Terakhir diperbarui pada 28 Agustus 2026 pukul 10.20
Amazon tetap menjadi peritel No. 1 dalam peringkat penjualan e-commerce Digital Commerce 360, tetapi hanya berada di posisi No. 158 dalam AI Commerce Rankings milik penerbit tersebut. Kesenjangan itu belum tentu merupakan kelemahan. Posisi tersebut mencerminkan strategi yang disengaja untuk membatasi agen belanja pihak ketiga serta mempertahankan penemuan produk, rekomendasi, data, dan transaksi di dalam ekosistem AI Amazon sendiri. Google AI Mode sedang membangun model sebaliknya: asisten menguasai lebih banyak antarmuka penemuan, sementara merchant dan mitra pemesanan menyelesaikan transaksi. Bagi peritel, pertanyaan strategis ini makin sulit dihindari: haruskah Anda memaksimalkan visibilitas di dalam sistem AI eksternal atau melindungi lebih banyak hubungan pelanggan di lingkungan milik sendiri?
| Kabar Harian Beecommercer |
| Tanggal: Jumat, 28 Agustus 2026 |
| Dipersembahkan oleh: beecommercer.com |
Tema hari ini jelas: perdagangan berbasis agen AI menciptakan keputusan distribusi baru bagi setiap peritel.
Amazon bertaruh bahwa skala, kebiasaan pelanggan, jaringan logistik, bisnis periklanan, dan data perdagangan pihak pertamanya cukup kuat untuk mempertahankan belanja dengan AI di dalam wilayahnya sendiri. Peritel lain mengambil jalur sebaliknya dengan membuka katalog serta inventaris kepada asisten pihak ketiga demi mendapat lebih banyak penemuan.
Tidak ada strategi yang otomatis benar. Jawabannya bergantung pada seberapa besar permintaan yang sudah dimiliki peritel, seberapa unik katalognya, seberapa portabel hubungan pelanggan yang dibutuhkan, dan apakah bisnis mampu mendukung transaksi yang andal ketika sistem AI eksternal mengirim pembeli berkualifikasi langsung ke produk atau checkout.
Mari kita bahas.
KISAH UTAMA
Amazon Sengaja Membangun Ekosistem Perdagangan AI yang Tertutup
Analisis AI Commerce Rankings terbaru dari Digital Commerce 360 menunjukkan betapa berbedanya strategi Amazon dari peritel yang berusaha memaksimalkan eksposur melalui sistem AI pihak ketiga.
Amazon tetap menempati No. 1 dalam peringkat penjualan e-commerce Digital Commerce 360, tetapi berada di No. 158 dalam AI Commerce Rankings. Peringkat AI menilai berbagai faktor seperti aksesibilitas katalog bagi agen pihak ketiga, lalu lintas dari sumber AI, keragaman sumber, dan momentum 90 hari.
Peringkat perdagangan AI yang rendah belum tentu menjadi bukti kegagalan. Posisi itu mencerminkan pilihan bisnis yang disengaja. Amazon telah membatasi bot eksternal dan memiliki insentif kuat untuk mempertahankan penemuan produk di dalam ekosistemnya sendiri, tempat Alexa for Shopping, Buy for Me, AWS, dan data perdagangan Amazon dapat mendukung strategi berbasis agennya sendiri.
Sebagai perbandingan, Walmart berada di No. 37 dalam AI Commerce Rankings dan jauh lebih terbuka terhadap penemuan oleh AI pihak ketiga. Peritel kecil seperti Nixon, Online Labels, dan Everlane berada di dekat posisi teratas meskipun peringkat penjualan tradisional mereka jauh lebih rendah.
Situasi ini menciptakan pilihan strategis yang nyata bagi peritel. Katalog terbuka dapat meningkatkan penemuan melalui ChatGPT, Gemini, dan asisten eksternal lainnya. Model yang lebih tertutup dapat mempertahankan kendali atas penyajian produk, data pihak pertama, rekomendasi, ekonomi periklanan, dan transaksi itu sendiri.
