在数字广告领域，中小企业一直面临着与大型企业竞争的困境。由于缺乏专业的增长团队和先进的技术，他们在广告投放上往往效率低下，难以实现有效的增长。然而，一家名为MAI的初创公司正在改变这一现状。
你有没有想过，为什么中小企业在数字广告上的表现总是比不过大公司？不是因为他们的产品不够好，也不是因为他们的预算不够多，而是因为他们缺少一样东西：一支全天候工作的专业增长团队。大型企业有成群的增长工程师实时监控每一个广告活动，根据市场变化随时调整投放策略。而中小企业呢？要么是创始人自己花大量时间去研究广告后台那些复杂得让人头疼的数据面板，要么就是花高价请代理公司，然后在不透明的收费和模糊的效果报告中煎熬。这种不对等的竞争环境，让很多优秀的品牌始终无法突破增长瓶颈。
MAI 的出现，正在改变这个游戏规则。这家刚刚完成 2500 万美元种子轮融资的初创公司，由 Kleiner Perkins 领投，Gaorong Ventures 和 UpHonest Capital 等参与投资。他们开发的 AI agent 平台，能够自动管理和优化数字广告投放，让中小企业也能获得那些原本只有大型企业才能享受的先进营销能力。更令人印象深刻的是，MAI 的 AI agent 已经在为客户带来实实在在的增长：销售额平均提升 40%，每月管理着数百万美元的 Google Ads 投放。我深入研究了这家公司后发现，他们做的事情远比表面看起来更具革命性。这不只是一个简单的营销自动化工具，而是一个完全重新定义数字广告运营方式的解决方案。
让我特别感兴趣的是 MAI 的创始团队背景。CEO Yuchen Wu 在 Google 工作了十年，专注于开发广告和机器学习技术，之后又帮助 Instacart 扩展其物流和增长技术栈。CTO Jian Wang 同样拥有在 Google 和 Instacart 构建大规模电商引擎的经验。这两位创始人并不是凭空想象出这个解决方案的，而是在亲身经历了大型企业如何运用先进技术实现增长后，意识到中小企业同样迫切需要这些能力，但却无法承担相应的成本和复杂度。于是他们创建了 MAI，希望通过 AI agent 将企业级的营销能力民主化，让每一个品牌都能获得公平竞争的机会。
数字广告的困境：为什么传统方式已经行不通
我经常听到创业者抱怨数字广告太难做了。他们的抱怨不是没有道理的。电商行业虽然每年以大约 8% 的速度增长，甚至超过了疫情期间的峰值，但竞争也变得前所未有的激烈。分销渠道不断碎片化，直接面向消费者的品牌和消费类应用面临着越来越大的获客压力。在这种环境下，数字广告，尤其是 Google Ads，已经成为这些公司获取客户的主要方式。问题在于，管理广告活动不仅耗时，而且往往充满不确定性。
企业主面临两个选择，但两个都不理想。第一个选择是自己管理广告。这意味着每周要花费大量时间盯着广告后台，调整关键词出价，分析转化数据，测试不同的受众定位。对于一个本来就要处理产品开发、供应链管理、客户服务等一大堆事情的创始人来说，这几乎是不可能完成的任务。而且即使投入了时间，也不一定能做好，因为数字广告优化需要专业知识和经验积累。我见过太多创业者在广告上浪费了大量预算，却得不到相应的回报，最后只能无奈地削减广告支出，错失增长机会。
第二个选择是雇佣代理公司。这听起来是个合理的解决方案，但实际体验往往令人失望。代理公司通常收取高额费用，按广告支出的百分比收费，这意味着他们的激励机制可能与你的利益并不完全一致。更糟糕的是，整个过程常常缺乏透明度。你很难清楚地知道他们具体做了什么，为什么做这些调整，以及这些调整真正带来了什么效果。NutritionFaktory 的 CEO Mike Bires 就曾表示：”与代理公司合作总是让人感觉既昂贵又不透明，收费很多，但对结果却没有什么清晰的说明。”这种不透明性让企业主很难判断自己的广告投资是否得到了合理的回报。
