行业与公司 * **涉及的行业**：AI营销、生成优化、搜索引擎优化[1] * **涉及的公司类型**：大型营销公司/上市公司、专注于GU技术的非上市公司、高价值数据资产持有者[11][27] 核心观点与论据 * **GU是AI营销的核心变革引擎**：2026年被广泛认为是AI应用商业化元年，GO作为催化引擎，在广告营销方式变革中扮演重要角色[2] * **GU与SEO存在四大核心差异**： 1. **核心机制**：SEO依赖排名算法，GU通过RAG技术确保内容被AI引用[5] 2. **流量逻辑**：SEO旨在将点击带回网站，GU旨在直接解决问题并植入品牌[5] 3. **内容偏好**：SEO为排名堆砌关键词，GU偏好高信息密度、权威数据、独家观点和语义结构清晰的内容[5] 4. **竞争形态**：SEO是零和博弈，GU是多元融合，可在同一上下文中共同出现[5] * **GU实施存在三大难点**： 1. 缺乏官方站长工具或趋势分析工具[7] 2. 大模型算法具有不可解释性[7] 3. 用户提问方式复杂且个性化，布局困难[7] * **GU市场规模与前景**： * 全球GU市场规模约为50亿美元，北美为核心区域[12] * 国内SEO市场规模约为1000亿元，GU市场数据存在争议，但普遍认为存在夸大[12] * GU市场未来将比当前SEO市场更加广阔，当AI成为唯一流量入口时，其流量增长潜力巨大[21] * **GU厂商的操作与衡量指标**： * **操作流程**：先诊断品牌在AI中的推荐度，制定策略，然后优化内容并分发监测[6][10] * **诊断指标**：推荐度位置占有率、模型占有率、非提示提及率、情感倾向[8] * **表现衡量指标**： * **质量与定性指标**：用户情感反应、品牌与特定形容词的关联程度[9] * **推荐知名度**：AI推荐时使用的语气词级别[9] * **说服力与影响力指标**：说服力指数、引用来源权威度、相关搜索提升率[9] * **内容优化方法**：设计问题矩阵、结构化内容、注入知识图谱标签、多平台分发并监测引用情况[10] * **企业长期竞争力壁垒**： 1. **技术壁垒**：自研引擎、语义结构化能力、适配多平台接口、高频率数据监测与反馈能力[22] 2. **数据壁垒**：跨平台跨行业数据积累、完整的ROI归因能力[22] 3. **行业与内容壁垒**：行业知识图谱积累、高质量稳定的内容生产渠道[22] 4. **规模与资源壁垒**：现成客户群体、成功案例库[22] * **商业模式与盈利**： * 有上市公司披露2024年其AI驱动收入约10亿元，预计2025年达到30-50亿元，毛利率有望从5%-10%提升至50%左右[11] * 高价值数据资产持有者将显著受益，其资产可通过GO平台实现变现[27] * 毛利差异取决于服务价值与技术自动化程度，纯技术SaaS公司的毛利率可能达到70%-80%[28] 其他重要内容 * **GU与SU的未来竞争**：信息类意图查询将完全由GU主导，SU针对长尾词的内容农场模式将消失；但直接交易和导航类意图，SU仍具有典型流量[15] * **大模型厂商与GU公司的关系**：大模型需要保留正常内容空间，这与GU市场是协同而非竞争关系，大模型公司可以低成本将用户提问数据卖给GU厂商[19] * **海外与国内监管环境差异**：海外对GU的技术及合规要求更严格，源于发展更早、监管更严以及对AI影响的广泛讨论[24] * **OpenAI与Google的差异**：OpenAI商业化围绕订阅API，与其他公司共生机会多；Google拥有完整商业链条，对广告业务尤为重视，其合作伙伴面临更多来自Google自身业务的挤压[24] * **持续运营的必要性**：由于大模型偏好时效性内容，GU很难做到一次优化长期有效，需要持续投放和更新内容，类似自媒体运营[26] * **豆包手机的影响**：豆包手机发布引起业内广泛讨论，因其能将所有交易和导航类意图纳入AI范畴，未来大部分流量入口会被AI集中，GO的重要性将更为突出[16]

