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シグナルエコシステム

シグナルプロトコルは多くの種類の企業を接続します。このガイドでは各企業の位置付け、構築するもの、次のステップを示します。

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シグナルの流れ

データプロバイダー ──┐
小売業者 ───────────┤
パブリッシャー ──────┤──→ シグナルカタログ ──→ シグナルエージェント ──→ バイヤーエージェント ──→ キャンペーンターゲティング
CDP ────────────────┤    (adagents.json)      (get_signals)           (activate)
アイデンティティ企業 ──┘
ターゲット可能なデータを持つすべての企業は /.well-known/adagents.json を通じてシグナルカタログを公開できます。シグナルエージェントはこれらのカタログを発見し、get_signals と activate_signal を通じてバイヤーに提供します。

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自分の役割を見つける

データプロバイダー

オーディエンスや行動データを所有し、広告ターゲティングに提供したい。

リテールメディアネットワーク

購買データを持ち、インベントリとデータの両方を販売しています。

パブリッシャー

広告インベントリとともにコンテキストデータとファーストパーティの購読者データを持ちます。

アイデンティティ企業

アイデンティティ解決、デモグラフィック、または金融データを提供します。

位置情報・モビリティプロバイダー

フットトラフィック、ジオフェンシング、またはモビリティデータを持ちます。ジオシグナルの仕組みを見る →

CDP

ブランドのファーストパーティデータを管理し、その代わりにオーディエンスを活性化します。

エージェンシー

クライアントのメディアを購入し、独自のデータ資産を持ちます。

データウェアハウス

データを保存し、プライバシーを保護したコラボレーションを実現します。

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データプロバイダー

例: 自動車データ企業、金融データプロバイダー、行動データ企業 役割: オーディエンスセグメント、傾向モデル、行動データを所有します。シグナルエージェントがデータを発見して再販できるように、シグナルカタログを公開します。 構築するもの:
  1. シグナル、その値タイプ、どのエージェントが再販を認可されているかを記述した /.well-known/adagents.json のシグナルカタログ
  2. それ以外は何もありません — シグナルエージェントが発見と活性化を代わりに処理します
公開するシグナルタイプ: 
{
  "signals": [
    {
      "id": "likely_ev_buyers",
      "name": "Likely EV Buyers",
      "value_type": "binary",
      "description": "Consumers modeled as likely to purchase an EV in the next 12 months",
      "tags": ["automotive", "purchase_intent"]
    },
    {
      "id": "vehicle_ownership",
      "name": "Vehicle Ownership Category",
      "value_type": "categorical",
      "allowed_values": ["luxury_ev", "luxury_ice", "midrange", "economy", "truck_suv"],
      "tags": ["automotive", "ownership"]
    },
    {
      "id": "purchase_propensity",
      "name": "Auto Purchase Propensity",
      "value_type": "numeric",
      "range": { "min": 0, "max": 1, "unit": "score" },
      "tags": ["automotive", "purchase_intent"]
    }
  ]
}
次のステップ:

