Kesimpulannya, daripada memikirkan "Apa yang bisa saya buat dengan AI untuk menghasilkan uang", lebih baik gunakan uang itu untuk berinvestasi di saham 😁
Belakangan ini, GEO, atau Generative Engine Optimization, mulai muncul di industri pemasaran. Sederhananya, bukan Google Search yang akan menjawab pertanyaan, tapi ChatGPT, Perplexity, Gemini, dan AI generasi lainnya. Tujuannya adalah agar merek atau produk kita disebutkan saat AI tersebut memberikan jawaban.
Sebenarnya, saya pernah memikirkan ide serupa sebelumnya. Awalnya agak aneh. Ide awal saya mirip dengan "AI Agent Honey Pot". Jika AI agent akan menjelajahi web di masa depan, bagaimana jika kita menyediakan informasi komersial dan iklan yang bisa dibaca oleh mereka?
Namun, setelah dipertimbangkan lebih lanjut, saya menyadari bahwa cara untuk menarik atau menipu AI tidak akan bertahan lama. Akhirnya, arahnya beralih ke GEO. Tapi bukan seperti "rahasia" untuk membuat AI merekomendasikan produk kita.
Kesimpulan yang saya capai adalah sebagai berikut:
Mengumpulkan informasi tentang produk, harga, perbandingan, ulasan, dan tren pasar dalam format yang dapat dibaca oleh AI.
Dengan kata lain, GEO bukan trik, tapi lebih seperti membangun basis pengetahuan produk yang bisa dibaca oleh AI.
Lalu mengapa saya meninggalkan ide ini?
Alasannya sederhana.
Saya rasa pasar ini masih terlalu dini untuk umum.
Ada satu hal yang perlu ditegaskan. Sejak tahun 2025, perkembangan AI shopping jauh lebih cepat daripada perkiraan awal saya.
OpenAI menambahkan fitur belanja ke ChatGPT Search pada April 2025. Fitur ini mencakup gambar, ulasan, dan tautan pembelian. OpenAI menyatakan bahwa mereka tidak akan menerima iklan atau komisi. (Reuters)
Pada September 2025, fitur Instant Checkout diperkenalkan untuk pedagang Etsy dan Shopify. Oktober untuk Walmart, November untuk Target. Pengguna dapat melakukan pembayaran langsung melalui ChatGPT. (Retail Dive)
Pada 24 November 2025, fitur "shopping research" berbasis GPT-5 mini diluncurkan untuk semua pengguna ChatGPT (Go, Plus, dan Pro). Akurasi pencarian produk dengan kondisi ganda meningkat dari 37% menjadi 52% dibandingkan dengan ChatGPT Search biasa. (OpenAI)
Perplexity mengoperasikan fitur Instant Buy untuk pengguna di Amerika Serikat. Menurut Perplexity Help Center, pengguna dapat mencari dan membeli produk melalui platform ini. Pemrosesan pesanan dan layanan purna jual ditangani oleh penjual. (Perplexity Help Center) Fitur ini diluncurkan secara resmi pada 25 November 2025 dengan kemitraan PayPal. Fitur pembayaran, verifikasi identitas, dan perlindungan pembeli kini tersedia. Abercrombie & Fitch, Ashley Furniture, Adorama, dan NewEgg menjadi pedagang awal. (PayPal Newsroom)
Menurut Adobe Analytics, lalu lintas AI ke situs ritel AS selama musim liburan 2025 meningkat sebesar 693% dibandingkan tahun sebelumnya. Pembeli melalui AI memiliki tingkat keluar yang 33% lebih rendah dan tingkat konversi yang 31% lebih tinggi. (Shopify)
Google juga memungkinkan teks iklan dan iklan belanja dari kampanye Search, Shopping, dan Performance Max yang ada untuk ditampilkan di AI Overviews. (Google Ads Help)
Dengan kata lain, AI shopping bukan hanya fitur lagi, tapi sudah menjadi saluran yang menghasilkan uang. Namun, apakah "orang biasa dapat menggunakan GEO sebagai saluran pemasaran untuk menghasilkan uang" adalah pertanyaan yang berbeda.
