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©️深响原创 ·  作者｜林之柏

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

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

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

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

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。