Tim Creatify
BAGIKAN
DALAM ARTIKEL INI
Tiga tahun lalu, seorang pemasar yang menggunakan AI generatif memiliki keunggulan tersendiri. Hari ini, mereka memiliki banyak pesaing. Riset Salesforce's State of Marketing 2026 menemukan bahwa 87% pemasar kini menggunakannya dalam setidaknya satu alur kerja berulang, naik dari semula yang hanya setengahnya di tahun 2024.
Ketika hampir semua orang memiliki alat yang sama, alat tersebut tidak lagi menjadi sorotan utama. Kisah di tahun 2026 adalah tentang jurang pemisah yang kian melebar antara tim yang menghasilkan keuntungan nyata dari AI dalam pemasaran dan tim yang hanya sekadar menghasilkan lebih banyak kebisingan dengannya.
Delapan tren pemasaran AI ini adalah tempat di mana jurang pemisah itu mulai terbuka. Masing-masing dilengkapi dengan data di baliknya dan satu langkah konkret yang dapat Anda lakukan, sehingga Anda dapat melewati pidato masa depan pemasaran dan langsung bertindak.
1. AI Generatif menjadi infrastruktur default
Angka adopsi ini sudah melampaui batas sekadar bahan pembicaraan. Survei global McKinsey 2025 menemukan bahwa 88% organisasi kini menggunakan AI dalam setidaknya satu fungsi bisnis, dengan pemasaran dan penjualan menunjukkan lonjakan terbesar.
Ketika hampir sembilan dari sepuluh tim memiliki alat yang sama, memiliki alat tersebut tidak akan memberi Anda keuntungan apa pun. Keunggulan kini bergeser pada eksekusi: alur kerja mana yang Anda arahkan dengan AI, seberapa dalam Anda menerapkannya, dan apakah hasilnya cukup layak untuk diluncurkan.
Lakukan evaluasi cepat: jika Anda menghapus AI dari kumpulan alat pemasaran Anda besok, apakah akan ada yang rusak? Jika jawaban jujurnya adalah "tidak banyak," berarti Anda menggunakannya sebagai mainan, bukan sebagai infrastruktur.
2. Kesenjangan adopsi versus dampak adalah kisah nyata di tahun 2026
Inilah bagian yang dilewati oleh daftar artikel tren pada umumnya. Adopsinya hampir universal, namun hasilnya tidak.
Survei McKinsey yang sama menemukan bahwa di antara organisasi yang menggunakan AI, sekitar dua pertiga masih terjebak dalam mode uji coba atau eksperimen, dan hanya sekitar sepertiga yang melaporkan penskalaan yang sesungguhnya. Lebih dari 80% mengatakan AI generatif belum menghasilkan keuntungan tingkat perusahaan dengan cara apa pun yang terukur.
Pemasaran memiliki versi kesenjangannya tersendiri. Salesforce menemukan bahwa meskipun 75% pemasar menggunakan AI untuk pemasaran, masih banyak yang meluncurkan kampanye searah yang umum. Teknologinya semakin pintar, tetapi hasilnya tetap terasa kaku.
Apa yang harus dilakukan: berhenti menyebarkan penggunaan AI secara tipis-tipis di 20 tugas. Pilih satu atau dua alur kerja di mana volume atau kecepatan benar-benar membatasi Anda (materi iklan, personalisasi, pelaporan) dan bangun kembali alur kerja tersebut dengan AI secara tepat. Satu alur kerja terukur jauh lebih baik daripada sepuluh proyek uji coba yang setengah matang.
3. AI Agentic beralih fungsi dari copilot menjadi rekan kerja
Selama dua tahun, AI sebagian besar hanya menunggu instruksi (prompt). Di tahun 2026, AI mulai bertindak sendiri.
AI Agentic menggambarkan sistem yang merencanakan, memutuskan, dan menjalankan alur kerja multi-langkah tanpa perlu Anda awasi di setiap langkahnya. McKinsey menggambarkan tahun 2025 sebagai tahun ketika percakapan bergeser dari sekadar alat generatif menjadi agen, dan Google memposisikan tahun 2026 sebagai "lompatan agen", di mana AI mengatur seluruh alur kerja dari ujung ke ujung, bukan lagi sekadar tugas tunggal.
Para pemasar mulai melihat peluang besar ini. Salesforce menemukan hanya sekitar 13% pemasar yang saat ini menggunakan AI agentic, namun 82% dari mereka yang menggunakan atau berencana menggunakan agen mengharapkan perolehan ROI yang besar atau moderat, dan 73% tim berencana untuk memperluas penggunaan AI mereka menuju tahun 2027.
Satu catatan penting di tengah antusiasme yang tinggi ini: McKinsey menemukan bahwa agen AI biasanya hanya aktif di satu atau dua fungsi saja, dan kurang dari 10% perusahaan yang berhasil melakukan penskalaan di satu fungsi pun. Ini masih tahap awal. Berlakulah sewajarnya.