Amazon mampu memilih jalur tertutup karena sudah memiliki permintaan pelanggan yang sangat besar serta infrastruktur untuk membuat produk belanja berbasis AI miliknya berguna. Kebanyakan peritel kecil tidak memiliki keunggulan tersebut. Bagi mereka, menolak akses AI eksternal mungkin melindungi kendali, tetapi sekaligus menghilangkan sumber penemuan yang sedang bertumbuh. Karena itu, strategi yang tepat bergantung pada apakah merek sudah menjadi tujuan utama atau masih memerlukan platform lain untuk memperkenalkan pelanggan baru.
| Intisari bagi operator: Tentukan secara tegas bagian perjalanan perdagangan mana yang ingin Anda buka bagi sistem AI eksternal. Jika penemuan menjadi kendala, pastikan agen tepercaya mudah mengambil data produk, harga, ketersediaan, ulasan, informasi pengiriman, dan pengembalian. Jika kepemilikan pelanggan adalah benteng pertahanan Anda, berinvestasilah pada asisten milik sendiri, loyalitas, data pihak pertama, dan pengalaman transaksi yang cukup kuat agar pembeli punya alasan untuk memulai di dalam ekosistem Anda. Jangan sampai terhanyut ke model terbuka atau tertutup tanpa disengaja. |
PERGESERAN
Google Membangun Model Sebaliknya: Perdagangan Berbasis Agen yang Terbuka
Google telah memperluas AI Mode di Penelusuran dengan tiga kemampuan perjalanan baru: pelacakan harga penerbangan, perbandingan poin dan mil, serta pemesanan hotel langsung.
Kategori perjalanan memberikan pratinjau yang berguna tentang bentuk perdagangan berbasis agen AI karena keputusan menggabungkan data terstruktur, preferensi pribadi, harga dinamis, program loyalitas, ulasan, pembatalan, dan pembayaran.
Pelacakan harga penerbangan kini tersedia di lebih dari 180 negara dan wilayah. Pengguna dapat menjelaskan rute serta tanggal secara percakapan, meminta AI Mode melacak tarif, lalu menerima email ketika harga berubah. Menurut Google, opsi yang mendasarinya menggunakan data terkini dari lebih dari 300 maskapai dan mitra situs perjalanan.
AI Mode juga dapat menampilkan biaya penerbangan dan hotel dalam bentuk poin atau mil. Dukungan awal untuk program loyalitas mencakup Alaska Airlines / Hawaiian Airlines, American Airlines, Choice Hotels, Hilton, dan Wyndham, dengan lebih banyak program diperkirakan menyusul.
Perubahan terpenting adalah pemesanan hotel. Di Amerika Serikat, pengguna kini dapat beralih dari pencarian hotel secara percakapan ke pemilihan kamar, peninjauan kebijakan pembatalan, dan pembayaran melalui Google Pay apabila mitra terintegrasi mendukung transaksi tersebut.
Google tidak menjadi merchant of record. Jaringan hotel atau platform pemesanan tetap menangani hubungan komersial dan layanan pelanggan. Mitra awal mencakup Booking.com, Expedia, Hilton, Hotels.com, IHG, Marriott, Priceline, Trip.com, Wyndham, dan lainnya.
Pemisahan itu penting secara strategis. AI Mode menguasai lebih banyak antarmuka keputusan, sementara mitra perdagangan tetap bertanggung jawab atas inventaris, harga, penerimaan pembayaran, pembatalan, pengembalian dana, dan dukungan pascapembelian.
Pola ini mungkin menjadi model umum perdagangan berbasis agen di luar perjalanan. AI menguasai lapisan percakapan dan rekomendasi; merchant memasok data komersial waktu nyata serta menyelesaikan transaksi.
| Intisari bagi operator: Audit langkah-langkah antara rekomendasi dan transaksi dalam kategori Anda. Tanyakan apakah asisten eksternal mampu mengambil harga terkini, inventaris, varian, pengiriman, ketentuan pengembalian, manfaat loyalitas, dan ketersediaan secara andal. Jika pelanggan makin sering datang setelah sistem AI mempersempit opsi, halaman produk dan checkout harus langsung mengonfirmasi rekomendasi, bukan memaksa pelanggan mengulang riset dari awal. |
LAPISAN OPERASIONAL
Perdagangan Berbasis Agen Tetap Berujung pada Layanan Pelanggan
Panduan teknologi contact center terbaru dari Shopify menunjukkan apa yang harus terjadi setelah kanal penemuan berbasis AI berhasil: komunikasi pelanggan, data pesanan, layanan mandiri, otomatisasi, perencanaan tenaga kerja, dan analitik harus tetap terhubung.
