Ini adalah artikel ketiga dalam seri 3 bagian tentang bagaimana merek dapat mengukur efektivitas dan ROI dari visibilitas AI mereka.
- Bagian 1: ROI Langsung
- Bagian 2: Cari Halo
- Bagian 3: Halo Sub-Entitas
Pengembang properti yang pernah bekerja sama dengan kami memiliki merek induk yang kuat.
Hal itu muncul secara teratur dalam jawaban AI. Pencarian merek menunjukkan hasil yang baik. Secara kasat mata, visibilitas AI tampak berhasil.
Namun ketika kami melihat proyek properti individual mereka, sesuatu yang lebih mengungkap terungkap.
Beberapa proyek direkomendasikan berdasarkan nama. AI menampilkan proyek-proyek tersebut secara spesifik dengan lokasi, fitur, dan posisi yang dipahami dengan jelas.
Yang lainnya tidak. Mereka hanya disebut sebagai "proyek dari [merek]". Tidak ada nama proyek. Tidak ada pengakuan independen. Hanya merek induk yang membawa mereka ke dalam jawaban.
Kesenjangan itu penting, bukan hanya karena satu jenis pembeli lebih dekat untuk melakukan konversi daripada yang lain.
Masalah yang lebih mendasar adalah ini: Jika AI hanya mengetahui merek tetapi tidak mengetahui proyek individual, maka AI tidak dapat mencocokkan proyek tersebut dengan permintaan pengguna tertentu..
Ketika pengguna bertanya:
“Kondominium mana di sekitar [tempat] memiliki [fitur/persyaratan khusus]?”
AI perlu mengetahui lokasi, fitur, dan posisi proyek untuk menjawab pertanyaan tersebut. Jika hanya mengetahui keberadaan merek induk, proyek tersebut tidak akan direkomendasikan.
Bukan karena itu tidak cocok. Tapi karena AI tidak memiliki cukup informasi tentang hal itu untuk mengetahui apakah itu cocok.
Proyek ini bukan hanya kehilangan konversi. Proyek ini juga sepenuhnya dikeluarkan dari percakapan tepat pada saat pembeli yang memenuhi syarat mengajukan pertanyaan yang tepat.
Data tersebut tidak hanya memberi tahu kita bagaimana kinerja AI. Data itu juga memberi tahu kita proyek mana yang telah membangun sinyal independen yang cukup untuk berdiri sendiri…dan mana yang belum.
Itu adalah pertanyaan tentang arsitektur merek. Dan data visibilitas AI Sub-Entitas menjawabnya.
Di situlah Sub-Entity Halo berperan.
Mengapa Pengukuran Tingkat Merek Saja Tidak Cukup
Pengukuran di tingkat merek memang berguna. Namun, hal itu justru dapat menyembunyikan kesenjangan semacam ini.
Suatu perusahaan mungkin memiliki beberapa produk sub-merek (iPhone, XBox) atau layanan (AWS, YouTube, Apple Music). Bahkan jika merek induk muncul secara konsisten dalam jawaban AI, itu tidak memberi tahu Anda penawaran spesifik mana yang cukup dipahami AI untuk direkomendasikan dan mana yang tidak dapat dicocokkan dengan pertanyaan pengguna yang sebenarnya.
Pengguna seringkali jauh lebih spesifik daripada yang tercakup dalam pengukuran tingkat merek. Mereka tidak selalu bertanya kepada AI tentang suatu merek. Mereka bertanya tentang:
- produk dengan fitur-fitur spesifik
- layanan yang sesuai dengan kasus penggunaan tertentu
Jika AI tidak memiliki detail yang cukup tentang produk atau layanan tertentu, AI tidak dapat menampilkan merek atau produk/layanan tersebut dalam pencarian, meskipun merek induknya terkenal. Entitas turunan tersebut tidak terlihat pada saat yang paling relevan.
Dan ketidakjelasan itu tidak terlihat di tingkat merek induk. Merek secara keseluruhan mungkin tampak stabil dalam jawaban AI, sementara penawaran individual secara sistematis dikecualikan dari pertanyaan yang paling penting bagi bisnis.