Di mana hal ini diterapkan secara nyata adalah dalam produksi iklan, yang merupakan tempat paling jelas untuk memulainya. Sistem agentic milik Creatify, Creatify Agent, menjalankan seluruh proses kerja hanya dari sebuah brief: sistem ini meneliti merek, mempelajari kompetitor serta konten yang sedang tren, menulis naskah, memilih avatar, menghasilkan video secara paralel, dan melakukan pemeriksaan kualitas (QA) berbasis visual terhadap brief asli sebelum apa pun diluncurkan. Model kritikus terpisah memeriksa setiap adegan dari visual yang tidak sesuai merek atau klaim palsu dan mengirimkan kembali bagian yang gagal untuk diregenerasi. Bagian terakhir ini sangatlah penting, karena agen otonom tanpa kontrol kualitas hanyalah cara yang lebih cepat untuk memublikasikan kesalahan.
Apa yang harus dilakukan: berikan pekerjaan yang berulang dan memiliki batasan jelas kepada agen terlebih dahulu, tetap lakukan peninjauan manusia pada hasilnya, dan beri kepercayaan lebih luas seiring meningkatnya rasa percaya Anda.
4. Generative engine optimization mengubah cara pembeli menemukan Anda
Pencarian terbagi menjadi dua. Orang masih mengetik kata kunci pencarian di Google, namun sebagian besar lainnya yang terus meningkat kini hanya bertanya kepada AI dan menerima jawaban langsung.
Pergeseran traffic ini sangat tajam. Adobe Analytics melaporkan bahwa kunjungan ke situs ritel AS dari sumber AI generatif melonjak sekitar 1.200% dari tahun ke tahun pada awal tahun 2025, kemudian tumbuh 693% lagi dari tahun ke tahun selama musim liburan tahun 2025. Dan pengunjung ini bukanlah tipe pengunjung yang sekadar melihat-lihat. Selama musim liburan, mereka melakukan konversi sekitar 31% lebih tinggi daripada sumber traffic lainnya, dengan pendapatan per kunjungan yang melonjak tajam.
Ini masih merupakan tahap awal secara absolut. Pew menemukan hanya 9% orang dewasa AS yang mendapatkan berita dari chatbot AI, bahkan itu pun hanya sesekali, dan orang-orang memiliki perasaan campur aduk tentang ringkasan AI dalam pencarian. Namun orang-orang yang menggunakan AI untuk riset sebelum membeli memiliki tingkat konversi yang sangat baik, sehingga membuat mereka layak untuk ditargetkan saat ini.
Di sinilah optimasi mesin generatif atau Generative Engine Optimization (GEO) berperan: menyusun konten agar model AI mengutip dan merekomendasikan merek Anda, bukan hanya agar Google menempatkan Anda di peringkat atas. Mekanisme ini mengutamakan data asli, struktur yang jelas, dan konten yang dapat dikutip AI dengan rapi.
Apa yang harus dilakukan: mulailah melacak traffic rujukan AI sebagai salurannya tersendiri, dan tulis setidaknya beberapa konten yang ramah kutipan model AI, dengan jawaban langsung dan data angka yang orisinal diletakkan di bagian atas.
5. Personalisasi bergeser dari segmen ke tingkat individu
Personalisasi dulunya berarti membagi beberapa kategori audiens dan mengganti nama depan secara otomatis. AI mengubah hal itu menjadi sesuatu yang lebih personal, mendekati satu pesan khusus untuk setiap orang.
McKinsey menemukan bahwa peningkatan pendapatan dari AI paling sering terlihat dalam kasus penggunaan pemasaran dan penjualan, dengan mesin personalisasi termasuk di antara aplikasi dengan ROI yang lebih tinggi. Masalahnya adalah celah dari Tren 2: sebagian besar tim memiliki kemampuan tersebut tetapi masih menyebarkan materi iklan generik yang sama ke semua orang.
Keuntungan nyata datang dari pembuatan 30 versi iklan, di mana masing-masing disesuaikan dengan segmen, sudut pandang, atau platform, dengan biaya produksi yang hampir sama dengan memproduksi satu iklan saja. Itu adalah model produksi yang berbeda, dan di situlah AI benar-benar menunjukkan nilainya.
Apa yang harus dilakukan: bangun proses kreatif Anda untuk menghasilkan variasi secara default, lalu biarkan data performa yang menentukan pemenangnya, bukan hasil dari rapat perencanaan.
6. Video AI menjadi format materi iklan default
Jika ada satu ranah di mana pemasaran AI menjadi sangat populer di tahun 2026, itu adalah video.
