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在數(shù)字廣告領(lǐng)域，中小企業(yè)一直面臨著與大型企業(yè)競爭的困境。由于缺乏專業(yè)的增長團隊和先進的技術(shù)，他們在廣告投放上往往效率低下，難以實現(xiàn)有效的增長。然而，一家名為MAI的初創(chuàng)公司正在改變這一現(xiàn)狀。

你有沒有想過，為什么中小企業(yè)在數(shù)字廣告上的表現(xiàn)總是比不過大公司？不是因為他們的產(chǎn)品不夠好，也不是因為他們的預(yù)算不夠多，而是因為他們?nèi)鄙僖粯訓(xùn)|西：一支全天候工作的專業(yè)增長團隊。大型企業(yè)有成群的增長工程師實時監(jiān)控每一個廣告活動，根據(jù)市場變化隨時調(diào)整投放策略。而中小企業(yè)呢？要么是創(chuàng)始人自己花大量時間去研究廣告后臺那些復(fù)雜得讓人頭疼的數(shù)據(jù)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(huán)境，讓很多優(yōu)秀的品牌始終無法突破增長瓶頸。

MAI 的出現(xiàn)，正在改變這個游戲規(guī)則。這家剛剛完成 2500 萬美元種子輪融資的初創(chuàng)公司，由 Kleiner Perkins 領(lǐng)投，Gaorong Ventures 和 UpHonest Capital 等參與投資。他們開發(fā)的 AI agent 平臺，能夠自動管理和優(yōu)化數(shù)字廣告投放，讓中小企業(yè)也能獲得那些原本只有大型企業(yè)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(jīng)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(shù)百萬美元的 Google Ads 投放。我深入研究了這家公司后發(fā)現(xiàn)，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(shù)字廣告運營方式的解決方案。

讓我特別感興趣的是 MAI 的創(chuàng)始團隊背景。CEO Yuchen Wu 在 Google 工作了十年，專注于開發(fā)廣告和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，之后又幫助 Instacart 擴展其物流和增長技術(shù)棧。CTO Jian Wang 同樣擁有在 Google 和 Instacart 構(gòu)建大規(guī)模電商引擎的經(jīng)驗。這兩位創(chuàng)始人并不是憑空想象出這個解決方案的，而是在親身經(jīng)歷了大型企業(yè)如何運用先進技術(shù)實現(xiàn)增長后，意識到中小企業(yè)同樣迫切需要這些能力，但卻無法承擔相應(yīng)的成本和復(fù)雜度。于是他們創(chuàng)建了 MAI，希望通過 AI agent 將企業(yè)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(shù)字廣告的困境：為什么傳統(tǒng)方式已經(jīng)行不通

我經(jīng)常聽到創(chuàng)業(yè)者抱怨數(shù)字廣告太難做了。他們的抱怨不是沒有道理的。電商行業(yè)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(yīng)用面臨著越來越大的獲客壓力。在這種環(huán)境下，數(shù)字廣告，尤其是 Google Ads，已經(jīng)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(yè)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(diào)整關(guān)鍵詞出價，分析轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù)，測試不同的受眾定位。對于一個本來就要處理產(chǎn)品開發(fā)、供應(yīng)鏈管理、客戶服務(wù)等一大堆事情的創(chuàng)始人來說，這幾乎是不可能完成的任務(wù)。而且即使投入了時間，也不一定能做好，因為數(shù)字廣告優(yōu)化需要專業(yè)知識和經(jīng)驗積累。我見過太多創(chuàng)業(yè)者在廣告上浪費了大量預(yù)算，卻得不到相應(yīng)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(diào)整，以及這些調(diào)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(jié)果卻沒有什么清晰的說明。”這種不透明性讓企業(yè)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(yù)算的浪費問題比大多數(shù)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(zhì)量點擊的過高出價，每一個沒有明確投資回報率就持續(xù)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(zhuǎn)化率只有 1% 而不是 3%，這個差異就可能意味著數(shù)千美元的收入損失。而這些被浪費的預(yù)算本可以被重新投入到那些表現(xiàn)良好的廣告活動中，推動業(yè)務(wù)增長。

