華人團隊拿到硅谷頂級VC 2500萬美金種子輪，用AI Agent每月管理百萬美元廣告

你有沒有想過，為什么中小企業在數字廣告上的表現總是比不過大公司？不是因為他們的產品不夠好，也不是因為他們的預算不夠多，而是因為他們缺少一樣東西：一支全天候工作的專業增長團隊。大型企業有成群的增長工程師實時監控每一個廣告活動，根據市場變化隨時調整投放策略。而中小企業呢？要么是創始人自己花大量時間去研究廣告后臺那些復雜得讓人頭疼的數據面板，要么就是花高價請代理公司，然后在不透明的收費和模糊的效果報告中煎熬。這種不對等的競爭環境，讓很多優秀的品牌始終無法突破增長瓶頸。

MAI 的出現，正在改變這個游戲規則。這家剛剛完成 2500 萬美元種子輪融資的初創公司，由 Kleiner Perkins 領投，Gaorong Ventures 和 UpHonest Capital 等參與投資。他們開發的 AI agent 平臺，能夠自動管理和優化數字廣告投放，讓中小企業也能獲得那些原本只有大型企業才能享受的先進營銷能力。更令人印象深刻的是，MAI 的 AI agent 已經在為客戶帶來實實在在的增長：銷售額平均提升 40%，每月管理著數百萬美元的 Google Ads 投放。我深入研究了這家公司后發現，他們做的事情遠比表面看起來更具革命性。這不只是一個簡單的營銷自動化工具，而是一個完全重新定義數字廣告運營方式的解決方案。

讓我特別感興趣的是 MAI 的創始團隊背景。CEO Yuchen Wu 在 Google 工作了十年，專注于開發廣告和機器學習技術，之后又幫助 Instacart 擴展其物流和增長技術棧。CTO Jian Wang 同樣擁有在 Google 和 Instacart 構建大規模電商引擎的經驗。這兩位創始人并不是憑空想象出這個解決方案的，而是在親身經歷了大型企業如何運用先進技術實現增長后，意識到中小企業同樣迫切需要這些能力，但卻無法承擔相應的成本和復雜度。于是他們創建了 MAI，希望通過 AI agent 將企業級的營銷能力民主化，讓每一個品牌都能獲得公平競爭的機會。

數字廣告的困境：為什么傳統方式已經行不通

我經常聽到創業者抱怨數字廣告太難做了。他們的抱怨不是沒有道理的。電商行業雖然每年以大約 8% 的速度增長，甚至超過了疫情期間的峰值，但競爭也變得前所未有的激烈。分銷渠道不斷碎片化，直接面向消費者的品牌和消費類應用面臨著越來越大的獲客壓力。在這種環境下，數字廣告，尤其是 Google Ads，已經成為這些公司獲取客戶的主要方式。問題在于，管理廣告活動不僅耗時，而且往往充滿不確定性。

企業主面臨兩個選擇，但兩個都不理想。第一個選擇是自己管理廣告。這意味著每周要花費大量時間盯著廣告后臺，調整關鍵詞出價，分析轉化數據，測試不同的受眾定位。對于一個本來就要處理產品開發、供應鏈管理、客戶服務等一大堆事情的創始人來說，這幾乎是不可能完成的任務。而且即使投入了時間，也不一定能做好，因為數字廣告優化需要專業知識和經驗積累。我見過太多創業者在廣告上浪費了大量預算，卻得不到相應的回報，最后只能無奈地削減廣告支出，錯失增長機會。

第二個選擇是雇傭代理公司。這聽起來是個合理的解決方案，但實際體驗往往令人失望。代理公司通常收取高額費用，按廣告支出的百分比收費，這意味著他們的激勵機制可能與你的利益并不完全一致。更糟糕的是，整個過程常常缺乏透明度。你很難清楚地知道他們具體做了什么，為什么做這些調整，以及這些調整真正帶來了什么效果。NutritionFaktory 的 CEO Mike Bires 就曾表示："與代理公司合作總是讓人感覺既昂貴又不透明，收費很多，但對結果卻沒有什么清晰的說明。"這種不透明性讓企業主很難判斷自己的廣告投資是否得到了合理的回報。