AI Generatif kini menjadi pilar utama dalam produksi iklan video. IAB melaporkan bahwa 86% pembeli iklan menggunakan atau berencana menggunakannya untuk membuat materi iklan video, dan belanja iklan video digital AS diproyeksikan melampaui $80 miliar pada tahun 2026, tumbuh sekitar 20% lebih cepat daripada total pasar iklan keseluruhan. Merek-merek besar telah memanfaatkannya secara nyata, dengan iklan buatan AI dari Coca-Cola, Volvo, dan Kalshi yang sudah ditayangkan dalam setahun terakhir.
Alasannya murni karena hitungan matematis. Performa video selalu menghasilkan keterlibatan yang lebih baik daripada gambar statis, dan AI akhirnya membuat biaya produksi dalam jumlah besar menjadi sangat terjangkau. Menurut studi kasus Tec-Do 2.0 dari Creatify, penyedia pemasaran digital yang melayani lebih dari 80.000 klien tersebut mengganti aktor manusia dengan avatar AI dan memangkas biaya per video dari $20 menjadi $2, sebuah pengurangan sebesar 90%, sekaligus memangkas waktu produksi dari tiga hari menjadi kurang dari satu jam. Iklan video AI mereka menarik penayangan 3x lebih banyak daripada materi iklan berbasis gambar dan menghasilkan performa yang mencapai 80% dari performa video dengan aktor sungguhan. Dengan nilai ekonomis seperti itu, "banyak video yang cukup bagus" jauh mengalahkan "hampir tidak ada video yang sempurna."
Ini adalah inti dari apa yang dilakukan Creatify: tempelkan URL produk dan alat URL-to-Video akan menghasilkan variasi iklan yang siap tayang di berbagai platform dalam waktu kurang dari satu menit, didukung oleh 1.500+ avatar dan lebih dari 75 bahasa. Tujuannya adalah membuat variasi yang cukup untuk menjalankan pengujian yang nyata.
Apa yang harus dilakukan: perlakukan video sebagai permainan kuantitas. Luncurkan lebih banyak variasi, hentikan yang berkinerja buruk dengan cepat, dan tingkatkan skala untuk beberapa versi yang berhasil menarik minat audiens.
7. Kesenjangan kepercayaan pada iklan AI melebar, dan transparansi adalah solusinya
Inilah kontradiksi di balik semua ini. Pengiklan sangat menyukai AI, sedangkan banyak konsumen tidak menyukainya.
Riset IAB 2026 memaparkannya dengan sangat jelas. 83% eksekutif periklanan mengatakan perusahaan mereka telah menggunakan AI dalam proses kreatif, naik dari 60% pada tahun 2024. Namun 82% dari eksekutif tersebut berpikir konsumen Gen Z dan Milenial menyambut positif iklan buatan AI, padahal hanya 45% dari konsumen tersebut yang benar-benar merasakannya. Kesenjangan persepsi itu melebar dari 32 poin di tahun 2024 menjadi 37 poin di tahun 2026.
Gen Z adalah tantangan terbesarnya: 39% merasa negatif tentang iklan AI, hampir dua kali lipat dibanding Milenial yang sebesar 20%. Dan opini publik secara umum tampak waspada, dengan setengah dari orang dewasa AS memberi tahu Pew bahwa mereka lebih khawatir daripada bersemangat tentang AI dalam kehidupan sehari-hari, berbanding terbalik dengan hanya 10% yang merasakan sebaliknya.
Sebagian dari masalah ini adalah alasan mengapa pengiklan memilih AI. Efisiensi biaya menjadi manfaat utama yang paling banyak disebut pada tahun 2026 sebesar 64%, yang meningkatkan risiko munculnya konten buatan AI berkualitas rendah yang murah dan generik, yang dapat langsung disadari oleh konsumen.
Solusinya terdengar tidak biasa namun didukung oleh data: beri tahu mereka. IAB menemukan bahwa 73% konsumen Gen Z dan Milenial mengatakan bahwa mengetahui sebuah iklan dibuat dengan AI akan meningkatkan kemungkinan pembelian mereka atau tidak membuat perbedaan apa pun. Transparansi yang jelas bahkan menempati peringkat sebagai pendorong perhatian tertinggi ketiga terhadap suatu iklan. Menyembunyikan penggunaan AI justru merugikan Anda lebih besar daripada berterus terang.
Apa yang harus dilakukan: gunakan AI untuk meningkatkan kualitas kreatif, bukan hanya untuk memangkas biaya, dan nyatakan penggunaan AI secara transparan, terutama dalam video dan gambar.
8. Agentic commerce mengubah AI menjadi etalase baru
Tren terakhir ini menyatukan semua tren lainnya. Seiring pembeli melakukan riset dan berbelanja melalui asisten AI, asisten tersebut beralih fungsi menjadi etalase toko.
Data Adobe telah menunjukkan pembeli yang dirujuk oleh AI menghasilkan tingkat konversi yang tinggi dan belanja lebih banyak per kunjungan. Padukan hal itu dengan kebangkitan agen otonom dari Tren 3, dan Anda akan melihat masa depan terdekat di mana AI melakukan perbandingan, penyaringan, dan terkadang pembelian atas nama seseorang.
