Profound 以黑马姿态闯入 GEO 监测赛说念盘锦钢绞线，成立仅 18 个月便置身角兽行列。这私密公司怎么通过 AI 搜索果可视化器具俘获 Target、沃尔玛等巨头？其中枢居品 Prompt Volume 数据库又藏着哪些买卖密码？本文将揭开 Profound 从数据监测到营销平台进化的玄妙，并探讨国内企业的替代案。

国外好多AI援用源研究和行业敷陈，都罗致或援用过Profound的数据，闻名“信源”Reddit在鼓励信中顺利罗致了它的统计后果。

国内讨论的东说念主少，再加上Profound正本在互联网上信息未几，除了融资信息、首创播客采访除外，就只剩官网了。

（不错测DeepSeek，计算信源唯有国外媒体）

举座黑乌乌的，和AI公司紫、亮堂的形象有反差，而且实验偏主见，居品Demo也莫得….

那这公司到底什么来头？为啥刚成立不到两年，就成了GEO域的角兽？

他们的测量后果是否确凿？

遑急的是国内有莫得替代居品？中小企业能不成我方来作念GEO果监测？

带着这几个问题，我入研究了这公司，信息未准确，但不雅察和念念考也许对你有匡助。

、Profound是奈何火起来的？

字据官网先容，Profound成立于2024年。

这年恰巧是大模子从“狂钱”到“买卖化”的转机点。

各路投资东说念主满寰球寻找AI落地的诈欺，那时GEO这个词刚运行在学术圈有点影响力，但AI搜索、AIGC还是异常火了。

首创东说念主的James Cadwallader是贯穿创业者，也曾谋略网红营销公司。他发现500雄伟客户那时运行策划“怎么让ChatGPT荐我们？”这燃起了他对AI营销的热诚。

恰巧他碰到了Dylan Babbs，Uber的前缱绻工程师，两东说念主拍即，决定从CMO看中的AI搜索果可视化器具出手。

他们很快拿出居品Demo，在那之后刚刚好GEO/AEO主见火爆。

之后短短18个月Profound就融了1.55亿好意思金，闻名投资机构红杉和Lightspeed等纷纷押注，并在2026年2月参加估值10亿好意思金俱乐部（角兽）。

