搜尋，曾經是網際網路最完美的商業模式，撐起了市值超2兆美元的Google。但時代變了。連馬斯克都直言，“AI將取代搜尋”。這背後，不只是使用者習慣的小變化，而是一場對傳統網際網路行銷的顛覆。簡單說，SEO的邏輯正在被淘汰，取而代之的是GEO。GEO（Generative Engine Optimization），是讓品牌在生成式AI的回答裡，被精準、正面、且高頻地提及。當“零點選”成為常態，GEO從可選項變成了必選項。它不僅重寫了廣告的形態，還打開了新的產業機會。資本的嗅覺最快。不久前，紅杉領投了GEO公司Profound。這家公司成立還不到一年，就完成了三輪融資，投資人名單裡既有紅杉這樣的頂級VC，也有輝達這樣的產業巨頭。那麼問題來了：紅杉為什麼看好Profound？GEO的產業機會究竟在那？今天，烏鴉君藉著Profound的融資，展開聊聊。/ 01 / 第一個頂級風投Pick的GEO公司一個不得不承認的事實是，AI正在“吃掉”傳統搜尋。現在，Google AI Overviews、ChatGPT Browse、Perplexity、Claude、Gemini等平台每天要處理數億次查詢。Gartner預測，到2026年，傳統搜尋引擎流量將因AI聊天介面的興起下降25%。伴隨著搜尋的衰落，廣告行銷的邏輯正在發生巨大的變化。二十多年來，SEO一直是在搜尋邏輯下提升網路曝光度的最佳策略，市場規模一度超過800億美元。傳統SEO拼的是搜尋排名，排名由基於關鍵詞匹配度、內容深度和廣度、反向連結、使用者體驗參與度等因素的網站索引決定。而到了AI時代，這套邏輯玩不轉了。使用者提問對象變成了ChatGPT、Claude、Gemini，內容不再通過網頁點選，而是直接生成答案。這意味著：你不能再只關心搜尋排名，而是要關注“模型記不記得你”或者說“是否願意主動提你”。如果你的內容沒被AI“記住”，你就輸了。於是，一種新的廣告範式正在興起，它不再由頁面排名驅動，而是由語言模型驅動，這就是生成引擎最佳化(GEO)。一個案例說明GEO的力量：在DeepSeek、Claude或豆包裡問“什麼AI玄學產品好”，某F產品頻頻被推薦；再用GPT、Gemini Deep Research或Kimi-Research做橫向調研，它依然是標竿案例。GEO的價值在於，它決定了使用者在AI回答裡能否“看見”你。而這一變化，正在催生一批新的創業公司。其中的典型代表是Profound。Profound定位為企業級GEO工具，目前已經服務了500多家企業、超過2000名行銷人員，覆蓋金融、B2B SaaS、快消、零售等多個行業。客戶的反饋非常直接：AI可見度提升後，新增收入往往能達到數十萬美元，而且能夠清晰追溯到AI助手的推薦。Profound專為AI環境而生，支援多語言GEO分析與主動爬蟲管理。簡單來說，它會先弄懂AI怎麼想，再“教”AI怎麼答。為了搞懂AI的回答邏輯，公司推出了三項監控工具：1.答案引擎洞察（Answer Engine Insights），即時抓取AI怎麼“嘴”品牌；2.代理分析（Agent Analytics），看清各路AI爬蟲如何拆品牌的網站、讀品牌的內容；3.對話檔案總管（Conversation Explorer），扒出全球使用者在問AI什麼、缺什麼。他們很快發現了一個規律：在高權重平台（Reddit、YouTube、LinkedIn、Medium）發佈內容，更容易被AI引用。Profound資料顯示，Reddit是所有主流模型中被引用次數最多的平台，Reddit最新財報引用了這條結論。