风口起飞，资本重仓：「Profound」怎么就成了GEO标杆？

AI席卷营销领域之际，GEO赛道愈发红火。在这场风口中，大洋彼岸的初创公司Profound成了国内众多投资者、同行紧盯的“竞品”。

不少GEO服务商向「深响」表示，早期曾参考Profound的做法打磨自身产品、服务，比如效仿其数据驱动GEO优化技术路线；还有初创GEO企业创始人透露，正是看到Profound顺利拿下多轮融资、积累不少客户，才坚信GEO行业隐藏巨大商业机会。

Profound的成长速度的确令人“眼红”。

成立短短一年，Profound先后完成三轮融资，总融资额超过5850万美元，其中A、B轮融资仅间隔3个月。股东包括Kleiner Perkins、红杉资本、Saga VC等知名机构，其中Kleiner Perkins连续参与了A、B轮融资。业务层面，Profound也顺利拿下美国银行、Indeed等头部客户，并入选TechCrunch“2024年最具颠覆性的51家初创公司”。

在业内，Profound仿佛成了一个绕不过的名字，这也愈发引起我们的好奇。深挖之下，疑问随之而来：Profound的成功，是可复制样本，还是特殊条件下的偶然产物？在AI模型迭代不断加速的背景下，GEO服务商真能靠“读懂AI”持续提供稳定的优化服务吗？激烈的市场竞争中，什么才是GEO服务商的护城河？

监测+创作+定制服务，

Profound“三板斧”

Profound成立于2024年，其创始团队是标准的“跨界组合”。

创始人兼CEO James Cadwallader是网红营销机构Kyra的联合创始人，常年和《财富》500强企业合作，敏锐地发现了AI时代品牌的营销痛点：很多企业把大量预算砸在传统营销渠道，AI可见度低迷，GEO服务存在巨大空缺。CTO Dylan Babbs则是Uber资深工程师，有丰富的产品研发经验。

营销“老炮”+大厂工程师的组合，正好满足AI营销“技术+市场”的能力需求。二人发挥人脉优势，从AMD、微软、OpenAI等大厂挖角人才，快速打造“监测+创作+定制化”服务体系。

James Cadwallader（左）与Dylan Babbs（右）图源：Sequoia Capital

首先，数据监测是Profound最成熟、最受客户欢迎的服务，主要包括Answer Engine Insights (答案引擎洞察)、Agent Analytics (智能体分析)、Conversation Explorer（对话探索器）等工具。

这些工具功能各有侧重，但底层逻辑一致：提供AI大模型推理逻辑、信源偏好、品牌AI可见度（AI Visibility）的量化洞察，让品牌看清自己在AI生态的位置。

金融科技公司Ramp就受益于这项服务。成立于2019年的Ramp主要提供数字化财务管理解决方案，如企业费用管理、账单支付等，此前主要依靠传统搜索引擎获取流量，AI可见度低迷。

通过Profound的Answer Engine Insights，Ramp了解到AI更倾向于引用与自动化、人工智能、金融软件对比相关的内容，专门创建了两个适配AI抓取习惯的官网页面。效果立竿见影：一个月内，这两个页面就获得了超过300次AI引用，Ramp的AI可见度从3.2%上升至22.2%，在应付账款应用垂类的排名从第19名升至第8。

率先提出“可量化监测”理念，解决了品牌面对AI模型时的“黑箱”困惑，是Profound监测服务核心亮点。小时级的数据刷新能力，则在响应速度上确立了较高的行业标准。

Ramp AI可见度提升 图源：Profound官网

其次，是内容创作服务，主要包括AEO内容创作模板、数据驱动内容创作简报等，前者主要生成符合AI抓取习惯的文章、产品文案，后者则基于AI平台偏好，向客户提供内容创作建议。

专注提供无代码自动化平台的SaaS企业Zapier，正是通过Profound的内容创作服务，快速完成在AI生态的占位。

通过合作，Zapier打通Profound的API接口和内部数据仪表盘，组建全新的AEO团队，围绕Profound提供的AI偏好主题、事实数据引用、语义逻辑等信息生产对应内容。优化后，Zapier通过AI应用获取的流量激增三倍，主流大模型Citation Rank（引用排名）提升12%。

