文｜鄧詠儀

編輯｜蘇建勛

一句話介紹

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

近期，「PureblueAI清藍(lán)」也正式完成第一輪融資，藍(lán)色光標(biāo)（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(dá)千萬(wàn)元人民幣。

團(tuán)隊(duì)介紹

創(chuàng)始人兼CEO魯揚(yáng)：畢業(yè)于清華大學(xué)中文系，擁有20年市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)經(jīng)驗(yàn)。他曾是前字節(jié)跳動(dòng)火山引擎市場(chǎng)總經(jīng)理和豆包大模型市場(chǎng)負(fù)責(zé)人，經(jīng)歷了AI大模型從技術(shù)研發(fā)到市場(chǎng)推廣的全過(guò)程。此外，他還曾擔(dān)任銷(xiāo)售易市場(chǎng)副總裁、京東云市場(chǎng)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(xué)博士后。曾任字節(jié)跳動(dòng)高級(jí)算法專(zhuān)家、東源投資首席科學(xué)家，有著豐富的機(jī)器學(xué)習(xí)和大模型應(yīng)用的經(jīng)驗(yàn)。

聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO鄒郢路，曾任浙文互聯(lián)AI營(yíng)銷(xiāo)產(chǎn)品“好奇飛梭”的負(fù)責(zé)人，所開(kāi)發(fā)的營(yíng)銷(xiāo)Agent產(chǎn)品服務(wù)于國(guó)內(nèi)車(chē)企等眾多企業(yè)。此外，他還曾擔(dān)任螞蟻集團(tuán)國(guó)際事業(yè)群技術(shù)專(zhuān)家，從0到1參與了印尼TOP1數(shù)字錢(qián)包“DANA”的開(kāi)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(wèn)答的新趨勢(shì)，營(yíng)銷(xiāo)的戰(zhàn)場(chǎng)也隨之轉(zhuǎn)移。據(jù)Gartner預(yù)測(cè)，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(kāi)，這讓傳統(tǒng)依賴人工經(jīng)驗(yàn)的SEO方法論失靈，這具體體現(xiàn)在：

效果不可預(yù)測(cè)：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(wú)論如何都無(wú)法完成，企業(yè)主也難以知道原因。

平臺(tái)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(huì)無(wú)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(yù)測(cè)，也無(wú)法復(fù)現(xiàn)。

這導(dǎo)致企業(yè)主的營(yíng)銷(xiāo)ROI根本無(wú)法衡量。如今，大模型平臺(tái)還沒(méi)有任何給出的數(shù)據(jù)接口，沒(méi)有反饋效果。對(duì)企業(yè)而言，在大模型優(yōu)化上面的錢(qián)，其實(shí)沒(méi)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(lái)博取平臺(tái)收錄模式，很容易被視為制造信息垃圾，污染生態(tài)。

「PureblueAI清藍(lán)」更希望用一種量化交易的模式，通過(guò)自建模型，深入學(xué)習(xí)AI平臺(tái)的內(nèi)在機(jī)制，從而提升品牌的認(rèn)可度。

具體而言，「PureblueAI清藍(lán)」建立了一個(gè)端到端模型和Agent產(chǎn)品，讓Agent去學(xué)習(xí)AI平臺(tái)的推薦規(guī)律，替代過(guò)往的人工去“猜測(cè)”平臺(tái)投放測(cè)錄的過(guò)程。

在這個(gè)過(guò)程中，「PureblueAI清藍(lán)」的系統(tǒng)，會(huì)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(tái)更高的采信權(quán)重，用以指導(dǎo)企業(yè)客戶的內(nèi)容生成策略、監(jiān)測(cè)模型反饋等等。

比如，當(dāng)客戶提出優(yōu)化需求（如優(yōu)化“超混架構(gòu)車(chē)型推薦”這個(gè)搜索意圖）時(shí)，清藍(lán)的模型不僅會(huì)生成一篇營(yíng)銷(xiāo)稿件，還會(huì)計(jì)算出權(quán)重最高的發(fā)布平臺(tái)組合。

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

不僅如此，PureblueAI清藍(lán)的服務(wù)鏈條也更長(zhǎng)——不只是集中在“發(fā)文”這一動(dòng)作。在更上游，PureblueAI清藍(lán)會(huì)幫助客戶建立品牌資產(chǎn)庫(kù)，進(jìn)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(yíng)銷(xiāo)策略，展開(kāi)AI口碑營(yíng)銷(xiāo)，以更好地達(dá)成優(yōu)化效果。

鏈條也會(huì)延伸到內(nèi)容發(fā)布后。PureblueAI清藍(lán)的自研系統(tǒng)，會(huì)進(jìn)行分鐘級(jí)的實(shí)時(shí)監(jiān)控。一旦發(fā)現(xiàn)品牌呈現(xiàn)率或排名因AI平臺(tái)算法迭代而突然大幅下跌，系統(tǒng)會(huì)立刻啟動(dòng)干預(yù)，讓模型根據(jù)最新的學(xué)習(xí)結(jié)果，再次進(jìn)行投放，以維持效果。

「PureblueAI清藍(lán)」采用RaaS（按效果付費(fèi)）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(fèi)。

目前，PureblueAI清藍(lán)已服務(wù)了包括汽車(chē)、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(tái)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(chǎng)的現(xiàn)狀是魚(yú)龍混雜，但已開(kāi)始爆發(fā)。

