From SEO to Agent-Led Growth: Profound’s James Cadwallader

如今，marketing 已经走到这样一个阶段：如果你的 marketing 团队还没有在使用 agent，尤其是 ProFound agent，来做 marketing，那你就是在失利。它已经从“有更好”变成了“必不可少”。而且我认为，大家对用 agent 来构建 marketing 的一个最大误解，是把它看成只是把我们过去一直在做的工作自动化。没错。但现实其实完全不同。

真相是，因为有了 agent，也因为有了 LLM（大语言模型），你现在可以做一种坦率地说以前根本不可能实现的 marketing。

大家好，欢迎来到 Training Data。James，欢迎你加入节目，我非常高兴邀请到你，你是 ProFound 的 co founder 和 CEO。ProFound 是一个面向 AI 时代的 marketing 平台。你们帮助公司理解它们在面向 ChatGPT 和 Claude 这类 agent 的 AI search 中是如何呈现的，应该怎么做才能提升自己的排名和可见度；同时，你们也帮助单个 marketer 获得 agency 级别的能力。我觉得今天请你来上播客尤其恰逢其时，因为 ChatGPT 正在推出 ads，所有 marketer 都在试图弄清楚：我该如何在 generative search engine 的排名中靠前？每个人也都在努力理解这个由 agent 驱动增长的勇敢新世界。

所以我非常期待这场对话。我们先从这里开始：你们服务于 10% 的 Fortune 500 公司。你对自己的客户，以及当今普通 marketer 所面临的处境，都有非常深入的理解。也许你可以带我们梳理一下他们的历程。在 ChatGPT 出现之前的旧时代，marketing 是什么样子？而现在，marketer 又不得不应对哪些变化？

好的。Sonya，感谢你邀请我来。我的意思是，我认为我们正在见证 marketing 历史上最大的一次平台转移：世界正在从 blue link search，也就是预先确定好的蓝色链接搜索，转向 probabilistic AI responses（概率式 AI 响应）。而且还不止于此。这并不只是“当有人在 ChatGPT 上询问你所在的品类时，你会不会出现”这么简单。

更关键的是，比如说，如果你讨论的是 coding tools，那么 ChatGPT 会怎么评价你，或者 Claude 会如何推荐你的 software。真正发生的是，这些模型实际上正在取代消费者所扮演的角色——是 agent 和 super intelligence 在取代消费者的角色。并不只是 Internet 的“前门”变了，实际上是穿过这道门的“人”变了。过去，是消费者通过一列 blue links 发现你的网站并点击进入；而现在，是 agent 在使用类似的索引来发现你的 brand、products 和 services，然后再穿过这道门回来，并持续维护与消费者之间的那层关系。

这太有意思了。好，那么你的意思是，ChatGPT 也许成了新的前门，但对 marketer 真正重要的是，现在有一个 agent 正在替你穿过这道门，并替你完成购买决策中的很大一部分。

对。我认为这就是最根本的区别。Internet 本身其实没有变，变化的只是“是谁”在使用 Internet。当你向 ChatGPT 提问，或者向 Gemini 提问时，你本质上是在让一个 agent 代表你去爬取整个 Internet。

会有一个 agent 去访问所有那些你过去会亲自访问的网站。这个 agent 会判断哪些内容有用、哪些内容更有用，然后把所有这些信息重新混编成一个答案，再直接吐给你，像是在说：给，你要的在这儿。

对。你认为，人们对于要如何在这种新的 agentic paradigm（agent 驱动范式）中获得良好呈现，最大的误解是什么？

我觉得最大的误解是，以为这只不过是 SEO。之所以会有这种误解，是有原因的，因为，没错，当然，在任何 marketing（营销）和 discovery（发现）场景里，brand（品牌）依然会有动力去做这些事。你刚才提到，我们现在服务的对象已经接近 Fortune 500 的 12%，他们的 marketing teams（营销团队）都在使用 ProFound。而且在任何一种环境里，解决问题的方式通常都是创建 content（内容）、分发 content——不管是在自己的 channels（渠道）上，还是 earned media（赢得媒体报道）或 social channels（社交渠道）等等。