▲Reddit最新財報引用了Profound知道了AI的回答邏輯，下一步是生產足夠多能讓AI引用內容。為此，Profound提供一站式“寫給機器人看”的內容打包服務：對比稿、社媒帖、落地頁，全都為AI調過味。經過客戶實測，品牌被AI推薦的次數最高能翻7倍。今年7月，Profound又上線主動最佳化功能，包括：模擬人類提問，預測那些內容更容易被AI推薦；輸出結構化最佳化建議；一旦品牌被AI錯誤分類，立即預警並給出修正方案。這樣一來，行銷人員能在同一後台完成“內容生產—發佈—監控—調優”的閉環。過去需要幾個月、動輒幾十人團隊的GEO戰役，現在只要一杯咖啡的工夫。目前，Profound的定價：Pro版：499美元/月，含200條日提示、2.4萬條月回答、3個席位、2個月資料保留及核心功能；Enterprise版：定製訂價，支援多國多語言、無限制資料深度與保留期，配備專屬策略師和代理商級支援。/ 02 / 誰在教AI“認識”品牌？六家GEO公司的答案當前市場上，很多號稱GEO的服務，本質上還是在走SEO的老路：以關鍵詞展示為核心、靠代理模式拉客戶，說白了是“萬詞霸屏”與“快排”的翻版。這類方法或許能短期沖排名，但並不能真正解決品牌在AI對話中的可見性與品牌性建構問題。真正的新一代GEO玩家，不再追逐點選量，而是專注於“教AI如何理解、信任並主動推薦品牌”。它們的產品大體分為幾類：幫品牌做內容、盯AI、跑沙盤、做本地化，或者將SEO原則與GEO策略結合。在這裡，烏鴉君梳理了一些有特點的GEO公司，值得重點關注：1.Contently：把內容做成“問題答案”2024年收入口徑在2150萬~5380萬美元之間，累計融資700萬~1900萬美元。這是一個一站式內容行銷平台，擁有16萬+稽核過的記者與創作者資源，幫助企業完成選題、審稿、合規與發佈。亮點在於，它能把內容加工成“直接回答問題”的結構，讓AI更容易呼叫，從而提升流量與轉化。公司宣稱，可讓AI帶來的流量提升42%。2.AthenaHQ：SEO服務團隊的GEO儀表盤2025年6月，公司了完成220萬美元種子輪融資，YC、Amino、Red Bike等參與。其平台能即時監控品牌在AI回答中的“引用率”與“精準率”，並將“遺漏/錯引”的問題轉化為可執行工單，交給SEO/內容團隊閉環處理，支援ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexity等六大引擎。創始團隊來自Google Search與DeepMind，目前已服務100+中大型客戶。3.PeecAI：輕量化GEO套件2025年4月，PeecAI獲得了190萬美元Pre-Seed，7月又融520萬歐元，成立僅5個月。其定位是中小企業的輕量工具包：每月120歐元，提供AI可見度追蹤器（visibility tracker），並按周輸出PDF摘要報告。相比重度方案，它更適合預算有限的SMB。4.RankScale：LLM沙盤模擬RankScale提供LLM搜尋引擎的“沙盤”環境，可模擬ChatGPT4o、Claude3、Gemini2等的回答表現，並支援A/B測試與內容架構最佳化。該工具還具備爬蟲檢測和每小時資料更新的能力，尤其適合代理機構、內容創作者與技術型行銷團隊進行快速試錯。5.OtterlyAI：49美元的“錯誤資訊哨兵”2025年3月，公司獲得了400萬美元種子輪融資，Mayfield領投。OtterlyAI主打“錯誤資訊捕手”，其GEO稽核模組基於30個可見性因素即時評分。金融、醫療等強監管行業常用它來抓取AI回答中的過時或有害陳述，並生成角色感知報告。