Optimizely rapporterer 42% kvartal-over-kvartal ARR-vekst for sin AI-agentorkestreringsplattform

NEW YORK, May 20, 2026 – Optimizely, den ledende leverandøren av digitale opplevelsesplattformer (DXP), delte i dag nye data om hvordan markedsførings- og digitalteam tar i bruk AI-agentorkestrering i den daglige driften.

Nesten 1 700 selskaper som nå bruker Optimizely Opal gjennom hele markedsføringslivssyklusen, har bygget mer enn 4 000 unike AI-agenter på plattformen og kjørt dem over 172 000 ganger innen eksperimentering, kampanjegjennomføring, innholdsproduksjon og rapportering. Mer enn 97 % av denne aktiviteten drives av agenter kundene har bygget selv, og 32 % involverer agenter som utfører flertrinnsoppgaver – et tegn på at team bruker AI til å fullføre arbeid, ikke bare til å fremskynde individuelle trinn.

Det dataene viser er en tydelig endring i hvordan team bruker AI. I stedet for å anvende det på individuelle oppgaver, bygger markedsførere agenter som tar på seg gjentakende arbeid på tvers av verktøy, data og arbeidsflyter – noe som gjør det mulig for team å jobbe mer konsekvent, redusere manuelt arbeid og holde tritt med den økte etterspørselen innen kampanjer, innhold og eksperimentering.

«Markedsførerne vi snakker med, spør ikke lenger om AI hører hjemme i arbeidsflyten deres. De spør hvordan de skal skalere det», sa Shafqat Islam, President i Optimizely. «Dataene vi deler i dag gjenspeiler dette skiftet. Kunder bygger agenter som kjøres gjentatte ganger på tvers av kampanjer, innhold og eksperimentering, og ser målbare gevinster på tvers av avdelingen – ikke bare individuelt.»

Innføringen av Optimizely Opal akselererer i takt med bruken. Den ukentlige brukerbasen for Optimizely Opal har doblet seg det siste året, med økt gjennomslag blant store bedriftsorganisasjoner. Virksomheten ser også sterk kommersiell fart, med ARR for Optimizely Opal som vokser 42 % kvartal over kvartal ettersom kunder utvider bruken av plattformen.

Fra raskere resultater til fullført arbeid

Tidlig innføring av AI i markedsføring fokuserte på å generere ideer og fremskynde individuelle oppgaver. Optimizely-data viser at team i økende grad bruker AI til å fullføre arbeid, ikke bare til å fremskynde det første trinnet.

Innen eksperimentering har andelen tester som gjennomføres til de er fullført, økt betydelig det siste året, med en økning på 38,0 % i avsluttede eksperimenter. Dette viser at team ikke bare genererer flere ideer, men også gjennomfører og lærer av dem i et mye høyere tempo. Samtidig har eksperimentets suksessrater forbedret seg til 26,4 %, og avsluttede personaliseringskampanjer har akselerert til 42,4 %, noe som viser sterkere ytelse sammen med høyere produksjon.

Et lignende mønster er i ferd med å oppstå innen innhold og kampanjegjennomføring. Når Optimizely’s Content Marketing Platform (CMP) kombineres med Optimizely Opal, øker kampanjeproduksjonen med 85 %, noe som gjenspeiler hvordan AI hjelper team med å bevege seg raskere fra planlegging til produksjon.

Innen Digital Asset Management gjenbruker kunder allerede ressurser i stor utstrekning, men Optimizely Opal hjelper team med å hente mer verdi fra eksisterende innhold. Ved å forbedre hvordan ressurser oppdages, tilpasses og gjenbrukes, driver Optimizely Opal en ytterligere 57 % økning i gjenbruk, noe som reduserer behovet for å lage helt nytt innhold til hver kampanje.

«Innføringen på tvers av teamene våre skjedde raskere enn vi forventet fordi verdien var tydelig umiddelbart», sa Mark Fagiano, Associate Vice President, eCommerce hos Road Scholar. «Med Optimizely Opal har vi beveget oss utover det å generere ideer til faktisk å få arbeid gjort gjennom agenter bygget inn i arbeidsflytene våre. Det er der effekten vises. Vi sparer timer, og i noen tilfeller uker, på tvers av teamet.»

På tvers av bransjer anvender organisasjoner disse mulighetene på reelle arbeidsflyter. Et eiendomsselskap kjører nå eksperimentering på mer enn 200 nettsteder med én enkelt markedsfører, og reduserer variasjonsutvikling fra dager til 30 minutter. Et globalt hotellmerke har generert mer enn €4 millioner i dokumentert inntekt gjennom eksperimentering støttet av Optimizely Opal. Et distribuert innholdsteam har redusert brieferopprettelse fra timer eller dager til nær umiddelbar, slik at de kan holde tritt med etterspørselen på tvers av flere forretningsenheter.

Utvidelse av Optimizely’s AI-evner og -økosystem

Optimizely fortsetter å utvide sine AI-evner etter hvert som innføringen vokser. Plattformen inneholder nå mer enn 40 formålsbygde agenter, med ny funksjonalitet som leveres nesten ukentlig.

Nylige tillegg inkluderer GEO Auditor Agent og GEO Schema Optimization Agent, som hjelper team med å tilpasse innhold for AI-drevet søk og oppdagelse; Variation Development Agent, som fremskynder opprettelsen av eksperimentvarianter; og GA4 Traffic Report Agent, som oversetter analysedata til brukbare ytelsesinnblikk.

Optimizely integreres også med systemer markedsførere allerede er avhengige av, inkludert Salesforce, Google Analytics, Figma og Atlassian, slik at agenter kan operere på tvers av eksisterende verktøy og datakilder.

For å støtte team som bygger disse evnene, utviklet Optimizely Opal University, et praktisk sertifiseringsprogram designet for å hjelpe markedsførere med å bli AI-native. Til dags dato har mer enn 1 800 selskaper sluttet seg til, med 445 fullførte sertifiseringer. Deltakerne har til sammen bygget mer enn 1 499 agenter og spart over 4 000 arbeidstimer.

Etter hvert som AI blir mer integrert i den daglige arbeidshverdagen, er muligheten for markedsførere ikke bare å jobbe raskere, men å fokusere på mer verdiskapende arbeid. Ved å ta på seg ikke bare repetitive oppgaver, men også operative arbeidsflyter, gjør AI det mulig for team å bruke mer tid på strategi, kreativitet og beslutningstaking—de områdene der menneskelig innsats har størst effekt.

For å lære mer om Optimizely’s agentplattform, besøk https://www.optimizely.com/ai/. For å lære mer om Opal University, besøk https://www.optimizely.com/ai-marketing-certificate/