Apa Itu AI Generative LLMs? Bagian Satu

 

Ilustrasi AI Generative LLMs
Gambar : gorbysaputra.com

Semenjak Kemunculan AI tentu tidak sedikit yang dibuat bertanya-tanya?.

Sebetulnya AI seperti ChatGPT, Open AI, Meta, Google Gemini, hingga yang baru hadir DeepSeek, itu sebenarnya AI apa?

Atau apakah setiap AI itu bentuk dan sifatnya sama?

Dan bagaimana pula AI Generative LLMs bisa merekomendasikan konten dari berbagai Platform (Website, blog, media sosial, E-Commerce) kepada pengguna?

Jawabannya

• Itu semua tergantung bagaimana anda menggunakan AI dalam keseharian, juga penggunaannya untuk apa?, Kalau anda menggunakan AI yang tampilannya seperti Google atau masih bisa mengetik kemudian memasukan pertanyaan? memberikan perintah singkat, mendalam, itu adalah AI Generative LLMs.

Maka dari itu saya gorby saputra , kali ini akan membahas mengenai AI Generative LLMs, yang semoga bisa memberikan jawaban dari begitu banyak pertanyaan yang selalu muncul.

Mari kita Simak penjelasan mendetail tentang bagaimana AI Generatif atau Large Language Models (LLMs) merekomendasikan konten dari berbagai platform (website, blog, media, sosial media, e-commerce) kepada pengguna:

Mekanisme Dasar Rekomendasi oleh LLM

LLM (seperti GPT-4, Gemini, atau Claude) merekomendasikan konten dengan cara memahami konteks, menganalisis data pengguna, dan menghubungkan pola informasi. 

Proses ini melibatkan:

Pemrosesan Data Masukan

• Input Pengguna: Permintaan eksplisit (query pencarian) atau implisit (riwayat aktivitas, lokasi, preferensi).
• Konteks: Data waktu nyata (trending topik, musim, peristiwa terkini).

Pemahaman Semantik

• LLM menggunakan embedding (representasi numerik teks) untuk memahami makna kata kunci, hubungan antar-entitas, dan nuansa bahasa.
• Contoh: Kata "apple" bisa merujuk ke buah atau merek teknologi, tergantung konteks query.

Personalisasi

LLM memanfaatkan data historis pengguna (jika tersedia) untuk menyesuaikan rekomendasi:

• Riwayat pencarian.
• Interaksi sebelumnya (klik, durasi baca, like/share).
• Demografi (usia, lokasi, bahasa).

Peringkat Konten

LLM memberi skor pada konten berdasarkan:

• Relevansi: Kesesuaian dengan query pengguna.
• Kualitas: E-E-A-T (terutama untuk topik YMYL).
• Popularitas: Engagement (view, share, backlink).
• Konteks Terkini: Konten yang baru diperbarui atau sedang tren.

Rekomendasi Konten Berdasarkan Platform

Cara LLM merekomendasikan konten berbeda tergantung jenis platform:

Website/Blog

Mekanisme:

• LLM menganalisis konten artikel (judul, subheading, keyword, struktur) dan mencocokkannya dengan intent pengguna.

Contoh:

• Jika pengguna mencari "cara menanam cabe rawit", LLM akan merekomendasikan artikel dengan struktur langkah demi langkah, gambar ilustratif, dan sumber kredibel (misalnya, situs pertanian pemerintah).
• Konten dengan markup schema HowTo lebih mudah direkomendasikan karena terstruktur.

Media (Berita/Artikel)

Mekanisme:

• LLM memprioritaskan konten dari sumber otoritatif (seperti CNN, BBC) untuk topik sensitif (politik, kesehatan).

Contoh:

• Query "hasil pemilu 2024" akan direkomendasikan ke portal berita terverifikasi.
• Konten dengan entity jelas (nama calon, lokasi, tanggal) dianggap lebih kredibel.

Sosial Media

Mekanisme:

• LLM menganalisis trending hashtag, interaksi pengguna (komentar, like), dan jenis konten (video, gambar, thread).