Itulah mengapa merek membutuhkan lapisan pengukuran ketiga.
Apa Arti Sub-Entity Halo dalam Bahasa Sederhana?
Sub-Entity Halo menjawab dua pertanyaan yang saling berkaitan:
- Apakah AI menampilkan produk atau layanan spesifik kami dalam kueri yang paling relevan?
- Dan ketika AI menampilkannya, apakah itu mengarah pada niat pencarian dan konversi untuk penawaran spesifik tersebut?
Disebut efek halo karena, seperti Search Halo, AI tidak selalu memiliki kendali atas klik terakhir. AI menciptakan kesadaran dan membentuk pertimbangan di tahap awal. Pengaruh tersebut kemudian muncul sebagai perilaku pencarian spesifik produk dan konversi halaman produk.
Perjalanan tersebut tampak seperti ini:
- Seorang pengguna meminta AI untuk memberikan opsi terbaik dalam kategori atau kasus penggunaan tertentu.
- AI memiliki informasi spesifik yang cukup tentang produk/layanan Anda untuk mencocokkannya dengan kueri dan merekomendasikannya berdasarkan nama.
- Pengguna meninggalkan antarmuka AI.
- Pengguna mencari nama produk atau layanan tersebut secara spesifik.
- Pengguna akan diarahkan ke halaman produk atau layanan yang relevan.
- Pengguna melakukan konversi.
Jika Langkah 2 gagal — jika AI tidak memiliki cukup detail untuk mencocokkan produk dengan kueri — sisa perjalanan tidak akan pernah terjadi. Pesaing akan mengisi slot tersebut sebagai gantinya.
Itulah Sub-Entity Halo. Lapisan pengukuran yang membuat hal ini terlihat.
Konsep Halo Sub-Entitas dalam Praktik
Konsep ini menjadi lebih jelas dengan merek nyata. Berikut dua contoh, satu untuk produk fisik, satu untuk layanan, yang menunjukkan bagaimana Sub-Entity Halo berperan tergantung pada apa yang Anda jual.
NoteIni bukan pertunjukan sebenarnya, hanya contoh untuk mengilustrasikan konsepnya.
Contoh 1: Nike (Produk Fisik)
Merek induk: Nike
Sub-entitas (produk bernama): Nike Air Max 270
Nike adalah salah satu merek yang paling dikenal di dunia. Namun, ketika pengguna mengajukan pertanyaan spesifik kepada AI, pengenalan merek saja mungkin tidak cukup untuk mendapatkan rekomendasi produk.
Permintaan pengguna: “Sepatu kets apa yang bagus untuk dipakai sehari-hari dengan bantalan maksimal untuk berjalan jauh?"
Untuk menjawab pertanyaan ini, AI perlu mengetahui bahwa Air Max 270 memiliki unit Air di bagian tumit terbesar dari Nike, bahwa sepatu ini dirancang untuk kenyamanan sepanjang hari, dan bahwa sepatu ini berada dalam kisaran harga tertentu. AI perlu mengetahui entitas spesifik ini, bukan hanya mereknya.
Ketika sinyal sub-entitas kuatAI merekomendasikan Air Max 270 berdasarkan nama, menjelaskan teknologi bantalan yang dimilikinya, dan mencocokkannya dengan kebutuhan pengguna. Pengguna kemudian mencari “Nike Air Max 270” dan langsung menuju halaman produk.
Ketika sinyal sub-entitas lemahAI hanya mengetahui bahwa Nike memproduksi sepatu kets. AI menyebutkan Nike secara umum tetapi tidak dapat mencocokkan model spesifik dengan kueri tersebut. Produk pesaing dengan informasi tingkat fitur yang lebih jelas yang tersedia bagi AI mungkin dapat mengisi slot tersebut sebagai gantinya.
Halaman Air Max 270 mungkin mendapatkan trafik langsung dan berbayar yang kuat. Tetapi Sub-Entity Halo hanya muncul ketika AI dapat menampilkannya secara spesifik, yang membutuhkan AI untuk cukup mengenalinya agar dapat melakukan pencocokan.
