SEO Strategy untuk LLM, Solusi Bangun Online Presence di Era AI-Search

Saat ini, mesin pencari bisa dikatakan sedang mengalami transisi besar. Google masih menjadi sumber traffic yang menjanjikan. Alhasil optimasi konten dengan teknik SEO yang melibatkan keyword research, on-page SEO, dan backlink masih tetap dilakukan.

Namun, LLM mulai muncul sebagai “pemain baru”. Banyak orang mulai beralih menggunakan tools seperti ChatGPT, Gemini, Perplexity untuk mencari jawaban cepat. Meskipun demikian, kondisi ini tidak mengharuskan Anda untuk mengeliminasi teknik SEO dan beralih sepenuhnya pada optimasi LLM.

Keduanya tetap bisa digunakan bersama dengan beberapa penyesuaian. Lantas, apa saja SEO strategy untuk LLM yang perlu diterapkan agar konten tetap relevan di tengah pergeseran tren pencarian ini?

Artikel ini akan mengupas tuntas LLM, mulai dari definisi, cara kerja, perbandingannya dengan SEO tradisional, serta strategi SEO untuk LLM. Jika Anda ingin membuat bisnis Anda “dilirik” LLM dan eksis di kancah persaingan digital, simak penjelasannya sampai selesai, ya!

Apa Itu LLM?

LLM adalah singkatan dari Large Language Model, yaitu sistem Artificial Intelligent (AI) yang dilatih menggunakan data teks dalam jumlah besar. Model ini mampu memahami pola bahasa, menafsirkan makna, meringkas, sekaligus menghasilkan jawaban yang menyerupai bahasa manusia. 

Tools AI seperti ChatGPT, Perplexity, dan Claude memanfaatkan LLM untuk mencari potongan konten yang relevan dari web atau sumber data lain, kemudian merangkainya menjadi jawaban yang mudah dipahami pengguna.

Artinya, tools AI tidak akan melihat keseluruhan halaman web, melainkan hanya potongan konten relevan yang sesuai dengan pertanyaan pengguna. 

Cara Kerja LLM

Pada bagian sebelumnya telah disebutkan bahwa LLM menggunakan data teks besar hingga mampu menghasilkan jawaban yang akurat dan konkret. Nah, hal tersebut bisa terjadi karena LLM bekerja dengan skema berikut ini:

1. Mempelajari Data Teks Besar

Dalam menjalankan kinerjanya, LLM terlebih dahulu mempelajari jutaan bahkan miliaran data teks dari berbagai sumber, di antaranya artikel berita, forum online, buku, dan sebagainya. 

Keragaman informasi yang tersaji dalam sumber tersebut memudahkan LLM untuk memahami pola bahasa dan konteks penggunaan kata. Selanjutnya, data inilah yang akan menjadi panduan konkret bagi LLM saat merespon pertanyaan pengguna.

2. Memprediksi Kata Berikutnya

Setelah memahami pola bahasa dan konteks dalam data teks, LLM bekerja dengan prinsip prediksi kata lanjutan. Di sini model akan menebak kata-kata yang berpotensi besar muncul setelah kata tertentu. 

Sebagai contoh, bila Anda memberikan input “Matahari bersinar dengan sangat …”, LLM akan memprediksi kata lanjutannya, misalnya “terik” dan “terang”. Hal ini bisa terjadi karena pola yang sama sering muncul dalam data teks yang dipelajari sebelumnya.

3. Menggunakan Parameter Bobot dan Bias

LLM mempunyai jutaan bahkan miliaran parameter yang mengatur caranya dalam memahami bahasa. Parameter ini terbagi menjadi dua jenis, yaitu bobot dan bias. 

Bobot menentukan seberapa kuat hubungan antar kata atau seberapa sesuai satu kata dengan kata lainnya. Misalnya, kata “hujan” lebih sering dikaitkan dengan “deras” daripada “gerimis”. Maka, bobot hubungan “hujan-deras” akan lebih tinggi.

Sementara itu, parameter bias akan membantu LLM untuk menyesuaikan hasil prediksi supaya lebih akurat, khususnya dalam konteks yang spesifik. Parameter ini memungkinkan LLM untuk memahami konteks unik, jadi tidak hanya mengikuti pola yang sudah umum.

