引言：被AI“遗忘”的品牌焦虑

2025年12月26日，深度云海创始人兼CEO钱程出席成都产投路演推介会并接受《每日经济新闻》采访，分享了深度云海在AI搜索时代的战略定位与核心使命，帮助中国企业将其独特的商业价值和专业知识，转化为AI时代可被信赖的‘数据资产’。

2025年，AI搜索重构了商业底层逻辑。但在这场浪潮中，一个诡异的现象正困扰着众多CEO与CMO：品牌明明销量靠前、自媒体声音很大，但只要用户在AI平台问“有什么推荐”，AI却只字不提。

不是被讨厌，而是被AI遗忘。

深度云海智能科技（上海）有限公司（简称“深度云海”）正是为破解这一“AI遗忘危机”而生。其核心产品“GEO多模态全链路闭环解决方案”，旨在帮助企业在AI浩瀚的信息深海中，建立独特的“AI认知锚点”，夺回AI认知权。

本期，小编对话深度云海创始人兼CEO钱程。这位曾效力过百度、滴滴等知名大厂，并创办过多家被成功收购的AI实战派创业者，将为我们解读如何让品牌在AI时代“被看见”。

01洞察痛点：从“流量缺失”到“认知权争夺”

Q1：我们发现很多品牌陷入了“有宣传但AI看不见”的怪圈。深度云海为何认为这是比流量缺失更严重的危机？

钱程：这是一个非常精准的描述。过去一年，我们观察到大量品牌陷入“淹没效应”——不是AI不想推荐你，而是你的内容无法被AI“理解”。

什么叫淹没效应？当品牌在内容密集的赛道（如新能源汽车）中，若内容缺乏AI可识别的“语义信号”，就会被海量信息淹没。例如：

真实场景1：用户问“推荐一款续航500km以上的电动车”，AI会优先引用A车企（因官网明确标注“CLTC续航600km”、有实测数据、结构化文档）。而B车企的官网仅写“续航超500km”，未提供参数对比或实测证据。结果：AI忽略B车企，推荐A车企。

真实场景2：用户问“适合家庭自驾的SUV”，在A车企、B车企、C车企中，AI会调用经GEO优化的A车企（含“6座布局+100km纯电续航实测数据”），而B车企若未做GEO处理，AI无法关联其“家庭友好”属性，导致推荐沉底。

这背后是AI时代的残酷法则：决定品牌未来的，不是内容数量，而是AI能否“理解”你的内容。如果AI在生成答案时想不起你（因内容缺乏语义密度和证据链），你就失去了这个时代最大的流量入口——不是流量缺失，而是认知权丧失。

02解决方案：从“内容淹没”到“AI主动引用”的全链路重构

Q2：既然“堆砌内容”行不通了，企业该如何突破这种淹没效应？企业如何通过深度云海GEO让AI“另眼相看”的？

钱程： 很多企业误以为AI喜欢“名气大”的品牌，其实不然。AI喜欢的是“风险低、信息密度高”的信息。很多企业误以为“发稿越多，AI越容易收录”，但事实恰恰相反。AI平台对营销内容高度敏感，重复发低质量AI稿会被自动标记为“垃圾信息”，导致推荐率暴跌。我们要做的，就是让品牌在处于信息载量劣势的情况下，赢得信息质量的竞争。

本质上是从“一次提问”延伸到“完整推理链路”的过程。我们把它拆解为三个阶段：

第一阶段：Demand（需求） → Extension（追问） → Scenario（场景）

AI的理解不是一蹴而就的。用户的需求往往是宽泛的，比如“推荐一款相机”。AI要给出好答案，必须预判用户的追问（Extension），比如“拍人像直出好看”、“预算多少”。

而所有的追问，最终都要落地到具体的场景（Scenario）。例如，“为什么需要暗光低噪点？”这不仅是技术参数，更是“在欧洲旅游傍晚捕捉光线”的具体场景。

只有把需求、追问和场景串联起来，构建出完整的推理链条，AI才愿意引用你的内容。

第二阶段：Influence（影响力） + Resolution（解决方案） + Evidence（证据）

这是提升内容质量的关键。

Influence（影响力）： 内容要有结构化（如Markdown）、高语义信号密度，且来源可信。

Resolution（解决方案）： 必须是真正解决问题的干货，比如“原理→机制→参数→场景”的科学写法。

Evidence（证据）： AI特别喜欢数据、标准、认证和实验数据。未来品牌需要做“KYE”（Know Your Evidence），即建立给AI看的品牌证据库。

Q3：深度云海一直强调“全链路闭环”，核心是“GEO多模态解决方案”。能否具体拆解一下，这套系统是如何实现从流量获取到销售转化的闭环？特别是对于中小企业，这种价值是如何体现的？

钱程： 这里的关键在于“AI+生态”的双轮驱动。我们把这套闭环拆解为前后两端：

首先，是前端：AI公域引流

“我们的核心目标，是帮企业把‘技术实力’翻译成‘AI听得懂的语言’。在AI搜索生态里，传统的seo流量玩法已经失效了。我们通过GEO技术，让品牌成为AI生成答案时的‘信源’。

具体落地就是两个抓手：一是GEO优化，让大模型对品牌产生深度记忆；二是AI建站，这个应AI搜索时代诞生的新基建AI网站很特殊，它是专门为了被AI‘读懂’而设计的，完美适配SEO和GEO的双重标准，快速构建符合AI检索逻辑的权威内容数据的资产平台。

