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  • Melius : des ingénieurs de Ramp à 25 millions de dollars pour la génération de vidéos par IA

    Melius : des ingénieurs de Ramp à 25 millions de dollars pour la génération de vidéos par IA

    Dans un monde où la vitesse et l’efficacité jouent un rôle clé, Melius, une plateforme de création de campagnes publicitaires, d’images et de vidéos utilisant l’intelligence artificielle, réalise une véritable percée. La société a annoncé avoir levé 25 millions de dollars d’investissements, ce qui souligne l’énorme potentiel de la génération de vidéos par IA dans l’industrie moderne. Cet afflux financier important comprend un tour de série A de 20 millions de dollars mené par CRV et un tour de démarrage de 5 millions de dollars de General Catalyst. Fondée par d’anciens ingénieurs de Ramp, Melius affiche une croissance impressionnante, atteignant plus de 1 million de dollars de revenus annuels en seulement deux mois après sa sortie du mode furtif en juillet.

    Melius lève 25 millions de dollars : une révolution dans la génération de publicités par IA

    De l’idée à la mise à l’échelle : comment Melius s’est réinventée

    Le co-fondateur de Melius, Juwon Kim, reconnaît que le parcours de l’entreprise n’a pas été sans heurts. Initialement, il y a plus d’un an, l’équipe, composée de Juwon Kim, Yang Kim et Arnav Ramu (tous trois d’anciens ingénieurs de Ramp), s’est concentrée sur la création d’un outil d’optimisation des dépenses publicitaires.

    Cependant, comme le note Kim, six mois plus tard, il est devenu clair que l’idée initiale n’avait « pas d’avenir ».

    « Nous avons complètement détruit toute la base de code ; nous avons tout brûlé », a déclaré Kim à TechCrunch.

    Cette étape décisive a permis à Melius de se réorienter vers une tâche beaucoup plus ambitieuse : le développement d’outils pour la génération d’actifs créatifs et de campagnes publicitaires. Cela a marqué le début d’une nouvelle ère pour l’entreprise, créant un « laboratoire d’agents pour le travail créatif ».

    Melius dans l’environnement concurrentiel de la production par IA

    Le marché de la génération de créatifs par IA se développe rapidement. Parmi les concurrents de Melius, on trouve des projets tels que Higgsfield, qui a été évalué à 5,4 milliards de dollars en août et affiche un chiffre d’affaires annuel de plus de 700 millions de dollars. Il existe également des acteurs plus petits, tels que Krea et Flora AI. Juwon Kim n’y voit pas de problème, soulignant l’énorme potentiel du marché.

    • Higgsfield : Évaluation de 5,4 milliards de dollars, chiffre d’affaires annuel de 700 millions de dollars et plus.
    • Krea : Jeune startup dans le domaine de la génération par IA.
    • Flora AI : Un autre acteur créant des créatifs avec l’IA.

    « Il y a beaucoup d’acteurs, et c’est assez excitant », a noté Kim. « Cela signifie qu’il y a des clients à conquérir et qu’il y a une demande dans cet espace. » Cela confirme notre position selon laquelle le coût d’un créatif IA est aujourd’hui nettement inférieur à celui de la production traditionnelle, ce qui ouvre d’énormes opportunités pour la génération massive de vidéos par réseau neuronal.

    Melius : des ingénieurs de Ramp à millions de dollars pour la génération de vidéos par IA — illustration 2

    Du rêve YouTube aux avatars IA : la motivation personnelle du fondateur

    Il est intéressant de noter que la décision des anciens ingénieurs de Ramp de se lancer dans la génération de publicités est motivée par l’histoire personnelle de Juwon Kim. Il se décrit comme un influenceur sur les réseaux sociaux et rêvait depuis l’enfance de créer de courtes vidéos. « J’ai fait de mon mieux pour faire des vlogs », se souvient Kim. « Mon père maîtrisait parfaitement FinalCut Pro, mais pas moi. »

    Ces premières tentatives n’ont pas abouti, mais sa passion pour les médias numériques est restée. Aujourd’hui, avec Melius, Kim construit l’outil dont il a toujours rêvé : une plateforme où n’importe qui, du directeur créatif expérimenté au débutant, peut concrétiser ses idées en utilisant la génération de vidéos à partir de texte.

