73% Konsumen Meminta AI Membandingkan Produk, Bagaimana Sikap Brand?

Membandingkan pilihan menjadi salah satu tujuan utama penggunaan AI untuk belanja. Namun, perilaku konsumen tidak berhenti di sana.

Macromill mengidentifikasi 12 tujuan penggunaan AI pada 882 responden yang menggunakan AI untuk belanja atau riset produk. Responden dapat memilih lebih dari satu jawaban. Jika seluruh persentase dijumlahkan, hasilnya mencapai 725%, setara rata-rata sekitar tujuh tujuan yang dipilih per responden.

Angka tersebut menunjukkan bahwa konsumen menggunakan AI untuk beberapa kebutuhan sekaligus dalam proses pertimbangan. Untuk memahami implikasinya bagi brand, ke-12 tujuan tersebut dapat dikelompokkan menjadi tiga pekerjaan utama.

1. Membandingkan pilihan

Sebanyak 73% responden menggunakan AI untuk membandingkan beberapa pilihan atau spesifikasi teknis. Sebanyak 65% membandingkan harga, sedangkan 53% membandingkan fitur.

Pada tahap ini, konsumen membutuhkan informasi yang memungkinkan mereka melihat perbedaan antarproduk secara langsung. Spesifikasi, harga, fitur, dan varian menjadi bahan pertimbangan yang dapat membantu mempersempit pilihan.

2. Mencocokkan produk dengan kebutuhan

Sebanyak 66% responden mencari produk untuk kebutuhan spesifik, sementara 63% mencari rekomendasi yang lebih personal.

Artinya, konsumen tidak hanya ingin mengetahui produk mana yang memiliki spesifikasi terbaik. Mereka juga ingin memahami produk mana yang paling sesuai dengan kondisi dan kebutuhannya.

Produk dengan fitur terbanyak atau harga tertinggi belum tentu menjadi pilihan yang paling relevan bagi setiap konsumen. Kesesuaian produk dengan kebutuhan menjadi bagian penting dalam evaluasi.

3. Memverifikasi klaim dan kredibilitas

Sebanyak 65% responden menggunakan AI untuk mengecek kredibilitas atau kepercayaan terhadap merek, 63% untuk menilai efektivitas produk, dan 55% untuk mengecek kandungan atau komposisi. Sebanyak 55% juga menggunakan AI untuk merangkum ulasan.

Menariknya, mencari promo atau penawaran terbaik berada di posisi terbawah di antara 12 tujuan tersebut, dengan 43% responden.

Bagi brand, pola ini menunjukkan bahwa penggunaan AI untuk belanja mencakup lebih dari sekadar pencarian harga atau rekomendasi. Konsumen juga menggunakannya untuk menilai produk dan memeriksa informasi sebelum mengambil keputusan.

Implikasinya, strategi agar brand muncul dalam jawaban AI perlu diikuti dengan upaya memastikan informasi produk cukup lengkap untuk dibandingkan, dicocokkan dengan kebutuhan, dan diverifikasi.

Informasi yang dibutuhkan konsumen tidak selalu sama. Perbedaan pendapatan, usia, dan jenis kelamin dalam survei Macromill menunjukkan bahwa brand perlu memahami konteks di balik pertanyaan calon pembeli, bukan hanya menyediakan satu jenis pesan untuk semua orang.

Sebanyak 58% responden aktif mengajukan pertanyaan spesifik kepada AI, 38% mengajukan pertanyaan umum lalu menjelajahi hasilnya, dan sekitar 4% membaca rekomendasi secara pasif atau jarang berinteraksi.

Di kelompok berpendapatan di atas Rp8,5 juta, proporsi responden yang mengajukan pertanyaan spesifik mencapai 66%. Angka ini lebih tinggi secara signifikan dibandingkan kelompok berpendapatan Rp3,5 juta hingga Rp8,5 juta, yang mencapai 48%.

Ketika pertanyaan konsumen semakin spesifik, informasi produk yang tersedia perlu cukup terperinci untuk menjawabnya. Deskripsi yang hanya berisi klaim umum berisiko tidak memberikan jawaban yang memadai atas pertanyaan mengenai spesifikasi, kecocokan, atau perbedaan antarvarian.

Pendapatan memengaruhi jenis pertanyaan yang diajukan

Perbedaan kebutuhan juga terlihat pada tujuan penggunaan AI.

