90 天 150 万美元:一家公司在卖一个还不存在的问题
深度思想,谈 AI 与向往 —— 字节深思圈
一家叫 Gushwork 的公司最近拿了 900 万美元种子轮,Susquehanna 领投,Lightspeed、B Capital 跟投。数字先摆出来:90 天做到 150 万美元的年度经常性收入,月增长率 50% 到 80%,付费客户 300 多家,每月为客户生成超过 1000 条销售线索。客户平均订阅费每月 800 到 900 美元,95% 在美国,主要是工业分销商、合同制造商、专业服务公司这类最传统的 B2B 生意。
它卖的东西说出来很简单:让这些公司出现在 AI 搜索的答案里。
买家已经搬家了,卖家还在旧址营业
B2B 买家做供应商调研的起点,正在从 Google 挪到 ChatGPT、Claude 和 Perplexity。而且他们问的问题非常具体:某个使用场景下的技术规格、行业特定的合规要求、几家供应商的横向比较。这些提问全部发生在填写联系表单、约销售电话之前。等到你接到咨询电话,对方的研究已经做完了。
问题在另一头。按照 Gushwork 的说法,90% 的企业在这些 AI 答案里完全不可见。当一个潜在客户问「中西部地区最好的精密轴承工业分销商是哪家」时,你大概率不在那个答案里,甚至不在对话里。这不是排名靠前靠后的问题,是存在与否的问题。数据面也在印证迁移的规模:OpenAI 在 2025 年 7 月披露,ChatGPT 每天收到约 25 亿次提示。
我的判断是,这个市场眼下最值钱的特点,在于买卖双方不在同一条时间线上。买家已经迁移,卖家还没觉醒。历史上的同类错位出现过一次:搜索引擎早期,最早做优化的那批公司吃到了十几年的红利,等所有人都承认 SEO 重要的时候,红利已经分完了。窗口期的长度取决于大多数人承认问题的速度,而承认恰恰是最慢的一步。
顺带说一个卖铲人自己报的数据:据 Gushwork 统计,来自 AI 搜索的流量只占其客户网站总流量的 20%,却贡献了 40% 的潜在客户转化。逻辑上说得通,通过 AI 搜索找上门的用户已经完成了深度研究,购买意图更强,决策周期更短。但这是公司自己的口径,怎么打折听,后面细说。
卖的不是工具,是把一家代理公司装进软件
Gushwork 的产品叫 AI Feeds,可以拆成两部分看。
一部分是七个分工明确的 AI agent:维护企业档案保证信息一致的 Memory,扫描数千条 AI 搜索查询、找出内容空白的 Research,把问题聚类成内容蓝图的 Strategy,生成落地页和指南的 Content,负责发布的 Publishing,从合作网站网络获取反向链接的 Backlinking,以及随模型变化自动刷新内容的 Auto-Update。另一部分是挂载在客户自己域名下的内容库,专门按 AI 爬虫的摄取习惯做架构。外加一个包含约 200 到 300 个合作网站的反链网络,每个客户能从中拿到 10 到 20 条反向链接。
从这套东西里,我读到两个判断。
第一个:这类公司真正的资产不是 agent 编排。编排能力会商品化,模型厂商随时可能把类似的东西做成接口。真正难复制的是两样,反链网络需要多年积累,用 API 买不到;「什么内容会被 AI 引用」的实操手感,要靠一个个客户趟出来。分辨哪部分是护城河,标准很简单:哪一部分是模型公司给不了的,哪一部分才是。
第二个:Auto-Update 这个环节的存在,本身就承认了游戏规则的不稳定。批量优化内容的公司一多,AI 引擎必然收紧引用和排名的规则,今天有效的手法两年后大概率失效。所以企业买这类服务,本质是买一份持续适配的订阅,不是买一次性的优化项目。谁把它当项目买,谁就会在规则变更时发现自己买了个过期罐头。
指标选在「线索」,不在流量
AI Feeds 生成的每个页面都带追踪和线索捕获,潜在客户不管从 Google 还是 ChatGPT 过来,只要在内容上采取行动,线索就直接流进客户的邮箱和仪表板。哪些关键词、哪些内容、哪些渠道在推动销售管道,数据是一套口径。
这个设计值得所有做 to B 服务的人看一眼。营销行业一半的争吵来自指标口径不一致:报曝光、排名、流量,买卖双方永远各说各话,同一笔转化三个团队抢功。把指标对齐到客户能直接换算成钱的那一层,谈判立刻变简单。这一波 AI 服务公司普遍要补这一课,先补的先拿到订单。
三处要打折扣的地方
这家公司的故事里有三个洞,投资人问过,买服务的人更该问。
| 疑点 | 具体情况 |
|---|---|
| 数据都是公司口径 | 20% 流量贡献 40% 线索、某客户成交 20 万到 35 万美元合同,全部来自公司自述,没有第三方核验 |
| 教育成本被低估 | 90% 的不可见,对应的是 90% 的不觉醒。从 300 家到几千家,要把「你在 AI 里不存在」讲给不承认问题存在的人听,这类销售的成本曲线往往比预想陡 |
| 平台风险 | 所有优化手法都压在 AI 引擎的排名机制上,机制一改,承诺的结果整体重新洗牌 |
第一个洞说明数据方向可信、幅度存疑。第二个洞决定这门生意的天花板:自我觉醒的客户永远只有一小撮,剩下的大多数得靠销售一个一个教育,而教育型销售最烧钱也最难规模化。第三个洞谁也躲不掉,只能靠持续适配去对冲,这也是它整个产品形态的真正赌注。
一个本周就能做的动作
不管你买不买这类服务,有一件事零成本,值得马上做:拿你业务里最核心的十个买家问题,去问 ChatGPT、Claude 和 Perplexity,看你在不在答案里。
在,研究为什么在,把原因固化成内容策略,护住这个位置。不在,也恭喜你,至少你知道获客预算的下一个去处了。判断逻辑不用复杂:你的客户在哪里做决策,你的可见性就该建在哪里,现在这个位置正在批量迁移。
至于正在找方向的创业者,「买家已迁移、卖家未觉醒」这种错位,比任何单点技术都值得去找。因为它自带倒计时,等卖方集体觉醒的那天,先发优势就清零了。倒计时才是先发优势的真正来源。