北京
三個月內，PallasAI 獲得了兩筆投資，目前累計融資超千萬人民幣。PallasAI，也是市場上首款提供標準化服務的 GEO AI Agent。
在創始人 Ethan 看來，GEO 并不是簡單的面向 AI 的 SEO，「到底怎么樣讓 AI 更全面地理解你？這才是做 GEO 的本質。」
也正因此，傳統 SEO 時代很多圍繞關鍵詞的打法，在 GEO 時代是完全失效的。套用關鍵詞的邏輯去堆砌和優化 prompt，完全是刻舟求劍的一種行為。
用戶使用 AI 和使用搜索是完全不一樣的行為，AI 時代的核心是理解上下文，而不是匹配單一詞匯。
「GEO 真正該做的事情，是確保 AI 在面對不同旅程、不同用戶場景時，都能精準理解你的產品優勢和品牌定位。」
他們想用 PallasAI 的產品體驗，去重新定義 GEO。
「本質上我們是在做一件『讓 AI 理解你』的事情。」
到底該如何理解 GEO，SEO 會被取代嗎？GEO 能被 hack 嗎？如果 AI 能直接購物了，GEO 還會存在嗎？如果大廠下場了怎么辦？
我們跟 Ethan 聊了很多，當然，不止這些問題。以下是 Founder Park 與 PallasAI 創始人 Ethan 的對話，經編輯整理。
PallasAI 官網：https://www.pallasai.net
采訪 | 萬戶
編輯 | 夏天
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01因為一篇 GEO 論文開始了創業
Founder Park：介紹一下你們團隊過往的創業經歷？
Ethan：目前團隊共有 7 人，核心創始人有三位。我和 CTO 都是技術背景，聯創明皓則長于投融資和市場營銷。
我是在 2023 年 10 月底開始創業的。最初我和 CTO 組建了第一個 AI 游戲項目，做了一年多，但在融資和方向上都遇到了不少問題。如今回頭看，第一步更多是在學習如何創業。
2024 年底我們認識了明皓。當時他在幫我梳理游戲項目，討論中我們發現了一個核心矛盾，就是「人與事不匹配」。因為我不在游戲行業，試圖用 AI 做游戲實際上是標準的「拿著錘子找釘子」，不僅釘子難找，手里的錘子也不夠尖銳，到處都是問題。
到了 2025 年二三月份，我們決定轉型。當時看到一篇關于 GEO 的論文，大家瞬間被點燃了。我們以前在阿里和螞蟻長期從事搜索、推廣、營銷算法以及流量分發工作，這和 GEO 的本質高度相關，我們能迅速看清它的核心邏輯。當時我們就在想，到底做什么才能真正推動行業正向發展。這個念頭一旦產生就再也按捺不住，于是我們在 5 月份正式啟動了現在的項目。
Founder Park：看到 GEO 論文的時候，你們判斷這個事情可以做，但那時只是出現了一篇論文，這個時機會不會太早？
Ethan：我們下定決心做這件事的過程其實特別簡單。我合伙人有個習慣，他每天都會讀最新的論文，看到有意思的技術主題就扔到群里討論。
正好在 2025 年春節期間，大概是大年初二還是初三，他在群里發了那篇關于 GEO 的論文《GEO: Generative Engine Optimization》。當時正值 DeepSeek 爆火，他的第一反應是這里面有大機會。我當時的反應截然不同，甚至有些憤怒，我覺得都 AI 時代了，怎么又在搞 SEO 的變種？我們兩人直接在群里爭論了 4 個小時。
在那 4 個小時的 battle 之后，我突然意識到他的邏輯是有道理的，這件事情值得深挖。當時我們判斷時機早晚的標準也很直接，就是看有沒有競爭對手。我們調研發現，海外的 Profound 、Athena 已經做了一段時間，不僅拿到了融資，甚至已經有了客戶案例。海外競對的進展證明了這個方向確實存在巨大的商業機會。
我們那 4 個小時討論的核心其實只有一點：它到底是不是一項可產品化的技術？因為我們團隊全是技術思維，不適合做傳統的人力服務商。當我們推導出這件事情在產品形態上可以與傳統 SEO 產生本質區別時，轉型的想法就基本定了。
剩下的時間就是不斷的調研與復核。當時唯一糾結的是我們的技術基因太重，需要更敏銳的市場感知。直到我們找到了相應的人才補齊了這塊拼圖，項目就迅速開啟了。
Founder Park：2025 年 5 月份開始做，之前你們做了哪些前期的準備？
Ethan：其實我們當時還真沒找投資人驗證。當時心里就是有一種莫名的推力，說實話，正是這種推力讓我覺得這事兒真的能搞成。
前期我們做了大量的市場調研，真的是花錢去買各種海外產品來體驗，去看那些 founder 的訪談、報道，甚至去翻他們自己寫的 blog。我們需要重新搞清楚現在的 SEO 頭部團隊到底在做什么。
調研的核心是為了把邊界定義清楚：什么是 SEO？什么是 GEO？它倆到底有什么不一樣？在回答了這三個問題后，我們緊接著問了第四個問題：有沒有做標準化產品的機會？
我們發現 SEO 時代的產品大多是監控產品，本質就是個純 SaaS，用戶采購它只是為了「看結果」。但我們希望做的是一款 AI 產品，它能夠幫你「執行」并「優化效果」。如果能做到這一點，機會就很大。
