コマースメディアのリーダーが
Molocoを選ぶ理由
The best retailers don't just run ads. They build ad businesses — measured in ad revenue as a percent of GMV (A2G). Retailers have hit 1% A2G within their first year. Some of those go on to reach 2% within the first two years, and the strongest surpassed 3% within the first three years. ⓘ
広告収益の成長
MCM導入から最初の4週間と比較して、大半のお客様のA2G（流通取引総額に占める広告収益の割合）が2倍以上に向上ⓘ
広告主のパフォーマンス
2026年第1四半期におけるスポンサー商品広告の平均広告費用対効果（ROAS）が1100%を達成ⓘ
広告主の利用率
少なくとも1件の広告を運用している対象セラーの数は、サービス開始後1年以内に2倍に増加ⓘ
Powering commerce media for
top retailers and marketplaces
+30% Display Click-Through-Rate (CTR) vs baseline during Proof of Concept (POC)ⓘ
“Wayfair needed an ad technology partner that could deliver real-time personalization across our catalog of millions of products while maximizing Return on Ad Spend for oursuppliers. Moloco's ML-based platform met that bar — driving a 30% increase in Display Ad Click-Through-Rate during initial POC testing and scaling effectively across thousands of supplier campaigns on our infrastructure.”
2.6x Ad Spend as percent of GMV (A2G) over the last 18 monthsⓘ
"Since the launch of our advertising business in 2023, Moloco has been a strategic business and technology partner for W Concept. Most importantly, Moloco’s ML-powered personalized advertising not only delivered strong ROAS performance, but also maintained a positive experience for both users and advertisers, resulting in high advertiser satisfaction. Today, advertising has become an important pillar of W Concept’s business, helping a wide range of fashion brands increase visibility among users and drive revenue growth."
+9.6% YoY growth in ad spend per 1000 sessionsⓘ
"Moloco’s technology and partnership helped us move quickly from migration to growth. By modernizing our ads stack and improving performance foundations at scale, we’ve been able to accelerate ad spend and continue growing ManoMano Ads into a meaningful business line"
1,000%+ average return on ad spend (ROAS) six months post-implementationⓘ
"Previously, entry barriers to advertising were high, and results were difficult to measure. After implementing Moloco Commerce Media, we've completely resolved those challenges through its Cost-Per-Order (CPO)-based model and AI-driven automated optimization. The fact that 70% of our self-serve merchants adopted the platform within just one year demonstrates the significant transformation across our entire ecosystem."
従来型システムの限界を超える
AIの力
オンサイト広告
限界
静的なルールベースのシステムは、買い物客の行動の変化に適応するのが困難です。
オンサイト広告
累積的な効果
Moloco Commerce Mediaは、買い物客一人ひとりのセッションごとに広告をパーソナライズし、A2Gを高めます。
オンサイト広告
調整
従来のプラットフォームでは、パフォーマンスを維持するために手動での調整が必要です。
オンサイト広告
自動最適化
Moloco Commerce Mediaのモデルは、数十億に及ぶ購買データポイントを通じて継続的に学習を繰り返し、人間の介入なしで改善。A2Gが向上します。
オンサイト広告
広告主は成果が伸び悩むと離脱しやすくなります。
オンサイト広告
プラットフォームへ
広告主は高いROIと売上の成長を実感することで、広告への再投資に積極的になります。広告主の数と予算が増えることで、A2Gの拡大にもつながります。
Eコマースの未来を支える
AIネイティブのパフォーマンステクノロジー
AI広告のパイオニアによる創業と
リーダーシップ
Molocoは2013年に、世界最大級のテクノロジー企業でAI広告エンジンを開発した機械学習エンジニアたちによって設立されました。これまでに培ったAIに関する専門知識をコマースメディアの分野に応用し、関連性の高い広告を配信することで、買い物客の体験を向上させ、広告主により高いROASをもたらし、ECサイトの広告ビジネスの成長に貢献しています。
