تاسفيا تاسبين، الرئيس التنفيذي والمؤسس المشارك لـ Markopolo AI

سان فرانسيسكو، كاليفورنيا – 22 يناير 2025 – قبل عامين، كانت Markopolo شركة لأتمتة الإعلانات. كنا نساعد التجار على تشغيل إعلانات Facebook أفضل، وتحسين حملاتهم على Google، وتعظيم إنفاقهم الإعلاني.

كنا جيدين في ذلك. وقد قدّر العملاء المنتج. ونمت الإيرادات بثبات.

لكن شيئًا ما ظل يزعجنا.

كنا نبني على أرض مستأجرة. في كل مرة كانت Meta تغيّر واجهة برمجة التطبيقات (API)، كنا نتحرك بسرعة للحاق بها. وفي كل مرة كانت Google تعدّل خوارزميتها، كنا نتكيف. لم نكن نبني بنية تحتية—كنا نبني واجهة أجمل لما يملكه شخص آخر.

في العام الماضي، اتخذنا قرارًا حمل مخاطرة حقيقية. قمنا بتحويل المسار. ليس تحولًا بسيطًا. بل إعادة تموضع جوهرية.

توقفت Markopolo عن منافسة أدوات الإعلانات. وبدأنا نبني بنية تحتية للذكاء السلوكي للتجارة.

اليوم، Markopolo هي منصة تفاعل مع العملاء أصلها ذكاء اصطناعي. وATHENA—أول نموذج أساس سلوكي أطلقناه—يمثل تمامًا الوجهة التي نتجه إليها.

السؤال الذي لم يكن أحد يطرحه

الصناعة بأكملها تبني وكلاء الآن. وكلاء تسوق. وكلاء تسويق. وكلاء دعم. جميعهم يحاولون الإجابة عن السؤال نفسه: ماذا ينبغي أن أفعل بعد ذلك؟

لكن لم يكن أحد يطرح السؤال الذي يهم فعلًا.

عندما تغمر وكلاء الذكاء الاصطناعي الإنترنت—ينقرون، ويتصفحون، ويمثلون الاهتمام—كيف يميز التجار الإشارات الحقيقية من الضجيج؟ كيف يفصلون النية البشرية الصادقة عن السلوك الآلي؟

هذه هي الفجوة التي حددتها Markopolo. ولهذا السبب بنينا ATHENA.

كيف وصلت Markopolo إلى هنا

عندما بدأنا Markopolo، بنينا شيئًا يسمى MarkTag. افترض معظم الناس أنه مجرد بكسل تتبع آخر للتحليلات. لكنه لم يكن كذلك.

كان MarkTag يتحول بهدوء إلى واحد من أكثر أنظمة الذكاء السلوكي تقدمًا في السوق. فهو لا يتتبع النقرات فقط—بل يلتقط أنماط التردد، وسلوكيات المقارنة، وعمق التمرير، وأنماط القراءة، وحتى إشارات الإحباط. كل تفاعل دقيق يروي قصة.

كنا نمتلك شيئًا قويًا. فقط لم نكن ندرك بعد ما الذي سنفعله به.

ثم طرحنا على أنفسنا سؤالًا غيّر كل شيء: ماذا لو استطعنا تدريب ذكاء اصطناعي على كل هذه البيانات السلوكية—ليس من نشاط تجاري واحد، بل من مئات؟

لقد بنت Google وMeta وAmazon جميعها أنظمة توصية رائعة. لكنهم اتخذوا القرار المعماري نفسه: التدريب داخل حدودهم الخاصة. تفهم نماذجهم المستخدمين على منصاتهم بشكل ممتاز. لكن في اللحظة التي يغادر فيها المستخدم المنصة؟ بداية باردة. صفحة فارغة. نبدأ من جديد.

كانت لدى Markopolo ميزة لا يملكها أي منهم: بيانات سلوكية من 603 شركات مستقلة. متاجر تجارة إلكترونية، وخدمات بث، ومنتجات SaaS، وتطبيقات جوال. كلها مختلفة. كلها حقيقية.

لذلك قمنا بتدريب ATHENA على جميعها.

ما الذي اكتشفناه

ظهر شيء مذهل. لقد صمدت الأنماط.

