Mengapa AI mengubah penemuan produk di Asia Tenggara tetapi tidak mengubah keputusan pembelian?

AI telah mengubah cara masyarakat Asia Tenggara menemukan produk, namun tidak mengubah cara mereka mengambil keputusan: sekitar satu dari empat orang kini beralih ke alat AI generatif saat berbelanja, namun rekomendasi dari keluarga dan teman masih memiliki pengaruh yang lebih besar dibandingkan pengaruh lainnya, dengan ulasan online berada di urutan kedua. AI telah menjadi lapisan tambahan di atas perdagangan, bukan pengganti jaringan kepercayaan di bawahnya. Pemasar yang menghabiskan anggaran AI mereka hanya untuk memproduksi lebih banyak materi iklan berarti mengeluarkan uang untuk mengatasi masalah yang salah.

Poin penting

• Sekitar satu dari empat konsumen di Asia Tenggara menggunakan alat AI generatif saat berbelanja, menurut studi penemuan tahunan keempat impact.com bersama Cube dan Dentsu, yang dilaporkan pada bulan Juli 2026.
• Rekomendasi keluarga dan teman masih menjadi hal yang paling penting, ulasan online menempati peringkat kedua dan pembuat konten mengikuti keduanya; Pasar seperti Shopee, Lazada, dan TikTok Shop adalah titik awal bagi sekitar tujuh dari sepuluh pembeli.
• Belanja AI sangat bervariasi berdasarkan pasar: lebih dari sepertiga konsumen di Vietnam, Indonesia berada di urutan belakang, dan di Singapura jauh di bawah separuh dibandingkan Vietnam.
• Arahkan AI pada pemahaman pertama dan produksi kedua, perlakukan penemuan dan keputusan sebagai pekerjaan terpisah, dan lokalkan asumsi perilaku, bukan hanya salinannya.
• Alur kerja yang mengutamakan penelitian muncul dalam jumlah operasional: sebuah lembaga pertunjukan di Singapura mengurangi persiapan presentasi dari satu minggu menjadi dua hari dan dari tiga orang menjadi satu hari.

Mengapa tidak ada yang menganggarkan dana untuk kesenjangan ini?

Setiap peluncuran materi iklan AI di kotak masuk pemasaran Asia Tenggara pada kuartal ini membawa asumsi yang sama. Jika mesin sekarang menentukan cara orang menemukan suatu produk, maka mesin seharusnya juga menentukan cara suatu pekerjaan dilakukan. Data yang ada di kawasan ini memberikan gambaran yang berbeda dan lebih tidak menyenangkan, dan para pemasar yang melewatkan data tersebut berarti melakukan pengeluaran untuk mengatasi masalah yang salah.

Studi penemuan tahunan keempat dari impact.com, yang diproduksi bersama Cube dan Dentsu dan dilaporkan pada akhir Juli 2026, menemukan bahwa sekitar satu dari empat konsumen Asia Tenggara kini beralih ke alat AI generatif saat berbelanja. Angka itu nyata, terus meningkat, dan termasuk dalam setiap dek perencanaan. Namun ketika penelitian yang sama mengamati apa yang sebenarnya memberi tip pada pembelian, hampir tidak ada perubahan. Rekomendasi dari keluarga dan teman masih mempunyai pengaruh yang lebih besar dibandingkan pengaruh lain di kawasan ini. Ulasan online menempati peringkat kedua. Pembuat konten mengikuti keduanya. Pasar seperti Shopee, Lazada, dan TikTok Shop tetap menjadi titik awal bagi sekitar tujuh dari sepuluh pembeli.

Penulis studi tersebut membingkainya dengan tepat: AI telah menjadi lapisan tambahan yang berada di atas perdagangan, bukan pengganti jaringan kepercayaan di bawahnya. Bacalah dengan jelas dan kesimpulannya sederhana. AI telah mengubah cara orang menemukan sesuatu. Hal ini membuat cara mereka mengambil keputusan hampir tidak tersentuh.

Apa yang dimaksud dengan kesenjangan antara penemuan dan keputusan?

Sebut saja ruang ini sebagai kesenjangan penemuan-ke-keputusan, karena kesenjangan tersebut adalah tempat di mana sebagian besar anggaran pemasaran AI diam-diam dibelanjakan tahun ini.

