作者｜陳伊凡、孫曉晨

編輯｜苗正卿

頭圖｜AI 生圖

"AI 原生 100" 是虎嗅科技組推出針對 AI 原生創(chuàng)新欄目，這是本系列的第「07」篇文章。

當(dāng) ChatGPT 的周活用戶沖破 10 億大關(guān)時(shí)，一場靜悄悄的權(quán)力轉(zhuǎn)移正在發(fā)生 —— 超過 60% 的消費(fèi)者開始繞過谷歌、百度，直接向 AI 助手詢問商品信息。但品牌們卻像蒙眼的玩家，既不知道 AI 會(huì)如何描述自己，也無力左右推薦的天平。

2025 年 6 月，紐約初創(chuàng)公司 Profound 用 2000 萬美元融資撕開了這個(gè)市場的口子。Kleiner Perkins 和英偉達(dá)風(fēng)投的入局，讓這個(gè)成立僅 11 個(gè)月的公司站到聚光燈下——生成式 AI 時(shí)代的 " 品牌翻譯官 "，幫企業(yè)摸清大模型的脾氣。

自 2024 年 7 月成立以來，Profound 已被《財(cái)富》100 強(qiáng)品牌中的數(shù)千名營銷人員所采用，并入選科技媒體 TechCrunch"2024 年最具顛覆性的 51 家初創(chuàng)公司 " 榜單。

硅谷風(fēng)投 a16z 已經(jīng)迫不及待將其定義為新風(fēng)口，在其近期發(fā)表的一篇文章中直言，"21 世紀(jì)初是谷歌 AdWords 的套利時(shí)代，2010 年代屬于 Facebook 的定向引擎，2025 年，輪到 LLM（大語言模型） 和 GEO（生成式引擎優(yōu)化）了。" 在硅谷最大孵化器 YC 最新的 Demo Day 上，兩家同類公司的出現(xiàn)，似乎印證著這個(gè)判斷。GEO，是如今全球創(chuàng)投圈一個(gè)熱門話題。

對于這樣誕生于生成式 AI 之上的 " 新物種 "，業(yè)界對此基本屬于——" 干中學(xué) "的態(tài)度。

回歸最簡單的商業(yè)邏輯就會(huì)發(fā)現(xiàn)，這類創(chuàng)業(yè)公司能做到多大、這類商業(yè)模式能持續(xù)多久，或許都非常有限。

"這更像場‘貓鼠游戲’。" 嘉和資本 CEO 袁子恒直言。這些公司試圖破解大模型的黑箱，幫品牌優(yōu)化 AI 推薦權(quán)重，但底層算法的每次調(diào)整，都可能讓之前的努力歸零。

UpScaleX 合伙人 Alan Zong 觀察到，類似項(xiàng)目如今屢見不鮮。由于這類商業(yè)模式本質(zhì)上是在與平臺(tái)算法博弈，一旦搜索算法迭代，原先的產(chǎn)品邏輯便可能失效。選擇深耕 GEO 賽道的團(tuán)隊(duì)，必須預(yù)設(shè)算法門檻不斷抬升，并隨時(shí)調(diào)整策略，以維持競爭力。

Profound 們的故事，或許從一開始就寫好了悖論——他們要對抗的，恰恰是自己賴以生存的技術(shù)根基。何況，如今的 AI 算法，仍無法突破黑盒瓶頸，對于 GEO 公司而言，弄懂算法內(nèi)部運(yùn)行的機(jī)制，利用這樣的機(jī)制做推薦算法，本身可能就是一項(xiàng)偽命題。

AI 原生的搜索優(yōu)化是什么樣？

GEO 這種商業(yè)模式下，Profound 屬于走得較早的一批。

在 a16z 的文章中，提及了一個(gè)案例，Canada Goose，曾使用這樣的 GEO 工具，深入了解大語言模型是如何提及該品牌，研究結(jié)果并非關(guān)于用戶如何發(fā)現(xiàn) Canada Goose，而是模型是否自發(fā)提及了該品牌，這是 AI 時(shí)代品牌知名度的一個(gè)指標(biāo)。