    Cela permettra de mettre à l’échelle la création de contenu d’une manière auparavant impossible, rendant la production neuronale par abonnement accessible à tous ceux qui recherchent l’efficacité de l’IA par rapport à l’UGC réel.

    Foire aux questions

    Question Réponse
    Qu’est-ce que Melius et quels services propose-t-elle ? Melius est une plateforme d’IA pour la génération de campagnes publicitaires, d’images et de vidéos. Elle permet aux utilisateurs de créer des actifs créatifs à l’aide de l’intelligence artificielle, ce qui simplifie et accélère considérablement le processus de production de contenu.
    Combien d’investissements Melius a-t-elle levés ? Melius a levé un total de 25 millions de dollars : 20 millions de dollars dans le cadre d’un tour de série A et 5 millions de dollars dans le cadre d’un tour de démarrage.
    Qui a fondé Melius ? Melius a été fondée par d’anciens ingénieurs de Ramp : Juwon Kim, Yang Kim et Arnav Ramu.
    Quel est le chiffre d’affaires annuel de Melius ? Melius a atteint plus de 1 million de dollars de chiffre d’affaires annuel en seulement deux mois après sa sortie du mode furtif en juillet.
    Melius a-t-elle des concurrents sur le marché de la génération de publicités par IA ? Oui, Melius a des concurrents tels que Higgsfield, Krea et Flora AI. Cependant, les fondateurs de Melius sont convaincus que le marché est suffisamment vaste pour plusieurs acteurs.

    Conclusion

    L’histoire de Melius est un exemple frappant de la façon dont la flexibilité et la clairvoyance peuvent mener au succès dans le monde en évolution rapide de la technologie. En abandonnant son idée initiale, l’équipe a créé une plateforme qui non seulement attire des investissements importants, mais promet également de révolutionner la vidéo IA pour la publicité. Nous voyons comment le réseau neuronal transforme la création de contenu, rendant possible un pipeline IA de 500 vidéos par jour et offrant de nouvelles opportunités pour la mise à l’échelle des processus créatifs.

    Si vous voulez savoir où commander de l’UGC IA pour un projet crypto ou comment générer 100 vidéos à l’aide de réseaux neuronaux, Melius démontre que l’avenir est déjà là. Rejoignez cette révolution neuronale et contactez-nous pour découvrir comment l’IA peut mettre à l’échelle votre production de contenu !

  • Recherche IA : Comment créer du contenu qui est réellement indexé et utile

    Recherche IA : Comment créer du contenu qui est réellement indexé et utile

    À l’ère de la génération vidéo de masse par IA et d’autres types de contenu, de nombreuses entreprises sont confrontées à un problème : leurs nouvelles pages, créées spécifiquement pour améliorer la visibilité dans la recherche IA, ne sont pas indexées et n’apportent pas les résultats escomptés. Pourquoi cela se produit-il et comment construire un flux de travail efficace pour la vidéo IA pour la publicité et d’autres formats ? La réponse réside dans la compréhension non pas seulement des lacunes de contenu, mais des lacunes décisionnelles.

    Le problème de la « parité de contenu » dans la recherche IA

    Un client a constaté que ses nouvelles pages, créées pour la recherche IA, n’étaient pas indexées par Google. L’équipe a suivi toutes les recommandations : analyser les réponses de l’IA, étudier les concurrents, identifier les lacunes et créer un contenu plus complet. Cependant, dans Google Search Console, ces pages avaient le statut « Exploré – actuellement non indexé ».

    « L’indexation prend du temps », a déclaré le consultant SEO, mais un mois s’était déjà écoulé.

    Le problème résidait dans ce qu’on appelle la « parité de contenu ». Le contenu était de qualité et bien organisé, mais il ne faisait que répéter des informations déjà existantes, sans rien ajouter de nouveau. Cela n’entraînait pas un gain d’information, que l’IA apprécie tant.

