CARA de Moloco
Architecture de Recommandation Publicitaire Composite pour Moloco Commerce Media
Qu'est-ce que CARA ?
Le retail advertising est plus complexe qu’il n’y paraît. Une seule plateforme peut compter des millions d’acheteurs, des millions d’articles de catalogue, des dizaines de milliers de vendeurs et des dizaines d’emplacements publicitaires par page de recherche, par produit et par catégorie. On attend de chaque requête qu’elle soit résolue en quelques dizaines de millisecondes, et le résultat doit satisfaire à la fois l’acheteur, l’annonceur et le retailer — trois objectifs qui sont souvent à l’opposé les uns des autres.
Ce qui rend le commerce si puissant en matière de publicité, c’est la boucle fermée : la recherche, l’impression, le clic, l’ajout au panier et l’achat interviennent tous dans un seul environnement ; le signal est efficace et les conversions sont attribuées de manière déterministe au lieu d’être modélisées sur différentes plateformes. Cela n’empêche pas chaque retailer d’être dans son monde propre, avec son schéma de catalogue, sa taxonomie de produits, ses présentations, sa base d’acheteurs et ses objectifs commerciaux.
CARA (Compound Ad Recommendation Architecture) de Moloco Commerce Media intègre la complexité des secteurs d’activité et gère de nombreux modèles utilisés par nos retailers, en couvrant les six domaines techniques – signaux, personnalisation des annonces, enchères, diffusion d’annonces, activation de la demande et automatisation des campagnes – afin de générer des résultats pour les retailers, les annonceurs et les acheteurs. Moloco Commerce Media est dédié à l' augmentation des revenus publicitaires de nos clients en pourcentage du GMV, ou A2G. CARA est l’intelligence qui sous-tend la croissance de l’A2G, qui voit s'améliorer à la fois les résultats pour les annonceurs, la pertinence pour les consommateurs et la monétisation pour les retailers.
Architecture
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Les domaines en détails
CARA intègre les événements de conversion, les données de catalogue, les requêtes de recherche, les clics et les impressions pour chaque plateforme de retailer, tous issus de first-data et en boucle fermée, puis les normalise sous forme de niveau commun intelligent. Par exemple, les attributs du catalogue de produits sont encodés en embeddings qui enregistrent les relations entre les articles et la correspondance sémantique sans reposer sur une taxonomie manuelle, un mappage de mots-clés ou un tagging par catégorie. Chaque retailer dispose de son propre schéma de catalogue, les produits peuvent être en rupture de stock ou changer de prix au cours d’une même journée, et un même produit peut être vendu par plusieurs vendeurs. Une représentation précise des articles permet un fonctionnement cohérent entre la personnalisation publicitaire, la pertinence et la recherche à travers les différents systèmes : ainsi, lorsque la couche « signal » accède à la compréhension du catalogue, chacun des domaines en aval gagne en précision.
Pour chaque emplacement publicitaire sur les pages de recherche, de produits et de catégories, CARA personnalise les articles vus par l'acheteur. Nos modèles basés sur une architecture de deep-learning intègrent simultanément des signaux issus de multiples sources pour définir des représentations précises du comportement des acheteurs et de l'adéquation des produits, puis prévoient les probabilités de clic et de conversion pour chaque annonce potentielle disponible. Les articles étant représentés sous forme d’embeddings plutôt que par leur seul historique de clics, un nouvel article peut hériter des signaux de pertinence d’articles du catalogue sémantiquement similaires. Les vendeurs peuvent ainsi promouvoir des articles ayant peu ou pas d’historique, et les nouveaux acheteurs voient dès le départ des publicités relatives à leurs habitudes de recherche et de découverte.
Dans le domaine de la publicité commerciale, une impression pertinente est un inventaire qui mérite d’être monétisé et non rejeté par défaut. Le système d’enchères de CARA est conçu autour de ce principe : il recourt à des données de conversion en boucle fermée et une organisation propre au secteur pour optimiser simultanément trois objectifs : la pertinence pour l’acheteur, le ROAS et la gestion du budget pour l’annonceur, et le remplissage de l’inventaire pour l’A2G du retailer. CARA détecte également les modifications des demandes des acheteurs — une opération promotionnelle peut modifier leur comportement en quelques heures — et adapte les enchères et le rythme de diffusion en temps réel pour saisir cet élan.