广告预算的浪费问题比大多数人意识到的要严重得多。每一个投放给错误受众的广告，每一次对低质量点击的过高出价，每一个没有明确投资回报率就持续运行的广告活动，都在快速消耗利润。对于 PPC 管理者来说，这些低效问题会迅速累积。想象一下，如果你每月在广告上花费 5000 美元，但转化率只有 1% 而不是 3%，这个差异就可能意味着数千美元的收入损失。而这些被浪费的预算本可以被重新投入到那些表现良好的广告活动中，推动业务增长。
常见的广告预算浪费原因包括：定位到不太可能转化的受众，为不相关的点击付费，内部广告活动相互竞争同一受众，转化追踪设置薄弱或不准确，以及阻碍转化而非促进转化的落地页。这些问题往往相互交织，形成一个恶性循环。比如，如果你的关键词管理不善，使用了过于宽泛的匹配类型，广告可能会在不相关的搜索中被触发。如果你有重复的广告活动，你实际上是在花钱与自己竞争。而如果没有清晰的转化追踪，你就很难知道哪些广告真正带来了销售，结果就是继续向表现不佳的广告投入更多预算。
识别广告预算浪费的迹象对于保护投资回报率至关重要。警告信号通常会出现在核心指标中：高展示量但低点击率说明你的广告没有引起受众共鸣；点击量很高但零转化说明点击的人不对；CPA 上升但销售增长并不匹配说明预算正在流失；多个广告活动的 ROAS 都很低说明投入没有转化为收入。其他危险信号包括：花费很大但没有转化的关键词，极高的跳出率，或持续无法影响收入的广告活动。这就是为什么每周审计是不可或缺的。通过定期检查广告活动数据，PPC 管理者可以发现表现不佳的部分，削减无效支出，并将预算重新分配给能带来利润增长的地方。
MAI 的解决方案：让 AI Agent 接管广告管理
MAI 的核心理念非常简单但极具颠覆性：把 Google Ads 放在自动驾驶模式，帮助企业以盈利的方式扩大广告支出。他们开发的 AI agent 深度整合了企业的所有业务数据，全天候工作，调整支出，识别机会，并在效果发生变化时实时更新。这不是简单的自动化规则或脚本，而是真正智能的系统，能够理解你的业务、学习你的客户，并做出比人类团队更快、更准确的决策。
我特别欣赏 MAI 的一点是，他们的 AI agent 不是在黑盒中运作。很多 AI 工具的问题在于，你不知道它们为什么做出某个决策，也无法控制它们的行为。但 MAI 提供了完全的透明度和可见性。企业主可以清楚地看到每一个优化决策，理解为什么预算被重新分配，以及每个调整如何与收入挂钩。这种透明性让企业能够保持对营销策略的控制，同时享受自动化带来的效率。
MAI 的 AI agent 能做的事情远比传统工具更全面。它们可以自动设置、监控和持续调整广告活动，无需人工监督。预算、出价和创意素材都会被全天候动态调整，以最大化表现。不同于那些应用一刀切规则的系统，MAI 的 AI agent 会学习每个公司独特的产品、客户和目标，然后根据这些特定情况进行优化。它们还能立即发现问题，从损坏的折扣码到库存短缺，MAI 会在这些问题消耗预算之前就标记出来。更重要的是，这些 AI agent 可以同时处理成千上万的产品和创意变体，让精益团队也能管理企业级的复杂性。
让我印象深刻的是 MAI 如何处理机器学习在广告中的应用。传统的广告平台也使用机器学习，但它们通常优化的是点击率或展示次数这样的虚荣指标。MAI 则不同，它直接优化收入和利润贡献率。通过将广告平台数据与电商和 CRM 系统深度整合，MAI 能够追踪从点击到实际销售的完整路径。这意味着它不会把预算浪费在那些从不转化的受众上，而是将资源集中在那些持续带来实际收入的客户群体上。