我們大概花了兩個月時間，到 4 月底的時候，把國內外有名的、沒名的、甚至七七八八各類產品基本上全部過了一遍。結果發現，大家想的東西似乎比我們要慢一點點，我們對這件事的理解沒甚至還多了一些東西，可以提前做。這種先發優勢讓我們意識到不能等，必須趕緊做，于是 5 月份我們就正式成立團隊開始了。
Founder Park：中途有調整過想法嗎？
Ethan：我們從第一天起就確立了做產品的路線，堅決不做重人力的服務商。到現在也未變。即便面對愿意支付高額服務費的客戶，我們也會建議對方先嘗試用產品解決問題，沒必要花冤枉錢。因為在我們眼中，它對企業來說可能就是一個 daily work，不應該那么昂貴。
我們希望產品的核心用戶是那些真正懂營銷、懂自身業務的人。你只需要清楚自己的市場在哪里、用戶是誰、在什么場景下會使用你的產品。至于 AEO 或 GEO 具體的底層技術邏輯，你完全不需要操心。只要你能看懂數據報表，懂得如何與 Agent 交互，這就足夠了。
02GEO 的本質是讓 AI 理解品牌
Founder Park：你們怎么定義 GEO？它到底解決了什么問題？
Ethan：我合伙人在加入公司前，他父親和我深度聊過一次。作為一位長輩，他對 GEO 的理解反而最透徹。他說：「你們做的事情就是架橋。」這座橋的作用，是把企業對外輸出的內容，翻譯成橋那一端的 AI 能更好理解的語言。我后來覺得這個話說得還是很對的。
GEO 本質上是在解決「誰來閱讀」的問題。當用戶把 AI 當作私人顧問時，AI 實際上替代了人類閱讀信息的角色。它幫用戶在全網搜尋信息、比價、篩選。但現有的互聯網內容全是寫給人看的。人類能輕易分辨出一篇文章是營銷過度還是真實辯論，但 AI 往往看不出來。這就導致 AI 容易困惑，甚至產生幻覺，最終推薦效果大打折扣。
GEO 的價值就在于此。它是幫助企業在內容輸出端，專門面向 AI 再做一次營銷。我們要把企業的內容，用 AI 能聽懂、能深度理解的邏輯重新整合一遍，確保 AI 獲取到足夠完整、準確的信息，進而向用戶做出有效推薦。這才是 GEO 最大的作用。
PallasAI：簡單三個步驟，快速上手使用
Founder Park：所以做 GEO，不是讓品牌怎么討好 AI，是讓品牌怎么更好被 AI 理解？
Ethan：到底怎么樣讓 AI 更全面地理解你？這才是做 GEO 的本質。
我發現很多友商至今還在研究搜索引擎的 ranking 規則，試圖拆解模型本身的偏好。我認為這件事情毫無意義，到目前為止我們都沒有在這上面浪費過精力。
以前你扔個 PDF 進去，AI 只能理解 20% 的內容，甚至看不懂公式。現在它不僅能讀懂，連公式的推導過程都能寫出來。在這種智能度進化的速度下，試圖找一個 AI 喜歡的方式去投其所好，我覺得非常 tricky。
GEO 真正該做的事情，是確保 AI 在面對不同旅程、不同用戶場景時，都能精準理解你的產品優勢和品牌定位。
我們的產品里有一個核心優勢叫「真實性校驗」，用戶無法關掉這個選項。我們必須告訴用戶，GEO 的作用在于內容校驗，即便面對 AI 也不要嘗試去 hack 它。GEO 絕對不等于幫商家編造內容，虛假信息對這個行業沒有正面價值。我們通過這些產品上的小巧思，正嘗試讓試用的用戶理解我們到底在堅持什么。
Founder Park：如果是一個產品沒那么好的團隊，你們是不是沒辦法幫他包裝？這會不會對用戶的認知，或者對你們的產品會有什么影響？
Ethan：我一直覺得世界上沒有絕對壞的產品。我們的產品能夠幫客戶做到的一件核心的事，就是去發現產品的亮點。既然你的產品已經做出來了，就一定有它的適用范圍或獨有優勢，我們的任務就是把這個點挖掘出來。
在挖掘用戶群體的過程中，客戶往往會發現一個現實：在更大的用戶維度上，你的產品可能確實缺乏競爭力。這也正是我們希望反饋給客戶的價值。我本質上是在幫你做市場調研。
你可以把 AI 想象成你的前線銷售，它給出的反饋就代表了市場的真實聲音。我們將這些反饋形成策略交還給你，它們完全可以變成公司產品迭代的有力佐證。
通過這些數據，企業能清晰地看到行業痛點在哪里。甚至可以針對性地去做一些 A/B Test，讓產品在迭代中變得更具殺傷力。這才是 GEO 對產品端最深遠的意義。
長期來講，我們想把產品變成一個企業對外輸出和交互的 agent，我不止在幫你輸出，我也在幫你輸入。
Founder Park：那面向 AI 的內容會有像面向人的「爆款」、「10 萬+」這樣的評判維度嗎？
Ethan：在 AI 時代，我認為「爆款」的邏輯可能不再是唯一解。我們必須重提「覆蓋率」這個概念，本質上是要重新做一次場景化的精細營銷。
用戶的需求天生就是多樣的。在過去，商業邏輯是用爆款去「抹平」這種多樣性。大家傾向于消費那幾個頭部產品，因為它們是經過百萬人驗證的「安全選項」，是決策成本最低、最省時省力的選擇。
但現在出現了新的機會，被壓抑的長尾需求開始重新涌現。這要求產品和營銷策略必須做到極致的精細化。
舉個例子，車企未來完全可能專門推出一款踏板足夠長面向特定人群的車，因為 AI 能精準捕捉到這部分需求，并確認有人愿意為此買單。既然這種多樣性的需求能被識別，那么滿足需求的產品和內容自然就能被推送到用戶面前。
