文章來自公眾號：智能涌現(xiàn)

?用自研模型替代人工“猜測”，提供端到端的營銷Agent服務(wù)，為企業(yè)主生產(chǎn)更容易被AI推薦的營銷內(nèi)容，監(jiān)測模型答案效果，增加品牌露出。

近期，「PureblueAI清藍」也正式完成第一輪融資，藍色光標（股票代碼：300058）與英諾天使基金聯(lián)合領(lǐng)投，水木清華校友種子基金跟投，投資金額達千萬元人民幣。

團隊介紹

• 創(chuàng)始人兼CEO魯揚：畢業(yè)于清華大學中文系，擁有20年市場營銷經(jīng)驗。他曾是前字節(jié)跳動火山引擎市場總經(jīng)理和豆包大模型市場負責人，經(jīng)歷了AI大模型從技術(shù)研發(fā)到市場推廣的全過程。此外，他還曾擔任銷售易市場副總裁、京東云市場公關(guān)總經(jīng)理等職務(wù)。

• 聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO王立新博士，博士畢業(yè)于中科院、清華大學博士后。曾任字節(jié)跳動高級算法專家、東源投資首席科學家，有著豐富的機器學習和大模型應(yīng)用的經(jīng)驗。

• 聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO鄒郢路，曾任浙文互聯(lián)AI營銷產(chǎn)品“好奇飛梭”的負責人，所開發(fā)的營銷Agent產(chǎn)品服務(wù)于國內(nèi)車企等眾多企業(yè)。此外，他還曾擔任螞蟻集團國際事業(yè)群技術(shù)專家，從0到1參與了印尼TOP1數(shù)字錢包“DANA”的開發(fā)。

產(chǎn)品及業(yè)務(wù)

如今，用戶從傳統(tǒng)搜索轉(zhuǎn)向AI問答的新趨勢，營銷的戰(zhàn)場也隨之轉(zhuǎn)移。據(jù)Gartner預測，到2028年，傳統(tǒng)搜索引擎的流量將有50%被AI搜索取代。

但AI的“黑箱”特性——答案采信規(guī)則不公開，這讓傳統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗的SEO方法論失靈，這具體體現(xiàn)在：

• 效果不可預測：同樣的方法，優(yōu)化“咖啡哪家好”可以被采納，但到了優(yōu)化“礦泉水哪家好”，可能無論如何都無法完成，企業(yè)主也難以知道原因。

• 平臺差異巨大：同一篇內(nèi)容，可能在DeepSeek上立刻被采納，但在豆包或元寶上會無法搜出。

• 效果不穩(wěn)定：就算成功讓大模型采納，但效果難以持續(xù)，不可預測，也無法復現(xiàn)。

這導致企業(yè)主的營銷ROI根本無法衡量。如今，大模型平臺還沒有任何給出的數(shù)據(jù)接口，沒有反饋效果。對企業(yè)而言，在大模型優(yōu)化上面的錢，其實沒有辦法算ROI，只能按照品牌廣告投放。

傳統(tǒng)SEO服務(wù)商，很大程度是靠“堆量”——即大量鋪設(shè)稿件，來博取平臺收錄模式，很容易被視為制造信息垃圾，污染生態(tài)。

「PureblueAI清藍」更希望用一種量化交易的模式，通過自建模型，深入學習AI平臺的內(nèi)在機制，從而提升品牌的認可度。

具體而言，「PureblueAI清藍」建立了一個端到端模型和Agent產(chǎn)品，讓Agent去學習AI平臺的推薦規(guī)律，替代過往的人工去“猜測”平臺投放測錄的過程。

在這個過程中，「PureblueAI清藍」的系統(tǒng)，會持續(xù)分析那些在AI搜索中被成功推薦的內(nèi)容，讓模型找出這些內(nèi)容背后共有的“特征因子”，讓模型知道什么樣的內(nèi)容結(jié)構(gòu)和特征，能拿到AI平臺更高的采信權(quán)重，用以指導企業(yè)客戶的內(nèi)容生成策略、監(jiān)測模型反饋等等。

