Kisah nyata di balik penurunan lalu lintas AI SaaS sebesar 53%.

Ketika pasar SaaS terguncang akibat aksi jual yang dipicu oleh agen AI otonom seperti Claude Cowork, data baru menunjukkan penurunan sebesar 53% dalam sesi penemuan berbasis AI. Wall Street menjulukinya sebagai “SaaSpocalypse.”

Apakah agen AI akan menggantikan produk SaaS adalah pertanyaan yang lebih besar daripada yang dapat dijawab oleh kumpulan data ini. Namun kepanikan telah mendistorsi interpretasi, dan data ini menghilangkan kebisingan untuk menunjukkan apa yang sebenarnya harus diperhatikan oleh tim SEO.

Copilot meningkat dari 0,3% menjadi 9,6% lalu lintas SaaS AI dalam 14 bulan

Dari November 2024 hingga Desember 2025, situs SaaS mencatat 774,331 sesi LLM. ChatGPT mendorong 82,3% lalu lintas tersebut, namun pertumbuhan Copilot menunjukkan cerita yang berbeda:

Lalu Lintas AI SaaS berdasarkan Sumber (Nov 2024 – Des 2025)

Sumber	Sesi	Membagikan
ObrolanGPT	637.551	82,3%
Kopilot	74.625	9,6%
Claude	40.363	5,2%
Gemini	15.759	2,0%
Kebingungan	6.033	0,8%

Dimulai dengan hanya 148 sesi pada akhir tahun 2024, Copilot tumbuh lebih dari 20x pada Mei 2025. Dari Mei hingga Desember, rata-rata mencapai 3.822 sesi per bulan, menjadikannya perujuk AI terbesar kedua ke situs SaaS pada akhir tahun 2025.

Investor menghapus $300 miliar dari kapitalisasi pasar SaaS karena kekhawatiran bahwa agen AI akan menggantikan perangkat lunak perusahaan. Namun data ini menunjukkan kekuatan yang tidak terlalu dramatis: kedekatan.

Copilot berkembang pesat karena menangkap maksud di dalam alur kerja. Alat mandiri mengalami penurunan lalu lintas sebesar 53% sementara AI yang tertanam di tempat kerja tumbuh 20x lipat.

Evaluasi perangkat lunak adalah pekerjaan, dan Copilot duduk di tempat pekerjaan itu terjadi.

Saat seseorang bertanya, “CRM apa yang harus kami gunakan untuk tim penjualan yang beranggotakan 20 orang?” saat membangun kasus bisnis di Excel, momen tersebut ditangkap—sesuatu yang tidak pernah dilihat oleh ChatGPT. Lonjakan pada bulan Mei mencerminkan aktivasi tersebut: pengguna Microsoft 365 menyadari bahwa mereka dapat meneliti perangkat lunak tanpa membuka tab baru.

41,4% lalu lintas SaaS AI mendarat di halaman pencarian internal

Penemuan SaaS AI mengarahkan pengguna ke hasil pencarian internal terlebih dahulu, bukan halaman produk.

Halaman Arahan SaaS Teratas berdasarkan Volume LLM

Jenis Halaman	Sesi LLM	% Lalu Lintas AI	Penetrasi vs Rata-Rata Situs
Mencari	320.615	41,4%	8,7x
blog	127.291	16,4%	8,1x
Harga	40.503	5,2%	3,2x
Produk	39.864	5,1%	2,0x
Mendukung	34.599	4,5%	2,1x

Meskipun menangkap 320.615 sesi — lebih banyak dari gabungan blog, harga, dan halaman produk — dominasi ini kemungkinan besar mencerminkan keterbatasan LLM, bukan konten superior. LLM mengarahkan pengguna untuk mencari ketika mereka tidak memiliki jawaban spesifik.

Bagi perusahaan SaaS yang mengamati penurunan stok mereka, ini adalah berita yang berguna: ada perbaikan teknis yang nyata. Kelompok 41,4% bukanlah ancaman eksistensial. Ini masalah kemampuan perayapan.

Ketika LLM tidak dapat menemukan jawaban langsung, maka pencarian defaultnya adalah pencarian internal situs. AI memperlakukan bilah pencarian Anda sebagai cadangan tepercaya, dengan asumsi skema pencarian akan menghasilkan halaman yang relevan meskipun halaman produk tertentu tidak diindeks.

Sebesar 1,22%, penetrasi halaman pencarian 8,7x rata-rata situs. Penyebabnya adalah efek “jaring pengaman”, bukan optimalisasi.

Ketika halaman yang lebih spesifik — seperti Produk atau Harga — tidak memiliki data yang dibutuhkan LLM, halaman tersebut akan kembali ke hasil pencarian yang lebih luas. LLM mengenali struktur URL pencarian dan percaya bahwa struktur tersebut akan menghasilkan sesuatu yang relevan, meskipun mereka tidak dapat memprediksi apa.