因此，面向 AI 時代的內容創作者，核心考量必須從單純的「流量」轉向「覆蓋率」。核心挑戰在于：當海量的多樣性需求涌現時，你的產品內容和表達方式，是否足夠豐富，能接得住這些需求？
你不一定需要像以前的 SEO 那樣，大家都奔著前 10 名、前三頁才能被人看到，今天你要解決的是讓 AI 充分意識到你不一樣和有價值的點，AI 會幫你把這些點給到它接觸的那批人，它把理解內容和分發內容這兩件事都給做了。
Founder Park：那你們是不是很煩別人把你們當做 AI 的SEO？
Ethan：挺煩的，起初我們在 BP 里把自己定義為「面向 AI 的營銷 Agent 平臺」，刻意避開了 GEO 這個詞。結果跟幾位投資人朋友聊完，對方反問：「你們做的不就是 GEO 嗎？」反而繞回去了。我們想了想，不去規避一些詞匯，把 GEO、AEO 就放在我們自己的行業標簽上。
但我們在引導客戶時，會讓他們逐漸感知到產品背后的差異。這和做 SEO 不同，也和其他 GEO 服務商不同。我們本質上是在做一件「讓 AI 理解你」的事情。
客戶關注的指標不再單純是排名是否靠前，他們開始關心 AI 是否真的讀懂了自己的產品和品牌，商品是否被精準滲透到了最需要的場景中。這對 AI 平臺而言同樣是好事。我們在做的，實際上是對 AI 閱讀內容的供給端進行重整。只有優化了這個供給庫，整個生態才能真正提效。
GEO 也好，AEO 也好，我們現在對這個詞不是特別關注，但這個詞確實傳播力很強。我經常會在小紅書關注競品友商，每天小紅書 10 篇筆記里頭有 8 篇都是 GEO，也挺好。這至少傳遞了一個積極信號：企業開始意識到必須把 AI 當作一個新的銷售渠道，把「面向 AI 營銷」提上日程。不管這個日程在當下是 next step 的東西，還是 must step 的東西。
另一個視角，我們的任務是在這個熱詞的基礎上，賦予它更正確的定義。這就是我們的企業價值：輸出一套能夠共建生態的理念，讓 AI 變得更聰明，讓企業獲客更精準，讓用戶決策更高效。
Founder Park：怎么看待SEO？它會不會很快就沒了？
Ethan：長期來看，SEO 和 GEO 終將合二為一。SEO 會成為一種底層基礎，僅需完成通用配置和流程即可。
但這一趨勢在海內外會有顯著差異。國內的 Web 生態衰減嚴重，許多優秀的企業甚至連官網都沒有，傳統的 SEO 土壤已經流失。相比之下，海外的 Web 生態依然健康且持續增長，因此在海外市場，SEO 與 GEO 的融合會更加順暢。
搜索沒有消失，只是形式變了。用戶不再直接使用搜索引擎，轉而由 AI 幫助用戶去抓取數據。既然 AI 依然依賴搜索引擎，那么 SEO 作為「搜索引擎優化」的本質就沒有變，它依然存在，只是服務對象從人變成了 AI。
在未來的核心形態中，兩者的分工會非常明確。GEO 將深度綁定業務，指導產品場景挖掘、內容選題以及品牌定位。而 SEO 則會剝離出來，退化為一項與具體業務弱關聯的基礎通用配置。
03Pallas 優化的是用戶旅程，不是Prompt
Founder Park：產品的核心交互你們是怎么思考的？
Ethan：我們的產品乍看很簡單，一個對話框加一個數據儀表盤就能拼出來。但其背后的邏輯非常復雜，核心在于如何讓用戶真正理解這一整套流程。
我之前做營銷算法時，對營銷的理解就是「人貨匹配」，關鍵點在于用戶旅程。本質上就是搞清楚三件事：誰？在哪？為什么買？營銷就是將這種連接損耗降到最低的高效策略。以前我們是面向「人」做策略，現在則是面向「AI」做策略。
AI 依靠 Prompt 來理解用戶意圖。為了讓 AI 聽懂企業的故事，我們提出了「營銷圖譜」的概念。最早的一版設計非常復雜，包含了地點、畫像、觸點等七八個層級。后來在和早期創始人溝通時，我發現解釋起來太累贅，大家真正關心的其實還是那三個老問題：誰？在什么場景？為什么需要？
于是我們大刀闊斧地做減法，最終將營銷圖譜定為三個核心要素：用戶、場景、意圖。這三個要素足以串聯起用戶每一次與 AI 的交互，這一條線就成立了，這個產品就可以變成一個閉環的產品。
這也是我們與傳統 SEO 轉型團隊最大的區別。SEO 一定逃不掉關鍵詞，所有的人都在講 keywords，所有東西一定要從關鍵詞起，從關鍵詞終，甚至我們發現 Promot 都有這樣的慣性。我要通過關鍵詞去搜索 prompt，比如說他給了一個 prompt volume 的引擎，你可以通過搜一個關鍵詞搜出來一堆 prompt 問題。
但用戶用 AI 引擎和用搜索引擎是完全不一樣的。
搜索引擎是一次性的，你今天搜「洗衣粉」，明天搜「奶粉」，在搜索引擎看來這是兩個無關動作。但在 AI 引擎眼里，這兩個動作關聯起來就意味著你可能是一位「寶媽」。如果你接下來搜「衣服」，AI 很有可能會優先推薦孕婦裝或嬰兒服。這就很像傳統時代字節在做推薦時的用戶連續行為預測。
如果還是用傳統的關鍵詞粒度去指導企業做優化，這種優化注定是單點且低效的。AI 時代的核心是理解上下文，而不是匹配單一的詞匯。
Founder Park：那你們是怎么做的？