Hal itu mengubah untuk siapa Anda melakukan optimasi. Sebagian dari upaya pemasaran Anda saat ini harus dapat dipahami dengan mudah oleh mesin yang bertugas memutuskan apa yang akan direkomendasikan.
Apa yang harus dilakukan: susun konten produk, spesifikasi, dan bukti nyata performa produk Anda agar agen AI dapat menemukan, memahami, dan memasukkan produk Anda ke dalam daftar rekomendasi.
Di mana posisi Anda dengan wawasan pemasaran AI ini
Pola di delapan tren ini semuanya sama. Alat-alat tersebut ada di mana-mana, dan keunggulan jatuh ke tangan tim yang menggunakannya dengan baik: menskalakan sejumlah kecil alur kerja daripada mencoba-coba banyak hal, memproduksi lebih banyak dan menguji lebih keras, serta bersikap jujur kepada audiens tentang bagaimana proses konten tersebut dibuat.
Satu pemikiran terakhir yang relevan. Tim yang unggul dengan AI cenderung memiliki kebiasaan yang sama: mereka mengambil proses kerja yang membosankan, biasanya produksi kreatif, membangunnya kembali dengan AI, dan membiarkan volume serta umpan balik cepat bekerja dengan sendirinya. Teknologi eksotis yang rumit tidak terlalu penting di sini. Hal ini memang terdengar kurang menarik dibanding istilah "agen otonom," namun di situlah letak keuntungan nyata yang menanti di tahun 2026.
Jika video adalah alur kerja yang ingin Anda tingkatkan skalanya terlebih dahulu, Creatify dibuat khusus untuk hal itu, dan Anda dapat mencobanya secara gratis.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apa tren pemasaran AI terbesar di tahun 2026?
Pergeseran yang menentukan adalah bahwa AI dalam pemasaran sekarang sudah menjadi standar, jadi keunggulan sesungguhnya berasal dari menggunakannya dengan sangat baik, bukan sekadar ikut menggunakannya saja. Tren terbesar adalah AI agentic yang menjalankan alur kerja penuh, optimasi mesin generatif untuk pencarian AI, personalisasi tingkat individu, video AI sebagai format iklan default, melebarnya jurang kepercayaan konsumen, dan perdagangan yang didorong oleh AI.
Bagaimana AI digunakan dalam pemasaran hari ini?
Penggunaan AI yang paling umum dalam pemasaran adalah menghasilkan materi iklan dan video, personalisasi konten, menyusun draf tulisan, menganalisis performa kampanye, dan semakin banyak yang menjalankan tugas multi-langkah melalui agen AI. Salesforce menemukan 87% pemasar sekarang menggunakan AI generatif dalam setidaknya satu alur kerja yang berulang.
Apakah kecerdasan buatan dalam periklanan merusak kepercayaan konsumen?
Hal ini cukup mengujinya, terutama pada audiens yang lebih muda. IAB menemukan hanya 45% konsumen Gen Z dan Milenial menyambut positif iklan buatan AI, jauh di bawah asumsi dari para pengiklan. Solusi paling andal adalah dengan mengungkapkan penggunaan AI secara transparan, yang menurut sebagian besar konsumen tidak akan menurunkan minat beli mereka.
Apa itu optimasi mesin generatif atau Generative Engine Optimization (GEO)?
GEO adalah praktik penyusunan konten agar model AI mengutip dan merekomendasikan merek Anda ketika mereka menjawab pertanyaan, bukan hanya mengoptimasi peringkat pencarian tradisional saja. Pendekatan ini mengutamakan data asli, struktur yang jelas, dan konten yang dapat dikutip langsung oleh AI.
Bagaimana pemasar mendapatkan ROI nyata dari AI untuk pemasaran?
Sebagian besar tim terhambat karena mereka menyebarkan AI ke terlalu banyak tugas kecil. Tim yang melihat keuntungan nyata memilih satu atau dua alur kerja berdampak tinggi, membangunnya kembali dengan AI, meningkatkan skalanya, dan mengukur hasilnya, alih-alih menjalankan proyek uji coba yang tiada habisnya. McKinsey menemukan hanya sekitar sepertiga organisasi yang melangkah melampaui tahap uji coba.
Apakah AI akan menggantikan pemasar?
Tidak di tahun 2026. Agen AI saat ini masih berjalan di satu atau dua fungsi saja di sebagian besar perusahaan, dan peninjauan oleh manusia adalah hal yang membedakan otomatisasi yang bermanfaat dengan kesalahan yang tidak sengaja terpublikasi. Pergeseran jangka pendek ini menempatkan pemasar dalam mengarahkan dan mengedit hasil kerja AI daripada memproduksi semuanya secara manual.