L'inventaire publicitaire est la surface du retailer – résultats de recherche, pages de détails de produits, pages de catégories –, et CARA gère la diffusion des annonces sur ces inventaires et formats publicitaires. Un emplacement sur une page de détail de produitn'a pas la même valeur que sur une page de recherche ; CARA quantifie donc l'impact de chaque emplacement sur la densité des enchères, le taux d'exposition des annonces et l'augmentation prévue des revenus pour monétiser l'inventaire disponible sans nuire à l'expérience d'achat. Chaque nouvel emplacement renforce l'ensemble du système, car il fournit des signaux plus riches sur le comportement des acheteurs.
L'un des principaux défis du commerce média réside dans l'activation de la demande : transformer les vendeurs en annonceurs. Les vendeurs hésitent pour des raisons concrètes – absence de preuve de performance, crainte de l'érosion de marge, ou perception de la publicité comme un investissement complexe et opaque. Quant aux retailers, ils sont confrontés à des approches commerciales non évolutives. CARA y répond avec Demand Agent, un niveau d'automatisation agentique qui identifie les vendeurs à fort potentiel, génère des campagnes prêtes à être lancées avec des paramètres recommandés basés sur les données du catalogue et de la plateforme, et déclenche une prospection à des moments clés du cycle de vie. Ainsi, l'activation des annonceurs peut se développer sans frais opérationnels excessifs. Les annonceurs peuvent générer plus de ventes grâce à des campagnes plus performantes, tandis que le retailer préserve l'expérience d'achat par la pertinence des annonces.
Les vendeurs et les marques définissent des indicateurs de réussite (objectif de ROAS, objectif de ventes, budget) et la configuration de la campagne est simplifiée en fonction de leur choix, mais aussi à travers un conseil intelligent sur la sélection des articles et les enchères. Des agents surveillent en permanence les campagnes en cours en temps réel, détectant les sous-utilisations du budget ou les lacunes de ciblage, et mettant en avant des recommandations d'optimisation. Le système s'affine en fonction des différents objectifs – optimisation du ROAS, maximisation des ventes, CPC fixe, paiement à la commande –, selon le rythme de chacun, afin que les vendeurs dont l'expertise publicitaire est limitée puissent quand même mener des campagnes efficaces. Des tableaux de bord en temps réel proposent aux annonceurs informations et transparence sur la performance des campagnes.
Comment le système fonctionne
CARA n'est pas constitué de fonctionnalités indépendantes, mais d'un système composite où chaque domaine renforce les autres. Une meilleure intégration des signaux produit des représentations plus précises des acheteurs et des articles, ce qui affine la personnalisation des annonces et les enchères. De meilleures enchères permettent d'exploiter davantage de meilleures opportunités tout en conservant le ROAS de l'annonceur et la pertinence pour l'acheteur. De meilleurs résultats génèrent des preuves de performance qui attirent davantage de vendeurs en termes de publicité et donnent confiance aux retailers pour étendre leur offre.
Plus il y a de vendeurs actifs, plus la densité des enchères augmente. Lorsqu'il y a davantage d'annonceurs éligibles en lice pour chaque emplacement, le système opére sa sélection au sein d'un ensemble élargi de candidats, améliore le taux de remplissage et diffuse des publicités plus pertinentes. Ces impressions génèrent des clics, des conversions, des signaux budgétaires et un apprentissage au niveau du catalogue qui alimentent les modèles et les agents de CARA, affinant davantage encore la décision suivante.
Résulat, une croissance exponentielle de l'A2G: chaque nouvelle campagne, placement, article, interaction avec l'acheteur et résultat pour l'annonceur renforce le niveau d'intelligence qui sous-tend la décision suivante. La plateforme passe d'une gestion manuelle d'une activité publicitaire à un système de commerce media qui s'auto-améliore, ce qui renforce simultanément l'atteinte des objectifs pour les annonceurs, la pertinence pour les acheteurs et la monétisation pour les retailers.
