従来の「Agent MALOOK」が過去の配信データに基づくクリエイティブ制作の最適化」を得意としていたのに対し、「MALOOKレコメンド」は、広告塔となる作品選定そのものの最適化へと支援領域を拡大しました。
最大の特徴は、独自の「ユーザーの反応傾向」や、プロフェッショナル人材が言語化・構造化した「運用ナレッジ（絵柄やジャンルごとの訴求力など）」を統合したAIアルゴリズムにより、過去の配信実績やデータが一切ない作品であっても、「ヒット作品候補」としての期待値を算出・予測できる点です。