49美元起，小團隊能用得起。6.MarketMuse：GEO權威分模型2024年，MarketMuse的收入約890萬美元，累計融資1000萬美元股權+275萬美元債務。特色是將GEO融入內容工作流：通過“主題權威分”量化品牌在某領域的競爭力，再輸出缺口內容計畫，並落地到寫作/最佳化任務。monday.com使用後，自然流量增長了15倍。總的來說，GEO賽道才剛剛起步，但方向已十分清晰：GEO則在系統性提升品牌AI世界的存在感和信任感。紅杉對Profound的押注，可能只是序章。隨著AI重塑資訊分發，整個行銷生態的底層邏輯正在被徹底改寫。 (烏鴉智能說)

全球頂級風投——紅杉資本前兩天領資了一家叫 Profound 的美國公司，融資3500萬美元，這輪融資後，他們總共拿到了5850萬美元。不出意外的話Profound應該是全球第一家被知名風投投資的GEO公司，紅杉資本也是首批押注GEO賽道的公司。這家公司去2024年8月才拿到種子輪投資350萬，這還不到一年又拿到3500萬投資，實屬罕見。(圖為Profound CEO在拿到融資後，還上美國財經電視了)紅杉資本為什麼投資Profound?(1)Profound的團隊背景很硬，他們很多員工之前在uber、微軟、openAI、Amd這種大公司工作做。而且他們已經簽了不少大客戶，比如美國銀行、DocuSign、Indeed等。(松松可以理解為紅杉資本本質上投資的還是“人”，而不是“產品”)。(2)因為美國有5%-6%的流量來自AI，而且增長非常快，一般流量來自ChatGPT、Perplexity 這類AI助手裡。(注但目前國內還沒有一個靠譜的資料證明AI流量有多少)(資料顯示2025年1月至5月，美國的AI會話增長了527%)(3)Profound的老闆以前是做“網紅行銷的”類似國內的MCN機構，也是幫品牌方、大V弄粉絲、對接資源的公司。而在2024年初，他們做了一個平台叫Profound的動態分析平台，專門粉絲在美國常見的AI搜尋裡的資料，比如常見問題是什麼?出現頻率有多少?等等。Profound搞了一個GEO平台這個平台說白了就是個資料分析、監控系統，他會監控ChatGPT、Perplexity、Gemini這些AI平台裡的資料和表現，確保品牌在使用者提問時被優先推薦。如下圖所示：（圖為Profoun的後台截圖）Profound會想模擬普通人向AI平台提問，然後記錄AI的回答。通過這些回答進行分析，看看品牌方有麼有被提到。最後系統會根據自身資料+AI模型公開文件，預測那些內容更容易被AI推薦。這種方式在美國是合規的，但是不知道搬運到國內，會不會被主流AI平台給遮蔽?展望國內的GEO行業(1)Profound之所以能短時間搞到這麼多大客戶，還是跟創始團隊有很大關係，他們的背景很硬。當然也有趨勢：就是使用者使用Google/bing搜尋的次數越來越少了。(2)隨著通義千問、文心一言、deepseek、騰訊元寶等AI平台的普及，AI搜尋會成為使用者獲取資訊的新入口。(3)Profound最開始的功能只是監控資料，但後面升級成主動教AI怎麼回答問題了。所以，國內的GEO需要把官網、社交媒體、使用者評論、產品資訊統統投喂給AI才行。(4)但國內AI平台對抓取資料非常嚴格，搞不好還要去踩縫紉機，需要合法採集資料。(5)松松認為GEO在國內認知普遍沒有，還在市場教育階段，中小企業基本不會投入預算，大企業則更容易成為早期嘗試者，尤其是金融、教育高利潤行業，盧松松之前寫過類似的的文章了，大家可以看看。