Ethan：我們見過太多案例，大家的第一反應往往是讓企業去定 Prompt。企業定 10 個詞，服務商就優化這 10 個。這依然沿襲了傳統 SEO 的慣性：你希望用戶通過哪些詞找到你。
但我們的邏輯完全不同。我們會要求企業先定義好營銷圖譜：你的核心用戶畫像是哪 10 類？典型場景是哪 30 個？關鍵意圖有幾個？通過這些維度的組合，我們能生成上百個優化單元。
當然，一次性優化上百個單元對于企業來說成本過高。因此我們會結合關鍵詞熱度和社媒數據進行標注，通過預估查詢量來確定優先級。企業可以先集中資源優化那些高價值、高潛力的單元，驗證效果后再逐步擴展。
這里面的核心差異在于：我們優化的對象是一條完整的用戶旅程路徑，絕非路徑下的某個單一 Query。
PallasAI，基于 AI 的動態營銷圖譜
如果我想優化「中國 TOP 5 電動車是誰」，你再怎么樣去優化，現在的人也不會這么去問了。我們之前發現一個給我們極大信心的例子，海外有一個用戶的腳有 50 碼，他想買一輛 SUV，踏板一定要足夠寬，踩上去要足夠扎實。這種時候，你優化「Top 5 電動車」毫無意義，因為它解決不了「50 碼大腳」的痛點。
但是用戶會把這樣的需求給 AI，因為他把 AI 當成了一個更懂他的私人顧問、銷售，他希望讓 AI 能夠幫助他去整理信息、閱讀信息，最后給出一個滿足他個性化需求的結論。這種「提效動作」才是 AI 搜索的本質，我們的產品必須去適配這種新的交互邏輯，這才是最核心的東西。
Founder Park：這也更第一性原理了，過去SEO的時代是搜關鍵詞，今天的時代肯定沒有「搜關鍵詞」這樣的說法了，再套關鍵詞就有點刻舟求劍了。
Ethan：所以我們一直認為 GEO 這個名字起得并不好。它最大的誤導性在于，讓行業和從業者一聽到它，下意識就會聯想到 SEO，思維直接被錨定在了傳統搜索優化上。
這種慣性思維導致大家缺乏創新，甚至懶得創新。許多人只是把 SEO 的那一套照搬過來，先堆砌一堆與關鍵詞掛鉤的 Prompt，試圖用老辦法解決新問題。
但現實是用戶已經變了。用戶使用 AI 引擎的邏輯與過去截然不同。如果用戶變了，而你的優化策略還在刻舟求劍，那這種優化注定是無效的。
04產品所有的行為，都是為了去理解用戶意圖
Founder Park：你們現在是怎么讓用戶感知到 GEO 效果的？
Ethan：我們所有的效果監控、歸因，是細致到每一行明細數據的。
用戶能清晰地看到，發出的每一篇文章具體影響了哪些提示詞。在提示詞受影響后，你的品牌表達是否發生變化？品牌本身是否出現？甚至品牌旗下的具體商品有沒有獲得曝光？這些粒度我們都能幫用戶捕捉到，所有的明細數據在產品后臺一查便知。
我們把效果這件事情「白盒化」了，每一條數據都是有明細數據，都可以去反查。在這種情況下，客戶對我們的指標系統是很認可的。我們把自己定義為一款純粹的 Agent 工具，或者說是給客戶遞一把「鏟子」。在這個生態里，我們不當裁判，也不當運動員。客戶利用工具自己完成優化動作，產品則提供客觀的效果反饋和運動結果。我們堅信，只有這樣的流程，才是真正可以被標準化的產品路徑。
Founder Park：這些本身是可以被量化的嗎？
Ethan：效果當然可以被量化，但現階段的量化還無法做到絕對的「上帝視角」。理想的量化是精準追蹤到有 400 萬用戶搜了這個 Prompt，其中 300 萬次引用了我的文章。
但我們有一個暴論：用戶的 Prompt 數據很難像傳統搜索詞那樣被完全公開。原因在于 AI 交互的本質差異。傳統搜索是離散的單點，而 AI 對話是連續的流。用戶可能通過四五輪交互才澄清一個問題，我們很難將這復雜的 5 輪交互簡單定義為某個關鍵詞去優化。
因此，我們將優化的最小顆粒度定義為「優化單元」，它由用戶、場景、意圖這三要素構成。一個優化單元可能覆蓋了幾十種不同的 Prompt 形式，涵蓋了這類用戶所有可能的發問方式。這些問題綜合出來的一個效果，對用戶來說就是有意義的，因為我在幫客戶定義清楚用戶的意圖到底是什么。
舉個例子，同樣是買電視，20 歲的年輕人和三胎家庭的家長，問出的問題截然不同。后者可能更關心護眼、看動畫片的場景。這種差異不僅體現在問題的形式上，更體現在內容訴求上。如果你直接去優化千奇百怪的 Prompt，企業會疲于奔命。但如果我們把這些 Prompt 歸納為具體的意圖路徑，企業就能清晰地看到自己在通過哪些路徑影響用戶。
我一直有一個觀點：我們一直在做的所有商業環節，其實都在想辦法去理解用戶的意圖。
在以前的超市里，到底把什么東西擺在貨架最前端的位置；到電商環節，出現了推薦算法，你看過什么東西，買過什么東西，然后就出現了啤酒、尿布這些關聯；到內容電商時代，抖音的時代，是靠你喜歡什么視頻、什么類型、哪個博主來判斷你的意圖；到 AI 時代，你每天在跟 AI 交互，每天在問他問題，直接通過語言表述這種更高效的形式就把你的意圖扔出去了，這個時候的意圖應該是無敵準確的。
但是我們怎么樣去定義這個意圖？那就是哪些人可能會問這樣的問題，通過這種整理方式才能把用戶千奇百怪的需求，變化成幾十個、上百個企業可以優化的動作去執行。這是我們梳理這件事情的一個差異。
