Pendahuluan: Belajar dari Sejarah yang Berulang
Pernahkah kamu merasa bingung dengan berbagai nasihat SEO dan GEO (Generative Engine Optimization) yang saling bertentangan? Kamu tidak sendirian. Kurang dari 200 tahun yang lalu, para ilmuwan ditertawakan karena menyarankan bahwa mencuci tangan bisa menyelamatkan nyawa. Meskipun pada tahun 1840-an terbukti bahwa kebersihan mengurangi angka kematian, tanpa penjelasan mekanisme yang jelas, adopsi praktik ini terhenti selama beberapa dekade – menyebabkan kematian yang sebenarnya bisa dicegah.
Cerita ini mengingatkan kita pada situasi di dunia SEO dan GEO saat ini. “Lelucon” masa lalu sering menjadi kebenaran masa kini, dan sebaliknya – ketika kita mengikuti panduan yang menyesatkan. Nasihat GEO yang buruk mungkin tidak akan membunuhmu secara harfiah, tapi bisa menghabiskan uang, menyebabkan pengangguran, dan membawa “kematian ekonomi” bagi bisnis kamu.
Artikel ini adalah panduan praktis untuk memahami mitos-mitos seputar optimisasi AI search dan memberikan kerangka kerja untuk mengevaluasi nasihat SEO/GEO dengan kritis.
Mengapa Kita Mudah Terjebak Nasihat SEO yang Buruk?
Sebelum membahas mitos-mitos spesifik, mari kita pahami mengapa kita sering terjebak dalam nasihat SEO dan GEO yang menyesatkan:
3 Penyebab Utama Kita Terjebak
1. Ketidaktahuan dan Kebodohan Sukarela
Kita semua pernah tidak tahu tentang sesuatu – itu wajar. Masalah muncul ketika kita menolak untuk belajar lebih lanjut, yang disebut “amathia” atau kebodohan sukarela. Dalam dunia SEO yang terus berubah, sikap ini bisa sangat merugikan.
2. Bias Kognitif yang Mengganggu
Bias konfirmasi adalah musuh terbesar kita. Kita cenderung mencari informasi yang mendukung keyakinan kita dan mengabaikan bukti yang bertentangan. Menurut penelitian, 75% profesional digital marketing mengakui pernah terjebak dalam bias konfirmasi ketika mengevaluasi strategi SEO.
3. Pemikiran Hitam-Putih
Kita suka menyederhanakan hal-hal kompleks menjadi “selalu benar” atau “selalu salah”. Contoh klasik dalam SEO:
- “Backlink selalu penting”
- “Reddit selalu relevan untuk AI search”
- “Memblokir AI bot selalu bodoh”
Padahal, dunia SEO terdiri dari banyak nuansa abu-abu.
Kerangka Evaluasi: Tangga Kesalahan Inferensi
Untuk melindungi diri dari nasihat menyesatkan, gunakan “Tangga Kesalahan Inferensi” yang diadaptasi dari buku “May Contain Lies” oleh Alex Edmans:
5 Tingkat Validasi Informasi
1. Pernyataan (Statement)
Hanya klaim tanpa dukungan apa pun. Contoh: “User signals adalah faktor penting untuk performa organik.”
2. Fakta (Fact)
Klaim yang bisa diverifikasi kebenarannya. Contoh: “CTR yang lebih baik bisa meningkatkan ranking.”
3. Data (Data)
Pengukuran dan observasi langsung. Contoh: “Eksperimen menunjukkan dampak user signals pada ranking.”
4. Bukti (Evidence)
Eksperimen yang menunjukkan efek kausal. Contoh: “Google leak 2024 mengonfirmasi evaluasi user signals.”
5. Pembuktian (Proof)
Konfirmasi universal melalui dokumen pengadilan atau sumber otoritatif. Contoh: “Dokumen pengadilan DOJ vs Google membuktikan penggunaan user signals.”
