Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
DigiNews

Accel удваивает инвестиции в Fibr AI, в то время как агенты превращают статические веб-сайты в персонализированный опыт взаимодействия один на один

Fibr AI заменяет персонализацию веб-сайтов, требующую усилий маркетинговых агентств и инженеров, автономными системами, разработанными для масштабирования корпоративного уровня. В то время как реклама и таргетинг становились все более персонализированными, веб-сайт — конечный пункт назначения для этого трафика — оставался в значительной степени статичным. Fibr AI стремится преодолеть этот разрыв, используя ИИ-агентов для преобразования стандартных веб-страниц в индивидуальный опыт, адаптированный для каждого посетителя. Эта идея побудила Accel удвоить свои инвестиции в компанию. Accel возглавила посевной раунд Fibr AI объемом 5,7 млн долларов после предыдущего предзасевого инвестирования в размере 1,8 млн долларов в 2024 году. В новое финансирование также вошли WillowTree Ventures и MVP Ventures, а также операторы из списка Fortune 100, присоединившиеся в качестве бизнес-ангелов и консультантов, в результате чего общий объем финансирования стартапа достиг 7,5 млн долларов. Для крупных

Fibr AI заменяет персонализацию веб-сайтов, требующую усилий маркетинговых агентств и инженеров, автономными системами, разработанными для масштабирования корпоративного уровня.

В то время как реклама и таргетинг становились все более персонализированными, веб-сайт — конечный пункт назначения для этого трафика — оставался в значительной степени статичным. Fibr AI стремится преодолеть этот разрыв, используя ИИ-агентов для преобразования стандартных веб-страниц в индивидуальный опыт, адаптированный для каждого посетителя. Эта идея побудила Accel удвоить свои инвестиции в компанию.

Accel возглавила посевной раунд Fibr AI объемом 5,7 млн долларов после предыдущего предзасевого инвестирования в размере 1,8 млн долларов в 2024 году. В новое финансирование также вошли WillowTree Ventures и MVP Ventures, а также операторы из списка Fortune 100, присоединившиеся в качестве бизнес-ангелов и консультантов, в результате чего общий объем финансирования стартапа достиг 7,5 млн долларов.

Для крупных компаний разрыв между все более персонализированной рекламой и в значительной степени стандартным опытом на веб-сайте традиционно заполнялся комбинацией программного обеспечения для персонализации, инженерных команд и маркетинговых агентств — модель, которая медленна, дорога и сложна в масштабировании. В то время как реклама может быть мгновенно адаптирована для различных аудиторий, изменение того, что происходит после того, как посетитель попадает на сайт, часто требует недель координации и ограничивает команды проведением всего нескольких экспериментов в год. Fibr AI утверждает, что эта модель, ориентированная на людей, больше не работает. Вместо этого стартап использует автономных ИИ-агентов для определения намерений, генерации вариаций и непрерывной оптимизации страниц в режиме реального времени.

Fibr AI заменяет модель, требующую значительных усилий агентств и инженеров, автономными системами, которые работают непрерывно, — сказал в интервью соучредитель и генеральный директор Анкур Гоял (на фото выше, справа).

«Мы — программное обеспечение, а агентство — это рабочая сила агентов, которых мы развертываем», — сказал Гоял изданию TechCrunch, добавив, что это позволяет Fibr AI проводить тысячи экспериментов параллельно, а не несколько десятков в год.

Первоначально внедрение шло медленно. Основанная в начале 2023 года Гоялом и Притамом Роем (на фото выше, слева), Fibr AI имела всего одного-двух клиентов на протяжении большей части первых двух лет, поскольку предприятиям требовалось время для оценки подхода. Ситуация начала меняться в прошлом году, по словам Гояла, с ростом числа клиентов среди крупных американских компаний, включая банки и поставщиков медицинских услуг, что довело общее число клиентов до 12.

«Мы являемся инфраструктурным слоем, который не требует постоянного внимания», — сказал Гоял изданию TechCrunch. «После настройки никто не хочет думать об этом снова». Эта динамика, добавил он, привела к тому, что Fibr AI заключает контракты с крупными предприятиями на три-пять лет, которые, как правило, рассматривают инфраструктуру веб-сайта как нечто, что нужно стандартизировать, а не постоянно пересматривать.

