Sequen, новый стартап, основанный бывшим руководителем отдела ИИ в Etsy Зои Вейль, привлёк 16 миллионов долларов в рамках раунда финансирования Серии A, чтобы предоставить передовые технологии персонализации – аналогичные тем, что используются TikTok, Instagram и YouTube – компаниям в сфере потребительского бизнеса. Компания стремится преодолеть разрыв между технологическими гигантами с огромными наборами данных и другими крупными компаниями, которым не хватает инфраструктуры для сверхточных ранжирующих алгоритмов.
Подъём «Больших Событийных Моделей»
Подход Вейль основан на «больших событийных моделях» – более продвинутой форме ИИ, чем традиционные большие языковые модели (LLM). В то время как LLM преуспевают в генерации текста, событийные модели специализируются на анализе потоков поведения пользователей в реальном времени, предсказывая желания ещё до того, как пользователи осознают их. Именно поэтому современные платформы не просто рекомендуют контент, а формируют предпочтения пользователей посредством тонкой, основанной на данных манипуляции.
Технология Sequen обучается на каждом действии – кликах, прокрутках, даже наведении курсора – чтобы персонализировать взаимодействие в реальном времени, не полагаясь на навязчивые cookie-файлы или статические профили пользователей. Система разработана для обеспечения более высокой скорости, чем традиционные методы, с принятием решений менее чем за 20 миллисекунд.
За Пределами Cookie-Файлов: Конфиденциальность в Основе Персонализации
Ключевым преимуществом Sequen является её ориентированный на конфиденциальность подход. В отличие от cookie-файлов, отслеживающих пользователей по всей сети, событийные модели Sequen обобщают данные на основе поведенческих паттернов, не требуя идентификации пользователей. Это позволяет добиться высокой эффективности персонализации, минимизируя при этом опасения по поводу конфиденциальности.
Вейль отмечает, что технология компании обеспечивает значительные результаты: розничный продавец мебели зафиксировал рост выручки на 7% после внедрения, что значительно превышает типичные показатели, а Fetch Rewards испытал увеличение чистой выручки на 20% менее чем за две недели. Сообщается, что компании стремятся внедрить Sequen на всех своих платформах, как только увидят первоначальный прирост производительности.
Как Это Работает: RankTune и Интеграция через API
Компании интегрируются с Sequen через платформу RankTune, заменяя свои существующие API ранжирования на передовые модели Sequen. Ценообразование зависит от количества запросов в секунду (RPS), при этом контракты с первыми клиентами уже достигают семизначных сумм.
Компания, базирующаяся в Нью-Йорке, насчитывает 14 сотрудников, включая выпускников DeepMind, Meta и Anthropic. Она уже обработала более 10 миллиардов ежемесячных запросов менее чем за 18 месяцев.
Раунд финансирования Sequen был со-возглавлен White Star Capital и Threshold Ventures, дополняя предыдущее посевное финансирование от Greycroft. Общий объём привлечённых средств теперь составляет 22 миллиона долларов.
Эта технология представляет собой фундаментальный сдвиг в том, как потребительские компании используют ИИ, переходя от простых рекомендаций к предиктивной, персонализации в реальном времени. Успех Sequen может переопределить будущее онлайн-вовлечённости, вынуждая другие компании адаптироваться или отстать.
