原创 Z Potentials 2025-11-04 10:44 北京
MAI的诞生不是偶然，而是广告行业的复杂化与AI自动化趋势下的必然产物。
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Z Highlights
数字广告行业的复杂性让中小企业不堪重负：投放平台碎片化、参数繁多、成本高，而所谓“智能投放”仍依赖人工规则执行。MAI利用强化学习技术，让系统能跨平台地自动优化投放策略，旨在为中小企业提供媲美大公司的广告优化能力，帮助企业摆脱人工负担，实现营销增长。
MAI通过自然语言指令与全自动策略优化，让用户只需提出业务目标即可获得可解释的透明广告决策。它能直接连接企业数据源，在出价、预算和素材等同时进行动态优化。让用户无需理解复杂参数就能够管理业务目标，实现了“专注于业务而非广告”的体验。平均为客户带来40%的销售提升。
MAI由前Google Ads与Instacart华人高管Yuchen Wu创立，团队具备有丰富的的广告与电商和机器学习的经验。公司于2025年获Kleiner Perkins领投的2500万美元融资，用于拓展全球市场，验证了AI驱动广告自动化的潜力与投资价值。
01 从“人管广告”到“AI全自动”，MAI成为营销人的第二大脑
在数字广告行业，复杂性已成为一种常态。过去十年，投放平台的数量和参数不断增加，Google Ads、Meta Ads、TikTok Ads等生态形成了一个非常碎片化的系统。广告主需要在数百个选项中调整预算、出价、受众、素材、时间和渠道策略。对于中小企业而言，这种复杂度几乎不可管理：因为他们既没有数据科学团队，也没有优化算法。而且，广告的获客成本还持续上升，人工优化效率下降，代理公司费用高昂且机制往往与客户目标不一致。整个行业出现了一个结构性问题，那就是复杂系统的优化仍然依赖人。
MAI的创始人Yuchen Wu说：“我见过太多案例，数字广告策略的成败直接影响企业的生死存亡。”在这种压力、竞争和不断变化的格局下，营销人员如今面临着非常繁重的任务，需要不断进行数据分析。因为消费者在线购买是全天候的，这使得营销工作也变成了一份全天候的工作。“我会把这描述为一个‘牙刷问题’，”Yuchen说，“每天早上醒来，你会想‘昨晚我的营销预算花得怎么样？’到了晚餐时间，又在想‘昨天的营销预算表现如何？”资金始终在流动，每一个决定都带来财务影响。对于中小企业而言，这种持续的高压与复杂度都让营销团队不堪重负。
自动化的尝试早已存在，但大多数解决方案停留在基于规则的层面。所谓的“智能投放”仍然靠的是人工设定的阈值与策略，系统只负责执行。这种模式难以应对多平台投放和实时反馈的数据动态。随着模型能力提升和强化学习技术在现实任务中的应用成熟，一个新的路径出现了：让系统通过持续试验和反馈，自行去学习最优投放策略。MAI正是在这一技术拐点上出现的。
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MAI成立于2024年9月，是一个针对中小型数字广告主（以Google Ads为核心投放渠道）的AI驱动的营销平台，它的核心产品是一个强化学习驱动的广告自动化系统，目标是让中小企业也能获得接近大公司级别的广告优化能力。它通过直接连接企业的电商后台（如Shopify）、客户关系系统（如Hubspot）以及主要广告平台的数据流，实现端到端的整合。系统能够持续监测到投放表现，在出价、预算分配、素材选择等多个层面同时优化。与传统自动化不同，它不依赖固定规则，而是根据反馈不断调整策略，实现自我改进。事实证明，这个策略为客户平均带来了40%的销售提升，目前每月已经优化了数百万美元的广告支出。
图片来源：企业客户对MAI的评价
与基于大语言模型的营销产品不同，MAI的重点不在内容生成，而在策略决策。它的强化学习框架让系统具备跨平台、跨阶段的适应能力。例如，一个电商公司可能同时在Google和Meta上投放广告，MAI能自动识别哪一平台在特定产品或时段表现更好，并动态调整预算分配。未来，它还计划进一步扩展到创意生成与多渠道策略优化，实现完整的营销自动化闭环。