Apa artinya ini bagi Nike?Jika data visibilitas AI menunjukkan bahwa Air Max 270 tidak disebutkan dalam kueri terkait bantalan atau kenyamanan, itu adalah masalah kualitas sinyal, bukan masalah produk. Solusinya adalah membangun konten yang lebih kaya dan spesifik seputar produk ini sehingga AI dapat secara akurat merepresentasikannya dalam percakapan di mana seharusnya produk ini unggul.
Contoh 2: HubSpot (Layanan / Solusi)
Merek induk: HubSpot
Sub-entitas (solusi bernama)Pusat Pemasaran HubSpot
HubSpot dikenal luas sebagai platform CRM dan pemasaran. Namun, platform ini terdiri dari Hub-Hub berbeda yang masing-masing menargetkan tim, masalah, dan pembeli yang berbeda. Pengguna yang mengevaluasi solusi jarang bertanya tentang HubSpot sebagai merek. Mereka bertanya tentang solusi spesifik untuk masalah spesifik.
Permintaan pengguna: “Apa alat terbaik untuk mengelola kampanye email, halaman arahan (landing page), dan pembinaan prospek (lead nurturing) di satu tempat untuk perusahaan B2B menengah?"
Untuk menjawab pertanyaan ini, AI perlu mengetahui bahwa Marketing Hub mencakup pemasaran email, pembuatan halaman arahan (landing page), alur kerja pembinaan prospek (lead nurturing), dan analitik pemasaran. AI juga perlu mengetahui bahwa platform ini dirancang khusus untuk tim yang menginginkan kemampuan tersebut terintegrasi dalam CRM. AI perlu memahami Marketing Hub, bukan hanya HubSpot.
Ketika sinyal sub-entitas kuatAI merekomendasikan HubSpot Marketing Hub berdasarkan nama, menjelaskan cakupannya, dan mencocokkannya dengan konteks bisnis B2B menengah pengguna. Pengguna mencari "HubSpot Marketing Hub" dan diarahkan ke halaman solusi yang sesuai.
Ketika sinyal sub-entitas lemahAI mengetahui bahwa HubSpot adalah platform pemasaran, tetapi tidak dapat menjelaskan kemampuan spesifik Marketing Hub secara detail untuk mencocokkannya dengan kueri. AI menyebutkan HubSpot secara umum atau merekomendasikan pesaing yang halaman solusinya lebih sesuai dengan pengetahuan AI.
Secara keseluruhan, citra merek HubSpot sangat kuat. Namun, jika Marketing Hub tidak terwakili dengan baik sebagai sub-entitas yang memiliki nama, posisi yang jelas, detail fitur, dan cakupan kasus penggunaan yang spesifik, maka Marketing Hub dapat terabaikan dalam kueri pencarian yang seharusnya dimenangkannya.
Apa artinya ini bagi HubSpot?Setiap Hub perlu diperlakukan sebagai tantangan visibilitas AI tersendiri. Marketing Hub, Sales Hub, dan Service Hub masing-masing memiliki pembeli yang berbeda, pertanyaan yang berbeda, dan sinyal yang berbeda yang dibutuhkan AI untuk membuat rekomendasi yang akurat. Merek induk yang kuat tidak secara otomatis menghasilkan visibilitas sub-entitas yang kuat. Masing-masing harus mendapatkan tempatnya sendiri dalam jawaban AI.
Bagaimana jika merek saja tidak cukup untuk masuk ke dalam percakapan?
Contoh-contoh sebelumnya menunjukkan apa yang terjadi ketika AI mengenal suatu merek tetapi tidak cukup mengenal sub-entitasnya untuk melakukan pencocokan. Merek tersebut mungkin masih direkomendasikan meskipun dalam istilah yang lebih luas/umum.
Namun, ada versi masalah yang lebih besar dan lebih tidak terlihat.
Terkadang, pertanyaan pengguna terlalu spesifik untuk dijawab oleh merek induk, tetapi salah satu entitas bawahannya sebenarnya cocok. Namun, karena AI tidak cukup mengenal entitas bawahan tersebut, ia tidak memiliki informasi yang cukup spesifik untuk ditampilkan.