Kelompok berpendapatan Rp3,5 juta hingga Rp8,5 juta paling banyak menggunakan AI untuk membandingkan pilihan, dengan proporsi 82%. Angka ini unggul 35 poin persentase dibandingkan kelompok berpendapatan di bawah Rp3,5 juta, dan perbedaan tersebut ditandai signifikan oleh Macromill.

Sementara itu, kelompok berpendapatan di bawah Rp3,5 juta lebih condong menggunakan AI untuk mencari solusi atas masalah dan alternatif yang lebih terjangkau. Sebanyak 70% kelompok ini mencari alternatif yang lebih murah.

Basis kelompok berpendapatan di bawah Rp3,5 juta relatif kecil, yaitu 175 responden. Karena itu, perbedaan yang tidak ditandai signifikan perlu diperlakukan sebagai indikasi, bukan kesimpulan yang berlaku untuk seluruh konsumen dalam kelompok tersebut.

Bagi brand, temuan ini memberi dua arah untuk menyiapkan informasi produk. Pertama, menyediakan informasi yang memudahkan konsumen membandingkan pilihan. Kedua, menjelaskan alternatif berdasarkan harga, ukuran, atau varian sehingga konsumen dapat menilai pilihan yang sesuai dengan anggarannya.

Usia dan jenis kelamin juga membedakan kebutuhan

Responden berusia 17–29 tahun paling sering mencari produk untuk kebutuhan spesifik, dengan proporsi 76%. Sebaliknya, responden berusia di atas 40 tahun lebih banyak mencari rekomendasi yang personal (71%) dan mengecek kredibilitas merek (68%).

Responden pria juga lebih banyak menggunakan AI untuk membandingkan fitur dibandingkan responden wanita, masing-masing 62% dan 42%. Selisih ini ditandai signifikan dalam laporan Macromill.

Perbedaan tersebut tidak berarti setiap konsumen dalam suatu segmen memiliki perilaku yang sama. Namun, temuan ini menunjukkan bahwa kebutuhan informasi dapat berbeda antarkelompok. Brand perlu menguji apakah konten produknya mampu menjawab berbagai pertanyaan yang relevan dengan kategori dan segmen konsumennya.

Konsumen menggunakan lebih dari satu platform AI

Perjalanan pencarian juga berlangsung di berbagai platform. Dalam tiga bulan terakhir sebelum berbelanja, ChatGPT digunakan oleh 70% responden, disusul Gemini (58%), Meta AI di Instagram dan WhatsApp (40%), AI Mode atau asisten Google (29%), serta fitur AI dan rekomendasi TikTok (19%).

Penggunaan Meta AI mencapai 45% pada kelompok usia 30–39 tahun dan 49% pada responden berusia di atas 40 tahun, dibandingkan 22% pada kelompok usia 17–29 tahun.

Bagi brand, temuan ini menunjukkan pentingnya memeriksa informasi di beberapa platform, termasuk asisten AI yang terintegrasi dengan aplikasi pesan dan media sosial. Namun, hadir di banyak platform saja tidak cukup. Informasi yang disampaikan juga harus akurat dan konsisten ketika konsumen berpindah kanal.

Jika konsumen menggunakan AI untuk membandingkan, mencocokkan, dan memverifikasi produk, pertanyaan berikutnya adalah: informasi seperti apa yang perlu disiapkan brand?

Dari tiga pekerjaan konsumen tersebut, ada tiga karakteristik informasi yang relevan untuk menjadi dasar evaluasi konten produk.

1. Setara: memungkinkan produk dibandingkan secara langsung

Informasi produk perlu menggunakan spesifikasi, satuan, istilah, harga, varian, dan ketentuan yang jelas sehingga dapat disandingkan dengan produk lain.

Ketika 73% responden membandingkan pilihan atau spesifikasi teknis, 65% membandingkan harga, dan 53% membandingkan fitur, klaim umum seperti “lebih hemat”, “tahan lama”, atau “performa unggul” perlu disertai penjelasan yang relevan agar konsumen dapat mengevaluasinya.

Bagi brand, implikasinya adalah menyajikan fakta produk dalam format yang eksplisit dan konsisten. Tabel spesifikasi, rincian harga per varian, serta penjelasan fitur dapat membantu menjawab pertanyaan perbandingan dengan lebih jelas.

2. Kontekstual: menjelaskan untuk siapa produk tersebut cocok

Informasi produk juga perlu menjelaskan kebutuhan yang dapat dijawab, kondisi penggunaan, serta batasan produk.

