文｜王欣逸

編輯｜鄧詠儀

一句話介紹

geoSurge是一家專注做GEO（生成式引擎優(yōu)化）的初創(chuàng)公司，基于“模型內(nèi)部記憶+RAG（檢索增強(qiáng)生成）”提供GEO服務(wù)，總部位于倫敦，成立于2025年4月。

目前，geoSurge已完成由歐洲老牌風(fēng)投機(jī)構(gòu)Passion Capital和美國(guó)硅谷風(fēng)投基金Tuesday Capital支持的Pre-Seed輪融資，得到了來自包括谷歌DeepMind、微軟AI等公司天使投資人的支持。

團(tuán)隊(duì)介紹

聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Francisco Vigo：擁有12年商業(yè)數(shù)據(jù)分析的工作經(jīng)驗(yàn)，曾在一家金融科技獨(dú)角獸公司Zilch擔(dān)任首席數(shù)據(jù)科學(xué)家。

△geoSurge聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO Francisco Vigo，圖源：企業(yè)提供

聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO Jons Mostovojs：資深機(jī)器學(xué)習(xí)與系統(tǒng)工程專家，長(zhǎng)期致力于大模型與數(shù)據(jù)系統(tǒng)的研發(fā)工作，專注模型訓(xùn)練、評(píng)估與基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域。

APAC負(fù)責(zé)人李子月Zoe：前歐洲早期AI / DeepTech風(fēng)險(xiǎn)投資人。

產(chǎn)品及業(yè)務(wù)

創(chuàng)始人Francisco Vigo曾擔(dān)任金融科技領(lǐng)域的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家，是大型語(yǔ)言模型的早期重度用戶。作為普通用戶，他曾有過這樣的體驗(yàn)：比起傳統(tǒng)搜索結(jié)果，他更信任AI的回答，尤其是在搜索結(jié)果充斥廣告時(shí)。

隨后他開始系統(tǒng)性地測(cè)試模型，在一段時(shí)間內(nèi)反復(fù)提出相同的問題。當(dāng)模型更新時(shí)，他發(fā)現(xiàn)即使品牌本身沒有重大商業(yè)變動(dòng)時(shí)，在大模型答案中的可見度也很容易發(fā)生高頻改變。

如何避免讓品牌“從AI答案中消失”，成為geoSurge創(chuàng)立的起點(diǎn)。

Francisco Vigo透露，geoSurge的產(chǎn)品包括三大板塊：

1、MEASURE（測(cè)量）：可以監(jiān)測(cè)一個(gè)品牌當(dāng)前在主要AI系統(tǒng)如ChatGPT中的排名位置，追蹤品牌是否被提及，品牌出現(xiàn)的頻率和一致性，以及跨時(shí)間、市場(chǎng)的不同數(shù)據(jù)。

△MEASURE，圖源：企業(yè)提供

2、EXPLORE（探索）：幫助客戶理解模型為什么會(huì)出現(xiàn)這一表現(xiàn)，并給出可優(yōu)化的方向。

EXPLORE能分析這一位置是如何形成的，展示模型內(nèi)部概率分配及新詞預(yù)測(cè)的思維過程。通過識(shí)別存在概率差距的位置，EXPLORE還會(huì)向客戶展示在哪些細(xì)分領(lǐng)域、提示或語(yǔ)境中其品牌有望提升可見性。

△EXPLORE，圖源：企業(yè)提供

3、BOOST（提升）：通過語(yǔ)料庫(kù)工程（Corpus engineering）幫助客戶提升品牌在AI中的可見度。

語(yǔ)料庫(kù)工程技術(shù)能優(yōu)化模型的信息集，主動(dòng)影響模型的記憶和訓(xùn)練數(shù)據(jù)，從而幫助品牌被模型更準(zhǔn)確、可靠地識(shí)別及調(diào)用，為品牌爭(zhēng)取最大的曝光機(jī)會(huì)。

△BOOST，圖源：企業(yè)提供

2025年9月，OpenAI關(guān)于ChatGPT使用方式的研究顯示，用戶使用ChatGPT主要目的是詢問某事或?qū)で蠼ㄗh，其中49%的信息是“詢問”類型，與此同時(shí)，約70%的消費(fèi)者使用ChatGPT是非工作相關(guān)的，如用于日常決策、發(fā)現(xiàn)和指導(dǎo)。這意味著，模型呈現(xiàn)出的內(nèi)容在商業(yè)層面相當(dāng)關(guān)鍵。

模型獲取信息一共有兩種方式，一種是來自其內(nèi)存的內(nèi)部記憶，另一種是基于搜索和記憶。模型的記憶類似于一個(gè)人的世界觀，幫助模型解釋其看到的一切。