Profound 創(chuàng)始人詹姆斯 · 卡德瓦拉德（James Cadwallader），最早是網(wǎng)紅營銷機(jī)構(gòu)凱拉 Kyra 的創(chuàng)始人，有和大型品牌合作的經(jīng)驗(yàn)，當(dāng)他在創(chuàng)業(yè)孵化器 South Park Commons 結(jié)識迪倫 · 巴布斯（Dylan Babbs），兩人均在關(guān)注人工智能對在線搜索帶來的改變。出于對市場和時(shí)代的觀察，兩人共同創(chuàng)立了 Profound。關(guān)于二者的介紹并不多，我們嘗試從有限的公開資料中，梳理 Profound 的成長經(jīng)歷。

Profound 連續(xù)兩年獲得資金投入，其融資情況如下：

2024 年 8 月，Profound 種子輪融資 350 萬美元，主要投資者包括 Khosla Ventures 風(fēng)投、Saga 資本等。

2025 年 6 月，Profound 獲得由 Kleiner Perkins 領(lǐng)投的 A 輪融資 2000 萬美元，NVentures、Khosla Ventures、Saga VC、South Park Commons 和 SV Angel 也參與了該輪投資。

從市場前景和行業(yè)數(shù)據(jù)上看，這都是一門充滿前景的生意。

根據(jù) Adobe 的一份報(bào)告，與 2024 年 7 月相比，2 月份美國商業(yè)網(wǎng)站的流量增長了 1200%，其中的增量客戶很多來源于 AI 助手的推送。報(bào)告稱，使用過 AI 搜索引擎的消費(fèi)者用戶占比 39%，但隨著 AI 搜索的快速發(fā)展，消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣將會(huì)被重塑。屆時(shí)，電子商務(wù)網(wǎng)站將不得不適應(yīng)這一新變化，從而調(diào)整吸引客戶的方式。而這一調(diào)整，將牽動(dòng)零售商每年在谷歌、亞馬遜、元平臺(tái)等數(shù)字廣告上約 8000 億美元的資金花費(fèi)。

第三方市場分析機(jī)構(gòu) Coherent Market Insights 在 2025 年 4 月發(fā)布的《人工智能搜索引擎市場規(guī)模與份額分析——增長趨勢與預(yù)測（2025 - 2032 年）》數(shù)據(jù)顯示，全球人工智能搜索引擎市場預(yù)計(jì)在 2025 年將達(dá)到 436.3 億美元，并在 2032 年增長至 1088.8 億美元，從 2025 年到 2032 年的復(fù)合年增長率（CAGR）為 14%。

其中，在應(yīng)用層面，2025 年網(wǎng)絡(luò)搜索板塊預(yù)計(jì)將在全球人工智能搜索引擎市場中占據(jù)最高份額，達(dá)到 61.7%；技術(shù)層面上，2025 年生成式人工智能將在全球人工智能搜索引擎市場中占據(jù)最高份額，達(dá)到 54.2%。

GEO 的初創(chuàng)公司雖然不多，但在陸續(xù)出現(xiàn)。與 Profound 面向品牌方提供服務(wù)不同，Daydream 更偏向一種 ToC 面向消費(fèi)者的購物搜索平臺(tái)，是一家由電商資深人士 Julie Bornstein 創(chuàng)辦的公司，Daydream 的首席技術(shù)官是 Matt Fisher，他曾在微軟領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)和應(yīng)用科學(xué)；首席商務(wù)官是 Lisa Green，她曾在谷歌、The Yes 和康泰納仕從事技術(shù)、時(shí)尚和業(yè)務(wù)開發(fā)工作；首席戰(zhàn)略官是 Richard Kim，他曾是 Pinterest 的購物戰(zhàn)略和運(yùn)營主管。在 Daydream 上，用戶可以使用自然語言和圖像識別來搜索產(chǎn)品——比如說，" 我夏天要去哥斯達(dá)黎加參加一場婚禮，我需要一些穿什么的建議。" 你甚至可以上傳一件衣服的圖片，并使用對話式語言進(jìn)行額外的過濾。