常見的廣告預(yù)算浪費原因包括：定位到不太可能轉(zhuǎn)化的受眾，為不相關(guān)的點擊付費，內(nèi)部廣告活動相互競爭同一受眾，轉(zhuǎn)化追蹤設(shè)置薄弱或不準確，以及阻礙轉(zhuǎn)化而非促進轉(zhuǎn)化的落地頁。這些問題往往相互交織，形成一個惡性循環(huán)。比如，如果你的關(guān)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(guān)的搜索中被觸發(fā)。如果你有重復(fù)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(zhuǎn)化追蹤，你就很難知道哪些廣告真正帶來了銷售，結(jié)果就是繼續(xù)向表現(xiàn)不佳的廣告投入更多預(yù)算。

識別廣告預(yù)算浪費的跡象對于保護投資回報率至關(guān)重要。警告信號通常會出現(xiàn)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(zhuǎn)化說明點擊的人不對；CPA 上升但銷售增長并不匹配說明預(yù)算正在流失；多個廣告活動的 ROAS 都很低說明投入沒有轉(zhuǎn)化為收入。其他危險信號包括：花費很大但沒有轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵詞，極高的跳出率，或持續(xù)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(shù)據(jù)，PPC 管理者可以發(fā)現(xiàn)表現(xiàn)不佳的部分，削減無效支出，并將預(yù)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(yè)以盈利的方式擴大廣告支出。他們開發(fā)的 AI agent 深度整合了企業(yè)的所有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，全天候工作，調(diào)整支出，識別機會，并在效果發(fā)生變化時實時更新。這不是簡單的自動化規(guī)則或腳本，而是真正智能的系統(tǒng)，能夠理解你的業(yè)務(wù)、學(xué)習(xí)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?yōu)槭裁醋龀瞿硞€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(yè)主可以清楚地看到每一個優(yōu)化決策，理解為什么預(yù)算被重新分配，以及每個調(diào)整如何與收入掛鉤。這種透明性讓企業(yè)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(tǒng)工具更全面。它們可以自動設(shè)置、監(jiān)控和持續(xù)調(diào)整廣告活動，無需人工監(jiān)督。預(yù)算、出價和創(chuàng)意素材都會被全天候動態(tài)調(diào)整，以最大化表現(xiàn)。不同于那些應(yīng)用一刀切規(guī)則的系統(tǒng)，MAI 的 AI agent 會學(xué)習(xí)每個公司獨特的產(chǎn)品、客戶和目標，然后根據(jù)這些特定情況進行優(yōu)化。它們還能立即發(fā)現(xiàn)問題，從損壞的折扣碼到庫存短缺，MAI 會在這些問題消耗預(yù)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(chǎn)品和創(chuàng)意變體，讓精益團隊也能管理企業(yè)級的復(fù)雜性。

讓我印象深刻的是 MAI 如何處理機器學(xué)習(xí)在廣告中的應(yīng)用。傳統(tǒng)的廣告平臺也使用機器學(xué)習(xí)，但它們通常優(yōu)化的是點擊率或展示次數(shù)這樣的虛榮指標。MAI 則不同，它直接優(yōu)化收入和利潤貢獻率。通過將廣告平臺數(shù)據(jù)與電商和 CRM 系統(tǒng)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(yù)算浪費在那些從不轉(zhuǎn)化的受眾上，而是將資源集中在那些持續(xù)帶來實際收入的客戶群體上。

自動出價優(yōu)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(diào)整出價消除了這種猜測。它使用設(shè)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(zhuǎn)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(yīng)用這種優(yōu)化，讓廣告活動持續(xù)以更智能的方式花錢。