比如，當客戶提出優(yōu)化需求（如優(yōu)化“超混架構(gòu)車型推薦”這個搜索意圖）時，清藍的模型不僅會生成一篇營銷稿件，還會計算出權(quán)重最高的發(fā)布平臺組合。

這個過程可能得出反常規(guī)的結(jié)論，例如，PureblueAI清藍曾服務(wù)過一個To B企業(yè)，模型計算出最佳發(fā)布平臺之一是一個傳統(tǒng)意義上的C端平臺，最終，這篇文章發(fā)布當天就被AI引擎引用并置頂。

不僅如此，PureblueAI清藍的服務(wù)鏈條也更長——不只是集中在“發(fā)文”這一動作。在更上游，PureblueAI清藍會幫助客戶建立品牌資產(chǎn)庫，進行用戶意圖挖掘和AI品牌診斷，并結(jié)合企業(yè)自身的品牌與內(nèi)容營銷策略，展開AI口碑營銷，以更好地達成優(yōu)化效果。

鏈條也會延伸到內(nèi)容發(fā)布后。PureblueAI清藍的自研系統(tǒng)，會進行分鐘級的實時監(jiān)控。一旦發(fā)現(xiàn)品牌呈現(xiàn)率或排名因AI平臺算法迭代而突然大幅下跌，系統(tǒng)會立刻啟動干預，讓模型根據(jù)最新的學習結(jié)果，再次進行投放，以維持效果。

「PureblueAI清藍」采用RaaS（按效果付費）的模式，目前主要圍繞品牌效果（如承諾的品牌推薦率、排名率）按月收費。

目前，PureblueAI清藍已服務(wù)了包括汽車、金融、快消以及互聯(lián)網(wǎng)大廠等客戶。以某大廠的Agent產(chǎn)品為例，優(yōu)化后其在Deepseek、豆包等平臺的推薦率和置頂率均從初期的不足30%，提升并穩(wěn)定在100%。

Founder思考

• 現(xiàn)在GEO市場的現(xiàn)狀是魚龍混雜，但已開始爆發(fā)。

  去年下半年我們剛做GEO時，關(guān)注的人很少。但從今年春節(jié)后，GEO的需求就爆棚了，每天至少有一個客戶來問我們。幾乎所有SEO服務(wù)商，還有一些營銷咨詢工作室，都開始做這個事。但市場非?；靵y，有的報價極低，也根本不敢承諾最終效果。

• AI搜索是確定的未來，但百度和Google不會消失。Gartner說到2028年，AI搜索會切分50%的（傳統(tǒng)搜索）流量，我認為這個預測保守了，到28年幾乎應(yīng)該是100%。這個100%不是指傳統(tǒng)搜索會死掉，而是說百度和Google自己也會轉(zhuǎn)型成AI搜索。

• 傳統(tǒng)SEO的“經(jīng)驗驅(qū)動”打法在GEO上很大程度是失效的。搜索引擎的規(guī)則是公開透明的，但大模型是黑箱?？咳斯そ?jīng)驗去做GEO，會發(fā)現(xiàn)效果無法預測，結(jié)果不受控制。

  ?比如，這個詞我一下就優(yōu)化上去了，換個詞我做了兩個月都上不去，也不知道為什么。這種不穩(wěn)定性，導致你根本不敢真的把服務(wù)賣給客戶。

• GEO的核心，是幫助優(yōu)秀品牌通過正向的方式被AI發(fā)現(xiàn)，否則未來會被AI拋棄。在未來，企業(yè)只有去生產(chǎn)更加高質(zhì)量的內(nèi)容，才越有可能被AI抓取和推薦。所有像當年SEO那樣投機取巧、想Hack規(guī)則的方法，在未來都會被AI判定為Cheating（作弊），只會起到反作用。

• 未來“AI推薦”取代“競價排名”，這也是營銷邏輯的根本轉(zhuǎn)變：品牌營銷將從購買硬廣流量，轉(zhuǎn)向影響AI的軟性推薦。這意味著企業(yè)需要生產(chǎn)更高質(zhì)量、更符合AI平臺認知邏輯的內(nèi)容，而不是靠投機取巧的作弊手段。

