi melalui monetisasi langsung.

Proses pelatihan AI tidak pernah memberikan kompensasi kepada para kreator konten ini. OpenAI melatih GPT-4 dengan miliaran artikel tanpa memberikan kompensasi kepada penerbit. Google melatih Gemini dengan konten web tanpa kompensasi. Perplexity melatih modelnya dengan cara yang serupa. Hal ini secara teknis dan hukum dimungkinkan karena melibatkan "penggunaan wajar" (berdasarkan hukum hak cipta AS), tetapi secara etis dan ekonomis asimetris: Para kreator konten membiayai pelatihan AI tetapi tidak menerima kompensasi langsung. Sebaliknya, mereka dirugikan oleh berkurangnya trafik yang dihasilkan.

Hal ini bisa menjadi risiko jangka panjang bagi industri AI. Jika penerbit tidak diberi kompensasi atas data pelatihan mereka, mereka akan kehilangan insentif untuk menciptakan konten berkualitas tinggi. Kualitas web akan menurun. Hal ini nantinya akan menimbulkan masalah bagi model AI yang dilatih dengan data web—mereka akan berlatih dengan konten berkualitas rendah. Ini adalah masalah klasik "tragedi milik bersama". Beberapa pemain (terutama OpenAI dengan sumber daya komersialnya, dan Google dengan integrasi web intrinsiknya) telah mulai bereksperimen dengan sumber data berlisensi (misalnya, OpenAI bermitra dengan penerbit berita untuk umpan konten). Hal ini dapat mengarah pada munculnya norma baru di mana pelatihan AI hanya dilisensikan sebagian. Namun untuk saat ini, hal ini masih merupakan pengecualian, bukan aturan.

Destabilisasi rantai nilai: Dari iklan hingga… apa?

Masalah ekonomi mendasar yang ditimbulkan oleh integrasi AI Google adalah pertanyaan tentang jalur monetisasi alternatif ketika periklanan tradisional menjadi kurang efektif. Rantai nilai klasik Google adalah: pengguna merumuskan kueri → Google menampilkan hasil organik + iklan → pengguna mengklik → penerbit atau pengiklan menerima nilai lalu lintas atau konversi. Rantai nilai inilah yang membentuk dasar ekonomi digital selama 25 tahun.

Ikhtisar AI mengacaukan rantai nilai ini dengan menghilangkan langkah "klik". Google perlu membangun rantai nilai baru. Beberapa pendekatan sedang diuji:

Pertama: Mengintegrasikan iklan langsung ke dalam Ringkasan AI dan Mode AI. Hal ini sulit karena pengguna secara eksplisit memahami respons yang dihasilkan AI ini sebagai "non-iklan". Mengintegrasikan iklan ke dalam respons AI berisiko mengikis kepercayaan pengguna. Google bersikap hati-hati dalam hal ini.

Kedua: Monetisasi melalui langganan. Google sedang bereksperimen dengan versi premium Mode AI, yang nantinya mungkin berbayar. Ini berarti pencarian AI percakapan akan menjadi fitur premium, sementara pencarian standar akan tetap gratis. Ini adalah model freemium, mirip dengan Spotify atau Adobe. Tantangannya adalah mempertahankan tingkat penetrasi yang cukup tinggi agar versi berbayar dapat mengkompensasi hilangnya pendapatan iklan.

Ketiga: Monetisasi melalui model bisnis yang tidak didasarkan pada monetisasi pengguna individu. Misalnya, Google dapat menawarkan "API untuk Pencarian AI Perusahaan" yang memungkinkan pelanggan perusahaan menyewa model Gemini tertentu untuk kebutuhan pencarian internal mereka. Hal ini akan menggeser model bisnis ke model B2B, mirip dengan Google Cloud.

Keempat: Monetisasi melalui monetisasi data. Ketika Google melakukan jutaan interaksi AI percakapan dengan pengguna, ia menghasilkan data niat pengguna dalam jumlah besar. Data ini sangat berharga untuk penargetan iklan. Google dapat menggunakan data ini untuk meningkatkan penargetan pengiklan, meskipun rasio klik-tayang menurun. Ini merupakan bentuk monetisasi tidak langsung.

