Bagaimana mesin AI yang berbeda menghasilkan dan mengutip jawabannya

AI generatif bukan lagi sebuah hal tunggal.

Tanyakan, “Apa alat AI generatif terbaik untuk menulis konten PR?” atau “Apakah penargetan kata kunci sama mustahilnya dengan memintal jerami menjadi emas?”, dan setiap mesin akan mengambil rute yang berbeda dari pertanyaan ke jawaban.

Bagi penulis, editor, profesional PR, dan ahli strategi konten, rute-rute tersebut penting – setiap sistem AI memiliki kekuatan, transparansi, dan ekspektasi tersendiri mengenai cara memeriksa, mengedit, dan mengutip apa yang dihasilkannya.

Artikel ini membahas platform AI teratas – ChatGPT (OpenAI), Perplexity, Gemini Google, DeepSeek, dan Claude (Anthropic) – dan menjelaskan cara mereka:

• Menemukan dan mensintesis informasi.
• Sumber dan latih data.
• Gunakan atau lewati web langsung.
• Menangani kutipan dan visibilitas untuk pembuat konten.

Mekanisme di balik setiap jawaban AI

Mesin AI generatif dibangun berdasarkan dua arsitektur inti – sintesis asli model dan generasi augmented pengambilan (RAG).

Setiap platform mengandalkan perpaduan berbeda dari pendekatan ini, yang menjelaskan mengapa beberapa mesin mengutip sumber sementara yang lain menghasilkan teks murni dari memori.

Sintesis model-asli

Mesin tersebut menghasilkan jawaban dari apa yang “ada” dalam model: pola yang dipelajari selama pelatihan (kumpulan teks, buku, situs web, kumpulan data berlisensi).

Ini cepat dan koheren, namun dapat membuat halusinasi fakta karena model tersebut menciptakan teks dari pengetahuan probabilistik dan bukan mengutip sumber langsung.

Generasi yang ditambah pengambilan

Mesin:

• Melakukan langkah pengambilan langsung (mencari korpus atau web).
• Menarik kembali dokumen atau cuplikan yang relevan.
• Kemudian mensintesis respons berdasarkan item yang diambil tersebut.

RAG menukar sedikit kecepatan untuk ketertelusuran yang lebih baik dan kutipan yang lebih mudah.

Produk yang berbeda berada pada titik berbeda dalam spektrum ini.

Perbedaan tersebut menjelaskan mengapa beberapa jawaban disertai dengan sumber dan tautan, sementara jawaban lainnya terasa seperti penjelasan yang meyakinkan – namun tidak direferensikan.

ChatGPT (OpenAI): Model-first, web langsung saat diaktifkan

Bagaimana itu dibangun

Rangkaian ChatGPT (model GPT) dilatih menggunakan kumpulan data teks berukuran besar – teks web publik, buku, materi berlisensi, dan masukan manusia – sehingga model dasar menghasilkan jawaban dari pola yang tersimpan.

OpenAI mendokumentasikan proses asli model ini sebagai inti perilaku ChatGPT.

Web dan plugin langsung

Secara default, ChatGPT menjawab dari data pelatihannya dan tidak terus-menerus meng-crawl web.

Namun, OpenAI menambahkan cara eksplisit untuk mengakses data langsung – plugin dan fitur penjelajahan – yang memungkinkan model memanggil sumber atau alat langsung (pencarian web, database, kalkulator).

Jika ini diaktifkan, ChatGPT dapat berperilaku seperti sistem RAG dan mengembalikan jawaban berdasarkan konten web saat ini.

Kutipan dan visibilitas

Tanpa plugin, ChatGPT biasanya tidak menyediakan tautan sumber.

Dengan mengaktifkan pengambilan atau plugin, ini dapat menyertakan kutipan atau atribusi sumber bergantung pada integrasinya.

Untuk penulis: perkirakan jawaban model asli memerlukan pengecekan fakta dan sumber sebelum dipublikasikan.

Kebingungan: Dirancang seputar pengambilan dan kutipan web langsung

Bagaimana itu dibangun

Perplexity memposisikan dirinya sebagai “mesin penjawab” yang menelusuri web secara real-time dan menyatukan jawaban ringkas berdasarkan dokumen yang diambil.

Defaultnya adalah perilaku pengambilan pertama: kueri → penelusuran langsung → sintesis → kutipan.

Web langsung dan kutipan

Kebingungan secara aktif menggunakan hasil web langsung dan sering menampilkan kutipan sebaris ke sumber yang digunakannya.