Contoh:

• Di TikTok/Instagram, rekomendasi konten dipengaruhi oleh riwayat tonton dan interaksi.
• LLM bisa menyarankan video tutorial makeup jika pengguna sering mencari "tips beauty".

E-commerce

Mekanisme:

• LLM menggunakan deskripsi produk, review, dan perilaku belanja untuk merekomendasikan item.

Contoh:

• Jika pengguna mencari "sepatu lari pria", LLM akan memprioritaskan produk dengan rating tinggi, deskripsi detail, dan kata kunci seperti "anti-slip", "bahan breathable".
• Integrasi dengan entity merek (Nike, Adidas) dan atribut (ukuran, warna).

Teknik Spesifik yang Digunakan LLM

Semantic Search

• LLM memahami makna di balik query, bukan hanya kata kunci literal.
• Contoh: Query "makanan enak murah di Jakarta" bisa merekomendasikan blog kuliner dengan kata kunci "street food Jakarta", "restoran hemat", atau "warung tenda".

Cross-Platform Integration

• LLM menggabungkan data dari berbagai platform untuk rekomendasi holistik.

Contoh:

• Jika pengguna mencari "review iPhone 15", LLM bisa merekomendasikan video YouTube, artikel teknis dari The Verge, dan thread Reddit.

Contextual Awareness

• LLM mempertimbangkan konteks eksternal seperti lokasi, waktu, atau peristiwa.

Contoh:

• Saat musim hujan, query "obat flu" mungkin direkomendasikan konten terbaru tentang pencegahan flu musiman.

Multi-Modal Analysis

• LLM modern (seperti GPT-4o atau Gemini) bisa menganalisis teks, gambar, audio, dan video.

Contoh:

• Upload foto tanaman layu → LLM merekomendasikan artikel "Cara menyiram anggrek yang benar" atau video tutorial perawatan tanaman.

Peran E-E-A-T dalam Rekomendasi

Experience & Expertise:

• Konten dari ahli atau praktisi (misalnya, blog dokter) lebih diprioritaskan untuk topik YMYL.

Authoritativeness:

• Situs/media dengan reputasi tinggi (seperti Wikipedia atau jurnal ilmiah) lebih mudah direkomendasikan.

Trustworthiness:

• Konten dengan referensi transparan (tautan ke sumber primer) atau ulasan pengguna asli (di e-commerce) dianggap lebih tepercaya.

Contoh Alur Rekomendasi LLM

• Input Pengguna: "Tempat wisata keluarga di Bandung".

Analisis Semantik:

• Intent: Mencari destinasi wisata untuk anak-anak.
• Entity: "Bandung", "wisata keluarga", "taman bermain".

Pencarian Konten:

• Blog perjalanan dengan artikel "10 Wisata Anak di Bandung".
• Video TikTok tentang "Taman Lalu Lintas Bandung".
• Halaman website Dinas Pariwisata Bandung.

Peringkat Konten:

• Prioritaskan konten dengan foto, alamat jelas, dan rating Google Maps.
• Output: Daftar rekomendasi dengan ringkasan AI Overviews.

Tantangan dan Risiko

Tabel Penjelasan Tantangan, Dampak, Solusi Dalam AI Generative LLMs
Data ; gorbysaputra.com

Tools & Teknologi Pendukung

Embedding Models:

• OpenAI Text-Embedding-3, BERT.

Vector Databases:

• Pinecone, Milvus (untuk penyimpanan dan pencarian data semantik).

Analisis Multimodal:

• Google Vision AI, OpenAI CLIP.

Pada Akhirnya

LLM merekomendasikan konten dengan memahami konteks pengguna, menganalisis kualitas konten (E-E-A-T), dan memadukan data lintas platform. Rekomendasi ini semakin akurat berkat kemampuan pemrosesan bahasa alami (NLP) dan analisis multimodal. Namun, tantangan seperti bias, privasi, dan misinformasi perlu diatasi agar rekomendasi tetap relevan dan etis.

Sangat penting memahami mekanisme ini, Anda bisa mengoptimalkan konten di platform mana pun agar lebih mudah direkomendasikan AI—baik dengan meningkatkan struktur, kredibilitas, atau relevansi terhadap intent pengguna.