RAG用于GEO中的工作原理大致是：模型從網(wǎng)絡(luò)上搜索大量文章，將其加載在內(nèi)存中，并對(duì)這些內(nèi)容進(jìn)行總結(jié)，提取出用戶所需的答案。這一機(jī)制能填補(bǔ)模型內(nèi)部記憶不完整或者不確定的空白。

然而，即使是使用了RAG，AI展示和引用的結(jié)果仍然由模型的“記憶層”驅(qū)動(dòng)。因此，模型的內(nèi)部記憶是決定它識(shí)別和推薦哪些品牌的主要因素。

geoSurge的專長(zhǎng)在于塑造模型的記憶，它能確保品牌信息深植于模型的記憶中，在沒有實(shí)時(shí)搜索的情況下，模型也能基于記憶對(duì)客戶品牌進(jìn)行推薦。

相較其他GEO服務(wù)商采用RAG方案為主，geoSurge走出了差異化路徑，把目光瞄準(zhǔn)了模型的長(zhǎng)期記憶，讓模型本身認(rèn)知并記住品牌，而非短期的排名優(yōu)化。具體來說，它能幫助品牌方預(yù)先優(yōu)化和準(zhǔn)備語(yǔ)料庫(kù)，從而在模型訓(xùn)練或迭代過程中，相關(guān)信息能更高效地被大模型學(xué)習(xí)、記憶并精準(zhǔn)調(diào)用。

不同模型有不同的行為模式、訓(xùn)練偏好和使用場(chǎng)景，geoSurge還能根據(jù)不同的模型、客戶的目標(biāo)和目標(biāo)市場(chǎng)量身定制策略，確保品牌在整個(gè)AI生態(tài)中被記憶。

比如，geoSurge還接入了大量的遙測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)，確保客戶品牌相關(guān)數(shù)據(jù)最終能進(jìn)入模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

在技術(shù)接入后，客戶可以在幾周內(nèi)看到早期效果，具體指標(biāo)包括在相關(guān)提示詞中的品牌提及率、隨時(shí)間變化的穩(wěn)定性、上下文準(zhǔn)確性及AI爬蟲活動(dòng)的頻率和深度。受生成式系統(tǒng)的概率性、道德準(zhǔn)則等條件的影響，geoSurge無(wú)法保證客戶排名絕對(duì)位于第一。

在具體效果上，geoSurge曾與一家英國(guó)房地產(chǎn)公司合作，在經(jīng)過一個(gè)BOOST周期后，其AI 爬蟲抓取活動(dòng)量增加了5000倍，在相關(guān)提示詞中，該品牌的存在感在各個(gè)模型中表現(xiàn)更強(qiáng)且更一致，排名從幾乎不被提及上升至第二名。

在過去將近一年時(shí)間里，geoSurge組建了技術(shù)前沿的人才團(tuán)隊(duì)，和GPU供應(yīng)商建立了合作關(guān)系，主要與高增長(zhǎng)的科技公司、行業(yè)領(lǐng)軍企業(yè)及擁有成熟營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)的企業(yè)展開合作，已實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定的企業(yè)級(jí)商業(yè)應(yīng)用，并計(jì)劃在今年拓展亞太地區(qū)市場(chǎng)。

Founder思考

• GEO比SEO（搜索引擎優(yōu)化）難一萬(wàn)倍，兩者存在本質(zhì)區(qū)別。

SEO圍繞谷歌算法給網(wǎng)頁(yè)排名，影響因素包括反向鏈接、關(guān)鍵詞、發(fā)布文章等。SEO在某種程度上是可逆向工程，我們可以通過反推算法，理解反向鏈接的作用，以及關(guān)鍵詞的機(jī)制。 而GEO是一門更為復(fù)雜的學(xué)科，LLM的底層技術(shù)是基于數(shù)萬(wàn)億參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，業(yè)界稱其為“黑箱”，我們知道它們能運(yùn)行，但無(wú)法觀測(cè)其內(nèi)部的權(quán)重，也無(wú)法理解其運(yùn)作的具體原因。它要求你必須理解AI系統(tǒng)是如何訓(xùn)練的、數(shù)據(jù)是如何收集的、為什么要這樣收集、模型更新的頻率有多高等問題。

• 品牌被AI識(shí)別和引用的程度是不穩(wěn)定的。

在GEO中，品牌正面臨著“消失”的風(fēng)險(xiǎn)，具體原因如下：AI的記憶可能不穩(wěn)定，有的品牌可能這周被AI提及，下周便消失了；模型的更新可能會(huì)改變概念間的關(guān)聯(lián)方式，進(jìn)而影響推薦結(jié)果的目標(biāo)群體；此外，AI給出的回答通常僅包括少數(shù)幾個(gè)選項(xiàng)，這導(dǎo)致落在這個(gè)名單之外的品牌實(shí)質(zhì)上就“消失”了。 有些品牌正在從AI的答案中“消失”，這可能成為企業(yè)嚴(yán)重的商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。