الشخص الذي يقرر ما إذا كان سيشتري حذاء جري يُظهر السلوكيات الدقيقة نفسها التي يُظهرها شخص يقيم برمجيات مؤسسية. التردد قبل الالتزام. حلقات المقارنة. إشارات الثقة التي يبحث عنها.

السلوك لا يتعلق حقًا بالمنتج. إنه يتعلق بكيفية اتخاذ البشر للقرارات.

تعلمت ATHENA قواعد النحو الخاصة بالنوايا البشرية.

عندما تتنبأ ATHENA بما سيفعله المستخدم بعد ذلك، تكون دقيقة بنسبة 73% في التنبؤ الأول. وفي 19 مرة من أصل 20، يقع الفعل الفعلي ضمن أفضل خمسة توقعات لدينا. وتقدم هذه التوقعات في 0.01 ميلي ثانية—أسرع بمئة مرة من أنظمة التوصية النموذجية.

النموذج بأكمله يعمل من جهة العميل. بيانات سلوك المستخدم لا تغادر جهازه أبدًا. لقد حوّلنا ATHENA إلى حزمة أصغر من 10 ميغابايت. الخصوصية ليست شيئًا أضفناه لاحقًا. إنها مدمجة في البنية نفسها.

لماذا راهنت Markopolo على هذا

تأملوا ما يحدث في التجارة الآن.

أعلنت Shopify وWalmart وTarget وغيرهم مؤخرًا عن بروتوكول Universal Commerce Protocol—وهو معيار مفتوح لوكلاء الذكاء الاصطناعي لإجراء المعاملات عبر المنصات. وأطلقت Google وكلاء تسوق لـ Home Depot وKroger وLowe's. لقد وصل عصر التجارة الوكيلة.

لكن تلك البروتوكولات تنسق فقط. فهي تخبر الوكلاء كيف يتواصلون. لكنها لا تتنبأ بما يريده البشر فعليًا.

هذا ما بنته Markopolo. نحن طبقة التنبؤ.

خلال عامين، سيفاوض الوكلاء وكلاء آخرين. ستتفاعل وكلاء التسوق مع وكلاء مبيعات التجار. وعندما تصبح التجارة ذاتية التشغيل، فلن يكون الفائزون هم أصحاب أفضل بروتوكولات التنسيق. بل سيكونون أولئك القادرين على التنبؤ بالسلوك البشري بدقة كافية للتصرف نيابةً عنا.

هذا هو المستقبل الذي تبنيه Markopolo.

ما يعنيه هذا لمنصتنا

هذا التحول لا يتخلى عما بنيناه. بل يضع أساسًا تحته.

أصبح MarkTag الآن ينشئ بصمة سلوكية ذات 384 بُعدًا لكل مستخدم. إنه يفهم أنماط التردد، وسلوكيات المقارنة، وزخم القرار. لم يعد ذكاؤنا الاصطناعي يقسم الناس إلى شرائح—بل ينشئ استراتيجيات فردية لكل شخص.

وهذا ما يبدو عليه الأمر عمليًا.

عندما تترك سارة سلتها عند الساعة 2:47 مساءً يوم الثلاثاء، تعرف Markopolo أنها في المرحلة الثانية من ثلاث مراحل من البحث. ونعرف أنها تستجيب للإثبات الاجتماعي، لا للخصومات. ونعرف أنها تتفاعل مع WhatsApp حوالي الساعة 7 مساءً. ونعرف أنها تحتاج إلى التحقق، لا إلى الاستعجال.

بدلًا من إرسال رسالة بريدية عامة تقول: "لقد نسيت شيئًا!"، ينتظر ذكاء Markopolo الاصطناعي. عند الساعة 7 مساءً، يرسل رسالة WhatsApp تتضمن تقييمات العملاء. وإذا تفاعلت لكنها لم تشترِ، فإنه يحدد مكالمة صوتية بالذكاء الاصطناعي لليوم التالي وقت الغداء—وهو الوقت الذي كانت فيه تاريخيًا الأكثر تقبلًا.

هذا ليس تخصيصًا. هذا تفريد على نطاق واسع.

