Được xây dựng cho retail media. Sẵn sàng cho agentic commerce.
Thương mại do AI dẫn dắt đang thay đổi cách người mua khám phá và mua sản phẩm. Moloco Commerce Media đã hỗ trợ mảng retail media của bạn bằng dữ liệu danh mục chuyên sâu, ra quyết định theo thời gian thực và đo lường. Chúng tôi đang phát triển trên nền tảng đó để hỗ trợ các trải nghiệm mua sắm do AI agent dẫn dắt.
Khách hàng của Moloco gồm:
Agentic commerce mở ra hai hướng phát triển mới
Lưu lượng giới thiệu từ AI đến website bán lẻ tăng gấp 4 lần so với cùng kỳ. Khi ngày càng nhiều hành trình mua sắm bắt đầu trên các nền tảng AI như ChatGPT và Gemini rồi hoàn tất trên website nhà bán lẻ, doanh nghiệp có cơ hội được agent đề xuất và xây dựng niềm tin với khách hàng. {[data-attribute="init-tooltip"][tooltip-content="<p>Nguồn:<br><br>EMARKETER, "AI is growing quickly as a retail referral channel. Here's how retailers can win." Q1 2026.</p>"]}
Nơi danh sách cân nhắc được hình thành
Trước khi người mua đến website, AI agent sử dụng thông tin sản phẩm có cấu trúc để quyết định nhà bán lẻ nào sẽ được đề xuất. Mục tiêu là giúp sản phẩm dễ được khám phá hơn mà vẫn bảo vệ điểm khác biệt của doanh nghiệp.
Nơi thói quen được hình thành
Người mua hình thành thói quen quanh những trải nghiệm đúng lúc, phù hợp và hữu ích. Trí tuệ theo ngữ cảnh giúp nhà bán lẻ tạo ra trải nghiệm đó và xây dựng quan hệ trực tiếp bền chặt hơn với khách hàng.
Reasoning engine đề xuất những gì có thể kiểm chứng
Khi người mua hỏi agent về một chiếc bàn đứng phù hợp với căn hộ nhỏ, hệ thống không chỉ khớp từ khóa mà suy luận trên các thuộc tính có cấu trúc: kích thước, khả năng tương thích, mức độ phù hợp với nhu cầu và tình trạng hàng. Dữ liệu danh mục thiếu hoặc cũ không chỉ làm giảm chuyển đổi, mà có thể khiến sản phẩm bị loại hoàn toàn khỏi danh sách cân nhắc.
Chuẩn bị dữ liệu sản phẩm cho agent
Các nhà bán lẻ tích hợp với Moloco đã cấu trúc và làm giàu danh mục qua feed, gồm cả trường tùy chỉnh cho những thông tin quan trọng của từng sản phẩm. Công việc này tạo giá trị hai lần:
- Hiện tại, mô hình AI của Moloco dùng dữ liệu đó để tăng cá nhân hóa, mức độ phù hợp và tìm kiếm sản phẩm onsite.
- Trong tương lai, AI shopping agent có thể dùng cùng dữ liệu đã làm giàu để hiểu, so sánh và đề xuất sản phẩm.
Dùng một nền tảng danh mục trên mọi kênh
Công việc danh mục đang hỗ trợ retail media có thể phục vụ hai mục tiêu:
- SEO giúp sản phẩm xếp hạng trong tìm kiếm; dữ liệu sản phẩm có cấu trúc giúp reasoning engine đánh giá để đề xuất.
- Những thuộc tính hỗ trợ cá nhân hóa onsite cũng giúp agent bên ngoài hiểu sản phẩm.
Kiểm soát cách chia sẻ tín hiệu
Cách Moloco quản trị tín hiệu:
- Chia sẻ tự do thông tin sản phẩm như thông số, giá và tình trạng hàng.
- Chọn lọc cung cấp insight kết quả mà không để lộ dữ liệu nền.
- Bảo vệ dữ liệu hành vi độc quyền, tỷ lệ trả hàng và learning engine.
AI theo ngữ cảnh hỗ trợ người mua trong hành trình tìm kiếm và duyệt sản phẩm
Người mua đã dành 20 năm hình thành thói quen tìm kiếm và duyệt sản phẩm — một cửa sổ chat ở góc màn hình không thể thay đổi điều đó. Chatbot chờ được phát hiện và yêu cầu người dùng chủ động tìm đến.
Trí tuệ onsite
Chúng tôi cho rằng mô hình tốt hơn là ambient intelligence — hỗ trợ xuất hiện khi hành vi cho thấy sự do dự và biến mất khi người mua lấy lại sự tự tin.
Tầm nhìn của Moloco là dùng ra quyết định theo thời gian thực để đọc tín hiệu trong phiên và đưa thông tin sản phẩm phù hợp đúng thời điểm phát sinh trở ngại.