《钞票》杂志报说念，标的成为AI搜索的salesforce

不外Profound从来莫得公开收入和ARR数据，也不知说念到底销售情况怎么。

但他们缄默在官网新了干事企业的Logo，包括Target、沃尔玛、Figma、MongoDB…

再仔细入，我发现Profound并不低调。

他们积配置我方的行业生态，举办Zero Click大型活动，还是在纽约和旧金山邀请上千位营销肃肃东说念主参加，共享GEO趋势、案例等等。

写到这，我先对Profound有个浮浅判断。

它出现的时机正恰巧，在GEO没流行之前就占据了AI搜索果可视化这个市集定位。

另外，AI搜索是比GEO早的词，用户在大模子上找谜底替代了谷歌搜索。

GEO是营销词汇，字据用户搜索后果、信息开头的响应，反向化实验，提AI的搜索可见率、援用率。

因此，Profound是先从AI搜索果动身，步步迈向GEO（咫尺也有东说念主叫AEO）。

不外我依然很兴趣，他们是奈何作念AI搜索果监测的？继续入研究。

二、使用Profound的五个智商

翻遍了匡助文档、首创东说念主采访和Reddit上的官回复，信息未几，是以以下是局部信息的整和断，仅代表个东说念主的不雅点。

我们先来望望使用Profound的进程：

步，登录Profound检察Prompt Volume，了解大在护理什么。

首创东说念主James称之为寰球上大的领导词数据库，每月数亿条真实对话，再进行清洗、匿名化和概率建模（官网写的是每月数千万条，这亦然我的疑问）。

二步，客户从中选拔批与我方业务连络的Prompt，抓续监测是大模子是荐了我方如故竞争敌手，是奈何荐的。

三步，分析援用开头，找出AI信任哪些网站、哪些页面和哪些实验结构。

四步盘锦钢绞线，字据这些数据和分析，化实验。Profound通过实验平台的Agent协助撰写，多平台分发。

五步，抓续监测，不雅察出现率和援用率是否发生变化，然后继续化、再监测、再化…

其中，Prompt贵府库Profound特的数据资源，亦然竞争敌手时半会难以越的。

甲市集部的一又友们都知说念，我们“但愿客户问的”和“客户想问的”，不时不样。

Profound模仿了的市集调研公司尼尔森的客户知悉法，只不外通过AI助手，另外样本量要大得多得多。

在官网新匡助文档中，Prompt Volume被证明为主要来自三“双重授权”的花消者固定样本组。

按月取得数千万条真实AI对话（这里是官网数据），再进行清洗、匿名化和概率建模…

再来说说价钱，Profound的公开订价分三档，每月99好意思元、每月399好意思元和企业版按需收费（来自官网，2026年7月）

不错判断Profound的生机标的客户即是钞票500强这样的，提供定制化干事，信息天然少。

中小企业也不错我方手工字据居品的定位、用户的画像来小限度测试二到五步，后节我们小心伸开。

假如莫得三器具，我方先手工监测，也没问题。

因为Profound亦然这样把领导词发给大模子问的！

三、Profound的AI可见度数据能信若干？

按照Profound的官信息，每天会在多个AI平台运行数百万至千万的监测Prompt，纪录是否出现、竞争对腕发达和援用开头。

看起来有点不可念念议：如斯大限度的前端监测，本钱怎么为止？怎么分解看望不同AI平台？平台限定的风险又如那边理？

这些是我的直未解开的个疑问。

不外，有点还是相比明确：客户树立的每条Prompt，默许会在指定的模子、地区和用户画像组下每天运行次。

Profound强调，我方采集的即是平日用户在AI大模子上看到的回答，而不单是API输出。

因为前端后果与API可能罗致不同的模子版块、系统指示、联网检索式和凹凸文，双方的后果并不定致，前者笃定接近现实场景。

但AI回答历久存在概率问题。

同个CRM选型问题，今天可能荐HubSpot，来日可能荐Salesforce。我还传说过有营销东说念主发现AI荐了自居品，兴冲冲地去雇足下公室演示，钢绞线后果系统又荐了竞争敌手。

面对概率，莫得的单次测试。

Profound在2026年7月公开过组实验：相似的753条Prompt，在7个平台贯穿监测14天，每天运行次与每天运行十次，终得到的可见度后果平均出入约2个百分点。

这阐明单个问题的回答可能不分解，但要是固定组填塞大的Prompt，抓续不雅察段时分，后果如故不错手脚向主见。

这点Profound首创东说念主倒是也心快口直，他在播客中提到：

AI可见度的量化是为了实验化、个化的营销战略，终是为了业务增长，Profound的标的即是成为AI营销平台，监测只是步。

这点也给营销东说念主个提醒，不必太执着于要量化AI荐的果，出现率、竞品份额和援用开头都是手脚参考，大部分客户如故会再望望官网，去外交媒体上望望响应，甚而跟客服、销售聊聊再作念决定。

从被荐到客户有兴味并终购买，这个体验旅程只是进口发生了变化，建立信任、提供处罚案等客户体验枢纽如故样都不成少。

四、Profound顺利的几点启发

Profound的顺利也许有就怕，也许有泡沫，然则这几点也许对我们有些启发。

先是居品与客户需求的匹配PMF

Profound运行锁定的即是大客户，500强企业。从需求的角度，营销团队每花笔预算的技艺，都需要提供可估量的数据主见。

AI营销正本即是新事物，CMO心里没底，雇主没底。要想让AI搜索参加营销决策里，须有可视化的数据面板。

从居品的角度，Profound是AI原生公司，永别于传统的SEO，莫得流量、、名次、颐养的旧背负，就把AI谜底里分布的响应统计数据整理好，造成CMO能看懂、CEO愉快分拨预算的依据。