Halaman blog diikuti dengan 127.291 sesi dan penetrasi 1,13%. Ini adalah postingan perbandingan terstruktur — “CRM terbaik untuk tim kecil” atau “Alternatif Tenaga Penjualan” — yang dikutip oleh LLM ketika mereka memiliki rekomendasi khusus.

Halaman harga menunjukkan penetrasi 0,45%; halaman produk, 0,28%. Saat pengguna bertanya tentang pemilihan perangkat lunak, LLM mengarahkan ke permukaan perbandingan — pencarian dan blog — terlebih dahulu. Halaman produk atau harga langsung dikutip hanya jika kueri sudah spesifik untuk vendor.

Puncak bulan Juli dan penurunan Q4 mencerminkan siklus kerja perusahaan

Lalu lintas SaaS AI mencapai puncaknya pada bulan Juli sebesar 146.512 sesi, kemudian terus menurun hingga Q4:

Bulan	Sesi	Mengubah
Juli 2025	146.512	Puncak
Agustus 2025	120.802	-17,5%
September 2025	134.162	+11,1%
Oktober 2025	135.397	+0,9%
November 2025	107.257	-20,8%
Desember 2025	68.896	-35,8%

Setiap platform menolak. Volume ChatGPT berkurang setengahnya, turun dari 127.510 sesi pada bulan Juli menjadi 56.786 pada akhir tahun. Kopilot turun dari 4.737 menjadi 2.351. Kebingungan turun dari 7.475 menjadi 3.752.

Ada dua faktor yang mendorong penurunan ini:

• Orang-orang tidak bekerja. Agustus adalah musim liburan, November termasuk hari Thanksgiving, dan Desember adalah hari libur. Riset perangkat lunak terjadi selama jam kerja; ketika kantor tutup, penemuan menurun.
• Kuartal 4 mengakhiri “jendela pembelian” fiskal. Sebagian besar tim telah menghabiskan anggaran tahunan mereka atau menunda kontrak hingga pendanaan Q1 dibuka. Bahkan tim yang masih bekerja tidak mengevaluasi alat karena tidak ada anggaran tersisa hingga tahun fiskal baru.

Puncak bulan Juli mencerminkan momentum pertengahan tahun: masyarakat sudah bekerja, dan anggaran Q3 masih tersedia. Penurunan pada kuartal keempat mencerminkan berkurangnya jumlah peneliti dan berkurangnya siklus pembelian aktif.

Di sinilah narasi jual-beli tersebut terpecah.

Investor menganggap penurunan lalu lintas sebesar 53% sebagai bukti bahwa penemuan AI terhenti. Namun data tersebut sejalan dengan siklus fiskal B2B standar.

AI tidak gagal sebagai saluran penemuan. Ini menyesuaikan dengan ritme musiman yang sama seperti perilaku pembelian B2B lainnya.

Arti data ini bagi tim SEO

Angka lalu lintas mentah tidak menunjukkan di mana harus berinvestasi. Tingkat penetrasi dan distribusi halaman arahan mengungkapkan hal-hal yang penting.

Lacak penetrasi berdasarkan jenis halaman, bukan rata-rata seluruh situs

SaaS menunjukkan 0,41% penetrasi AI di seluruh situs, namun rata-rata tersebut menyembunyikan konsentrasi. Halaman pencarian mencapai 1,22%—8,7x lebih tinggi. Halaman blog mencapai 1,13%. Halaman harga berada pada 0,45%. Halaman produk tertinggal 0,28%.

Jika Anda hanya melacak total sesi AI, Anda mengukur metrik yang salah. Lalu lintas AI dapat tumbuh 50% sementara penetrasi pada halaman bernilai tinggi menurun. Volume menyembunyikan hal yang penting: tempat pengguna AI berkonsentrasi ketika mereka datang dengan niat.

Tindakan:

• Segmentasikan lalu lintas AI berdasarkan jenis halaman di GA4 atau platform analitik Anda.
• Lacak penetrasi (sesi AI total sesi) berdasarkan kategori halaman setiap bulan.
• Identifikasi halaman dengan konsentrasi tinggi, lalu optimalkan permukaan tersebut terlebih dahulu.

Halaman hasil pencarian kini menjadi tempat penemuan utama

Pencarian internal menangkap 41,4% lalu lintas AI SaaS. Jika hasil tersebut tidak dapat dirayapi, diindeks, atau disusun untuk perbandingan, Anda tidak akan terlihat oleh segmen terbesar pembeli berbasis AI.