Shopify membagi tumpukan dukungan menjadi enam lapisan: kanal komunikasi, helpdesk dan CRM, basis pengetahuan dan layanan mandiri, otomatisasi dan AI, manajemen tenaga kerja, serta analitik dan jaminan kualitas.
Contoh terkuat berasal dari penghubungan dukungan dengan data perdagangan nyata. Backyard Butchers melaporkan peningkatan 70% dalam kecepatan perubahan pesanan pelanggan dan penurunan sekitar 50% pada waktu penyelesaian tiket setelah menghubungkan dukungan lebih erat dengan Shopify. Tella & Stella mencatat pertumbuhan penjualan tahunan 23% setelah menyatukan DTC, B2B, POS, layanan pelanggan, pemasaran siklus hidup, dan dukungan berbantuan AI dalam tumpukan yang lebih terhubung.
Implikasinya bagi perdagangan berbasis agen penting. Sekalipun AI menangani lebih banyak penemuan dan checkout, merchant tetap memiliki bagian yang rumit: pelanggan dengan pengecualian pengiriman, permintaan pengembalian dana, varian yang salah, barang rusak, atau pertanyaan kebijakan.
| Intisari bagi operator: Perlakukan layanan pelanggan sebagai bagian dari arsitektur perdagangan berbasis agen. Hubungkan dukungan ke data pesanan, produk, pelanggan, dan kebijakan langsung agar transaksi yang dihasilkan AI tetap dapat diubah, dikembalikan dananya, dijelaskan, atau dikoreksi secara akurat. Makin otomatis penemuan dan checkout, makin bernilai sistem penanganan pengecualian yang andal. |
3 HAL DALAM IKLAN, KREATIF, DAN OPERASI PLATFORM
1. Demand Gen Mendekatkan Model Terbuka ke Transaksi
Demand Gen Drop Google edisi Agustus menambahkan tiga kemampuan penting: pintu masuk pesan langsung dari iklan YouTube, lebih banyak inventaris dan penawaran khusus perjalanan, serta pembuatan video multimodal yang kini tersedia secara umum di dalam Asset Studio.
Google menyatakan bahwa ratusan peningkatan Demand Gen yang diperkenalkan pada paruh kedua 2025 menghasilkan peningkatan rata-rata 30% dalam konversi atau nilai konversi bagi pengiklan. Itu adalah data eksperimen yang dilaporkan platform, bukan jaminan untuk setiap akun, tetapi menjelaskan mengapa Google mendorong jenis kampanye ini lebih jauh ke penggunaan bagian bawah funnel.
Uji coba pesan penting karena tindakan berikutnya kini dapat berupa percakapan, bukan kunjungan situs. Pelanggan yang menonton iklan YouTube mungkin dapat membuka aplikasi pesan dan berbicara dengan merek selagi intensi masih tinggi.
Pengiklan perjalanan juga dapat menampilkan aktivitas lokal, acara, penawaran waktu nyata, dan iklan hotel yang lebih personal. Temanya sama dengan AI Mode: rekomendasi makin peka terhadap konteks dan makin dekat dengan transaksi.
Lapisan kreatif berubah pada saat yang sama. Pembuatan Video Multimodal di Asset Studio kini tersedia secara umum, sehingga pengiklan dapat membuat storyboard serta aset horizontal dan vertikal dalam satu alur kerja.
Studi kasus WAAW by Alok dari Google menunjukkan tingkat tata kelola yang diperlukan ketika personalisasi menjadi generatif, bukan lagi berbasis templat.