Founder Park：品牌的用戶畫像是怎么來的？
Ethan：我們目前正在重度投入研究幾件核心的事情。第一件就是數據源的構建。
我們會先對品牌進行一次 Deep Research。這相當于我們利用全網公開的數據源——包括新聞報道、融資信息、營收財報等，給每個合作品牌做了一次徹頭徹尾的市場體檢。我們要搞清楚：你是誰？核心產品是什么？競爭對手有哪些？目標市場在哪里？
在確定了品牌的基礎行業屬性后，緊接著就是第二步：通過行業話題和關鍵詞，深入到社交媒體和搜索引擎中反復挖掘。我們要找到那些熱門詞、長尾詞背后隱藏的真實需求。
結合這些海量數據，我們才能反向推導出精準的用戶畫像，判斷出到底是誰在關注你，什么樣的用戶對你的產品存在真實需求。
Founder Park：也就是說一個SMB客戶去你們平臺之后，你們第一步先給他做一個畫像建模，然后基于畫像去分析他可能的用戶群是什么樣的人？
Ethan：我們遇到過最棘手的案例，往往是產品尚未上市，或者處于極新的行業，全網幾乎沒有公開數據。在這種「數據真空」的狀態下，客戶希望通過 GEO 去搶占先機。
面對這種情況，我們會直接要求客戶上傳白皮書或者 BP。這基于一個核心假設：最了解產品賣點、最清楚目標市場的，永遠是創始人或高管本人。他們一定會很了解他們的產品到底希望賣給誰，優勢到底在哪里。怎么樣從他們的理解中去給他們把市場調研做好，這就是我們的核心前置任務。
我們的標準作業流程是這樣的：如果全網存在存量信息，我們會利用這些信息進行「投票」驗證，構建基礎認知。
但更關鍵的是后續的交互。營銷圖譜是可以動態優化的。當客戶對 Agent 說「這個目標人群不準，幫我調整一下」時，這是一個很寶貴的交互，這個 context 進來了之后，我們的 Agent 是在更了解這個企業。Agent 就在這一次次的修正中，變得越來越懂這家企業。
Founder Park：最懂品牌的是公司高管、創始人，但你們產品的最終用戶可能并不是他們？
Ethan：對于早期的 SMB 團隊，人力往往非常緊缺。以我自己為例，目前就是典型的 Founder Sales 模式，我既是銷售也是客服，還得兼任研發和產品經理。當創始人身兼多職、分身乏術時，我們的產品就極具吸引力。因為它能大幅提效，不需要投入過多精力就能把營銷跑起來。
當然，我們也服務很多 KA。對他們而言，使用門檻更低。因為大企業通常已經非常規范化、規模化，品牌信息密度極高且明確。他們更希望在既定的品牌定位上做垂直深度的優化。大廠的營銷人員對需求把握精準，往往能直接給出非常高質量的反饋。
雖然 SMB Founder 是我們目前的典型用戶，但我認為最理想的客戶畫像其實是 CMO。術業有專攻，Founder 精力有限，而 CMO 天然更適合主導這件事。因為我們的產品邏輯與 CMO 的核心職責高度契合，那就是：精準定義產品、制定營銷策略、鎖定目標用戶。
05我們最終會變成一家幫企業打造 Agent 的服務商
Founder Park：今天國內很多中小商戶其實已經沒有SEO的需求了，很多企業連官網都沒有，就只有公眾號和小紅書賬號，這對你們在國內推 GEO 會不會形成阻礙？
Ethan：我們覺得還好。站在 AI 的視角看，無論是官網、公眾號，還是知乎、B 站、頭條，本質上都只是 AI 讀取信息的媒介。內容生產出來后，無非是鋪設位置的差異：國內鋪在自媒體平臺，國外鋪在官網。
國內外確實存在巨大的生態鴻溝。國內大廠林立，生態割裂嚴重。面對豆包或通義千問，你需要維護的數據域截然不同。反觀海外，Perplexity、Claude、Gemini 以及 ChatGPT 都會檢索官網，效率天然更高。
國內企業的觸點極其分散，除了公眾號，還有小程序、服務號、抖音店、淘寶店等。這就要求我們的產品必須向前多走一步。我們可能需要提供更強的渠道管理能力，支持一鍵分發或跨平臺的 A/B 測試。雖然承接的數據量級和維度變復雜了，但 GEO 的底層邏輯未變。
我們最近在想一個東西，既然國外的官網會變成一個真正意義上的中心點，所有的 AI 都會去讀取內容，那是不是可以把官網直接變成一個 agent？可以實時地對話，我們要做的僅僅是把內容結構協議搭建好，讓企業變得更靈活。。
這只是我們腦子里想的，在效率上還是會有一些問題，因為交互可能沒有辦法做到實時。但我們認為網站形態的演進方向是合理的。國內會不會出現一個真正意義上共通的中間點？我們現在的判斷是很難，但我們也期望有這樣的事，這樣的話企業的對外輸出內容的效率才能夠真正得到提升，對于企業來講是好事。
Founder Park：前幾天我們組織的 OpenClaw 的交流中聊到，假如說官網就是一個 agent，來的 BOT 也是一個 agent，他們的交流可能在今天大家會覺得有點難，但那個可能是一個更高效的方式。
Ethan：這個數據交換肯定是高效的，不管是從數據的實時性還是一致性來講，一定都是一個更高效的狀態，但這必須要有一套完善的協議來支撐。一旦協議打通，商業模式將發生巨變，甚至連用戶的購買需求都可以直接通過這種方式完成閉環。