Tiga tahun lalu, seorang pemasar yang menggunakan AI generatif memiliki keunggulan tersendiri. Hari ini, mereka memiliki banyak pesaing. Riset Salesforce's State of Marketing 2026 menemukan bahwa 87% pemasar kini menggunakannya dalam setidaknya satu alur kerja berulang, naik dari semula yang hanya setengahnya di tahun 2024.
Ketika hampir semua orang memiliki alat yang sama, alat tersebut tidak lagi menjadi sorotan utama. Kisah di tahun 2026 adalah tentang jurang pemisah yang kian melebar antara tim yang menghasilkan keuntungan nyata dari AI dalam pemasaran dan tim yang hanya sekadar menghasilkan lebih banyak kebisingan dengannya.
Delapan tren pemasaran AI ini adalah tempat di mana jurang pemisah itu mulai terbuka. Masing-masing dilengkapi dengan data di baliknya dan satu langkah konkret yang dapat Anda lakukan, sehingga Anda dapat melewati pidato masa depan pemasaran dan langsung bertindak.
1. AI Generatif menjadi infrastruktur default
Angka adopsi ini sudah melampaui batas sekadar bahan pembicaraan. Survei global McKinsey 2025 menemukan bahwa 88% organisasi kini menggunakan AI dalam setidaknya satu fungsi bisnis, dengan pemasaran dan penjualan menunjukkan lonjakan terbesar.
Ketika hampir sembilan dari sepuluh tim memiliki alat yang sama, memiliki alat tersebut tidak akan memberi Anda keuntungan apa pun. Keunggulan kini bergeser pada eksekusi: alur kerja mana yang Anda arahkan dengan AI, seberapa dalam Anda menerapkannya, dan apakah hasilnya cukup layak untuk diluncurkan.
Lakukan evaluasi cepat: jika Anda menghapus AI dari kumpulan alat pemasaran Anda besok, apakah akan ada yang rusak? Jika jawaban jujurnya adalah "tidak banyak," berarti Anda menggunakannya sebagai mainan, bukan sebagai infrastruktur.
2. Kesenjangan adopsi versus dampak adalah kisah nyata di tahun 2026
Inilah bagian yang dilewati oleh daftar artikel tren pada umumnya. Adopsinya hampir universal, namun hasilnya tidak.
Survei McKinsey yang sama menemukan bahwa di antara organisasi yang menggunakan AI, sekitar dua pertiga masih terjebak dalam mode uji coba atau eksperimen, dan hanya sekitar sepertiga yang melaporkan penskalaan yang sesungguhnya. Lebih dari 80% mengatakan AI generatif belum menghasilkan keuntungan tingkat perusahaan dengan cara apa pun yang terukur.
Pemasaran memiliki versi kesenjangannya tersendiri. Salesforce menemukan bahwa meskipun 75% pemasar menggunakan AI untuk pemasaran, masih banyak yang meluncurkan kampanye searah yang umum. Teknologinya semakin pintar, tetapi hasilnya tetap terasa kaku.
Apa yang harus dilakukan: berhenti menyebarkan penggunaan AI secara tipis-tipis di 20 tugas. Pilih satu atau dua alur kerja di mana volume atau kecepatan benar-benar membatasi Anda (materi iklan, personalisasi, pelaporan) dan bangun kembali alur kerja tersebut dengan AI secara tepat. Satu alur kerja terukur jauh lebih baik daripada sepuluh proyek uji coba yang setengah matang.
3. AI Agentic beralih fungsi dari copilot menjadi rekan kerja
Selama dua tahun, AI sebagian besar hanya menunggu instruksi (prompt). Di tahun 2026, AI mulai bertindak sendiri.
AI Agentic menggambarkan sistem yang merencanakan, memutuskan, dan menjalankan alur kerja multi-langkah tanpa perlu Anda awasi di setiap langkahnya. McKinsey menggambarkan tahun 2025 sebagai tahun ketika percakapan bergeser dari sekadar alat generatif menjadi agen, dan Google memposisikan tahun 2026 sebagai "lompatan agen", di mana AI mengatur seluruh alur kerja dari ujung ke ujung, bukan lagi sekadar tugas tunggal.
Para pemasar mulai melihat peluang besar ini. Salesforce menemukan hanya sekitar 13% pemasar yang saat ini menggunakan AI agentic, namun 82% dari mereka yang menggunakan atau berencana menggunakan agen mengharapkan perolehan ROI yang besar atau moderat, dan 73% tim berencana untuk memperluas penggunaan AI mereka menuju tahun 2027.
Satu catatan penting di tengah antusiasme yang tinggi ini: McKinsey menemukan bahwa agen AI biasanya hanya aktif di satu atau dua fungsi saja, dan kurang dari 10% perusahaan yang berhasil melakukan penskalaan di satu fungsi pun. Ini masih tahap awal. Berlakulah sewajarnya.