“低门槛”和完善的服务链路，是Profound的优势。一方面，其AEO模板、创作简报不需要太多技术基础，且可与客户内部系统兼容、打通，让客户快速上手；另一方面，监测与创作服务紧密结合，通过上游数据把控创作方向，提高稳定性。

Zapier AI引用排名上升 图源：Profound官网

此外，还有一站式、定制化服务，主要包括多Agent协同的大型营销活动策略，以及整合监测-创作-分发-归因的全链路解决方案。

这类服务瞄准行业竞争大、AI渗透率强的企业。客户的需求很直接：快且准。既要快速完成部署、抓住转瞬即逝的机会窗口，又要在复杂的行业分支中找准自身定位。

比如人力资源服务平台1840.Co.，身处Toptal、Upwork等头部玩家占据主导地位的远程人力资源服务领域，用户心智处于天然弱势，传统营销方式效果有限。

采用Profound的服务后，1840.Co.先通过监测系统扫描大模型信源偏好、采信原则，发现AI更倾向于引用简短的对比列表，直接陈述“为什么选择我们”等常见问题的内容；随后针对性创作、发布博客论文，两周内AI可见度便从0%提升至6%，一个月内上升11%；再通过Profound追踪工具监测AI引用数据变化、定期调整内容，确保优化效果持续性。

1840.Co. AI可见度上升 图源：Profound官网

完整的服务板块之外，Profound也采取了更精准的分层定价策略：针对初创企业与中小企业的“Lite服务”，定价499美元/月，提供基础的监测、创作辅助；针对大品牌的复杂需求，则提供包含专属AEO策略师、全平台监测、个性化内容创作及24小时支持的高端服务，单次议价。

通过分层定价，Profound实现对不同规模企业客户的覆盖，最大化提升市场份额。跑通“洞察-创作-交付-归因”的服务链路，不仅能确保单个项目的优化效果，也能延伸业务边界、提高客户黏性，在较短时间内完成原始客户积累和商业模式验证，自然能收获资本垂青。

风口之上：

资本为何偏爱Profound？

然而，Profound在资本层面的成功，并非全靠自身表现，更是“天时地利人和”多重因素叠加的结果，而这种叠加效应难以被简单“克隆”。

天时是指难以复刻的先发优势。

Profound成立的2024年，恰是生成式AI普及率、用户规模飙升的关键节点，GEO赛道处于“认知启蒙期”，市场几乎一片空白。

根据摩根士丹利的调查 ，截至当年9月，美国生成式AI月使用率达35%-40%，同比增长超10%。Profound股东之一、Saga Ventures联合创始人Max Altman曾表示，市场对GEO的需求远超预期。红杉资本也指出，投资Profound的核心逻辑，是其抓住了AI营销从“关键词时代”向“意图时代”转型的窗口。

地利是AI投资风口下，华尔街资本严重的“FOMO”心态。

2024-2025年是全球AI投资“黄金期”，据数据公司Dealroom报告，2024年全球AI领域投资超1100亿美元，同比大涨62%，AI营销也是资本抢注的核心赛道。在这一背景下，资本亟需跑圈圈地、押注未来潜力，对Profound这种头部服务商尤为看重。

人和则是指Profound自身的能力与案例积累，这也是资本信心来源。

作为行业内最早建立完整“洞察-创作-交付-归因”体系的服务商之一，Profound的“三板斧”胜在准确切中品牌痛点，并迅速积累了Ramp、Airbyte、1840.Co.等合作案例，证明自身服务价值。

Profound部分客户 图源：Profound官网

对比之下，中外GEO行业成长轨迹存在明显差异，这也是国内一众同行无法全盘复刻Profound服务体系、发展路径的核心原因。

首先是发展节奏错位。

Profound成立时，海外AI大模型（ChatGPT、Perplexity、Gemini等）已进入稳定迭代期，品牌AI营销需求持续上升。据贝恩公司统计，当时美国超80%企业认为生成式AI项目符合预期效果，平均预算激增至千万美元。而国内GEO行业起步相对稍晚，比如易观分析等机构在报告中将2025年视为“GEO元年”。

成熟的生态环境是Profound快速落地服务、验证效果，进而获得资本与客户的认可的基础，符合“技术驱动-效果验证-资本扩张”的发展逻辑。

美国企业AI项目平均预算 图源：贝恩公司

其次是技术环境差异。

数据洞察、效果归因都高度依赖大模型开放接口，自研Agent也需要底层大模型的支持。这方面，美国有其特殊生态，模型开放接口相对完善，如LLaMA坚定走开源路线，早期绝大部分初创企业的模型都是基于其进行微调、集成。