• GEO市場(chǎng)上許多解決方案?jìng)?cè)重于測(cè)量和監(jiān)控，他們往往給出一個(gè)關(guān)于品牌會(huì)在哪里出現(xiàn)的儀表盤（Dashboard），或者通過RAG進(jìn)行短期優(yōu)化。

我們主打基于模型記憶（Memory）的路線來做GEO服務(wù)，但也提供RAG方面的優(yōu)化。不過，主導(dǎo)AI可見性（指品牌被AI識(shí)別和引用的程度）的仍是模型內(nèi)部記憶。

• 品牌要在AI系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期持久的可見性，關(guān)鍵在于其本身被模型認(rèn)知并記住。模型難以推薦其在訓(xùn)練中沒有見過的品牌，為了讓客戶品牌能維持持久的可見性，我們需確保模型在訓(xùn)練時(shí)就已經(jīng)擁有了關(guān)于該品牌的記憶。

因此，我們專注于加強(qiáng)模型記憶層，我們并非要取代SEO，而是增加了SEO缺失的記憶層。

• SEO仍然非常重要，但僅靠SEO完全不夠。

目前AI模型仍處于持續(xù)更新的階段，對(duì)于想要提高品牌曝光的企業(yè)而言，他們需要雙管齊下。在強(qiáng)化模型記憶的同時(shí)，企業(yè)也需探索進(jìn)行傳統(tǒng)搜索優(yōu)化的路徑，優(yōu)化模型抓取的網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)入模型內(nèi)存，實(shí)現(xiàn)SEO和GEO兩種策略同時(shí)有效并產(chǎn)生協(xié)同效應(yīng)。

• 在AI搜索中，一些企業(yè)可以嘗試在細(xì)分領(lǐng)域占據(jù)主導(dǎo)地位，并從細(xì)分領(lǐng)域向外逐步建立知名度，從而脫穎而出。

• 衡量GEO效果的關(guān)鍵指標(biāo)，不僅包括來自LLM的真實(shí)點(diǎn)擊轉(zhuǎn)化情況，還有AI爬蟲的抓取次數(shù)，爬蟲活動(dòng)與品牌能否進(jìn)入模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集密切相關(guān)。

• 我們?cè)谀Ｐ陀?xùn)練階段影響模型記憶，其真實(shí)效果需要等到新模型發(fā)布后才能看到。盡管如此，我們?cè)谕ㄟ^RAG優(yōu)化現(xiàn)有模型的同時(shí)，又通過模型記憶策略影響待發(fā)布的新模型，這使得我們?cè)谡w節(jié)奏上始終保持領(lǐng)先，新模型一經(jīng)上線即可看到優(yōu)化成效。

與此同時(shí)，大模型本身的更新迭代速度正在加快，對(duì)于客戶而言，這意味著成果交付周期正在縮短。

《智能涌現(xiàn)》訪談小記

2025年，GEO入選《麻省理工科技評(píng)論》年度AI十大熱詞，AI正成為下一個(gè)流量入口，引發(fā)品牌和營(yíng)銷的范式轉(zhuǎn)變。

在大洋彼岸，GEO更早，不過仍然處于早期階段，率先入局的美國(guó)GEO明星創(chuàng)企Profound，成立兩年已獲得三輪融資；Scrunch AI則完成A輪融資，總?cè)谫Y額達(dá)1900萬(wàn)美元，證明GEO已經(jīng)形成商業(yè)閉環(huán)。國(guó)內(nèi)也有不少創(chuàng)企瞄準(zhǔn)GEO，但融資階段更早。

不過，目前的GEO服務(wù)效果仍不穩(wěn)定。AI模型快速迭代的同時(shí)，GEO相關(guān)技術(shù)遠(yuǎn)未達(dá)到成熟水平，由SEO直接演變而來的單純追求品牌曝光的模式不再完全適用，海量低質(zhì)內(nèi)容污染語(yǔ)料，這是GEO行業(yè)還要面臨的挑戰(zhàn)。

當(dāng)前，行業(yè)內(nèi)GEO服務(wù)商的做法各異，比如，有GEO服務(wù)商側(cè)重幫助品牌進(jìn)行AI可見性監(jiān)測(cè)和分析，給出針對(duì)AI搜索引擎的內(nèi)容創(chuàng)作建議，將優(yōu)化對(duì)象對(duì)準(zhǔn)了被AI引用的內(nèi)容。

geoSurge的特點(diǎn)在于，利用對(duì)模型語(yǔ)料庫(kù)的優(yōu)化，在模型內(nèi)部塑造品牌長(zhǎng)期、穩(wěn)定的記憶，并提供AI可見度的監(jiān)測(cè)和分析，為GEO創(chuàng)業(yè)者提供了一條更側(cè)重技術(shù)的路徑參考。

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