所以，它和我们在 SEO 里看到的那些 lever（杠杆、手段）非常相似。没错，在 index（索引）里获得排名仍然重要。只不过，人类消费者不再亲自使用 web（网页）了。你正在构建的 content，完全可能从字面意义上说，永远不会被任何一个人类读到。我认为，SEO 和这个新世界之间最根本的区别在于：在 SEO 里，你构建的 content 是为了被 algorithm（算法）抓取，但从根本上说，最终还是给人类消费的。

而在这个新世界里，你构建的 content，说白了，完全就是为了既能被 agent 发现，也能被 agent 消费。

那这意味着什么？我的理解是，人类可能比 agent 更没有耐心。我也猜，人类比 agent 更容易受到情绪偏见影响，也更容易被语言措辞带偏。比如说，human（人类）和 agent 在“消费” Internet（互联网）内容时，最大的差异是什么，是 marketers（营销人员）应该牢记的？

关键在于要理解：一个在 web 上爬取信息、寻找答案或提供答案的 agent，说实话，它发现信息的方式和人类不同。所以它使用 index 的方式也和我们不一样。在过去 SEO 的世界里，95% 的价值都来自进入最上面的四个蓝色链接。对，前五个蓝色链接。

而这其实正是由我们稀缺的认知精力、耐心不足，以及时间不够所决定的。

对。

当一个 agent 在使用那个索引时，我们看到 Chatuchipiti、Gemini 或 Claude 更容易去利用互联网的长尾内容。而且，agent 为了回答一个问题所会使用的信息覆盖面，比人类要宽上好几个数量级。比如说，大概三四个月前，我在给自己位于 New York City 的公寓找一个 showerhead（淋浴喷头），我用 ChatGPT 帮我找新的 showerhead，结果它为了回答这个问题用了 65 个不同的网页。

哇。我觉得如果是我自己来查这个问题，大概也会看 65 个网页。这可是个非常重要的购买决定。

营销人员需要理解的是，你是在为一个具有超级智能、拥有无限带宽的 agent 做营销。随着 inference（推理）成本也在下降，以及我们继续经历 Moore's Law，随着 Moore's Law 持续发挥作用，我们会看到 agent 只会越来越多地使用互联网来构建丰富的答案。

对，完全同意，很有意思。你刚才提到你们服务了 Fortune five hundred 的 12%。有没有某些类别在这类 agentic search（代理式搜索）结果上更成功，确实能为它们带来有意义的流量？以及还有哪些类别目前其实仍然更属于传统 SEO 的世界？

我的意思是，现在这已经是全行业普遍存在的情况了。所以，我觉得我们刚开始时，更多需求来自 software 公司。但我会说，到今天，我们确实几乎服务你能想到的每一个类别、每一个行业：finance、consumer、CPG、software，包括 B2B，也包括 B2B direct to consumer。

那么，这种影响在各个类别中是否相对一致？还是说有某些类别或子类别会更容易受到 agentic search 的影响？

我认为，consumer consideration（消费者决策权衡）是这里一个重要的维度。所以，如果你卖的是高 consideration 或高客单价的商品，比如 consumer electronics、auto、cars、white goods，或者任何通常需要做大量研究的东西，我认为我们会看到终端消费者越来越多地使用 AI，因为坦率地说，AI 就是更擅长做这类深度研究。对。现在 AI 在做产品研究这件事上非常出色。

你有没有用过 AI 来做研究并寻找某个产品？

经常用。我现在就在用它买车。

很酷。

具体是哪辆车我就不自曝了，不过它确实帮了很大忙。更广泛地说，你会不会看到 ChatGPT、Claude、Grock 和 Gemini 在推荐东西时方式不一样？如果会，根本原因是什么？

我们看到这些平台之间有非常大的差异。坦白说，顺便无耻打个广告，这也是为什么营销人员会使用像 ProFound 这样的软件，因为我们能做的是帮助你理解，不只是你的品牌或产品在不同平台上是如何呈现的。也就是说，好，你在 Gemini 的回答里出现得更频繁，还是在 Claude 的回答里，或者在 ChatGPT 的回答里？嗯。但我们还会提取其中的 sentiment（情绪倾向）和 themes（主题），也就是说，当 Claude 提到你的品牌或产品时，它在答案里同时还会说些什么？

