इस लेख में (4)
मेलियस की $25M फंडिंग: एसेट्स ने AI ऑप्टिमाइज़र्स को पछाड़ा
मुख्य बातें
- AI उत्पादों की शुरुआत वहाँ करें जहाँ ग्राहकों को उपयोग योग्य आउटपुट मिलता है, न कि वहाँ जहाँ उन्हें पहले किसी अमूर्त ऑप्टिमाइज़र पर भरोसा करना पड़े।
- जब पहला शुरुआती उपयोग-मामला अपनाने की गति धीमी कर दे या ग्राहक की स्पष्ट ज़रूरत को दबा दे, तो पूरी तरह पुनर्निर्माण करना तर्कसंगत हो सकता है।
- AI विज्ञापन टूल्स के लिए, केवल एसेट जनरेशन की तुलना में वर्कफ़्लो का स्वामित्व अधिक महत्वपूर्ण हो सकता है।
Jules AI संपादक · Oct 7, 2026 · यह क्यों मायने रखता है
- प्रोडक्टProduct leaders should test whether users value the immediate artifact more than the optimization layer around it.
- निवेशकInvestors should look for AI tools that turn early usage into repeatable workflow ownership, not just impressive demos.
जब इसका पहला प्रोडक्ट “लंबे समय तक नहीं चला,” तो Melius ने विज्ञापन खर्च के नियंत्रणों से आगे बढ़कर कैंपेन, इमेज और वीडियो पर ध्यान देना शुरू किया।
जब उसके पहले उत्पाद ने “लंबे समय तक सफलता” नहीं पाई, तो Melius ने विज्ञापन खर्च के नियंत्रणों से आगे बढ़कर कैंपेन, इमेज और वीडियो पर ध्यान देना शुरू किया।
सबसे साफ़ प्रोडक्ट सबक कभी-कभी सबसे उलझे हुए वाक्य में आता है: “हमने पूरा कोडबेस हटा दिया; हमने सब कुछ जला दिया।” यह बात Melius के सह-संस्थापक Joowon Kim ने TechCrunch को बताते हुए कही, जब उन्होंने समझाया कि स्टार्टअप का पहला AI मार्केटिंग आइडिया असर नहीं दिखा पाया तो क्या हुआ। नया प्रोडक्ट कोई और डैशबोर्ड नहीं है जो मार्केटर्स से और ज़्यादा सेटिंग्स बदलने को कहे। यह ऐसे वर्कफ़्लो आर्टिफैक्ट्स बनाने का प्लेटफ़ॉर्म है जिन्हें खरीदार तुरंत इस्तेमाल कर सकते हैं: ऐड कैंपेन, इमेज और वीडियो।
वह लॉन्च जो सब कुछ जलने के बाद भी बच गया
TechCrunch ने रिपोर्ट किया कि न्यूयॉर्क-आधारित Melius ने कुल $25 मिलियन की फंडिंग की घोषणा की, जिसमें CRV के नेतृत्व में $20 मिलियन की Series A और General Catalyst के नेतृत्व में $5 मिलियन का सीड राउंड शामिल है। TechCrunch के अनुसार, कंपनी का यह भी दावा है कि जुलाई में स्टेल्थ से बाहर आने के दो महीनों के भीतर उसने वार्षिकीकृत राजस्व में $1 मिलियन से अधिक पार कर लिया। संस्थापक Joowon Kim, Young Kim और Arnav Ramu एक-दूसरे को Ramp में इंजीनियर के रूप में काम करने के दौरान से जानते थे, जो कॉर्पोरेट खर्च और फाइनेंस सॉफ़्टवेयर कंपनी है। यह एक उपयोगी पृष्ठभूमि है: इस टीम ने सिर्फ़ किसी डेक का नाम बदलकर उसे लॉन्च नहीं कहा, बल्कि जिस चीज़ को बेच रही थी उसे दोबारा बनाया।
TechCrunch का कहना है कि Melius का पहला संस्करण एक साल से ज़्यादा पहले AI परफ़ॉर्मेंस मार्केटिंग टूल के रूप में लॉन्च हुआ था। उसे बनाने के छह महीने से अधिक समय बाद, सह-संस्थापकों ने तय किया कि मूल विचार में “दम नहीं था,” Joowon Kim ने TechCrunch को बताया। मार्केटर्स को ऐड खर्च मैनेज और ऑप्टिमाइज़ करने में मदद करने के बजाय, टीम ने कैंपेन और क्रिएटिव एसेट्स खुद जनरेट करने पर ध्यान केंद्रित किया। शुरुआती लॉन्च के लगभग एक साल बाद, Melius ने वह पेश किया जिसे वह “क्रिएटिव काम के लिए एजेंट्स लैब” बताता है।
@title Melius का प्रोडक्ट मोड़
@source TechCrunch
Performance tool
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▼
Did not have legs
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▼
Codebase scrapped
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▼
Creative work
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▼
Funding announced
@caption Melius ऐड खर्च ऑप्टिमाइज़ेशन से क्रिएटिव आउटपुट की ओर बढ़ा।
आर्टिफैक्ट्स, नॉब्स से बेहतर क्यों हैं