Di mana hal ini diterapkan secara nyata adalah dalam produksi iklan, yang merupakan tempat paling jelas untuk memulainya. Sistem agentic milik Creatify, Creatify Agent, menjalankan seluruh proses kerja hanya dari sebuah brief: sistem ini meneliti merek, mempelajari kompetitor serta konten yang sedang tren, menulis naskah, memilih avatar, menghasilkan video secara paralel, dan melakukan pemeriksaan kualitas (QA) berbasis visual terhadap brief asli sebelum apa pun diluncurkan. Model kritikus terpisah memeriksa setiap adegan dari visual yang tidak sesuai merek atau klaim palsu dan mengirimkan kembali bagian yang gagal untuk diregenerasi. Bagian terakhir ini sangatlah penting, karena agen otonom tanpa kontrol kualitas hanyalah cara yang lebih cepat untuk memublikasikan kesalahan.
Apa yang harus dilakukan: berikan pekerjaan yang berulang dan memiliki batasan jelas kepada agen terlebih dahulu, tetap lakukan peninjauan manusia pada hasilnya, dan beri kepercayaan lebih luas seiring meningkatnya rasa percaya Anda.
4. Generative engine optimization mengubah cara pembeli menemukan Anda
Pencarian terbagi menjadi dua. Orang masih mengetik kata kunci pencarian di Google, namun sebagian besar lainnya yang terus meningkat kini hanya bertanya kepada AI dan menerima jawaban langsung.
Pergeseran traffic ini sangat tajam. Adobe Analytics melaporkan bahwa kunjungan ke situs ritel AS dari sumber AI generatif melonjak sekitar 1.200% dari tahun ke tahun pada awal tahun 2025, kemudian tumbuh 693% lagi dari tahun ke tahun selama musim liburan tahun 2025. Dan pengunjung ini bukanlah tipe pengunjung yang sekadar melihat-lihat. Selama musim liburan, mereka melakukan konversi sekitar 31% lebih tinggi daripada sumber traffic lainnya, dengan pendapatan per kunjungan yang melonjak tajam.
Ini masih merupakan tahap awal secara absolut. Pew menemukan hanya 9% orang dewasa AS yang mendapatkan berita dari chatbot AI, bahkan itu pun hanya sesekali, dan orang-orang memiliki perasaan campur aduk tentang ringkasan AI dalam pencarian. Namun orang-orang yang menggunakan AI untuk riset sebelum membeli memiliki tingkat konversi yang sangat baik, sehingga membuat mereka layak untuk ditargetkan saat ini.
Di sinilah optimasi mesin generatif atau Generative Engine Optimization (GEO) berperan: menyusun konten agar model AI mengutip dan merekomendasikan merek Anda, bukan hanya agar Google menempatkan Anda di peringkat atas. Mekanisme ini mengutamakan data asli, struktur yang jelas, dan konten yang dapat dikutip AI dengan rapi.
Apa yang harus dilakukan: mulailah melacak traffic rujukan AI sebagai salurannya tersendiri, dan tulis setidaknya beberapa konten yang ramah kutipan model AI, dengan jawaban langsung dan data angka yang orisinal diletakkan di bagian atas.
5. Personalisasi bergeser dari segmen ke tingkat individu
Personalisasi dulunya berarti membagi beberapa kategori audiens dan mengganti nama depan secara otomatis. AI mengubah hal itu menjadi sesuatu yang lebih personal, mendekati satu pesan khusus untuk setiap orang.
McKinsey menemukan bahwa peningkatan pendapatan dari AI paling sering terlihat dalam kasus penggunaan pemasaran dan penjualan, dengan mesin personalisasi termasuk di antara aplikasi dengan ROI yang lebih tinggi. Masalahnya adalah celah dari Tren 2: sebagian besar tim memiliki kemampuan tersebut tetapi masih menyebarkan materi iklan generik yang sama ke semua orang.
Keuntungan nyata datang dari pembuatan 30 versi iklan, di mana masing-masing disesuaikan dengan segmen, sudut pandang, atau platform, dengan biaya produksi yang hampir sama dengan memproduksi satu iklan saja. Itu adalah model produksi yang berbeda, dan di situlah AI benar-benar menunjukkan nilainya.
Apa yang harus dilakukan: bangun proses kreatif Anda untuk menghasilkan variasi secara default, lalu biarkan data performa yang menentukan pemenangnya, bukan hasil dari rapat perencanaan.
6. Video AI menjadi format materi iklan default
Jika ada satu ranah di mana pemasaran AI menjadi sangat populer di tahun 2026, itu adalah video.