居品不复杂，然则恰巧能餍足了标的客户在AI时间营销的新需求。

接着是实时从监测器具升到AI营销平台

运行作念AI荐可视化监测的器具其实异常多，但太容易被复制了，就像前边我说的，我方也不错监测，只是领导词数目小好多。

Profound运行就有贪心，把需求知悉、监测、援用分析、实验生成、Agent实践和果复测放进同个平台。

咫尺还是成为AI营销平台，面向CMO，不单是是数字营销司理，舒服参加AIGC、市集研究、营销自动化市集…

遑急的是，把Prompt造成新的用户意图信号

Profound有遐想力的居品即是是Prompt Volume了。

用户在谈到个话题的技艺，会刻画我方的角、窘境、需求、辩论的，以及哪些要素可能影响决策等等。

昔时，这些信息主要来自市集调研、客户访谈、焦点小组Focus Group、销售纪录和客服响应，咫尺用户把“心里话”都告诉AI了。

固然不是完好需求，但它比个孤立孤身一人的搜索要害词有了多的凹凸文。

天然，这里面也有好多争议，比如数据规、诡秘问题等等。

还有个潜在风险，大模子会不会提供这样的分析？甚而是的Prompt Bank?

谁也不好说，昔时还说没告白呢，谁知说念将来会不会提供用户意图知悉敷陈…

再来说说国内的GEO供应商，像Profound这样先测量-GEO化-营销自动化的还不太多。

客不雅原因是国内大模子太多，信源良莠不皆。

另外用SEO的念念路以及过于关注实验等都需要严慎判断。

五、中小企业怎么用Profound的逻辑来我方作念GEO 化？

研究Profound过程中，我欣喜的是：借助AI，营销东说念主生机中的用数据驱动营销，真的不错落地了。

从“知悉、实践、测量、调整”的响应周期越来越多短。

企业不错按照Profound的法先小限度落地，先运转起来再步步扩大规模。

1）建立自的Prompt Library

从销售、客服、客户访谈、社群策划、站内搜索和历史商机中汇注客户的真实问题，按照场景、决策阶段、客户类型和居品线分类整理。

2）动员里面共事赞理抓续监测

按时在主要AI平台运行同批Prompt，纪录出现率、竞争敌手、荐原理和援用开头等等。

3）字据响应后果舒服化实验

需要化的不单是官网。还要查验案例、FAQ、白皮书、居品文档、媒体报说念、行业目次、社区策划、指摘平台和销售材料。这个部分不错用上我方开辟的Agent，这个话题我们下次单策划。

4）不拆伙反复测试

抓续测试，隔段时分（比如个月）再回来出现概率、刻画准确和援用结构是否抓续，再化…

关于国内大部分企业，先东说念主工着重几十条中枢Prompt，固定平台、地区、账号气象和测试频率，使用统表格纪录后果。

多东说念主参与测试时，也要使用疏通的问题和纪录模板，避把测试条目的互异误判为可见度变化。

等尝试多个居品，鄙俚客户群体，而况客户还是广泛使用AI进行选型的企业，再辩论业监测平台。

营销团队不成只盯着流量，还要透过AI这个新的决策进口，了解客户需求，提供实验、居品、干事，化客户体验，确切带来业务后果。

Profound甚而建议了“Marketing Engineer”这个新岗亭。

这让我确信营销东说念主正濒临发展的大好机遇，懂客户知悉、懂数据分析、懂实验坐褥，用Skill和Agent提率…

接下来即是起学习，抓续跨越啦！

本文由东说念主东说念主都是居品司理作家【Hanni】，微信公众号：【时光条记簿】，原创/授权 发布于东说念主东说念主都是居品司理，未经许可，谢绝转载。

题图来自Unsplash，基于 CC0 左券。手机号码：15222026333相关词条:不锈钢保温施工     塑料管材生产线     钢绞线厂家    玻璃棉板    泡沫板橡塑板专用胶

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