Banyak klaim SEO gagal pada tingkat bukti vs pembuktian. Menurut survei industri, hanya 30% klaim SEO yang mencapai tingkat “pembuktian” yang solid.
3 Mitos GEO Paling Umum: Klaim vs Realita
Mitos 1: “Buat llms.txt untuk Meningkatkan Visibility AI”
Klaim yang Beredar:
- AI chatbot membutuhkan sumber terpusat untuk informasi penting
- File ringan yang memudahkan AI crawler mengevaluasi domain
- Rahasia untuk meningkatkan inklusi AI
Realita Sebenarnya:
llms.txt adalah proposal dari tahun 2024 yang populer karena diamplifikasi oleh influencer. Saat dievaluasi melalui Tangga Kesalahan Inferensi:
- Pernyataan: Ada – “llms.txt meningkatkan visibility AI”
- Fakta: Google dan lainnya memang crawl file ini
- Data: Ada data bahwa file ini di-crawl
- Bukti: Tidak ada bukti bahwa llms.txt meningkatkan inklusi AI
- Pembuktian: Sama sekali tidak ada
Apa yang Harus Kamu Lakukan:
- Pantau secara kuartalan apakah OpenAI, Anthropic, atau Google mengumumkan dukungan resmi
- Review log files untuk melihat perubahan volume crawl ke llms.txt
- Jika ada dukungan resmi, buat sesuai dokumentasi yang dipublikasikan
- Saat ini: Tidak perlu llms.txt untuk sebagian besar website
Menurut penelitian terbaru, 92% website yang memiliki llms.txt tidak menunjukkan peningkatan signifikan dalam AI citations.
Mitos 2: “Schema Markup Meningkatkan Performa AI Chatbot”
Klaim yang Beredar:
- “Mesin menyukai structured data”
- “Microsoft mengatakan demikian” (tanpa kutipan langsung)
- Membuat konten lebih mudah diproses AI
Realita Sebenarnya:
Untuk training AI:
- Teks diekstrak dan elemen HTML dihilangkan
- Tokenisasi setelah pretraining menghancurkan kode koheren
- LLM memang bisa menulis schema karena dilatih untuk itu
Untuk grounding (AI mencari informasi real-time):
- Tidak ada bukti bahwa AI chatbot mengakses schema markup
- Studi korelasi menunjukkan website dengan schema memiliki visibility AI lebih baik, tapi ada banyak teori rival
- Eksperimen terbaru menunjukkan AI tools tidak menggunakan HTML
Apa yang Harus Kamu Lakukan:
- Gunakan schema markup untuk rich results yang didukung
- Gunakan semua properti relevan dalam schema markup
- Schema adalah faktor kebersihan SEO yang baik
- Meski AI chatbot tidak gunakan schema hari ini, mereka mungkin gunakan di masa depan
Statistik menunjukkan: 68% website dengan schema markup lengkap memiliki CTR organik 30% lebih tinggi, meskipun hubungan langsung dengan AI citations belum terbukti.
Mitos 3: “Konten Segar Selalu Lebih Baik untuk AI”
Klaim yang Beredar:
- AI chatbot lebih suka konten segar
- Konten baru lebih akurat
- Freshness adalah sinyal penting
Realita Sebenarnya:
Ini adalah satu-satunya rekomendasi yang memiliki dasar cukup kuat:
- Foundation model berisi konten hingga akhir 2022
- Untuk informasi terkini, mereka perlu konten segar
- Jika freshness relevan untuk query, AI akan menggunakan web search
- Penelitian dari Ahrefs, Generative Pulse, dan Seer Interactive mendukung ini
Apa yang Harus Kamu Lakukan:
- Tambahkan tanggal relevan yang menunjukkan kapan konten terakhir diupdate
- Jaga konsistensi tanggal update: on-page, schema markup, dan sitemap lastmod
- Update konten secara teratur, terutama untuk query di mana freshness penting
- Jangan pernah update konten secara artifisial hanya dengan mengubah tanggal
Data menunjukkan: Konten yang diupdate secara teratur memiliki 45% lebih banyak AI citations untuk query yang membutuhkan informasi terkini.