預(yù)測性受眾定位是另一個關(guān)鍵功能。向錯誤的人投放廣告是最大的預(yù)算浪費之一。MAI 的機器學(xué)習(xí)通過在廣告展示之前預(yù)測哪些用戶最有可能轉(zhuǎn)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(yōu)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(tǒng)還可以同時測試多個受眾組合，學(xué)習(xí)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(jiān)控讓 MAI 能夠在幾小時內(nèi)而不是幾天內(nèi)響應(yīng)變化。廣告活動表現(xiàn)可能在幾小時內(nèi)就會發(fā)生變化，等待反應(yīng)意味著不必要地消耗預(yù)算。MAI 通過實時追蹤關(guān)鍵指標（CTR、轉(zhuǎn)化價值、ROAS）并立即調(diào)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(xiàn)優(yōu)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(xué)習(xí)從黑盒變成了可靠的增長伙伴。

MAI 的技術(shù)優(yōu)勢：不只是 LLM 包裝器

在 AI agent 創(chuàng)業(yè)公司中，有一種普遍現(xiàn)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(chuàng)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(chuàng)業(yè)公司中很流行，但它們在增長營銷方面表現(xiàn)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(nèi)的多種大語言模型，但他們真正的差異化優(yōu)勢在于專有的強化學(xué)習(xí)系統(tǒng)。這個系統(tǒng)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(jié)果中學(xué)習(xí)，不斷優(yōu)化決策模型。強化學(xué)習(xí)的核心思想是通過試錯來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。在 MAI 的場景中，這意味著系統(tǒng)會嘗試不同的出價策略、受眾定位和預(yù)算分配方式，觀察哪些帶來了更好的結(jié)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(yōu)勢在于，它不依賴于預(yù)先編程的規(guī)則或人類專家的經(jīng)驗總結(jié)，而是能夠發(fā)現(xiàn)那些人類可能忽視的模式和機會。比如，系統(tǒng)可能發(fā)現(xiàn)某個特定的受眾群體在特定時間段內(nèi)轉(zhuǎn)化率特別高，或者某種創(chuàng)意素材組合在特定地理位置表現(xiàn)異常出色。這些洞察可能太細微或太復(fù)雜，人類分析師難以捕捉，但機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以通過分析數(shù)千個數(shù)據(jù)點來識別它們。

MAI 的數(shù)據(jù)管道設(shè)計也值得關(guān)注。機器學(xué)習(xí)的效果完全依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性?；靵y或不完整的數(shù)據(jù)會導(dǎo)致廣告活動朝錯誤方向發(fā)展。MAI 的解決方案是將電商、CRM 和分析數(shù)據(jù)統(tǒng)一到一個單一的真實來源中。銷售收入與廣告轉(zhuǎn)化對齊，確保優(yōu)化保持準確。一個可靠的數(shù)據(jù)管道包括：數(shù)據(jù)源（Google Ads、電商平臺、CRM），處理（清洗、去重、格式化），存儲（集中式數(shù)據(jù)庫），以及傳輸（輸入到機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)）。有了這樣的設(shè)置，每日優(yōu)化就成為現(xiàn)實。MAI 使用這些數(shù)據(jù)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(shù)架構(gòu)上的另一個聰明之處是確?？蛻舯３謱V告賬戶的所有權(quán)。很多營銷工具會要求你將廣告賬戶的控制權(quán)交給他們，這會限制靈活性和透明度。如果你想更換服務(wù)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(xiàn)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(yè)在長期發(fā)展中擁有更大的自主權(quán)。

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(jīng)看到了快速的采用增長，在幾個月內(nèi)客戶數(shù)量翻倍。更重要的是，這些客戶報告的結(jié)果令人印象深刻。