Kebutuhan ini sejalan dengan temuan bahwa 66% responden mencari produk untuk kebutuhan spesifik dan 63% mencari rekomendasi personal. Macromill juga mencatat keluhan bahwa rekomendasi AI terkadang terlalu umum dan informasinya belum mutakhir.

Bagi brand, halaman produk sebaiknya tidak hanya menjelaskan apa yang dimiliki produk, tetapi juga membantu konsumen memahami kapan fitur tersebut berguna dan dalam kondisi apa produk mungkin kurang sesuai.

Penjelasan yang kontekstual membantu konsumen menilai kecocokan, bukan sekadar mengumpulkan daftar keunggulan.

3. Dapat diperiksa: memberikan dasar untuk memverifikasi klaim

Informasi produk perlu memiliki dasar yang dapat diperiksa. Hal ini relevan dengan penggunaan AI untuk mengecek kredibilitas merek (65%), efektivitas produk (63%), kandungan atau komposisi (55%), serta merangkum ulasan (55%).

Bentuk buktinya bergantung pada kategori produk. Brand dapat menyiapkan hasil uji, izin edar, sertifikasi yang relevan, daftar kandungan, atau dokumentasi lain yang mendukung klaim sesuai ketentuan kategori.

Konsistensi juga penting. Jika informasi harga, komposisi, atau spesifikasi berbeda antara situs resmi dan marketplace, konsumen yang memeriksa ulang dapat menemukan informasi yang tidak selaras.

Mengapa sumber informasi brand penting?

Riset kualitatif BCG terhadap 367 pengguna GenAI di Amerika Serikat memberikan konteks tambahan. Konsumen menghargai AI karena dapat memberikan jawaban langsung, terasa lebih objektif saat menimbang kelebihan dan kekurangan, serta membantu mereka merumuskan kebutuhan yang sebenarnya.

BCG menyarankan brand menyiapkan penjelasan dengan bahasa sederhana, perbandingan berdampingan, dan bukti pendukung yang menjawab pertanyaan nyata konsumen.

Sementara itu, studi pracetak Kumar (2026) menganalisis lebih dari 100.000 jawaban AI atas pertanyaan mengenai lebih dari 100 brand pada Maret–Mei 2026. Sekitar 78% sumber yang dikutip mesin AI berasal dari situs perusahaan. Di luar situs perusahaan, YouTube paling sering dikutip, disusul Reddit, media editorial, dan Wikipedia. Artikel daftar peringkat atau best-of listicle menyumbang sekitar 21% dari seluruh kutipan.

Studi tersebut juga menemukan bahwa brand kecil dan niche hanya muncul dalam sekitar 11% jawaban yang relevan.

Temuan ini perlu dibaca dengan hati-hati. Studi Kumar belum melalui telaah sejawat, penulisnya berafiliasi dengan Ranqo, platform pelacak visibilitas yang menjadi sumber data, dan cakupannya bersifat global. Angka-angka tersebut tidak dapat langsung dianggap mewakili seluruh platform AI atau perilaku konsumen Indonesia.

Meski demikian, temuan ini memberi konteks untuk satu implikasi strategis: situs resmi brand merupakan salah satu sumber penting bagi jawaban AI. Karena itu, kelengkapan, kejelasan, dan kemutakhiran informasi di situs resmi layak menjadi prioritas dalam strategi visibilitas AI.

Seberapa besar peran AI dalam keputusan pembelian akhir?

Dalam survei Macromill, 94% pengguna AI untuk belanja menilai AI membantu keputusan belanja mereka. Sebanyak 51% menyebut AI sangat membantu, sedangkan 43% menyebutnya cukup membantu.

Namun, penilaian bahwa AI membantu tidak otomatis berarti konsumen menyerahkan keputusan akhir kepadanya.

Sebanyak 51% responden menyatakan AI berpengaruh atau sangat berpengaruh terhadap keputusan pembelian akhir mereka, terdiri atas 33% yang menyebutnya berpengaruh dan 18% yang menyebutnya sangat berpengaruh. Sebanyak 41% menyebut AI cukup berpengaruh.

Pengaruh yang sangat kuat terlihat pada kelompok berpendapatan di atas Rp8,5 juta. Sebanyak 28% kelompok ini menyatakan AI sangat berpengaruh terhadap keputusan pembelian, lebih tinggi secara signifikan dibandingkan kelompok berpendapatan Rp3,5 juta hingga Rp8,5 juta (14%).

