Skip to content 
ID 
EN
MY
SG
Generative AI search merupakan disrupsi dalam search engine. Generative AI merubah search engine results page (SERP) yang sebelumnya menampilkan daftar laman-laman yang sesuai dengan kata kunci, menjadi jawaban langsung dari generative AI yang lebih tegas, lugas, dan ringkas.
Inovasi ini berdampak besar terhadap kebiasaan pengguna. Menurut Eugene Levin, presiden dari Semrush, penggunaan AI overviews pada semua jenis kata kunci menunjukkan adanya pergeseran menuju interaksi yang lebih langsung dalam hasil pencarian.
Disrupsi ini juga membawa dampak besar dalam dunia digital marketing, utamanya pada search engine marketing (SEM) serta search engine optimization (SEO). Sebab, banyak aspek dalam SEM dan SEO yang berubah secara signifikan seiring dengan perkembangan generative AI search. Adapun, salah satu hal yang berubah dalam SEM dan SEO karena adanya generative AI adalah key performance indicator. Sebab, KPI yang sebelumnya digunakan sebagai tolak ukur keberhasilan SEM dan SEO sedikit banyaknya menjadi kurang atau bahkan tidak lagi relevan untuk digunakan. Oleh karena itu, muncul KPI generative AI search.
Ingin tahu lebih dalam tentang apa saja KPI yang dapat digunakan dalam era generative ai search ini? Silakan simak pembahasan berikut.
1. Chunk Retrieval Frequency
Chunk retrieval frequency adalah frekuensi konten Anda digunakan oleh generative AI dalam jawaban mereka. Sederhananya, mirip dengan metrik impression.
Menurut brightspot, retrieval frequency yang tinggi menjadi tanda jika konten yang dibuat memiliki struktur yang baik, sehingga mudah dipahami oleh bot. Selain itu, menurut brightspot, tingginya retrieval frequency juga menjadi indikator bahwa konten memiliki ranking yang cukup baik.
2. Embedding Relevance Score
Embedding relevance score mengukur seberapa relevan konten Anda dengan kueri pengguna dalam sistem pencarian berbasis embedding. Adapun, embedding adalah cara model AI mengkonversi kata-kata atau kalimat ke dalam bentuk representasi vektor yang lebih mudah dipahami oleh mesin.
Menurut Search Engine Land, embedding relevance score menunjukkan keselarasan dengan search intent. Lebih lanjut, melansir brightspot, semakin tinggi embedding relevance score, maka semakin besar kemungkinan konten Anda akan muncul dalam jawaban generative ai.
3. Attribution rate
Attribution rate mengukur seberapa sering merek atau situs Anda disebut di dalam jawaban yang dihasilkan oleh generative AI. Metrik ini menunjukkan bahwa konten Anda dianggap relevan dan dipercaya oleh AI. Alasannya, konten memiliki kredibilitas yang tinggi, sehingga dikutip oleh AI.
Attribution rate menjadi penting karena semakin sering konten Anda dikutip di dalam jawaban, tentu semakin besar visibilitas merek Anda di dunia AI. Hal ini tentunya penting karena dapat memengaruhi persepsi pengguna.
4. AI Citation Count
KPI ini berkaitan erat dengan attribution rate. Seperti namanya, AI citation count mengukur jumlah referensi atau sitasi yang diberikan kepada konten Anda di dalam generative AI.
Jumlah sitasi yang lebih tinggi menunjukkan bahwa konten sering digunakan sebagai sumber informasi oleh model AI. Selain itu, citation count juga mencerminkan tingkat kepercayaan dan otoritas konten Anda dalam generative AI.
5. AI Model Crawl Success Rate
KPI ini mengukur seberapa banyak konten Anda berhasil di-crawl oleh generative AI. Proses ini sedikit banyaknya mirip dengan proses crawling pada search engine, namun dilakukan oleh generative AI.
Metrik ini menjadi tolak ukur bahwa website dapat dengan diakses oleh generative AI dengan mudah. Hal ini sedikit banyaknya akan meningkatkan peluang konten untuk digunakan dalam berbagai jenis search query.