這個事情我們覺得還需要一定的時間，目前的商業協議層、監管層以及法律層等基礎設施都還很不完善。但我確實覺得我們在朝那個方向走，整個行業都在朝那個方向走。
Founder Park：今天是面對 AI 做內容，明天可能內容本身就是一個可動的、可維護的 Agent，去和別的 Agent 互動。
Ethan：我非常篤定，未來我們會演變成一家真正幫助企業打造 Agent 的工具服務商。
當前最大的挑戰在于國內外企業生態的巨大差異。如何適配國內像淘寶、小紅書這樣各異的內容模板，是我們必須解決的企業命題。但考慮到目前團隊只有 7 個人，我們必須在資源分配上極其專注。
策略上，我們選擇優先聚焦海外產品。海外的標準化程度更高，功能定義可以更收斂，客戶也能以最快的速度驗證效果。至于國內市場，我們會同步探索，但步伐會刻意放慢。畢竟國內的商務環境、決策流程以及用戶習慣都比較特殊，市場還需要我們花時間去引導和培育。
Founder Park：今天千問都已經可以直接買東西了，如果 AI 已經可以去下單了，你們的產品未來會變嗎？
Ethan：我覺得會有變化。我們現在的方案，其實就是朝著 AI 平臺的方向去延伸的。
這中間大概有幾個變化點： 第一點是監控和優化的粒度。它到底是個品牌、商品線，還是一個 SKU？實體的形態是一個詞、一個商品卡，還是跳轉鏈接？這些企業肯定會關注，所以我們的 agent 也要針對性地做適配。
第二點是可操作的內容源。現在操作的可能是 blogs，但接下來可能需要去幫企業修改產品本身，比如改 SKU、商品描述、標題，甚至命名原則。這些怎么在產品上用起來？也是下一階段的課題。
還有就是，既然轉化更強了，就不能只看可見性，還得衡量預估曝光、點擊、轉化、營收，去跟 AI 平臺的商業架構做歸因打通。這樣一來，整個產品邏輯就變成一個完整的閉環了。
Founder Park：這會牽扯到一個新問題，比如千問做了購物，那淘寶就可以出一個類似PallasAI的工具。
Ethan：老問題，商家服務是一方面，淘寶出的工具是不是只能做好淘寶？那你要不要做抖音？要不要做豆包？
Founder Park：但如果淘寶能做，還做得比你們要好呢？畢竟是官方做的。
Ethan：這方面我們挺有自信的。
因為無論是千問內部做，還是我們在外部做，做法其實沒區別。現在不像以前電商那種行業聯動，能在內部做流量清洗。面對 AI 模型，誰也沒法直接去改那 100 億參數里的 10 億。既然影響方式一樣，那這事兒長在外部反而更有優勢，前期能更偏向企業端，響應需求也更靈活。
而且我們不是只針對千問這一個模型，而是針對企業真正的 GEO 需求，幫他們做宣發。所以我認為，我們的產品迭代會更快、更完整，用起來也更順手。
退一步講，如果淘寶真想自己搞，得把我們走過的路再走一遍，那就是半年一年的時間。我要是淘寶負責人，不如直接收購或者戰略合作。畢竟大廠的核心目的是讓商家入駐千問，而不是賺這一份錢。所以，我們和大廠之間不會有沖突。
Founder Park：貨、AI 和人，中間的 AI，我們怎么理解？今天企業和用戶中間有一個平臺，我們會擬人化理解這個平臺，比如說騰訊會怎么控制，抖音會怎么控制。但 AI 本身，你會把它想成一個絕對理性客觀的存在，還是人為操縱的存在？如果是人為操縱的存在，這個生意最后還是會變成人和人之間的生意嗎？
Ethan：我們對 AI 的預想，是一個超級理性且客觀的存在。我會把「人 → AI → 企業」這條鏈路，定義為「人 → 私人顧問 → 企業」的狀態。
AI 承接的是「全民私人顧問」的角色。它就像頂級大佬身邊的秘書，可以幫老板訂餐廳、訂酒店、買東西。現在的 AI 完全能承接這些需求。比如一位老太太要去買菜，以前得天天逛集市，現在只需告訴 AI 中午要做什么菜，AI 就會整理好菜品和斤數，直接對接購買。
這個「全民顧問」必須站在用戶端。我認為 AI 尚未成為真正意義上的「人」，它更傾向于一個執行效率極高的理性代理。以前的平臺通過規則實現操控，但在萬億參數的當下，人為干預的難度極大，這讓 AI 天生就更偏向用戶。
Founder Park：你還是篤信中間的這個 AI 將來會成為 AGI？
Ethan：我之所以篤定 AI 會成為客觀的顧問，核心前提在于我認為人類已經無法通過單純的技術手段去完全控制它。
目前模型可解釋性并沒有實質性的進展。想要剖析模型中海量的參數，搞清楚究竟是哪一個參數在影響特定環節，并且試圖在此基礎上人為加一條規則，這在邏輯上已經行不通了。這種做法在以前的流量分發時代或許可行，但在當下的模型面前極其困難。既然現在都很難做到，以后隨著模型智能度的提升，這件事只會變得更難。
06壁壘是跑得更快，而且不在大廠的主路上
Founder Park：你們現在的壁壘是什么？
Ethan：任何初創公司現在談壁壘可能都為時尚早。坦白來說，我們現在是沒有壁壘的。但如果站在公司視角來講，我們現在的壁壘一定是快，能夠在行業都關注到這件事情的時候，就已經把產品做出來，并且 go-to-market。但是我覺得再快，也就是三個月的時間，產品出來了以后，三個月之后大家肯定可以把產品摸得透透的，并且可以去復制。