对。但接下来我们还会追溯到根本原因。所以我们会向营销人员展示。好，不同 model（模型）在回答关于你的品牌、你的产品、你的品类或你的竞争对手的问题时，使用了哪些 citations（引文）和 sources（来源）。

对。所以一旦你理解了是什么以及为什么，那么在 ProFound 里，你的下一步就是构建并部署你自己的 agents（智能体），来梳理所有这些数据，并打造一种新型营销方式。

那么，最主要的根本原因是不是它们有不同的 harnesses？最主要的根本原因是不是它们采用了不同的 training data mix（训练数据配比）？还是说，最主要的根本原因在于，其中一些会偏向于，比如说，Reddit 数据，而不是公司自有平台上的数据？这些平台之所以在公司呈现方式上差异这么大，根本原因到底是什么？

把它们看作——这听起来也许很简化——但可以把它们当成不同的“物种”。我们观察到，Gemini 会大量依赖 YouTube 内容，这很合理，因为 Google 拥有 YouTube。我们看到，对于想出现在 Gemini 回答里的品牌或营销人员来说，YouTube 是一个非常有力的杠杆。相比之下，ChatGPT 如果面对消费者场景，通常会从 Reddit 汇集信息；如果是 B2B，它通常会从 LinkedIn 抓取内容。我们看到这些平台都是非常重要的 truth source（事实来源）。

Claude 是——对，Claude 最近变化很大。你知道，我觉得

那为什么会这样？我也注意到了这一点。感觉在 four point five 和 four point six 之间，甚至连它推荐的内容都变了很多。你为什么觉得会这样？

我认为，Claude 过去通常——或者说从历史上看——更依赖预训练的 LLM 来回答问题；而现在，我觉得他们可能更新了 classifier（分类器）之类的东西。也就是说，这个 classifier 似乎对 real-time information（实时信息）变得更敏感了一些。所以我们的发现是，Claude 现在会更多地使用 web 来回答问题。

好的。

但我认为这里的下一个 paradigm（范式）是：人类非常依赖 heuristic（启发式），所以当我们思考这个新世界时，总想把它和旧世界的 search 和 SEO 做 pattern match（模式对应）；而旧世界本质上只是 information retrieval（信息检索）。嗯哼。对，就是那样——核心是 ranking（排序），是你能不能出现；而现在进入了一个新时代。我觉得你把它概括得很好：ALG，agent led growth。

Claude 不只是代表一个新的 discovery channel（发现渠道）。Claude 代表的是一个用户。所以你知道，如果我在用 Claude 或 Claude code 做 vibe coding，那么它会推荐 MongoDB 还是 Vercel？也就是说，Claude 首选的 weapon of choice（首选工具）是什么，为什么会选它，它又是从哪里获得这些信息的？然后如果我说，如果我们最终选择用 MongoDB，Claude 又会如何处理这种 interoperability（互操作性）？

它是从哪里获得这些信息的？

对，当然。我很想聊聊这对 content（内容）和 content marketing（内容营销）意味着什么。你之前跟我说过，agents（智能体）将会消耗 100 倍更多的互联网内容，我觉得这个说法特别有意思；这也意味着，营销人员将需要创造 100 倍更多的内容。那解决方案是不是就变成：所有人都会疯狂生产营销垃圾内容，去覆盖所有长尾查询，这样当我问“哪款 showerhead 适合我这种特定规格需求、且属于这种 demographic（人群画像）的人”时，就总有一个 landing page（落地页）来覆盖这个使用场景？说得难听一点，我们是不是将被 content marketing 垃圾内容彻底淹没？

我记得最近有一项研究说，估计现在大约 50% 的 web（网络）已经在使用 AI 撰写的内容。对。The New York Times 最近发表了一个实验：他们做了两篇文章，一篇由人类写作，比如一位记者写的，另一篇由 AI 写的。结果是，在盲测之后，大概有 53% 的读者投票表示，他们更喜欢 AI 写的内容。哇。