Goodie AI，是一款專注于 AI 搜索可見性的平臺(tái)，他們提供的產(chǎn)品包括，AI 可視性監(jiān)控平臺(tái)，通過一個(gè)直觀的儀表盤監(jiān)控品牌在 AI 搜索模型中的知名度、情緒和競爭對手的基準(zhǔn)；提供針對模型構(gòu)建的語義進(jìn)行 AI 內(nèi)容優(yōu)化，增加品牌在搜索模型中的曝光度；同時(shí)，在幾分鐘內(nèi)編寫 AI 模型喜歡的內(nèi)容等等。Goodie AI 的 CEO 穆斯塔法 · 艾爾伯馬維（Mostafa EIBermawy），曾經(jīng)在字節(jié)跳動(dòng)和寶潔公司擔(dān)任增長顧問，

Profound 的競爭者除了初創(chuàng)公司，還有從 SEO（搜索引擎優(yōu)化）轉(zhuǎn)型過來的公司，例如 Ahrefs，這類公司由之前 SEO 時(shí)代打下的客戶基礎(chǔ)和生態(tài)，將是 Profound 這類初創(chuàng)公司的最大對手。

虎嗅根據(jù)公開信息整理

這些玩家共同定義了 GEO 的早期輪廓，但它們都面臨同一個(gè)命題：在大模型的規(guī)則里跳舞，如何不被隨時(shí)改寫的舞步淘汰？

Profound 做了什么？

在如今的 GEO 領(lǐng)域，Profound 算是做得早，并且產(chǎn)品形態(tài)較為豐富的一家。這是 Profound 與其他初創(chuàng)公司相比的優(yōu)勢。

·Answer Engine Insights（答案引擎洞察）：展示聊天機(jī)器人對品牌、產(chǎn)品和行業(yè)的描述情況。

·Agent Analytics（代理分析）：精準(zhǔn)追蹤并分析 AI 爬蟲與品牌網(wǎng)站的互動(dòng)內(nèi)容，揭示 AI 機(jī)器人對品牌網(wǎng)站的爬取和解釋行為。

·Conversation Explorer（對話探索器）：能實(shí)時(shí)洞察全球用戶在 ChatGPT、Perplexity 和微軟 Copilot 等人工智能問答引擎中的搜索內(nèi)容；發(fā)現(xiàn)人工智能問答領(lǐng)域的新興趨勢；預(yù)估特定主題的搜索量；展示在單次人工智能聊天過程中，人們?nèi)绾卧跔I銷漏斗中推進(jìn)決策。

·Shopping（購物）：在人工智能中追蹤產(chǎn)品的植入。

此外，Profound 還推出一項(xiàng)名為 "Profound Lite" 的自助服務(wù)計(jì)劃，定價(jià)為每月 499 美元，為初創(chuàng)公司和小型企業(yè)帶來領(lǐng)先的 AI 可見性工具。

根據(jù)其官網(wǎng)發(fā)布的營銷人員手冊，為了提高合作品牌在 AI 平臺(tái)的可見度，Profound 搭建了一套完整的工作流程：

第一步——分析，Profound 會(huì)明確品牌行業(yè)的 AI 引用前景，從而準(zhǔn)確了解某些品牌出現(xiàn)在 AI 答案中的位置、方式和原因。

第二步——?jiǎng)?chuàng)建，基于分析，Profound 會(huì)生成針對 AI 答案引擎檢索進(jìn)行優(yōu)化的內(nèi)容。這一內(nèi)容將易于 AI 模型理解，且具有權(quán)威性。

第三步——分發(fā)，確保 AI 模型已經(jīng)信任的媒體和來源引用新的、經(jīng)過 AI 優(yōu)化的內(nèi)容。為此，Profound 將建議品牌接觸包括小眾行業(yè)出版物等在內(nèi)的 " 隱形影響者 "，采用相應(yīng)的公關(guān)和媒體策略，或者優(yōu)化自有渠道。

