Moloco CARA

도메인 상세 정보

CARA는 각 리테일러 플랫폼의 전환 이벤트, 카탈로그 데이터, 검색 쿼리, 클릭, 노출 등 모든 퍼스트 파티 및 폐쇄 루프 데이터를 수집하여 통합 인텔리전스 계층으로 정규화합니다. 예를 들어, 상품 카탈로그 속성은 수동 분류, 키워드 매핑, 카테고리 태깅에 의존하지 않고도 상품 간 관계와 의미론적 매칭을 포착하는 임베딩으로 인코딩됩니다. 모든 리테일러는 각자의 카탈로그 스키마를 가지고 있으며, 상품은 당일에도 품절되거나 가격이 변동될 수 있고, 동일한 상품을 여러 판매자가 판매할 수도 있습니다. 정밀한 상품 표현은 광고 개인화, 관련성, 검색 기능이 시스템 전반에서 작동하도록 합니다. 즉, 신호 계층이 카탈로그를 이해하면 모든 하위 도메인이 더 정교해집니다.

검색, 상품, 카테고리 페이지의 모든 광고 지면에서 CARA는 쇼핑객에게 어떤 상품을 보여줄지 개인화합니다. 딥러닝 아키텍처 기반의 모델은 여러 소스에서 신호를 동시에 수집하여 쇼핑객 행동과 상품 적합성을 정밀하게 파악하고, 각 광고 후보에 대한 클릭 및 전환 확률을 예측합니다. 상품이 단순 클릭 이력이 아닌 임베딩(embedding)으로 표현되기 때문에, 신규 상품도 의미론적으로 유사한 카탈로그 상품의 관련성 신호를 상속받을 수 있습니다. 따라서 판매자는 이력이 거의 없거나 없는 상품도 홍보할 수 있으며, 신규 쇼핑객도 검색 및 탐색 패턴에 맞는 광고를 즉시 볼 수 있습니다.

커머스 광고에서 관련성 높은 노출은 단순히 거절할 것이 아니라 수익화해야 할 가치 있는 인벤토리입니다. CARA의 입찰 시스템은 이 원칙을 중심으로 설계되었습니다. 폐쇄 루프(closed-loop) 전환 데이터와 도메인별 오케스트레이션을 적용하여 쇼핑객의 관련성, 광고주의 ROAS 및 예산 페이싱, 리테일러의 A2G를 위한 인벤토리 채우기라는 세 가지 목표를 동시에 최적화합니다. 또한 CARA는 쇼핑객의 수요 변화를 감지하여, 프로모션 이벤트 등으로 인해 몇 시간 만에 쇼핑객 행동이 급변하더라도 실시간으로 입찰과 페이싱을 조정하여 수요 급증을 포착합니다.

광고 인벤토리는 검색 결과, 상품 상세 페이지, 카테고리 페이지 등 리테일러가 보유한 지면을 의미하며, CARA는 이러한 인벤토리와 광고 형식 전반에 걸쳐 광고 노출을 관리합니다. 상품 상세 페이지 지면은 검색 지면과 가치가 다르므로, CARA는 각 지면이 경매 밀도, 광고 노출률, 예상 수익 증대에 미치는 영향을 정량화하여 쇼핑객의 경험을 저해하지 않으면서 가용 인벤토리를 수익화합니다. 새로운 지면이 추가될 때마다 쇼핑객 행동에 대한 더 풍부한 신호가 수집되어 전체 시스템이 강화됩니다.

커머스 미디어에서 가장 어려운 문제 중 하나는 수요 활성화, 즉 판매자를 광고주로 전환하는 것입니다. 판매자들은 성과에 대한 증거 부족, 마진 감소에 대한 우려, 광고를 복잡한 블랙박스 투자로 인식하는 등의 이유로 망설입니다. 반면 리테일러는 확장성 없는 영업 방식에 직면해 있습니다. CARA는 '디맨드 에이전트(Demand Agent)'를 통해 이를 해결합니다. 이 에이전트 기반 자동화 계층은 잠재력이 높은 판매자를 식별하고, 카탈로그 및 플랫폼 데이터를 기반으로 권장 설정이 포함된 즉시 실행 가능한 캠페인을 생성하며, 주요 라이프사이클 시점에 맞춰 아웃리치를 트리거합니다. 이를 통해 운영 부담 없이 광고주 활성화를 확장할 수 있습니다. 광고주는 향상된 캠페인 성과를 통해 매출을 증대하고, 리테일러는 광고 관련성을 유지하여 쇼핑 경험을 보호할 수 있습니다.