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原文作者：Jagmeet Singh
尽管广告和定位已经变得越来越个性化，但作为流量最终目的地的网站——却在很大程度上保持着静态。Fibr AI 旨在弥合这一差距，它使用 AI 智能体将通用的网页转变为针对每位访问者量身定制的“一对一体验”，正是这一理念促使 Accel 再次加注该公司。
在 2024 年进行了一笔 180 万美元的预种子轮投资后，Accel 领投了 Fibr AI 的 570 万美元种子轮融资。本轮新融资还获得了 WillowTree Ventures 和 MVP Ventures 的参与，以及财富 100 强运营商作为天使投资人和顾问加入，使这家初创公司的总融资额达到 750 万美元。
对于大公司而言，日益个性化的广告与大多通用的网站体验之间的差距，传统上是通过个性化软件、工程团队和营销机构的组合来填补的——这种模式缓慢、昂贵且难以规模化。虽然广告可以为不同受众即时定制，但一旦访问者登陆网站，更改所发生的一切往往需要数周的协调，并且限制了团队每年只能进行为数不多的几次实验。Fibr AI 认为，这种重人力的运营模式已经不再适用。相反，这家初创公司利用自主 AI 智能体来推断意图、生成变体并实时持续优化页面。
联合创始人兼首席执行官 Ankur Goyal（上图右）在接受采访时表示，Fibr AI 用持续运行的自主系统取代了依赖机构和工程的模式。
Goyal 告诉 TechCrunch：“我们是软件，而代理机构是我们部署的智能体组成的劳动力。” 他补充说，这使得 Fibr AI 能够同时运行数千次实验，而不是每年只进行几十次。
初期采用速度较慢。Fibr AI 由 Goyal 和 Pritam Roy（上图左）于 2023 年初创立，在头两年大部分时间里只有一到两个客户，因为企业需要时间来评估这种方法。Goyal 表示，这种情况在去年开始改变，美国大型公司（包括银行和医疗保健提供商）的采用率有所提高，使客户总数达到 12 家。
“我们是一个基础架构的‘事后补救层’，”Goyal 告诉 TechCrunch。“一旦设置好，没有人想再操心了。” 他补充说，这种动态促使 Fibr AI 与大型企业签订了三到五年的合同，这些企业倾向于将网站基础设施视为需要标准化的东西，而不是需要持续重新审视的东西。
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在技术层面，Fibr AI 作为一个在现有网站之上的层运行，连接到公司的广告、分析和客户数据系统，以了解访问者是如何到达的以及他们可能在寻找什么。然后，其 AI 智能体组装和调整页面内容，如文案、图像和布局，将每个 URL 视为一个持续学习和优化的系统，而不是一个固定的页面。平台不再依赖手动配置的规则或顺序 A/B 测试，而是在流量从不同渠道流入时，并行运行大量的微实验并系统地更新体验。
这种转变对大型企业具有直接的成本影响。传统的网站个性化通常将软件许可与机构的合同保留金和工程时间结合起来，将成本与人而不是结果挂钩。Goyal 表示，企业正越来越多地根据每次实验的成本和转化影响来评估 Fibr AI 的平台，而不是根据涉及的工具或人数来评估。
对于 Accel 而言，这种运营模式——而不是 AI 的热度——是再次投资的核心原因。Accel 的合伙人 Prayank Swaroop 说：“今天的广告是一对一的，但当用户登陆网站时，它就变成了一对多。” “你可以为不同的受众创建数百个广告，但它们仍然登陆到同一个页面上。” 他表示，Fibr 能够将这种动态转变为一对一个性化的能力脱颖而出，因为它消除了通常限制企业推动实验深度的机构和工程瓶颈。
Swaroop 补充说，早期的企业采用，尤其是在银行和医疗保健公司中，有助于验证这一理念。“这些是受到严格监管的、保守的行业，”他说。“当他们开始说，‘我们需要这个，而且我们愿意为此付费’时，我们才会对再次加注感到有信心。”
为智能体驱动的商务时代做前瞻性准备
虽然 Fibr AI 目前的大部分业务来自于为人性化访问者体验，但 Accel 和 Fibr AI 也看到了 AI 智能体开始调解在线发现的潜力。Swaroop 表示，随着用户越来越多地使用大型语言模型和 AI 聊天机器人（包括 OpenAI 的 ChatGPT）来研究、比较和筛选产品，然后再访问网站，网站根据访问者（或代表其行事的 AI 系统）已经了解的内容进行适应的能力，可能会随着时间的推移变得更加重要。
“这部分仍处于早期阶段，”Swaroop 说，“但那些为满足当今需求而构建，同时又为明天的转变做好准备的公司，正是我们希望支持的。”
有了新的资金，Fibr AI 计划专注于扩大其在美国的销售和面向客户的团队，同时继续在印度构建其技术基础。这家总部位于旧金山的初创公司在班加罗尔设有办事处，其约 23 名员工中约有 17 人在印度，其余 6 人在美国。
Goyal 表示，该初创公司目标是到今年年底实现约 500 万美元的年经常性收入和大约 50 家企业客户。
Fibr AI 正在进入一个长期由 Adobe 和 Optimizely 等老牌公司主导的领域，这些公司向大型企业提供实验和个性化工具。但 Goyal 和 Swaroop 都认为，这些平台的构建和销售方式限制了它们，它们通常依赖营销机构和工程团队来配置和操作它们。他们表示，这种模式使得即使在客户获取和信息传递变得日益动态的情况下，也很难快速行动或扩大实验规模。
“老牌公司在推出产品方面一直很慢，”Swaroop 说，并补充说，即使有了新功能，它们也往往是在需求发生变化多年之后才推出的。
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