中新网上海新闻8月20日电(李佳佳 陈馨怡)2025 年ChinaJoy期间，AI效果广告平台Moloco亮相上海。作为一家机器学习公司，其正以AI技术为引擎，在全球广告生态中开辟一条从技术落地到商业增长的新发展路径。

　　而这条路径的起点，正是Moloco在AI广告领域的深厚技术积淀。正如Moloco大中华区新客业务高级总监Bruce Li所言：“Moloco内部始终走在AI最前沿。”其核心技术能力可概括为三大支柱：一是先进的AI基础架构；二是业内最复杂、最先进、成本最高的专有深度神经网络(DNN)模型；三是对广告主友好、易用、便捷的广告投放后台。

　　在技术路径的选择上，Moloco也有着清晰的判断与聚焦。针对AI基础架构的行业变化与技术路径差异，Moloco大中华区产品专家Du Xiao解释道：“生成式AI擅长‘生成’内容，而传统机器学习(如DNN)则专注‘预测’，二者适配场景不同。广告的核心需求是预测用户行为、优化投放效果，因此Moloco做广告投放模型时，仍然采用深度神经网络(DNN)。”正是这种技术聚焦，让Moloco在广告预测中保持了效果与稳定性的双重优势。此外，前沿算力的支撑同样也是Moloco发展的关键助力。Bruce Li指出，Moloco是行业最早采用谷歌TPU芯片的公司，使得模型训练速度提升8倍，成本下降2至4倍，大幅缩短广告模型训练周期。

　　正是这些强大的技PG电子官方网站术能力，成为了支撑着Moloco规模化服务的底气。目前，Moloco每年掌握的广告预算已达20亿美金，在市场中极具代表性。这样高规模的预算有赖于基础能力与网络算法能力的支撑，规避了部分平台了“钱花不出去”的行业痛点，确保广告预算高效转化。同时，在流量挖掘上，Moloco也敏锐捕捉到“围墙花园”外的增量空间，目前已触达约300万个APP，对应移动行业的20亿DAU。

　　新兴场景中，技术的落地同样展现出强大的商业价值。随着数字化营销浪潮推进，联网电视(CTV)正成为品牌增长的新引擎。Moloco CTV业务负责人HyeJeong Lee在演讲中分享到：“CTV广告不仅拥有95%的完播率，与移动广告协同更能带来14%的效果提升。通过独有的跨屏连接技术，我们已成功帮助客户实现37%的用户留存增长。”目前，Moloco的CTV解决方案已覆盖游戏、体育等多个垂直领域，业务规模实现5倍增长。

　　从2021至2022年深耕游戏领域，到2023年拓展至AI社交，再到2024年的AI教育等领域，Moloco的算法不断学习与适应，在各个垂类中为客户找到新的增长点。而这些技术落地的扎实成果，也为Moloco的全球市场拓展奠定了坚实基础。

　　放眼全球，Moloco的流量分布广泛且均衡，可根据客户需求灵活调度区域流量。自去年起，Moloco还开始了新的探索：“Premium Inventory”(顶级流量)。其与 Twitter(X)、Kakao等平台联手，通过自有算法竞价提升投放效果。客户可通过 A/B 测试对比自投与Moloco投放效果，灵活调整预算分配。

　　而针对不同市场的生态差异，Du Xiao着重介绍了CTV业务的不同策略：“在北美市场，我们是从广告买方和供给方两个维度同时布局，且美国市场以品牌广告为主，很多客户更倾向于以CPM为基础的广告模型；亚洲则更重效果，聚焦CPI(每次安装成本)、ROAS(投资回报率)优化，因此未来需要进一步打磨算法。”

　　此外，与中国本土企业的深度合作也是其全球布局的重要支点。Moloco进入中国市场四年多来，核心定位是助力本土开发者实现产品出海。如今，在互联网行业“高度碎片化”(即流量和数据更分散)、流量竞争更加开放和实时化的背景下，为了更好地布局安卓流量，Moloco自2023年起与小米展开初步合作，到今年正式官宣战略合作关系。Bruce Li也指出，希望能借助与小米的深度合作，探索出一套可以复制到其他厂商的合作模式，未来基于不同地域的流量结构进行适配和优化。

　　面向中国市场，除了广告业务，Moloco还在考虑引入海外成熟的企业级解决方案：一是针对电商的Moloco Commerce Media(MCM)，二是服务流媒体平台的Moloco Streaming Monetization(MSM)。Bruce Li表示：“中国的广告生态和海外生态有很多不同，比如说流量高度集中在平台厂商手里，而且整体比较碎片化，缺乏统一的归因标准，各家的算法平台也都是自成体系。我们希望能把先进的广告推荐算法理念和产品带到中国市场，但目前还属于非常早期的探索阶段。”

　　技术创新上，新设立的“Moloco Next”团队专注“Anywhere to Anywhere”的探索——即未来用户无论在什么设备上看到广告，都可以跳转到另一个平台去完成转化，例如在手机中看到广告后跳转至PC端下载——以此实现“跨设备、跨场景”的优化。此外，据Du Xiao介绍：“目前Moloco在CTV上已经实现了程序化的、结合机器学习模型的精准投放和精准衡量。”借助第三方追踪平台，基本可以实现跨渠道、跨平台的模糊归因。而Moloco正在加速推进这类CTV产品。

　　从技术内核到商业落地，从本土深耕到全球拓展，Moloco正以AI技术为笔，在广告生态的画布上勾勒出属于自己的路径。未来，随着生态合作的深化，Moloco将在开放互联网时代同合作者们一起，开拓全球增长新机遇。（完）

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