Ada pula pola yang perlu diteliti lebih lanjut. Kelompok berpendapatan menengah paling banyak menggunakan AI untuk membandingkan pilihan (82%), tetapi memiliki proporsi terendah dalam penilaian bahwa AI sangat membantu (39%), dibandingkan 58% dan 62% pada dua kelompok pendapatan lainnya.

Survei ini belum menjelaskan penyebab perbedaan tersebut. Salah satu hipotesis yang dapat diuji adalah apakah konsumen yang melakukan perbandingan lebih intensif membutuhkan informasi lebih lengkap daripada yang tersedia dalam jawaban AI. Namun, hipotesis ini memerlukan bukti tambahan sebelum dapat disimpulkan.

Ketika konsumen masih meragukan akurasi

Temuan dari luar Indonesia memperlihatkan alasan mengapa verifikasi tetap menjadi bagian penting dalam perjalanan belanja berbantuan AI.

Survei Gartner terhadap 846 konsumen Amerika Serikat pada November–Desember 2025 mencatat bahwa 54% pengguna AI untuk belanja merasa perlu memeriksa ulang akurasi seluruh informasi dari AI. Sebanyak 62% menyatakan informasi AI pada akhirnya membuang waktu mereka.

Dalam survei terpisah terhadap 322 konsumen Amerika Serikat pada Januari 2026, hanya 11% yang bersedia membiarkan AI mengambil keputusan pembelian, bahkan untuk kategori berisiko rendah seperti produk perawatan diri dan kebutuhan rumah tangga. Kesediaan membiarkan AI mempersempit pilihan lebih tinggi, yakni 31% untuk kebutuhan rumah tangga dan 28% untuk elektronik pribadi.

BCG, di sisi lain, mencatat bahwa lebih dari 60% konsumen di sembilan negara menaruh kepercayaan tinggi pada hasil GenAI.

Temuan tersebut tidak harus saling bertentangan. Konsumen dapat menilai AI berguna sekaligus tetap memeriksa akurasi informasi yang diberikan.

Bagi brand, hal ini berarti kualitas jawaban AI perlu diperhatikan bersama visibilitasnya. Ketika AI menyebut harga yang keliru, memberikan spesifikasi yang tidak akurat, atau merekomendasikan produk yang kurang sesuai, konsumen harus mengeluarkan upaya tambahan untuk memeriksa informasi. Seperti disoroti Kate Muhl, VP Analyst Gartner, akurasi telah menjadi persoalan yang relevan bagi brand.

Dengan kata lain, strategi visibilitas AI tidak seharusnya hanya menargetkan seberapa sering nama brand muncul. Brand juga perlu menguji apakah informasi yang muncul benar, lengkap, dan sesuai dengan produk yang ditawarkan.

Generative engine optimization (GEO) kerap dibahas sebagai upaya meningkatkan kemungkinan brand muncul dalam jawaban AI. Namun, temuan perilaku konsumen di atas menunjukkan bahwa pekerjaan brand tidak berhenti pada visibilitas.

Brand perlu menyiapkan informasi yang dapat menjawab pertanyaan spesifik calon pembeli pada tahap pertimbangan atau pre-purchase. Lima langkah berikut dapat menjadi agenda awal.

1. Audit jawaban AI menggunakan pertanyaan nyata konsumen

Uji produk melalui pertanyaan perbandingan, kecocokan, harga, dan kredibilitas di ChatGPT, Gemini, serta Meta AI. Periksa apakah harga, spesifikasi, fitur, komposisi, dan klaim yang muncul akurat serta sesuai dengan informasi resmi.

Jangan hanya mencatat apakah brand disebut. Catat juga informasi yang keliru, bagian yang tidak terjawab, dan klaim yang tidak memiliki dasar jelas. Pendekatan ini sejalan dengan rekomendasi BCG untuk mengukur visibilitas sekaligus kualitas dan akurasi jawaban AI.

2. Jadikan situs resmi sebagai sumber informasi produk yang lengkap

Pastikan setiap halaman produk memuat spesifikasi, varian, harga yang relevan, petunjuk penggunaan, batasan produk, dan bukti pendukung klaim sesuai kategori.

Prioritaskan informasi yang menjawab pertanyaan konsumen, bukan hanya narasi promosi. Halaman produk yang lengkap, mutakhir, dan mudah dipahami menjadi fondasi yang perlu diperiksa dalam strategi GEO.

3. Selaraskan informasi di seluruh kanal

Audit kesesuaian fakta antara situs resmi, marketplace, katalog produk, dan kanal konten lainnya. Perbedaan harga, komposisi, nama varian, atau spesifikasi perlu ditelusuri dan diperbaiki pada sumber yang relevan.

