前百度搜索团队下场,做＂让AI推荐你＂的生意:深度云海拿下千万级天使轮

过去十几年，品牌方对"搜索"的理解很具体：买关键词、做SEO、投竞价排名。

这套经验正在失效。

越来越多的用户不再拆解关键词，而是直接在豆包、DeepSeek、元宝里扔出一整句话——"预算二十万，家用SUV怎么选"。他们拿到的是一段被组织好的答案，答案里通常只出现三五个品牌。

如果AI的回答里没有你，你甚至不知道自己被漏掉了。

一、一笔融资给出的明确信号

36氪在2026年10月13日独家披露，深度云海智能科技（上海）完成千万级天使轮融资。

资金的四个去向写得很清楚：自研技术底座迭代、海外市场拓展、产品升级、AI人才扩充。

四个方向里没有一项是"铺渠道"或"买流量"，全部压在产品和技术上。

把公司背景摊开看，这个组合并不常见。创办时间不长，但已经有可统计的客户规模和收入体量。

更重要的是它的定位，明确以"GEO（生成式引擎优化）"为主营业务。

二、他们卖的到底是什么？

深度云海披露的产品形态有四块，单独看都不新鲜，串起来才是关键。

提示词工程：按平台偏好做内容适配，解决"优化"问题。

不同模型对信源的偏好不一样，有的更认权威媒体，有的更看重结构化数据，有的对社区讨论更敏感。同一份内容，换一种组织方式，被采纳的概率就不同。

AI灵雀：建站与官网改造，解决"承接"问题。

模型生成答案时会去检索公开信源，一家官网结构混乱、信息分散、缺少清晰事实陈述的企业，本身就是"不可被引用"的。把官网改造成机器读得懂的样子，是GEO的地基工程。

人机双审分发，解决"合规与质量"问题。

机器批量生产内容再海量铺发，是SEO时代就走过、并已经被平台反复打击的老路。人机双审这套机制，是在效率与安全之间设一道闸。

AI品牌可见度监测，解决"度量"问题。品牌在各大模型里被提及的频率、位置、情感倾向、提及上下文，需要被持续采样和记录。没有这一步，后面所有动作都是盲打。

这是一个端到端服务商的雏形，而不是单点工具。

三、GEO为什么会被需要？

需求不是凭空出现的，背后有三个同时发生的变化。

1.入口在迁移

从"输入关键词—浏览列表—自行判断"，变成"提出问题—接收答案—直接决策"。信息分发的中间环节被压缩了，品牌的曝光机会从"排在前面"变成"出现在答案里"。

2.决策链路在缩短

AI成了购前咨询的第一站，谁在这一站缺席，后面的转化漏斗根本轮不到他。

3.内容供给在泛滥

大模型生成内容成本趋近于零，公开信源里的噪音急剧增加。结果是模型在做检索增强时，对信源的筛选更严格。

四、这门生意最难的地方在哪里？

必须说清楚：GEO目前最大的问题是可验证性。

1.度量标准不统一

生成式输出天然带有不确定性，这让"我帮你提升了多少可见度"这句话很难像SEO时代的排名那样被截图证明。

2.归因困难

品牌的AI可见度上升，可能是内容优化的功劳，也可能是媒体报道变多、口碑自然发酵、或者平台本身做了调整。要把因果关系单独摘出来，需要足够长周期的对照数据。

3.平台规则不透明且在变动

各大模型厂商对"被优化"的态度并不一致。一旦某个平台开始反制批量内容干预，依赖单一平台的策略就会失效。

4.灰色地带的诱惑

GEO的边界很容易滑向"AI水军"，即在网上批量投放伪装成真实评价的内容，让模型采信。一旦行业普遍这么做，用户对AI答案的信任会被消耗，最终反噬整个行业。

五、对AI搜索生态的意义

这次GEO的优化对象不是一个平台，而是多个。

豆包、DeepSeek、元宝，加上此前已经在媒体讨论中反复出现的其他大模型，构成了一个多极化的AI搜索格局。

品牌方面对的不是"怎么在一个引擎里排上去"，而是"怎么在五六个各不相同的模型里，都被稳定地提及和认可"。

这会带来两个连锁反应。

一是跨平台可见度运营的需求被产品化，企业需要的不再是单次服务，而是持续的监测与调优。

二是平台的立场会成为关键变量。

如果平台明确表示不欢迎内容干预，GEO的动作就必须往"把真实信息做扎实"的方向收敛；如果平台保持中立甚至提供官方接口，那GEO的空间会明显打开。

当AI成为主要的信息中介，能被它引用的，只能是那些经得起核查的内容。

写在最后

搜索这件事不会消失，只是换了一个界面。但预算会重新分配，能力要求会重新定义。

对品牌方来说，摆在面前的现实问题是：当用户开始向AI咨询而不是向搜索引擎提问时，你的名字有没有出现在那段答案里？