10月13日，AI营销公司深度云海智能科技（上海）有限公司宣布完成千万级天使轮融资，由A股上市公司华工科技领投，本轮资金主要用于自研技术底座迭代、海外市场拓展、产品升级以及AI人才的扩充。

深度云海成立于2025年6月，核心团队来自前百度搜索部门。创始人兼CEO钱程曾任百度上海总经理、滴滴汽车后市场业务负责人，此前创办的项目曾被携程、滴滴并购；联合创始人兼COO杨海玲历任3721、百度、慧聪网、敦煌网、世优等知名企业COO等高管职务，具有头部互联网企业全链路商业化操盘经验；CTO龙杰则参与过百度无人驾驶高精度地图、机器人云大脑、AI数字人及智能体等产品的研发。

深度云海在官网动态中表示，公司成立仅一年，便已服务超过3000家企业客户。目前，公司员工规模超过70人，年收入达到数千万元，旗下拥有GEO RaaS系统和DeepWork桌面端AI营销工作台，分别覆盖品牌在AI回答中的可见度监测、内容优化及营销执行等环节。

值得注意的是，深度云海已经推出国内版和海外版GEO产品，本轮融资也将海外市场拓展列为资金用途之一。

从国内企业服务到深入海外市场，深度云海试图解决的仍然是同一个问题：当AI逐渐成为用户获取信息的新入口，企业该如何让自己的品牌被看见？但要将这套服务推向海外，仅仅复制国内的产品功能显然还不够。

传统搜索与生成式AI的主要区别在于信息的呈现方式。传统搜索主要向用户提供网页链接，企业通过SEO争取更靠前的搜索排名，吸引用户访问官网。生成式AI则会整合相关信息，直接生成答案。用户询问产品区别、供应商推荐或服务方案时，品牌能否进入AI回答、以什么方式被介绍，可能影响其触达潜在客户的机会。

GEO瞄准的正是这一变化：帮助企业了解品牌在AI回答中的表现，并通过完善官网信息、优化内容和外部信源，争取被AI准确识别和引用。

深度云海目前的产品布局，正是围绕这些环节展开。

首先是监测品牌在AI回答中的表现。深度云海自主研发了“云宝AI品牌可见度监测系统”，针对国内六大主流AI平台，评估品牌在AI回答中的曝光频率，分析AI对品牌的情感倾向，并追踪相关信息源，定位品牌信息的“信源漏洞”。

对于企业而言，这类工具的作用在于，帮助其了解品牌在不同AI平台、不同问题场景下的表现。比如，用户询问某类产品的推荐品牌时，企业是否出现在回答中；AI引用了哪些信息源；品牌信息是否存在缺失或偏差。通过持续监测，企业可以进一步识别需要优化的环节。

但监测只是起点。如果工具只能告诉企业品牌在哪些回答中出现、在哪些回答中缺席，却不能帮助企业解决问题，其商业价值仍然有限。

因此，深度云海还将官网建设、内容优化和营销执行纳入产品体系。公司提出的五大模块覆盖AI语义洞察、官网信息优化、平台偏好分析、企业知识图谱建设，以及内容生成与分发，试图将品牌监测、网站技术优化、外部信源建设和营销执行连接起来。

在此基础上，深度云海推出了RaaS模式，通过旗下GEO直通车、AI灵雀建站、DeepWork智能营销工作台等产品的串联，尝试实现从品牌曝光到成交转化的完整链路，并将各环节的数据用于后续优化。

而如果将这套产品体系推向海外，原有的监测与优化方法能否继续发挥作用？

国内GEO的部分优化方法，很难直接复制到海外。对于已经推出海外版产品的深度云海来说，平台、内容生态和客户需求的差异，都将影响其服务方式。

首先是信息来源的差异。在国内，品牌信息分散在微信公众号、小红书、抖音等平台，不同AI产品能够获取和引用的内容存在差异。海外则有另一套信息生态：品牌官网、专业媒体、Reddit等公开社区，都是用户了解产品、AI获取信息的重要来源。

对于不少中国出海企业来说，社交媒体运营和广告投放并不弱，但官网信息不够完整，海外媒体报道和真实用户讨论也相对有限。这意味着，即使企业已经积累了大量中文营销内容，也未必能为海外AI提供足够的信息。

信源环境的差异，也直接影响GEO的优化方式。国内部分GEO服务倾向于通过内容发布提高品牌曝光，但在海外，单纯增加内容数量未必有效。品牌能否被AI准确识别和引用，还与官网信息的完整性、内容的独特价值以及外部信息来源等因素有关。

2026年5月15日，Google Search Central发布面向生成式AI搜索优化的官方指南，强调网站应提供独特、有价值、非同质化的内容，同时指出，传统SEO最佳实践仍是内容进入Google AI搜索功能的重要基础。

Google官方在2026年发布的生成式AI搜索优化指南。图源：Google Search Central

海外GEO并不是脱离传统搜索营销的一套独立玩法。企业既需要关注品牌在AI回答中的表现，也需要继续做好网站技术、内容质量和搜索可见度等基础工作。

在打通国内GEO服务链路的基础上，深度云海已将相关服务延伸至海外，覆盖ChatGPT、Gemini等全球主流AI平台。但对于出海企业来说，产品本身足够好，并不意味着海外用户和AI就能准确了解它。

例如，企业的英文名称拼写不统一、产品参数缺乏结构化信息，或是在海外行业目录、社区平台上缺少可信的第三方提及，都可能影响AI对品牌及其产品的识别与理解。即使企业拥有成熟的产品和齐全的资质，如果这些信息没有得到清晰、准确的呈现，也可能难以进入海外AI的回答。

深度云海创始人兼CEO钱程表示：“客户来找我们时，产品往往已经足够好，缺的是让世界看见它的方式。”对于深度云海而言，如何帮助品牌跨越语言和地域的壁垒，让产品信息被海外AI准确理解，是其拓展GEO服务边界的重要方向。

从海外GEO企业的业务布局来看，行业正在从监测品牌在AI回答中的表现，向内容优化、营销执行和效果追踪等环节延伸。

以海外GEO服务商Profound为例，这家公司成立约两年，已在今年9月完成1.8亿美元D轮融资，估值达到18亿美元，由红杉资本、凯鹏华盈领投。Profound最初帮助企业了解品牌在ChatGPT等AI平台中的表现，如今也在通过AI Agent等工具，将竞品分析、内容审计、内容优化等工作纳入产品体系，试图帮助企业从发现问题走向解决问题。

其官网公布的客户案例显示，金融科技公司Plaid使用相关工具后，LLM（大语言模型）带来的推荐流量增长超过300%，转化率也提升了210%。

Profound公开的客户案例。图源：Profound官网

这也意味着，GEO企业之间的竞争，不会仅仅停留在覆盖多少个AI平台、能够追踪多少个问题。随着同类产品增多，监测功能本身可能越来越难形成长期壁垒。谁能更准确地识别品牌的信息缺口，帮助企业完善官网和外部信源，并进一步追踪流量、线索乃至成交变化。

回到深度云海，其国内业务的相关经验能够为其拓展海外业务提供基础，但海外市场仍有一段需要验证的路：不同AI平台的内容获取机制存在差异，海外企业的营销流程与采购需求也不尽相同。产品能否适配当地客户的工作方式，以及优化效果能否被持续衡量，都将影响其后续拓展。