自动出价优化是 MAI 的核心能力之一。人工出价管理往往意味着为低价值点击支付过高费用，或者错过高价值机会。MAI 通过实时调整出价消除了这种猜测。它使用设备类型、一天中的时间和用户行为等信号，对每次竞价进行单独评估。如果晚上移动端的转化率激增，出价会在那个时刻增加；当需求减弱时，出价会降低。这确保你始终为正确的展示支付正确的价格。平台会每天应用这种优化，让广告活动持续以更智能的方式花钱。
预测性受众定位是另一个关键功能。向错误的人投放广告是最大的预算浪费之一。MAI 的机器学习通过在广告展示之前预测哪些用户最有可能转化来解决这个问题。通过分析购买历史、浏览行为和参与信号，它识别出高价值细分市场并优先考虑他们。这意味着广告支出流向那些有强烈购买意图的受众，而低价值流量则被过滤掉。系统还可以同时测试多个受众组合，学习哪种组合带来最好的回报，然后自动重新分配支出。这是一种可扩展的方式，无需为浪费的点击付费就能找到利润。
实时性能监控让 MAI 能够在几小时内而不是几天内响应变化。广告活动表现可能在几小时内就会发生变化，等待反应意味着不必要地消耗预算。MAI 通过实时追踪关键指标（CTR、转化价值、ROAS）并立即调整来解决这个问题。如果一个广告活动开始下滑，支出会立即减少。另一方面，表现优异的广告活动会获得更多投资。清晰的仪表板准确显示了什么在改变以及为什么改变，为 PPC 管理者提供了完全的可见性和控制。这种透明度将机器学习从黑盒变成了可靠的增长伙伴。
MAI 的技术优势：不只是 LLM 包装器
在 AI agent 创业公司中，有一种普遍现象是简单地在大语言模型（LLM）外面包装一层界面，然后声称自己是 AI 解决方案。MAI 的创始人清楚地意识到这种方法的局限性。在他们的融资演示文稿中，他们明确指出：”虽然 LLM 包装器在 AI agent 创业公司中很流行，但它们在增长营销方面表现不足。”这是一个非常诚实且重要的观察。
MAI 确实使用了包括 OpenAI、Anthropic 和 Google Gemini 在内的多种大语言模型，但他们真正的差异化优势在于专有的强化学习系统。这个系统不仅仅是理解自然语言和生成文本，而是能够从每次广告活动的结果中学习，不断优化决策模型。强化学习的核心思想是通过试错来学习最优策略。在 MAI 的场景中，这意味着系统会尝试不同的出价策略、受众定位和预算分配方式，观察哪些带来了更好的结果，然后强化那些成功的策略，同时避免那些失败的做法。
这种方法的优势在于，它不依赖于预先编程的规则或人类专家的经验总结，而是能够发现那些人类可能忽视的模式和机会。比如，系统可能发现某个特定的受众群体在特定时间段内转化率特别高，或者某种创意素材组合在特定地理位置表现异常出色。这些洞察可能太细微或太复杂，人类分析师难以捕捉，但机器学习系统可以通过分析数千个数据点来识别它们。
MAI 的数据管道设计也值得关注。机器学习的效果完全依赖于数据的质量和完整性。混乱或不完整的数据会导致广告活动朝错误方向发展。MAI 的解决方案是将电商、CRM 和分析数据统一到一个单一的真实来源中。销售收入与广告转化对齐，确保优化保持准确。一个可靠的数据管道包括：数据源（Google Ads、电商平台、CRM），处理（清洗、去重、格式化），存储（集中式数据库），以及传输（输入到机器学习系统）。有了这样的设置，每日优化就成为现实。MAI 使用这些数据管道来识别增长机会，并精确地重新分配支出。
我认为 MAI 在技术架构上的另一个聪明之处是确保客户保持对广告账户的所有权。很多营销工具会要求你将广告账户的控制权交给他们，这会限制灵活性和透明度。如果你想更换服务商或自己接管，可能会面临很多困难。MAI 则不同，它集成到你现有的广告账户中，但你始终保持完全控制。这种做法不仅增加了信任，也让企业在长期发展中拥有更大的自主权。