Proyek ini dimulai dengan video musik resmi yang sepenuhnya dibuat manusia, lalu menggunakan Gemini Omni, Maps, Weather, YouTube & Trends, Vertex AI, dan Veo untuk menyesuaikan bagian pengalaman yang telah disetujui dengan lokasi, cuaca, gaya, dan suasana hati penggemar.
Angka yang menarik bukanlah berapa banyak versi yang dapat dihasilkan sistem, melainkan berapa banyak yang ditolak tim. Dari 23.234 keluaran kandidat, hanya 4.320—18,6%—yang lolos Artistic DNA Gate proyek. Sisanya ditolak atau dikembalikan untuk disempurnakan.
Pelajarannya: personalisasi yang dapat ditingkatkan skalanya memerlukan lebih banyak logika peninjauan, bukan lebih sedikit. Tim menentukan apa yang boleh berubah, apa yang harus tetap sama, serta kriteria visual dan emosional yang wajib dipenuhi setiap keluaran.
| Intisari bagi operator: Sebelum mengaktifkan lebih banyak materi kreatif generatif, tentukan hal yang tidak dapat ditawar: bentuk produk, kemasan, klaim, warna merek, nada, hak kreator, dan elemen adegan apa pun yang harus tetap sama. Gunakan AI untuk memperbanyak ide yang disetujui, tetapi masukkan peninjauan dan penolakan ke dalam alur kerja. Untuk iklan berbasis pesan, pastikan pelanggan mencapai tim atau sistem otomatisasi yang mampu menjawab persis pertanyaan yang kemungkinan akan dipicu oleh iklan. |
2. Hasil Bersponsor Mungkin Menjadi Lebih Interaktif
Google kembali menguji kategori yang dapat digeser di dalam hasil bersponsor. Pengguna dapat menggeser di antara label kategori yang mengubah hasil bersponsor di bawahnya, misalnya kategori unggulan dan kategori dengan harga lebih murah.
Eksperimen ini menyerupai lapisan kecil belanja terpandu di dalam unit iklan. Alih-alih memperlakukan setiap kueri komersial sebagai satu daftar hasil tetap, Google dapat membiarkan pengguna menyempurnakan intensi di dalam pengalaman bersponsor.
Bagi pengiklan e-commerce, hal ini membuat klasifikasi produk, penentuan posisi harga, dan kualitas feed lebih penting karena platform mungkin makin sering menata ulang inventaris bersponsor berdasarkan intensi pada tingkat kategori.
| Intisari bagi operator: Jangan mengoptimalkan berdasarkan uji coba yang belum dikonfirmasi, tetapi pantau hasil Shopping dan Penelusuran langsung di kategori bernilai tertinggi Anda. Jaga taksonomi produk, judul, harga, dan data promosi cukup bersih agar Google dapat menempatkan SKU yang tepat ketika pengguna menyempurnakan intensi di dalam pengalaman iklan. |
3. Google Menerbitkan Panduan yang Lebih Terstruktur untuk Fluktuasi Performa
Search Engine Roundtable melaporkan bahwa Google telah menerbitkan atau memperbarui dokumentasi pemecahan masalah khusus untuk kampanye Google Ads, Performance Max, Penelusuran, Display, Video, Shopping, App, Smart, dan Demand Gen.
Riwayat penerbitan setiap halaman bantuan secara tepat sulit diverifikasi, tetapi arahnya berguna: Google berupaya memberi pengiklan kerangka khusus jenis kampanye untuk mendiagnosis perubahan, alih-alih langsung bereaksi terhadap satu metrik.