廣告預算的浪費問題比大多數人意識到的要嚴重得多。每一個投放給錯誤受眾的廣告，每一次對低質量點擊的過高出價，每一個沒有明確投資回報率就持續運行的廣告活動，都在快速消耗利潤。對于 PPC 管理者來說，這些低效問題會迅速累積。想象一下，如果你每月在廣告上花費 5000 美元，但轉化率只有 1% 而不是 3%，這個差異就可能意味著數千美元的收入損失。而這些被浪費的預算本可以被重新投入到那些表現良好的廣告活動中，推動業務增長。

常見的廣告預算浪費原因包括：定位到不太可能轉化的受眾，為不相關的點擊付費，內部廣告活動相互競爭同一受眾，轉化追蹤設置薄弱或不準確，以及阻礙轉化而非促進轉化的落地頁。這些問題往往相互交織，形成一個惡性循環。比如，如果你的關鍵詞管理不善，使用了過于寬泛的匹配類型，廣告可能會在不相關的搜索中被觸發。如果你有重復的廣告活動，你實際上是在花錢與自己競爭。而如果沒有清晰的轉化追蹤，你就很難知道哪些廣告真正帶來了銷售，結果就是繼續向表現不佳的廣告投入更多預算。

識別廣告預算浪費的跡象對于保護投資回報率至關重要。警告信號通常會出現在核心指標中：高展示量但低點擊率說明你的廣告沒有引起受眾共鳴；點擊量很高但零轉化說明點擊的人不對；CPA 上升但銷售增長并不匹配說明預算正在流失；多個廣告活動的 ROAS 都很低說明投入沒有轉化為收入。其他危險信號包括：花費很大但沒有轉化的關鍵詞，極高的跳出率，或持續無法影響收入的廣告活動。這就是為什么每周審計是不可或缺的。通過定期檢查廣告活動數據，PPC 管理者可以發現表現不佳的部分，削減無效支出，并將預算重新分配給能帶來利潤增長的地方。

MAI 的解決方案：讓 AI Agent 接管廣告管理

MAI 的核心理念非常簡單但極具顛覆性：把 Google Ads 放在自動駕駛模式，幫助企業以盈利的方式擴大廣告支出。他們開發的 AI agent 深度整合了企業的所有業務數據，全天候工作，調整支出，識別機會，并在效果發生變化時實時更新。這不是簡單的自動化規則或腳本，而是真正智能的系統，能夠理解你的業務、學習你的客戶，并做出比人類團隊更快、更準確的決策。

我特別欣賞 MAI 的一點是，他們的 AI agent 不是在黑盒中運作。很多 AI 工具的問題在于，你不知道它們為什么做出某個決策，也無法控制它們的行為。但 MAI 提供了完全的透明度和可見性。企業主可以清楚地看到每一個優化決策，理解為什么預算被重新分配，以及每個調整如何與收入掛鉤。這種透明性讓企業能夠保持對營銷策略的控制，同時享受自動化帶來的效率。

MAI 的 AI agent 能做的事情遠比傳統工具更全面。它們可以自動設置、監控和持續調整廣告活動，無需人工監督。預算、出價和創意素材都會被全天候動態調整，以最大化表現。不同于那些應用一刀切規則的系統，MAI 的 AI agent 會學習每個公司獨特的產品、客戶和目標，然后根據這些特定情況進行優化。它們還能立即發現問題，從損壞的折扣碼到庫存短缺，MAI 會在這些問題消耗預算之前就標記出來。更重要的是，這些 AI agent 可以同時處理成千上萬的產品和創意變體，讓精益團隊也能管理企業級的復雜性。

讓我印象深刻的是 MAI 如何處理機器學習在廣告中的應用。傳統的廣告平臺也使用機器學習，但它們通常優化的是點擊率或展示次數這樣的虛榮指標。MAI 則不同，它直接優化收入和利潤貢獻率。通過將廣告平臺數據與電商和 CRM 系統深度整合，MAI 能夠追蹤從點擊到實際銷售的完整路徑。這意味著它不會把預算浪費在那些從不轉化的受眾上，而是將資源集中在那些持續帶來實際收入的客戶群體上。