我认为，所谓 slop（垃圾内容）其实是个烟雾弹，而且很快就会被证伪。你知道，这其实是个很……我不是说你在暗示这个，但我确实觉得，那种“只要是 AI 写的就等于垃圾内容”的想法很蠢。对，对。我认为 AI 完全有能力写出高质量的内容、高质量的营销文案。

只是，思考这个问题的方式应该是：现在的消费者已经变得超级智能了。所以，作为品牌方或营销人员，你得告诉 Claude 一些它不知道的东西。可问题是，当一个 superintelligent（超级智能）的存在已经在整个互联网数据上训练过时，你要怎么告诉它一些它原本还不知道的事？

你要怎么做？你该说什么？

我觉得你必须拿出原创洞察。说到底，到了今天，人类某种程度上就是现实世界和互联网之间那个“有血有肉的 API”而已。对吧？

天啊，我只是一个有血有肉的 API。好吧。

所以，什么叫 first principle marketing（第一性原理营销）？就是从 first principles（第一性原理）出发思考。好，如果我要营销新的 Nike AlphaFly，我能告诉 Claude 关于这款新产品的什么信息，是它没法仅从互联网中获得的？因为它——它——它本来就能访问互联网。它能接触到一切。

它已经在现有的一切内容上完成了 pre-training（预训练）。而且如果你谈论的是一个已经存在的产品，这件事就更显得有些神秘了。要是我们在发布一个新产品，当然，Claude 对那个产品是一无所知的。对。好的。

对于推出 AlphaFly two 来说，作为 marketer（营销人员），你的当务之急不是去污染这些模型，或者操纵 ChatGPT 对这个新产品的说法。但作为 marketer，你现在的责任是让 superintelligence（超级智能）具备能力，去回答任何关于你的产品、品牌或服务的问题。

好的。所以这从根本上说是一个 legibility（可理解性 / 可读性）的问题。

对，我会说在一定程度上是这样。

对。你要如何让你的公司和你的产品对一个 agent（智能体）来说是 legible（可理解的）？

我觉得这是对的。对。而且如果你是在构建 software（软件），那就远不止是 legibility（可理解性）的问题了，还涉及 usability（可用性）。对。

interoperability（互操作性）。对。比如，Claude 要怎么排查那个问题？

对。很有意思。你觉得人们是在试图 game the system（钻系统空子 / 操纵系统）吗？而且，试图 game the system 有效吗？

我的意思是，是的。就像，当然。对。你会看到，大家都知道，现在有一大波内容在做，比如 comparative listicles（对比式榜单文章）。坦白说，我敢这么讲，而且我先声明一下，我并不建议大家这么做，但是，坦率地说，我们现在仍然看到它的效果非常明显。

但我相信，随着时间推移，这会发生变化，并且会被这些模型惩罚，或者说，被……

不好意思。具体是什么东西效果非常明显？

抱歉。对，是 comparative listicles（对比式榜单文章）。意思是，如果我是 Sequoia，我会做一篇“Silicon Valley 10 best VCs”之类的内容，把 Sequoia 放在第一名，然后可能再挑一些没那么强的对手排在第二、第三、第四、第五，基本上把你真正的竞争对手排除在外。你知道，这是一种打着提供公正建议旗号、实际上服务于自身利益的内容。

对。我们发现，由于这些模型的推理方式，它们会非常容易被那些已经替它们完成了“脏活累活”的内容吸引。因为它们不想用 first-principle thinking（第一性原理思考）去做这种事，比如：好，让我去把 Sequoia 的一切都查一遍，然后再把 Kliner Perkins 的一切都查一遍，再真正把两者进行比较。

它们更愿意直接找到一篇现成存在、看起来比较公正、并且已经把两者相互比较过的内容。

看来这些模型也不是有无限耐心。

它们是……

也有点懒。

对。我觉得，是的，这也许是一条阻力最小的路径。但我确实认为，随着时间推移，你知道，回到我为了一个 showerhead 看 65 个网站这个例子，我觉得随着时间推移，我们可以期待这种情况会改变，我们会看到模型产出更多那种类似 first-principle reasoning（第一性原理推理）的东西。而且我觉得现在其实也可以通过 prompt（提示词）来引导。对。

