Was ist agentische Werbung bzw. Agentic Advertising?
Schauen wir uns an, was agentische Werbung in der Praxis bedeutet, wo sie im Programmatic-Bereich bereits zum Einsatz kommt und worauf sich Werbetreibende derzeit konzentrieren sollten.
Zunächst einmal – was bedeutet „agentic“ eigentlich?
Im Kern bezieht sich agentische KI auf Systeme, die selbstständig handeln können, um definierte Ziele innerhalb festgelegter Grenzen zu erreichen. In der Werbung sind damit Tools gemeint, die Signale auswerten, logische Schlussfolgerungen ziehen und Maßnahmen ergreifen können, ohne auf manuelle Eingaben warten zu müssen.
Aber worauf es ankommt, ist Folgendes: Agentische KI ersetzt das programmatische Ökosystem nicht. Sie erweitert es und schafft neue Möglichkeiten für jeden Teilnehmer, intelligenter und effizienter zu handeln.
Digitale Werbung war schon immer ein Geschäft, an dem mehrere Parteien beteiligt sind. Bei uns arbeiten Media Owner, Marken, Agenturen, DSPs, SSPs, Datenpartner und Lösungsanbieter Hand in Hand. Agentenbasierte Systeme führen neue, modellgesteuerte Akteure in dieses Umfeld ein.
Es geht hier nicht darum, alles neu zu erfinden. Es geht darum, die Art und Weise, wie wir zusammenarbeiten, zu modernisieren.
Wo taucht agentische Werbung heutzutage auf?
Es gibt drei wichtige Bereiche:
1. Workflow-Automation: Mit agentenbasierten Systemen können Teams Probleme bei Deals schneller und intelligenter lösen, Reports erstellen, Inventar verwalten und Kampagnen optimieren. Anstatt sich durch mehrere Dashboards zu klicken und Lieferprobleme manuell zu untersuchen, können Buyer mit Systemen interagieren, die den Kontext verstehen, Erkenntnisse liefern und nächste Schritte vorschlagen. Für Werbetreibende bedeutet das weniger Routineaufgaben, schnellere Erkenntnisse und mehr Zeit für die Strategie.
2. Agentenbasierter Einkauf: Hier erstreckt sich die Automatisierung über den gesamten Kampagnenzyklus – vom RFP-Response über die Kampagnenaktivierung bis hin zur Optimierung. Je nach Zielen und Richtlinien eines Werbetreibenden können Agenten damit beauftragt werden, Media Buys zu strukturieren und abzuwickeln. Dieser Bereich entwickelt sich weiter, aber die Richtung ist klar: mehr Automatisierung, geringere Reibungsverluste und eine intelligentere plattformübergreifende Kampagnenkonfiguration.
Auf lange Sicht könnte dies die Arbeitsweise von Einkaufsteams verändern. Anstatt Zeit mit manuellen Aufgaben zu verbringen, werden sich die Teams darauf konzentrieren, Ziele festzulegen, Rahmenbedingungen zu definieren, Modelle zu verfeinern und automatisierte Systeme zu überwachen.
3. Sell-Side Decisioning: Dank des Sell-Side-Decisionings können agentische Modelle nun direkt am Ursprung der Impression eingesetzt werden. Anstatt Informationen nach unten weiterzuleiten, wo die Daten gefiltert werden, bevor sie eine DSP erreichen, können Entscheidungen direkt auf Ebene der Impression getroffen werden. Dies wird erreicht, wenn Modelle und Daten in Containern zusammengeführt und gemeinsam in Echtzeit verarbeitet werden.
Anstatt Anfragen an mehrere externe Systeme zu senden, werden die Modelle lokal ausgeführt. Ähnlich wie beim Edge-Computing verringert dies die Latenz, ermöglicht Echtzeit-Analysen, die zuvor nicht möglich waren, und bindet alle Beteiligten in eine gemeinsame Rechenumgebung ein. Damit schaffen wir die Voraussetzungen für den großflächigen Einsatz von Inferenz zum Zeitpunkt der Impression. Für Buyer bedeutet das: relevantere Bid Opportunities, höhere Matchraten und leistungsstärkere Kampagnen, die letztlich zu mehr Ergebnissen in größerem Umfang führen.
Agentenbasierte Werbung erfordert Branchenstandards
Um das volle Potenzial der agentenbasierten KI auszuschöpfen, sind gemeinsame Standards und Rahmenbedingungen unerlässlich. Sie haben wahrscheinlich schon ein paar neue Abkürzungen gehört. Schauen wir uns ein paar davon genauer an.
