Moloco의 CARA
Compound Ad Recommendation Architecture for Moloco Ads
개요
CARA(Compound Ad Recommendation Architecture)는 오픈 인터넷 환경에서 성과를 창출하기 위해 30개 이상의 모델, 에이전트 및 특수 소프트웨어를 조율하는 Moloco의 AI 시스템입니다.
오픈 인터넷에서의 광고는 복잡합니다. 이 생태계는 수십억 명의 사용자, 하루 1조 건 이상의 광고 기회, 수천 개의 광고주, 수백만 개의 앱을 아우릅니다. 모든 결정은 광고 노출 단위로 이루어져야 하며, 수십 밀리초 내에 처리되어야 합니다. 대부분의 광고주-사용자-맥락 조합은 이전에 발생한 적이 없는 새로운 경우입니다. 또한 AI가 활용하는 신호들은 서로 다른 형식과 속도로 전달되며 신뢰도 수준도 제각각입니다.
Moloco는 현재의 AI 열풍이 불기 훨씬 전인 2013년부터 이러한 고유한 복잡성을 해결하기 위해 기술을 구축해 왔습니다. CARA는 딥러닝 아키텍처를 사용하여 다양한 소스의 신호를 동시에 수집하고, 사용자, 앱, 크리에이티브, 전환 간의 관계에 대한 핵심적인 인사이트를 도출합니다. CARA는 하루 평균 1조 건 이상의 광고 기회 속에서 각 광고주를 위해 실시간으로 사용자 의도, 전환 확률, 크리에이티브 적합성 및 입찰 경제성을 추정합니다.ⓘ
아키텍처
Moloco Ads의 시스템은 캠페인 자동화, 공급, 광고 추천, 입찰, 크리에이티브, 신호 등 6개의 기술 도메인으로 구성되어 있으며, 각 도메인은 다수의 모델, 에이전트 및 특수 소프트웨어로 이루어져 있습니다.
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도메인 상세 정보
각 도메인은 고유한 과제를 해결하며, 서로 유기적으로 협력하여 수익성 높은 성과를 달성합니다.
광고주는 광고 수익률(ROAS) 극대화나 가입, 입금, 구매와 같은 인앱 이벤트 유도 등 비즈니스 성공의 기준을 설정합니다. 또한 CARA 에이전트는 실시간 캠페인을 평가하고 성과 개선 기회를 발굴하여 그 결과를 광고주에게 인사이트로 제공합니다.
CARA accesses ad inventory that can reach over 2 billion daily active users across more than 2.8 million independent apps globally, through direct publisher integrations via our SDK and more than 35 exchange connections.
Our SDK lets us control creative rendering on devices, which unlocks richer ad formats and better signals that sharpen performance across all domains. As we extend our SDK footprint, each new integration strengthens the performance of the entire system because it gives our models richer signal about how users interact with ads. ⓘ
모든 노출에 대해 CARA는 사용자가 특정 행동을 취할 가능성과 해당 행동이 광고주에게 갖는 가치를 기반으로 기회의 가치를 평가합니다. 이를 위해 당사 모델은 딥러닝을 사용하여 여러 소스에서 신호를 동시에 수집하며, 사용자 행동, 퍼블리셔 앱, 제품, 광고 형식, 콘텐츠 및 이들 간의 상호작용에 대한 중요한 통찰력을 도출합니다.
Ad opportunities evaluated by our system exceed one trillion per day, and the AI system makes predictions on each one, only bidding when the unit economics work for the advertiser. Most auctions in the app ecosystem operate as first-price, where the highest bidder wins and pays exactly what is bid, which makes precise pricing critical. CARA simultaneously optimizes bid strategies under competitive auction constraints, allocating budgets across time and ad inventory, and selecting the best supply path. Getting this right requires deep knowledge of auction dynamics, supply path economics, and budget pacing under real-time competitive pressure. ⓘ
모든 사용자는 자신에게 최적화된 크리에이티브를 보게 됩니다. 크리에이티브는 캠페인 단위가 아닌 노출 단위로 결정됩니다. Moloco SDK의 경우, CARA 모델은 노출 시점에 SDK가 전체 광고 단위로 조립할 개별 광고 구성 요소를 조정합니다. 이후 CARA의 선택 모델은 방대한 후보군 중에서 해당 사용자에게, 해당 맥락에서 가장 높은 성과를 낼 조합을 식별합니다.
신호(Signals)는 다른 5개 도메인의 기반입니다. CARA는 다양한 광고주 전환 이벤트, 퍼블리셔 상호작용, 입찰 요청, 모바일 측정 파트너 및 SDK 활동으로부터 신호를 수집합니다. 이러한 신호는 서로 다른 형식, 속도, 신뢰도 수준으로 유입됩니다. 당사 시스템은 이러한 모든 신호를 통합하고 중요한 패턴을 찾아내도록 구축되었습니다. 당사의 모델은 사용자, 제품, 크리에이티브, 퍼블리셔 환경, 전환 이벤트 간의 관계를 학습하여 다른 모든 도메인을 더욱 정교하게 만드는 통합 계층을 형성합니다.