AI Shopping masih berat dan terbagi berdasarkan kategori
Saya menganggap UX sebagai variabel terbesar. Pandangan ini tidak banyak berubah dalam setahun terakhir.
Belanja pada dasarnya adalah tindakan yang sangat cepat. Pengguna memasukkan kata kunci di bilah pencarian, melihat kartu produk muncul, memeriksa harga, membaca ulasan, melihat biaya pengiriman, mengubah filter, mengurutkan ulang. Jika tidak puas, mereka akan kembali ke halaman sebelumnya, membuka produk lain di tab baru, memeriksa kupon atau kondisi pengiriman.
Kunci utama toko online bukan "jawaban yang tepat", tapi pencarian yang cepat.
UX Toko Online | Belanja dengan AI Interaktif |
|---|
Menampilkan beberapa kartu produk segera setelah pencarian | Menjawab pertanyaan setelah menerima input |
Filter dan pengurutan yang cepat | Membutuhkan pertanyaan lanjutan |
Mudah untuk menelusuri puluhan hingga ratusan produk | Biasanya hanya memberikan beberapa rekomendasi |
Membandingkan harga, pengiriman, dan ulasan secara bersamaan | Alur yang panjang karena fokus pada penjelasan |
Konversi pembelian yang cepat | Langkah antara rekomendasi dan pembelian yang panjang |
Saat membeli barang, "rekomendasi paling logis" seringkali kurang penting daripada "menelusuri dengan cepat dan menangkap nuansa". Hal ini terutama berlaku untuk kategori seperti kebutuhan sehari-hari, makanan, pakaian, dan perlengkapan rumah tangga.
OpenAI sendiri mengakui hal ini. OpenAI menyatakan bahwa "pencarian belanja" lebih cocok untuk "perbandingan mendalam yang membutuhkan waktu", sementara pengecekan harga sederhana atau fitur dapat dilakukan dengan lebih cepat menggunakan jawaban ChatGPT biasa.
Oleh karena itu, ruang lingkup belanja AI akhirnya menjadi lebih sempit.
Area yang Tepat | Alasan |
|---|
Laptop, monitor, NAS, router | Perbandingan spesifikasi penting |
Peralatan rumah tangga | Perbandingan model, tahun produksi, dan opsi penting |
Harga barang bekas | Penilaian harga yang tepat penting |
Asuransi, paket telepon seluler, produk keuangan | Interpretasi kondisi dan perbandingan penting |
Produk yang membutuhkan banyak pertimbangan | Waktu penelitian sebelum pembelian lebih lama |
Di sisi lain, dalam pasar di mana selera, pengiriman, ulasan, kupon, dan ukuran produk penting seperti kebutuhan sehari-hari, makanan, pembelian berulang dengan harga rendah, dan pakaian, belanja AI masih sulit menggantikan toko online. Peningkatan lalu lintas Adobe Analytics kemungkinan besar akan terfokus pada kategori yang membutuhkan perbandingan, seperti peralatan rumah tangga, furnitur, dan kecantikan.
Apa yang Dicocokkan oo.ai
Dalam konteks ini, saya menganggap oo.ai sebagai kasus yang cukup menarik.
oo.ai tidak hanya "pencarian AI interaktif", tetapi tampaknya bertujuan untuk mengurangi beban pencarian AI. Inti dari apa yang saya perkirakan saat itu adalah:
Alih-alih membuat pengguna menunggu jawaban LLM setiap kali, model ini menggabungkan ringkasan AI dan iklan di atas hasil pencarian yang telah diindeks dan disimpan dalam cache.
Dengan kata lain, saya melihat model bisnis oo.ai tidak hanya sebagai langganan sederhana, tetapi pada akhirnya akan mirip dengan struktur indeks pencarian AI yang berisi iklan atau informasi komersial. Sama seperti mesin pencari tradisional menggabungkan indeks pencarian dengan iklan, pencarian AI juga dapat menciptakan ruang paparan komersial di antara "pertanyaan → jawaban".
Arah ini juga selaras dengan GEO.
Struktur | Arti |
|---|
Indeks web/produk/dokumen | Membangun basis informasi yang akan digunakan AI |
Caching | Meningkatkan kecepatan respons |
Ringkasan AI | Menciptakan jawaban yang mudah dibaca oleh pengguna |
Iklan/informasi sponsor | Ruang potensial untuk menghasilkan pendapatan |
GEO | Upaya untuk mengoptimalkan informasi yang dibaca oleh AI |
Namun, model ini tidak mudah baik secara teknis maupun bisnis.