(6)目前國內做GEO的公司大多以之前SEO公司轉型而來，GEO模式還是SEO思維為主，有點類似萬詞霸屏、SEO快排，效果評估多以關鍵詞展示次數為主，商業模式偏向招代理，而非真正基於AI最佳化品牌在生成式搜尋中的可見性。(國內的GEO收費模式依然沿用了SEO思路，以預存招代理為主)(Profound的收費模式是兩種499美刀的標品和企業定製版)(7)國內的GEO更多的是“關鍵詞堆砌”，真正像Profound那樣教AI怎麼提到你的品牌的案例還少。寫在最後：隨著美國Profound公司拿到了投資，也說明美國的GEO市場已經開始爆發了，頂級風投重金押注。相比之下國內的GEO還在市場教育階段，而且國內的風投目光主要聚焦在新能源、機器人賽道，GEO的熱度比美國差遠了，真正像Profound這樣系統化佈局的案例很少。 (盧松松)

傳統搜尋最佳化正走向終結！a16z 剛剛發佈了一篇關於 GEO（Generative Engine Optimization）的深度文章，直接宣告了 SEO 時代的終結。在 ChatGPT、Perplexity 和 Claude 的時代，生成式引擎最佳化正在成為品牌可見度的新玩法。這不是在鑽演算法的空子——而是要被 AI 引用。贏得 GEO 的品牌不僅僅會出現在 AI 的回答中，它們將塑造這些回答。從連結到語言模型傳統搜尋建立在連結之上，而 GEO 建立在語言之上。在 SEO 時代，可見度意味著在搜尋結果頁面上排名靠前。頁面排名由關鍵詞匹配、內容深度和廣度、反向連結、使用者體驗參與度等因素決定。但今天，隨著 GPT-4o、Gemini 和 Claude 等大語言模型成為人們尋找資訊的介面，可見度意味著直接出現在答案本身中，而不是在結果頁面上排名靠前。查詢方式也在改變。AI 原生搜尋正在 Instagram、Amazon 和 Siri 等平台上變得碎片化，每個平台都由不同的模型和使用者意圖驅動。查詢變得更長（平均 23 個詞，而傳統搜尋只有 4 個詞），會話更深入（平均 6 分鐘），響應因上下文和來源而異。資料顯示，傳統搜尋正在被多重力量擠壓。Google 的全球份額已降至 89.6%（2025 年 4 月），這是 10 年來首次跌破 90%。更令人擔憂的是，美國和歐洲約 59% 的搜尋以零點選結束，這意味著使用者直接從搜尋結果頁獲得答案，無需訪問任何網站。與此同時，生成式 AI 的崛起速度驚人。ChatGPT 已達到每日 10 億查詢、8 億周活躍使用者（2025 年 5 月）。美國調查顯示，把 ChatGPT 當作主要搜尋工具的使用者比例從 2023 年 6 月的 8% 增長到 2024 年 9 月的 18%，而 Google 同期從 80% 降至 74%。與傳統搜尋不同，大語言模型會記憶、推理，並以個性化的多源綜合方式響應。這從根本上改變了內容的發現方式和最佳化需求。傳統 SEO 獎勵精確性和重複性；生成式引擎則優先考慮組織良好、易於解析且意義密集（而不僅僅是關鍵詞）的內容。像「總結來說」這樣的短語或要點格式有助於大語言模型有效地提取和再現內容。值得注意的是，大語言模型市場在商業模式和激勵機制方面也與傳統搜尋市場有著根本性的不同。像Google這樣的經典搜尋引擎通過廣告將使用者流量貨幣化；使用者用自己的資料和注意力付費。相比之下，大多數大語言模型都是付費訂閱服務。這種結構性轉變影響了內容的引用方式：模型提供商沒有太多動力去展示第三方內容，除非它能為使用者體驗增值或強化產品價值。與此同時，大語言模型介面價值的一個新興訊號是外部點選量。例如，ChatGPT 已經在向數萬個不同的域名傳送引薦流量。