Perdebatan soal ini praktis sudah jadi makanan saya sehari-hari. Jadi waktu saya menemukan satu episode The Edward Show yang mempertemukan Zachary Long dan David Quaid untuk beradu argumen soal Generative Engine Optimization (GEO) versus SEO tradisional, saya tonton sampai habis. Sayang kalau dilewatkan — dan banyak poinnya sejalan dengan apa yang sudah saya tulis di blog ini. Berikut empat poin yang paling saya garis bawahi, plus beberapa bagian yang saya lengkapi dengan angka.
Selama dua dekade, mainnya sederhana: cari keyword-nya, kumpulkan backlink, rapikan struktur situs, lalu tunggu trafiknya masuk. LLM seperti ChatGPT dan Gemini memang mengubah cara orang mencari jawaban — tapi, seperti yang ditegaskan debat ini, mereka tidak menggantikan mesin yang bekerja di baliknya.
1. AI itu lawan bicara, bukan direktori
Mesin pencari itu direktori. Anda mengetik “dokter gigi terbaik di dekat saya”, lalu muncul sepuluh opsi yang sudah dioptimasi. AI bekerja lebih seperti konsultan yang sedang Anda ajak ngobrol. Orang tidak meminta daftar — mereka menjelaskan konteks: “Saya punya kecemasan parah soal dokter gigi dan takut sekali sama jarum suntik, kira-kira saya harus cari dokter gigi yang seperti apa?”
Kalau situs Anda cuma dioptimasi untuk “dokter gigi Jakarta”, model tidak punya apa pun untuk dicocokkan dengan kekhawatiran tadi. Poin Long — dan saya sepakat — adalah Anda tidak lagi mengoptimasi untuk satu keyword, melainkan memberi AI konteks yang ia butuhkan supaya merekomendasikan Anda. Dan ini bukan kebiasaan segelintir orang: Gartner menemukan bahwa 45% pembeli B2B kini memakai generative AI untuk menggali informasi soal vendor dan produk. Calon pembeli sudah menjelaskan masalahnya ke chatbot bahkan sebelum mengetik satu keyword pun di Google — pergeseran yang saya bahas tuntas di B2B SEO belum mati, tapi strategi TOFU Anda mungkin sudah.
2. “AI yang serba tahu” itu cuma ilusi
Mitos paling bermanfaat yang mereka berdua patahkan: LLM tidak menyimpan salinan internet. Secara komputasi, mustahil meng-index dan menyimpan seluruh web di dalam bobot (weights) sebuah model.
Yang sebenarnya terjadi adalah Retrieval-Augmented Generation (RAG): model menyaring basa-basi percakapan, menangkap inti pertanyaannya, menjalankan pencarian Google atau Bing secara real-time di belakang layar, membaca beberapa hasil teratas, lalu meraciknya jadi satu jawaban. Google bahkan mendokumentasikan versi multi-query dari proses ini dan memberinya nama — “query fan-out”.
Implikasinya menentukan segalanya: AI bergantung pada pencarian tradisional untuk menemukan informasi terkini. Datanya pun mendukung — Seer Interactive menemukan 87% sitasi SearchGPT cocok dengan hasil organik teratas Bing, dan BrightEdge menemukan 60% sitasi Perplexity tumpang tindih dengan 10 besar organik Google. Jadi tidak, SEO belum mati — justru ia adalah infrastruktur yang memberi asupan ke AI. Kalau Google saja tidak bisa menemukan halaman Anda, ChatGPT pun tidak bisa membacanya — persis jebakan yang saya bedah di kenapa perusahaan B2B Anda tidak muncul di ChatGPT. Mekanisme lengkapnya saya urai di apa itu AI SEO sebenarnya.
3. Celah konten long-tail untuk brand kecil
Kalau AI menarik dari hasil teratas Google, bagaimana caranya toko kecil bisa mengalahkan korporasi besar untuk satu rekomendasi AI? Jawaban di debat ini sama dengan yang akan saya berikan: konten yang sangat spesifik dan benar-benar ditulis oleh orang yang ahli di bidangnya.
Bisnis lokal memang tidak akan nangkring di halaman satu untuk head term yang luas. Tapi artikel yang tajam dan lahir dari pengalaman langsung soal sesuatu yang sempit — “cara meredakan sakit gigi balita jam 2 pagi” — sangat mungkin rank untuk query spesifik itu. Dan long tail semacam ini jauh lebih banyak dari yang dikira orang: Google sudah lama menyatakan, dan baru-baru ini menegaskannya lagi dalam konteks AI search, bahwa 15% query yang ia lihat setiap hari belum pernah ia temui sebelumnya. Ketika orang tua yang panik menjelaskan situasi persis itu ke AI, AI menarik artikel yang menjawabnya — dan brand kecil tadi mendarat di jawaban. Ini ide yang sama dengan “tulislah untuk sub-pertanyaan yang dipecah LLM lewat fan-out” dari apa itu AI SEO sebenarnya, dan alasan kenapa saya terus mengingatkan klien bahwa kedalaman mengalahkan cakupan yang luas.
4. Jebakan fatal “scaled content”
Inilah poin yang paling ingin saya garis bawahi. Begitu orang sadar bahwa makin banyak konten berarti makin luas permukaan untuk dikutip AI, godaannya langsung muncul: arahkan LLM ke satu daftar keyword, lalu produksi ratusan artikel sekaligus. Jangan.
Google menyebutnya scaled content abuse, dan kebijakan spam-nya merumuskannya dengan gamblang: konten yang “banyak halamannya dibuat dengan tujuan utama memanipulasi peringkat pencarian, bukan membantu pengguna” — termasuk secara eksplisit “menggunakan tools generative AI… untuk membuat banyak halaman tanpa menambah nilai bagi pengguna.” Konsekuensinya bukan sekadar teguran halus: situs yang melanggar “bisa turun peringkat di hasil pencarian atau tidak muncul sama sekali,” sampai kena manual action.
Nuansa yang ditangkap debat ini dengan tepat: ini bukan soal apakah AI menulis kalimat yang “bagus” — ini soal cara memproduksinya. Yang jadi pemicu adalah memproduksi halaman secara massal demi mengakali index. Dan kalau Google sampai menjatuhkan Anda, setiap mesin AI yang mengandalkan Google ikut kehilangan Anda. Ini juga alasan kenapa saya alergi pada tools yang menjual “skor” untuk kualitas konten: yang sebenarnya dihargai Google adalah kegunaan nyata, bukan volume.
Intinya
Masa depan penemuan organik bukan SEO atau optimasi AI — tapi memadukan keduanya. Anda butuh fondasi SEO supaya mesin pencari bisa menemukan dan mengategorikan halaman Anda lebih dulu. Setelah itu, kontennya harus manusiawi, kaya konteks, dan benar-benar berguna — sampai ketika AI membacanya, ia cukup percaya untuk mencantumkan nama Anda di jawaban. GEO duduk di atas SEO — bukan di sebelahnya, dan bukan menggantikannya.
Layak ditonton kalau Anda sempat: How Does ChatGPT Cite Brands? Does It Need Google? di The Edward Show.
Praktisi B2B SEO yang berspesialisasi dalam strategi pencarian di era AI. Bekerja langsung dengan marketing manager di perusahaan menengah — tanpa account manager, tanpa handoff.