CARA（Compound Ad Recommendation Architecture）は、シグナル、パーソナライゼーション、入札、広告配信、広告主の獲得、キャンペーンの自動化において、コマースメディアの決定を調整するMolocoの革新的なAIシステムです。この分野で実績のあるエンジニアによって開発されたCARAは、相互に連携するモデルとAIエージェントを使用して各ECサイト固有のデータから学習するため、1つのドメインの改善がシステム全体の判断力の強化につながります。

複合AIは、複数の専門モデル、エージェント、ソフトウェアシステムが、個別の機能としてではなく、共通のアーキテクチャを通じて連携する仕組みを意味します。

例えばCARAの場合、商品に対する理解が深まることでパーソナライゼーションが強化され、それが入札の改善につながり、それによってもたらされるキャンペーンパフォーマンスの向上が次の判断に役立つ新たなシグナルを生みます。

CARAはECサイトのファーストパーティデータを活用し、インプレッションの機会ごとに、どの広告、商品、広告枠、入札が最も大きな価値を生むかを予測します。カタログデータ、検索、インプレッション、クリック、コンバージョン、予算、キャンペーンのパフォーマンスから学習し、コマースメディアシステム全体にわたり、リアルタイムで決定を調整します。

CARAは、商品属性、検索、インプレッション、クリック、カート追加、購入、価格、在庫、キャンペーンのパフォーマンスなど、ECサイトが所有するシグナルから学習できます。実際に使用されるデータは、ECサイトのデータ統合、各種ポリシー、同意の枠組み、利用可能なシグナルによって異なります。

いいえ。CARAは、各ECサイトのカタログ、分類体系、購買者の行動、広告枠、広告主の構成、ビジネス目標に適応します。すべてに単一の固定モデルを適用するのではなく、各ECサイトの事業環境で固有のシグナルを使って学習します。各ECサイトのモデルは、専用の環境で独自のファーストパーティデータを用いて学習するため、ECサイト間でデータが共有されることはありません。

CARAは、広告主が定めた目標に合わせて商品の選定、入札、ペーシング、広告配信、キャンペーンのモニタリングを自動化します。専門エージェントが予算の未消化やターゲティングの抜けを含む広告機会を特定するため、手動による作業が減り、広告主とECサイトは目標の達成とガバナンスに専念できます。

CARAのDemand Agentは、カタログとプラットフォームのデータに基づいて、価値の高い広告主になる可能性の高いセラーを特定し、キャンペーンを提案します。これにより、リテールメディアチームはキャンペーンのローンチに必要な作業を減らし、有望なセラーへのアプローチに専念できるため、同時に運用チームを拡大することなく、広告主になるセラーの数を増やせます。

CARAは、新しいイベントから継続的に学習し、更新モデルは最短2時間ごとにデプロイされます。利用可能な最新モデルとシグナルを使用してリアルタイムの決定が行われ、デプロイの頻度はモデル、ドメイン、運用要件によって異なります。