• AI營銷本質(zhì)是一種價值對齊，技術(shù)上去短期優(yōu)化一個結(jié)果是可以的，但不可持續(xù)。

所以，我們的原則是，絕不幫客戶做“品牌升維”。如果有客戶說“幫我優(yōu)化成全球第一的可樂”，這是不符合常理認知，即便短期能掙錢，未來也一定會被更聰明的AI模型識破。我們只幫客戶在他自己真實的定位里面，被更好地呈現(xiàn)出來。

• 用模型來學習另一個模型的思路，能讓人發(fā)現(xiàn)想不到的“捷徑”。有一次我們服務(wù)一個To B軟件企業(yè)，模型告訴我們，應(yīng)該發(fā)在一個To C的比價平臺。客戶覺得很荒謬，但我們說服了他。結(jié)果稿件發(fā)出去當天晚上就被引用置頂了。

• 在GEO這件事上，這是個“一把手工程”，現(xiàn)在To C品牌比To B更早覺醒。我們看到的典型客戶，集中在汽車、快消、互聯(lián)網(wǎng)，基本上還是偏To C一些的，他們更重視自己的口碑。一搜自家的品類，出來的都不是我，是我的競品，CEO是無法接受的，他們也愿意為品牌心智的占領(lǐng)付費。

• 海外與國內(nèi)的交付邏輯不同，國內(nèi)必須交付“結(jié)果”。海外的GEO服務(wù)商，大多是SaaS模式，他們交付的是一套數(shù)據(jù)分析報告和幾條籠統(tǒng)的“優(yōu)化建議”，比如建議你跟第三方機構(gòu)出個白皮書。這種模式在國內(nèi)是賣不出價的，很難讓客戶長期付費。所以我們在國內(nèi)必須是幫客戶把效果優(yōu)化完，交付一個能看見的結(jié)果。

• 所以，我們希望交付的是Agent服務(wù)。上一代的SaaS，和Agent是兩種完全不同的工作流。SaaS的工作流是客戶主動，工具被動，客戶得自己去點、去探索功能。

  Agent不是，Agent是AI主動，它來主導，客戶可以不主動做任何事情，Agent帶著你走完整流程。這是根本上的不同。

• 我們與大廠不是對抗關(guān)系，而是生態(tài)伙伴。大廠自己不會下場做GEO，因為不能既當裁判員又當運動員。未來只有真正優(yōu)秀的品牌才能夠被推薦，我們正是通過正向的優(yōu)化，幫助優(yōu)秀的品牌被AI發(fā)現(xiàn)。我們今天也是幾家AI大廠的生態(tài)伙伴，幫助他們服務(wù)客戶的品牌優(yōu)化。

《智能涌現(xiàn)》訪談小記

年初DeepSeek的爆發(fā)，讓AI大模型GEO已經(jīng)成為當下最新的火熱方向。

近期，我們也接觸了大量GEO服務(wù)商，當前市場的主流，仍是大量從SEO轉(zhuǎn)型而來的服務(wù)商，他們沿用著“多發(fā)稿、鋪渠道”的人海戰(zhàn)術(shù)，試圖博取AI收錄。

但很明顯，這是不可持續(xù)的。幾乎所有從業(yè)者都承認：現(xiàn)在GEO的效果不可預測、結(jié)果不穩(wěn)定，甚至無法歸因。

這在路徑選擇上，與海外的主流模式拉開了差距。在硅谷，GEO已是熱門賽道，但以Profound為代表的公司，其主流產(chǎn)品形態(tài)是SaaS工具，提供數(shù)據(jù)監(jiān)控和分析，輔助人工決策。

創(chuàng)始人魯揚對我們坦承，PureblueAI清藍早期曾嘗試經(jīng)驗驅(qū)動的路徑，但很快發(fā)現(xiàn)這是條死胡同。所以，團隊才逐步摸索到如今的模式：通過模型驅(qū)動，由算法來解密算法，并通過Agent產(chǎn)品直接為客戶交付結(jié)果。

技術(shù)驅(qū)動的路徑雖然更難，但卻是試圖與AI建立一種基于高質(zhì)量、結(jié)構(gòu)化內(nèi)容的溝通方式，贏得的是算法信任。在這個層面上，PureblueAI清藍也為行業(yè)提供了一個值得鼓勵的技術(shù)樣本。

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