Hal ini membuat Perplexity menarik untuk tugas-tugas yang memerlukan tautan yang dapat dilacak ke bukti – ringkasan penelitian, informasi kompetitif, atau pengecekan fakta secara cepat.

Karena selalu mengambil dari web, jawabannya bisa lebih terkini, dan kutipannya memberi editor tempat langsung untuk memverifikasi klaim.

Peringatan bagi para pencipta

Pilihan sumber Perplexity mengikuti heuristik pengambilannya sendiri.

Dikutip oleh Perplexity tidak sama dengan mendapat peringkat bagus di Google.

Namun, kutipan Perplexity yang terlihat memudahkan penulis untuk menyalin draf dan kemudian memverifikasi setiap klaim terhadap halaman yang dikutip sebelum diterbitkan.

Anda Lebih Dalam: Bagaimana Kebingungan memberi peringkat pada konten: Penelitian mengungkap faktor dan sistem peringkat inti

Google Gemini: Model multimodal yang terkait dengan grafik pencarian dan pengetahuan Google

Bagaimana itu dibangun

Gemini (keluarga penerus model Google sebelumnya) adalah LLM multimodal yang dikembangkan oleh Google/DeepMind.

Ini dioptimalkan untuk input bahasa, penalaran, dan multimodal (teks, gambar, audio).

Google secara eksplisit telah menggabungkan kemampuan generatif ke dalam Penelusuran dan Ikhtisar AI untuk menjawab pertanyaan kompleks.

Web langsung dan integrasi

Karena Google mengontrol indeks langsung dan Grafik Pengetahuan, pengalaman yang didukung Gemini biasanya terintegrasi langsung dengan penelusuran langsung.

Dalam praktiknya, ini berarti Gemini dapat memberikan jawaban terkini dan sering kali menampilkan tautan atau cuplikan dari halaman yang diindeks.

Batas antara “hasil penelusuran” dan “ikhtisar yang dihasilkan AI” menjadi kabur di produk Google.

Kutipan dan atribusi

Jawaban generatif Google biasanya menampilkan tautan sumber (atau setidaknya mengarah ke halaman sumber di UI).

Bagi penerbit, hal ini menciptakan peluang (konten Anda dapat dikutip dalam ikhtisar AI) dan risiko (pengguna bisa mendapatkan jawaban yang diringkas tanpa mengklik).

Hal ini membuat judul yang jelas, ringkas, dan konten faktual yang mudah dibaca mesin menjadi berharga.

---

Claude Anthropic: Model yang mengutamakan keselamatan, dengan penelusuran web selektif

Bagaimana itu dibangun

Model Claude Anthropic dilatih pada corpora besar dan disesuaikan dengan mempertimbangkan keselamatan dan kegunaan.

Model Claude terbaru (keluarga Claude 3) dirancang untuk tugas yang cepat dan konteks tinggi.

Jaringan langsung

Anthropic baru-baru ini menambahkan kemampuan pencarian web ke Claude, memungkinkannya mengakses informasi langsung bila diperlukan.

Dengan diluncurkannya penelusuran web pada tahun 2025, Claude kini dapat beroperasi dalam dua mode – model-native atau retrieval-augmented – bergantung pada kueri.

Privasi dan data pelatihan

Kebijakan Anthropic seputar penggunaan percakapan pelanggan untuk pelatihan telah berkembang.

Kreator dan perusahaan harus memeriksa pengaturan privasi saat ini untuk mengetahui cara penanganan data percakapan (opsi untuk tidak ikut serta bervariasi berdasarkan jenis akun).

Hal ini memengaruhi apakah suntingan produser atau fakta hak milik yang Anda masukkan ke dalam Claude dapat digunakan untuk menyempurnakan model yang mendasarinya.

DeepSeek: Pemain baru dengan tumpukan khusus wilayah

Bagaimana itu dibangun

DeepSeek (dan perusahaan baru serupa) menawarkan LLM yang dilatih pada kumpulan data besar, seringkali dengan pilihan teknik yang mengoptimalkannya untuk tumpukan perangkat keras atau bahasa tertentu.

DeepSeek khususnya berfokus pada pengoptimalan untuk akselerator non-NVIDIA dan iterasi cepat rangkaian model.

Model mereka terutama dilatih secara offline pada korpora besar, namun dapat diterapkan dengan lapisan pengambilan.

Web langsung dan penerapannya

Apakah aplikasi yang didukung DeepSeek menggunakan pengambilan web langsung bergantung pada integrasinya.

Beberapa penerapan merupakan inferensi asli model murni, penerapan lainnya menambahkan lapisan RAG yang menanyakan corpora internal atau eksternal.