Celah ini mudah untuk dilewatkan karena kedua sisi corong terlihat sehat di atas kertas. Grafik adopsi meningkat. Volume keluaran meningkat. Biaya per aset materi iklan turun. Tak satu pun dari metrik tersebut mengungkapkan apakah konten tambahan menjangkau pembeli tepat pada saat mereka terbuka untuk dibujuk, atau apakah konten tersebut tiba begitu saja setelah mereka mengirim SMS ke teman untuk meminta nasihat.

Kesenjangan tersebut juga tersembunyi di dalam rata-rata yang meratakan perbedaan pasar yang sangat besar. Di Vietnam, lebih dari sepertiga konsumen kini berbelanja dengan bantuan AI. Indonesia berada di belakang. Singapura beroperasi jauh di bawah setengah dari angka tersebut. Strategi kreatif regional apa pun yang dibangun berdasarkan satu nomor campuran akan berakhir terlalu agresif di beberapa pasar dan terlalu berhati-hati di pasar lain, dan hasil kampanye tidak akan pernah menjelaskan alasannya.

Seperti apa kesenjangannya dari hari ke hari?

Bayangkan sebuah adegan yang terjadi di industri hampir setiap malam pada kuartal ini. Kampanye akan jatuh tempo dalam tiga minggu. Seorang pemimpin pemasaran sedang mencari alat AI yang memungkinkan tim ramping menghasilkan lebih banyak kreativitas tanpa terdengar seolah-olah tidak ada orang yang benar-benar berhasil. Pencarian tersebut mencerminkan niat yang tulus, sebuah pertanyaan nyata tentang kapasitas kreatif.

Hasilnya adalah membanjirnya platform yang bersaing hanya dalam hal volume dan kecepatan: lebih banyak varian, lebih banyak format, lebih banyak bahasa, penyelesaian lebih cepat. Jadi tim membeli volume. Empat minggu kemudian, tiga puluh versi iklan ditayangkan di pasar yang tiga perempat konsumennya tidak menggunakan AI untuk berbelanja sama sekali, dengan keputusan pembelian masih dilakukan dalam obrolan grup keluarga, dan tidak ada seorang pun di tim yang dapat menunjukkan iklan mana yang benar-benar mewakili sesuatu yang nyata. Alat ini memberikan apa yang dijanjikannya. Pertanyaan mendalam di balik penelusuran awal, yaitu bagaimana menskalakan keluaran materi iklan tanpa menghilangkannya, bukanlah pertanyaan yang dipilih untuk dijawab oleh kategori tersebut.

Tiga shift manakah yang dapat menutup kesenjangan tersebut?

Tidak satu pun dari pernyataan berikut ini yang mendukung penggunaan lebih sedikit AI. Ia berpendapat untuk menggunakannya dalam urutan yang berbeda.

1. Arahkan AI pada pemahaman terlebih dahulu, produksi kedua. Sumber daya yang langka di 2026 bukanlah kapasitas keluaran materi iklan. Ini adalah pandangan yang dapat dipertahankan dan didukung bukti tentang apa yang benar-benar dipedulikan dan dirasakan oleh penonton, yang dikumpulkan sebelum satu aset dibuat.
2. Perlakukan penemuan dan pengambilan keputusan sebagai pekerjaan terpisah. Penemuan yang didukung AI dan pengambilan keputusan yang didukung kepercayaan membutuhkan aset yang sama sekali berbeda. Seseorang memerlukan visibilitas dan informasi terstruktur agar mesin dapat membacanya. Yang lainnya membutuhkan bukti bahwa satu manusia akan menjamin yang lain.
3. Lokalkan asumsi perilaku, bukan hanya salinannya. Menerjemahkan satu konsep yang dihasilkan AI ke dalam enam pasar bukanlah lokalisasi ketika perilaku adopsi AI sebenarnya berbeda dua kali lipat di antara pasar-pasar yang sama.

Mengapa Asia Tenggara pertama kali merasakan hal ini?

Asia Tenggara mengatasi kesenjangan ini lebih cepat dan lebih nyata dibandingkan sebagian besar wilayah lain karena alasan sederhana secara struktural: lapisan pengambilan keputusan di sini sangat bersifat sosial. Pembelian dilakukan melalui percakapan keluarga, obrolan grup, pembuat konten yang tertanam dalam komunitas tertentu, dan ulasan pasar yang ditulis oleh orang asing yang entah bagaimana masih merasa lokal dan dapat dipercaya. Sekitar setengah dari pembelian yang didorong oleh afiliasi di wilayah ini disebabkan oleh kepercayaan dan validasi, bukan harga atau kenyamanan.