比如我们的某个知名工业客户，在专业小众技术圈是无人不晓，但是AI搜索里面却没有曝光。我们帮它解决了“AI看不见”的问题。现在的成果很显著，客户不再局限于原来的小圈子，而是通过AI搜索，触达了更广泛的潜在市场。我们正在做的，就是帮各行各业的头部企业，在这个AI搜索时代建立起新的品牌心智的护城河。与此同时，我们也正在帮助越来越多的行业隐形冠军们，成为了AI推荐的首推品牌。

其次，是后端：私域智能转化

流量进来后，如何承接？我们部署了数字智能体客服，并通过私域销售自动化系统，基于用户画像AI聊天进行精准触达。这就形成了一个完整的“知识沉淀→流量获取→智能销售”闭环。

对于中小企业而言，核心价值在于“普惠性”。 我们采用了“RaaS（结果即服务）”模式，在人力成本上，100个标准项目仅需1名人工智能训练师服务，极大地降低了企业拥抱AI的门槛。

这一逻辑也呼应了全球趋势。IDC预测，2026年亚太区域50%的中型企业将采用生成式AI驱动营销自动化。目前，我们已服务了超过500+家企业，正在通过“技术+内容”的双轮驱动，支持跨行业的快速扩展。

03未来展望：出海赋能与数字资产壁垒

Q4：深度云海目前处于融资阶段，并规划三年内营收突破1亿。在这一过程中，如何应对大模型算法频繁更新的风险？

钱程：在大模型技术快速迭代的行业背景下，企业级AI应用的可靠性正面临核心挑战。大模型的固有局限——其训练数据完全依赖历史公开信息，无法动态获取、验证或覆盖企业私有、实时及合规信息——导致仅依赖模型自身数据输出，必然引发信息失真、过时或合规风险，无法建立用户信任。因此，企业必须将深度云海GEO作为可信数据输入源，为大模型提供权威答案，方能确保输出内容的准确性、时效性与合规性。

深度云海通过GEO解决方案，系统性解决大模型四大核心痛点：

• 数据孤岛：大模型无法接入企业内部系统（如CRM、ERP），导致信息碎片化。作为企业信任的第三方技术服务商，深度云海GEO实时打通多源企业数据，构建动态知识图谱，并将整合后的可信数据输入大模型，确保输出基于完整企业级事实。
• 最新知识滞后：大模型知识库冻结于训练截止日，无法反映业务变化。深度云海GEO提供实时数据管道，持续输入最新企业数据（如每日更新的产品参数、合规声明），使AI输出与企业当前状态同步。
• 私有知识缺失：大模型无企业专属知识库，无法处理敏感信息。深度云海GEO安全注入企业私有数据（如内部流程、客户档案），使大模型精准引用企业资产，规避外部泛化知识风险。
• AI生成不可控：大模型幻觉高发，易输出错误信息。深度云海GEO预先输入经企业法务与业务部门审核的合规答案，为大模型提供可信参考源，彻底规避幻觉干扰。

所以，大模型仅凭AI生成内容自身无法成为企业信息的可信推荐。其数据本质是静态、公开、无私有属性的，而企业需求要求信息必须动态、私有、合规。企业级AI的可靠性，永远取决于内容输入质量与效率是否企业自身可控，而非依赖于大模型自身能力。若依赖大模型自身数据输出，必然导致信息过时、碎片化或幻觉（如虚构产品参数）；算法更新只会加剧这种风险（例如新版本模型可能更易编造数据，新版本模型也许更不好用），而非修复它。深度云海GEO的成功实践证明，这不仅是技术选择，更是企业信任体系的底层重构。

Q5：出海是当前中国企业的必答题。但许多企业发现，即使在海外有品牌声量，ChatGPT等AI对话助手却很少推荐自家产品。深度云海如何破解这一“出海认知断层”？

钱程：这个问题背后，藏着一个残酷真相：出海不是“卖产品”，而是“教AI如何记住你”。我们服务过一些出海企业，发现他们最大的误区是：把“海外营销”等同于“多语言翻译”，却忽略了AI时代的底层逻辑——AI不会主动推荐你，除非你的内容能被它“理解”并“信任”。深度云海目前不直接开展做海外GEO业务，而是通过技术赋能海外优质AI代理商伙伴，使中国外贸企业无需自建团队、无需理解海外AI平台规则，就可以让中国品牌在海外AI平台的“被看见”，“零门槛”落地，赢在AI起跑线！

04 结语

当每一次AI推荐都成为品牌信任的烙印，增长便不再是难题。这场从“被遗忘”到“被推荐”的变革，正在重塑AI营销的生态版图。

（END）

小编：云宝

深度云海公司介绍

深度云海（Deepagens），是一家基于人工智能数据与模型驱动GEO技术服务商，由前百度高管团队创立，产研团队来自大厂的核心团队技术专家，获得互联网大佬天使投资，自主研发多模型品牌展现追踪技术与结构化内容GEO优化算法，精准布局AI搜索流量新蓝海。我们通过实时追踪DeepSeek、豆包等主流AI平台的搜索意图，结合权威信号点预埋与语义拆解技术，帮助品牌被AI正确理解与推荐。随着品牌是否被AI推荐已经成为新时代消费者决策购买的关键因素，深度云海已实现误差率＜3%的品牌提及周报监控精度，不断提升客户AI被引用率，助力豫信新能源、薪人薪事、蜜度科技、爱尔眼科等企业快速占领AI搜索曝光位，打造新一代智能营销增长引擎。