Coframe pozyskuje 25 mln dolarów w rundzie serii A, zwiększając łączne finansowanie do 35 mln dolarów

Coframe poinformowało 9 listopada 2026 roku, że pozyskało łącznie 35 mln dolarów finansowania, w tym 25 mln dolarów w rundzie serii A współprowadzonej przez Khosla Ventures i Hanabi Capital, zgodnie z komunikatem o finansowaniu.

W rundzie uczestniczyli również przedstawiciele OpenAI, Anthropic i Google DeepMind, a Nat Friedman i Antler znaleźli się wśród szerszego grona inwestorów Coframe. Josh Payne założył firmę w 2023 roku. Coframe rozwija witryny internetowe, strony docelowe i reklamy, które samodzielnie tworzą, testują i ulepszają swoje warianty, zamiast pozostawać niezmienne do czasu kolejnego przeprojektowania.

Payne nazywa leżącą u podstaw tej koncepcji wizję żywego internetu. „Doświadczenie cyfrowe powinno rozumieć, co ma osiągnąć, dostosowywać się do osoby, która z niego korzysta, i uczyć się na podstawie każdego rezultatu” — powiedział. Takie podejście zastępuje okresowe przeprojektowywanie witryn internetowych ciągłymi eksperymentami, których wyniki wpływają na kolejne zmiany.

Jak Coframe automatyzuje eksperymenty na stronach internetowych

System przydziela agentów AI do zadań związanych ze strategią, projektowaniem, inżynierią oprogramowania, zapewnianiem jakości i analizą danych. Coframe twierdzi, że agenci mogą w ciągu kilku minut opracować pomysły na setki wariantów stron internetowych i reklam, stworzyć je, przetestować i zoptymalizować. Opatentowany model zachowań użytkowników firmy jest trenowany na podstawie interakcji z setek milionów sesji miesięcznie, dzięki czemu wyniki jednego eksperymentu mogą wpływać na kolejne.

Przegląd produktu Coframe opisuje proces, w którym proponowane eksperymenty są oceniane i porządkowane według przewidywanego wpływu na konwersję i przychody. Następnie system tworzy interfejsy zgodne z marką, pisze kod i automatycznie przeprowadza testy jakości na różnych urządzeniach. Klienci zatwierdzają warianty przed ich opublikowaniem. Instalacja wymaga dodania fragmentu kodu JavaScript, a Coframe może działać równolegle z używanymi już narzędziami do testowania.

Wyniki klientów przedstawione przez firmę

Coframe podaje, że przychody klientów wzrosły dzięki firmie o ponad 300 mln dolarów, a średnia poprawa współczynnika konwersji wśród klientów przekracza 20%. W gronie klientów są Dropbox, BCG, Block, Backcountry i Sur La Table. Wartość przychodów dotyczy korzyści klientów, a nie sprzedaży Coframe.

Coframe podaje, że w ciągu sześciu miesięcy współczynnik konwersji w Dropbox wzrósł o 158%, a odsetek eksperymentów zakończonych sukcesem wyniósł 39% wśród tysięcy wariantów. W Dropbox eksperyment, który wcześniej wymagał czterech tygodni pracy zespołów inżynierii, projektowania i zapewniania jakości, został przygotowany i wdrożony w 30 minut. Łącznie liczby te mają potwierdzać tezę firmy, że automatyzacja tworzenia i analizy może przyspieszyć eksperymentowanie i poprawić jego wyniki.

Współpraca z OpenAI i strony dla agentów

Coframe twierdzi, że współpracuje również z OpenAI nad ofertą reklamową ChatGPT. Celem jest umożliwienie klientom optymalizowania reklamy i jej strony docelowej jako jednego, stale uczącego się doświadczenia. Prace te opierają się na wcześniejszej współpracy nad trenowaniem wyspecjalizowanego modelu do generowania kodu i materiałów kreatywnych zgodnych z marką.

Ogłoszenie OpenAI z 1 października 2024 roku dotyczące dostrajania modelu wizyjnego stanowi przykład tych wcześniejszych prac. OpenAI poinformowało, że Coframe dostroiło GPT-4o z wykorzystaniem obrazów i kodu, uzyskując poprawę o 26% w generowaniu witryn o spójnym stylu wizualnym i prawidłowym układzie w porównaniu z podstawowym modelem GPT-4o. Projekt dotyczył generowania treści cyfrowych; opisany niedawno model zachowań użytkowników Coframe uczy się natomiast na podstawie interakcji zachodzących w różnych doświadczeniach cyfrowych.

Coframe przygotowuje się również na rozwój agentów AI, którzy w imieniu ludzi wyszukują informacje, porównują oferty i dokonują zakupów. Firma twierdzi, że uwzględnia dobre praktyki dotyczące agentów na każdej tworzonej przez siebie stronie internetowej, a w przeglądzie produktu opisuje strony przeznaczone dla agentów, zaprojektowane tak, aby systemy AI mogły je odczytywać, rozumieć i cytować. Aplikacje, poczta elektroniczna i inne doświadczenia cyfrowe pozostają elementami planów rozwoju, a nie funkcjami ogłoszonymi jako powszechnie dostępne.

Głównym wyzwaniem jest rozszerzenie deklarowanych korzyści w postaci szybkości działania i wzrostu konwersji, uzyskanych dzięki eksperymentom na stronach internetowych, na reklamy i strony czytelne dla agentów, przy jednoczesnym zachowaniu mechanizmów zatwierdzania przez klientów, które decydują o tym, co zostanie opublikowane.