AEO环境下的成功要素 - 在AEO环境中取得成功取决于选择正确主题和以意图设计内容[1] - AEO优先通过大型语言模型直接呈现最佳答案，这意味着需要开发满足特定自然语言查询的内容[1] 传统SEO与AEO的对比 - 传统SEO专注于通过搜索引擎结果页面呈现最佳资源，内容设计用于解决简化搜索查询[2] - AEO环境下用户从AI引擎学习并提出对话式后续问题，而非进行多次搜索尝试和手动研究比较结果[1][2] 消费者旅程的变化 - 消费者旅程基本步骤未变，但引导这些步骤的渠道已发生变化，AI搜索正越来越多地塑造前三个阶段[3] - AI引擎日益成为产品发现的第一站，即使排名和展示次数改善，企业获得的点击量仍在减少[4] AI采用趋势 - 2024年78%的组织在至少一个业务功能中使用AI，高于2023年的55%[5] - AI广泛采用正在从根本上改变人们消费信息的方式，AI搜索成为重要渠道[5] 营销策略转变 - 传统营销策略已被颠覆，不能再依赖单一分销渠道，品牌需要跨渠道多样化内容[6] - 传统SEO策略回报曾经巨大，但现在AI使每个人都能通过多样化渠道获取无限个性化知识[6] 内容可见性与流量矛盾 - 内容可见性上升但网站流量大幅下降，超过一半的Google搜索以无点击告终[7] - 消费者正在各处寻找即时解决方案，包括Google的AI概览和Reddit等平台[7] 主题选择策略 - AI引擎依赖向量嵌入理解单词、概念和实体之间的关系，品牌需要建立内容与产品类别间的强语义关联[8] - 主题选择是关于声明语义领域并完全拥有它，而不是追逐单个关键词[9] 内容深度与广度 - 项目管理软件公司应超越"项目管理工具"关键词，在相关主题上创造深度，如"资源分配"和"工作流程自动化"[9] - AEO奖励上下文的广度和深度，内容越完整互连，AI越能理解并认可其权威性[10] 内容设计原则 - AI引擎优先考虑准确且为机器可读性和检索而结构化的内容[11] - 内容应包含共识驱动、广泛证实的信息，同时包含信息增益以脱颖而出[12] 内容结构优化 - 大型语言模型以"块"形式索引和检索内容，每个段落或部分应作为完整思想独立存在[13] - 解释工作流程自动化工具如何支持受众细分和潜在客户评分的段落比简单引用前文的段落更有价值[14] 实体关联技术 - 清晰识别和连接实体的内容有助于AI引擎在上下文中理解信息[15] - 使用语义三元组等写作技巧使实体关联更容易，如"CRM帮助销售团队跟踪潜在客户"[15] 渠道多样化策略 - 品牌需要更智能的分发方法，在买家已经关注的渠道上放大内容[16] - 渠道多样化的关键是拥抱更具上升潜力的渠道，包括AEO、社区论坛和视频[21] 平台用户数据 - Reddit在美国拥有约5000万日活跃用户，YouTube在2025年2月拥有超过25亿全球观众[22] - 渠道策略需要反映不断变化的行业趋势并跟随受众行为[22] 实时参与优化 - 当用户到达网站时已发出高意图信号，现场体验与进入渠道同等重要[23] - 买家期望即时答案、个性化推荐和顺畅的行动路径，需要提供即时价值[23] 创作者合作价值 - 影响力正从传统搜索转向大型语言模型，也从精美品牌渠道转向受信任的个人[26] - 与创作者合作通过信任转移建立可信度，这些声音已与品牌想要触达的社区建立关系[27] AI辅助内容生产 - 跨多个平台对新鲜相关内容的需求极高，AI可以提供杠杆作用满足需求[28] - AI可用于增加产量，但需明智使用且不放弃人类参与[30] 广告创新趋势 - 广告正进入个性化和交互性不再是可有可无的阶段[31] - AI生成的广告活动能够实时适应，例如根据查看者职位突出不同产品功能[31] 发现性变革应对 - AI正在重塑买家决策方式，企业网站在影响AI引擎方面变得至关重要[33] - 获胜意味着创建人类和机器都信任的内容，并在买家已经参与的空间中出现[34]