Konsistensi tidak berarti seluruh kanal harus menggunakan format yang sama. Yang perlu dijaga adalah kesamaan fakta utama, sementara penjelasan dapat disesuaikan dengan fungsi masing-masing kanal.

4. Siapkan informasi berdasarkan kebutuhan segmen

Gunakan temuan segmentasi sebagai dasar untuk menguji kebutuhan informasi yang berbeda. Untuk pertanyaan tentang alternatif terjangkau, pastikan harga per ukuran atau varian dapat dibandingkan. Untuk pertanyaan tentang kecocokan, sediakan panduan pemilihan berdasarkan kebutuhan dan kondisi penggunaan.

Hindari menganggap temuan segmentasi sebagai aturan universal. Gunakan hasil Macromill untuk merumuskan hipotesis, kemudian uji relevansinya pada kategori dan konsumen brand sendiri.

5. Bangun konten pembanding yang jujur dan dapat diverifikasi

Siapkan tabel perbandingan, panduan memilih produk, FAQ, dan konten edukasi yang menjelaskan kelebihan maupun keterbatasan produk. Setiap klaim perlu memiliki dasar yang sesuai.

Konten yang hanya memuji produk sendiri belum tentu menjawab pertanyaan konsumen yang sedang menimbang alternatif. Fokuskan konten pada kebutuhan keputusan konsumen: apa perbedaannya, kapan produk cocok digunakan, apa yang perlu diperhatikan, dan bagaimana klaimnya dapat diperiksa.

Apa yang perlu dipantau brand?

Sebagai langkah awal, brand dapat memantau tiga indikator operasional berikut:

Indikator tersebut merupakan usulan pengukuran operasional, bukan metrik baku yang telah divalidasi oleh survei dalam artikel ini. Brand dapat menetapkan frekuensi pemeriksaan dan prioritas perbaikan sesuai kategori, risiko klaim, dan sumber daya yang tersedia.

Penggunaan AI dalam belanja membuka ruang baru bagi brand untuk hadir ketika konsumen membandingkan, mencari kecocokan, dan memeriksa kredibilitas produk. Namun, muncul dalam jawaban AI hanyalah salah satu bagian dari proses tersebut.

Pertanyaan yang lebih strategis adalah apakah informasi yang dimiliki brand cukup kuat untuk membantu konsumen mengevaluasi pilihannya secara tepat. Spesifikasi yang dapat dibandingkan, penjelasan yang kontekstual, serta klaim yang dapat diperiksa merupakan fondasi yang bisa mulai dibenahi tanpa harus menunggu perubahan lebih lanjut pada teknologi AI.

Pertanyaan keputusan: Jika hari ini calon pembeli meminta AI membandingkan produk Anda dengan pesaing terdekat, apakah jawaban yang muncul menggunakan informasi yang akurat, lengkap, dan konsisten tentang brand Anda?

Sinyal yang perlu dipantau: Akurasi harga, spesifikasi, dan klaim produk dalam jawaban ChatGPT, Gemini, serta Meta AI atas pertanyaan perbandingan dan kecocokan di kategori Anda. Catat kesalahan yang ditemukan, telusuri sumber informasinya jika memungkinkan, dan gunakan hasil audit untuk menentukan prioritas perbaikan konten.

Referensi

Gartner. (2026, 27 Mei). Gartner survey finds consumers want AI shopping help, but not AI purchase decisions [Siaran pers]. Diakses pada 23 Oktober 2026, dari https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-05-27-gartner-survey-finds-consumers-want-ai-shopping-help-but-not-ai-purchase-decisions

Kumar, P. (2026). Generative engine optimization at scale: Measuring brand visibility across AI search engines (arXiv:2606.20065) [Pracetak]. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2606.20065

Macromill South East Asia. (2026). Perilaku pencarian dengan bantuan AI dalam berbelanja: Peran AI dalam perjalanan belanja konsumen (consumer journey) di Indonesia [Laporan survei]. Diakses pada 23 Oktober 2026, dari https://www.macromillsea.com/ai-assisted-search-behavior-indonesia

McRoskey, G., Taylor, L., Eppler, B., Barrios, G., Wiener, L., & Lellouche Tordjman, K. (2026, 2 Januari). Consumers trust AI to buy better. Brands need to move quickly. Boston Consulting Group. Diakses pada 23 Oktober 2026, dari https://web-assets.bcg.com/pdf-src/prod-live/consumers-trust-ai-buy-better-brands-must-adapt.pdf