那留給我們的任務就是在于團隊壁壘，我們是一個非常重技術的公司，非常有熱情地去研究各種 agent 框架、技術，怎么樣能夠通過接下來的三個月，把我們的技術融入到產品，去做整個產品能力的延伸、效果的延伸以及產品壁壘的建立，這是我們自己要去打磨的東西。
現階段我們的核心優勢體現在兩方面。一是極強的動手能力，決策成本幾乎為零，想清楚了就立即執行。二是團隊深厚的技術基因。就我目前的觀察，市面上大多數 GEO 產品背后，基本沒有純算法背景的團隊在做底層研究。因此在產品化深度和技術完整性上，我們具備天然的領先優勢。
Founder Park：整個產品中的那套歸因體系有壁壘嗎？
Ethan：我其實覺得不是。我認為產品最后的壁壘應該是數據壁壘。我們積累了很多營銷數據、很多企業營銷數據的 know-how，所以我們能夠幫助這些企業做更好的流轉。
判斷壁壘的核心點是：如果 ChatGPT 做這件事情，我還有壁壘嗎？應該是沒有壁壘了。
從歸因體系來看，我們的核心立足點是企業端，致力于幫助 To B 企業完成 GEO 的全鏈路閉環。然而，歸因體系本質上屬于商業模式層面的競爭，而目前掌控這套商業模式的權力掌握在ChatGPT 等平臺方手中。
作為模型和平臺的構建者，他們天然擁有定義歸因規則的權利，這本身就是他們的壁壘。我們需要做的，是在這個既定的規則體系內與他們保持高度對齊，同時利用我們對企業業務的深度理解，構筑起屬于自己的數據護城河。
Founder Park：如果 ChatGPT 也開始做廣告了，Google 也有 AI 搜索類似的東西，假如他們真的搞一個跟 PallasAI 類似的產品，你們怎么辦？
Ethan：如果真的發生這件事情，我覺得我們沒什么壁壘。如果真的是一個資源比我多萬倍的大廠 all in 這件事情，我的時間優勢、團隊優勢就都不復存在了，這是我比較人間清醒的地方。但基于對整個行業的判斷，我認為他們不會做這件事情。
每一個行業生態都有每一個行業生態該賺的錢。對于 ChatGPT 這樣的平臺，他們的野心不在這里，他們可以做更好的事情，比如我特別希望這些平臺接下來去解決人機交互的問題，能不能把人機交互的問題解決好，能夠讓更多的用戶涌入，他們可能才會有更多的商業價值。他賺的是這份錢，市場空間可能是千億到萬億美元。我們的市場定位是幫助他在這個萬億市場中，構建好比較下游的生態環境。在這個生態環境上，我不在他的主路上，甚至我是在他完成主路上的幫助方。
我們很可能有一種結果就是被收購掉，因為我們是他的上下游。如果我們在他的體系之內，他可以更好地把這個產品推給他的所有企業客戶，可以更好地打通他的歸因體系，但是他不會再單獨下場做這件事情，這對他來說是一個沒必要的東西。
最早期的時候我們也想過這件事情，大廠會不會做這件事情？這是一個公信力的問題，裁判員是沒有辦法去做運動員的。一個 AI 平臺，第一要負責的一定是你的用戶，用戶在問問題的時候準確性到底好不好，體驗到底好不好，能不能得到 solution？而我關心的是企業能不能在平臺上把事情做好，所以我更偏向于 To B 的生態戰略。
用這個視角回看谷歌搜索和 SEO，對 SEO 公司來說，他們跟 Google 也是一種裁判員和運動員的狀態，SEO 更偏向于企業，其實海外也有一些做標準化產品的供應商，Google 認可的 SEO 的供應商。但是有一些 SEO 供應商，跟平臺之間不是這種關系，而是變成了一種博弈的機制。
但是 AI 時代這樣的人活不下去，AI 很難被 hack，它的智能度在提升，模型在吸收各種各樣的信息，了解各種各樣的人類規則，跟以前的規則引擎的智能度的提升不是在一個線性范圍之內，它現在是一個非線性的狀態持續在增長 intelligence，這時你再想去 hack 它，就跟 SEO 時代的難度不太一樣。
人跟人之間的攻防，與 AI 跟 AI 之間的攻防是不一樣的。我作為一個很小的服務商，試圖通過整理幾條規則來教人寫文章，這種模式不可能長存，有一種螞蟻 PK 大象的感覺，你 hack 不了它。
所以 GEO 行業，不會有像 SEO 時代的 hack 服務商還會存活下去。能存活下來的，一定是那些擁有「共建者」身份、本分地為 ToB 目標用戶創造價值的企業。
Founder Park：會有內容 hack，或者內容農場這種生態嗎？
Ethan：我覺得也不會持續活下來。因為你 hack 方式就是靠內容，但是 AI 對內容的判定程度一定會越來越好，你 hack 它一篇文章，它可能已經看過 1000 萬篇文章。
AI 是一直在成長的，很難持續地用 hacking 的方式去解決問題，這是 GEO 跟 SEO 最本質的一個區別。
07GEO 的下一步是懂 Taste 和情緒
Founder Park：你對今年的模型進展有什么期待？
Ethan：我對今年的模型有三個期待。
第一個大概率會成真：token 價格再低點，推理效率再高點。這是推動商業進步的核心，能極大地促進接下來的應用落地和場景滲透。
第二個是人機交互。現在的交互其實是在反向給用戶提要求。好產品不該這樣，應該像抖音那樣，通過各種方式主動理解用戶，而不是一直問。但現在的 AI 還沒脫離 prompt。如果要變成用戶日常使用的東西，冷啟動的問題必須解決——不管是通過語音還是可穿戴硬件。模型廠商肯定也意識到這點了，會在「去 prompt」上做一些嘗試。
