startup de seattle De manera óptimaque ayuda a las marcas a gestionar lo que la IA entiende y cube sobre ellas, asistió a la Flywheel Funding Convention en Wenatchee, Washington, en mayo como participante de último minuto, y salió con una triple corona.
La compañía ganó una inversión de $150,000, una oferta de reubicación de $50,000 dependiendo de mudarse a la región y un premio de $5,000 para el favorito de los fanáticos. Fundador y director ejecutivo Apurva Lutyque había caminado hasta el evento desde su resort sin esperar nada, terminó con demasiados cheques ceremoniales gigantes para llevar consigo sola.
Este avance inesperado surgió de una solución a un problema que de repente se está volviendo urgente para muchas marcas. Crea de manera óptima un índice público donde las marcas pueden reclamar y corregir la información que los chatbots de IA utilizan para describirlas y luego mide si realmente funciona.
La inversión de $150,000 de Flywheel Angel Community se convirtió en parte de una ronda pre-semilla más amplia de $800,000 que Optimly cerró recientemente. También participaron en la ronda Mighty Capital y AI Home, la incubadora de startups de Seattle anteriormente conocida como AI2 Incubator.
«Lo curioso de ganar en Flywheel es que hizo que los inversores de Seattle se fijaran en nosotros», explicó Luty. Entonces, aunque decidió trabajar en AI Home en el muelle 70 de Seattle, dejando pasar el premio de reubicación, el grupo Wenatchee obtiene una participación y una ayuda.
El problema: Aborda de manera óptima un fenómeno que inquieta cada vez más a los especialistas en advertising and marketing: los modelos de IA generalmente no aprenden sobre una marca a través de su propio sitio net. Leen todo lo demás (Wikipedia, Reddit, reseñas en línea, artículos de analistas) y lo sintetizan en la respuesta que cada chatbot da a los compradores cuando preguntan sobre una empresa, su producto o servicio.
«Los compradores estaban acostumbrados a Google; ahora le preguntan a la IA», dijo Luty durante su presentación en un evento separado en junio, la Seattle Investor Summit + Showcase de la Expertise Alliance en Redmond, donde GeekWire escuchó por primera vez el discurso de Optimly.
La solución: Optimly tiene dos productos conectados:
- El AI Model Index es la capa pública y gratuita: un directorio del que los agentes de IA pueden extraer y que ofrece una descripción breve y estructurada de una empresa generada automáticamente desde toda la net. La compañía cube que ha puntuado alrededor de 60.000 marcas, y más de 24.000 ya están activas y se pueden buscar.
- BrandVault es la capa paga. Una marca verifica que es propietaria del nombre y luego reescribe su entrada en un lenguaje sencillo y fáctico que un agente pueda analizar, en lugar del texto de advertising and marketing de su sitio net. Luego, Optimly monitorea cómo la IA describe la marca y señala qué corregir.
Fondo: Luty fundó Optimly en octubre de 2025. Investigadora de formación, había estudiado políticas públicas y economía en la Universidad de Oregón, antes de una década en conocimientos del consumidor y estrategia de productos en tecnología, estudiando cómo las personas deciden en qué marcas confiar.
En Microsoft, trabajó en el lanzamiento de la línea Floor como gerente de investigación de consumidores. En Meta, dirigió las concepts de advertising and marketing de productos para los productos Quest y Metaverse y trabajó en el cambio de marca de Fb a Meta. En Discord, dirigió la investigación de UX y la estrategia de productos durante el regreso a los juegos.
Cada trabajo, dijo, se reducía a explicar un producto a un nuevo grupo de clientes durante un gran cambio en la tecnología. Llegó a ver la IA como el próximo cambio, con una diferencia: esta vez los consumidores iniciales de la información son los propios sistemas de IA.
Cómo se puso de moda: La concept comenzó como un experimento. Optimly creó un pequeño índice de unas 200 marcas, sólo para ver si alguien se daba cuenta, y los agentes de IA lo invadieron pidiendo los datos.
OpenAI envió tres tipos de bots, dijo Luty: uno que rastrea datos de entrenamiento, otro que construye su propio índice y otro que obtiene respuestas en vivo para los usuarios. Cada uno de los gigantes de la IA está construyendo sus propios índices de marcas privadas que no se comunican entre sí. Optimly quiere ser la versión pública y verificada.
Claude de Anthropic recientemente también comenzó a retirarse del índice.
El índice de marcas ahora recibe alrededor de 11.000 solicitudes de agentes por semana, frente a 4.000 unas semanas antes, cube la compañía, y más de 100 marcas han reclamado sus perfiles desde que se lanzó el índice esta primavera. Muchos lo encontraron por su cuenta, a través de Google o ChatGPT.
Paisaje: Otras nuevas empresas ya prometen rastrear y mejorar la forma en que las marcas aparecen en la IA. La categoría se denomina AEO o GEO: optimización de motor de respuesta o de motor generativo. La mayoría se limita a decirle a una marca que publique más contenido, dijo Luty.
El tono de Optimly es diferente. Dale a una marca una página que pueda corregir y luego mide si la solución cambia lo que cube la IA. Los chatbots de IA ya han comenzado a citar los datos de Optimly en respuestas en vivo, dijo Luty. El objetivo a corto plazo es hacer que eso sea repetible: demostrar que una solución específica conduce a un cambio específico.
Fondos: Antes de la ronda previa a la semilla de $ 800 000, Optimly recaudó $ 100 000 iniciales a fines de 2025 de Proper Facet Capital Administration y Discussion board Ventures como parte de su programa acelerador. También participó en una aceleradora de startups WTIA.
Modelo de negocio: Las marcas pagan suscripciones mensuales, con niveles que van desde $100 a $799 al mes. Luty dijo que el objetivo a largo plazo es cobrar por los resultados, no por los informes.
El equipo: El cofundador técnico authentic de Optimly ha dejado su puesto en California para ocupar un puesto de asesor. Luty ahora está contratando en Seattle, con vacantes para un cofundador técnico y un ingeniero fundador seniory recientemente contrató a un pasante de ingeniería de datos.
También trabaja con contratistas y, sí, hace un uso importante de agentes de inteligencia synthetic.
¿Qué sigue? El objetivo ahora es hacer que los primeros resultados sean repetibles: ejecutar pruebas A/B para demostrar que una corrección de perfil específica conduce a un cambio específico en la forma en que la IA describe una marca.