实际效果：客户案例说明一切
理论听起来再好，最终还是要看实际效果。MAI 自 2024 年底开始与早期客户合作以来，已经看到了快速的采用增长，在几个月内客户数量翻倍。更重要的是，这些客户报告的结果令人印象深刻。
NutritionFaktory 是一家营养补充剂品牌，他们的 CEO Mike Bires 在使用 MAI 后发现了巨大的差异。他说：”与代理公司合作总是让人感觉既昂贵又不透明，收费很多，但对结果却没有什么清晰的说明。使用 MAI 后，我们可以清楚地看到广告确实有效。对业务的影响几乎是立即显现的。”这种即时的可见性和效果是很多传统解决方案无法提供的。
在 MAI 的融资演示文稿中，他们展示了一个更详细的案例研究。对于 NutritionFaktory，MAI 在 90 天内将盈利支出增加了三倍，推动该品牌在七月和八月实现了最高的销售额和利润。这不只是增加了广告支出，而是以盈利的方式增加支出。这个区别非常关键。任何人都可以通过增加广告预算来增加销售额，但如果这些销售不盈利，那就只是在烧钱。MAI 的价值在于它能够识别哪些广告支出真正带来利润，然后将更多预算投入到这些高效的渠道中。
除了 NutritionFaktory，MAI 的客户还包括 Dreo、Dr. Woof Apparel、Fanka、Flamingo、Patpat、Velotric 和 Vivaia 等品牌。这些公司跨越不同的垂直领域，从医疗服装到电动自行车，从快时尚到鞋类。这种多样性说明 MAI 的解决方案不是针对某个特定行业的，而是可以适应各种不同类型的直接面向消费者品牌和消费应用。
对于这些客户来说，MAI 带来的不仅仅是更好的广告表现。它还释放了他们的时间和注意力，让他们可以专注于产品开发、客户服务和业务战略，而不是每天盯着广告后台调整出价。这种间接价值可能比直接的销售增长更重要。创始人和营销团队的时间是最宝贵的资源，如果他们能把这些时间从广告管理中解放出来，投入到更具战略性的工作中，整个业务都会受益。
从数字上看，MAI 的客户平均获得了 40% 的销售增长。这不是一个小数字。对于一个年收入 100 万美元的品牌来说，40% 的增长意味着额外的 40 万美元收入。而且这种增长不是通过增加成本或降价促销实现的，而是通过更智能地使用现有广告预算。这就是为什么 MAI 的客户愿意支付广告预算 10% 的费用。如果这 10% 的费用能带来 40% 的销售增长和更高的利润率，这显然是一笔非常划算的投资。
为什么投资者看好 MAI
Kleiner Perkins 领投 MAI 的 2500 万美元种子轮融资，这本身就说明了很多问题。Kleiner Perkins 是硅谷最知名的风险投资公司之一，投资过 Amazon、Google、Snapchat 等众多成功公司。他们对 MAI 的投资决策不是基于炒作或概念，而是基于对市场机会、技术能力和团队执行力的深入评估。
Kleiner Perkins 的合伙人 Josh Coyne 在解释投资理由时说：”性能营销是现代商业的命脉，但长期以来，推动规模的工具只有最大的企业才能获得。Yuchen 和 Jian 带来了深厚的广告平台专业知识和对增长企业面临挑战的切身同理心的罕见组合。MAI 的方法既大胆又务实。我们很高兴能支持 Yuchen 和 Jian 实现这一愿景。”
这段话透露了几个关键信息。第一，投资者认识到性能营销的重要性和复杂性。这不是一个边缘问题，而是现代商业成功的核心。第二，他们看重的是工具的民主化。大型企业拥有的技术优势创造了不公平的竞争环境，而 MAI 正在缩小这个差距。第三，创始人的背景和经验是投资决策的关键因素。Yuchen 和 Jian 不是外行，他们在 Google 和 Instacart 的十年经验让他们深刻理解问题的本质和解决方案的要求。