Dengan demikian, baik merek maupun entitas turunannya sama sekali tidak masuk dalam pembahasan. Di sinilah mengandalkan visibilitas merek induk semata menjadi titik buta strategis.
Pelacakan sub-entitas adalah yang mengungkapnya. Menunjukkan kepada Anda secara tepat sub-entitas mana yang kehilangan kueri yang seharusnya mereka menangkan, dan di mana investasi yang terfokus benar-benar akan membuat perbedaan.
NoteIni bukan pertunjukan sebenarnya, hanya contoh untuk mengilustrasikan konsepnya.
Contoh: Moxy Hotels by Marriott (Produk fisik/berbasis lokasi)
Merek induk: Marriott
Sub-entitas (produk bernama)Hotel Moxy
Marriott adalah salah satu grup hotel terbesar di dunia, dengan portofolio luas yang mencakup akomodasi mewah, bisnis, dan gaya hidup. Pengguna yang mengajukan pertanyaan umum tentang hotel kemungkinan besar akan mendapatkan Marriott sebagai jawabannya.
Namun, tidak setiap pertanyaan bersifat umum.
Permintaan pengguna: “Apa saja hotel yang menyenangkan dan terjangkau untuk perjalanan solo ke Amsterdam di usia 20-an?"
Permintaan ini memiliki persyaratan khusus: harga terjangkau, suasana sosial, nuansa desain yang modern, dan target pasar berupa wisatawan muda yang mandiri.
Marriott sebagai merek terlalu luas untuk menjawab pertanyaan ini dengan yakin. AI tidak mengetahui apakah properti Marriott tertentu memenuhi kriteria tersebut, jadi AI menampilkan merek dan properti yang diketahuinya memenuhi kriteria tersebut dengan jelas.
Apa yang terjadi tanpa pengetahuan tentang sub-entitas: Baik Marriott maupun propertinya tidak disebutkan. AI menampilkan hostel, hotel butik dengan harga terjangkau, atau merek gaya hidup yang posisinya jelas sesuai dengan kueri. Peluang pun hilang sepenuhnya.
Apa yang seharusnya terjadi: Moxy Hotels adalah jawaban Marriott untuk pertanyaan ini. Dibangun khusus sebagai merek hotel yang terjangkau, berorientasi desain, dan sosial yang menargetkan wisatawan muda, Moxy Hotels memiliki properti di seluruh Eropa termasuk Amsterdam. Hotel ini sangat sesuai dengan kebutuhan pengguna.
Namun, jika AI tidak mengenali Moxy Hotels sebagai sub-entitas dengan nama yang berbeda, posisi, kisaran harga, target pasar, dan detail tingkat properti yang berbeda, maka AI tidak akan tahu bahwa sub-entitas Marriott adalah pilihan yang tepat. Merek saja tidak dapat memberikan jawaban tersebut.
Apa yang diungkapkan oleh pelacakan sub-entitas: Pertanyaan tentang hotel gaya hidup terjangkau, akomodasi sosial, dan perjalanan hemat di kota-kota tempat Moxy memiliki properti mewakili kategori peluang yang terlewatkan. Melacak Moxy sebagai sub-entitas membuat peluang yang terlewatkan tersebut terlihat — dan memperjelas di mana investasi konten dan PR benar-benar akan memberikan dampak, daripada berinvestasi pada kehadiran merek Marriott yang lebih luas yang tidak akan pernah memenangkan pertanyaan-pertanyaan ini.
Mengapa Sub-entity Halo Penting bagi Merek?
Hal ini sangat penting terutama untuk merek-merek yang memiliki karakteristik berikut:
- lini produk atau penawaran layanan yang disebutkan
- halaman arahan khusus kategori yang diberi nama
- solusi yang diberi nama untuk audiens atau kasus penggunaan yang berbeda
Perhatikan bagian "bernama". Karena tanpa nama, itu bukanlah entitas yang dapat dicari dengan mudah oleh pengguna atau yang dapat dikaitkan dengan mudah oleh AI.