Hal itu penting ketika bidding, materi kreatif, penargetan, dan penempatan makin otomatis. Penurunan performa dapat berasal dari perubahan anggaran, pelacakan konversi, persaingan, musim, aset, feed, kebijakan, pembelajaran, atau dinamika lelang.
| Intisari bagi operator: Gunakan urutan diagnosis yang konsisten sebelum mengubah bid atau anggaran. Periksa pelacakan konversi, riwayat perubahan, status anggaran, kondisi lelang, kesehatan feed produk, perubahan kreatif, musim, dan performa landing page. Otomatisasi meningkatkan kebutuhan akan pemecahan masalah yang disiplin karena lebih banyak variabel dapat bergerak di luar pengaturan manual yang Anda ubah. |
DI LUAR JAM KERJA
Menguasai Antarmuka Juga Berarti Memikul Tanggung Jawab
Meta Mengubah Penyelesaian Hukum Menjadi Kampanye Keamanan Platform
Business Insider melaporkan bahwa Meta mulai menjalankan iklan berbayar yang mendesak TikTok dan YouTube mengadopsi langkah serupa untuk keamanan remaja setelah Meta menyetujui penyelesaian hingga US$18 miliar dalam gugatan kecanduan remaja.
Iklan Meta meminta platform pesaing untuk 'bergabung bersama kami dalam mendukung remaja' dan menautkan ke penjelasan perusahaan mengenai perlindungan dalam penyelesaian tersebut.
Business Insider menggambarkan strategi itu sebagai jiu-jitsu reputasi: Meta berusaha mengubah penyelesaian hukum besar menjadi perdebatan lintas industri tentang standar bersama, alih-alih membiarkan berita tersebut tetap berfokus hanya pada Meta.
Bagi pengiklan, poin pentingnya lebih luas daripada taktik hubungan masyarakat. Keamanan, jaminan usia, desain produk, moderasi, dan aturan penargetan kaum muda dapat memengaruhi cara platform sosial beroperasi serta cara merek diizinkan menjangkau audiens yang lebih muda.
| Intisari bagi operator: Perlakukan keamanan platform dan perubahan regulasi sebagai bagian dari perencanaan media, bukan topik hukum terpisah. Dalam kampanye yang melibatkan audiens lebih muda, dokumentasikan penargetan usia, kesesuaian kreatif, hubungan dengan kreator, penggunaan data, dan pembatasan khusus platform. Audiens besar hanya bernilai selama platform dapat terus menyediakan audiens tersebut di bawah kondisi hukum dan kepercayaan yang dapat diterima. |
Pembaruan Workspace with Gemini terbaru dari Google ditujukan kepada pelajar, tetapi mencerminkan arah produk yang sama di bidang perjalanan, iklan, dan perdagangan: AI bergerak masuk ke alat tempat tugas memang sudah dilakukan.
Alih-alih membuka produk AI terpisah, pengguna dapat mengatur tugas, mengubah catatan menjadi panduan belajar, menyusun presentasi, merangkum informasi, dan mengelola pekerjaan di dalam Workspace.
Pola produk ini makin umum. Penelusuran berubah menjadi alur kerja pemesanan. Demand Gen dapat menjadi alur kerja percakapan. Contact center berubah menjadi alur kerja penyelesaian berbantuan AI. Amazon membangun agen belanja di dalam ekosistemnya sendiri.
Inilah pertukaran strategis di balik pendekatan Amazon. Perusahaan bukan sekadar memblokir bot; Amazon melindungi antarmuka tempat intensi pelanggan, penemuan produk, periklanan, data transaksi, dan loyalitas dapat saling memperkuat.
Ekosistem tertutup dapat menciptakan ekonomi pihak pertama yang lebih kuat, tetapi juga menuntut peritel membangun penemuan, kualitas rekomendasi, layanan, dan kepercayaan yang cukup agar pelanggan bersedia tetap berada di dalamnya.
Ekosistem terbuka dapat memperoleh jangkauan melalui asisten eksternal dan platform pencarian, tetapi lebih banyak keputusan mungkin terjadi di luar kendali langsung merek. Data produk harus akurat, izin mitra harus disengaja, dan atribusi menjadi lebih sulit.
Model pemenang bukanlah yang paling terbuka atau paling tertutup. Model itu adalah yang sesuai dengan keunggulan nyata peritel: permintaan milik sendiri, inventaris unik, logistik, layanan, loyalitas, atau kemampuan menjadi sumber paling berguna dari mana pun pelanggan memulai.
Tim Beecommercer