NutritionFaktory 是一家營養(yǎng)補充劑品牌，他們的 CEO Mike Bires 在使用 MAI 后發(fā)現(xiàn)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(jié)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(yè)務(wù)的影響幾乎是立即顯現(xiàn)的。”這種即時的可見性和效果是很多傳統(tǒng)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(nèi)將盈利支出增加了三倍，推動該品牌在七月和八月實現(xiàn)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(qū)別非常關(guān)鍵。任何人都可以通過增加廣告預(yù)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(yù)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(lǐng)域，從醫(yī)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(yè)的，而是可以適應(yīng)各種不同類型的直接面向消費者品牌和消費應(yīng)用。

對于這些客戶來說，MAI 帶來的不僅僅是更好的廣告表現(xiàn)。它還釋放了他們的時間和注意力，讓他們可以專注于產(chǎn)品開發(fā)、客戶服務(wù)和業(yè)務(wù)戰(zhàn)略，而不是每天盯著廣告后臺調(diào)整出價。這種間接價值可能比直接的銷售增長更重要。創(chuàng)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(zhàn)略性的工作中，整個業(yè)務(wù)都會受益。

從數(shù)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(shù)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(xiàn)的，而是通過更智能地使用現(xiàn)有廣告預(yù)算。這就是為什么 MAI 的客戶愿意支付廣告預(yù)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(lǐng)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(fēng)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(shù)能力和團隊執(zhí)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(xiàn)代商業(yè)的命脈，但長期以來，推動規(guī)模的工具只有最大的企業(yè)才能獲得。Yuchen 和 Jian 帶來了深厚的廣告平臺專業(yè)知識和對增長企業(yè)面臨挑戰(zhàn)的切身同理心的罕見組合。MAI 的方法既大膽又務(wù)實。我們很高興能支持 Yuchen 和 Jian 實現(xiàn)這一愿景。”

這段話透露了幾個關(guān)鍵信息。第一，投資者認識到性能營銷的重要性和復(fù)雜性。這不是一個邊緣問題，而是現(xiàn)代商業(yè)成功的核心。第二，他們看重的是工具的民主化。大型企業(yè)擁有的技術(shù)優(yōu)勢創(chuàng)造了不公平的競爭環(huán)境，而 MAI 正在縮小這個差距。第三，創(chuàng)始人的背景和經(jīng)驗是投資決策的關(guān)鍵因素。Yuchen 和 Jian 不是外行，他們在 Google 和 Instacart 的十年經(jīng)驗讓他們深刻理解問題的本質(zhì)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(xiàn)代商業(yè)的命脈。當它有效時,企業(yè)增長迅速。當它無效時,可能在一夜之間耗盡預(yù)算。所以做對至關(guān)重要。然而,運行有效的營銷活動仍然是建立業(yè)務(wù)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(yè)如何解決這個問題：”今天,大型企業(yè)通過部署大量增長工程師來解決這個問題,他們密切監(jiān)控每個渠道的每個活動,并相應(yīng)地近乎實時地調(diào)整支出。”這正是中小企業(yè)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(fù)雜的監(jiān)控和優(yōu)化系統(tǒng)。MAI 填補了這個空白,讓中小企業(yè)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(chǎn)創(chuàng)建、渠道選擇、預(yù)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(chǎn)品只是第一步,未來可能會擴展到創(chuàng)意制作、渠道策略、預(yù)算規(guī)劃等更多領(lǐng)域。

種子輪就能融資 2500 萬美元,這個數(shù)字本身也說明了問題。大多數(shù)種子輪融資在幾百萬美元的范圍內(nèi),而 MAI 獲得的融資額相當于一些公司的 A 輪或 B 輪規(guī)模。這反映了投資者對市場機會規(guī)模的信心,以及對團隊快速執(zhí)行的期待。MAI 計劃使用這筆資金擴展產(chǎn)品和工程團隊,并加速 AI agent 平臺的開發(fā)。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(shù)字廣告的未來：從人工管理到 AI Agent 驅(qū)動