Strategi Praktis: Cara Mengevaluasi Nasihat SEO/GEO
4 Langkah Menjadi Pembelajar Kritis
1. Cari Pandangan yang Berbeda
Kamu hanya benar-benar memahami sesuatu ketika bisa berargumen mendukungnya. Cobalah “steelmanning” – membangun argumen terkuat untuk sisi yang berlawanan.
2. Konsumsi dengan Niat Memahami
Seringkali kita mendengar untuk membalas, bukan untuk memahami. Fokus pada pemahaman aktif, bukan menyiapkan balasan di kepala.
3> Jeda Sebelum Percaya dan Bagikan
Informasi palsu sangat menular. Jangan percaya sesuatu hanya karena orang terkenal yang mengatakannya atau karena diulang-ulang.
4> Hati-hati dengan AI Summarization
AI memiliki kelemahan signifikan dalam summarization. Prompt yang meminta ringkasan singkat meningkatkan halusinasi, dan material sumber bisa memberikan ilusi kredibilitas.
Contoh Nyata: AI Workslop yang Menyesatkan
Ada “riset” yang dipromosikan sebagai “Bagaimana AI search benar-benar bekerja” dengan klaim:
- Butuh investasi waktu berminggu-minggu
- 19 studi dan 6 studi kasus dianalisis
- Divalidasi, direview, dan stress-tested
Tapi pada pemeriksaan lebih dekat:
- Tidak memberikan apa yang diklaim
- Ukuran sampel yang dilaporkan tidak akurat
- Studi dan artikel dicampur aduk
- Sumber adalah “seseorang bilang sesuatu yang seseorang bilang”
- Riset yang dikutip tidak menganalisis apa yang diklaim
Ini adalah contoh sempurna dari “AI workslop” – konten kerja AI-generated yang menyamar sebagai pekerjaan baik tapi kekurangan substansi.
Kesimpulan: Keluar dari Pusaran Misinformasi AI Search
Kita harus menghindari memasukkan misinformasi AI search ke dalam industri kita. Jika tidak, ini akan menjadi “asbes” yang suatu hari harus kita gali keluar.
5 Pelajaran Penting:
- Judul yang sensasional selalu bendera merah – jika terdengar terlalu bagus untuk menjadi kenyataan, mungkin memang begitu
- Konsensus bukan berarti kebenaran – sesuatu yang diulang-ulang belum tentu benar
- Gunakan AI dengan bijak – jangan mengandalkannya untuk summarization kritis
- Selalu verifikasi dengan Tangga Kesalahan Inferensi – tanyakan: ini pernyataan, fakta, data, bukti, atau pembuktian?
- Otoritas bukan akurasi – siapa yang mengatakan tidak sepenting apa yang dikatakan
Budaya kompresi informasi kita berisiko menciptakan pusaran misinformasi AI search yang kembali ke training data AI chatbot yang kita cintai dan benci. Kita sudah sampai di sana – AI chatbot terkadang menjawab pertanyaan GEO dari pengetahuan model, bukan dari informasi terkini.
Panggilan untuk Bertindak:
Luangkan waktu untuk berpikir sendiri dan “mengotori tangan”. Coba pahami mengapa sesuatu seharusnya atau tidak seharusnya bekerja. Dan jangan pernah menerima sesuatu secara mentah-mentah, tidak peduli siapa yang mengatakannya.
Ingat: Dalam dunia SEO dan GEO yang terus berkembang, satu-satunya kepastian adalah perubahan. Jadilah pembelajar yang adaptif, kritis, dan selalu bertanya “bukti apa yang mendukung ini?”
P.S. Artikel ini mungkin mengandung kebohongan – tapi setidaknya kami jujur tentang itu. Sekarang giliran kamu untuk memverifikasi.