6. Semantic Density Score
Melansir Search Engine Land, semantic density merupakan kekayaan makna, hubungan, dan fakta di dalam chunks. Menurut Brightspot, KPI ini mengukur efektivitas konten Anda diinterpretasikan dan dikategorikan oleh generative AI.
Menurut brightspot, Semakin tinggi skor semantic density, maka semakin besar kemungkinan konten akan digunakan oleh AI. Hal ini karena AI lebih cenderung memilih konten yang padat informasi dan terstruktur dengan baik.
7. Reciprocal Rank Fusion
Melansir Search Engine Land, RRF Rank Contribution mengukur jumlah bagian di dalam konten memengaruhi hasil akhir yang di-re-rank menggunakan model Reciprocal Rank Fusion (RRF). Menurut Engage Coders, RRF rank contribution memberi gambaran bahwa konten yang dibuat memberikan dampak yang besar terhadap jawaban yang diberikan oleh generative AI.
8. LLM Answer Coverage
LLM Answer Coverage mengukur seberapa banyak kueri atau pertanyaan yang dapat dijawab oleh konten dalam generative AI. Dalam kata lain, apakah konten yang dibuat dapat dijadikan referensi oleh generative AI untuk menyediakan jawaban dari setiap pertanyaan yang diajukan.
Metrik ini penting karena berkaitan erat dengan visibilitas di generative AI. Sebab, semakin banyak kueri yang bisa dijawab oleh konten Anda, maka semakin besar kemungkinan konten tersebut akan muncul dalam hasil pencarian AI yang berbeda.
9. Retrieval Confidence Score
Retrieval Confidence Score mengukur “kepercayaan” generative AI saat memilih konten Anda untuk dimasukkan dalam jawaban. Sebab, ketika AI model memilih konten, mereka menilai relevansi dan kualitasnya berdasarkan beberapa faktor seperti kesesuaian dengan kueri. Jadi, dalam kata lain, konten yang dibuat dianggap “berguna” oleh generative AI.
Semakin tinggi tingkat kepercayaan model AI dalam memilih konten Anda, maka semakin besar kemungkinan konten Anda akan dipilih sebagai respons yang paling relevan. Hal ini karena konten dianggap usefulness, sehingga menjadi default pick oleh generative AI.
10. Zero-Click Surface Presence
KPI ini sedikit banyaknya berkaitan dengan attribution rate dan AI citation count. Hal ini karena Zero-Click Surface Presence mengukur seberapa sering brand untuk muncul di antarmuka generative AI search yang bisa dilihat oleh pengguna tanpa perlu klik lebih lanjut dari pengguna. Dalam artian, pengguna tidak perlu mengunjungi situs web untuk informasi lebih lanjut.
Metrik ini sangat penting karena menunjukkan bagaimana konten Anda dapat memberikan nilai langsung tanpa interaksi lebih lanjut dari pengguna. Tentu, jika konten sering muncul, tandanya konten memberikan jawaban yang sangat relevan dan bermanfaat dalam konteks pencarian berbasis AI. Menurut engage coders, KPI ini sangat bermanfaat karena memberikan visibilitas tanpa perlu adanya traffic.
Sekian pembahasan tentang 10 KPI yang digunakan dalam generative AI search. Harapannya, pembahasan singkat ini dapat membantu untuk memahami dan mengimplementasikan KPI yang relevan dalam pencarian yang didukung oleh generative AI, khususnya dalam konteks pencarian.
Terlepas dari perkembangan generative AI search, SEO “tradisional” tetap penting untuk diperhatikan. Sebab, kendati teknologi generative AI terus berkembang prinsip-prinsip SEO tradisional masih memiliki peran yang sangat signifikan dalam memastikan keberhasilan jangka panjang situs web di mesin pencari. Oleh karena itu, membangun domain authority melalui profil backlink menjadi hal yang sangat penting.
Untuk memperkuat profil backlink, gunakan layanan dari seedbacklink. seedbacklink menawarkan berbagai layanan, termasuk Jasa Backlink, Jasa Backlink Media, Jasa Backlink Blog, Jasa SEO, serta Jasa Press Release.
