В отличие от американского AdsGency (мы публиковали подробный разбор стартапа тут), компания позиционирует Lucy не как «убийцу маркетологов», а как «старшего коллегу», который уже тестируется в 20 агентствах и у 200 брендов.
Влияние на показатели
Epiminds — пример product-market-fit для агентской экономики: когда набор агентов покрывает весь цикл — от брифа до отчета — операционная модель агентств меняется.
Для тех, кто делает performance-кампании, это означает, что вендоры начнут требовать стандартизированных постбэков, фидов и возможность «подключить» агента к merchant backends. Epiminds прямо заявляет, что их система экономит время и масштабирует обслуживание клиентов — значит, те агентства, которые примут multi-agent операцию, смогут обслуживать больше офферов и снижать cost per client (CPC).
Epiminds на питчинге пообещали«сохранить таким образом до 40% времени».
Конкуренция на уровне продукта, а не бренда
Агентства с Lucy-подобными стеками будут выигрывать ритейл- и performance-директоров по времени вывода кампаний на рынок. Нет смысла протестовать против нашествия ИИ — потому что инвесторы и клиенты платят, и особенно платят за время. Если несколько докатят библиотеки агентов, ожидание к скорости и автоматизации у рекламодателей вырастет геометрически — одному человеку за таким не успеть.
И, разумеется, все захотят audit-ready логи. Когда агент сам запускает кампанию, бренды потребуют signed events, server-to-server подтверждения и SLA — иначе сомнений будет больше, чем пользы.
