複合AIシステムは、複数のモデル、エージェント、専門ソフトウェアを連携させます。.CARAの各コンポーネントは、入札、クリエイティブ、サプライなど、特定のドメイン向けに構築、最適化されています。この複合アーキテクチャにより、あるドメインでの改善が他のドメインにも波及します。例えば、シグナルレイヤーが改善されると入札の精度が向上し、クリエイティブの選択が向上すると広告レコメンデーションに使用される学習データが強化されます。こうした改善は、個別に積み重なるのではなく、システム全体で相乗効果を生み出します。

更新されたモデルは、最短2時間で本番環境にデプロイされます。コンバージョン、クリック、エンゲージメントのシグナルなどの実際の成果は、トレーニングデータとして継続的にフィードバックされます。この継続的なフィードバックループにより、システムは各広告主、ユーザーセグメント、サプライコンテキストにおいて何が効果的かについて、常に最新のデータから学習し続けられます。

シグナル不足は、CARAが解決するために設計された主要課題の一つです。オープンインターネットでは、広告在庫のかなりの部分で、限られたユーザーシグナルや新規ユーザー、アクティビティの少ないアプリコンテキスト、または行動履歴がほとんど蓄積されていない環境を伴います。CARAのシーケンス・モデリング・アーキテクチャ（アプリ全体のユーザーイベント履歴をもとに学習されたもの）は、Molocoのサプライと広告主の関係の全範囲にわたって学習された表現を活用して、このような条件下でも成果を予測できるように特別に設計されています。

Molocoの複合AIアーキテクチャであるCARAは、Molocoの全プロダクトの基盤です。ただし、特定の技術ドメインとその構成は、プロダクトのコンテキストによって異なります。この複合AIアーキテクチャがMoloco Commerce Mediaにどのように適用されているかについては、こちらをご覧ください。

Moloco SDKは2つの機能を同時に果たします。1つ目は、パブリッシャーと直接連携し、CARAがエクスチェンジパートナーを介さずに広告在庫に直接アクセスできるようにします。2つ目は、デバイスでのクリエイティブのレンダリングをCARAが直接制御できるようにすることで、よりリッチな広告フォーマットの使用と、行動シグナルをモデルにフィードバックすることが可能になります。新しいSDKがそれぞれ生成するシグナルによって、6つの技術ドメインすべての学習データの質が向上するため、これらのSDKの統合は、複合システム全体の強化につながります。