社區型應用的搜尋擠壓力傳統搜尋引擎不僅面臨 AI 的衝擊，還要應對社區型應用的蠶食。抖音的月搜尋量已達 200 億，約為百度的六分之一，且仍在快速增長。僅在房產場景，抖音單年搜尋量就達到 45 億次。小紅書的日均搜尋次數達 6 億（2024 年第四季度），較 2023 年翻倍。微信搜一搜月活躍使用者 8 億，日活躍使用者約 1 億，年增長率超過 20%。在海外，41% 的美國網民使用 TikTok 作為搜尋工具，在 Z 世代中這一比例高達 64%。近 10% 的 Z 世代首選 TikTok 而非 Google 進行搜尋。這些資料清晰地表明：搜尋池正在碎片化，Google、百度、Bing 雖然仍然重要，但流量已被社區內搜尋和 AI 答案大幅稀釋。從排名到模型相關性現在不再只是點選率的問題，而是引用率：你的品牌或內容在模型生成的答案中被引用或用作來源的頻率。在 AI 生成輸出的世界中，GEO 意味著最佳化模型選擇引用的內容，而不僅僅是你是否出現在傳統搜尋中或出現在那裡。這種轉變正在重塑我們定義和衡量品牌可見度和表現的方式。新平台如 Profound、Goodie 和 Daydream 已經出現，使品牌能夠分析它們如何出現在 AI 生成的響應中，跟蹤模型輸出中的情緒，並瞭解那些發佈者正在塑造模型行為。這些平台通過微調模型來反映品牌相關的提示語言，策略性地注入頂級 SEO 關鍵詞，並大規模運行合成查詢。然後將輸出組織成可操作的儀表板，幫助行銷團隊監控可見度、消息一致性和競爭聲音份額。加拿大鵝（Canada Goose）使用了這樣的工具來深入瞭解大語言模型如何引用該品牌——不僅僅是在保暖或防水等產品特性方面，還包括品牌認知本身。收穫的見解不是關於使用者如何發現加拿大鵝，而是模型是否會自發地提到該品牌，這是 AI 時代無提示認知的指標。這種監控正變得與傳統 SEO 儀表板一樣重要。像 Ahrefs 的品牌雷達這樣的工具現在可以跟蹤 AI 概覽中的品牌提及，幫助公司瞭解它們是如何被生成式引擎框定和記憶的。Semrush 也有一個專門的 AI 工具包，旨在幫助品牌跟蹤跨生成式平台的感知，最佳化 AI 可見度的內容，並快速響應大語言模型輸出中的新興提及，這表明傳統 SEO 玩家正在適應 GEO 時代。我們正在見證一種新型品牌策略的出現：不僅要考慮公眾的感知，還要考慮模型中的感知。你如何被編碼到 AI 層中是新的競爭優勢。當然，GEO 仍處於實驗階段，就像 SEO 的早期一樣。GEO 的概念在 2023 年由 arXiv 首次提出，目標是「被生成式答案引用」而非排名。每次重大模型更新，我們都有可能重新學習（或忘記）如何最好地與這些系統互動。就像Google的搜尋演算法更新曾經導致公司爭先恐後地應對排名波動一樣，大語言模型提供商仍在調整其模型引用內容的規則。GEO 工具的出現這不僅僅是工具的轉變，這是一個平台機會。最引人注目的 GEO 公司不會止步於測量（監測和分析品牌在 AI 生成內容中的表現）。它們將微調自己的模型，從數十億個跨垂直領域的隱式提示中學習。它們將擁有整個循環——洞察、創意輸入、反饋、迭代——通過差異化技術不僅觀察大語言模型行為，還塑造它。在 GEO 中獲勝的平台將超越品牌分析，提供行動的基礎設施：即時生成活動，最佳化模型記憶，並隨著大語言模型行為的變化每天迭代。這些系統將是可操作的。這解鎖了比可見度更廣泛的機會。如果 GEO 是品牌確保在 AI 響應中被引用的方式，那麼它也是管理與 AI 層本身持續關係的方式。GEO 成為與大語言模型互動的記錄系統，允許品牌跨生成式平台跟蹤存在、表現和結果。擁有這一層，你就擁有了背後的預算。