Kami menganalisis hampir dua juta sesi LLM di sembilan industri dari Januari hingga Desember 2025. Kami memulai dengan asumsi sederhana: ChatGPT mendominasi, pola penggunaannya seragam, dan volumenya kecil serta tidak penting.
Data membuktikan kami salah.
ChatGPT menguasai 84,1% lalu lintas penemuan AI yang dapat dilacak, namun berfungsi terutama sebagai alat default untuk penemuan pasar luas. Kenyataan itu mengubah strategi.
Merek tidak bisa lagi mengandalkan satu pendekatan tunggal yang mengutamakan penemuan. Anda memerlukan strategi multi-platform yang selaras dengan harapan pengguna untuk menjadi produktif di berbagai momen.
Kesuksesan kini bergantung pada mengetahui platform mana yang secara aktif mendukung produktivitas pengguna dan platform mana yang mendukung penemuan awal.
LLM yang berbeda memperoleh keuntungan di industri yang berbeda, seringkali dengan margin yang besar. Kesimpulan untuk tahun 2026 lebih bernuansa daripada “fokus pada ChatGPT.”
Inilah yang terungkap dari data tersebut.
Divergensi tingkat pertumbuhan: ChatGPT vs. yang lainnya
Dari Januari hingga Desember 2025, platform LLM utama tumbuh pada tingkat yang sangat berbeda:
- ChatGPT: pertumbuhan 3x
- Kopilot: pertumbuhan 25x
- Claude: pertumbuhan 13x
- Kebingungan: pertumbuhan 1x
- Gemini: pertumbuhan 1x
ChatGPT berkembang, namun Copilot dan Claude berkembang delapan hingga 10 kali lebih cepat. Kebingungan dan Gemini secara efektif meratakan, atau, lebih tepatnya, memperkuat penggunaan dalam alur kerja pengetahuan yang didefinisikan secara ketat.
Angka-angka agregat ini mencerminkan prioritas strategis yang lebih dalam.
- Satya Nadella secara terbuka menyoroti Copilot yang mencapai 100 juta pengguna bulanan.
- Dario Amodei mengumumkan bahwa pendapatan Anthropic tumbuh dari $100 juta menjadi $8–10 miliar dalam waktu kurang dari dua tahun.
- Aravind Srinivas menulis bahwa dia “sangat terdorong oleh minat terhadap Perplexity Finance,” bahkan memposisikannya sebagai alternatif dari Terminal Bloomberg.
Para CEO ini fokus pada pertumbuhan karena pertumbuhan menandakan nilai pengguna yang sebenarnya:
- Copilot menang dengan melayani pengguna ekosistem Microsoft.
- Claude menang dengan pengembang.
- Kebingungan menang di kalangan profesional keuangan.
LLM yang berbeda memenangkan industri yang berbeda dengan tingkat yang sangat berbeda.
Pola 1: Kopilot mendominasi tempat terjadinya pekerjaan
Pertumbuhan agregat Copilot sebesar 25x memang luar biasa, namun kehancuran industri membuat polanya terlihat jelas. Copilot menang dalam vertikal B2B di mana pekerjaan sudah dilakukan di dalam ekosistem Microsoft.
SaaS
- ObrolanGPT: pertumbuhan 2x
- Kopilot: Pertumbuhan 21x
- Adopsi kopilot mencerminkan cara tim SaaS modern beroperasi. Perusahaan menyematkan LLM langsung ke dalam alur kerja untuk mengekstrak wawasan dari data kepemilikan dan pihak ketiga, sehingga mendorong efisiensi, personalisasi, dan inovasi produk dalam alat Microsoft.
Pendidikan
- ObrolanGPT: pertumbuhan 6x
- Kopilot: Pertumbuhan 27x
- Kopilot mendapat manfaat dari budaya berbagi pengetahuan dan sintesis penelitian. Institusi dan penerbit mengutip, memperluas, dan mengkontekstualisasikan materi yang ada, menjadikan penemuan yang dibantu LLM sebagai perpanjangan alami tentang bagaimana konten pendidikan dibuat dan dikonsumsi.