أدوات التسويق التقليدية تستعيد 10-15% من السلات المتروكة. أما Markopolo فتستعيد 30-40%. لأننا لا نخمن.

المنع

يسأل المستثمرون عن الحصانة التنافسية. إليكم حصانة Markopolo.

يتطلب التعلم الانتقالي السلوكي عبر المجالات بيانات عبر المجالات. لقد دربنا عبر 603 شركة مختلفة. هذه المجموعة من البيانات غير موجودة في أي مكان آخر. لدى Google بيانات عميقة على منصتها، ولكن ليس عبر تجار مستقلين. تواجه Meta القيد نفسه. وكذلك Amazon.

كل شركة جديدة تنضم إلى Markopolo تجعل ATHENA أذكى للجميع. تأثيرات شبكية، لكن للذكاء.

كما أننا نمتلك أفضلية زمنية لمدة عامين على التكنولوجيا الأساسية. كان MarkTag يجمع البيانات السلوكية ويحوّلها إلى متجهات بينما كانت الصناعة تركز على تحسين الحملات. ذلك الأثر التراكمي للذكاء مهم. في الشهر الأول، يتعلم الذكاء الاصطناعي السلوكيات الأساسية. وبحلول الشهر السادس، يحدد الأنماط الدقيقة. وبحلول الشهر الثاني عشر، يتنبأ بدقة تزيد على 85%.

مهمتنا، بعد التحديث

بدأنا Markopolo بهدف بسيط: مساعدة التجار على تشغيل إعلانات أفضل.

أما مهمتنا الآن فأكبر من ذلك.

نحن نبني طبقة الذكاء التي تجعل كل تفاعل ذا قيمة.

حيث يرى الآخرون سلات متروكة، نرى أفرادًا لديهم احتياجات فريدة. وحيث يطبق الآخرون القوالب، نصنع الرحلات. وحيث يخمن الآخرون، نحن نعرف.

بحلول عام 2030، ستستعيد Markopolo 100 مليار دولار من الإيرادات المفقودة من خلال ضمان ألا يُعامل أي عميل أبدًا كفئة مرة أخرى.

إلى أصحاب المصلحة لدينا

إلى فريقنا: عندما انضممتم إلى Markopolo، لم تنضموا إلى شركة لأتمتة الإعلانات. لقد انضممتم إلى مهمة لبناء ذكاء اصطناعي يفهم مليار إنسان كأفراد. كل سطر كود تكتبونه، وكل نموذج تدربونه—يقربنا من عالم يفهم فيه التكنولوجيا السلوك البشري حقًا.

إلى عملائنا: لقد آمنتم بنا كمنصة إعلانية. نحن نطلب منكم أن تؤمنوا بشيء أكبر. الحملات التي تديرونها معنا ستصبح أذكى لأنها مدعومة بـ ATHENA. والجماهير التي تنشئونها ستكون أكثر دقة لأننا نفهم السلوك على مستوى لا يضاهيه أحد.

إلى صناعتنا: عند 0.97 AUC-ROC، تتفوق ATHENA على مقاييس التوصية المنشورة لدى Google بهامش تعتبره الصناعة تحويليًا. وعند 72.67% دقة Top-1 عبر 603 شركات مستقلة، فإنها تضاعف أداء BERT4Rec أحادي المجال بأكثر من الضعف. هذا ليس تحسينًا تدريجيًا. هذا أرض جديدة.

الرهان

خلال خمس سنوات، ستُوجَّه كل معاملة تجارة إلكترونية بواسطة ذكاء اصطناعي يفهم الشخص خلفها. السؤال ليس ما إذا كان هذا سيحدث—بل ما إذا كان التجار سيستخدمون طبقة الذكاء الخاصة بـ Markopolo أم سيحاولون بناء طبقتهم الخاصة.

نحن متقدمون بثلاث سنوات. ونحن نسرّع.

ATHENA ليست مجرد منتج. إنها بنية تحتية. طبقة الذكاء السلوكي للاقتصاد الوكِيل. لقد دربناها على كيفية اتخاذ البشر للقرارات. والآن ننشرها لمساعدة الآلات على فهمنا.

هذا هو الرهان. هذه هي Markopolo. وهذا هو المسار الذي نتجه إليه.