自動出價優化是 MAI 的核心能力之一。人工出價管理往往意味著為低價值點擊支付過高費用，或者錯過高價值機會。MAI 通過實時調整出價消除了這種猜測。它使用設備類型、一天中的時間和用戶行為等信號，對每次競價進行單獨評估。如果晚上移動端的轉化率激增，出價會在那個時刻增加；當需求減弱時，出價會降低。這確保你始終為正確的展示支付正確的價格。平臺會每天應用這種優化，讓廣告活動持續以更智能的方式花錢。

預測性受眾定位是另一個關鍵功能。向錯誤的人投放廣告是最大的預算浪費之一。MAI 的機器學習通過在廣告展示之前預測哪些用戶最有可能轉化來解決這個問題。通過分析購買歷史、瀏覽行為和參與信號，它識別出高價值細分市場并優先考慮他們。這意味著廣告支出流向那些有強烈購買意圖的受眾，而低價值流量則被過濾掉。系統還可以同時測試多個受眾組合，學習哪種組合帶來最好的回報，然后自動重新分配支出。這是一種可擴展的方式，無需為浪費的點擊付費就能找到利潤。

實時性能監控讓 MAI 能夠在幾小時內而不是幾天內響應變化。廣告活動表現可能在幾小時內就會發生變化，等待反應意味著不必要地消耗預算。MAI 通過實時追蹤關鍵指標（CTR、轉化價值、ROAS）并立即調整來解決這個問題。如果一個廣告活動開始下滑，支出會立即減少。另一方面，表現優異的廣告活動會獲得更多投資。清晰的儀表板準確顯示了什么在改變以及為什么改變，為 PPC 管理者提供了完全的可見性和控制。這種透明度將機器學習從黑盒變成了可靠的增長伙伴。

MAI 的技術優勢：不只是 LLM 包裝器

在 AI agent 創業公司中，有一種普遍現象是簡單地在大語言模型（LLM）外面包裝一層界面，然后聲稱自己是 AI 解決方案。MAI 的創始人清楚地意識到這種方法的局限性。在他們的融資演示文稿中，他們明確指出："雖然 LLM 包裝器在 AI agent 創業公司中很流行，但它們在增長營銷方面表現不足。"這是一個非常誠實且重要的觀察。

MAI 確實使用了包括 OpenAI、Anthropic 和 Google Gemini 在內的多種大語言模型，但他們真正的差異化優勢在于專有的強化學習系統。這個系統不僅僅是理解自然語言和生成文本，而是能夠從每次廣告活動的結果中學習，不斷優化決策模型。強化學習的核心思想是通過試錯來學習最優策略。在 MAI 的場景中，這意味著系統會嘗試不同的出價策略、受眾定位和預算分配方式，觀察哪些帶來了更好的結果，然后強化那些成功的策略，同時避免那些失敗的做法。

這種方法的優勢在于，它不依賴于預先編程的規則或人類專家的經驗總結，而是能夠發現那些人類可能忽視的模式和機會。比如，系統可能發現某個特定的受眾群體在特定時間段內轉化率特別高，或者某種創意素材組合在特定地理位置表現異常出色。這些洞察可能太細微或太復雜，人類分析師難以捕捉，但機器學習系統可以通過分析數千個數據點來識別它們。

MAI 的數據管道設計也值得關注。機器學習的效果完全依賴于數據的質量和完整性。混亂或不完整的數據會導致廣告活動朝錯誤方向發展。MAI 的解決方案是將電商、CRM 和分析數據統一到一個單一的真實來源中。銷售收入與廣告轉化對齊，確保優化保持準確。一個可靠的數據管道包括：數據源（Google Ads、電商平臺、CRM），處理（清洗、去重、格式化），存儲（集中式數據庫），以及傳輸（輸入到機器學習系統）。有了這樣的設置，每日優化就成為現實。MAI 使用這些數據管道來識別增長機會，并精確地重新分配支出。