对。所以我的意思是，这很有意思。当我用模型去做发现时，如果我用 ChatGPT 或 Claw 来发现一个产品，或者研究一个产品或服务，我经常会说，忽略任何 listicle（清单式）文章，或者，是的。或者我会说，你知道，忽略任何由品牌自己发布的内容。

对，对，有意思。我很想聊聊 dead Internet theory（死亡互联网理论）。比如说，你觉得从什么时候开始，Internet 主要就是被 agents（智能体）浏览了？

到那时，一家公司的 marketing website（营销网站）还重要吗？一家公司的传统搜索引擎排名还重要吗？还是说，我们是不是都只需要准备一个给 agents 抓取的 README 文件？

我的意思是，冒着听起来有点夸张的风险，我觉得我们可能会在未来三年内经历一种 dead Internet 的结果。我确实认为这是有可能的。你知道，也许未必很可能，但你知道，这意味着什么？它意味着，在一个人类只是对 AI 说话来获得所需回答的世界里，发布内容的激励会下降到接近于零。也就是说，你知道，我们今天作为人类会依赖，而且说实话，AI 也会依赖。

所以，人类和 AI 都依赖——我们低估了自己对 first-party reporting（第一手报道）的依赖程度；正是这些内容在为 AI 提供用来回答问题的信息，或者提供那些出现在我们每天依赖的搜索引擎里的信息。对。而且我觉得，在一个人类不再点击进入网站的世界里，首先，Internet 的大部分内容至今仍然是靠广告资助的。所以，你知道，大多数发布者都严重依赖广告收入，来支撑所有这些越来越多被 AI 消费的内容。嗯。

在一个消费者、也就是人类，不再访问这些网页的世界里，那么，你知道，在一个人类根本不会访问的网页上投广告，还有什么意义呢？嗯。这样一来，他们的商业模式就会崩溃，Internet 的经济机制就会崩溃，创作 editorial content（编辑内容）的激励也会被移除。对。然后在那样一个世界里，你就会开始问一个问题：那 AI 到哪里去获取这些问题的答案呢？

给 README 文件。

但那样的话，为什么你要发布你的 README 文件呢？

因为 agent 需要去某个地方寻找答案，来回答一个问题。对吧？

如果你是一个 brand（品牌）或 marketer（营销人员），这说得通，但你为什么要发布 blog（博客）呢？意义是什么？

我是在发布“嗨，我是 Sonya，这位 VC，以及这些是我合作过的公司”。而且，而且，而且，比如说，当一个 founder（创始人）试图判断自己该和哪位 venture capitalist（风险投资人）合作时，它就会找到我的 README 文件。

我觉得这对于那种，你知道的，由商业驱动的内容来说是对的。但你知道，Internet（互联网）上很大一部分内容就只是人们在闲聊、分享想法。

对，这么说也有道理。

而这正是我们所依赖的东西。之所以这在过去一直这么有效，是因为 humans（人类）会被金钱和地位强烈激励。你知道，如果我发布一篇非常好的 blog post（博文）并在上面投放广告，我就能从那篇博客里赚到钱。或者我会被认可，然后变得有名。对。

但在一个这样的世界里，AI 直接进入那段内容，把里面所有有价值的东西都吸走，然后再重新混编。也许我能在文章底部得到一个小小的 citation（引用），但那又怎样？根本没人——对——会去点那些引用。对。

去创造那种丰富、原创内容的激励——也就是我们正在谈的那种 fleshy API——会下降到零。

对。你觉得这种情景出现的可能性有多大？

我的意思是，我已经认真想过很多次了，而且我觉得这很有可能。对。

对。

我的意思是，我觉得那个方向——如果你继续追问，好吧，那第二层结果会是什么？接下来会发生什么？——我的一个理论是，每一家 AI lab（AI 实验室）最终都会与某个 social media network（社交媒体网络）做 vertical integration（垂直整合）。所以我认为，social media 会变得越来越“人类化”。而且我觉得，Meta 其实可能已经在这方面走在前面了。