Josh Coyne 在 Kleiner Perkins 的博客文章中进一步阐述了他们的投资论点。他写道：”性能营销是现代商业的命脉。当它有效时,企业增长迅速。当它无效时,可能在一夜之间耗尽预算。所以做对至关重要。然而,运行有效的营销活动仍然是建立业务中最耗时、最令人困惑和最有压力的部分之一。”这段描述精准地捕捉了市场痛点。
他还指出了大型企业如何解决这个问题：”今天,大型企业通过部署大量增长工程师来解决这个问题,他们密切监控每个渠道的每个活动,并相应地近乎实时地调整支出。”这正是中小企业无法做到的。他们没有资源雇佣一整支增长工程师团队,也没有能力建立复杂的监控和优化系统。MAI 填补了这个空白,让中小企业能够获得相同水平的能力。
投资者还看到了 MAI 的长期潜力。Josh Coyne 写道:”我们相信 MAI 有机会成为所有营销人员都会使用的一种保险形式,以确保他们从每个活动中获得最大收益,并随后利用他们的滩头阵地在未来捕获更多营销价值链(例如资产创建、渠道选择、预算编制、SEO、社交媒体等)。”这个愿景不仅仅是自动化 Google Ads,而是逐步覆盖整个营销功能。从这个角度看,MAI 的当前产品只是第一步,未来可能会扩展到创意制作、渠道策略、预算规划等更多领域。
种子轮就能融资 2500 万美元,这个数字本身也说明了问题。大多数种子轮融资在几百万美元的范围内,而 MAI 获得的融资额相当于一些公司的 A 轮或 B 轮规模。这反映了投资者对市场机会规模的信心,以及对团队快速执行的期待。MAI 计划使用这笔资金扩展产品和工程团队,并加速 AI agent 平台的开发。他们的 12 人团队计划到年底翻倍至 24 人。这种快速扩张说明他们看到了强劲的市场需求和明确的增长路径。
数字广告的未来：从人工管理到 AI Agent 驱动
MAI 的成功不仅仅是一家公司的故事,它代表了数字广告行业更大的趋势转变。我们正在从人工管理广告的时代,转向 AI agent 驱动的自动化时代。这种转变是不可避免的,原因有几个。
广告平台的复杂性正在不断增加。Google Ads 本身就有数十个不同的广告类型、数百个定位选项、无数个优化设置。如果你还要管理 Meta、TikTok、Amazon 等其他平台,复杂性就会呈指数级增长。人类已经很难跟上所有这些变化并做出最优决策。AI agent 则不同,它们可以同时处理所有这些复杂性,在所有平台上实时优化,而不会感到疲劳或犯错。
数据量正在爆炸性增长。每个广告活动都会生成海量的数据点:展示次数、点击次数、转化次数、设备类型、地理位置、时间分布等等。要从这些数据中提取有价值的洞察,并据此做出决策,已经超出了人类的处理能力。机器学习系统可以每天分析数千个数据点,发现那些人类可能永远不会注意到的模式和机会。
市场变化的速度正在加快。消费者行为、竞争态势、季节性趋势都在不断变化。一个今天有效的策略,明天可能就不再有效。等到人类发现问题并做出调整,可能已经浪费了大量预算。AI agent 可以实时监控这些变化并立即调整,确保广告策略始终与市场状况同步。
我认为,未来几年我们会看到更多像 MAI 这样的公司出现,专注于用 AI agent 自动化营销的不同方面。事实上,这个趋势已经在发生。连 Meta 这样的科技巨头都计划到 2026 年完全自动化广告投放。当然,MAI 并不把 Meta 视为竞争对手,而是视为技术合作伙伴。Yuchen Wu 表示,MAI 可以帮助客户优化在 Meta 平台上的广告。这是一个明智的定位,因为广告主需要的不是某个单一平台的优化,而是跨所有平台的整体优化。