AI Generatif kini menjadi pilar utama dalam produksi iklan video. IAB melaporkan bahwa 86% pembeli iklan menggunakan atau berencana menggunakannya untuk membuat materi iklan video, dan belanja iklan video digital AS diproyeksikan melampaui $80 miliar pada tahun 2026, tumbuh sekitar 20% lebih cepat daripada total pasar iklan keseluruhan. Merek-merek besar telah memanfaatkannya secara nyata, dengan iklan buatan AI dari Coca-Cola, Volvo, dan Kalshi yang sudah ditayangkan dalam setahun terakhir.
Alasannya murni karena hitungan matematis. Performa video selalu menghasilkan keterlibatan yang lebih baik daripada gambar statis, dan AI akhirnya membuat biaya produksi dalam jumlah besar menjadi sangat terjangkau. Menurut studi kasus Tec-Do 2.0 dari Creatify, penyedia pemasaran digital yang melayani lebih dari 80.000 klien tersebut mengganti aktor manusia dengan avatar AI dan memangkas biaya per video dari $20 menjadi $2, sebuah pengurangan sebesar 90%, sekaligus memangkas waktu produksi dari tiga hari menjadi kurang dari satu jam. Iklan video AI mereka menarik penayangan 3x lebih banyak daripada materi iklan berbasis gambar dan menghasilkan performa yang mencapai 80% dari performa video dengan aktor sungguhan. Dengan nilai ekonomis seperti itu, "banyak video yang cukup bagus" jauh mengalahkan "hampir tidak ada video yang sempurna."
Ini adalah inti dari apa yang dilakukan Creatify: tempelkan URL produk dan alat URL-to-Video akan menghasilkan variasi iklan yang siap tayang di berbagai platform dalam waktu kurang dari satu menit, didukung oleh 1.500+ avatar dan lebih dari 75 bahasa. Tujuannya adalah membuat variasi yang cukup untuk menjalankan pengujian yang nyata.
Apa yang harus dilakukan: perlakukan video sebagai permainan kuantitas. Luncurkan lebih banyak variasi, hentikan yang berkinerja buruk dengan cepat, dan tingkatkan skala untuk beberapa versi yang berhasil menarik minat audiens.
7. Kesenjangan kepercayaan pada iklan AI melebar, dan transparansi adalah solusinya
Inilah kontradiksi di balik semua ini. Pengiklan sangat menyukai AI, sedangkan banyak konsumen tidak menyukainya.
Riset IAB 2026 memaparkannya dengan sangat jelas. 83% eksekutif periklanan mengatakan perusahaan mereka telah menggunakan AI dalam proses kreatif, naik dari 60% pada tahun 2024. Namun 82% dari eksekutif tersebut berpikir konsumen Gen Z dan Milenial menyambut positif iklan buatan AI, padahal hanya 45% dari konsumen tersebut yang benar-benar merasakannya. Kesenjangan persepsi itu melebar dari 32 poin di tahun 2024 menjadi 37 poin di tahun 2026.
Gen Z adalah tantangan terbesarnya: 39% merasa negatif tentang iklan AI, hampir dua kali lipat dibanding Milenial yang sebesar 20%. Dan opini publik secara umum tampak waspada, dengan setengah dari orang dewasa AS memberi tahu Pew bahwa mereka lebih khawatir daripada bersemangat tentang AI dalam kehidupan sehari-hari, berbanding terbalik dengan hanya 10% yang merasakan sebaliknya.
Sebagian dari masalah ini adalah alasan mengapa pengiklan memilih AI. Efisiensi biaya menjadi manfaat utama yang paling banyak disebut pada tahun 2026 sebesar 64%, yang meningkatkan risiko munculnya konten buatan AI berkualitas rendah yang murah dan generik, yang dapat langsung disadari oleh konsumen.
Solusinya terdengar tidak biasa namun didukung oleh data: beri tahu mereka. IAB menemukan bahwa 73% konsumen Gen Z dan Milenial mengatakan bahwa mengetahui sebuah iklan dibuat dengan AI akan meningkatkan kemungkinan pembelian mereka atau tidak membuat perbedaan apa pun. Transparansi yang jelas bahkan menempati peringkat sebagai pendorong perhatian tertinggi ketiga terhadap suatu iklan. Menyembunyikan penggunaan AI justru merugikan Anda lebih besar daripada berterus terang.
Apa yang harus dilakukan: gunakan AI untuk meningkatkan kualitas kreatif, bukan hanya untuk memangkas biaya, dan nyatakan penggunaan AI secara transparan, terutama dalam video dan gambar.
8. Agentic commerce mengubah AI menjadi etalase baru
Tren terakhir ini menyatukan semua tren lainnya. Seiring pembeli melakukan riset dan berbelanja melalui asisten AI, asisten tersebut beralih fungsi menjadi etalase toko.
Data Adobe telah menunjukkan pembeli yang dirujuk oleh AI menghasilkan tingkat konversi yang tinggi dan belanja lebih banyak per kunjungan. Padukan hal itu dengan kebangkitan agen otonom dari Tren 3, dan Anda akan melihat masa depan terdekat di mana AI melakukan perbandingan, penyaringan, dan terkadang pembelian atas nama seseorang.