去年下半年我們剛做GEO時(shí)，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(gè)客戶來(lái)問(wèn)我們。幾乎所有SEO服務(wù)商，還有一些營(yíng)銷(xiāo)咨詢工作室，都開(kāi)始做這個(gè)事。但市場(chǎng)非?；靵y，有的報(bào)價(jià)極低，也根本不敢承諾最終效果。

AI搜索是確定的未來(lái)，但百度和Google不會(huì)消失。Gartner說(shuō)到2028年，AI搜索會(huì)切分50%的（傳統(tǒng)搜索）流量，我認(rèn)為這個(gè)預(yù)測(cè)保守了，到28年幾乎應(yīng)該是100%。這個(gè)100%不是指?jìng)鹘y(tǒng)搜索會(huì)死掉，而是說(shuō)百度和Google自己也會(huì)轉(zhuǎn)型成AI搜索。

傳統(tǒng)SEO的“經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)”打法在GEO上很大程度是失效的。搜索引擎的規(guī)則是公開(kāi)透明的，但大模型是黑箱?？咳斯そ?jīng)驗(yàn)去做GEO，會(huì)發(fā)現(xiàn)效果無(wú)法預(yù)測(cè)，結(jié)果不受控制。

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

GEO的核心，是幫助優(yōu)秀品牌通過(guò)正向的方式被AI發(fā)現(xiàn)，否則未來(lái)會(huì)被AI拋棄。在未來(lái)，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(dāng)年SEO那樣投機(jī)取巧、想Hack規(guī)則的方法，在未來(lái)都會(huì)被AI判定為Cheating（作弊），只會(huì)起到反作用。

未來(lái)“AI推薦”取代“競(jìng)價(jià)排名”，這也是營(yíng)銷(xiāo)邏輯的根本轉(zhuǎn)變：品牌營(yíng)銷(xiāo)將從購(gòu)買(mǎi)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(tái)認(rèn)知邏輯的內(nèi)容，而不是靠投機(jī)取巧的作弊手段。

AI營(yíng)銷(xiāo)本質(zhì)是一種價(jià)值對(duì)齊，技術(shù)上去短期優(yōu)化一個(gè)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(shuō)“幫我優(yōu)化成全球第一的可樂(lè)”，這是不符合常理認(rèn)知，即便短期能掙錢(qián)，未來(lái)也一定會(huì)被更聰明的AI模型識(shí)破。我們只幫客戶在他自己真實(shí)的定位里面，被更好地呈現(xiàn)出來(lái)。

用模型來(lái)學(xué)習(xí)另一個(gè)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(gè)To B軟件企業(yè)，模型告訴我們，應(yīng)該發(fā)在一個(gè)To C的比價(jià)平臺(tái)。客戶覺(jué)得很荒謬，但我們說(shuō)服了他。結(jié)果稿件發(fā)出去當(dāng)天晚上就被引用置頂了。

在GEO這件事上，這是個(gè)“一把手工程”，現(xiàn)在To C品牌比To B更早覺(jué)醒。我們看到的典型客戶，集中在汽車(chē)、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(lèi)，出來(lái)的都不是我，是我的競(jìng)品，CEO是無(wú)法接受的，他們也愿意為品牌心智的占領(lǐng)付費(fèi)。

海外與國(guó)內(nèi)的交付邏輯不同，國(guó)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(bào)告和幾條籠統(tǒng)的“優(yōu)化建議”，比如建議你跟第三方機(jī)構(gòu)出個(gè)白皮書(shū)。這種模式在國(guó)內(nèi)是賣(mài)不出價(jià)的，很難讓客戶長(zhǎng)期付費(fèi)。所以我們?cè)趪?guó)內(nèi)必須是幫客戶把效果優(yōu)化完，交付一個(gè)能看見(jiàn)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(dòng)，工具被動(dòng)，客戶得自己去點(diǎn)、去探索功能。

Agent不是，Agent是AI主動(dòng)，它來(lái)主導(dǎo)，客戶可以不主動(dòng)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(duì)抗關(guān)系，而是生態(tài)伙伴。大廠自己不會(huì)下場(chǎng)做GEO，因?yàn)椴荒芗犬?dāng)裁判員又當(dāng)運(yùn)動(dòng)員。未來(lái)只有真正優(yōu)秀的品牌才能夠被推薦，我們正是通過(guò)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(dāng)下最新的火熱方向。

近期，我們也接觸了大量GEO服務(wù)商，當(dāng)前市場(chǎng)的主流，仍是大量從SEO轉(zhuǎn)型而來(lái)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(rèn)：現(xiàn)在GEO的效果不可預(yù)測(cè)、結(jié)果不穩(wěn)定，甚至無(wú)法歸因。

這在路徑選擇上，與海外的主流模式拉開(kāi)了差距。在硅谷，GEO已是熱門(mén)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(yáng)對(duì)我們坦承，PureblueAI清藍(lán)早期曾嘗試經(jīng)驗(yàn)驅(qū)動(dòng)的路徑，但很快發(fā)現(xiàn)這是條死胡同。所以，團(tuán)隊(duì)才逐步摸索到如今的模式：通過(guò)模型驅(qū)動(dòng)，由算法來(lái)解密算法，并通過(guò)Agent產(chǎn)品直接為客戶交付結(jié)果。

技術(shù)驅(qū)動(dòng)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(gè)層面上，PureblueAI清藍(lán)也為行業(yè)提供了一個(gè)值得鼓勵(lì)的技術(shù)樣本。

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