Pencarian AI lebih mahal daripada pencarian biasa, lebih lambat, dan menambahkan iklan dapat menimbulkan masalah kepercayaan. Pengguna mungkin akan kehilangan kepercayaan jika menganggap jawaban AI sebagai "papan iklan". Di sisi lain, sulit untuk menanggung biaya infrastruktur pencarian skala besar tanpa iklan.
Tetapi oo.ai runtuh karena alasan lain
OpenResearch, yang mengoperasikan oo.ai, adalah perusahaan yang didirikan oleh CEO Kim Il-doo dari Kakao Brain pada Juli 2024, dan mendapat perhatian dengan mengumpulkan investasi seed senilai 10 miliar won dari LB Investment, Mirae Asset Venture Investment, Bon Angels Venture Partners, dan lainnya dalam waktu dua bulan. oo.ai yang diluncurkan pada Maret 2025 melampaui 2 juta MAU dalam sembilan minggu. (Chosun Ilbo)
Namun sejak akhir November 2025, layanan dihentikan sementara, dan dalam laporan Digital Daily, CEO Kim mengatakan "kami menghadapi situasi di mana biaya mencapai 200-300 juta won per minggu" dan menjelaskan bahwa ini adalah keputusan untuk efisiensi biaya dan pivoting. Pada waktu itu, CEO Kim mengatakan tuduhan perjudian adalah "sepenuhnya tidak benar". (Digital Daily)
Namun sekitar sepuluh hari kemudian, CEO Kim memposting pernyataan permintaan maaf di media sosial pribadinya dan mengubah posisinya.
Mengakui fakta perjudian. Dia pertama kali terkena kasino selama perjalanan bisnis ke Las Vegas pada April 2024, dan mengungkapkan bahwa dia kehilangan penilaian dalam situasi depresi dan gangguan panik.
Menurut klaimnya, dana perjudian adalah dana pribadi yang dihasilkan dari penjualan saham lama, bukan dana investasi perusahaan, dan posisinya adalah bahwa dana investasi perusahaan tidak digunakan.
Namun dia mengakui pelanggaran prosedur dalam proses eksekusi pembayaran di muka (kurangnya persetujuan pemegang saham).
Dia sedang mengoordinasikan permintaan denda keterlambatan (denda kontraktual), penerapan opsi jual, dan lainnya dengan investor. (AI Times, Nate/Digital Daily)
Dengan kata lain, "penyalahgunaan langsung dana investasi perusahaan" adalah pada tahap di mana dia menyangkalnya dan kesimpulan hukum belum pasti, dan bagian yang jelas diakui adalah fakta perjudian, beberapa pelanggaran prosedur, dan bahwa penjelasan awal adalah kebohongan. Ini adalah jangkauan fakta yang dapat dikatakan dengan aman pada titik waktu saat ini.
Perkembangan layanan itu sendiri lebih jelas. Hingga 26 Januari 2026, fungsi pencarian dibatasi, dan kemudian operasi normal juga tidak stabil, dan sejak sekitar April 2026, domain oo.ai dialihkan ke Afternic (GoDaddy), sehingga layanan tampaknya telah ditutup secara efektif. Domain itu sendiri telah dicantumkan untuk dijual dengan harga $280.000. (Namu Wiki)
Poin penting dalam kasus ini adalah bahwa ide oo.ai itu sendiri tidak sepenuhnya salah.
Sebaliknya, menurut pandangan saya, arah yang ingin dilihat oo.ai, yaitu masalah kecepatan pencarian AI, masalah caching, masalah pengindeksan, dan kemungkinan model iklan di dalamnya, masih merupakan topik penting.
