1至2天改善期估計：Amplitude擴大Wave付費提供範圍

Amplitude（AMPL）宣布，自2026年11月12日起，向Growth與Enterprise方案客戶付費提供AI產品代理工具Wave。Wave可尋找產品改善機會，並串連執行與成效衡量。

Wave會分析使用者行為與產品程式碼，提出可改善之處，也會分析客戶回饋與畫面使用紀錄。

團隊採納建議後，可將實作計畫交給程式碼代理工具。功能推出後，Wave會衡量改動成效；產品方向與是否採納建議，仍由負責團隊決定。

Amplitude在OpenAI客戶案例中估計，截至2026年11月12日，Wave可將產品改善週期從約1個月縮短至1至2天。這是公司估算，並非對全體客戶實測後得出的平均改善時間。

OpenAI介紹，在Wave提出改善機會後，客戶實際推出的實驗、功能旗標與使用者引導功能中，四分之一於當天公開，半數在4天內公開，三分之二在一週內公開。這些比例只計入已推出的案例，未推出的建議不在統計範圍內；一併展示的時間分布曲線則是示意圖，並非個別觀測值。

Amplitude也在自家網站測試個人化推薦卡。公司表示，事前檢視100筆工作階段重播紀錄後，發現80筆是使用者直接輸入問題，12筆是使用者選擇推薦卡。

Wave建議參考近期圖表與儀表板活動，個人化推薦卡。團隊審查建議後，交由程式碼代理工具實作，並進行A/B測試。

Amplitude公布的7月實驗顯示，每100名看到卡片的使用者中，透過個人化推薦卡傳送的訊息有2.43則，透過原有通用卡片傳送的訊息有0.94則。公司將這項差異描述為增加約160%。

約160%的增幅僅適用於透過推薦卡傳送的訊息這項指標，不代表AI代理工具的整體使用量也以相同比例增加。Amplitude表示，這是仍需進一步驗證的初步結果。

Amplitude表示，Wave約80%的運作採用OpenAI模型。GPT-6.1 Sol用於程式碼與資料深度分析，GPT-6 Luna用於反覆檢查，GPT-Image-2.5 Flare則用來製作產品畫面示意稿。

在另一項Data Science Agent評估中，GPT-6.1 Sol滿分100分獲得67.5分，對照模型獲得69.3分。兩者平均單次模型呼叫成本分別為1.28美元（約1,700韓元）與2.63美元（約3,500韓元）。這是Amplitude針對特定分析工作的內部評估。

Amplitude於2026年6月首次介紹Wave，當時提出運用產品分析資料與客戶回饋，找出改善機會並提出實作規格的構想。可使用的資料還包括工作階段重播、錯誤紀錄與代理工具追蹤資料。

Amplitude表示，使用Wave的企業需要提供產品分析與工作階段重播資料，以及業務目標；產品與工程團隊也須能審查Wave提出的建議。