Baca juga: Era Baru SEO: Manfaat, Tools, dan Fitur AI SEO!

4. Didukung Arsitektur Transformer

Arsitektur yang mendukung efisiensi kerja LLM adalah arsitektur transformer. Dengan arsitektur ini, LLM mampu memahami urutan kata dan hubungan antar kata dalam suatu kalimat. 

Arsitektur transformer berbasis artificial neural network sehingga dinilai lebih efisien dari model sebelumnya yang memproses kata satu per satu secara berurutan. Keunggulan transformer adalah mampu menangani konteks kalimat yang lebih panjang secara utuh.

Dalam arsitektur transformer, terdapat mekanisme self-attention yang membantu LLM untuk memperhitungkan hubungan antara masing-masing kata dengan keseluruhan kata dalam kalimat.

Untuk memahaminya dengan lebih baik, mari gunakan kalimat “Bakso disajikan dalam mangkuk dengan ditambahkan pangsit di atasnya”. Mekanisme self attention akan membantu LLM untuk menghubungkan kata “bakso” dengan “pangsit” meskipun dipisahkan oleh beberapa kata.

Dengan teknologi ini, LLM menjadi semakin level-up karena bisa menangkap makna dalam format yang lebih panjang, seperti paragraf atau dokumen, tanpa kehilangan maknanya secara utuh.

SEO Tradisional vs LLMO

Jika berbicara mengenai peningkatan visibilitas konten, salah satu mekanisme yang cukup populer adalah SEO (Search Engine Optimization). SEO sendiri berkaitan erat dengan perangkingan konten di mesin pencari. 

Namun, dengan melejitnya tren AI, peningkatan visibilitas konten juga didukung oleh LLMO (Large Language Model Optimization). Agar tidak keliru dalam memahami keduanya, simak perbedaan SEO Tradisional dan LLMO berikut ini:

Baca juga: Google vs. GPTSearch, Mana yang Lebih Unggul di Era Baru Pencarian?

Penerapan SEO Strategy untuk LLM 

Di tengah berkembangnya penggunaan AI, LLM bisa dibilang lebih relevan daripada SEO tradisional. Namun, apabila Anda sudah menerapkan strategi SEO pada konten-konten sebelumnya, tak perlu menghapus dan memulainya dari awal.

Anda hanya perlu menyesuaikan strategi SEO tersebut agar tetap bersaing di era pencarian berbasis LLM. Berikut sejumlah AI search optimization yang bisa Anda lakukan:

1. Penggunaan Kata Kunci Panjang dan Conversational 

Pada dasarnya, manusia lebih sering bertanya menggunakan bahasa percakapan (conversational). Mereka biasanya lebih nyaman menulis pertanyaan “Situs apa yang bisa dipakai untuk membuat portofolio gratis dan tanpa batasan konten?” daripada “Situs portofolio gratis”.

Hal ini dapat difasilitasi dengan pencarian berbasis AI yang bekerja menggunakan Natural Language Processing (NLP). NLP memungkinkan mesin pencari untuk berinteraksi layaknya manusia.

LLM atau pencarian berbasis AI lebih berfokus untuk menjawab kata tanya “bagaimana” dan “mengapa”, berbeda dengan SEO tradisional yang lebih fokus pada “apa”. Maka, Anda dapat menyesuaikan penggunaan kata kunci dari yang awalnya kata kunci pendek menjadi panjang dan bernuansa percakapan.

2. Memberikan Jawaban yang Seimbang dan Menyeluruh

Perlu dipahami bahwa LLM lebih menyukai konten yang lengkap, seimbang, dan menggunakan berbagai sudut pandang. Jadi, AI search optimization yang bisa dilakukan adalah menulis konten secara mendalam dan berpotensi menjawab semua aspek dari pertanyaan pengguna.

Salah satu caranya adalah dengan menyajikan perbandingan, alternatif, dan pandangan unik. Contohnya saat Anda membuat konten perbandingan produk Anda dan produk kompetitor, kelebihan tentu akan disebutkan. 