Potensi yang terlihat di oo.ai | Risiko yang terungkap secara bersamaan |
|---|
Upaya untuk membuat pencarian AI cepat | Biaya tinggi infrastruktur pencarian berbasis LLM |
Struktur respons berbasis caching/indexing | Biaya pemeliharaan real-time dan akurasi |
Kemungkinan model bisnis iklan dalam hasil pencarian | Kemungkinan kerusakan kepercayaan jawaban |
UX pencarian AI yang cepat | Persaingan dengan Google, Naver, Perplexity, dan OpenAI yang ada |
Pengumpulan investasi berskala besar | Risiko CEO dan risiko tata kelola |
Pada akhirnya, oo.ai adalah kasus yang runtuh karena risiko CEO dan kontroversi terkait dana, bahkan sebelum teknologi atau model bisnis cukup divalidasi di pasar.
Ini lebih sayang. Karena itu adalah salah satu dari sedikit kasus domestik yang dapat memvalidasi kebenaran dan kenyataan pencarian AI dan GEO di pasar nyata.
GEO mungkin diperlukan, tetapi saat ini bukan pasar di mana orang biasa bisa menghasilkan uang
Bukan berarti GEO itu sendiri salah. Sebaliknya, arahnya bisa benar.
Google Merchant Center juga menjelaskan bahwa penting untuk menyediakan data produk secara akurat. Google menggunakan data produk dari Merchant Center untuk mencocokkan produk dengan istilah pencarian yang sesuai, dan secara eksplisit menyatakan bahwa data produk yang diformat secara akurat dan benar penting untuk eksposur iklan dan daftar gratis. (Google Merchant Center Help)
Shopping research ChatGPT juga serupa. OpenAI menginformasikan bahwa ketika pengecer terdaftar di daftar izinkan, katalog produk mereka dapat diekspos kepada pengguna ChatGPT dengan skala 800 juta (pengguna aktif mingguan per Desember 2025), dan mengasumsikan bahwa merchant secara langsung memelihara data secara akurat. (TechCrunch)
Pada akhirnya, yang penting masih data produk. Informasi seperti nama produk, nama model, harga, stok, pengiriman, ulasan, kondisi pengembalian, kriteria perbandingan, tujuan penggunaan, dan kelebihan serta kekurangan harus terstruktur. Informasi yang bagus dibaca AI juga bermanfaat bagi manusia.
Tetapi masalahnya adalah ini.
Kemungkinan GEO akan diperlukan dan pernyataan bahwa orang biasa sekarang dapat menghasilkan uang melalui GEO sangat berbeda.
Beberapa frasa pemasaran saat ini mencampur keduanya.
Perkataan yang masuk akal | Apa yang sebenarnya harus dipertimbangkan |
|---|
Era di mana AI merekomendasikan merek telah tiba | Jadi, berapa tingkat konversi pembeliannya? |
SEO telah berakhir dan GEO telah tiba | Pencarian yang ada, umpan belanja, dan sistem iklan masih berfungsi |
Jika terekspos di ChatGPT, penjualan akan dihasilkan | Bagaimana mengukur atribusi penjualan? |
Optimasi rekomendasi AI diperlukan | Platform apa dan metrik apa yang digunakan untuk validasi? |
Kita harus menguasai sekarang | Apakah pasar sudah terbuka cukup untuk penguasaan? |
Realitasnya terpecah seperti ini.
Tempat eksposur belanja ChatGPT, Perplexity, dan Google AI Mode sebagian besar sudah dikombinasikan dengan katalog pedagang dan infrastruktur pembayaran (Shopify, PayPal, Stripe). Dengan kata lain, "cara terekspos dengan baik di belanja AI" secara substansial adalah masalah hygiene data pedagang, integrasi pembayaran, sinkronisasi katalog, dan tidak jelas di mana konsultan GEO eksternal dapat campur tangan seperti SEO.
Pengukuran atribusi penjualan juga ambigu. Belum ada metrik standar yang dapat diukur di luar penjual apakah produk yang direkomendasikan di ChatGPT benar-benar menghasilkan pembelian.
Kesimpulan saya adalah ini. GEO bukan begitu banyak saluran pemasaran tempat orang biasa dapat menghasilkan uang sekarang, tetapi lebih dekat ke pemeliharaan infrastruktur di mana pedagang dan platform menyelaraskan data satu sama lain.
Siapa yang sebenarnya menghasilkan uang di era AI
Bagian ini juga perlu dilihat sedikit lebih dingin.