Dan jika Anda hanya mengukur dampak AI di tingkat merek induk, Anda berisiko melewatkan di mana nilai diciptakan dan di mana nilai tersebut hilang.
Suatu merek mungkin melihat kinerja AI secara keseluruhan yang stabil sementara satu produk tertentu diam-diam dikecualikan dari setiap kueri yang relevan. Atau penawaran dengan margin tinggi direkomendasikan secara konsisten dan tidak ada seorang pun di tim yang mengetahuinya karena mereka hanya melihat sinyal merek tingkat atas.
Visibilitas AI tidak menciptakan nilai secara merata di seluruh portofolio. Hal ini mungkin menguntungkan:
- satu produk dibandingkan produk lainnya
- satu jalur layanan di atas jalur layanan lainnya
- satu sub-merek di atas yang lainnya
Perbedaannya seringkali terletak pada seberapa banyak informasi spesifik dan terstruktur yang dimiliki AI tentang setiap sub-entitas. Sub-entitas dengan sinyal yang lebih kuat akan dicocokkan dengan lebih banyak kueri. Sub-entitas tanpa sinyal tersebut akan tetap tidak terlihat, terlepas dari seberapa terkenal merek induknya.
Bagaimana Merek Dapat Mengukur Efek Halo Sub-entitas dalam Praktik
Logikanya mirip dengan Search Halo, tetapi diterapkan pada tingkat produk atau layanan. Model ini bekerja dalam tiga langkah.
Langkah 1: Mengisolasi sub-entitas
Definisikan produk, layanan, atau lini bisnis yang ingin Anda ukur. Anda memerlukan nama yang jelas dan halaman arahan (landing page) khusus.
Semakin jelas definisi ini, semakin baik pengukurannya.
Langkah 2: Ukur maksud pencarian untuk sub-entitas tersebut
Di Google Search Console, lihat lalu lintas pencarian yang terkait secara spesifik dengan produk atau penawaran tersebut, menggunakan baik halaman arahan yang diklik orang maupun nama produk atau layanan dalam kueri pencarian.
Hal ini mengisolasi kunjungan di mana maksud pencarian benar-benar tentang penawaran spesifik tersebut, bukan hanya kunjungan biasa ke halaman tersebut.
Langkah 3: Perkirakan dampak konversi
Di GA4, ukur konversi organik pada halaman arahan spesifik tersebut. Kemudian terapkan rasio niat produk dari Langkah 2 untuk memperkirakan berapa banyak konversi tersebut yang didorong oleh niat pencarian tingkat produk yang sebenarnya.
Sub-Entity Halo = pangsa niat produk dari trafik organik × konversi organik di halaman produk tersebut
Jadi, jika 30% klik organik ke halaman produk berasal dari pencarian yang jelas-jelas tentang produk tersebut, dan halaman tersebut menghasilkan 50 konversi organik, maka perkiraan dampak konversinya adalah 15 konversi.
Intinya bukanlah bahwa setiap satu dari 15 konversi tersebut pasti berasal dari AI. Intinya adalah jika visibilitas AI untuk produk spesifik tersebut meningkat, dan pencarian berdasarkan niat produk serta konversi halaman produk ikut meningkat, Anda sekarang memiliki cara praktis untuk memperkirakan dampak hilirnya dan melacaknya dari waktu ke waktu.
Apa yang Harus Dicari Merek?
- Masukan utamaVisibilitas AI untuk produk atau layanan spesifik berdasarkan nama.
- Cakupan kueriKemunculan dalam kueri khusus fitur dan khusus lokasi.
- Sinyal permintaanCari lift untuk nama produk atau layanan spesifik tersebut
- Lampu lalu lintasLalu lintas organik ke halaman arahan yang sesuai.
- Sinyal maksud: Pangsa lalu lintas organik ke halaman tersebut berdasarkan niat pembelian
- KeluaranPerkiraan konversi halo tingkat produk dari waktu ke waktu
Sinyal pertama adalah yang terpenting: apakah sub-entitas muncul dalam kueri tingkat fitur dan lokasi spesifik di mana ia paling relevan?