我認為 MAI 在技術架構上的另一個聰明之處是確保客戶保持對廣告賬戶的所有權。很多營銷工具會要求你將廣告賬戶的控制權交給他們，這會限制靈活性和透明度。如果你想更換服務商或自己接管，可能會面臨很多困難。MAI 則不同，它集成到你現有的廣告賬戶中，但你始終保持完全控制。這種做法不僅增加了信任，也讓企業在長期發展中擁有更大的自主權。

實際效果：客戶案例說明一切

理論聽起來再好，最終還是要看實際效果。MAI 自 2024 年底開始與早期客戶合作以來，已經看到了快速的采用增長，在幾個月內客戶數量翻倍。更重要的是，這些客戶報告的結果令人印象深刻。

NutritionFaktory 是一家營養補充劑品牌，他們的 CEO Mike Bires 在使用 MAI 后發現了巨大的差異。他說："與代理公司合作總是讓人感覺既昂貴又不透明，收費很多，但對結果卻沒有什么清晰的說明。使用 MAI 后，我們可以清楚地看到廣告確實有效。對業務的影響幾乎是立即顯現的。"這種即時的可見性和效果是很多傳統解決方案無法提供的。

在 MAI 的融資演示文稿中，他們展示了一個更詳細的案例研究。對于 NutritionFaktory，MAI 在 90 天內將盈利支出增加了三倍，推動該品牌在七月和八月實現了最高的銷售額和利潤。這不只是增加了廣告支出，而是以盈利的方式增加支出。這個區別非常關鍵。任何人都可以通過增加廣告預算來增加銷售額，但如果這些銷售不盈利，那就只是在燒錢。MAI 的價值在于它能夠識別哪些廣告支出真正帶來利潤，然后將更多預算投入到這些高效的渠道中。

除了 NutritionFaktory，MAI 的客戶還包括 Dreo、Dr. Woof Apparel、Fanka、Flamingo、Patpat、Velotric 和 Vivaia 等品牌。這些公司跨越不同的垂直領域，從醫療服裝到電動自行車，從快時尚到鞋類。這種多樣性說明 MAI 的解決方案不是針對某個特定行業的，而是可以適應各種不同類型的直接面向消費者品牌和消費應用。

對于這些客戶來說，MAI 帶來的不僅僅是更好的廣告表現。它還釋放了他們的時間和注意力，讓他們可以專注于產品開發、客戶服務和業務戰略，而不是每天盯著廣告后臺調整出價。這種間接價值可能比直接的銷售增長更重要。創始人和營銷團隊的時間是最寶貴的資源，如果他們能把這些時間從廣告管理中解放出來，投入到更具戰略性的工作中，整個業務都會受益。

從數字上看，MAI 的客戶平均獲得了 40% 的銷售增長。這不是一個小數字。對于一個年收入 100 萬美元的品牌來說，40% 的增長意味著額外的 40 萬美元收入。而且這種增長不是通過增加成本或降價促銷實現的，而是通過更智能地使用現有廣告預算。這就是為什么 MAI 的客戶愿意支付廣告預算 10% 的費用。如果這 10% 的費用能帶來 40% 的銷售增長和更高的利潤率，這顯然是一筆非常劃算的投資。

為什么投資者看好 MAI

Kleiner Perkins 領投 MAI 的 2500 萬美元種子輪融資，這本身就說明了很多問題。Kleiner Perkins 是硅谷最知名的風險投資公司之一，投資過 Amazon、Google、Snapchat 等眾多成功公司。他們對 MAI 的投資決策不是基于炒作或概念，而是基于對市場機會、技術能力和團隊執行力的深入評估。

Kleiner Perkins 的合伙人 Josh Coyne 在解釋投資理由時說："性能營銷是現代商業的命脈，但長期以來，推動規模的工具只有最大的企業才能獲得。Yuchen 和 Jian 帶來了深厚的廣告平臺專業知識和對增長企業面臨挑戰的切身同理心的罕見組合。MAI 的方法既大膽又務實。我們很高興能支持 Yuchen 和 Jian 實現這一愿景。"

這段話透露了幾個關鍵信息。第一，投資者認識到性能營銷的重要性和復雜性。這不是一個邊緣問題，而是現代商業成功的核心。第二，他們看重的是工具的民主化。大型企業擁有的技術優勢創造了不公平的競爭環境，而 MAI 正在縮小這個差距。第三，創始人的背景和經驗是投資決策的關鍵因素。Yuchen 和 Jian 不是外行，他們在 Google 和 Instacart 的十年經驗讓他們深刻理解問題的本質和解決方案的要求。