Hal itu mengubah untuk siapa Anda melakukan optimasi. Sebagian dari upaya pemasaran Anda saat ini harus dapat dipahami dengan mudah oleh mesin yang bertugas memutuskan apa yang akan direkomendasikan.
Apa yang harus dilakukan: susun konten produk, spesifikasi, dan bukti nyata performa produk Anda agar agen AI dapat menemukan, memahami, dan memasukkan produk Anda ke dalam daftar rekomendasi.
Di mana posisi Anda dengan wawasan pemasaran AI ini
Pola di delapan tren ini semuanya sama. Alat-alat tersebut ada di mana-mana, dan keunggulan jatuh ke tangan tim yang menggunakannya dengan baik: menskalakan sejumlah kecil alur kerja daripada mencoba-coba banyak hal, memproduksi lebih banyak dan menguji lebih keras, serta bersikap jujur kepada audiens tentang bagaimana proses konten tersebut dibuat.
Satu pemikiran terakhir yang relevan. Tim yang unggul dengan AI cenderung memiliki kebiasaan yang sama: mereka mengambil proses kerja yang membosankan, biasanya produksi kreatif, membangunnya kembali dengan AI, dan membiarkan volume serta umpan balik cepat bekerja dengan sendirinya. Teknologi eksotis yang rumit tidak terlalu penting di sini. Hal ini memang terdengar kurang menarik dibanding istilah "agen otonom," namun di situlah letak keuntungan nyata yang menanti di tahun 2026.
Jika video adalah alur kerja yang ingin Anda tingkatkan skalanya terlebih dahulu, Creatify dibuat khusus untuk hal itu, dan Anda dapat mencobanya secara gratis.
Pertanyaan yang Sering Diajukan
Apa tren pemasaran AI terbesar di tahun 2026?
Pergeseran yang menentukan adalah bahwa AI dalam pemasaran sekarang sudah menjadi standar, jadi keunggulan sesungguhnya berasal dari menggunakannya dengan sangat baik, bukan sekadar ikut menggunakannya saja. Tren terbesar adalah AI agentic yang menjalankan alur kerja penuh, optimasi mesin generatif untuk pencarian AI, personalisasi tingkat individu, video AI sebagai format iklan default, melebarnya jurang kepercayaan konsumen, dan perdagangan yang didorong oleh AI.
Bagaimana AI digunakan dalam pemasaran hari ini?
Penggunaan AI yang paling umum dalam pemasaran adalah menghasilkan materi iklan dan video, personalisasi konten, menyusun draf tulisan, menganalisis performa kampanye, dan semakin banyak yang menjalankan tugas multi-langkah melalui agen AI. Salesforce menemukan 87% pemasar sekarang menggunakan AI generatif dalam setidaknya satu alur kerja yang berulang.
Apakah kecerdasan buatan dalam periklanan merusak kepercayaan konsumen?
Hal ini cukup mengujinya, terutama pada audiens yang lebih muda. IAB menemukan hanya 45% konsumen Gen Z dan Milenial menyambut positif iklan buatan AI, jauh di bawah asumsi dari para pengiklan. Solusi paling andal adalah dengan mengungkapkan penggunaan AI secara transparan, yang menurut sebagian besar konsumen tidak akan menurunkan minat beli mereka.
Apa itu optimasi mesin generatif atau Generative Engine Optimization (GEO)?
GEO adalah praktik penyusunan konten agar model AI mengutip dan merekomendasikan merek Anda ketika mereka menjawab pertanyaan, bukan hanya mengoptimasi peringkat pencarian tradisional saja. Pendekatan ini mengutamakan data asli, struktur yang jelas, dan konten yang dapat dikutip langsung oleh AI.
Bagaimana pemasar mendapatkan ROI nyata dari AI untuk pemasaran?
Sebagian besar tim terhambat karena mereka menyebarkan AI ke terlalu banyak tugas kecil. Tim yang melihat keuntungan nyata memilih satu atau dua alur kerja berdampak tinggi, membangunnya kembali dengan AI, meningkatkan skalanya, dan mengukur hasilnya, alih-alih menjalankan proyek uji coba yang tiada habisnya. McKinsey menemukan hanya sekitar sepertiga organisasi yang melangkah melampaui tahap uji coba.
Apakah AI akan menggantikan pemasar?
Tidak di tahun 2026. Agen AI saat ini masih berjalan di satu atau dua fungsi saja di sebagian besar perusahaan, dan peninjauan oleh manusia adalah hal yang membedakan otomatisasi yang bermanfaat dengan kesalahan yang tidak sengaja terpublikasi. Pergeseran jangka pendek ini menempatkan pemasar dalam mengarahkan dan mengedit hasil kerja AI daripada memproduksi semuanya secara manual.