- Das Model Context Protocol (MCP) ist ein standardisiertes Protokoll, mit dem KI-Systeme eine Verbindung zu externen Tools und Datenquellen herstellen und in Echtzeit interagieren können. Betrachten Sie es als die nächste Entwicklungsstufe von APIs, die ermöglicht, dass verschiedene Anwendungen beim Zugriff auf Tools und Daten miteinander kommunizieren können.
- Das Ad Context Protocol, kurz AdCP, wendet das MCP auf Ad-Tech an. Dadurch können Anzeigenplattformen mit Agenten interagieren und so die Abläufe zwischen Buyern und Sellern automatisieren. Es konzentriert sich auf den zweiten Anwendungsfall, den wir zuvor im Zusammenhang mit dem agentischen Einkauf behandelt haben, und hilft dabei, Kampagnen intelligent zu strukturieren und durchzuführen. Es ersetzt nicht die Infrastruktur für Echtzeit-Gebote – vielmehr optimiert es, wie wir damit umgehen.
- Das Agentic Real-Time Framework (ARTF) ist ein Industriestandard des IAB Tech Lab, der sich auf die Modernisierung von Echtzeitauktionen konzentriert. Hier geht es um den dritten, zuvor besprochenen Anwendungsfall: Sell-Side Decisioning. ARTF ermöglicht den Einsatz von containerisierter, agentenbasierter Logik in OpenRTB-Umgebungen. Das bedeutet, dass Anreicherung, Identifizierung, Optimierung, Verifizierung und vieles mehr direkt innerhalb der Auktionsumgebung stattfinden können. Es erweitert die Möglichkeiten von RTB, indem es die Systeme verbessert, auf die sich die Branche bereits stützt.
Dieser Bereich unterliegt ständigen Veränderungen, und derzeit wird viel darüber diskutiert, wie sich AdCP, ARTF und andere Vorschläge weiterentwickeln werden.
Was all diesen Bemühungen gemeinsam ist, ist die Notwendigkeit gemeinsamer Standards. Ohne sie riskieren wir Fragmentierung, langsamere Innovation und die Rückkehr zu den Silos, welche die Branche mit so viel Mühe abgebaut hat. Dank interoperabler Standards können menschliche, modellgesteuerte und agentenbasierte Teilnehmer auf derselben Grundlage agieren. So modernisieren wir verantwortungsbewusst.
Was Werbetreibende heute über agentische Werbung wissen müssen
Was bedeutet das alles nun für Sie? Sie müssen nicht jedem neuen Akronym hinterherjagen. Konzentrieren Sie sich stattdessen auf diese drei Fragen.
1. Wo kann Automatisierung Reibungsverluste in Ihren Workflows reduzieren?
Wenn Ihre Teams stundenlang damit beschäftigt sind, Probleme bei der Auslieferung zu beheben, Reports abzugleichen oder Deals manuell anzupassen, ist das eine Opportunity.
2. Wo kann Echtzeit-Intelligenz die Performance verbessern?
Sie sollten Ihre Partner fragen, wie sie das Decisioning näher an der Impression anwenden. Erkundigen Sie sich, wie sie Verschwendung reduzieren und ihre Prozesse optimieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Je näher die Intelligenz an die Impression herankommt, desto stärker das Signal – und desto größer das Performance-Potenzial.
3. Übernehmen und bauen Ihre Partner auf gemeinsamen Standards auf, und auf welche Standards setzen sie?
Innovation ohne Interoperabilität führt zu Komplexität. Innovation auf der Grundlage gemeinsamer Standards sorgt für Wachstum. Aber Standards funktionieren nur, wenn sie von allen in der Branche übernommen werden.
Abschließend ist es wichtig zu beachten, dass automatisierte Systeme, die über Agenten laufen, noch in den Kinderschuhen stecken. Nichts, was von einer KI umgesetzt wird, sollte unkontrolliert bleiben. Wir brauchen menschliche Kontrolle und Aufsicht über diese Tools, und wir glauben nicht, dass sich daran in absehbarer Zukunft etwas ändern wird.
Die nächste Phase von Programmatic
Agentische Werbung ist kein Neustart der Programmatic-Werbung und es geht dabei nicht nur um Automatisierung. Das ist die nächste Phase seiner Entwicklung. Es geht darum, was möglich wird, wenn Daten, Modelle und Umsetzung im offenen Internet zusammenkommen.
Und wenn wir uns alle auf gemeinsame, branchenweite Rahmenbedingungen einigen, statt fragmentiert zu arbeiten, wird das offene Internet größer, schneller und flexibler und hat das Potenzial, gegenüber geschlossenen Plattformen weitaus wettbewerbsfähiger zu sein.
Wenn man es richtig angeht, schafft diese nächste Phase eine stärkere, intelligentere und nachhaltigere Zukunft.
Was bedeutet die nächste Phase der agentenbasierten KI und des Sell-Side-Decisionings für die Zukunft von Programmatic?