Od inżyniera i anioła inwestora do współtwórcy Copy.ai
Paul zaczynał karierę jako analityk danych, potem inwestował w młode spółki, a w wolnych chwilach programował prototypy automatyzujące żmudne procesy prospectingu. Kiedy OpenAI udostępniło interfejs GPT-3, błyskawicznie zrozumiał, że technologia potrafi pisać nagłówki szybciej niż stażysta i generować pomysły, które do tej pory rodziły się w działach kreatywnych tygodniami. Postawił więc wszystko na jedną kartę: w październiku 2020 roku opublikował na Twitterze link do prostego demo, zachęcając obserwatorów do testów. Lawina pozytywnych reakcji sprawiła, że w kilka dni zebrał pierwsze tysiące użytkowników, a w kolejnych miesiącach do projektu dołączył akcelerator Y Combinator. W 2021 roku spółka zdobyła finansowanie w wysokości 11 mln USD, które pozwoliło powiększyć zespół i zbudować model product-led growth. Dziś Copy.ai oferuje ponad 100 szablonów, integruje się z CRM-ami i ekosystemem automatyzacji sprzedaży, a Paul nieustannie inwestuje we własny rozwój: nagrywa podcasty, mentoruje start-upy i pisze o strategiach szybkiego skalowania. Jego historia udowadnia, że kiedy łączysz determinację z dobrze wyczutym momentem rynkowym, możesz w kilkanaście miesięcy przejść od idei do globalnej platformy.
- Launch w social mediach: pierwsze demo pojawiło się na Twitterze i wywołało tysiące retweetów w 48 godzin.
- Seed round 11 mln USD: fundusze Sequoia Capital i Craft Ventures wsparły rozwój zespołu.
- Ekspansja językowa: dziś narzędzie generuje treści w ponad 95 językach.
Kamienie milowe rozwoju firmy
Od pierwszej płatnej subskrypcji do partnerstwa z HubSpot – każdy krok Yacoubiana dokumentuje rosnące znaczenie automatyzacji pisania dla zespołów GTM.
Jak Copy.ai zmienia codzienną pracę marketerów
Wyobraź sobie, że w ciągu pięciu minut tworzysz kompletną sekwencję e-maili dla kampanii B2B, przygotowujesz storyboard do wideo na TikToka i optymalizujesz meta-tytuł wpisu blogowego. Taką wydajność zapewnia platforma Yacoubiana, zamieniając generowanie tekstu w interaktywny dialog z modelem językowym. Marketerzy korzystają z dziesiątek gotowych przepływów, które analizują dane CRM, personalizują komunikaty i podpowiadają następne działania sprzedażowe. Dzięki temu zespoły osiągają większe wskaźniki konwersji przy mniejszych budżetach, bo automatyzacja eliminuje rutynę, a kreatywność ludzi skupia się na strategii. Paul konsekwentnie promuje ideę, że AI ma zwiększać moc ludzkiej wyobraźni, a nie ją zastępować. Podczas webinarów zachęca odbiorców: „Najpierw wpisz problem biznesowy, potem dyskutuj z modelem jak z kolegą z drużyny”. W wyniku takiego podejścia Copy.ai przekroczyło próg 10 mln kont, a średni czas przygotowania długiej treści spadł o 60 %. Jeśli prowadzisz start-up, korzystasz na szybkim testowaniu komunikatów; jeśli zarządzasz korporacyjnym brandem, docenisz warianty językowe gotowe na kilkanaście rynków jednocześnie.
- Social media: kreatywne posty tworzone w kilka sekund.
- Landing page: dynamiczne nagłówki dopasowane do źródła ruchu.
- Cold emails: personalizacja w skali, która wcześniej wymagała dużych zespołów SDR.
Przykłady kampanii stworzonych z AI
Startupy używają gotowych szablonów AIDA, a duże marki automatyzują codzienną komunikację z klientami dzięki integracjom z Zapierem.
Budowanie społeczności i filozofia “Build in Public”
Obserwując konto Yacoubiana na platformie X (Twitter) zauważysz, że każdą dużą decyzję produktową ogłasza w formie wątku, prosi o opinię i w ciągu godzin wprowadza poprawki. Taki dialog z użytkownikami sprawia, że roadmapa rozwija się zgodnie z realnymi potrzebami, a fani czują się częścią zespołu. Paul publikuje statystyki przyrostu MRR, pokazuje nieudane eksperymenty i transparentnie dyskutuje o błędach modeli językowych. Społeczność odwdzięcza się pomysłami, testuje beta-wersje i promuje narzędzie dalej. Dla Ciebie to lekcja, że otwarta komunikacja skraca pętlę sprzężenia zwrotnego, przyspiesza iteracje i buduje wiarygodność marki. Yacoubian podkreśla, że bez tej energii Copy.ai nie osiągnęłoby efektu sieciowego, który dziś napędza wzrost wykładniczy liczby integracji. Jeśli chcesz odtworzyć ten model, zacznij od regularnego dzielenia się mikro-sukcesami: pokaż dashboard, poproś o kreatywne hacki, a następnie zaimplementuj najlepsze z nich w ciągu 24 godzin.
- Transparencja danych: publiczne cele MRR motywują zespół i społeczność.
- Feedback loops: użytkownicy głosują na funkcje w ankietach.
- Mentoring: Paul prowadzi AMA i udostępnia swoje decki inwestorskie.
Co możesz zyskać dołączając do społeczności
Dostęp do ekskluzywnych webinarów, priorytet w kolejce feature-requests i zniżki partnerskie na integracje ekosystemowe.
Przyszłość AI w marketingu według Paula Yacoubiana
W 2024 roku zespół zaprezentował GTM AI Platform – zestaw narzędzi, które analizują dane produktowe i automatyzują całe lejki sprzedażowe. Yacoubian przewiduje, że w ciągu najbliższych trzech lat generatywna AI stanie się standardem w każdym zespole go-to-market, a zadania analityczno-operacyjne w dużej części przejmą modele multimodalne. Podkreśla, że prawdziwa wartość powstaje, gdy integrujesz dane z CRM, czat-botem i silnikiem segmentacji w jednym przepływie. Dlatego Copy.ai rozwija funkcje orkiestracji, by marketer sterował kampanią jak dyrygent, nie ręczny operator. Paul zachęca, abyś uczył zespół pracy z promptami, dokumentował najlepsze praktyki i regularnie audytował wyniki AI. Według niego przyszłość należy do firm, które zbudują kulturę eksperymentu: szybko odpalą hipotezę, zmierzą efekt, zoptymalizują i powtórzą cykl, zanim konkurencja zorientuje się, że traci udział w rynku.
- Modele multimodalne: obsługa tekstu, obrazu i wideo w jednym interfejsie.
- Orkiestracja przepływów: AI uruchamia follow-up, gdy lead kliknie CTA.
- Hipersoniczne testy A/B: setki wariantów kreacji badane jednocześnie.
Twoje pierwsze kroki z generatywną AI
Zacznij od zdefiniowania jasnego celu kampanii, następnie stwórz listę promptów i wprowadź rytuał cotygodniowego przeglądu skuteczności wygenerowanych treści.