Tak satu pun dari alternatif ini yang jelas menguntungkan seperti formula klasik "klik × CPM". Namun, jika digabungkan, ketiganya berpotensi menciptakan ekosistem baru dalam penciptaan nilai.

Dilema Strategis Peningkatan yang Tak Henti-hentinya

Filosofi Stein tentang "perbaikan tanpa henti" menghadapi struktur konflik fundamental: Proses peningkatan produk dari perspektif pengguna berbenturan langsung dengan stabilitas model bisnis. Produk yang lebih baik (ikhtisar AI yang memberikan jawaban instan) justru merusak model bisnis (penurunan klik iklan). Ini bukanlah dilema yang bertahap dan moderat—melainkan dilema yang radikal secara struktural.

Masalahnya bahkan lebih kompleks karena ini masalah waktu. Google secara teoritis dapat memperlambat atau menghentikan peluncuran AI Overviews. Hal ini akan melindungi pendapatan iklan dalam jangka pendek. Namun, ini juga berarti Perplexity dan ChatGPT Search akan menjadi lebih unggul secara teknis, dan pengguna akan bermigrasi ke platform tersebut. Dengan kata lain, dengan tidak bertindak, Google berisiko kehilangan pangsa pasar dari pesaing yang memprioritaskan pengalaman pengguna. Hal ini menciptakan dilema: semua pemain dipaksa untuk memaksimalkan pengalaman pengguna, meskipun hal ini secara kolektif menyebabkan krisis monetisasi.

Cara lain untuk memahami hal ini: integrasi AI bukan sekadar keputusan fitur; melainkan strategi eksistensial melawan persaingan yang terdesentralisasi. Google harus membangun kapabilitas AI, atau mesin pencari akan bermigrasi ke ChatGPT. Namun, integrasi ini langsung menimbulkan masalah model bisnis. Google menganggap pengorbanan jangka pendek ini penting demi posisi pasar jangka panjangnya.

Paradoks pertumbuhan dengan kelipatan pendapatan yang menurun

Satu poin penting terakhir: volume pencarian Google terus meningkat. Tingkat pertumbuhan tahunan kueri pencarian sekitar 4,7 persen pada tahun 2025, dibandingkan dengan 4,1 persen pada tahun 2024. Ini berarti volume pencarian absolut meningkat. Namun, peningkatan ini terjadi seiring dengan menurunnya pengganda monetisasi. Nilai kueri pencarian Google berkurang dibandingkan tahun lalu karena kemungkinan kliknya lebih rendah.

Jika tren ini berlanjut—pertumbuhan volume × penurunan tingkat monetisasi—hal ini akan mengarah pada ekonomi "berpesta reruntuhan", di mana Google menghasilkan lebih banyak lalu lintas tetapi memperoleh lebih sedikit pendapatan. Meskipun hal ini lebih baik bagi pengguna (lebih banyak penelusuran, kualitas lebih baik), hal ini buruk bagi Google (pendapatan per penelusuran lebih rendah, yang berpotensi menurunkan pendapatan keseluruhan).

Proyeksi pendapatan pemasaran pencarian sebesar $190,6 miliar untuk tahun 2025 (dibandingkan dengan $178,2 miliar pada tahun 2024) menunjukkan bahwa Google mengompensasi kerugian volume melalui peningkatan CPM yang agresif (memaksa pengiklan membayar harga yang lebih tinggi). Ini adalah strategi jangka pendek—pengiklan pada akhirnya akan bermigrasi ke saluran alternatif (misalnya, langsung ke peritel, Amazon Ads, TikTok Ads) jika efisiensi Google terus menurun. "Proyeksi" saat ini mungkin merupakan proyeksi di atas pasir, bukan di atas landasan yang stabil.

Inovasi di bawah tekanan dan skenario keadaan

Transformasi Google dari mesin pencari klasik ke antarmuka pencarian berbasis AI bukanlah perubahan strategi yang disengaja; ini adalah adaptasi yang dipaksakan terhadap berbagai gangguan yang terjadi secara bersamaan: ChatGPT/OpenAI sebagai pesaing baru, Perplexity AI sebagai saluran pencarian baru, tekanan teknologi internal (Gemini dan model AI lainnya sudah dibuat; tidak rasional untuk tidak menggunakannya), dan pergeseran ekspektasi pengguna (pengguna mengharapkan kemampuan AI di semua produk digital).