Josh Coyne 在 Kleiner Perkins 的博客文章中進一步闡述了他們的投資論點。他寫道："性能營銷是現代商業的命脈。當它有效時,企業增長迅速。當它無效時,可能在一夜之間耗盡預算。所以做對至關重要。然而,運行有效的營銷活動仍然是建立業務中最耗時、最令人困惑和最有壓力的部分之一。"這段描述精準地捕捉了市場痛點。

他還指出了大型企業如何解決這個問題："今天,大型企業通過部署大量增長工程師來解決這個問題,他們密切監控每個渠道的每個活動,并相應地近乎實時地調整支出。"這正是中小企業無法做到的。他們沒有資源雇傭一整支增長工程師團隊,也沒有能力建立復雜的監控和優化系統。MAI 填補了這個空白,讓中小企業能夠獲得相同水平的能力。

投資者還看到了 MAI 的長期潛力。Josh Coyne 寫道:"我們相信 MAI 有機會成為所有營銷人員都會使用的一種保險形式,以確保他們從每個活動中獲得最大收益,并隨后利用他們的灘頭陣地在未來捕獲更多營銷價值鏈(例如資產創建、渠道選擇、預算編制、SEO、社交媒體等)。"這個愿景不僅僅是自動化 Google Ads,而是逐步覆蓋整個營銷功能。從這個角度看,MAI 的當前產品只是第一步,未來可能會擴展到創意制作、渠道策略、預算規劃等更多領域。

種子輪就能融資 2500 萬美元,這個數字本身也說明了問題。大多數種子輪融資在幾百萬美元的范圍內,而 MAI 獲得的融資額相當于一些公司的 A 輪或 B 輪規模。這反映了投資者對市場機會規模的信心,以及對團隊快速執行的期待。MAI 計劃使用這筆資金擴展產品和工程團隊,并加速 AI agent 平臺的開發。他們的 12 人團隊計劃到年底翻倍至 24 人。這種快速擴張說明他們看到了強勁的市場需求和明確的增長路徑。

數字廣告的未來：從人工管理到 AI Agent 驅動

MAI 的成功不僅僅是一家公司的故事,它代表了數字廣告行業更大的趨勢轉變。我們正在從人工管理廣告的時代,轉向 AI agent 驅動的自動化時代。這種轉變是不可避免的,原因有幾個。

廣告平臺的復雜性正在不斷增加。Google Ads 本身就有數十個不同的廣告類型、數百個定位選項、無數個優化設置。如果你還要管理 Meta、TikTok、Amazon 等其他平臺,復雜性就會呈指數級增長。人類已經很難跟上所有這些變化并做出最優決策。AI agent 則不同,它們可以同時處理所有這些復雜性,在所有平臺上實時優化,而不會感到疲勞或犯錯。

數據量正在爆炸性增長。每個廣告活動都會生成海量的數據點:展示次數、點擊次數、轉化次數、設備類型、地理位置、時間分布等等。要從這些數據中提取有價值的洞察,并據此做出決策,已經超出了人類的處理能力。機器學習系統可以每天分析數千個數據點,發現那些人類可能永遠不會注意到的模式和機會。

市場變化的速度正在加快。消費者行為、競爭態勢、季節性趨勢都在不斷變化。一個今天有效的策略,明天可能就不再有效。等到人類發現問題并做出調整,可能已經浪費了大量預算。AI agent 可以實時監控這些變化并立即調整,確保廣告策略始終與市場狀況同步。

我認為,未來幾年我們會看到更多像 MAI 這樣的公司出現,專注于用 AI agent 自動化營銷的不同方面。事實上,這個趨勢已經在發生。連 Meta 這樣的科技巨頭都計劃到 2026 年完全自動化廣告投放。當然,MAI 并不把 Meta 視為競爭對手,而是視為技術合作伙伴。Yuchen Wu 表示,MAI 可以幫助客戶優化在 Meta 平臺上的廣告。這是一個明智的定位,因為廣告主需要的不是某個單一平臺的優化,而是跨所有平臺的整體優化。

