風口起飛，資本重倉：「Profound」怎么就成了GEO標桿？

??深響原創 · 作者｜林之柏

AI席卷營銷領域之際，GEO賽道愈發紅火。在這場風口中，大洋彼岸的初創公司Profound成了國內眾多投資者、同行緊盯的“競品”。

不少GEO服務商向「深響」表示，早期曾參考Profound的做法打磨自身產品、服務，比如效仿其數據驅動GEO優化技術路線；還有初創GEO企業創始人透露，正是看到Profound順利拿下多輪融資、積累不少客戶，才堅信GEO行業隱藏巨大商業機會。

Profound的成長速度的確令人“眼紅”。

成立短短一年，Profound先后完成三輪融資，總融資額超過5850萬美元，其中A、B輪融資僅間隔3個月。股東包括Kleiner Perkins、紅杉資本、Saga VC等知名機構，其中Kleiner Perkins連續參與了A、B輪融資。業務層面，Profound也順利拿下美國銀行、Indeed等頭部客戶，并入選TechCrunch“2024年最具顛覆性的51家初創公司”。

在業內，Profound仿佛成了一個繞不過的名字，這也愈發引起我們的好奇。深挖之下，疑問隨之而來：Profound的成功，是可復制樣本，還是特殊條件下的偶然產物？在AI模型迭代不斷加速的背景下，GEO服務商真能靠“讀懂AI”持續提供穩定的優化服務嗎？激烈的市場競爭中，什么才是GEO服務商的護城河？

監測+創作+定制服務，Profound“三板斧”

Profound成立于2024年，其創始團隊是標準的“跨界組合”。

創始人兼CEO James Cadwallader是網紅營銷機構Kyra的聯合創始人，常年和《財富》500強企業合作，敏銳地發現了AI時代品牌的營銷痛點：很多企業把大量預算砸在傳統營銷渠道，AI可見度低迷，GEO服務存在巨大空缺。CTO Dylan Babbs則是Uber資深工程師，有豐富的產品研發經驗。

營銷“老炮”+大廠工程師的組合，正好滿足AI營銷“技術+市場”的能力需求。二人發揮人脈優勢，從AMD、微軟、OpenAI等大廠挖角人才，快速打造“監測+創作+定制化”服務體系。

James Cadwallader（左）與Dylan Babbs（右） 圖源：Sequoia Capital

首先，數據監測是Profound最成熟、最受客戶歡迎的服務，主要包括Answer Engine Insights (答案引擎洞察)、Agent Analytics (智能體分析)、Conversation Explorer（對話探索器）等工具。

這些工具功能各有側重，但底層邏輯一致：提供AI大模型推理邏輯、信源偏好、品牌AI可見度（AI Visibility）的量化洞察，讓品牌看清自己在AI生態的位置。

金融科技公司Ramp就受益于這項服務。成立于2019年的Ramp主要提供數字化財務管理解決方案，如企業費用管理、賬單支付等，此前主要依靠傳統搜索引擎獲取流量，AI可見度低迷。

通過Profound的Answer Engine Insights，Ramp了解到AI更傾向于引用與自動化、人工智能、金融軟件對比相關的內容，專門創建了兩個適配AI抓取習慣的官網頁面。效果立竿見影：一個月內，這兩個頁面就獲得了超過300次AI引用，Ramp的AI可見度從3.2%上升至22.2%，在應付賬款應用垂類的排名從第19名升至第8。

率先提出“可量化監測”理念，解決了品牌面對AI模型時的“黑箱”困惑，是Profound監測服務核心亮點。小時級的數據刷新能力，則在響應速度上確立了較高的行業標準。

Ramp AI可見度提升 圖源：Profound官網

其次，是內容創作服務，主要包括AEO內容創作模板、數據驅動內容創作簡報等，前者主要生成符合AI抓取習慣的文章、產品文案，后者則基于AI平臺偏好，向客戶提供內容創作建議。

專注提供無代碼自動化平臺的SaaS企業Zapier，正是通過Profound的內容創作服務，快速完成在AI生態的占位。

通過合作，Zapier打通Profound的API接口和內部數據儀表盤，組建全新的AEO團隊，圍繞Profound提供的AI偏好主題、事實數據引用、語義邏輯等信息生產對應內容。優化后，Zapier通過AI應用獲取的流量激增三倍，主流大模型Citation Rank（引用排名）提升12%。