Filosofi pengembangan produk Robby Stein—peningkatan tanpa henti, optimalisasi pengalaman pengguna yang obsesif, dan kesiapan untuk konversi—berhasil ketika peningkatan pengguna dan stabilitas model bisnis selaras. Namun, dalam konteks disrupsi AI, tujuan-tujuan ini saling bertentangan. Pendekatan Stein memungkinkan Google untuk secara agresif mengejar inovasi AI, tetapi gagal memberikan solusi langsung terhadap masalah model bisnis yang ditimbulkan oleh inovasi ini.

Skenario jangka panjangnya masih belum jelas. Beberapa kemungkinan ada: (1) Google stabil di atas fondasi ekonomi baru yang menggabungkan pencarian AI, langganan premium, layanan B2B, dan penargetan pengiklan yang lebih baik untuk menciptakan portofolio pendapatan baru. (2) Google secara bertahap kehilangan pangsa pasarnya terhadap Perplexity, ChatGPT Search, dan model terdesentralisasi lainnya karena para pesaing ini menawarkan pengalaman pengguna yang lebih baik dan tidak dibatasi oleh model bisnis yang memprioritaskan monetisasi. (3) Krisis regulasi mencegah Google memanfaatkan keunggulan datanya, dan lanskap persaingan tetap terfragmentasi.

Saat ini, skenario 1 adalah yang paling mungkin karena keunggulan struktural Google (basis data, basis pengguna, infrastruktur) masih substansial. Namun, ketidakpastian itu nyata, dan transformasinya bersifat permanen dan struktural, bukan sekadar bertahap. Bagaimanapun, satu hal yang jelas: era monetisasi pencarian berbasis klik murni telah berakhir. Sesuatu yang baru sedang muncul, tetapi bentuknya belum stabil.

☑️ Bahasa bisnis kami adalah Inggris atau Jerman

☑️ BARU: Korespondensi dalam bahasa nasional Anda!

 

Saya akan dengan senang hati melayani Anda dan tim saya sebagai penasihat pribadi.

Anda dapat menghubungi saya dengan mengisi formulir kontak atau cukup hubungi saya di +49 89 89 674 804 (Munich) . Alamat email saya adalah: wolfenstein ∂ xpert.digital

Saya menantikan proyek bersama kita.

 

 

☑️ Dukungan UKM dalam strategi, konsultasi, perencanaan dan implementasi

☑️ Penciptaan atau penataan kembali strategi digital dan digitalisasi

☑️ Perluasan dan optimalisasi proses penjualan internasional

☑️ Platform perdagangan B2B Global & Digital

☑️ Pelopor Pengembangan Bisnis/Pemasaran/Humas/Pameran Dagang

Fokus industri: B2B, digitalisasi (dari AI ke XR), teknik mesin, logistik, energi terbarukan, dan industri

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Pusat Bisnis Xpert

Pusat topik dengan wawasan dan keahlian:

• Platform pengetahuan tentang ekonomi global dan regional, inovasi dan tren khusus industri
• Kumpulan analisis, impuls dan informasi latar belakang dari area fokus kami
• Tempat untuk keahlian dan informasi tentang perkembangan terkini dalam bisnis dan teknologi
• Pusat topik bagi perusahaan yang ingin mempelajari tentang pasar, digitalisasi, dan inovasi industri

Xpert.Digital memiliki pengetahuan mendalam tentang berbagai industri. Hal ini memungkinkan kami mengembangkan strategi khusus yang disesuaikan secara tepat dengan kebutuhan dan tantangan segmen pasar spesifik Anda. Dengan terus menganalisis tren pasar dan mengikuti perkembangan industri, kami dapat bertindak dengan pandangan ke depan dan menawarkan solusi inovatif. Melalui kombinasi pengalaman dan pengetahuan, kami menghasilkan nilai tambah dan memberikan pelanggan kami keunggulan kompetitif yang menentukan.

Lebih lanjut tentang itu di sini:

• Gunakan 5x keahlian Xpert.Digital dalam satu paket - mulai dari €500/bulan