Perjalanan pelanggan dlm dunia digital mengalami transformasi dramatis. Selama satu dekade, strategi pemasaran difokuskan utk menguasai "messy middle" Google—fase eksplorasi dan evaluasi konsumen yg kompleks. Namun kini, lanskap tersebut bermigrasi dari web terbuka menuju lingkungan AI tertutup seperti ChatGPT, AI Mode, dan Perplexity1. Ini menciptakan tantangan besar: funnel blindness (kebutaan corong) yg memaksa pemasar merekonstruksi perjalanan pelanggan dari data terfragmentasi.
Dua Aliran Data Utama dalam Rekonstruksi Corong
Vendor berlomba menawarkan dashboard untuk "Analisis visibilitas AI Anda sekarang juga." Tapi pekerjaan ini memerlukan rekonsiliasi dua aliran data yg secara fundamental berbeda2. Data sintetis adalah prompt yg dipilih brand utk dilacak, sementara data observasional berasal dr clickstream—rekaman interaksi pengguna nyata. Setiap platform pelacakan visibilitas LLM (Large Language Model atau Model Bahasa Besar) membangun produknya dari ekstraksi, rekombinasi, atau pialang data ini. Pertanyaan dan skenario yg ingin dilacak brand bersifat sintetis karena tak berasal dari dunia nyata melainkan output langsung saat prompt terpilih diinjeksikan ke LLM3.
Data Lab: Sintetis Namun Terbatas
Tools seperti Artificial Intelligence Optimization (AIO) dari Semrush dan Profound mengkurasi daftar prompt utk membantu brand memetakan batas teoretis kehadiran mereka dlm jawaban AI generatif. Perusahaan memanfaatkan data lab untuk benchmarking kinerja, mendeteksi kesalahan atau bias, serta membandingkan output di berbagai query atau model4. Pendekatan ini hanya mencerminkan performa sistem dlm kondisi uji—bukan apa yg terjadi dlm penggunaan dunia nyata. Data yg diperoleh ditarik dr dunia yang tidak eksis, tanpa konteks pengguna persisten seperti memori ChatGPT tentang kebiasaan penggunanya.
Keterbatasan Skenario Ideal
Skenario rekayasa ini bersifat ideal, repetitif, dan jauh dari "messy middle" serta permintaan riil. Metrik lab menunjukkan output "kasus terbaik" dari prompt yg dirancang hati-hati—memberi tahu apa yg mungkin, bukan apa yang nyata. Mereka tak dapat memprediksi atau mencerminkan hasil dunia nyata, konversi, atau pergeseran pasar5. Hasil aksi yg sesungguhnya berasal dari data lapangan yg terobservasi: apa yg benar2 terjadi ketika pengguna anonim menemukan brand Anda dlm lingkungan tak terkontrol.
Injeksi Persona Sintetis dan Saturasi Sistem
Beberapa vendor menggunakan dua strategi berani—saturasi tingkat sistem dan simulasi tingkat pengguna—utk mengkompensasi kurangnya data pelanggan riil. "Kadang, persona ditetapkan pd prompt ini. Kadang, ini bermuara pd brute-forcing ribuan varian prompt untuk melihat respons LLM," kata Jamie Indigo, otoritas Technical SEO6. Satu strategi yg digunakan vendor seperti Brandlight adalah saturasi tingkat sistem—pendekatan brute-force yg memetakan seluruh ekosistem sitasi brand dengan menganalisis jutaan respons AI.
Simulasi Level Pengguna
Alternatif strategi adalah simulasi tingkat pengguna, digunakan tools seperti Quilt. Ini melibatkan injeksi ribuan persona sintetis ke lingkungan pengujian—menciptakan pengguna tersimulasi utk prompt Anda (tipe berbeda, prioritas, skenario edge-case) dan memasukkan prompt khusus mereka ke LLM dlm lingkungan testing. Ahli seperti Indigo mengakui nilai pendekatan ini, yg membantu mengekspos kesenjangan kejelasan dan mengungkap perilaku tepi7. Yang lain, seperti Chris Green, ahli strategi SEO Fortune 500 veteran, menggarisbawahi sifat arbitrernya—tetap terputus dari pola perilaku dunia nyata.
Data Clickstream: Memvalidasi Realitas
Jika data lab memetakan kemungkinan, data lapangan memvalidasi realitas. Data itu adalah clickstream data—rekaman bagaimana pengguna berinteraksi dgn platform digital: halaman yg mereka lihat, hasil yg mereka klik, jalur yg mereka ikuti8. Perusahaan seperti Similarweb atau Datos (perusahaan Semrush) menawarkan data yg menangkap tindakan pengguna asli, dikumpulkan melalui ekstensi browser, panel persetujuan, telemetri aplikasi, dan jaringan penyedia. Tools visibilitas seperti AIO Semrush dan Profound dibangun berdasarkan prinsip ini—memanfaatkan data clickstream dgn metrik sekuensial yg menunjukkan hasil AI mana yg dilihat, terlibat, atau diabaikan.
Ini satu2nya ground truth (kebenaran dasar) yg tersedia, mengekspos dampak dunia nyata brand Anda dan menunjukkan momen2 gesekan atau kesuksesan secara tepat. Integritas data clickstream yg mendasari tools visibilitas LLM mana pun adalah sentral utk memvalidasi apa yg riil9. Sebagian besar platform analytics membeli data dr broker—jadi kualitas insight Anda ditentukan oleh kualitas sumber mereka. Anda harus fokus pd skala dan kualitas terkait clickstream data. Tanyakan pertanyaan berikut dr platform/tool mana pun yg Anda pertimbangkan: Berapa skalanya? Bidik puluhan juta pengguna teranonimkan di perangkat/wilayah relevan. Apakah datanya dibersihkan, dideduplikasi, dan divalidasi? Bagaimana dgn eksklusi bot dan kepatuhan?
Kesimpulan
Data lab hanya setengah cerita—tanpa validasi data lapangan (clickstream data), data lab tetap merupakan corong pemasaran yg ideal belaka. Data lapangan tanpa konteks peta lab hanyalah kaca spion belakang, memberikan "apa" tetapi tak pernah "mengapa." Kelola delta antara keduanya, rekonsiliasi dan kalibrasi peta apa yg mungkin dlm skenario ideal terhadap bukti apa yg benar2 berhasil dan menghasilkan pendapatan10. Ini adalah loop umpan balik yg harus Anda cari dr tools visibilitas LLM. Inteligensi yg dapat ditindaklanjuti, strategi aktual, ditempa dlm kesenjangan di antara keduanya. Anda harus mempertimbangkan "messy middle" sebagai loop umpan balik inteligensi dinamis—bukan analisis corong statis. Pemasaran online modern berarti memetakan apa yg mungkin dgn apa yang menguntungkan.
Referensi
- Search Engine Land. (2025, 26 September). Rethinking the funnel with LLM tracking analytics. https://searchengineland.com/rethinking-the-funnel-with-llm-tracking-analytics-462523
- Ibid.
