Perang Baru di E-Commerce: Agen AI Merek vs Agen AI Pribadi, Siapa Menang?

Lanskap ritel global sedang memasuki babak baru dengan munculnya agen kecerdasan buatan (AI) yang tidak hanya membantu manusia berbelanja, tetapi juga mewakili merek dalam transaksi. DaVinci Commerce, perusahaan teknologi asal San Mateo, California, resmi memperluas platform Agentic Commerce Experience dengan meluncurkan Brand Agent, sebuah perangkat lunak yang dirancang untuk berbicara mewakili produk ketika asisten AI konsumen melakukan pencarian. Langkah ini menandai pergeseran fundamental dalam cara produk ditemukan dan dibeli, di mana interaksi jual-beli tidak lagi sepenuhnya dilakukan oleh manusia, melainkan oleh algoritma yang saling bernegosiasi.

Peluncuran ini merespons lonjakan trafik yang digerakkan AI. Data dari Inc menunjukkan lalu lintas yang dipicu AI meningkat delapan kali lipat secara tahunan, dengan pesanan dari pencarian AI melonjak hampir 13 kali lipat. Namun, dalam ekosistem ini, merek sering kali tidak terlihat. Menurut Profound, situs web merek hanya dikutip dalam 5% hingga 10% dari kueri relevan. Kesenjangan inilah yang coba diisi oleh DaVinci Commerce melalui teknologi Product Context Memory yang masih dalam proses paten. Teknologi ini menggunakan agen riset untuk mengumpulkan data dari katalog, ulasan, percakapan media sosial, dan konten gaya hidup, lalu menyusunnya menjadi grafik pengetahuan untuk setiap SKU. Klaimnya, satu produk dapat membawa ribuan konteks yang berubah mengikuti musim.

Inti dari Agentic Commerce terletak pada dua entitas yang berbeda: agen pribadi dan agen merek. Agen pribadi, seperti OpenAI Dots dan Meta Muse, bertindak untuk konsumen. Mereka mempelajari preferensi, anggaran, riwayat pembelian, dan batasan seseorang, lalu mencari, membandingkan, dan akhirnya membeli atas nama pengguna. Sementara itu, agen merek bertindak untuk perusahaan, menyediakan informasi produk resmi dalam format yang dapat dibaca mesin, termasuk feed terstruktur dan server Model Context Protocol. Kesenjangan antara keduanya terletak pada bahasa: konsumen mendeskripsikan masalah, sementara katalog mencantumkan atribut.

"Konsumen mendeskripsikan kehidupan, kebutuhan, dan masalah yang ingin mereka selesaikan kepada agen AI pribadi," ujar Diaz Nesamoney, pendiri dan CEO DaVinci Commerce. "Sebagian besar katalog produk masih berbicara dalam spesifikasi teknis."

Contoh konkretnya adalah ketika seorang pembeli bertanya tentang foundation yang tidak akan membuat kulit tampak oranye atau cakey, sementara pembeli lain menanyakan foundation untuk kulit sensitif. Jawabannya bisa jadi produk yang sama, meskipun tidak ada kebutuhan tersebut yang tercantum dalam deskripsi produk. Tantangannya adalah membuat kedua agen ini saling memahami: satu mewakili niat pembeli, yang lain mewakili pengetahuan merek tentang produknya. Product Context Memory hadir untuk menjembatani jurang bahasa ini, dengan mengubah pertanyaan konsumen menjadi konten yang dapat disampaikan oleh agen merek.

Persaingan di ruang ini semakin ketat. Salesforce mengakuisisi Cimulate, perusahaan pencarian sadar konteks, dan pada Juli lalu meluncurkannya secara umum di Agentforce Commerce sebagai Agentic Commerce Search. Shopper Agent milik Salesforce menghubungkan katalog merek ke ChatGPT melalui Agentic Commerce Protocol. Pada Maret, Salesforce mulai mengaktifkan Agentic Storefronts secara default, mengirim katalog pedagang ke ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, dan Perplexity. Sementara itu, Shopify fokus memasukkan produk ke dalam percakapan AI. Perbedaan strategi ini menunjukkan bahwa Salesforce dan DaVinci bertaruh pada konteks sebagai penentu produk mana yang direkomendasikan agen.

Bagi para pemimpin pemasaran (CMO) dan commerce, unit kompetisi telah berubah. Selama puluhan tahun, merek mengoptimalkan situs web untuk manusia dan mesin pencari. Kini, mereka juga harus mengoptimalkan pengetahuan produk untuk mesin yang mengevaluasi ratusan atribut sebelum memutuskan produk mana yang akan dilihat konsumen. Pengukuran pun masih belum mapan, karena sebagian besar data tentang keterlihatan AI berasal dari vendor yang menjual alat tersebut, dan tolok ukur independen belum muncul. Namun, langkah awal dapat dimulai dengan menguji bagaimana produk muncul ketika pembeli mengajukan pertanyaan ke asisten AI dengan kata-kata mereka sendiri, lalu mengukur hasilnya produk per produk.

Fenomena serupa juga mulai terlihat di industri lain, di mana agen AI mulai membentuk pengalaman seperti keterlibatan penggemar dalam olahraga. Pertarungan berikutnya dalam ritel mungkin akan ditentukan oleh agen merek mana yang mampu menjawab pertanyaan yang bahkan tidak akan pernah diketik pembeli ke bilah pencarian. Pertempuran di commerce bisa terjadi sebelum konsumen melihat produk, yaitu antara agen AI yang mewakili merek dan agen AI yang mewakili pelanggan. Bagaimana merek di Indonesia, terutama UMKM yang baru mulai beradaptasi dengan digitalisasi, akan menghadapi gelombang ini? Apakah mereka akan menjadi penonton atau pemain dalam ekosistem agentic commerce yang sedang tumbuh pesat?