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营销的复杂性，本质在于数据。广告渠道中有海量信息，比如广告组、素材、受众、转化指标；而在电商平台上，又有成千上万的产品、创意与颜色。MAI的设计初衷是隐藏这些数据层面的复杂性，让企业只需专注在业务和结果上。
02 从数据到决策，用自然语言就能做好营销
产品的使用过程很简单。用户登录MAI后，只需连接自己的数据源，整个过程只需要不到一分钟。系统会自动接入广告平台、CRM和电商后台数据，构建出完整的营销体系。之后，它会根据实时反馈去优化投放策略：动态调整出价、重分配预算、筛选表现最优的素材与受众。每周，用户会收到一份自动生成的简报，上面写着广告表现与关键变化，用户还可以直接在系统内提出偏好。所有的数据分析、策略决策与执行，系统都会自动完成，用户不需要再在无数的图表和参数之间反复切换。
从行业复杂性到系统性自动化，再到以用户为中心的产品设计，MAI展示了一个未来：让AI成为营销者的“第二大脑”，而非另一个需要耗费精力的工具。就像创始人说的：MAI的出现让你可以专注于你的业务，而不是广告。
在使用体验上，MAI提供自然语言界面，用户不需要理解广告平台的专业参数，而是直接提出业务目标。例如“在不增加预算的情况下提高转化率”或“将广告支出回报率提升到300%”。系统会根据指令生成计划并执行，并在仪表板上展示可解释的路径。就比如，哪些创意在特定受众群体中表现更好，或者某个时间段的转化成本下降。可解释性是MAI特别的地方，它希望广告主不仅看到结果，也理解背后的原因。
图片来源：MAI的应用界面
目前MAI已经接入的平台是谷歌广告、谷歌分析和Shopify，使用机器学习来识别哪些产品和受众真正为客户带来收益。MAI会实时、24/7的优化广告支出，比如为不同SKU创建专门的广告系列，并根据需求分配预算；根据你的延迟曲线预测ROAS（广告支出回报率）；当产品缺货或优惠码失效时暂停广告系列等
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MAI采用简单直接的收费方式：按客户广告支出的比例收取服务费，通常为10%。例如，月投放预算为$20,000，则服务费为$2,000。这种模式让MAI与客户的利益站在了统一战线，即广告表现越好，MAI收益越高，从而避免了传统代理模式下的利益冲突，也便于客户验证效果。随着广告预算和数据量的增长，模型性能不断提升，形成持续的正循环。
MAI主要面向两类客户：有明确规模且需要可复制增长流程的“Growth”用户（广告支出的10%作为服务费）以及需要深度整合与专属服务的“Scale”企业客户（企业级报价，需联系销售）。
总体上，MAI的营收模式由订阅/管理费 + 定制服务费构成。对中小客户提供标准化月度服务，对大客户则通过高价、长期合作实现规模化营收。
图片来源：官网，≤$50k的谷歌广告预算
图片来源：官网，≥$50k的谷歌广告预算
下面通过两个真实的客户案例来感受下MAI的神奇之处。首先是NutritionFaktory，一家来自美国的营养补剂连锁品牌，既有实体店，也经营线上商城，主打“每天都是批发价”的健康产品。过去，他们在多家广告代理之间切换，虽然一开始数据看起来不错，但总出现“花得越来越多、赚得越来越少”的情况。
MAI介入后，没有急着加大广告预算，而是先把生意的底层逻辑摸清楚，比如哪些产品利润高、哪些运费贵、哪些广告其实在烧钱。接着，他们将Shopify等平台的数据打通，用AI每天自动调整上百次投放策略，并且实时显示每一笔广告的利润。结果是：在广告预算增加三倍的同时，整体回报率（ROAS）依然保持在4倍以上，公司也迎来了历史上最赚钱的月份。
第二家叫Velotric，是一家主打高端电动自行车的品牌，产品价值从约1,199美元到2,199美元不等。虽然品牌增长迅速，但他们的Google广告账户长期结构混乱：所有产品都混在同一个广告系列里，预算难以控制，转化追踪还经常出错，导致投放越来越贵、效果却没有起色。
