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デイトレではなく、配分

RTB は広告をデイトレのように扱います: 「このインプレッションの価値はいくらか?」。代替可能な在庫では機能しますが、すべてをコモディティ化します。 AdCP はポートフォリオ単位の配分を可能にします: 「広告予算をどう配分すべきか?」。これは広告主の実際の思考に合致します—彼らが買うのはインプレッションではなく成果です。

Agentic Advertising is for Allocation

RTB の思考モデルが広告主の実際の意思決定に合わない理由。

分断の問題

現在、広告主はまったく異なる 3 つの購買システムに直面しています:
ParadigmEraHow It Works
RTB/Biddableレガシー WebOpenRTB によるリアルタイム入札
API-basedモダンソーシャル・AIプラットフォーム固有の API (Meta, TikTok)
Direct IOレガシーインサーションオーダー、手動取引
それぞれ異なる統合、ツール、ワークフロー、専門知識が必要です。広告費の 90% は RTB に乗らず、ウォールドガーデンやダイレクトディール、プレミアム在庫で取引されています。 AdCP はこれら 3 つをひとまとめにする ユニバーサルな API 標準 を提供します。

設計時点でオムニチャネル

屋外広告を買うことと、ソーシャルリンクを買うことは根本的に異なります:
  • 価格モデルが異なる: 定額 vs CPM vs エンゲージメントベース
  • クリエイティブが異なる: 静止画 vs 動画 vs 会話型 AI
  • 計測が異なる: インプレッション vs エンゲージメント vs 来店数
AdCP は各チャネルの特性を保持しつつ差分を抽象化する概念レイヤーを作ります。1 つのプロトコルで、あらゆるチャネルを扱います。

なぜエージェントか?

インテリジェントエージェントは、複雑で交渉を伴う取引のコストを削減します:
  • 細かなニュアンスに適応: すべてをコードで過剰に指定せず対応
  • プラットフォームやチャネル間の差異を吸収
  • 自然言語: バイヤーが意図を伝えるだけで、パラメータ設定を不要に
  • 関係拡大: 3〜5 のプラットフォームから 20 以上へ、チームを増やさずに拡張

AI のためのプロトコルレイヤー

AdCP はレガシーシステムを統一するだけでなく、新しい AI エクスペリエンスのためのプロトコルレイヤーでもあります。 VAST が動画広告配信を定義したように、SI は AI アシスタントにおける会話型ブランド体験を定義します。AI が 「デルタ航空にボストン行きがあります。アシスタントにつなぎましょうか?」 と話すとき、その後の流れを決めるのが SI です。

Sponsored Intelligence and the Trillion Dollar Sentence

会話型 AI が広告の経済をどう変えるか。

Brand Manifests

AI によるクリエイティブ生成のための標準化されたブランドアイデンティティ。色やトーン、アセットなど、ブランドが自らを AI が扱える形式で表現します。 ブランドアイデンティティ、製品、クリエイティブアセット、会話型 AI をつなぐ統一スキーマ。従来の広告と会話型コマースを橋渡しします。 これらにより、手動設定ではなく構造化されたブランド入力を必要とする Performance Max のようなフル AI 化されたシステムを支えます。

設計への示唆

これらの目的が AdCP の技術設計を形作っています:
  • 非同期: 取引には時間がかかります。これはリアルタイムプロトコルではなく、処理は数分から数日かかる場合があります。
  • Human-in-the-loop: 一部の決定には人の承認が必要です。パブリッシャーは手動承認を要求できます。
  • 複数のトランスポート: MCP と A2A が異なるプロトコルで同じタスクを提供します。

プロトコルファミリー

ProtocolPurposeKey Tasks
Media Buyキャンペーン実行get_products, create_media_buy
Signalsオーディエンスターゲティングget_signals, activate_signal
Creative広告クリエイティブ管理build_creative, sync_creatives
Governanceブランドセーフティ、コンプライアンスProperty lists, content standards
Sponsored Intelligence会話型ブランド体験si_initiate_session
Curation在庫パッケージングComing soon

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