Meskipun disebut era AI, kasus di mana orang biasa menghasilkan pendapatan stabil dari AI masih terbatas. Struktur pendapatan yang terlihat besar secara publik pada umumnya adalah sebagai berikut.
Tipe | Deskripsi |
|---|
GPU/Cloud/Infrastruktur | Manfaat langsung dari peningkatan penggunaan AI |
Operator LLM besar | Pendapatan besar, tetapi biaya juga sangat tinggi |
SaaS Perusahaan | Otomasi bisnis, dukungan pelanggan, alat pengembangan, dll |
Instruktur/Konsultan | Menjual kursus tentang penggunaan AI, otomasi, kuliah bisnis sampingan |
YouTuber/Pembuat konten | Kontenisasi isu AI dan metode penggunaan |
Template/Prompt/Layanan otomasi | Komersialisasi metode penggunaan alat |
Bahkan operator LLM memiliki pendapatan besar, tetapi mereka mengeluarkan biaya infrastruktur dan R&D yang sangat besar.
Menurut laporan The Information, OpenAI menghasilkan sekitar 4,3 miliar dolar pendapatan di paruh pertama 2025, dan mengeluarkan 6,7 miliar dolar untuk R&D dalam periode yang sama, dengan pembakaran kas sebesar 2,5 miliar dolar. Reuters secara eksplisit menyatakan bahwa mereka tidak dapat memverifikasi angka-angka ini secara langsung. (Reuters / Investing.com)
Selanjutnya, CFO OpenAI Sarah Friar mengonfirmasi pendapatan total 2025 sekitar 20 miliar dolar pada Januari 2026, dan dilaporkan bahwa pengguna aktif mingguan meningkat hingga 910 juta. Namun, materi yang sama juga menyebutkan bahwa biaya inferensi diperkirakan 8,4 miliar dolar pada 2025 dan 14,1 miliar dolar pada 2026. (Sacra)
Dengan kata lain, memang benar bahwa pendapatan itu sendiri tumbuh dengan cepat. Tetapi dari perspektif operator, strukturnya sedemikian rupa sehingga seiring dengan meningkatnya pendapatan, biaya inferensi juga melonjak bersama, sehingga jauh dari persepsi bahwa "layanan AI = mesin keuntungan otomatis."
Sebaliknya, sekarang lebih dekat pada fase di mana orang yang menjual "cara menghasilkan uang dengan AI" membuat uang terlebih dahulu. Kursus, YouTube, konsultasi, layanan otomasi, template prompt, dan konten bisnis sampingan adalah contoh tipikal. Ini tidak berarti semuanya buruk. Benar-benar ada pendidikan yang membantu, dan ada alat yang meningkatkan produktivitas kerja. Namun, pernyataan seperti "gunakan saja AI dan pendapatan otomatis akan dihasilkan" harus dilihat dengan hati-hati.
Mengapa saya menyerah pada GEO
Arah yang saya minati bukan hanya blog sederhana atau artikel pemasaran. Itu lebih seperti harga bekas, perbandingan produk, pelacakan harga, DB produk, ringkasan ulasan, dan bantuan keputusan pembelian. Tetapi saat saya meninjau, ada masalah yang jelas.
Masalah | Penjelasan |
|---|
Perilaku Konsumen | Pengulangan belanja GPT/Perplexity dalam kategori umum masih terbatas |
UX | Belanja interaktif lebih lambat dan berat daripada toko online biasa |
Data | Harga, stok, pengiriman, dan ulasan membutuhkan waktu nyata |
Pembagian Keuntungan | Sulit mengukur apakah eksposur jawaban AI menghasilkan pembelian yang sebenarnya |
Ketergantungan Platform | Tergantung pada kebijakan dan metode eksposur ChatGPT·Google·Perplexity, serta infrastruktur pembayaran seperti Shopify/PayPal/Stripe |
Persaingan | Toko online yang sudah ada, perbandingan harga, Naver, Coupang, dan Google Shopping sudah kuat |
Masalah Kepercayaan | Pengguna mungkin tidak mempercayai jawaban jika iklan dicampur dengan jawaban AI |
Jadi kesimpulannya adalah ini.
Konsepnya benar, tetapi waktu untuk bisnis GEO yang menghasilkan uang bagi individu umum masih terlalu cepat.