“低門檻”和完善的服務鏈路，是Profound的優勢。一方面，其AEO模板、創作簡報不需要太多技術基礎，且可與客戶內部系統兼容、打通，讓客戶快速上手；另一方面，監測與創作服務緊密結合，通過上游數據把控創作方向，提高穩定性。

Zapier AI引用排名上升 圖源：Profound官網

此外，還有一站式、定制化服務，主要包括多Agent協同的大型營銷活動策略，以及整合監測-創作-分發-歸因的全鏈路解決方案。

這類服務瞄準行業競爭大、AI滲透率強的企業。客戶的需求很直接：快且準。既要快速完成部署、抓住轉瞬即逝的機會窗口，又要在復雜的行業分支中找準自身定位。

比如人力資源服務平臺1840.Co.，身處Toptal、Upwork等頭部玩家占據主導地位的遠程人力資源服務領域，用戶心智處于天然弱勢，傳統營銷方式效果有限。

采用Profound的服務后，1840.Co.先通過監測系統掃描大模型信源偏好、采信原則，發現AI更傾向于引用簡短的對比列表，直接陳述“為什么選擇我們”等常見問題的內容；隨后針對性創作、發布博客論文，兩周內AI可見度便從0%提升至6%，一個月內上升11%；再通過Profound追蹤工具監測AI引用數據變化、定期調整內容，確保優化效果持續性。

1840.Co. AI可見度上升 圖源：Profound官網

完整的服務板塊之外，Profound也采取了更精準的分層定價策略：針對初創企業與中小企業的“Lite服務”，定價499美元/月，提供基礎的監測、創作輔助；針對大品牌的復雜需求，則提供包含專屬AEO策略師、全平臺監測、個性化內容創作及24小時支持的高端服務，單次議價。

通過分層定價，Profound實現對不同規模企業客戶的覆蓋，最大化提升市場份額。跑通“洞察-創作-交付-歸因”的服務鏈路，不僅能確保單個項目的優化效果，也能延伸業務邊界、提高客戶黏性，在較短時間內完成原始客戶積累和商業模式驗證，自然能收獲資本垂青。

風口之上：資本為何偏愛Profound？

然而，Profound在資本層面的成功，并非全靠自身表現，更是“天時地利人和”多重因素疊加的結果，而這種疊加效應難以被簡單“克隆”。

天時是指難以復刻的先發優勢。

Profound成立的2024年，恰是生成式AI普及率、用戶規模飆升的關鍵節點，GEO賽道處于“認知啟蒙期”，市場幾乎一片空白。

根據摩根士丹利的調查 ，截至當年9月，美國生成式AI月使用率達35%-40%，同比增長超10%。Profound股東之一、Saga Ventures聯合創始人Max Altman曾表示，市場對GEO的需求遠超預期。紅杉資本也指出，投資Profound的核心邏輯，是其抓住了AI營銷從“關鍵詞時代”向“意圖時代”轉型的窗口。

地利是AI投資風口下，華爾街資本嚴重的“FOMO”心態。

2024-2025年是全球AI投資“黃金期”，據數據公司Dealroom報告，2024年全球AI領域投資超1100億美元，同比大漲62%，AI營銷也是資本搶注的核心賽道。在這一背景下，資本亟需跑圈圈地、押注未來潛力，對Profound這種頭部服務商尤為看重。

人和則是指Profound自身的能力與案例積累，這也是資本信心來源。

作為行業內最早建立完整“洞察-創作-交付-歸因”體系的服務商之一，Profound的“三板斧”勝在準確切中品牌痛點，并迅速積累了Ramp、Airbyte、1840.Co.等合作案例，證明自身服務價值。

Profound部分客戶 圖源：Profound官網

對比之下，中外GEO行業成長軌跡存在明顯差異，這也是國內一眾同行無法全盤復刻Profound服務體系、發展路徑的核心原因。

首先是發展節奏錯位。

Profound成立時，海外AI大模型（ChatGPT、Perplexity、Gemini等）已進入穩定迭代期，品牌AI營銷需求持續上升。據貝恩公司統計，當時美國超80%企業認為生成式AI項目符合預期效果，平均預算激增至千萬美元。而國內GEO行業起步相對稍晚，比如易觀分析等機構在報告中將2025年視為“GEO元年”。