Sebagian besar situs SaaS memperlakukan pencarian internal sebagai navigasi, bukan konten. Hasil menampilkan daftar paginasi dengan detail produk minimal, tidak ada sinyal filter di URL, dan konten yang dirender JavaScript tidak dapat diurai oleh LLM.

Tindakan:

• Dengan 41,4% lalu lintas mencapai penelusuran internal, perlakukan bilah pencarian Anda sebagai API untuk agen AI.
• Jadikan halaman penelusuran dapat dirayapi (periksa robots.txt dan kemampuan indeks).
• Tambahkan data terstruktur menggunakan SoftwareApplication atau skema Produk.
• Tampilkan data perbandingan — harga, fitur utama, jumlah pengguna — langsung dalam hasil, bukan hanya nama produk.

Jadikan data Anda dapat dibaca oleh LLM — harga dan konten keduanya

Aksi jual ini merupakan penetapan harga yang sudah ketinggalan zaman, namun bagi sebagian besar perusahaan SaaS, risiko sebenarnya adalah tidak terlihat. Halaman harga menunjukkan 0,45% penetrasi AI—di bawah rata-rata lintas industri sebesar 0,46%. Halaman blog menangkap 127.291 sesi dengan penetrasi 1,13%, tetapi hanya jika konten menjawab pertanyaan seleksi secara langsung. Polanya jelas: LLM mengutip apa yang dapat mereka baca dan uraikan. Mereka melewatkan apa yang tidak bisa mereka lakukan.

Banyak situs SaaS masih menetapkan harga di balik formulir kontak. Jika penetapan harga memerlukan percakapan penjualan, AI tidak akan merekomendasikan Anda untuk kueri “alat di bawah $100/bulan”. Hal yang sama berlaku untuk konten blog. Saat seseorang bertanya, “CRM apa yang harus saya gunakan?” LLM mencari postingan yang membandingkan opsi, menentukan kriteria, dan menjelaskan pengorbanan. Kepemimpinan pemikiran umum mengenai tren CRM tidak dikutip.

Tindakan:

• Publikasikan harga pada halaman khusus yang dapat dirayapi. Sertakan contoh representatif, jumlah minimum kursi, ketentuan kontrak, dan pengecualian.
• Jaga agar harga tetap transparan. Halaman transparan dikutip; halaman yang terjaga keamanannya tidak.
• Ganti postingan blog umum dengan halaman perbandingan terstruktur. Gunakan tabel dan hapus titik data.
• Hapus bulu halus. Menyediakan data dasar yang memungkinkan AI memverifikasi kepatuhan dan kemampuan integrasi dalam hitungan detik, bukan menit.

AI yang tertanam di tempat kerja tumbuh 10x lebih cepat dibandingkan LLM yang berdiri sendiri

Copilot tumbuh 15,89x dari tahun ke tahun. Claude tumbuh 7,79x. ChatGPT tumbuh 1,42x. Pertumbuhan tercepat terjadi pada alat yang tertanam dalam alur kerja yang ada.

AI di tempat kerja mengubah konteks penemuan. Di ChatGPT, pengguna melakukan riset secara eksplisit. Di Copilot, mereka mengajukan pertanyaan di tengah tugas—menyusun proposal, membuat spreadsheet perbandingan, atau meninjau opsi vendor dengan tim mereka.

Tindakan:

• Lacak rujukan Copilot dan Claude secara terpisah dari ChatGPT. Pantau halaman mana yang disukai sumber-sumber ini.
• Kenali niatnya: para pengguna ini tidak sedang menjelajah — mereka sedang mengerjakan tugas, melakukan evaluasi lebih mendalam, dan semakin dekat dengan keputusan pembelian.
• Muncul di tempat kerja Penemuan AI untuk mendukung pembenaran pembelian secara real-time.

Kelangsungan hidup mendukung hal yang dapat ditemukan

Penurunan sebesar 53% dari bulan Juli hingga Desember mencerminkan penggunaan AI dalam proses pembelian perangkat lunak. Pembeli mempelajari keputusan mana yang mendapat manfaat dari sintesis AI dan mana yang tidak. Lalu lintas lainnya lebih disengaja, terkonsentrasi pada evaluasi kompleks yang mengutamakan perbandingan.

Bagi perusahaan SaaS, peluang untuk penentuan posisi awal sudah ditutup. Aksi jual senilai $300 miliar ini berdampak luas pada sektor ini, namun perusahaan yang selamat dari penyesuaian harga ini adalah perusahaan yang bisa ditemui pembeli ketika mereka bertanya kepada agen AI, “Haruskah kita memperbarui kontrak ini?”

Tim-tim yang kini berinvestasi pada harga yang transparan, data yang dapat dirayapi, dan konten yang berfokus pada perbandingan sedang membangun kemampuan untuk ditemukan sementara para pesaing memperdebatkan apakah penemuan AI itu penting.