В Etsy Зои Вейл помогла увеличить валовой объем товаров на миллиард долларов за один год, улучшив систему ранжирования искусственного интеллекта на онлайн-рынке. С помощью своего нового стартапа Sequen она стремится перенести годы исследований и разработки продуктов, накопленных ею и ее соучредителями в области искусственного интеллекта, на другие предприятия в потребительском пространстве.
Компания, которая только что получила финансирование в размере 16 миллионов долларов США в рамках серии А, предлагает технологию персонализации в реальном времени и инфраструктуру ранжирования — технологию, используемую крупнейшими мировыми технологическими фирмами, но которая была недоступна другим крупным потребительским предприятиям из-за требуемых огромных наборов данных.
Хотя те, кто не работает в сфере высоких технологий, возможно, не понимают, что включает в себя эта технология, любой, кто использовал потребительские приложения, такие как TikTok, Instagram или YouTube, становился мишенью этих систем.
Вейл, генеральный директор Sequen, объясняет: "Современные технологии больше не рекомендуют контент. Они тонкими способами с течением времени подрывают вашу волю, заставляя вас действительно чего-то хотеть. И на самом деле, технологии стали настолько хороши, что многие люди подозревают, что платформы подслушивают их разговоры", - говорит она.
Вейль связывает это явление с так называемой моделью больших событий. В то время как большие языковые модели (LLM), используемые чат-ботами, такими как ChatGPT, обобщают текст, большие модели событий обобщают потоки событий и, в частности, человеческое поведение. У этой технологии есть варианты использования, выходящие за рамки создания лучшего алгоритма.
Вейл считает, что Sequen может в конечном итоге заменить файлы cookie — технологию отслеживания, которая персонализирует работу в Интернете для конечных пользователей, но таким образом, что это вызывает проблемы конфиденциальности и вызывает регулирование.
«Наши модели крупных событий учатся на реальных действиях пользователей, а не только на кликах и прокрутках, но также на наведении курсора, разговорах и прочем в рамках данного сеанса, а не на статических профилях или сторонних файлах cookie», — говорит Вейл. "Вот как вы персонализируете в реальном времени, даже при наличии скудных данных. Так что да, мы разблокируем алгоритмы TikTok для компаний из списка Fortune 500, у которых нет для этого инфраструктуры... но я бы сказала, что мы делаем еще один шаг вперед", - добавляет она.
Компании, работающие с Sequen, интегрируются с платформой стартапа RankTune, которая позволяет им получать доступ к пограничным моделям ранжирования Sequen и моделям ранжирования в реальном времени через API. (Клиенты Sequen уже используют какой-то собственный API для поддержки своего стека релевантности, поэтому они просто заменяют свой API на Sequen.)
Более того, технология Sequen не так нарушает конфиденциальность, как файлы cookie, поскольку она основана на данных в реальном времени — личность пользователя не требуется для персонализации результатов. И это быстро: принятие решений занимает менее 20 миллисекунд.
«Наши модели больших событий способны обобщать потоки событий в реальном времени, которые они получают», — говорит Вейл. "Неважно, кто выполняет эти события — они способны понимать события и понимать их, не полагаясь на личность пользователя. Так что на самом деле личность пользователя совершенно не имеет значения".
Несмотря на этот аспект, ориентированный на конфиденциальность, Sequen утверждает, что ее технология все еще может демонстрировать «сумасшедший рост доходов», утверждает Вейл.
В одном примере крупная мебельная компания добилась увеличения выручки на 7% после перехода на Sequen, тогда как раньше выигрышем считалось увеличение на 0,4%. Другой клиент, Fetch Rewards, увидел рост чистой выручки на 20% всего за 11 дней. Он также работает с компанией, работающей в сфере потокового мультимедиа, и онлайн-туристическим агентством.
Цена на систему рассчитывается на основе количества запросов в секунду (RPS), при этом уровни предлагают до 500 RPS или 1000 RPS и т. д., а по мере увеличения уровней предоставляются скидки. Среди первых пяти клиентов контракты исчисляются семизначными цифрами.
«Мы постоянно видим, что люди выбирают самый высокий уровень, потому что, как только они видят нас в одном варианте использования, они хотят внедрить нас на всей своей платформе», — отмечает Вейл.
Вейл начала свою карьеру в этой сфере с исследовательской стороны, но быстро поняла, что предпочитает создавать продукты. Большую часть своего времени до сих пор она тратила на то, чтобы помогать компаниям разрабатывать подобные продукты для ранжирования и получать от них ценность для бизнеса, что и привело ее к созданию Sequen.
Теперь, менее чем за 18 месяцев, компания обработала около 10 миллиардов ежемесячных запросов и выиграла бизнес с несколькими компаниями из списка Fortune 500. Его предложение включает в себя запатентованные технологии, в том числе модели крупных событий, модели ранжирования, алгоритмы и многое другое.
В стартапе к Вейл присоединяются Итан Бенджамин, который работал с ней в Etsy, и соучредители Мо Афшар и Александр Том. Рафаэль Лука недавно перешел из Meta и стал директором по продукту Sequen. Команда компании из 14 человек, базирующаяся в Нью-Йорке, включает сотрудников DeepMind, Meta, Anthropic и других компаний.
Серию А Sequen возглавляли White Star Capital и Threshold Ventures при участии предыдущих инвесторов, в том числе Greycroft, которая провела посевной раунд. На сегодняшний день Sequen собрал 22 миллиона долларов.