这就像是，现在要做一个 bot（机器人账号）然后发到 Instagram 上，其实非常难。对。现在确实是这样。对。它非常“人类化”。嗯。

所以我认为，social media network 会随着时间推移变得更“人类化”。对。而那会成为我们以想法交换 status（地位）或金钱的地方。你看，X 正在做很多这样的事，还有 YouTube、X。整个 economics（经济机制）已经开始逐渐成形，在那里你是可以获得金钱回报的。

对。

为了创作好的内容。所以，社交媒体会成为我们分享观点的平台。而如果你把这一点与 AI 垂直整合起来，比如，我们在 Grok 和 X 上看到的那样，Grok 非常巧妙地利用了来自 X 的所有丰富内容和数据，以相当有思考深度的方式回答问题。

对。有意思。好。所以你的意思是，你知道，我们所熟悉的 Internet，某种程度上一直像是一台经济 / 社会地位博弈机器，而且它一直都能运转。如果越来越多的内容只是被 agent（智能体）消费，那就有点打破了其中一些基础性的假设。

所以，因此，经济引擎和社会地位博弈都会在某种程度上转移到这些生物区和社交媒体网络中。

对。我们现在也在 Reddit 上看到这一点：Reddit 确实正在拥抱它的人性，并且在说，好吧，这是一个珍贵的地方。对。而它也的确很珍贵。我觉得这非常重要。

我觉得我们把 Internet 视为理所当然了。它是个很美妙的东西。

对。

而且，是的，我觉得我们需要这些人类环境，这样我们才能分享观点。对。原创的观点。对。这里将会成为 AI，你知道，理解现实的地方。

这就是 AI 如何接入世界中真实发生的事情。

你难道不觉得，这些平台完全可以直接禁止 agent 抓取（scrape）它们的平台吗？然后商业模式就变成：内容原始创作者获得分成；而对 ChatGPT 说，嘿，如果你想抓取这些内容，那就得花很多钱。这样一来，不就某种程度上解决了经济层面的挑战吗？

对。我的意思是，X 显然刚刚开放了它们的 API。对吧？对。比如说，Reddit 也和 OpenAI 达成了一笔大合作。

对。所以这些做法，对，都是有可能行得通的。我觉得这也呼应了我的这个想法，某种类似于垂直整合（vertical integration）。对。

我的意思是，对，我其实什么都不懂，所以这完全只是凭感觉在说，但我一直有个理论：比如说，也许 OpenAI 会收购 Reddit。我觉得那会很有意思。对。而且你需要这样一个人类数据来源。对。

而且是实时的。非常实时。另一种选择，我想，大概就是机器人了。对。你说呢？

因为如果——你知道——假设最后有 50,000,000,000 个机器人在四处活动，也许它们是双足的（bipedal），也许是 drones 之类的东西，但这会让 AI 能够获取 first-party data（第一方数据）。对。对。而这也会削弱“人类是一个血肉组成的 API”这种说法。对。

对。因为 AI 就能直接理解这个世界。

很有意思。我很想聊聊广告，因为我们一直是在 Internet 的语境下谈 ads。现在，ads 开始进入一些 generative AI agent（生成式 AI 智能体），你觉得这会如何改变消费者与这些引擎之间的关系？

我觉得人们会很快适应，就像我们当年适应 Google 一样。对。我认为 advertising，或者更准确地说，generative advertising（生成式广告），如果出现在 conversational interface（对话式界面）里，并具备更高程度的 personalization（个性化），那会成为这个世界上有史以来效果最好的广告形式。这些对话里捕捉到了非常丰富的 consumer intent（消费者意图）。没错。而且，除了这一点之外，AI 非常擅长根据 Sonya 在那个具体时刻的需求去综合并个性化语言，因为它对你的理解非常深。我觉得，一旦 ChatGPT 能够在一段对话中、恰好在你最容易接受的那个时刻，附上一条高度个性化的广告，它的效果会极其强大。