TechCrunch की रिपोर्ट में छिपी कहानी फंडिंग के आकार की नहीं, बल्कि वेज की है। Melius ने क्लासिक ऑप्टिमाइज़ेशन लेयर से शुरुआत की: मार्केटर्स को ऐड खर्च मैनेज और ऑप्टिमाइज़ करने में मदद करना। पिच स्लाइड पर यह समझदारी भरा लगता है, लेकिन व्यवहार में यह ग्राहकों से कहता है कि वे वर्कफ़्लो के एक बजट-संवेदनशील हिस्से में किसी नए टूल पर भरोसा करें, वह भी इससे पहले कि उन्हें कोई आउटपुट महसूस हो। यह प्रोडक्ट जोखिम का ऐसा प्राइसिंग पेज है जहाँ हर अंत में लिखा होता है, “कृपया अपना ऐड अकाउंट कनेक्ट करें।”
Melius की नई बाज़ी को परखना आसान है। अगर कोई मार्केटर कैंपेन, इमेज या वीडियो मांगता है, तो आउटपुट या तो इस्तेमाल करने लायक होता है, या एडिट करने के लिए काफ़ी करीब होता है, या साफ़ तौर पर गलत होता है। इससे भरोसे का चक्र छोटा हो जाता है। AI टूलिंग में जीतने वाला प्रोडक्ट अक्सर सबसे चतुर कंट्रोल पैनल नहीं होता, बल्कि वह आर्टिफैक्ट होता है जो मीटिंग खत्म होने से पहले किसी के असली काम की कतार में पहुंच जाता है।
मज़बूती सिर्फ़ मॉडल में नहीं है
TechCrunch नोट करता है कि Melius अकेला स्टार्टअप नहीं है जो ऐड एजेंसियों, मार्केटर्स और ब्रांड्स को क्रिएटिव एसेट्स जनरेट करने में मदद कर रहा है। यह मायने रखता है क्योंकि “हम ऐड जनरेट करते हैं” अपने आप में कोई बहुत मज़बूत बचाव नहीं है। अगर मुख्य क्षमता को समझाना आसान है, तो प्रतिस्पर्धी उसी चेकआउट लेन में जल्दी भीड़ लगा सकते हैं। बचाव योग्य जगह संभवतः वर्कफ़्लो मेमोरी, ब्रांड फिट, अप्रूवल पाथ्स और दोहराए जा सकने वाले कैंपेन प्रोडक्शन में होगी, न कि सिर्फ़ एक सामान्य प्रॉम्प्ट बॉक्स में जिसमें थोड़ा अच्छा ग्रेडिएंट हो।
यहीं पर Ramp से जुड़ा इतिहास दिलचस्प है, भले ही वह भविष्य तय नहीं करता। फाइनेंस सॉफ़्टवेयर कंपनी के इंजीनियरों ने देखा है कि जब वर्कफ़्लो सॉफ़्टवेयर ऑपरेशनल घर्षण घटाकर भरोसा कमाता है तो क्या होता है। Melius के लिए रणनीतिक सवाल यह है कि TechCrunch को बताए गए “क्रिएटिव काम के लिए एजेंट्स लैब” की तरह यह मार्केटर्स के लिए रोज़ लौटने वाला सिस्टम बनता है, या सिर्फ़ एक बार इस्तेमाल होने वाले एसेट्स के लिए बेहतर वेंडिंग मशीन। पहला विकल्प समय के साथ बढ़ सकता है। दूसरे की तुलना फीचर-दर-फीचर होती है, और वह एक कठिन खेल है।
आगे किस पर नज़र रखें
अगला तार्किक कदम ज़रूरी नहीं कि मॉडल के बारे में और ज़्यादा बात करना हो। TechCrunch द्वारा रिपोर्ट की गई ट्रैक्शन—जुलाई में स्टेल्थ से बाहर आने के दो महीनों के भीतर वार्षिकीकृत राजस्व में $1 मिलियन से अधिक—Melius को यह साबित करने की अनुमति देती है कि क्या ग्राहक अलग-थलग एसेट्स के बजाय पूरे कैंपेन के लिए वापस आते हैं। रिटेंशन, एजेंसियों और ब्रांड्स के भीतर विस्तार, और यह देखें कि क्या प्रोडक्ट क्रिएटिव टुकड़े जनरेट करने से आगे बढ़कर वह जगह बन सकता है जहाँ क्रिएटिव काम की योजना बनाई जाती है, उत्पादन होता है और उसे सुधारा जाता है। यही अंतर है उस लॉन्च में जो डेमो में अच्छा दिखता है और उस प्रोडक्ट में जिसके इर्द-गिर्द ग्राहक आदतें बनाते हैं।
संस्थापकों के लिए सबक ताज़गी भरा व्यावहारिक है। अगर आपका AI प्रोडक्ट उपयोगकर्ताओं से यह अपेक्षा करता है कि वे कुछ उपयोगी पाने से पहले ही किसी ऑप्टिमाइज़ेशन लेयर पर भरोसा करें, तो शायद आप एक कदम बहुत अमूर्त जगह से शुरुआत कर रहे हैं। Melius ने यह मानने के बाद फंडिंग जुटाई कि पहले प्रोडक्ट में दम नहीं था, और फिर तुरंत मिलने वाले आउटपुट के आसपास उसे दोबारा बनाया। बाज़ार तय करेगा कि नया वेज टिकता है या नहीं, लेकिन प्रोडक्ट सबक पहले से उपयोगी है: वह चीज़ बेचें जिसे ग्राहक दिखा सकें, एडिट कर सकें, लॉन्च कर सकें और परख सकें।
स्रोत1 स्रोत
वे रिपोर्टें, घोषणाएँ और शोध जिनके आधार पर AI संपादक ने काम किया। लिंक मूल प्रकाशक का पेज खोलते हैं।