Kích hoạt bởi hành vi, không phải nút bấm
Tương tác onsite tạo ra tín hiệu hành vi mà agent bên ngoài không thể tiếp cận, gồm:
- Thời gian xem thông số sản phẩm
- Chuyển đổi giữa các biến thể
- Di chuyển lặp lại giữa các trang sản phẩm
Dựa trên dữ liệu chỉ bạn sở hữu
Các frontier model ngày càng giỏi suy luận tổng quát, nhưng không có dữ liệu cho biết SKU nào phù hợp với từng trường hợp sử dụng. Insight đó đến từ:
- Dữ liệu trả hàng
- Mẫu hình hỗ trợ
- Hành vi sau mua
Được thiết kế để hình thành thói quen truy cập trực tiếp
Khi người mua chủ động chọn một cửa hàng, mối quan hệ đó có thể:
- Giúp bảo vệ biên lợi nhuận
- Tạo dữ liệu độc quyền giúp lợi thế tiếp tục cộng dồn
Những gì đang hoạt động hôm nay — và những gì đang được phát triển
Dưới đây là những gì MCM có thể làm ngay hôm nay và các tính năng đang được phát triển.
Đang hoạt động trên Moloco Commerce Media
Chuẩn hóa danh mục và hiểu sản phẩm
Ra quyết định hành vi theo thời gian thực cho cá nhân hóa, truy xuất và mức độ phù hợp quảng cáo onsite
Quy trình tự động hóa nhu cầu và creative
Tính năng đang được phát triển, có thể thay đổi
Dữ liệu sản phẩm có cấu trúc giúp agent bên ngoài khám phá và hiểu sản phẩm
Công cụ kiểm soát cách tín hiệu được chia sẻ và sử dụng
Kiếm tiền dựa trên kết quả từ trải nghiệm mua sắm do agent dẫn dắt
Ba ưu tiên cho nhà bán lẻ bắt đầu xây dựng từ hôm nay
Độ sâu danh mục là lợi thế tiếp tục cộng dồn
Frontier model không thể tự biết SKU nào phù hợp với từng trường hợp sử dụng. Kiến thức đó nằm trong dữ liệu của bạn — và tạo sự tự tin để reasoning engine đề xuất sản phẩm.
Xây dựng thói quen onsite và thứ hạng offsite cùng lúc
Công việc danh mục hỗ trợ trí tuệ onsite cũng giúp agent bên ngoài đọc hiểu sản phẩm. Một khoản đầu tư, hai hướng phát triển.
Tốc độ học hỏi là lợi thế tiếp tục cộng dồn
Khi lưu lượng từ agent trở nên đáng kể, những nhà bán lẻ bắt đầu sớm đã hoàn thành hàng chục vòng thử nghiệm. Kiến thức đó không thể mua hoặc rút ngắn.
Tài nguyên
Hai hướng phát triển: Khung agentic commerce dành cho nhà bán lẻ
Hướng dẫn thực tiễn để xây dựng lợi thế AI onsite và khả năng được khám phá offsite, kèm bài đánh giá mức độ sẵn sàng trong 15 phút.
Câu hỏi thường gặp
Agentic commerce là gì và tại sao lại quan trọng lúc này?
Agentic commerce là hành trình mua sắm được định hình bởi các nền tảng AI như ChatGPT, Gemini và Perplexity thay vì tìm kiếm truyền thống hoặc truy cập trực tiếp. Điều này quan trọng vì các nền tảng đã ảnh hưởng đến nhà bán lẻ nào được đề xuất và tin cậy — những mô hình đó có thể khó thay đổi theo thời gian.
Ambient intelligence khác chatbot như thế nào?
Chatbot chờ người dùng phát hiện và chủ động tìm đến. Ambient intelligence theo tầm nhìn của chúng tôi được kích hoạt bởi tín hiệu hành vi cho thấy sự do dự và đưa ra hỗ trợ phù hợp đúng thời điểm. Giao diện vẫn có thể là hội thoại; điểm khác biệt là khi nào và vì sao nó xuất hiện.
Có cần xây hạ tầng mới để bắt đầu không?
Moloco Commerce Media có thể dùng danh mục và dữ liệu first-party hiện có, dù một số cập nhật danh mục hoặc tích hợp kỹ thuật có thể cần thiết. Moloco Commerce Media thiết lập riêng cho bạn các mô hình AI commerce media, quản lý chiến dịch và hạ tầng ad serving. Các mô hình trong instance riêng chỉ được huấn luyện trên dữ liệu của bạn. Nền tảng này vận hành retail media hôm nay và có thể hỗ trợ agentic commerce trong tương lai.
Nên chia sẻ gì với nền tảng agent — và cần bảo vệ gì?
Có thể dùng cách tiếp cận ba tầng. Thông số, giá và tình trạng hàng có thể chia sẻ tự do; insight được chọn lọc từ dữ liệu kết quả có thể chia sẻ để cung cấp kết luận hữu ích mà không lộ dữ liệu nền; luồng hành vi thô, tỷ lệ trả hàng theo thuộc tính và learning engine cần được bảo vệ.
Làm sao biết các điểm chạm agent tạo ra kết quả thực?
Mô hình attribution đa điểm có thể đánh giá thấp đóng góp của điểm chạm mới như phiên có agent hỗ trợ. Khung đo incrementality dựa trên nhóm đối chứng của Moloco sử dụng control group để tách chính xác hơn doanh thu thuần mới từ các phiên này.