    Différences entre le gain d’information et les lacunes concurrentielles

    • Lacunes concurrentielles : c’est ce que vous n’avez pas, mais que vos concurrents ont. Combler ces lacunes est important, mais pas toujours suffisant pour un gain d’information.
    • Gain d’information : c’est une information nouvelle et unique qui aide l’utilisateur ou l’IA à prendre une décision.

    Lacunes décisionnelles : la clé d’un contenu efficace

    Au lieu de simplement combler les lacunes concurrentielles, il est nécessaire de se concentrer sur les lacunes décisionnelles. C’est l’information dont l’utilisateur ou le LLM a besoin pour prendre une décision, mais que ni vous ni vos concurrents n’avez.

    Exemple : « Meilleur complexe familial à Cancún »

    La requête « Quel est le meilleur complexe familial tout compris sur la plage à Cancún ? » n’est pas seulement un ensemble de mots-clés. C’est une demande de prise de décision. Le système d’IA doit évaluer les critères : « tout compris », « familial », « sur la plage ».

    « Tout compris » : pas aussi simple qu’il y paraît

    La définition de « tout compris » est souvent vague. Le marketing est excellent pour vendre une promesse, mais mauvais pour définir les limites. Par exemple, un complexe hôtelier indique dans sa FAQ que le forfait comprend l’hébergement, les repas, les boissons, les sports, les divertissements et les programmes pour enfants, mais que les excursions et les soins de spa peuvent être en supplément.

    Un autre complexe consacre une page entière aux services « tout compris », mais il est difficile de trouver une définition précise de ce qui est exactement inclus.

    Le problème n’est pas l’absence de contenu, mais le fait qu’il ne résout pas entièrement le critère. L’utilisateur ou l’IA doit reconstituer la définition pour comprendre où se termine le « tout compris » et où commencent les « coûts supplémentaires ».

    « Familial » : ce qui se cache derrière les beaux mots

    La situation est similaire avec le terme « familial ». Un complexe peut avoir une excellente section pour les enfants et les familles, mais la description du programme pour les adolescents de 14 à 17 ans peut être trop générale. Un parent veut des détails concrets : s’agit-il d’une garde d’enfants supervisée ou d’activités optionnelles ? Quelles sont les heures d’ouverture ? Quelles sont les activités ? Les adolescents quittent-ils le site ? Quel est le niveau de surveillance ? Ces questions restent sans réponse.

    Les outils d’analyse de contenu peuvent montrer que le complexe a une « forte couverture thématique » pour les programmes pour adolescents. Mais le parent n’évalue pas l’architecture du contenu, il prend une décision qui répondra aux besoins de sa famille.

    Nouvelle approche de la création de contenu : des critères à la connaissance

    Pour créer du contenu qui est réellement indexé et utile, il est nécessaire de changer d’approche. Au lieu de simplement générer du contenu, nous devons :

    AI-поиск: Как создать контент, который действительно индексируется и приносит пользу — illustration 2
    1. Définir la solution du client : Que cherche à résoudre le client ou le LLM ?
    2. Identifier les critères de la solution : Quels critères sont importants pour prendre cette décision ?
    3. Trouver les preuves existantes : Où se trouve l’information qui confirme ces critères ?
    4. Découvrir les lacunes dans les preuves : Quelles informations manquent ?
    5. Qualifier les lacunes : S’agit-il d’un manque de connaissances, d’une fragmentation de l’information ou d’une absence intentionnelle ?
    6. Acquérir des connaissances : Si l’information n’existe pas, comment l’obtenir ?
    7. Valider : Vérifier l’exactitude et l’exhaustivité de l’information.
    8. Créer du contenu : En utilisant l’IA, transformer les connaissances en contenu.

    Où acquérir de nouvelles connaissances ?

    L’IA peut analyser des milliers de pages, mais elle ne peut pas « produire » un fait organisationnel. Si la politique de surveillance du programme pour adolescents n’est pas documentée, le modèle ne le saura pas. Si personne n’a mesuré la distance réelle entre la chambre et la plage, l’IA ne créera pas cette connaissance.