但这种自动化并不意味着营销人员会失业。相反,它会改变营销人员的角色。他们不再需要花时间在重复性的任务上,如调整出价、暂停表现不佳的广告、监控预算使用情况等。相反,他们可以专注于更高层次的战略工作:理解客户需求、制定品牌定位、设计营销策略、创造引人入胜的内容。AI agent 会处理执行和优化的繁重工作,而人类则专注于创意和战略。这种人机协作模式才是未来营销的真正形态。
从商业模式角度看,MAI 选择了一个非常聪明的定价策略:收取广告预算的 10%。这个模式有几个优点。它将 MAI 的激励与客户的成功完全对齐。MAI 只有在客户增加广告支出时才能赚更多钱,而客户只有在广告带来良好回报时才会增加支出。它消除了传统代理公司的利益冲突,那些代理可能会为了赚取更高的管理费而鼓励客户增加支出,即使这并不符合客户的最佳利益。对于客户来说,这个定价也很容易理解和预测,不像一些复杂的阶梯定价或基于表现的奖金结构。更重要的是,MAI 在他们的演示文稿中承诺保证特定的 ROAS（广告支出回报率）,这意味着他们对自己的技术有足够的信心,愿意为结果负责。
我还注意到 MAI 对于”端到端”解决方案的强调。他们在演示文稿中将自己定位为”基于营销人员自己第一方数据的端到端 AI agent”。这个定位很关键。很多营销工具只能解决问题的一小部分,比如关键词研究、广告文案生成或出价管理。但营销人员真正需要的是一个统一的解决方案,能够处理从策略制定到执行优化的整个流程。MAI 通过深度集成客户的业务系统和广告账户,比如 Shopify 或 Google Analytics,确保 AI agent 能够获得所有必要的上下文信息来做出智能决策。
这种端到端的方法还意味着 MAI 可以看到其他工具看不到的东西。比如,如果一个广告带来了大量点击,但这些访客在看到产品价格后立即离开,MAI 可以识别这个模式并调整定位或创意,以吸引那些对价格更不敏感的受众。或者,如果某个产品即将缺货,MAI 可以自动减少该产品的广告支出,将预算转移到库存充足的产品上。这种跨系统的洞察和自动化是传统广告工具无法提供的。
挑战与机遇并存
虽然 MAI 和类似的 AI agent 解决方案前景光明,但我也认识到这个领域仍然面临一些挑战。这些挑战不应该被忽视,因为它们会影响技术的采用速度和最终成功。
信任问题是最大的障碍之一。让 AI agent 完全自主地管理可能价值数十万甚至数百万美元的广告预算,需要极大的信任。企业主可能会担心:如果 AI 犯了错误怎么办？如果它做出了不符合品牌价值的决策怎么办？如果它突然大幅增加支出而没有相应的回报怎么办？MAI 通过提供透明的仪表板和可解释的决策来解决这个问题,但建立信任仍然需要时间。客户需要看到一致的结果,需要理解系统如何工作,需要感到自己始终掌控着全局。
数据整合的复杂性也不容小觑。虽然 MAI 声称可以轻松集成各种业务系统,但现实中每个企业的技术栈都是独特的。有些公司可能使用定制的电商平台,有些可能有复杂的 CRM 系统,有些可能将数据分散在多个孤立的数据库中。确保所有这些系统能够顺畅地与 MAI 的 AI agent 通信,并且数据质量足够高以支持准确的机器学习,这本身就是一个技术挑战。MAI 团队需要投入大量资源来构建和维护这些集成,特别是随着客户数量的增长。
竞争环境也在迅速演变。MAI 不是唯一一家看到这个机会的公司。许多创业公司都在构建 AI 驱动的营销工具,处理媒体购买、创意制作和报告分析。更重要的是,像 Meta 和 Google 这样的广告平台巨头自己也在大力投资 AI 自动化。虽然 Yuchen Wu 认为这些平台更多是合作伙伴而非竞争对手,但现实是这些平台拥有更多的数据、更强的技术能力和更大的分销优势。MAI 需要不断创新,找到自己独特的价值主张,才能在这个竞争激烈的市场中保持领先。