Keuangan
- ObrolanGPT: Pertumbuhan 4,2x
- Kopilot: pertumbuhan 23x
- Keuangan sangat selaras dengan Copilot karena banyak tugas yang otomatis dan bergantung pada konteks. Analis memerlukan model yang dapat mencari sumber, merekonsiliasi, dan mempertimbangkan seluruh laporan, pengarsipan, dan kumpulan data resmi dalam lingkungan tepercaya.
Wawasan utamanya bukan hanya pertumbuhan Copilot. Di situlah pertumbuhan itu terjadi. Copilot berakselerasi paling cepat di industri di mana para profesional sudah bergantung pada alat Microsoft untuk menganalisis data, mensintesis pengetahuan, dan menyelesaikan tugas.
Seorang analis keuangan tidak meninggalkan Excel untuk “mencari.” Mereka meminta Copilot untuk menafsirkan, membandingkan, dan mengontekstualisasikan data yang ada. Seorang ahli strategi konten atau produk tidak membuka tab baru untuk meneliti pesaing. Mereka meminta Copilot ke dalam lingkungan kerja mereka.
Apa artinya
Jika audiens Anda hidup dalam alur kerja perusahaan — tim SaaS, profesional keuangan, pendidik, dan pengambil keputusan B2B — penemuan AI akan berpindah ke LLM seiring dengan berlangsungnya pekerjaan. Visibilitas tidak lagi diperoleh selama penelitian awal. Hal ini dimenangkan selama eksekusi, ketika niat mencapai puncaknya dan keputusan sudah terbentuk.
Pola 2: Kebingungan hanya terjadi di bidang keuangan
Pertumbuhan Perplexity secara keseluruhan berada di angka 1,15x, yang sebenarnya datar. Namun ketika Anda mengisolasi keuangan, gambaran berbeda akan muncul.
Di bidang keuangan, Perplexity memegang 24% pangsa pasar.
Ini adalah satu-satunya industri di mana Perplexity mempertahankan lalu lintas yang bermakna dan berkelanjutan. Di tempat lain, porsinya telah merosot:
- SaaS: turun dari 14,9% menjadi 7,3%
- perdagangan elektronik: turun dari 13,9% menjadi 3,4%
- Pendidikan: turun dari 28,5% menjadi 5,2%
- Penerbit: turun dari 41,5% menjadi 3,6%
Keuangan berperilaku berbeda karena keputusan keuangan memerlukan verifikasi.
Saat pengguna membandingkan platform investasi, mengevaluasi persyaratan pinjaman, atau meneliti persyaratan kepatuhan, satu jawaban saja tidak cukup. Mereka memerlukan kutipan yang dapat mereka telusuri langsung ke dokumen sumber.
Kebingungan dibangun untuk kasus penggunaan ini. Melalui kemitraan dengan Benzinga, FactSet, Morningstar, dan Quartr, perusahaan ini menyediakan akses langsung ke transkrip pendapatan, pengajuan SEC, peringkat analis, dan data pasar waktu nyata.
Produk Enterprise Finance-nya menambahkan pembaruan pasar terjadwal, mesin penjawab khusus, dan visualisasi data langsung. Fitur-fitur ini melayani para profesional yang membutuhkan informasi tingkat institusional yang dapat diaudit, bukan hanya jawaban cepat.
Setiap jawaban menyertakan sumber terlihat yang dapat diklik pengguna untuk memverifikasi setiap klaim.
Di sebagian besar kategori, kenyamananlah yang menang. Di bidang keuangan, kepercayaan dan keterverifikasian tidak dapat dinegosiasikan.
Apa artinya
Keberhasilan dalam penemuan AI berarti memilih platform yang tepat untuk pengguna Anda dan hadir dalam sumber dan kutipan yang dipercaya oleh model itu sendiri.
Respons keuangan bergantung pada jaringan data berlisensi, mitra institusional, dan referensi pihak ketiga yang berwenang. Jika merek Anda tidak terlihat, dikutip, dan divalidasi dalam ekosistem tersebut, merek Anda tidak akan muncul, tidak peduli seberapa kuat konten Anda.