    Les réponses peuvent se trouver dans :

    • Les tickets de support client
    • Les transcriptions des centres d’appels
    • Les requêtes de recherche interne sur le site
    • Les enregistrements CRM
    • La documentation produit
    • Les enquêtes
    • Les supports de formation
    • La tête des employés experts

    Parfois, même Reddit, les avis, les forums et d’autres communautés où les gens discutent de détails que les entreprises négligent sont utiles. Par exemple, un complexe se décrit comme « familial », et un parent frustré explique ce qui s’est passé lorsqu’il a essayé d’inscrire un enfant de trois ans au club pour enfants.

    L’IA et l’avenir du contenu

    L’IA a considérablement réduit le coût de la conversion des connaissances en contenu. Désormais, la neuro-production par abonnement ou le pipeline d’IA de 500 vidéos par jour sont devenus une réalité. Cependant, cela n’élimine pas la nécessité d’acquérir des connaissances. La génération de vidéo à partir de texte ou l’API de génération de masse ne créent pas de faits, elles ne font que traiter les données existantes.

    L’avantage se déplace vers le haut de la chaîne : vers une meilleure compréhension des décisions du client, l’identification des critères que d’autres ont manqués, la révélation des connaissances opérationnelles cachées au sein de l’organisation, leur lien avec vos produits et votre expérience, ainsi que la validation de la réponse avant publication. Il ne s’agit pas seulement de créer des publicités IA ou de l’UGC IA pour un projet crypto, il s’agit de créer de la valeur.

    Parfois, cela signifie analyser les requêtes, parfois écouter les appels du service client, parfois découvrir que les utilisateurs de Reddit répondent à une question que l’entreprise n’a jamais abordée. Et parfois, cela signifie quelque chose qui semble démodé : parler à un expert et acquérir de nouvelles connaissances.

    L’IA peut nous aider à détecter une lacune, à organiser les preuves et à transformer les connaissances acquises en contenu utile. Mais pour un véritable gain d’information, il doit toujours y avoir quelque chose à acquérir.

    Questions fréquemment posées

    Qu’est-ce que le « parité de contenu » et pourquoi est-il néfaste pour le référencement ?

    La parité de contenu est la création de contenu qui répète presque entièrement des informations déjà disponibles chez les concurrents ou dans d’autres sources. Elle est néfaste pour le référencement car les moteurs de recherche, en particulier la recherche IA, recherchent des informations uniques, précieuses et nouvelles (gain d’information) qui aident l’utilisateur à prendre une décision, et non une simple copie de ce qui a déjà été dit. Un tel contenu n’est souvent pas indexé ou est mal classé.

    Comment l’IA peut-elle aider à créer du contenu qui apporte un gain d’information ?

    L’IA peut accélérer considérablement de nombreuses étapes de la création de contenu : de l’analyse des concurrents et l’identification des lacunes existantes à l’organisation des preuves et la transformation des connaissances en contenu. Cependant, l’IA ne peut pas créer de nouvelles connaissances uniques de manière autonome. C’est un outil puissant pour le traitement et la structuration de l’information, mais la contribution humaine sous forme de recherche, de connaissances expertes et de compréhension des besoins de l’utilisateur reste essentielle pour atteindre un gain d’information.

    Quelle est la différence entre les lacunes concurrentielles et les lacunes de résolution ?

    Les lacunes concurrentielles sont les domaines de contenu où vos concurrents ont des informations que vous n’avez pas. Combler ces lacunes vous aide à rattraper vos concurrents. Les lacunes de résolution sont des informations dont l’utilisateur (ou l’IA) a besoin pour prendre une décision importante, mais que ni vous ni vos concurrents n’avez, ou qui sont fragmentées et incomplètes. Se concentrer sur les lacunes de résolution permet de créer un contenu vraiment précieux et unique.

    Maîtrisez de nouvelles approches de création de contenu afin que votre avatar IA avec sous-titres ou vos clips IA avec remplacement de visage ne se contentent pas de générer des vidéos, mais apportent une réelle valeur ajoutée. Découvrez comment le réseau neuronal écrit des scripts et monte, et vous vous concentrez sur l’essentiel – la connaissance. Découvrez combien coûte une création IA ou le coût d’une minute de vidéo IA, et comment maximiser le retour sur investissement en créant du contenu qui résout réellement les problèmes des clients.