Jika tidak, metrik hilir akan mencerminkan ketidakhadiran tersebut terlepas dari seberapa kuat sinyal merek induknya.
Ketika semua sinyal bergerak bersamaan (visibilitas AI meningkat, pencarian dengan niat produk meningkat, konversi halaman produk pun meningkat), Anda akan melihat di mana AI menciptakan nilai di tingkat penawaran, bukan hanya di tingkat merek induk.
Implikasi Lebih Dalam dari Halo Sub-entitas
Sub-Entity Halo bukan hanya model pengukuran. Ini adalah alat diagnostik.
Ketika pengembang properti melihat proyek mana yang diberi nama oleh AI dan mana yang tidak, mereka mendapatkan jawaban atas pertanyaan yang lebih sulit:
Proyek mana di antara proyek-proyek kita yang telah membangun sinyal independen yang cukup untuk berdiri sendiri? Dan proyek mana yang sepenuhnya bergantung pada merek induk untuk menghasilkan jawaban dari AI?
Perbedaan tersebut memiliki konsekuensi komersial langsung. Sebuah proyek yang tidak dapat dijelaskan secara detail oleh AI (lokasi, fitur, konektivitas, posisi) akan dikecualikan dari setiap pencarian di mana detail tersebut adalah yang sebenarnya dicari oleh pembeli. Proyek tersebut tidak akan muncul karena merek itu sendiri tidak cukup relevan untuk dipertimbangkan.
Mengetahui hal ini mengubah arah investasi pengembang. Lebih banyak konten dan PR difokuskan pada merek proyek yang lebih lemah, bukan berdasarkan insting, tetapi berdasarkan apa yang diungkapkan oleh data visibilitas AI tentang sub-entitas mana yang memiliki sinyal untuk bersaing secara independen, dan mana yang tidak.
Itulah yang dimungkinkan oleh Sub-Entity Halo. Bukan hanya atribusi. Prioritas strategis yang didasarkan pada bagaimana AI benar-benar menemukan dan merekomendasikan penawaran spesifik.
Bagaimana Sub-entity Halo Melengkapi Rangkaian Pengukuran Visibilitas AI Ini
Bagian 1 (ROI Langsung) menjawab: Apakah AI mendorong konversi langsung yang dapat diatribusikan?
Bagian 2 (Pencarian Halo) menjawab: Apakah AI meningkatkan permintaan merek yang kemudian muncul melalui pencarian dan lalu lintas tidak langsung?
Bagian 3 (Halo Sub-entitas) menjawab: Apakah AI menampilkan sub-entitas spesifik (produk dan layanan tertentu) dalam kueri di mana sub-entitas tersebut paling relevan — dan apakah hal itu menghasilkan permintaan dan konversi yang terukur untuk penawaran spesifik tersebut?
Secara bersama-sama, ketiga lapisan ini menciptakan gambaran lengkap tentang ROI Visibilitas AI: dampak konversi langsung, dampak halo tidak langsung di tingkat merek, dan dampak halo tidak langsung di tingkat produk.
Itu adalah kerangka kerja yang jauh lebih baik daripada hanya mengandalkan lalu lintas klik terakhir saja.
Pemikiran Akhir
Di era pencarian berbasis AI, atribusi bukan lagi hanya tentang dari mana klik itu berasal.
Ini tentang memahami dari mana permintaan dimulai, apakah AI memiliki cukup informasi spesifik untuk mencocokkan penawaran Anda dengan pertanyaan yang tepat, dan bagian bisnis mana yang sebenarnya ditemukan atau diam-diam dikecualikan.
Sub-Entity Halo penting karena memberikan merek tersebut ketepatan. Ini menggeser percakapan dari “Apakah AI membantu kita?"To"Apa sebenarnya yang dibantu AI dalam penjualan kita, dan apa yang belum cukup diketahui AI sehingga tidak bisa direkomendasikan?"
Di situlah pengukuran menjadi benar-benar strategis.
Penulis: April Cheong
Kepala Bagian Produk, Pendiri Bersama dari Zicy.com
Kepala AEO/GEO, Growth.pro