這就是壟斷潛力：不僅僅是提供洞察，而是成為管道。如果 SEO 是一個去中心化的、與資料相鄰的市場，那麼 GEO 可以是相反的——中心化的、API 驅動的，並直接嵌入到品牌工作流程中。最終，GEO 本身可能是最明顯的切入點，特別是當我們看到搜尋行為的轉變時，但最終，它實際上是進入更廣泛的效果行銷的切入點。為 GEO 提供動力的相同品牌指南和對使用者資料的理解可以為增長行銷提供動力。各方反應Rob Cortinas(@RobCortinas) 指出了一個關鍵問題：被引用是不夠的，因為這仍然導致比傳統搜尋少 96% 的點選率。我們需要將大語言模型抓取網站的行為貨幣化。這些資料顯然很有價值（參見 OpenAI/NewsCorp 2.5 億美元的交易）。如果你是線上發佈商，你需要替換你的廣告收入。Lewis Joel Horne(@lewisjhorne) 分享了他的經驗：建構了一個自動化的 GEO 產品，基本上只是用 Bing 索引，然後生成結構化資料並將 json-ld 傳送到 IndexNow。然後決定它永遠不會讓我與 Marc 會面，所以放棄了它。也許應該重新拾起它。Sanket Nadhani(@sanketnadhani) 則推出了他們的解決方案：這種轉變是真實的。我們已經看到品牌難以理解像 ChatGPT 這樣的大語言模型如何「看待」他們的頁面。我們建構了 AI Page Ready 來幫助行銷人員和 SEO 稽核他們的內容以實現 AI 可發現性。larsen(@nielsmeibom) 透露了他們的研究成果：在 https://www.ondineai.com/ 我們逆向工程了大量的大語言模型來源資料集，發現不同大語言模型之間在偏好上存在很多差異——從內容類型、DA、新近度、排名，甚至 URL。品牌有很多機會增加他們的可見度。Laid Back Llama(@lbllamacom) 則持不同觀點：這項研究有很多謬誤，說傳統 SEO 將被 GEO 取代是純粹的愚蠢，你根本不知道你在說什麼。是的，你需要出現在大語言模型中，但你需要傳統 SEO 來做到這一點，沒有它你不能。Raman Sharma(@rasharm_) 提供了深入的見解：我最大的收穫是，核心產品行銷——講故事、定位、差異化、清晰闡述用例場景和不無聊的客戶故事——即使在漏斗頂部（如果我們還能這樣稱呼它）也將發揮更大的作用。產品故事講述的質量（顯然與客戶需求相關）將是 AI 是否（或是否）突出你的最重要因素。對品牌和市場團隊來說，這意味著需要重新思考策略——先做可被引用的「事實節點」：結構化資料、權威背書、可驗證研究，讓大語言模型更願意引用你——這就是 GEO 的核心。同時，社區原生內容即「新 SEO」：短影片筆記、小程序、公眾號文章，直接佔據使用者搜尋的「第一現場」。資料顯示，32% 的美國成人在一周內使用過生成式 AI。Perplexity 在發佈一年內就達到了月活躍使用者 1000 萬、5 億查詢，估值攀升至 80 億美元。Gemini 也已經擁有 3.5 億月活躍使用者（2025 年 3 月）。時機很重要。搜尋才剛剛開始轉變，但廣告資金流動很快，特別是當存在套利機會時。在 2000 年代，那是Google的 Adwords。在 2010 年代，那是 Facebook 的定位引擎。現在，在 2025 年，是大語言模型和幫助品牌導航其內容如何被這些模型攝取和引用的平台。換句話說，GEO 是進入模型思維的競爭。在 AI 成為商業和發現的前門的世界裡，行銷人員需要思考的問題是：模型會記住我嗎？ (AGI Hunt)