Pasar semacam itu menghukum konten yang kosong dan diproduksi secara massal dengan lebih cepat dibandingkan pasar di mana keputusan pembelian dibuat sendiri. Khususnya, ini juga merupakan pasar di mana percakapan AI paling keras di adtech dan martech saat ini hampir seluruhnya berkaitan dengan kecepatan produksi. Telusuri apa yang telah dipublikasikan oleh industri selama sebulan terakhir dan sebagian besar darinya mencakup upaya mempercepat: peralatan, alur kerja, pendidikan, volume keluaran. Sangat sedikit yang membahas tentang mengetahui lebih banyak sebelum menciptakan apa pun. Ketidakseimbangan itulah yang menjadi peluang saat ini.

Bagaimana tim menutup kesenjangan dalam praktiknya?

Ini adalah model yang sedang diuji dalam komunitas pemasaran kinerja di Singapura: jalankan riset audiens terlebih dahulu, petakan ketegangan, persona, dan momen yang dapat dimasuki oleh sebuah merek, dan biarkan ringkasan materi iklan mengikuti bukti tersebut alih-alih mengikuti kecepatan rendering.

Buktinya muncul dalam angka operasional, bukan presentasi singkat. Salah satu agen pertunjukan yang berbasis di Singapura melaporkan memangkas waktu persiapan presentasi dari satu minggu penuh menjadi dua hari, dan mengurangi jumlah anggota tim dari tiga orang menjadi satu orang, sekaligus menurunkan biaya persiapan dari sekitar empat ribu dolar AS menjadi sekitar seribu. Penghematan itu tidak berasal dari pembuatan lebih banyak slide. Hal ini terjadi dengan menghilangkan penelitian kompetitif manual yang biasanya berada di depan pemikiran aktual.

Apa yang harus Anda tanyakan sebelum pembaruan alat berikutnya?

Semua hal ini tidak menentang AI dalam proses kreatif. Ini adalah kasus tentang urutan, tentang pertanyaan mana yang dijawab terlebih dahulu.

Jadi sebelum langganan alat berikutnya diperbarui, ada baiknya Anda memikirkan satu pertanyaan. Berapa banyak dari anggaran AI Anda yang memberi Anda lebih banyak hasil, dan berapa banyak dari anggaran tersebut yang memberi Anda pemahaman yang lebih mendalam tentang orang-orang yang masih mengambil keputusan dengan bertanya kepada seseorang yang benar-benar mereka percayai?

Di mana letak SOMIN dalam pembacaan sebelum rendering?

Inilah tepatnya celah sequencing SOMIN yang dibuat untuk ditutup. Daripada memulai dengan output, analisisnya dimulai dengan pemahaman, menyatukan SODA dan rangkaian SOMONITOR, termasuk Brand Tracker, Content Library, Perspective Studies dan SoInspire, bersama dengan GWI, untuk memberikan gambaran mendasar kepada tim tentang apa yang sebenarnya membuat tegang audiens di Asia Tenggara, pasar demi pasar, sebelum satu aset diberi pengarahan. Bagi merek yang mencoba menutup kesenjangan penemuan-ke-keputusan daripada memperluasnya, perubahan urutan tersebut, yaitu riset terlebih dahulu dan render kedua, adalah perbedaan antara materi iklan yang dibagikan di dalam chat grup tepercaya dan materi iklan yang hanya menambah kegaduhan.

FAQ

Bacaan terkait

• Apa yang terungkap dari penutupan Fable 5 tentang risiko platform AI di Asia?
• Lokalisasi konten di Asia bukan sekadar terjemahan: tiga pelajaran pasar
• Mengapa brand global membutuhkan pesan khusus pasar di era AI
• Kalender pemasaran APAC dan MENA 2026–2027
• Optimalisasi mesin generatif: bagaimana brand dikutip oleh mesin jawaban AI

Sumber

• MARKETECH APAC: AI mengubah penemuan produk di Asia Tenggara, namun kepercayaan manusia masih mendorong pembelian, demikian temuan laporan baru (Juli 2026)