Pengoptimalan kini berarti mendapatkan relevansi di seluruh web sumber yang digunakan setiap model, bukan hanya memberi peringkat dalam satu antarmuka.
Pola 3: Claude mendominasi analisis mandiri
Claude hanya mewakili 0,6% dari total lalu lintas penemuan AI, sehingga mudah untuk diabaikan. Tapi konsentrasi 0,6% itu sudah jelas. Claude menang jika ada profesional yang meneliti, menulis, dan menganalisis, bukan konsumen yang berbelanja.
- Penerbit: Pertumbuhan 49x
- Pendidikan: pertumbuhan 25x
- Keuangan: Pertumbuhan 38x
- SaaS: Pertumbuhan 10,3x
Mengapa Claude menang dalam vertikal ini ketika Copilot sudah mendominasi pekerjaan pengetahuan?
Yang membedakan adalah jenis pekerjaannya. Copilot ada di dalam alat operasional seperti Excel, Word, dan PowerPoint, membantu para profesional melaksanakan tugas dalam alur kerja yang ada. Claude adalah tempat para profesional mencari pemikiran strategis yang mandiri.
- Seorang penerbit mengunggah naskah sepanjang 80.000 kata dan bertanya, “Apakah argumen ini koheren di bab tiga sampai tujuh?”
- Seorang analis keuangan mengunggah transkrip pendapatan selama tiga tahun dan bertanya, “Bagaimana bahasa manajemen seputar alokasi modal berubah?”
- Pengembang menempelkan seluruh basis kode lama dan bertanya, “Petakan aliran data dan identifikasi hambatan arsitektur.”
Jendela konteks 200.000 token Claude memungkinkan hal ini. Nilainya bukanlah efisiensi dalam alur kerja. Hal ini berarti memiliki mitra penalaran untuk pekerjaan yang memerlukan sintesis, kritik, dan penilaian strategis.
Apa artinya
Jika Anda menargetkan audiens teknis atau pengambil keputusan strategis, pengoptimalan Claude memerlukan konten tingkat analisis. Publikasikan studi kasus yang mendalam dengan metodologi yang jelas dan jalur implementasi yang terperinci, bukan ringkasan 500 kata.
Struktur konten untuk penalaran. Gunakan kerangka kerja eksplisit dan analisis komparatif. Penontonnya lebih kecil, tapi pengaruhnya lebih tinggi. Pengembang yang menggunakan Claude untuk menganalisis dokumentasi API Anda secara mendalam akan menjadi juara internal.
Pola 4: Krisis pengukuran Gemini
Lalu lintas yang dilacak Gemini menceritakan kisah yang membingungkan:
- Pendidikan: −67% lalu lintas terlacak
- SaaS: Pertumbuhan +1,4x
- Keuangan: Pertumbuhan +1,3x
- perdagangan elektronik: Pertumbuhan +2,7x
Kemungkinan ini bukan penolakan pengguna. Ini adalah keruntuhan atribusi.
Selama 13 bulan terakhir, Gemini semakin menjaga pengguna tetap berada di dalam antarmukanya. Ini memberikan jawaban yang dihasilkan AI tanpa tautan sumber yang menonjol dan dapat diklik. Pengguna meneliti, menyerap jawabannya, dan melakukan konversi secara langsung atau mencari nama merek nanti. Perjalanan itu tidak pernah muncul sebagai penemuan AI.
Google masih mengendalikan jaringan distribusi pencarian terbesar di dunia, dan Gemini tertanam kuat di dalamnya. Kecil kemungkinannya pengguna Gemini akan meninggalkan penemuan AI sementara ChatGPT tumbuh 3x dan Copilot tumbuh 25x.
Yang lebih masuk akal adalah penemuan yang didorong oleh Gemini masih ada, namun menjadi tidak terlihat.
Tidak seperti Perplexity, yang menampilkan sumber, atau Copilot, yang beroperasi dalam alur kerja yang dapat dilacak, Gemini menyatukan jawaban dan mempertahankan pengguna di ekosistem Google.