Selanjutnya, jika ingin konten Anda “dilirik” LLM, coba sebutkan kekurangannya juga secara transparan. Meskipun terkesan bertentangan dengan intuisi marketing, LLM menganggap konten semacam ini lebih bermakna dan lengkap. Konsep ini sesuai dengan prinsip semantic SEO.

Kelengkapan konten juga berkaitan erat dengan user intent. Baik SEO maupun LLM sebenarnya menganggap pentingnya memperhatikan user intent. Akan tetapi, LLM lebih menekankan pemahaman yang mendalam dengan cara memprediksi pertanyaan lanjutan.

Misalnya saat membahas rekomendasi tablet untuk desainer grafis, Anda juga perlu menambahkan pembahasan mengenai harga, fitur, atau cara memilih tablet yang tepat.

Baca juga: Marketing Trend 2025: Mulai AI Marketing Hingga SEO!

3. Memvariasikan Format dan Platform Konten

Anda perlu mengetahui bahwa semakin luas distribusi konten dan semakin bervariasi formatnya, peluang AI untuk mengutipnya sebagai referensi akan semakin besar. Sebab, AI tak hanya mengandalkan data berupa artikel, melainkan juga video YouTube, unggahan LinkedIn, Reddit, Quora, dan sebagainya.

Maka, Anda perlu menjalankan strategi omnichannel, yaitu menyebarkan konten ke berbagai saluran. Hal ini memungkinkan konten Anda menjangkau audiens yang beragam dan meningkatkan peluang AI untuk menemukannya.

Beberapa cara yang dapat dilakukan adalah menulis ulasan produk di Reddit, membuat infografis untuk media sosial, atau menulis guest post di blog lain.

4. Menerapkan Technical SEO dan Structured Data

Selain memperhatikan cara penyampaian konten, Anda juga perlu memastikan tampilan situs yang cepat, bersih, dan mudah diakses. Pasalnya, masalah teknis akan menyulitkan AI untuk mengutip konten Anda.

Di antara AI search optimization yang bisa diupayakan adalah peningkatan pagespeed, penggunakan struktur yang jelas dan schema markup yang tepat, serta tidak terlalu bergantung pada JavaScript. 

5. Memantau Kinerja Pencarian AI dan Memperbaikinya 

Jika penilaian di SEO tradisional menggunakan kriteria seperti ranking dan traffic organik, penilaian di LLM mengarah pada caranya menyebut brand Anda, konteks penyebutannya, dan adakah sentimen yang muncul.

Guna memahami hal tersebut, Anda bisa menggunakan tools pendukung seperti brand mention tracking dan sentiment analysis reports. Anda juga perlu mulai mengukur seberapa besar traffic yang datang dari interaksi AI, misalnya menggunakan Semrush’s Enterprise AIO.

Namun, jangan berhenti pada pemantauan dan analisis saja! Anda juga bisa memperbaikinya dengan mengoptimasi konten lama, menambah artikel yang lebih fresh, memperbaiki teknis website, atau bangun kolaborasi dengan media tepercaya.

Itulah SEO strategy untuk LLM yang bisa Anda jalankan untuk meningkatkan vibilitas brand di era pencarian AI seperti sekarang. Teknologi akan terus berkembang, jadi pastikan Anda tidak terluput darinya. Lakukan optimasi website secara konsisten karena itulah amunisi brand Anda di dunia digital.

Jika Anda membutuhkan bantuan untuk memaksimalkan potensi website masuk di hasil pencarian teratas, atau bahkan masuk sebagai website referensi AI Overview, percayakan pada cmlabs. Dengan penggunaan strategi data-driven, cmlabs telah berhasil membantu beberapa klien dari industri kesehatan dan finansial hingga memiliki otoritas tinggi di mesin pencari.

Jasa SEO cmlabs menawarkan solusi yang resource-efficient karena Anda tidak perlu membangun tim in-house sendiri. Selain itu, layanan ini juga lebih cost-effective karena tim cmlabs akan membantu brand Anda membangun visibilitas organik secara berkelanjutan.

Jangan tunda lagi! Hubungi tim pemasaran kami sekarang juga, dapatkan penawaran menariknya, dan bersiap hadir lebih baik di mesin pencari!

Baca juga: Eksperimen Penulisan Artikel AI vs Manusia dalam SEO