第三個是多模態能力。GEO 時代的課題是品牌定位，而品牌產品不是文字，是真正的 product。舉個例子，你怎么用文字去描繪香奈兒？它是奢侈品，跟品味、taste、設計高度相關，很難標準化。但香奈兒需要做 GEO 嗎？肯定需要。那怎么讓 AI 理解它的品牌調性？這就要靠模型的多模態能力，核心基礎就是對圖片的理解和生成。
Founder Park：香奈兒的品牌調性，如果不考慮模型本身，現實世界你覺得它最好的呈現是什么樣子的？一個視頻嗎？
Ethan：現階段還得是視頻，有音樂、有故事。因為它宣導的是人類獨有的「品味」，而不是性價比或參數。這個品類我們現在完全沒碰，因為 AI 目前還理解不了。
比如同樣是牛皮包，LV 賣 2 萬，香奈兒 5 萬，愛馬仕 15 萬，這個 gap 你沒法用語言描述。視頻或許可以，但在 AI 時代，光靠圖和視頻就夠了嗎？到底該怎么表達？這是 AI 需要去解決的。
我挺期待這一點的。一旦實現了，AI 就是真正的全民私人顧問了。它不僅能挑必需品，還能挑「情緒價值品」。懂我的需求，更懂我的 taste 和情緒，能直接給 solution。這時候 AI 的滲透才算完整。我預判今年會有這樣的東西出來，但不確定是什么樣的形式。
Founder Park：很多文章討論到 AI 產品會更大規模會地推向用戶的前提是 token 會越來越便宜，但很明顯這兩年 token 本身沒有變得越來越便宜。
Ethan：如果再往前推的話，其實算力推理效率的提升，才可能帶來這個結果。
現在的情況是，更專業的模型肯定 MoE 結構更大，用了更大的 scale，而且很多應用又偏向于「只要最好的，不選次好的」。這種擠壓其實會導致 token 的費用往上漲。
但對于今年的市場，Google 進場做芯片，Gemini 3 Pro 能力也持平 Claude 了，在這樣的競爭環境下，吸引客戶的核心一定是 token 便宜。
所以我認為，不管是被動調價，還是因為效率提升有了空間主動調價，在去年的「模型智力競爭」之后，今年肯定會變，至少比現在便宜。只有更便宜，才能卷入更多的應用去開發，消耗掉更多的投放。這筆總賬，他們是算得過來的。
08行業全員 FOMO 是因為隨時會被取代
Founder Park：現在的狀態，你會有焦慮嗎？
Ethan：肯定是焦慮的，主要集中在產研和 go-to-market 上。
雖然我們已經挺快了，但我覺得還是太慢。因為行業的發展還是有點太快了，從 OpenClaw 出來到開始火爆，好像也就一兩周的時間。沒人有上帝視角，誰也說不準現在的規劃是不是真要等一年。也許突然一個協議出來，下周突然就引爆了，在這個狀態下，我們可能就突然從一個新興行業變成一個過氣的行業。
危機感一直都在。安全感源于我們認為我們在 GEO 行業里還是領先的，但是焦慮感在于，我們不應該只看這個行業，得看 AI 整體的行業發展。
Founder Park：都不確定這個行業會不會明天就沒了。
Ethan：這種可能性肯定是有的。
拿多模態來說，在 ChatGPT、Nano Banana 出來之前，ComfyUI 那套東西特別火，人人都在談。但現在還有誰在用？這個行業的變速真的太快了。
但相比 ComfyUI 這種純工作流或者 Infra 層面的東西，我們會稍好一點，因為它是商業，商業的動作肯定要比 Infra 層要慢很多，因為牽扯到很多現有框架的遷移，所以可能不是那種新出來一個東西以后，一周之后突然就沒了。但這種焦慮依然會存在，因為這種案例太多了，難免會去想這件事。
Founder Park：怎么緩解這種焦慮？
Ethan：打不過就加入嘛。所以我天天在扒 OpenClaw，打算自己搞一堆 A2A。先入局再說，然后再看別的可能性。
另一個動作就是 go-to-market。我們從去年 5 月份開始一直挺低調的，不太會也不太想做 PR，就想踏實服務客戶。但是現在 GEO 的風太大了，大家都在搞。我們覺得這事兒必須得做，得真正邁出 go-to-market 這一步，去迎接市場的反饋。這就是我們現在在做的。
Founder Park：「打不過就加入」是不是今天的 AI 創業者這么 FOMO 于新技術的核心原因？
Ethan：我覺得是。這其實是現在這一波創業者的慣性。因為大家見得多了，所以新東西一出來，那種非理性的 FOMO 肯定會存在。但這恰恰也給行業帶來了很多新鮮血液。
你看在 AI 之前，也有好多新技術，但都沒這么大的 FOMO。以前那個時代，是賣課掙錢的人瘋狂；但到了 AI 時代，反倒是跑在最前面、最懂技術、最懂產品的這批人變得更瘋狂。
但這幫人，他們是真會做 contribution 的。現在有一種「拋磚引玉」的慣性：你扔出去一個東西可能不那么好，但是進了社區轉一圈，它變成一個好東西又出來了。
這種狀態對推動 AI 生態特別好，只有在這種極客的氛圍里，才能夠誕生出比較純粹的東西。
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