Sebuah laporan penelitian baru berpendapat bahwa sumber yang mendasari rekomendasi perangkat lunak Perplexity didominasi oleh halaman yang dibuat untuk dibaca oleh model daripada orang – termasuk tiga situs yang bersama-sama menerbitkan 215.128 halaman “perangkat lunak terbaik” yang dihasilkan mesin. Laporan tersebut, yang diterbitkan Rabu oleh Trellner Research, menemukan bahwa hampir 60 persen kutipan di balik jawaban Perplexity di 380 kategori perangkat lunak menunjuk ke domain yang berada di peringkat di luar 100.000 situs web teratas. Temuan ini muncul di tengah semakin intensifnya cakupan industri AI tentang bagaimana mesin telusur dan mesin penjawab dapat secara diam-diam diarahkan oleh konten yang direkayasa.
Apa yang Diukur Penelitian
Trellner memasukkan 380 kategori perangkat lunak niat pembeli — mulai dari "perangkat lunak CRM" hingga "perangkat lunak manajemen koleksi museum" - hingga dua model berbasis web Perplexity, kebingungan/sonar dan kebingungan/sonar-pro, yang dijalankan melalui OpenRouter. Pengujian ini menggunakan satu perintah per kategori per model: seluruhnya 760 panggilan, masing-masing meminta peringkat lima teratas di JSON dengan domain beranda resmi setiap produk.
Setiap panggilan menghasilkan jawaban yang dapat diurai. Hal ini menghasilkan 3.800 slot rekomendasi yang menyebutkan 1.807 produk berbeda, didukung oleh 7.534 kutipan di 2.055 domain berbeda. Trellner kemudian memeriksa setiap domain yang dikutip berdasarkan daftar Tranco dari situs web yang paling banyak dikunjungi di dunia dan Wayback Machine, dan mengambil masing-masing dari 1.502 halaman beranda vendor yang disediakan oleh model tersebut.
Dimana Kutipan Berada
Angka-angka judulnya sangat mencolok. Dari 7.534 kutipan, 59,8 persen menunjuk pada domain yang berperingkat lebih buruk daripada #100.000 dalam daftar 1 juta teratas Tranco, dan 23,4 persen menunjuk pada domain yang tidak muncul dalam satu juta teratas sama sekali. Median peringkat Tranco di antara kutipan yang menunjuk pada domain peringkat adalah 71.611.
Sumber yang paling banyak dikutip merupakan campuran dari sumber yang familiar dan tidak jelas. G2 memimpin dengan 291 kutipan, diikuti oleh Reddit dengan 261. Namun sumber terbesar ketiga – dikutip 194 kali, lebih tinggi dari Gartner yang 158 – adalah guideflow.com, sebuah blog pemasaran vendor untuk demo produk interaktif yang tidak bersaing dalam kategori mana pun yang dikutip. Blognya memberikan landasan untuk jawaban tentang perangkat lunak rendering 3D, perangkat lunak IVR, perangkat lunak RFID, dan perangkat lunak praktik arsitektur. Wikipedia, sebagai perbandingan, dikutip tiga kali dalam 7.534 kutipan.
Lebih Baru, Tidak Jelas, dan Berkembang Cepat
Laporan ini menambahkan dimensi temporal: domain yang tidak memiliki peringkat juga jauh lebih baru. Median pengambilan Wayback Machine pertama untuk domain yang dikutip tanpa peringkat adalah pada tahun 2020, dibandingkan tahun 2011 untuk domain yang diberi peringkat, dan 16,6 persen dari domain yang diarsipkan tanpa peringkat pertama kali muncul pada tahun 2025 atau lebih baru — dibandingkan 1,6 persen dari domain yang diberi peringkat. Dengan kata lain, sebagian kecil dari dasar jawaban Perplexity belum ada sampai saat ini.
215.128 Halaman Dibuat untuk Dibaca oleh Model
Klaim yang paling mencolok dari laporan ini berkaitan dengan tiga lokasi yang menurut Trellner beroperasi di bawah kendali yang sama. Dua di antaranya memberi judul HTML pada laman beranda mereka "Halaman Fakta & Dasar" - landasan merupakan langkah pengambilan yang dilakukan model ini - dan bersama dengan situs ketiga mereka telah menerbitkan 215.128 halaman "[kategori] terbaik" yang dihasilkan mesin. Tak satu pun dari ketiga domain tersebut ada sebelum Desember 2023.
Trellner berhati-hati dengan pembingkaiannya. Laporan tersebut mencatat bahwa pemasaran konten blog vendor tidak ada yang menipu — perusahaan mempublikasikan blog besar sepanjang waktu — dan pengukurannya adalah tentang apa yang dilakukan lapisan pengambilan: "listikel milik vendor tentang pasar tempat mereka tidak beroperasi menjadi basis bukti terbesar ketiga" untuk rekomendasi pembelian.
Mengapa Penting untuk Pencarian AI
Studi ini merupakan gambaran kuantitatif dari perubahan yang telah diperingatkan oleh para praktisi SEO: optimasi telah berpindah dari peringkat dalam hasil pencarian ke diambil oleh mesin penjawab. Halaman yang ditulis untuk model – padat, diformulasikan, dan dirancang agar terlihat berwibawa – dapat menjadi dasar bukti untuk rekomendasi yang dianggap netral oleh konsumen. Di HN, laporan tersebut mendapat ratusan suara positif, dengan para komentator memperdebatkan apakah ini mencerminkan kegagalan penelusuran AI atau sekadar adaptasi internet terhadapnya.
Peringatan Penting
Trellner secara eksplisit berbicara tentang ruang lingkup. Hanya Kebingungan yang diukur, "dan tidak ada apa pun di sini yang boleh dibaca sebagai klaim tentang mesin lain mana pun." Google ditinggalkan sepenuhnya karena menerapkan model Gemini melalui OpenRouter mengarahkannya melalui plugin pencarian web milik OpenRouter, yang akan mencemari pengukuran. Kategori ditulis sebelum hasil apa pun dilihat dan tidak pernah direvisi, dan kumpulan data lengkap — petunjuk, kutipan, dan pencarian domain — disertakan dalam laporan.
Peringatan tersebut berlaku dua arah. Hal ini membuat temuan menjadi lebih sempit dibandingkan dakwaan menyeluruh atas penelusuran AI, namun juga membuat temuan tersebut lebih sulit untuk diabaikan: dalam cakupan yang disebutkan, pengukurannya bersifat langsung, dapat diulang, dan tidak nyaman bagi siapa pun yang berasumsi bahwa jawaban yang mendasar hanya ada di rak-rak web terbuka yang paling tepercaya.
---
Tetap Terdepan dalam AIDapatkan berita, analisis, dan terobosan AI terkini — semuanya di satu tempat.
Baca berita AI selengkapnya →
