近期GEO服务商PureblueAI清蓝正式完成第一轮融资，蓝色光标与英诺天使基金联合领投，水木清华校友种子基金跟投，投资金额达千万元人民币。本次融资以异构模型协同迭代与环境自感知数据模型进化引擎等核心技术的突破，为品牌搭建起连接AI与用户的高效桥梁，占领AI时代品牌营销新高地。
当下用户从传统搜索转向AI问答，海外独立站的营销战场也随之转移。Gartner预测，到2028年，传统搜索引擎50%流量将被AI搜索取代，未来百度和Google大概率也会转型成AI搜索。
可AI的“黑箱”特性让传统SEO方法论失灵，效果不可预测、平台差异大、效果不稳定，企业营销ROI根本没法衡量。传统SEO服务商靠“堆量”博收录，就像制造信息垃圾，污染生态。
PureblueAI清蓝则另辟蹊径，采用量化交易模式，自建模型深入学习AI平台机制，提升品牌认可度。它建立端到端模型和Agent产品，让Agent学习AI平台推荐规律，替代人工“猜测”投放。
系统持续分析成功推荐内容，找出“特征因子”，指导企业内容生成和模型反馈监测。比如服务To B企业时，模型算出最佳发布平台竟是传统C端平台，结果文章发布当天就被AI引擎引用置顶。
不仅如此，PureblueAI清蓝的服务链条也更长，不只是集中在“发文”这一动作。在更上游，PureblueAI清蓝会帮助客户建立品牌资产库，进行用户意图挖掘和AI品牌诊断，并结合企业自身的品牌与内容营销策略，展开AI口碑营销，以更好地达成优化效果。
链条也会延伸到内容发布后。PureblueAI清蓝的自研系统，会进行分钟级的实时监控。一旦发现品牌呈现率或排名因AI平台算法迭代而突然大幅下跌，系统会立刻启动干预，让模型根据最新的学习结果，再次进行投放，以维持效果。
年初DeepSeek爆发让AI大模型GEO成为热门方向，现在GEO市场的现状是鱼龙混杂，但已开始爆发。与传统SEO基于关键词的既定规则不同，GEO采用基于搜索意图的非线性逻辑，通过模型驱动的全链路口碑监控与诊断、智能化内容生成与分发等技术，帮助品牌在AI平台中从”发现-认可-排序-推荐”（DRRR）全流程获得更高曝光。
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