Karena DeepSeek adalah pemain yang lebih kecil/lebih muda dibandingkan dengan Google atau OpenAI, integrasinya sangat bervariasi menurut pelanggan dan wilayah.

Untuk pembuat konten

Perhatikan perbedaan kualitas bahasa, perilaku kutipan, dan prioritas konten regional.

Model yang lebih baru terkadang menekankan bahasa tertentu, cakupan domain, atau kinerja perangkat keras yang dioptimalkan yang memengaruhi daya tanggap untuk dokumen konteks panjang.

Perbedaan praktis yang penting bagi penulis dan editor

Bahkan dengan permintaan serupa, mesin AI tidak menghasilkan jawaban yang sama – atau membawa implikasi editorial yang sama.

Empat faktor yang paling penting bagi penulis, editor, dan tim konten:

Kebaruan

Mesin yang mengambil dari web langsung – seperti Perplexity, Gemini, dan Claude dengan pencarian diaktifkan – menampilkan lebih banyak informasi terkini.

Sistem model asli seperti ChatGPT tanpa penelusuran mengandalkan data pelatihan yang mungkin tertinggal dibandingkan kejadian di dunia nyata.

Jika akurasi atau kesegaran sangat penting, gunakan alat yang memungkinkan pengambilan atau verifikasi setiap klaim terhadap sumber utama.

Ketertelusuran dan verifikasi

Mesin pengambilan pertama menampilkan kutipan dan mempermudah konfirmasi fakta.

Sistem model asli sering kali menyediakan teks yang lancar tetapi tidak bersumber, sehingga memerlukan pemeriksaan fakta manual.

Editor harus merencanakan waktu peninjauan ekstra untuk setiap draf yang dihasilkan AI yang tidak memiliki atribusi yang terlihat.

Atribusi dan visibilitas

Beberapa antarmuka menampilkan kutipan sebaris atau daftar sumber; yang lain tidak mengungkapkan apa pun kecuali pengguna mengaktifkan plugin.

Ketidakkonsistenan tersebut memengaruhi seberapa banyak verifikasi dan pengeditan yang harus dilakukan tim sebelum dipublikasikan – dan seberapa besar kemungkinan sebuah situs mendapatkan kredit ketika dikutip oleh platform AI.

Privasi dan pelatihan digunakan kembali

Setiap penyedia menangani data pengguna secara berbeda.

Beberapa mengizinkan penyisihan dari pelatihan model. Lainnya menyimpan data percakapan secara default.

Penulis harus menghindari memasukkan materi rahasia atau hak milik ke dalam versi konsumen dari alat ini dan menggunakan penerapan perusahaan jika tersedia.

Menerapkan perbedaan ini dalam alur kerja Anda

Memahami perbedaan-perbedaan ini membantu tim merancang alur kerja yang bertanggung jawab:

• Cocokkan mesin dengan tugas – alat pengambilan untuk penelitian, alat asli model untuk penyusunan atau gaya.
• Jaga agar kebersihan kutipan tidak dapat dinegosiasikan. Verifikasi sebelum dipublikasikan.
• Perlakukan keluaran AI sebagai titik awal, bukan produk akhir.

Memahami mesin AI penting untuk visibilitas

Mesin AI yang berbeda mengambil rute yang berbeda dari pertanyaan ke jawaban.

Beberapa mengandalkan pengetahuan yang tersimpan, yang lain mengambil data langsung, dan kini banyak yang menggabungkan keduanya.

Bagi penulis dan tim konten, perbedaan tersebut penting – hal ini menentukan cara informasi diambil, dikutip, dan pada akhirnya ditampilkan kepada khalayak.

Menyesuaikan mesin dengan tugas, memverifikasi keluaran dengan sumber utama, dan menggabungkan keahlian manusia merupakan hal yang tidak dapat dinegosiasikan.

Dasar-dasar editorial tidak berubah. Mereka menjadi lebih terlihat dalam lanskap yang digerakkan oleh AI.

Seperti yang diungkapkan Rand Fishkin baru-baru ini, menciptakan sesuatu yang ingin dibaca orang tidak lagi cukup – Anda harus menciptakan sesuatu yang ingin dibicarakan orang.

Di dunia di mana platform AI merangkum dan mensintesis dalam skala besar, perhatian menjadi mesin distribusi baru.

Bagi profesional penelusuran dan pemasaran, ini berarti visibilitas tidak hanya bergantung pada orisinalitas atau EEAT.

Hal ini kini mencakup seberapa jelas ide-ide Anda dapat diambil, dikutip, dan dibagikan kepada audiens manusia dan mesin.