成熟的生態環境是Profound快速落地服務、驗證效果，進而獲得資本與客戶的認可的基礎，符合“技術驅動-效果驗證-資本擴張”的發展邏輯。

美國企業AI項目平均預算 圖源：貝恩公司

其次是技術環境差異。

數據洞察、效果歸因都高度依賴大模型開放接口，自研Agent也需要底層大模型的支持。這方面，美國有其特殊生態，模型開放接口相對完善，如LLaMA堅定走開源路線，早期絕大部分初創企業的模型都是基于其進行微調、集成。

最后是內容生態差異。

海外GEO優化的目標路徑相對統一，遵循“構建權威信源，獲得AI信任”的主流策略，有成熟的權威媒體資源，且品牌普遍注重官方渠道建設。Profound和Ramp、Airbyte等客戶的合作中，官網內容優化都是重要環節。而國內的媒體環境、內容生態和AI模型信源偏好更為復雜，這給服務商在起步階段帶來了更多挑戰。

對于國內服務商而言，與其盲目跟隨Profound模式，更重要的是看清當下局面：先發優勢早已不再、海外經驗無法照搬、資本態度瞬息萬變，GEO前路何在？

熱鬧之外：GEO服務商的天花板有多高？

事實上，Profound的成功具有很大偶然性，其成長模式絕非“無懈可擊”。隨著市場、技術層面的挑戰不斷激化，更多深層次矛盾正在浮出水面。

一方面，Profound的核心技術并不具備高度排他性與不可復制性，護城河遠沒有想象中穩固——這也是眾多GEO服務商的共性問題。

Profound的技術布局仍受限于傳統搜索、監測技術架構內，只是針對AI規則進行“內部優化”，缺乏真正“顛覆性技術變革”。比如Agent Analytics等監測服務，底層技術是爬蟲，準確率受AI模型開放程度、迭代速度影響很大。

而隨著主流大模型的底層技術架構差異不斷拉大，訓練數據、語義理解邏輯的迭代速度加快，第三方服務商的監測系統越來越難適配所有模型。

Profound Agent Analytics 圖源：Profound官網

另一方面，市場競爭日趨激烈。

除了扎堆涌現的初創企業外，傳統SEO服務商、公關/廣告代理商也紛紛加入GEO大軍。

老牌SEO服務商Semrush被Adobe收購后，推出“Semrush One”，整合SEO與GEO的可見性解決方案；Ahrefs也增加了大量AI工具包，比如Brand Radar（品牌雷達）等，直接對標Profound的監測服務。

值得一提的是，Ahrefs CMO Tim Soulo曾“陰陽”Profound“與其他GEO初創企業并無明顯區別”，直戳其缺乏技術壁壘的痛點，火藥味拉滿。

更重要的是，AI大模型企業也瞄準廣告生意。根據 The Information 年初報道，OpenAI廣告業務ARR（年經常收入）已突破1億美元，并計劃在今年晚些時候推出自助廣告后臺，目前已吸引沃爾瑪、塔吉特等客戶。

大模型公司一旦卷入競爭，或為了保障自身優勢而修改數據開放政策，無疑會給GEO行業帶來難以預測的巨大“變量”。

Semrush One服務 圖源：Semrush官網

面對市場與技術的雙重挑戰，GEO服務商的核心任務，早已不是“讀懂AI”、“討好AI”，適應AI模型、算法的快速迭代，構建屬于自己的核心技術護城河，實現長期可持續發展才是關鍵。

自研核心技術不可或缺，包括Profound在內的頭部服務商，正通過自研垂直模型、搭建自有數據庫等方式，完善自主技術體系。

此外，后發玩家正努力尋找差異化路線：或深耕垂直領域，針對金融、3C、文旅等特定行業，構建專屬知識圖譜與定制方案；或聚焦新風口，比如多模態內容優化、AI Agent生態嵌入等，避開紅海競爭，搶未來機會窗口。

GEO從來不是一個短期逐利行業。Profound的走紅與發展瓶頸，正是行業的微觀縮影：先發紅利可以快速贏得資本歡心、積累核心客戶，但無法抵御技術迭代、競爭激化的長期沖擊。

于客戶而言，GEO核心價值并非“AI可見性的短期提升”，而是幫助品牌實現“AI時代的長期價值建設”；對行業自身來說，最重要的也不是眼前的資本狂歡，而是找準長期價值路徑。

唯有跳出“讀懂AI”“適配AI”的被動層面，學會“超越AI”——超越被動適配的思維，構建自主可控的技術體系；超越同質化競爭，找到差異化的發展定位；跳出短期利益的博弈，回歸服務本質，才能把未來的路走得更扎實。