而且他们还有一支非常出色的 ads 团队在做这件事。

你觉得未来的 ad unit（广告单元）会是什么样子？

我觉得——我是说，OpenAI 其实已经暗示过这一点了。这是我自己的原创想法。不过，是的，我觉得你将会直接 prompt（提示）AI。也就是说，你会把一个 system prompt（系统提示词）构建成一整个 ad campaign（广告活动）。对。

所以你只需要说，嘿，我真的很想精准触达 Minnesota 年龄在 35 到 40 岁之间的女性。然后，嗯，对，如果你能确保每当她们谈到 photography（摄影）时，我希望你提到这个、这个、这个，但不要提那个；并且一定要真正利用这一套 knowledge base（知识库）和理解能力。这样你就知道该如何谈论我们的品牌、产品和服务，但当然也要根据她们的 tone of voice（说话风格）去调整。大概这就是未来投放 ad campaign 的方式。对。

你会说，我最好想赚到这么多钱。

对。你觉得在 b to b 的语境里，这件事是不是就没那么相关了？

这里的微妙之处在于 b to b，或者说纯 coding agent，也就是人们用 AI 来构建东西。嗯。这个问题对 dev tools 或 software 尤其相关，比如说，真正主导购买决策的其实是 agent。对。而说到 advertising，我们依赖——你知道，我们确实非常希望我们的 agent 是客观的，而且不会被轻易影响。

你知道，如果你在用 Claude，而它说，嘿，我其实选了某个数据库名称，因为他们给我投了一条特别好的广告。你就会觉得，老兄，老兄，不行。用最好的那个就行。对。

我们人类本身并不是客观的生物，但我们喜欢认为自己是。嗯。比如你已经被 Vercel 那种极强的 branding 影响了。你也已经被你看过的那期有 MongoDB 创始人出镜的 podcast 影响了。

对。

你只是自己不知道而已。也正因为如此，我们会——你知道，我们也要求我们的 agent 必须是客观的。当 advertising 关系到 agent 代表我们去购物时，我们与 advertising 之间的关系会很不一样。

很有意思。好。给那些正在努力弄明白，怎样才能确保自己在这个新时代占据有利位置的 marketers 一点临别建议吧。也许他们的老板每天都会给他们发截图，说，嘿，我输了这个 query，为什么你不是名单里的第一名？你会给他们什么建议？

用 profound。我是认真的。

好，先把 profound 放一边。我的意思是，他们应该——他们到底应该做什么？我知道没有什么 silver bullet，但为了让自己适应这个新世界，最重要、最该记住的事情是什么？

我的意思是，你看。这其实是真心实意的推荐，是真实在给它打 call。说真的，你需要使用像 ProFound 这样的平台，去理解你是如何被呈现出来的，否则你其实只是在瞎猜。你知道，外面会有一些这类过度简化的说法，觉得哦，对，LinkedIn 或 Reddit 真的很重要。

但如果你只是凭感觉做判断，你就会失败。没错。每个类别其实都非常具体，你需要去看这些来源，理解这些来源和引用，才能判断 AI 为什么、以及如何在它的回答里提到你。嗯。但第二部分是，我们现在已经到了这样一个 marketing（营销）阶段：如果你的 marketing 团队不用 agents（智能体），尤其是不用 ProFound agents，来做营销、生产内容、构建营销活动、分发营销内容，那你作为 marketer（营销人）就是不合格的。

我认为这已经从“有了更好”变成了“必不可少”。而且我觉得，使用 agents 来做 marketing 的一个巨大误解是：很多人以为这只不过是把我们过去一直在做的工作自动化而已。没错。但现实其实完全不同。真正的情况是，因为有了 agents，也因为有了 LLMs（大语言模型），你现在可以做一种以前坦率地说根本不可能实现的 marketing。

比如说，你可以构建一个 agent。举个例子，我们内部就做了一个 marketing agent，它会接入我们所有销售电话的 Gong transcripts（通话转录），然后提取出所有异议，把这些异议按主题归类。嗯。接着再基于我们产品的 knowledge base（知识库）生成 battle cards（销售对战卡），然后把这些内容返回给销售团队。

不错。