目的に特化したAIによる
継続的な最適化
MolocoのCARA（Compound Ad Recommendation Architecture）は、キャンペーンの自動化、広告のパーソナライゼーション、入札、シグナル、広告在庫と広告配信、広告主の獲得という6つの技術ドメインにわたる複数のモデルとエージェントを総合的に調整します。このプラットフォームは、1日あたり推定1,900億件もの機械学習予測をリアルタイムで実行。各Eコマースプラットフォームのコンバージョンイベント、カタログデータ、検索クエリ、クリック、インプレッションに関するデータを取り込み、買い物客の行動にリアルタイムで適応します。ⓘ
ECサイト向けのディープラーニング
Molocoのモデルは複数のソースから同時にシグナルを取り込み、各広告候補のクリック率とコンバージョン率を予測します。2時間ごとに更新される専用のAIシステムが、実際の成果から学習し、変化する買い物客の行動を正確に反映し続けます。
GMVに対する広告収益比率（A2G）を向上
Moloco Commerce Mediaはクリック数の増加にとどまらず、リテールメディア事業の軌道そのものを最適化します。具体的には、パフォーマンスの向上を、広告主の需要拡大、広告在庫の拡充、A2Gの向上につなげます。新しいキャンペーン、プレースメント、商品、買い物客とのインタラクション、広告主の成果に関するあらゆるデータを活用して次の決定を最適化します。
買い物客の体験、広告の成果、ECサイトが
共に改善されることでA2Gの拡大が加速
ECサイトの広告ビジネスの成長に特化
効果を発揮する広告フォーマット
Moloco Commerce Mediaは、検索段階での購買意欲のある消費者への訴求から、ブランドの検討、ブランドセールの管理まで、ファネル全体を通じて広告主が成果を上げられるよう支援します。すべての広告フォーマットは共通のCARA AIで運用されるため、広告ビジネス全体でパフォーマンスが相乗的に向上します。
広告主のキャンペーン予算を拡大
計測は、広告主が予算をインテリジェントに拡大するために不可欠です。A2Gが拡大する中、さらなる成長を目指す広告主は、実際に収益を押し上げる要因を理解する必要があります。Molocoのレポートスタックが提供するSKUレベルの可視性、柔軟なアトリビューションモデル、直接販売とブランドリフトのROASを個別に追跡する機能を通じて、こうした要因の特定が可能になります。さらに、組み込みのA/Bテストとゴースト入札機能によってインクリメンタリティを把握できるため、効果の高い施策へと予算が自然に流れていきます。
キャンペーン管理
広告主はEコマースプラットフォームで直接キャンペーンを開始・管理し、Eコマース事業者は役割、権限、クリエイティブ審査の管理権限を保持します。ターゲティング、商品の選定、入札管理、キャンペーンの最適化はAIが自動的に継続して行い、手動での介入を必要としません。
Moloco Commerce Mediaでは、統合から効果が得られるまでの時間を最小限に抑えられます。同プラットフォームを既存のEコマースのテクノロジースタックに接続し、稼働を開始させると、専用のAIモデルが買い物客のデータをもとに学習を開始します。その後すぐに広告主のオンボーディングが始まり、システムはバックグラウンドで最適化を行います。導入が早ければ早いほど、広告主の需要を早期に形成できます。
セキュリティとデータプライバシーは、Moloco Commerce Mediaのアーキテクチャの基盤です。各ECサイトのモデルは、プライベート・クラウド・インスタンス内で独自のファーストパーティデータを使用して学習します。また、シングルサインオンと多要素認証によって、プラットフォームへのアクセスが保護されています。Molocoでは、データの保護とセキュリティに真摯に取り組んでいます。詳細については、当社のトラストセンターおよびセキュリティとコンプライアンスのページをご覧ください。
よくある質問
Molocoでは、成果の指標として「A2G」すなわち、流通取引総額（GMV）に対する広告収益の割合を用いています。これは、リテールメディアビジネスが実際に成長していることを示す最も明確なシグナルです。Eコマース事業者は初年度で1%のA2Gを達成しています。その内の一部は最初の2年間で2%に達し、最もパフォーマンスが高い企業は3年以内に3%を超えています。成長は、広告主を獲得する方法と広告在庫を拡大する方法の両方を含む、明確に定義された成長戦略を、当社とお客様が共に実践することから生まれます。私たちは共にこの戦略を6か月ごとに見直し、発展させます。これは、導入・開始後は放置するというソリューションではなく、長期的なパートナーシップです。ⓘ
Moloco Commerce Mediaは、買い物客のデータとデジタル資産をスケーラブルなメディアビジネスへと変革したいマーケットプレイスやECサイト向けに構築されています。Eコマース事業者は、A2Gの成長を指標として当社を評価しています。当社の創業者は、世界最大級のテクノロジー企業でAI広告システムを構築した実績があります。そして今、その専門知識を活かし、ECサイトがより関連性の高い広告を買い物客に配信することでブランドに測定可能な成果をもたらし、サイト内の広告収益を向上できるよう支援しています。
導入にあたっては通常、Molocoの広告配信および計測機能の統合、関連するファーストパーティデータ（商品カタログや買い物客の行動データなど）へのアクセスの設定、初期のキャンペーンとプレースメントの設定を行います。Molocoは、統合、オンボーディング、最適化の全プロセスを通じて実践的なサポートを提供します。
Moloco Commerce Mediaは、固定ルールや手動のターゲティングに頼らず、ディープラーニングモデルを使用して、コンバージョンに至る可能性が最も高い広告インプレッションをリアルタイムで予測します。これにより、広告主のROASが向上し、より多くの予算が広告に投じられるようになります。その結果、さらに多くの学習データが生成され、モデルが洗練されます。このフライホイール効果こそが、MolocoのプラットフォームでA2Gが停滞することなく成長し続ける理由です。
Molocoは、発見から購入に至るまでのショッピング体験を通じて自然に感じられる、以下を含むさまざまな広告フォーマットをサポートしています。
• スポンサーディスプレイ広告および動画広告
• スポンサーブランド広告
• スポンサープロダクト広告
Moloco Commerce Mediaは、Skaiのオムニチャネル広告プラットフォームなどのデマンドパートナーと連携しています。これにより、Skaiのネットワークを構成する8,000社以上のブランドは、Amazon AdsやWalmart Connect、Googleなどのチャネルでキャンペーンを運用するのに使用しているのと同じプラットフォームから、Molocoを基盤とするリテールメディアネットワークにシームレスにアクセスできます。
はい。Molocoのディープラーニングモデルは、トラフィック、在庫、商品カタログの増加に合わせて自動的に適応します。