文章核心观点 - AI时代用户获取信息的方式正发生范式转变，从传统搜索引擎和社交媒体转向AI助手和AI搜索引擎，这彻底改变了营销行业[1] - 流量入口的转换导致传统营销方式面临淘汰风险，品牌商需采用新的营销技术以适应变化[3][5] - Profound作为AEO平台，旨在帮助品牌商在AI时代重新获得可见度并可控地影响消费者[6][8] AI驱动的信息获取范式转变 - 用户正从搜索引擎和社交媒体转向与AI助手和Agent互动，传统信息渠道使用减少[1] - ChatGPT周活跃用户数已超过7亿，Perplexity月查询量超过7.8亿次，AI应用成为新流量入口[1] - 60%的消费者会首先求助AI助手而非传统搜索引擎进行产品调研[4] - Gartner预测到2028年，品牌的自然搜索流量将因生成式AI搜索的普及而减少50%或更多[4] Profound公司概况与融资进展 - Profound是一家为AI时代搜索引擎打造营销优化工具的AEO平台[1] - 公司获得Sequoia Capital领投的3500万美元B轮融资，总融资额达5850万美元[2] - 参投方包括Kleiner Perkins、Khosla Ventures、Saga VC及South Park Commons[2] - 2025年6月刚获得2000万美元A轮融资，两轮融资间隔短，显示其快速增长和被客户接受的程度[2] - 联合创始人为James Cadwallader和Dylan Babbs，团队吸引来自AMD、Microsoft、Datadog、Uber、Bridgewater和OpenAI的前员工[3] 品牌商在AI时代面临的挑战 - AI助手基于对品牌的“认知”生成单一、权威的回答，而非罗列链接[4] - 品牌商对AI工具如何评价自身品牌缺乏洞察且无从施加影响[6] - 传统SEO中至关重要的流量、反向链接和点击率影响力已大为减弱[4] - 以Nike为例，每年营销花费40亿美元，但ChatGPT推荐跑鞋时不一定包含Nike产品[4] Profound的AEO平台解决方案 - 平台根本目标是让品牌商内容在用户提问时能被AI平台采纳为可信赖的权威答案[8] - 产品功能分为监测、创作、活动统筹三类[8] - Answer Engine Insights核心仪表盘可实时展示主流AI搜索引擎如何描述客户品牌、产品及竞争对手[8] - Agent Analytics专门识别分析访问企业网站的AI爬虫，显示抓取频率和感兴趣页面[8] - Conversation Explorer帮助发现用户围绕行业的AI对话，发掘热门话题和用户意图[9] 平台功能与客户成效 - Profound Actions整合监测数据，识别高影响力内容机遇，包含数据驱动的内容创作简报和AEO内容创作模板[11] - 平台将内容创作从猜测转变为数据支撑的科学，解决内容生产效率和规模化问题[12] - 小型团队可使用多个Agent配合，在几分钟内策划出以往需数月筹备的营销活动[12] - 收费方式包括针对大型企业的Profound Enterprise计划和针对初创公司的Profound Lite计划（每月499美元）[12] - 客户来自500多个组织，包括财富10强企业、大型银行及科技公司如Ramp、MongoDB、DocuSign、Plaid和Clay[12] - 金融科技公司Ramp使用后，其应付账款产品在AI渠道的品牌曝光度实现7倍增长[12] 行业影响与未来展望 - AI原生应用如ChatGPT展现出成为新流量入口的潜力，可能颠覆传统互联网巨头[13] - 流量入口转变推动营销方式从SEO变为AEO[13] - 中国拥有世界级AI模型和面向全球市场的AI应用公司，存在强烈的营销需求[14] - 在营销范式转变背景下，中国创业者将创立一批新一代AI营销公司[15]