但這種自動化并不意味著營銷人員會失業。相反,它會改變營銷人員的角色。他們不再需要花時間在重復性的任務上,如調整出價、暫停表現不佳的廣告、監控預算使用情況等。相反,他們可以專注于更高層次的戰略工作:理解客戶需求、制定品牌定位、設計營銷策略、創造引人入勝的內容。AI agent 會處理執行和優化的繁重工作,而人類則專注于創意和戰略。這種人機協作模式才是未來營銷的真正形態。

從商業模式角度看,MAI 選擇了一個非常聰明的定價策略:收取廣告預算的 10%。這個模式有幾個優點。它將 MAI 的激勵與客戶的成功完全對齊。MAI 只有在客戶增加廣告支出時才能賺更多錢,而客戶只有在廣告帶來良好回報時才會增加支出。它消除了傳統代理公司的利益沖突,那些代理可能會為了賺取更高的管理費而鼓勵客戶增加支出,即使這并不符合客戶的最佳利益。對于客戶來說,這個定價也很容易理解和預測,不像一些復雜的階梯定價或基于表現的獎金結構。更重要的是,MAI 在他們的演示文稿中承諾保證特定的 ROAS（廣告支出回報率）,這意味著他們對自己的技術有足夠的信心,愿意為結果負責。

我還注意到 MAI 對于"端到端"解決方案的強調。他們在演示文稿中將自己定位為"基于營銷人員自己第一方數據的端到端 AI agent"。這個定位很關鍵。很多營銷工具只能解決問題的一小部分,比如關鍵詞研究、廣告文案生成或出價管理。但營銷人員真正需要的是一個統一的解決方案,能夠處理從策略制定到執行優化的整個流程。MAI 通過深度集成客戶的業務系統和廣告賬戶,比如 Shopify 或 Google Analytics,確保 AI agent 能夠獲得所有必要的上下文信息來做出智能決策。

這種端到端的方法還意味著 MAI 可以看到其他工具看不到的東西。比如,如果一個廣告帶來了大量點擊,但這些訪客在看到產品價格后立即離開,MAI 可以識別這個模式并調整定位或創意,以吸引那些對價格更不敏感的受眾。或者,如果某個產品即將缺貨,MAI 可以自動減少該產品的廣告支出,將預算轉移到庫存充足的產品上。這種跨系統的洞察和自動化是傳統廣告工具無法提供的。

挑戰與機遇并存

雖然 MAI 和類似的 AI agent 解決方案前景光明,但我也認識到這個領域仍然面臨一些挑戰。這些挑戰不應該被忽視,因為它們會影響技術的采用速度和最終成功。

信任問題是最大的障礙之一。讓 AI agent 完全自主地管理可能價值數十萬甚至數百萬美元的廣告預算,需要極大的信任。企業主可能會擔心:如果 AI 犯了錯誤怎么辦？如果它做出了不符合品牌價值的決策怎么辦？如果它突然大幅增加支出而沒有相應的回報怎么辦？MAI 通過提供透明的儀表板和可解釋的決策來解決這個問題,但建立信任仍然需要時間。客戶需要看到一致的結果,需要理解系統如何工作,需要感到自己始終掌控著全局。

數據整合的復雜性也不容小覷。雖然 MAI 聲稱可以輕松集成各種業務系統,但現實中每個企業的技術棧都是獨特的。有些公司可能使用定制的電商平臺,有些可能有復雜的 CRM 系統,有些可能將數據分散在多個孤立的數據庫中。確保所有這些系統能夠順暢地與 MAI 的 AI agent 通信,并且數據質量足夠高以支持準確的機器學習,這本身就是一個技術挑戰。MAI 團隊需要投入大量資源來構建和維護這些集成,特別是隨著客戶數量的增長。