监管和隐私问题也可能成为未来的挑战。随着各国加强数据隐私保护,比如欧盟的 GDPR 和加州的 CCPA,营销技术公司需要确保他们的数据收集和使用方式符合所有相关法规。AI 系统的可解释性要求也可能增加,特别是如果它们在做出重要的商业决策。MAI 需要确保他们的技术不仅有效,而且合规,这可能需要额外的投资和资源。
尽管存在这些挑战,我仍然认为机遇远大于风险。数字广告市场规模巨大,仅 Google Ads 一项就有数千亿美元的年度支出。如果 MAI 能够捕获其中哪怕很小的一部分,比如 1%,那也将是一个价值数十亿美元的业务。更重要的是,市场需求是真实的、紧迫的。中小企业正在为数字广告的复杂性而苦苦挣扎,他们迫切需要一个能够简化流程、提高效果的解决方案。
从更宏观的角度看,MAI 代表了一个更大的趋势:AI agent 正在渗透到商业运营的各个环节。我们已经看到 AI agent 在客户服务、数据分析、供应链管理等领域的应用。营销只是其中一个特别适合 AI agent 的领域,因为它涉及大量数据处理、快速决策和持续优化。随着技术的成熟和成本的降低,我预计我们会看到越来越多的业务功能被 AI agent 接管,而人类则专注于那些需要创造力、同理心和战略思维的任务。
对行业的启示
MAI 的故事给整个创业生态系统带来了几个重要启示。这些教训不仅适用于营销技术领域,也适用于更广泛的 B2B SaaS 和 AI 应用开发。
第一个启示是:解决真实的、昂贵的痛点。MAI 没有追逐那些听起来很酷但实际价值不明确的概念,而是专注于一个每个电商企业都面临的实际问题:如何有效管理数字广告。这个问题每年让企业损失数百万美元,所以愿意为解决方案付费的意愿很强。当你的产品能够直接影响客户的底线时,销售就变得容易得多。
第二个启示是:创始人的行业经验至关重要。Yuchen 和 Jian 在 Google 和 Instacart 的十年经验,让他们深刻理解广告平台的技术复杂性和企业客户的实际需求。他们不是外行试图进入一个陌生的领域,而是内行识别了一个他们有独特能力解决的问题。这种深厚的领域专业知识在投资者眼中非常有价值,也是他们能够在种子轮就融资 2500 万美元的重要原因。
第三个启示是:技术差异化必须真实存在。在 AI 领域,很容易陷入炒作而忽视实质。MAI 明确指出他们不只是一个 LLM 包装器,而是拥有专有的强化学习系统。这种技术深度不仅让他们的产品更有效,也为未来的竞争建立了护城河。在一个快速变化的技术领域,能够持续创新和保持技术领先地位是长期成功的关键。
第四个启示是:产品必须展示清晰的价值。MAI 不是在卖一个抽象的概念或未来的愿景,而是在卖可衡量的结果:40% 的销售增长、数百万美元的广告支出管理、90 天内盈利支出增加三倍。这些具体的数字让潜在客户能够快速评估投资回报,也让投资者能够看到商业模式的可行性。在 B2B 领域,能够量化价值主张是至关重要的。
第五个启示是:时机很重要。MAI 之所以在 2024 年底推出,不是偶然的。这个时间点正好是大语言模型技术足够成熟、AI agent 概念开始被广泛接受、但市场上还没有太多成熟竞争对手的窗口期。如果太早推出,技术可能还不够稳定,客户可能还不理解价值。如果太晚推出,市场可能已经被其他玩家占据。识别并抓住这个时机窗口,是创业成功的关键因素之一。
作者【深思圈】，微信公众号：【深思圈】
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