Seorang pengguna bertanya kepada Gemini tentang perangkat lunak manajemen proyek, mendapatkan jawaban lengkap, lalu mencari “[your brand]” beberapa hari kemudian. Analisis mencatat penelusuran bermerek, bukan pengaruh AI.
Hal ini menciptakan risiko strategis yang nyata.
Metrik “penetrasi AI 0,13%” yang sering dikutip hampir pasti diremehkan. Jika 30% hingga 40% penemuan yang dibantu oleh Gemini tidak terlacak, volume penelitian yang didorong oleh AI bisa menjadi dua hingga tiga kali lebih tinggi dari apa yang dapat kita ukur.
Apa artinya
- Pantau peningkatan penelusuran bermerek bersamaan dengan upaya pengoptimalan AI.
- Bangun model pengukuran yang memperhitungkan perjalanan multi-sesi dan lintas platform.
- Investasikan pada kekuatan dan ingatan merek, bukan hanya klik.
- Lacak konversi yang tertunda karena penelitian dan konversi semakin menjauh.
Atribusi klik terakhir rusak. Konversi yang dibantu AI — di mana pengguna melakukan riset di satu sistem, mensintesis di sistem lain, dan melakukan konversi melalui penelusuran bermerek atau langsung — menjadi default. Lalu lintas Gemini yang datar atau menurun kemungkinan besar menandakan kegagalan pengukuran, bukan ketidakhadiran pengguna.
Bagaimana memilih strategi LLM Anda berdasarkan audiens Anda
Penemuan AI tidak terkonsolidasi pada satu platform. Ini terfragmentasi berdasarkan industri, kasus penggunaan, dan niat pengguna.
- Jika audiens Anda bekerja di lingkungan perusahaan: Kopilot adalah tempat penemuan terjadi. Pembeli SaaS, analis keuangan, pendidik, dan pengambil keputusan B2B meneliti alat Microsoft seperti Excel, Outlook, dan Teams. Penemuan terjadi pada saat pengambilan keputusan, bukan pada sesi “penelitian” yang terpisah.
- Jika audiens Anda membuat keputusan berisiko tinggi: Kebingungan itu penting. Keuangan adalah satu-satunya industri di mana platform sekunder memegang 24% saham bersama ChatGPT. Para pengguna ini membutuhkan kutipan, bukan sintesis. Pengoptimalan berarti mendapatkan visibilitas dalam jaringan data institusional seperti FactSet, Morningstar, dan berita keuangan, bukan hanya peringkat di antarmuka.
- Jika audiens Anda mencakup evaluator teknis: 0,6% bagian Claude meremehkan pengaruhnya. Pengembang, ahli strategi, dan peneliti menggunakannya untuk analisis mendalam dengan mengunggah dokumen dan kumpulan data lengkap. Jumlahnya lebih sedikit, namun membentuk komite pembelian. Konten harus mendalam: studi kasus terperinci, metodologi yang jelas, dan penelitian tingkat analisis.
- Jika Anda termasuk dalam kategori yang sedang berkembang: Hukum, acara, dan asuransi menunjukkan pertumbuhan 15x hingga 90x karena penemuan AI baru saja tiba. Mulailah dengan jangkauan ChatGPT yang luas, lalu perhatikan migrasi platform seiring bertambahnya usia audiens Anda.
- Jika pengukuran rusak: Penurunan lalu lintas terlacak di Gemini kemungkinan besar mencerminkan runtuhnya atribusi, bukan hilangnya pengguna. Pantau peningkatan penelusuran bermerek. Lacak konversi dengan jeda waktu. Bangun model yang memperhitungkan perjalanan multi-sesi dan lintas platform.
- Di semua kategori: Harapkan kesenjangan atribusi. Atribusi klik terakhir tradisional tidak lagi berfungsi karena konversi yang dibantu AI menjadi hal yang biasa.
Masa depan penemuan AI bukan hanya tentang peringkat di ChatGPT saja. Ini tentang memahami di mana audiens Anda menemukan dan platform mana yang benar-benar melayani kebutuhan mereka.
Studi lengkap. Laporan Penemuan AI 2025: Apa yang Diberitahukan 1,96 Juta Sesi LLM Tentang Masa Depan Penelusuran
