通過在 Google Cloud 上構建基于 ML 的廣告服務，Moloco 找到了能夠為客戶提供強大且高度可擴展平臺所需的基礎設施系統。

Google Cloud 成果

● 通過 Moloco RMP 為超過 35,000 名廣告商提供支持

●從模型到廣告單元的毫秒級交付速度

●超過 20 種深度神經網絡模型驅動 Moloco 的廣告技術服務

Moloco 每天處理約 6,000 億個競價請求以滿足互聯世界的廣闊需求，并支持實時、數據驅動的決策。

零售業的競爭從未如此激烈，無論是對商店還是其供應商而言。要獲得盈利能力，就需要在正確的技術和營銷策略上進行謹慎投資。對于專注 ML 技術的 Moloco 公司來說，找到一種方式來提供此類技術，使其成為歷史上增長最快的廣告技術公司之一。 Moloco 成立于 2013 年，自公司成立以來就一直基于 Google Cloud 構建業務，其使命是通過機器學習賦能各種規模的企業發展。該公司目前擁有 3 項核心服務:

Moloco Cloud DSP 使績效營銷人員能夠通過市場驗證的預測模型快速擴展用戶，獲取并實現更高的生命周期價值。

Moloco 零售媒體平臺 (RMP) 幫助商業平臺建立自己的效果廣告業務。

Moloco 為流媒體和 OTT 提供商提供的獲利解決方案可幫助內容所有者通過建立獨特的廣告業務來增加收入，使他們能夠獲取比傳統線性電視業務服務更廣泛的客戶群。

"這不僅關乎構建并訓練優秀的 ML 模型，還關乎開發周邊系統。通過選擇 Google Cloud 及其適用于各種用途的服務套件，我們按時交付了 RMP。"

— Moloco RMP 總經理 Bill Michels

憑借其 RMP 產品，Moloco 利用其運營機器學習來賦能市場和零售商，以實現廣告收入最大化。它通過自動化和擴展廣告載入、購買和運營來實現這一點，從而為用戶提供具有關聯性的廣告并優化廣告商的效果。如今，它已為全球 35,000 多家廣告商提供支持并帶來卓越成效。

對于 Moloco 零售媒體平臺總經理 Bill Michels 來說，Moloco 成功的一個關鍵因素是選擇合適的基礎設施作為平臺的基石。

"這不僅關乎構建并訓練優秀的 ML 模型，"Michels 談到，"還關乎開發周邊系統。我們必須建立可擴展的在線廣告服務基礎設施、可靠的實時用戶行為日志提取管道、持續訓練/持續部署 ML 訓練管道、安全的廣告活動管理器、實時廣告競價引擎等。通過選擇 Google Cloud 及其適合各種用途的服務套件，我們按時交付了 RMP。"

在幾分鐘內實現規模化的數據性能

目前公司已廣泛使用 Google Cloud 解決方案，Moloco 認為 BigQuery 為其 RMP 提供了良好的優勢與出色功能。

"我們需要數據收集和分析工具來運行基于 ML 的高性能服務，"Michels 說。"通過 BigQuery，我們構建了可靠的數據預處理管道，將數據輸入到 ML 訓練管道中，并允許數據科學家和分析師運行數據實驗并為團隊和客戶生成廣告效果報告。"

Moloco 發現，Google Cloud 的彈性基礎設施容量和地理分布可以幫助公司在數周 (而不是數月) 內將業務部署到新的全球區域。這使得公司可以輕松地在客戶需要的任何地方提供服務，并且始終兌現高標準的機器學習的性能承諾。

"我們可以使用 Google Kubernetes Engine (GKE)和自動擴縮器在幾分鐘內增加和減少基礎設施容量，"Michels 說。"Cloud TPU 訓練基于 Transformer 的深度學習模型，通過持續訓練/部署的方式構建超個性化的推薦服務。"

Moloco 發現 Google Cloud 團隊為公司提供了全面的支持，通過高度具體的方式使其 RMP 能夠發揮作用，并以 "超越預期" 的能力提供幫助。

Michels 說: "當我們需要一種可靠的方式來鏡像進入我們的 LeaderBoards (LBs) 的流量時，Google Cloud 表示愿意比原計劃更早地支持這一項新功能。雖然任務本身是產品計劃的一部分，但他們能夠根據我們的反饋，優先考慮我們的需求并改變他們的計劃，這給我們留下了非常深刻的印象。"

在 Cloud Bigtable 中通過 ML 數據獲得毫秒級的性能

當算法選擇以近乎即時的速度進行時，動態數字零售將處于最佳狀態。確保每個客戶看到正確的推薦，可以幫助每個廣告商把握住銷售機會，在市場中看到每次訪問的最佳效果。

"我們將所有行為數據存儲在 Cloud Bigtable 中，供 RMP 檢索。Cloud Bigtable 的低延遲和可擴展性使我們能夠在幾毫秒內提供贊助廣告推薦。"

— Moloco RMP 總經理 Bill Michels

在 Moloco，EMP 可以根據關鍵字搜索、產品詳情頁面訪問和購買的產品等詳細信息來收集每個購物者的實時行為日志。為了最有效地在 ML 訓練中使用這些數據來提供實時產品推薦，Moloco 使用了 Cloud Bigtable。

正如所有數據驅動的服務一樣，數據通常能夠自證。Moloco 已將其 RMP 與韓國領先的零售商 Bucketplace 整合，后者以卓越的用戶體驗而自豪。

Bucketplace 最近發布稱 "去年 4 月首次啟動的 AI 廣告計劃，一年內公司產品的曝光次數超過 30 億次，通過廣告實現的轉化銷售額超過 1,000 億韓元。使用該廣告計劃的中小企業在 2022 年的銷售額與 2021 年相比平均增長了 2.1 倍。"

使用云區域管理數據主權要求

Moloco 正通過 Google Cloud 全球基礎設施實現快速擴展，同時也敏銳地意識到，必須謹慎管理客戶數據以遵守數據主權要求。根據客戶平臺所在的位置，制定如何管理他們的數據以及可以在何處移動和訪問數據的規則。

"我們很欣賞 Google Cloud 幫助我們快速滿足各個新國家/地區的數據主權需求，" Michels 說，"例如，我們有一位歐盟客戶要求數據傳輸僅限于某些地區，Google Cloud 能夠讓我們快速滿足這些需求。此外，自 2022 年 10 月 Google 在以色列推出新區域以來，我們現在能夠積極評估以色列和中東亞市場的客戶需求。"

小團隊，大成果

"如果沒有 Google 的支持，就不會有 Moloco RMP。RMP 最初并沒有很多工程師，由于 Google Cloud 提供的易用性和抽象層，我們能夠在短時間內啟動一項復雜的服務。"

— Moloco RMP 總經理 Bill Michels

"就像任何產品的構建一樣，過程中也會遇到坎坷。但當遇到問題時，Google Cloud 一直在為我們提供支持，最終我們能夠借助他們的工具和支持打造出更好的產品。"

展望未來，Moloco 希望繼續在全球范圍內拓展其可用性，并通過推出新的利潤中心工具來幫助其客戶擴展業務并尋求更高的盈利能力，從而進一步助力客戶最大限度地發揮 RMP 廣告在其業務中的潛力。