На техническом уровне Fibr AI работает как слой поверх существующего веб-сайта, подключаясь к рекламным, аналитическим системам и системам данных клиентов компании, чтобы понять, как посетители приходят и что они, скорее всего, ищут. Затем его ИИ-агенты собирают и настраивают контент страницы, такой как тексты, изображения и макет, рассматривая каждый URL как систему, которая постоянно учится и оптимизируется, а не как фиксированную страницу. Вместо того чтобы полагаться на вручную настроенные правила или последовательные A/B-тесты, платформа запускает большое количество микроэкспериментов параллельно и систематически обновляет опыт по мере поступления трафика из различных каналов.

-2

Этот сдвиг имеет прямые финансовые последствия для крупных предприятий. Традиционная персонализация веб-сайтов обычно сочетает лицензии на программное обеспечение с абонентской платой агентствам и инженерным временем, привязывая затраты к людям, а не к результатам. Гоял сказал, что предприятия все чаще оценивают платформу Fibr AI на основе стоимости одного эксперимента и влияния на конверсию, а не количества задействованных инструментов или людей.

Для Accel именно эта операционная модель, а не ажиотаж вокруг ИИ, стала центральной в решении снова инвестировать. «Сегодня реклама работает по принципу «один на один», но когда пользователи попадают на веб-сайт, она становится «один ко многим», — сказал Прайанк Сваруп, партнер Accel. «Вы можете создать сотни рекламных объявлений для разных аудиторий, но все они по-прежнему попадают на одну и ту же страницу». По его словам, способность Fibr превратить эту динамику в персонализацию «один на один» выделяется, поскольку она устраняет узкие места, связанные с агентствами и инженерами, которые обычно ограничивают возможности предприятий в области экспериментов.

Сваруп добавил, что раннее внедрение крупными предприятиями, особенно среди банков и компаний, занимающихся здравоохранением, помогло подтвердить эту идею. «Это регулируемые, консервативные отрасли», — сказал он. «Когда они начинают говорить: „Нам это нужно, и мы готовы за это платить“, вот тогда мы чувствуем уверенность в удвоении инвестиций».

Подготовка к будущему в эпоху агентской коммерции

Хотя большая часть бизнеса Fibr AI сегодня основана на персонализации опыта для посетителей-людей, Accel и Fibr AI также видят потенциал в том, как ИИ-агенты начинают опосредовать онлайн-поиск. Поскольку пользователи все чаще исследуют, сравнивают и составляют списки продуктов с помощью больших языковых моделей и ИИ-чатботов, включая ChatGPT от OpenAI, прежде чем посетить веб-сайт, по словам Сварупа, способность сайтов адаптироваться на основе того, что посетитель — или действующая от его имени система ИИ — уже знает, со временем может стать более важной.

«Эта часть еще находится на ранней стадии, — сказал Сваруп, — но компании, которые строят для сегодняшних нужд, будучи готовыми к завтрашнему сдвигу, — это те, в которые мы хотим инвестировать».

-3

Благодаря новому финансированию Fibr AI планирует сосредоточиться на расширении своих отделов продаж и работы с клиентами в США, продолжая развивать свою техническую базу в Индии. Стартап со штаб-квартирой в Сан-Франциско имеет офис в Бангалоре, при этом 17 из примерно 23 сотрудников базируются в Индии, а остальные шесть — в США.

Гоял сообщил, что к концу этого года стартап нацелен на годовой регулярный доход около 5 миллионов долларов и около 50 корпоративных клиентов.

Fibr AI выходит на рынок, который давно занят такими крупными игроками, как Adobe и Optimizely, предлагающими инструменты для экспериментов и персонализации для крупных предприятий. Но и Гоял, и Сваруп утверждают, что эти платформы ограничены способом их создания и продажи, обычно полагаясь на маркетинговые агентства и инженерные команды для их настройки и эксплуатации. Эта модель, по их словам, затрудняет быстрое реагирование или масштабирование экспериментов, даже несмотря на то, что привлечение клиентов и маркетинговые сообщения становятся все более динамичными.

«Конкуренты медленно выпускают продукты», — сказал Сваруп, добавив, что даже когда появляются новые функции, они часто выходят через несколько лет после того, как спрос изменился.

Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.

Автор – Jagmeet Singh

Оригинал статьи