第四步——衡量，Profound 將持續(xù)跟蹤品牌的 AI 可見性，以了解哪些措施有效并指導(dǎo)未來的決策。

第五步——迭代，Profound 會(huì)跟進(jìn) AI 生態(tài)的發(fā)展，從而更新品牌的相應(yīng)策略。

這套組合拳擊中了企業(yè)的核心焦慮：在 Perplexity、Copilot 等 AI 問答引擎里，自家品牌的曝光度、情緒傾向、競爭對手的聲量。

Profound 的滲透速度很快，根據(jù)美通社數(shù)據(jù)，截至 2025 年 6 月，Profound 每月處理超過 1 億次人工智能搜索查詢，所服務(wù)的用戶遍及 18 個(gè)國家，用戶包括 Indeed、MongoDB 和 Ramp 等企業(yè)。早期采用者報(bào)告稱，在 60 天內(nèi)，AI 回答的聲量份額提升了 25%-40%。

金融科技公司 Ramp 是 Profound 的重要用戶之一，這家金融科技公司發(fā)現(xiàn)，他們在應(yīng)付賬款方面的可見度很低，希望能夠以正確的方式提高這部分的曝光度。

它利用 Profound 的答案引擎洞察（Answer Engine Insights）發(fā)現(xiàn)，人工智能引擎經(jīng)常引用與自動(dòng)化、人工智能和軟件比較相關(guān)的內(nèi)容——這些內(nèi)容傳統(tǒng)上在自然搜索中被忽略，而 Ramp 現(xiàn)有的引用中，有 6% 來自此類自動(dòng)化相關(guān)內(nèi)容。

于是，Ramp 創(chuàng)建了兩個(gè)專為 AI 應(yīng)答引擎選擇的定制頁面——小型企業(yè)應(yīng)付賬款軟件和大型企業(yè)應(yīng)付賬款軟件，這兩個(gè)目標(biāo)頁面在一個(gè)月內(nèi)產(chǎn)生了超過 300 次引用，躋身 Ramp 引用次數(shù)最多的內(nèi)容之一。

Ramp 的 AI 可見性在一個(gè)月內(nèi)從 3.2% 飆升至 22.2%，在應(yīng)付賬款領(lǐng)域的金融科技品牌中從第 19 位上升到第 8 位。

Kleiner Perkins 合伙人伊利亞 · 弗什曼（Ilya Fushman）表示：" 在定義現(xiàn)代營銷的關(guān)鍵領(lǐng)域中，Profound 是當(dāng)之無愧的引領(lǐng)者。隨著網(wǎng)絡(luò)從網(wǎng)頁瀏覽轉(zhuǎn)向 AI 問答時(shí)代，Profound 提供了每家企業(yè)都必需的基礎(chǔ)設(shè)施。"

一場 " 對抗 " 大模型的生意

GEO 的故事聽起來像場革命。風(fēng)投們說它會(huì)顛覆 SEO 時(shí)代的規(guī)則，但剝開概念的外衣，更像是一場與大模型的危險(xiǎn) " 對賭 "。

從業(yè)界看來，GEO 的生意盡管聽起來十分唬人，長期來看確實(shí)也將顛覆舊有的搜索引擎優(yōu)化模式，但在現(xiàn)下的時(shí)點(diǎn)，GEO 的初創(chuàng)公司最大的瓶頸不是技術(shù)，而是商業(yè)模式和大模型平臺(tái)的沖突。

"GEO 的模式，和大模型帶了對抗關(guān)系。" 在過去幾周時(shí)間里，袁子恒接觸了不少做 GEO 的創(chuàng)業(yè)公司，AI 的創(chuàng)業(yè)，最好的商業(yè)模式一定是隨著大模型能力的增長，實(shí)現(xiàn) AI 應(yīng)用能力的增長。但 GEO 的模式似乎相反。

在美國接觸了多家 GEO 公司后，Alan 發(fā)現(xiàn)，不少團(tuán)隊(duì)的核心優(yōu)勢更多體現(xiàn)在面向中小企業(yè)的端到端產(chǎn)品服務(wù)上，整體體驗(yàn)流暢、易于上手；但在搜索推薦層面的技術(shù)儲(chǔ)備相對有限。