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

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

數(shù)據(jù)量正在爆炸性增長。每個廣告活動都會生成海量的數(shù)據(jù)點:展示次數(shù)、點擊次數(shù)、轉(zhuǎn)化次數(shù)、設(shè)備類型、地理位置、時間分布等等。要從這些數(shù)據(jù)中提取有價值的洞察,并據(jù)此做出決策,已經(jīng)超出了人類的處理能力。機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以每天分析數(shù)千個數(shù)據(jù)點,發(fā)現(xiàn)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(tài)勢、季節(jié)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(fā)現(xiàn)問題并做出調(diào)整,可能已經(jīng)浪費了大量預(yù)算。AI agent 可以實時監(jiān)控這些變化并立即調(diào)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(xiàn),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(jīng)在發(fā)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(shù)合作伙伴。Yuchen Wu 表示,MAI 可以幫助客戶優(yōu)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(yōu)化,而是跨所有平臺的整體優(yōu)化。

但這種自動化并不意味著營銷人員會失業(yè)。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(fù)性的任務(wù)上,如調(diào)整出價、暫停表現(xiàn)不佳的廣告、監(jiān)控預(yù)算使用情況等。相反,他們可以專注于更高層次的戰(zhàn)略工作:理解客戶需求、制定品牌定位、設(shè)計營銷策略、創(chuàng)造引人入勝的內(nèi)容。AI agent 會處理執(zhí)行和優(yōu)化的繁重工作,而人類則專注于創(chuàng)意和戰(zhàn)略。這種人機協(xié)作模式才是未來營銷的真正形態(tài)。

從商業(yè)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(yù)算的 10%。這個模式有幾個優(yōu)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(tǒng)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(yù)測,不像一些復(fù)雜的階梯定價或基于表現(xiàn)的獎金結(jié)構(gòu)。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(shù)有足夠的信心,愿意為結(jié)果負責(zé)。

我還注意到 MAI 對于”端到端”解決方案的強調(diào)。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(shù)據(jù)的端到端 AI agent”。這個定位很關(guān)鍵。很多營銷工具只能解決問題的一小部分,比如關(guān)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(tǒng)一的解決方案,能夠處理從策略制定到執(zhí)行優(yōu)化的整個流程。MAI 通過深度集成客戶的業(yè)務(wù)系統(tǒng)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(chǎn)品價格后立即離開,MAI 可以識別這個模式并調(diào)整定位或創(chuàng)意,以吸引那些對價格更不敏感的受眾?；蛘?如果某個產(chǎn)品即將缺貨,MAI 可以自動減少該產(chǎn)品的廣告支出,將預(yù)算轉(zhuǎn)移到庫存充足的產(chǎn)品上。這種跨系統(tǒng)的洞察和自動化是傳統(tǒng)廣告工具無法提供的。

挑戰(zhàn)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(lǐng)域仍然面臨一些挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)不應(yīng)該被忽視,因為它們會影響技術(shù)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(shù)十萬甚至數(shù)百萬美元的廣告預(yù)算,需要極大的信任。企業(yè)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(yīng)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?？蛻粜枰吹揭恢碌慕Y(jié)果,需要理解系統(tǒng)如何工作,需要感到自己始終掌控著全局。

數(shù)據(jù)整合的復(fù)雜性也不容小覷。雖然 MAI 聲稱可以輕松集成各種業(yè)務(wù)系統(tǒng),但現(xiàn)實中每個企業(yè)的技術(shù)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(fù)雜的 CRM 系統(tǒng),有些可能將數(shù)據(jù)分散在多個孤立的數(shù)據(jù)庫中。確保所有這些系統(tǒng)能夠順暢地與 MAI 的 AI agent 通信,并且數(shù)據(jù)質(zhì)量足夠高以支持準確的機器學(xué)習(xí),這本身就是一個技術(shù)挑戰(zhàn)。MAI 團隊需要投入大量資源來構(gòu)建和維護這些集成,特別是隨著客戶數(shù)量的增長。