시스템의 복합적 작동 원리
각 도메인의 개선은 시스템의 전반적인 성능을 강화하고 서로 시너지를 냅니다. 모든 도메인은 통합 신호 계층에서 데이터를 주고받으므로, 특정 도메인에 대한 직접적인 변경 없이도 해당 계층이 풍부해지면 다른 모든 도메인이 혜택을 받습니다. 이러한 성과는 도메인 간에 이어집니다. 더 나은 크리에이티브 선택은 광고 추천을 위한 학습 신호를 개선하고, 더 풍부한 공급 신호는 입찰 정확도를 높이며, 더 정밀한 입찰은 후속 예측을 날카롭게 만드는 더 많은 성과 데이터를 생성합니다.
당사 팀은 성능 향상을 위해 병렬로 반복 작업을 수행하며, 매일 수백 개의 동시 실험을 실행하여 새로운 접근 방식을 실시간 트래픽에 테스트합니다. 이러한 실험은 모델 개선에 기여하며, 2025년에는 총 65회의 모델 업데이트가 이루어졌습니다.
The result is a system that gets smarter with every campaign it runs. Across the 65 model updates in 2025 for Moloco Ads, CARA lowered CPI by 14%, CPA by 17%, and increased ROAS by 27%. ⓘ
FAQ
복합 AI 시스템은 단일 모델에 의존하는 대신 여러 모델, 에이전트, 전문 소프트웨어를 조율합니다. CARA의 각 구성 요소는 입찰(Bidding), 크리에이티브(Creative), 공급(Supply) 등 특정 도메인에 맞춰 구축 및 최적화됩니다. 복합 아키텍처는 한 도메인의 개선 사항이 다른 도메인으로 전파됨을 의미합니다. 예를 들어, 신호(Signals) 계층이 개선되면 입찰 정확도가 높아지고, 더 나은 크리에이티브가 선택되면 광고 추천을 위한 더 풍부한 학습 데이터가 생성됩니다. 이러한 개선 사항은 독립적으로 합산되는 것이 아니라 시스템 전반에서 곱셈 효과를 냅니다.
업데이트된 모델 버전은 최대 2시간마다 프로덕션 환경에 배포됩니다. 전환, 클릭, 참여 신호와 같은 실제 성과 데이터는 학습 데이터로 지속적으로 유입됩니다. 이러한 지속적인 피드백 루프를 통해 시스템은 각 광고주, 사용자 세그먼트, 공급 환경에 무엇이 효과적인지에 대한 최신 데이터를 끊임없이 학습합니다.
희소 신호(Sparse signal)는 CARA가 해결하고자 하는 핵심 과제 중 하나입니다. 오픈 인터넷 환경에서는 사용자 신호가 제한적이거나, 신규 사용자이거나, 앱 활동이 적거나, 행동 이력이 부족한 인벤토리가 상당 부분을 차지합니다. 광고 추천 도메인에서 CARA의 시퀀스 모델링 아키텍처(앱 전반의 사용자 이벤트 이력을 학습)는 Moloco의 공급 및 광고주 관계 전반에서 학습된 표현을 활용하여 이러한 조건에서도 성과를 예측하도록 특별히 설계되었습니다.
CARA는 Moloco의 복합 AI 아키텍처를 대표하며, 이 접근 방식은 Moloco의 전체 제품군에 적용됩니다. 구체적인 기술 도메인과 구성은 제품 환경에 따라 다릅니다. 복합 AI 아키텍처가 Moloco Commerce Media에 어떻게 적용되는지에 대한 정보는 여기에서 확인할 수 있습니다.
Moloco SDK는 두 가지 기능을 동시에 수행합니다. 첫째, 퍼블리셔와 직접 연동되어 CARA가 교환 파트너를 거치지 않고 광고 인벤토리에 직접 접근할 수 있게 합니다. 둘째, 기기 내 광고 렌더링에 대한 직접적인 제어권을 CARA에 부여하여 더 풍부한 광고 형식과 행동 신호를 모델에 전달합니다. 새로운 SDK 연동이 이루어질 때마다 전체 복합 시스템은 더욱 강력해지며, 이를 통해 생성된 신호는 6개 기술 도메인 전반의 학습 데이터 품질을 향상시킵니다.
Source:
Moloco internal data, January 2025 to December 2025.
Source:
Moloco internal platform data, daily average of events January 2025 to December 2025.
Moloco ExpLab platform data, Q4 2025. Moloco internal data, January 2025 to December 2025.
Moloco internal platform data. Reflects the combined impact of model updates released during 2025, each validated through a controlled A/B experiment before full deployment.
Source:
Moloco Internal Data; average daily ad opportunities received by Moloco Ads, January – March 2026. Figure is an estimate derived from sampled infrastructure data scaled to total volume.