最后是内容生态差异。

海外GEO优化的目标路径相对统一，遵循“构建权威信源，获得AI信任”的主流策略，有成熟的权威媒体资源，且品牌普遍注重官方渠道建设。Profound和Ramp、Airbyte等客户的合作中，官网内容优化都是重要环节。而国内的媒体环境、内容生态和AI模型信源偏好更为复杂，这给服务商在起步阶段带来了更多挑战。

对于国内服务商而言，与其盲目跟随Profound模式，更重要的是看清当下局面：先发优势早已不再、海外经验无法照搬、资本态度瞬息万变，GEO前路何在？

热闹之外：

GEO服务商的天花板有多高？

事实上，Profound的成功具有很大偶然性，其成长模式绝非“无懈可击”。随着市场、技术层面的挑战不断激化，更多深层次矛盾正在浮出水面。

一方面，Profound的核心技术并不具备高度排他性与不可复制性，护城河远没有想象中稳固——这也是众多GEO服务商的共性问题。

Profound的技术布局仍受限于传统搜索、监测技术架构内，只是针对AI规则进行“内部优化”，缺乏真正“颠覆性技术变革”。比如Agent Analytics等监测服务，底层技术是爬虫，准确率受AI模型开放程度、迭代速度影响很大。

而随着主流大模型的底层技术架构差异不断拉大，训练数据、语义理解逻辑的迭代速度加快，第三方服务商的监测系统越来越难适配所有模型。

Profound Agent Analytics 图源：Profound官网

另一方面，市场竞争日趋激烈。

除了扎堆涌现的初创企业外，传统SEO服务商、公关/广告代理商也纷纷加入GEO大军。

老牌SEO服务商Semrush被Adobe收购后，推出“Semrush One”，整合SEO与GEO的可见性解决方案；Ahrefs也增加了大量AI工具包，比如Brand Radar（品牌雷达）等，直接对标Profound的监测服务。

值得一提的是，Ahrefs CMO Tim Soulo曾“阴阳”Profound“与其他GEO初创企业并无明显区别”，直戳其缺乏技术壁垒的痛点，火药味拉满。

更重要的是，AI大模型企业也瞄准广告生意。根据 The Information 年初报道，OpenAI广告业务ARR（年经常收入）已突破1亿美元，并计划在今年晚些时候推出自助广告后台，目前已吸引沃尔玛、塔吉特等客户。

大模型公司一旦卷入竞争，或为了保障自身优势而修改数据开放政策，无疑会给GEO行业带来难以预测的巨大“变量”。

Semrush One服务 图源：Semrush官网

面对市场与技术的双重挑战，GEO服务商的核心任务，早已不是“读懂AI”、“讨好AI”，适应AI模型、算法的快速迭代，构建属于自己的核心技术护城河，实现长期可持续发展才是关键。

自研核心技术不可或缺，包括Profound在内的头部服务商，正通过自研垂直模型、搭建自有数据库等方式，完善自主技术体系。

此外，后发玩家正努力寻找差异化路线：或深耕垂直领域，针对金融、3C、文旅等特定行业，构建专属知识图谱与定制方案；或聚焦新风口，比如多模态内容优化、AI Agent生态嵌入等，避开红海竞争，抢未来机会窗口。

GEO从来不是一个短期逐利行业。Profound的走红与发展瓶颈，正是行业的微观缩影：先发红利可以快速赢得资本欢心、积累核心客户，但无法抵御技术迭代、竞争激化的长期冲击。

于客户而言，GEO核心价值并非“AI可见性的短期提升”，而是帮助品牌实现“AI时代的长期价值建设”；对行业自身来说，最重要的也不是眼前的资本狂欢，而是找准长期价值路径。

唯有跳出“读懂AI”“适配AI”的被动层面，学会“超越AI”——超越被动适配的思维，构建自主可控的技术体系；超越同质化竞争，找到差异化的发展定位；跳出短期利益的博弈，回归服务本质，才能把未来的路走得更扎实。

本文来自微信公众号“深响”（ID：deep-echo），作者：林之柏，36氪经授权发布。