這些公司試圖教會(huì)品牌如何在大模型里 " 鉆空子 " —— 分析關(guān)鍵詞權(quán)重、生成優(yōu)化內(nèi)容、提高 AI 推薦概率，整套動(dòng)作都建立在對底層算法的揣摩上。但大模型的每次升級，都可能讓這些努力變成廢紙。另外，這些公司其實(shí)沒有破解 AI 算法 " 黑盒 " 的核心技術(shù)，更像在做算法的 " 反向工程 "。當(dāng) OpenAI 或谷歌調(diào)整推薦邏輯，這些公司就得連夜改寫優(yōu)化策略，這種貓鼠游戲的成本正隨著模型迭代速度飆升。

盡管在 a16z 的那篇文章中，提及 GEO 公司他們會(huì)不斷調(diào)整自己的模型，從各個(gè)垂直領(lǐng)域的數(shù)十億個(gè)隱性提示中學(xué)習(xí)。他們將掌控整個(gè)循環(huán)——洞察、創(chuàng)意輸入、反饋、迭代——并運(yùn)用差異化技術(shù)，不僅觀察 LLM 行為，更能塑造它。他們還將找到一種方法來捕獲點(diǎn)擊流數(shù)據(jù)，并整合第一方和第三方數(shù)據(jù)源。

更棘手的是效果歸因難題。某品牌突然在 AI 推薦中曝光量翻倍，客戶很難說清是 GEO 工具起了作用，還是大模型自發(fā)調(diào)整了權(quán)重。在按效果付費(fèi)的商業(yè)世界里，這種模糊性足以讓預(yù)算決策者卻步。a16z 曾暢想 GEO 公司能 " 掌控從洞察到迭代的全循環(huán) "，但現(xiàn)實(shí)是，只要法黑盒不透明，所謂的 " 優(yōu)化效果 " 就永遠(yuǎn)像筆糊涂賬。這會(huì)導(dǎo)致客戶不知道該如何買單。

過去 SEO（搜索引擎推薦優(yōu)化）時(shí)期，就未曾產(chǎn)生過壟斷性的贏家，是一個(gè)碎片化的市場，初創(chuàng)公司更多承擔(dān)工具的功能，例如進(jìn)行關(guān)鍵詞研究工具等。如今 GEO 想復(fù)制搜索引擎時(shí)代的廣告紅利，卻面臨更嚴(yán)苛的生存環(huán)境——如果當(dāng)年谷歌算法調(diào)整以月為單位，現(xiàn)在大模型的規(guī)則改寫可能按周計(jì)。

如果商業(yè)模式是最大的瓶頸，那是否說明，GEO 領(lǐng)域的創(chuàng)業(yè)沒有機(jī)會(huì)？

Alan 表示，若 GEO 團(tuán)隊(duì)技術(shù)扎實(shí)，能在短期內(nèi)保持 " 半步領(lǐng)先 "，確實(shí)有機(jī)會(huì)快速積累客戶，但關(guān)鍵在于能否延續(xù)這一優(yōu)勢，推動(dòng)規(guī)?；鲩L。面向品牌方的服務(wù)具備長期價(jià)值，也有望成為發(fā)力方向。GEO 公司可先通過起盤積累客戶與品牌數(shù)據(jù)，隨后進(jìn)行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，或進(jìn)一步做 " 厚 " 自身服務(wù)。

"可以做的環(huán)節(jié)鏈條多一些，不光是提升廣告效果。" 袁子恒說，而是把自己變成一個(gè)垂直行業(yè)中的服務(wù)公司，多做一些工具，而不是僅做 GEO。畢竟，這場與大模型的 " 對賭 " 生意，最后還是要靠創(chuàng)業(yè)公司自我革命才能延續(xù)。

（本文感謝嘉和資本袁子恒與 UpScaleX 合伙人 Alan Zong 的專業(yè)支持。）