競爭環境也在迅速演變。MAI 不是唯一一家看到這個機會的公司。許多創業公司都在構建 AI 驅動的營銷工具,處理媒體購買、創意制作和報告分析。更重要的是,像 Meta 和 Google 這樣的廣告平臺巨頭自己也在大力投資 AI 自動化。雖然 Yuchen Wu 認為這些平臺更多是合作伙伴而非競爭對手,但現實是這些平臺擁有更多的數據、更強的技術能力和更大的分銷優勢。MAI 需要不斷創新,找到自己獨特的價值主張,才能在這個競爭激烈的市場中保持領先。

監管和隱私問題也可能成為未來的挑戰。隨著各國加強數據隱私保護,比如歐盟的 GDPR 和加州的 CCPA,營銷技術公司需要確保他們的數據收集和使用方式符合所有相關法規。AI 系統的可解釋性要求也可能增加,特別是如果它們在做出重要的商業決策。MAI 需要確保他們的技術不僅有效,而且合規,這可能需要額外的投資和資源。

盡管存在這些挑戰,我仍然認為機遇遠大于風險。數字廣告市場規模巨大,僅 Google Ads 一項就有數千億美元的年度支出。如果 MAI 能夠捕獲其中哪怕很小的一部分,比如 1%,那也將是一個價值數十億美元的業務。更重要的是,市場需求是真實的、緊迫的。中小企業正在為數字廣告的復雜性而苦苦掙扎,他們迫切需要一個能夠簡化流程、提高效果的解決方案。

從更宏觀的角度看,MAI 代表了一個更大的趨勢:AI agent 正在滲透到商業運營的各個環節。我們已經看到 AI agent 在客戶服務、數據分析、供應鏈管理等領域的應用。營銷只是其中一個特別適合 AI agent 的領域,因為它涉及大量數據處理、快速決策和持續優化。隨著技術的成熟和成本的降低,我預計我們會看到越來越多的業務功能被 AI agent 接管,而人類則專注于那些需要創造力、同理心和戰略思維的任務。

對行業的啟示

MAI 的故事給整個創業生態系統帶來了幾個重要啟示。這些教訓不僅適用于營銷技術領域,也適用于更廣泛的 B2B SaaS 和 AI 應用開發。

第一個啟示是:解決真實的、昂貴的痛點。MAI 沒有追逐那些聽起來很酷但實際價值不明確的概念,而是專注于一個每個電商企業都面臨的實際問題:如何有效管理數字廣告。這個問題每年讓企業損失數百萬美元,所以愿意為解決方案付費的意愿很強。當你的產品能夠直接影響客戶的底線時,銷售就變得容易得多。

第二個啟示是:創始人的行業經驗至關重要。Yuchen 和 Jian 在 Google 和 Instacart 的十年經驗,讓他們深刻理解廣告平臺的技術復雜性和企業客戶的實際需求。他們不是外行試圖進入一個陌生的領域,而是內行識別了一個他們有獨特能力解決的問題。這種深厚的領域專業知識在投資者眼中非常有價值,也是他們能夠在種子輪就融資 2500 萬美元的重要原因。

第三個啟示是:技術差異化必須真實存在。在 AI 領域,很容易陷入炒作而忽視實質。MAI 明確指出他們不只是一個 LLM 包裝器,而是擁有專有的強化學習系統。這種技術深度不僅讓他們的產品更有效,也為未來的競爭建立了護城河。在一個快速變化的技術領域,能夠持續創新和保持技術領先地位是長期成功的關鍵。

第四個啟示是:產品必須展示清晰的價值。MAI 不是在賣一個抽象的概念或未來的愿景,而是在賣可衡量的結果:40% 的銷售增長、數百萬美元的廣告支出管理、90 天內盈利支出增加三倍。這些具體的數字讓潛在客戶能夠快速評估投資回報,也讓投資者能夠看到商業模式的可行性。在 B2B 領域,能夠量化價值主張是至關重要的。

第五個啟示是:時機很重要。MAI 之所以在 2024 年底推出,不是偶然的。這個時間點正好是大語言模型技術足夠成熟、AI agent 概念開始被廣泛接受、但市場上還沒有太多成熟競爭對手的窗口期。如果太早推出,技術可能還不夠穩定,客戶可能還不理解價值。如果太晚推出,市場可能已經被其他玩家占據。識別并抓住這個時機窗口,是創業成功的關鍵因素之一。

結尾

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