MAI接手后，先做了一次彻底的审计，然后用AI重新设计广告架构：把不同车型、不同人群分开管理，为潜力最大的产品单独分配预算，并根据转化数据自动调整出价。三个月后，Velotric的广告回报率提升了118%，整体销售额增长32%；搜索广告成本下降9%，转化价值反而翻倍。如今，他们的广告策略更高效，也为品牌的全球扩张打下了基础。
图片来源：Velotric官网
03 两位Google Ads老将十年积累：让中小企业拥有“大公司级”广告能力
由Yuchen Wu（CEO）与Jian Wang（CTO）联合创立的MAI，源于两位创始人在广告平台与电商引擎领域长达十年的技术深耕，官网提到他们“spent a decade building ad platforms and e-commerce engines” 并发现中小型企业难以获得类似大平台的高端增长技术和效果，因而创立MAI。
Yuchen Wu曾任Google Ads的工程师，并在Instacart担任过副总裁工程（VP Engineering），负责把机器学习工程应用于大规模广告、推荐与市场系统。他是清华大学工学学士、美国西北大学（Northwestern）机器学习博士。Jian Wang则曾任Google Ads高级技术职务、后至Instacart担任高级总监，专注于增长营销、广告自动化与电商物流系统。
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Yuchen Wu的工作经历，图片来源：LinkedIn
Jian Wang工作经历，图片来源：LinkedIn
团队方面，MAI是一支“世界级团队，专注于使命”（“a world-class team dedicated to our mission”）并包括多位来自Instacart、Google Ads背景的工程师和产品负责人。
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04 2500万美元融资，Kleiner Perkins领投，加速产品全球扩张
MAI于2025年9月30日完成了2500万美元的融资，这是其迄今为止公开披露的一轮投资。本轮融资由Kleiner Perkins领投，并获得了包括高榕资本（Gaorong Ventures）和UpHonest Capital在内的多家机构的联合支持。据悉，这笔资金将用于扩大工程团队，并支持MAI在全球范围内，尤其是欧洲和亚洲市场的业务拓展。
这场融资也体现出风投们对于这种AI驱动的付费搜索（PPC）管理解决方案及自动化数字广告平台的认可。Kleiner Perkins曾在访谈中谈到为什么热切地希望与MAI合作：首先，你们在Instacart和谷歌亲身深耕过这个问题领域，甚至曾主导并打造过他们如今正在使用的部分解决方案。其次，这或许是当前最大的市场之一。第三，这个领域已经完全具备被颠覆的条件。这是一个极具挑战性的强化学习问题，需要借助AI的尖端实力才能攻克。而你们集结的这支团队，正是能实现这一目标的不二人选。
图片来源：Crunchbase
参考资料：https://www.mai.co/https://www.crunchbase.com/organization/m-ai-unbound-inchttps://www.linkedin.com/in/yuchenwu/https://www.linkedin.com/in/jianmaggiewang/https://www.youtube.com/watch?v=D0Ryg2IF2XUhttps://www.mai.co/post/how-nutritionfaktory-tripled-ad-spend-while-achieving-record-profitabilityhttps://www.mai.co/post/velotric-how-mai-transformed-google-ads-performance-with-ai-campaign-architecture-----------END-----------🚀 我们正在招募新一期的实习生🚀 我们正在寻找有创造力的00后创业关于Z Potentials