Kami membagi 153 merek yang dilacak berdasarkan ada tidaknya artikel Wikipedia
Sampelnya adalah setiap jawaban yang dikumpulkan Proofsource dari 4 hingga 29 Oktober 2026 untuk pertanyaan pembeli berbahasa Inggris yang tidak menyebut merek, di ChatGPT, Perplexity, Claude, dan Google AI Overviews: 23.046 jawaban untuk 153 merek di 110 akun.
Kami mencari setiap merek di Wikipedia bahasa Inggris dan menganggapnya punya artikel jika situs web resmi yang tercantum di artikel cocok dengan domain merek, atau judul persisnya adalah halaman tentang perusahaan itu. 22 merek punya artikel. 131 tidak.
Merek yang punya artikel disebut di 52,5% jawaban, sisanya di 4,6%
Ke-22 merek itu disebut di 1.423 dari 2.712 jawaban, 52,5% (interval 95% 50,6% hingga 54,3%). Ke-131 merek lainnya disebut di 927 dari 20.334, 4,6% (4,3% hingga 4,9%). Median merek yang punya artikel disebut di 55% jawabannya. Median merek tanpa artikel, 1,2%.
Selisih itu bertahan di setiap mesin. ChatGPT menyebut merek yang punya artikel di 56,9% jawaban dan merek lainnya di 6,1%. Claude: 50,7% dan 4,4%.
Artikel mereka sendiri dikutip di 27 dari 1.423 jawaban yang menyebut mereka
Jika artikel itulah yang bekerja, mestinya mesin membacanya. Sebagian besar tidak. Dalam jawaban yang menyebut salah satu dari 22 merek itu, halaman Wikipedia milik merek tersebut termasuk sumber yang dikutip sebanyak 27 kali (1,9%):
- Claude: 20 dari 332.
- Google AI Overviews: 6 dari 353.
- ChatGPT: 1 dari 427.
- Perplexity: 0 dari 311.
Hanya Claude yang sering mengutip Wikipedia, dan ia tidak lebih sering menyebut merek-merek ini
Dari seluruh 247.363 kutipan, Wikipedia mendapat 1.638. Claude menyumbang 1.517 di antaranya, 2,0% dari kutipannya, dan mengutip Wikipedia di suatu bagian dalam 966 dari 5.685 jawabannya. ChatGPT mengutipnya 45 kali dari 46.413 kutipan, AI Overviews 40 kali, dan Perplexity 36 kali.
ChatGPT nyaris tidak membuka Wikipedia, tetapi justru paling sering menyebut merek yang punya artikel di antara keempat mesin. Ini perusahaan yang sudah dikenal model. Artikel adalah salah satu tanda dari hal itu, bukan penyebabnya.
Wikipedia hanya menerima merek yang sudah punya liputan
Pedoman Wikipedia untuk perusahaan menyatakan bahwa sebuah organisasi baru dianggap layak dimuat jika mendapat liputan signifikan di beberapa sumber sekunder tepercaya yang independen darinya, dan bahwa tidak ada perusahaan yang otomatis layak dimuat. Pedoman konflik kepentingannya sangat tidak menganjurkan menyunting artikel tentang perusahaan Anda sendiri, dan penyuntingan berbayar wajib diungkapkan.
Jadi sebuah merek tidak bisa mendapat artikel tanpa lebih dulu meraih liputan independen yang mendalam, yang juga menjadi bahan belajar model. Wikipedia memang punya bobot lebih dalam pelatihan: makalah GPT-3 dari OpenAI memberinya porsi 3% dalam campuran data pelatihan dan melewatinya 3,4 kali, dibandingkan 0,44 kali untuk Common Crawl yang sudah disaring. Lab saat ini tidak memublikasikan campuran datanya.
Apa yang akan kami lakukan soal Wikipedia
- Jika Anda belum punya artikel, curahkan upaya pada liputan independen yang akan disyaratkan Wikipedia: ulasan, catatan analis, media industri yang meliput Anda secara mendalam. Mesin membaca sumber-sumber itu secara langsung.
- Jika Anda memenuhi syarat, usulkan artikel atau suntingan di halaman pembicaraan dengan mengungkapkan hubungan Anda. Jangan menulisnya sendiri.
- Jika Anda sudah punya artikel, bacalah seperti Claude membacanya. Claude adalah mesin yang paling mungkin mengutipnya, jadi fakta usang di sana akan masuk ke jawaban.
Cara Proofsource menanganinya
Proofsource mencatat setiap halaman yang dikutip tiap mesin dalam setiap jawaban, berdampingan dengan merek yang disebutnya. Anda bisa melihat apakah ada mesin yang membaca artikel Wikipedia Anda, atau milik pesaing Anda, pada pertanyaan yang diajukan pembeli Anda.
Di mana ini bisa keliru
Ini perbandingan antarmerek, bukan eksperimen. Merek yang punya artikel sebagian besar adalah perusahaan besar yang sudah terkenal, dan hal itulah, bukan artikelnya, yang kemungkinan menjelaskan sebagian besar selisihnya. 3 dari 22 merek disebut di kurang dari 30% jawabannya, dan 5 dari 131 merek tanpa artikel disebut di lebih dari 30%.
Kami mencocokkan artikel berdasarkan nama dan situs web, jadi beberapa merek yang punya artikel mungkin masuk ke kelompok yang salah. Satu merek dilacak di dua akun dan terhitung dua kali.
Data pelatihan tidak bisa dilihat dari luar. Sebuah artikel bisa membantu model mengenal merek tanpa pernah dikutip, dan kami hanya mengukur kutipan langsung. Jawaban Claude kami berasal dari API dengan pencarian web, dan aplikasinya mungkin mengutip secara berbeda.
Sampelnya 26 hari, pertanyaan berbahasa Inggris yang diajukan dari AS, dalam kategori yang dipilih pengguna kami untuk dilacak. Kami mengecualikan empat toko Shopify yang dipakai untuk menguji ulasan.