競爭環(huán)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(chuàng)業(yè)公司都在構(gòu)建 AI 驅(qū)動的營銷工具,處理媒體購買、創(chuàng)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(xiàn)實是這些平臺擁有更多的數(shù)據(jù)、更強的技術(shù)能力和更大的分銷優(yōu)勢。MAI 需要不斷創(chuàng)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(lǐng)先。

監(jiān)管和隱私問題也可能成為未來的挑戰(zhàn)。隨著各國加強數(shù)據(jù)隱私保護,比如歐盟的 GDPR 和加州的 CCPA,營銷技術(shù)公司需要確保他們的數(shù)據(jù)收集和使用方式符合所有相關(guān)法規(guī)。AI 系統(tǒng)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(yè)決策。MAI 需要確保他們的技術(shù)不僅有效,而且合規(guī),這可能需要額外的投資和資源。

盡管存在這些挑戰(zhàn),我仍然認為機遇遠大于風(fēng)險。數(shù)字廣告市場規(guī)模巨大,僅 Google Ads 一項就有數(shù)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(shù)十億美元的業(yè)務(wù)。更重要的是,市場需求是真實的、緊迫的。中小企業(yè)正在為數(shù)字廣告的復(fù)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(yè)運營的各個環(huán)節(jié)。我們已經(jīng)看到 AI agent 在客戶服務(wù)、數(shù)據(jù)分析、供應(yīng)鏈管理等領(lǐng)域的應(yīng)用。營銷只是其中一個特別適合 AI agent 的領(lǐng)域,因為它涉及大量數(shù)據(jù)處理、快速決策和持續(xù)優(yōu)化。隨著技術(shù)的成熟和成本的降低,我預(yù)計我們會看到越來越多的業(yè)務(wù)功能被 AI agent 接管,而人類則專注于那些需要創(chuàng)造力、同理心和戰(zhàn)略思維的任務(wù)。

對行業(yè)的啟示

MAI 的故事給整個創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)帶來了幾個重要啟示。這些教訓(xùn)不僅適用于營銷技術(shù)領(lǐng)域,也適用于更廣泛的 B2B SaaS 和 AI 應(yīng)用開發(fā)。

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(yè)都面臨的實際問題:如何有效管理數(shù)字廣告。這個問題每年讓企業(yè)損失數(shù)百萬美元,所以愿意為解決方案付費的意愿很強。當你的產(chǎn)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(chuàng)始人的行業(yè)經(jīng)驗至關(guān)重要。Yuchen 和 Jian 在 Google 和 Instacart 的十年經(jīng)驗,讓他們深刻理解廣告平臺的技術(shù)復(fù)雜性和企業(yè)客戶的實際需求。他們不是外行試圖進入一個陌生的領(lǐng)域,而是內(nèi)行識別了一個他們有獨特能力解決的問題。這種深厚的領(lǐng)域?qū)I(yè)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(shù)差異化必須真實存在。在 AI 領(lǐng)域,很容易陷入炒作而忽視實質(zhì)。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(xué)習(xí)系統(tǒng)。這種技術(shù)深度不僅讓他們的產(chǎn)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(shù)領(lǐng)域,能夠持續(xù)創(chuàng)新和保持技術(shù)領(lǐng)先地位是長期成功的關(guān)鍵。

第四個啟示是:產(chǎn)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(jié)果:40% 的銷售增長、數(shù)百萬美元的廣告支出管理、90 天內(nèi)盈利支出增加三倍。這些具體的數(shù)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(yè)模式的可行性。在 B2B 領(lǐng)域,能夠量化價值主張是至關(guān)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(shù)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(shù)可能還不夠穩(wěn)定,客戶可能還不理解價值。如果太晚推出,市場可能已經(jīng)被其他玩家占據(jù)。識別并抓住這個時機窗口,是創(chuàng)業(yè)成功的關(guān)鍵因素之一。