Suatu hari nanti, AI mungkin akan membaca, membandingkan, merekomendasikan, dan bahkan menghubungkan pembelian produk. Beberapa kategori sudah seperti itu. Namun, saya rasa tempat di mana pengusaha GEO eksternal dapat menghasilkan keuntungan secara stabil belum sepenuhnya terbuka.
Lalu bagaimana orang biasa harus memandang AI?
Saya tidak melihat AI secara negatif. Justru saya menganggapnya sebagai alat yang sangat berguna.
Ringkasan dokumen, penulisan kode, penyusunan rencana, penelitian data, terjemahan, peninjauan ide, dan otomatisasi tugas berulang sudah memiliki nilai praktis.
Namun, kegunaan dan profitabilitas adalah dua hal yang berbeda.
Kategori | Arti |
|---|
AI berguna | Fakta |
Produktivitas meningkat dengan AI | Dalam banyak kasus, fakta |
Pasar AI sendiri sedang berkembang | Fakta |
Orang biasa menghasilkan uang dengan stabil dari AI | Belum diverifikasi |
GEO menghasilkan pendapatan bagi orang biasa | Masih kurang verifikasi |
Belanja AI menggantikan semua toko online | Bergantung pada kategori, penggantian total masih terlalu dini menurut saya. |
AI adalah alat yang sudah ada di dunia nyata. Namun, pasar menghasilkan uang dengan AI masih memiliki kesenjangan besar antara "tempat di mana banyak pendapatan mengalir" dan "tempat di mana orang biasa dapat masuk".
Kesimpulan
Menurut saya, sikap yang dibutuhkan sekarang bukan terlalu berlebihan atau terlalu pesimis.
AI memang perubahan besar. Pasar dan pendapatannya juga berkembang dengan cepat. Namun, perubahan itu tidak langsung berarti "penghasilan otomatis bagi individu" atau "sumber pemasaran baru".
GEO juga sama. Produk atau merek yang disebutkan dalam pencarian AI memang ada, ChatGPT sudah memproses pembayaran, dan Perplexity bekerja sama dengan PayPal untuk melakukan transaksi nyata di Amerika Serikat. Namun, sebagian besar posisi tersebut berada di antara pedagang dan infrastruktur pembayaran/katalog, dan standar tempat GEO eksternal dapat masuk seperti SEO belum dibuat.
Terutama dalam belanja, pencarian yang cepat, perbandingan harga, kondisi pengiriman, ulasan, kupon, dan kemudahan pembayaran lebih penting daripada percakapan. Dalam kategori yang membutuhkan banyak perbandingan, belanja AI sudah ada, tetapi sulit bagi chatbot untuk menggantikan toko online secara langsung di semua kategori.
Kasus oo.ai juga tampaknya mencoba melampaui titik ini. Kemungkinan pencarian AI yang cepat, caching, indexing, dan model kombinasi iklan ada. Namun, sebelum layanan tersebut cukup diverifikasi di pasar, kontroversi perwakilan dan masalah pendanaan menyebabkan kegagalan, dan akhirnya mencapai tahap penjualan domain pada sekitar April 2026. Kasus ini menunjukkan bahwa "pencarian AI menghasilkan uang" bukan bukti, melainkan contoh bagaimana bisnis pencarian AI sangat berat dan rentan terhadap risiko tata kelola.
Jadi saya ingin meringkasnya seperti ini:
Cara paling pasti bagi orang biasa untuk menghasilkan uang di era AI adalah dengan menggunakan AI sebagai alat untuk menyelesaikan masalah yang ada dengan lebih baik, bukan dengan struktur "AI menghasilkan uang secara otomatis".
GEO juga sama.
"Tricks" agar terlihat bagus oleh AI, tetapi informasi produk yang baik, informasi harga yang akurat, informasi perbandingan yang dapat dipercaya, dan data ulasan yang diverifikasi adalah inti dari masalah tersebut.
Namun, apakah itu pasar di mana siapa pun dapat menghasilkan uang saat ini adalah pertanyaan yang berbeda. Saya rasa belum.
로그인 후 더 많은 기능을 이용하세요!
로그인
8.35
▼ -0.01
2026.07.10 KEB 하나은행 고시회차 910회