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位置情報・モビリティプロバイダー

例: フットトラフィック分析企業、モビリティデータプラットフォーム、ジオフェンスドオーディエンスプロバイダー 役割: オプトインしたモバイルデバイスデータから得られた地理的・行動的シグナルを公開します — フットトラフィックパターン、商圏、滞在時間、通勤行動。これらのシグナルにより、バイヤーは人々が物理的な世界でどこに行くかに基づいてオーディエンスをターゲティングできます。 構築するもの:
  1. ジオシグナルとその値タイプを記述した /.well-known/adagents.json のシグナルカタログ
  2. それ以外は何もありません — シグナルエージェントが発見と活性化を代わりに処理します
シグナルカタログの例: 
{
  "$schema": "https://adcontextprotocol.org/schemas/v3/adagents.json",
  "contact": {
    "name": "Meridian Geo",
    "email": "partnerships@meridiangeo.example",
    "domain": "meridiangeo.example"
  },
  "signals": [
    {
      "id": "competitor_visitors",
      "name": "Competitor Store Visitors",
      "value_type": "binary",
      "description": "Consumers who visited a competitor retail location in the past 30 days based on verified foot traffic data",
      "tags": ["geo", "retail", "conquest"]
    },
    {
      "id": "trade_area_residents",
      "name": "Trade Area Residents",
      "value_type": "binary",
      "description": "Consumers whose primary residence is within a specified trade area defined by drive time or radius",
      "tags": ["geo", "proximity"]
    },
    {
      "id": "visit_frequency",
      "name": "Location Visit Frequency",
      "value_type": "numeric",
      "range": { "min": 0, "max": 30 },
      "description": "Monthly visit count to a specified location category (QSR, grocery, gym, auto dealer)",
      "tags": ["geo", "frequency"]
    },
    {
      "id": "dwell_time",
      "name": "Average Dwell Time",
      "value_type": "numeric",
      "range": { "min": 0, "max": 120, "unit": "minutes" },
      "description": "Average minutes spent on-site, distinguishing drive-bys from intentional visits",
      "tags": ["geo", "behavioral", "dwell"]
    },
    {
      "id": "daypart_visitation",
      "name": "Day-Part Visitation",
      "value_type": "categorical",
      "allowed_values": ["morning_commute", "midday", "evening_commute", "weekend_daytime", "weekend_evening"],
      "description": "When consumers typically visit a specified venue type",
      "tags": ["geo", "temporal"]
    }
  ],
  "signal_tags": {
    "geo": {
      "name": "Geographic Signals",
      "description": "Location-derived audience segments from opted-in mobile data"
    }
  },
  "authorized_agents": [
    {
      "url": "https://signals-agent.example.com",
      "authorized_for": "All geo signals",
      "authorization_type": "signal_tags",
      "signal_tags": ["geo"]
    }
  ]
}
ジオフェンスドオーディエンスの活性化: 
{
  "tool": "activate_signal",
  "arguments": {
    "signal_agent_segment_id": "meridian_trade_area_residents",
    "pricing_option_id": "po_meridian_trade_cpm",
    "destinations": [
      {
        "type": "platform",
        "platform": "nova-dsp",
        "account": "agency-seat-789"
      }
    ]
  }
}
AdCP は位置情報由来のオーディエンスセグメント — ある場所を訪問した人々、商圏内に住む人々、または通勤パターンを示す人々のグループ — をサポートします。リアルタイムジオフェンシングトリガー（誰かがゾーンに入ったときにメッセージを送信します）はまだプロトコルに含まれていません。計画中の拡張についてはロードマップを参照してください。
次のステップ:

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リテールメディアネットワーク

例: マーケットプレイス広告プラットフォーム、食料品配達広告ネットワーク 二重の役割: パブリッシャー（マーケットプレイス上の広告インベントリを販売）とデータプロバイダー（購買データは他のプラットフォームでのターゲティングに価値があります）の両方。

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パブリッシャーとして

スポンサードプロダクトとディスプレイインベントリを販売します。これはメディアバイプロトコルを使用します — adagents.json でプロパティを宣言し、セールスエージェントを構築し、get_products と create_media_buy を処理します。

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データプロバイダーとして

ファーストパーティの購買データ（カテゴリバイヤー、ロイヤルティ層、バスケット価値、ブランド新規顧客）は自社のインベントリを超えて価値があります。これらをプロパティと同じ adagents.json ファイルにシグナルとして公開できます。 複合 adagents.json（インベントリ用プロパティ + データ用シグナル）: 
{
  "$schema": "https://adcontextprotocol.org/schemas/v3/adagents.json",
  "contact": {
    "name": "Acme Marketplace",
    "email": "partnerships@acme-marketplace.example",
    "domain": "acme-marketplace.example"
  },
  "properties": [
    {
      "property_id": "marketplace_web",
      "property_type": "website",
      "name": "Acme Marketplace",
      "identifiers": [
        {"type": "domain", "value": "acme-marketplace.example"}
      ],
      "supported_channels": ["retail_media", "display"]
    }
  ],
  "signals": [
    {
      "id": "category_buyer",
      "name": "Category Buyer",
      "value_type": "categorical",
      "allowed_values": ["electronics", "home", "beauty", "grocery", "fashion"],
      "description": "Purchased in category in past 90 days",
      "tags": ["retail", "purchase"]
    },
    {
      "id": "loyalty_tier",
      "name": "Loyalty Program Tier",
      "value_type": "categorical",
      "allowed_values": ["platinum", "gold", "silver", "bronze"],
      "tags": ["retail", "loyalty"]
    },
    {
      "id": "new_to_brand",
      "name": "New to Brand",
      "value_type": "binary",
      "description": "Never purchased from specified brand on marketplace",
      "tags": ["retail", "conquest"]
    }
  ],
  "authorized_agents": [
    {
      "url": "https://signals-agent.example.com",
      "authorized_for": "All retail signals",
      "authorization_type": "signal_tags",
      "signal_tags": ["retail"]
    }
  ]
}
重要な洞察: クローズドループの購買データは決定論的なため、エコシステムで最も価値のあるシグナルであることが多いです。行動モデルがインテントを予測する一方で、実際のトランザクション証明を持っています。 クローズドループ測定: 購買データはアトリビューションも可能にします。キャンペーンがショッパーシグナルをターゲットにし、消費者がマーケットプレイスで広告商品を購入した場合、そのコンバージョンを直接測定できます。sync_event_sources を使用して購買イベントフィードをバイヤーエージェントに登録し、log_event でコンバージョンを報告します。これにより、サードパーティのアトリビューションに頼ることなく、ターゲティングから測定までのループが閉じます — リテールメディアにとって大きな利点です。 次のステップ:

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パブリッシャー

例: ニュースパブリッシャー、ストリーミングプラットフォーム、コンテンツネットワーク 役割: コンテキストシグナル（コンテンツカテゴリ、記事のセンチメント）とファーストパーティの購読者データ（エンゲージメントレベル、購読期間）を持ちます。これらは広告インベントリを補完します。 すでに持っているもの: adagents.json のプロパティとメディアバイプロトコル用のセールスエージェント。 追加できるもの: 同じ adagents.json のシグナル定義。コンテキストインテリジェンスと購読者データをエコシステム全体でターゲット可能なシグナルに変えます。 パブリッシャーのシグナルタイプ:
シグナル値タイプ説明
コンテンツカテゴリカテゴリページコンテンツの IAB タクソノミー分類
記事センチメントカテゴリポジティブ、ニュートラル、ネガティブ、混合
エンゲージド読者バイナリ高注目購読者（週5記事以上）
購読期間数値アクティブな購読の月数
なぜ重要か: サードパーティクッキーの減少に伴い、コンテキストシグナルの価値は高まっています。あるパブリッシャーから CTV インベントリを購入する広告主が、別のパブリッシャーのコンテキストインテリジェンスを使ってターゲティングできます — そのパブリッシャーがシグナルとして公開していれば。 次のステップ:

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アイデンティティ企業

例: クロスデバイスアイデンティティプロバイダー、デモグラフィックデータ企業、信用由来データ企業 役割: アイデンティティ解決（デバイスと人、世帯のリンク）と金融記録、公的データ、調査から得られた消費者データを提供します。 現在 AdCP で適合するもの: 世帯所得層、ライフステージ、クレジット活動、クロスデバイスリーチなどの消費者セグメントはシグナル値タイプに直接マッピングできます: 
{
  "signals": [
    {
      "id": "household_income",
      "name": "Household Income Tier",
      "value_type": "categorical",
      "allowed_values": ["under_50k", "50k_75k", "75k_100k", "100k_150k", "150k_250k", "over_250k"],
      "tags": ["demographic", "income"]
    },
    {
      "id": "life_stage",
      "name": "Life Stage",
      "value_type": "categorical",
      "allowed_values": ["young_adult", "early_career", "established_family", "empty_nester", "retired"],
      "tags": ["demographic", "life_stage"]
    },
    {
      "id": "household_composition",
      "name": "Household Composition",
      "value_type": "categorical",
      "allowed_values": ["single", "couple_no_children", "family_young_children", "family_teens", "multigenerational"],
      "tags": ["demographic", "household"]
    },
    {
      "id": "cross_device_reach",
      "name": "Cross-Device Household Reach",
      "value_type": "numeric",
      "range": { "min": 1, "max": 12 },
      "description": "Identified devices linked to household via deterministic identity graph",
      "tags": ["identity", "cross_device"]
    }
  ]
}
まだ適合しないもの: コアのアイデンティティ解決サービス — デバイス A と人物 B のマッチング — は他のシグナルを強化するインフラであり、シグナル自体ではありません。AdCP にはまだサービスとしてのアイデンティティ解決のプロトコルがありません。これはロードマップに含まれています。 現在付加価値を生み出せる場所:
  1. デモグラフィックおよび金融セグメントをカタログのシグナルとして公開します
  2. 他のプロバイダーのシグナルをクロスデバイスリーチで強化します（アイデンティティグラフにより、バイナリシグナルがより多くのデバイスにアドレス可能になります）
  3. シグナルエージェントとパートナーを組みます — 他のプロバイダーの行動データとアイデンティティデータを組み合わせることができます
信用由来シグナルのデータガバナンス: 信用調査機関データから得られたシグナルは、FCRA および類似のフレームワークに基づく規制上の義務を持つ可能性があります。AdCP はこれらをターゲティングセグメント（所得層、クレジット活動）として公開しますが、生の金融データとしてではありません — ただし、コンプライアンスチームはどのセグメントが広告用途に許可されるかを確認すべきです。activate_signal の非活性化メカニズムは、同意が撤回されたり規制要件が変更されたりした場合のコンプライアンスワークフローをサポートします。
次のステップ:

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カスタマーデータプラットフォーム

例: カスタマーデータプラットフォーム、オーディエンス管理プラットフォーム、マーケティングデータプラットフォーム 役割: ブランドはファーストパーティデータをプラットフォームに保存します。オーディエンスセグメントの構築と広告ターゲティングのための活性化を支援します。ブランドがデータを所有し、CDP はインフラです。 所有権の問題: 標準的なデータプロバイダーモデルでは、プロバイダーが自社ドメインの下でシグナルを公開します。CDP の場合、ブランドがデータを所有しますがCDPがインフラを運用します。2つのアプローチがあります:

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アプローチ 1: CDP をシグナルエージェントとして使います

CDP がブランド固有のカスタムセグメントを提供するシグナルエージェントを運用します。各ブランドのセグメントはそのアカウントにスコープされます: 
{
  "tool": "get_signals",
  "arguments": {
    "signal_spec": "High lifetime value customers for retargeting",
    "account": {
      "brand": { "domain": "acme-brand.example" }
    }
  }
}
シグナルエージェントはそのブランドのアカウントに認可されたセグメントのみを返します。これは CDP の既存の動作に自然にマッピングされます — ブランドスコープのオーディエンス管理です。

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アプローチ 2: ブランドがカタログを公開し、CDP がエージェントをホスト

ブランドが自分の adagents.json（acme-brand.example/.well-known/adagents.json）にカスタムシグナルを列挙し、CDP のシグナルエージェントを認可エージェントとして設定します。これにより、ブランドが何を公開するかについての透明性とコントロールが得られます。 CDP のシグナルタイプ:
シグナル値タイプユースケース
高 LTV 顧客バイナリリテンションとアップセルキャンペーン
カート放棄者バイナリリアルタイムリターゲティング
エンゲージメントスコア数値（0〜100）高インテントの見込み客を優先する
チャーンリスクカテゴリウィンバックキャンペーン
重要な懸念事項 — プライバシー: ファーストパーティデータの活性化は同意を尊重する必要があります。CDP は同意されたセグメントのみが公開されることに責任を持ちます。activate_signal タスクは同意が撤回されたりキャンペーンが終了したりした場合のコンプライアンスのために deactivate アクションをサポートします（プラットフォームからセグメントを削除します）。 次のステップ:

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データ資産を持つエージェンシー

例: データ部門を持つエージェンシーホールディングカンパニー、独自のオーディエンスプラットフォームを持つ独立系エージェンシー 二重の役割: クライアントキャンペーンのシグナルを消費（バイヤー側）し、データ資産から独自のシグナルを提供（プロバイダー側）します。

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シグナルコンシューマーとして

バイイングエージェントは get_signals を使用してクライアントキャンペーンのターゲティングデータを探します。複数のブランドにまたがって作業し、それぞれが独自のアカウントを持ちます: 
{
  "tool": "get_signals",
  "arguments": {
    "signal_spec": "In-market luxury auto intenders",
    "account": {
      "brand": { "domain": "client-brand.example" }
    },
    "destinations": [
      { "type": "platform", "platform": "the-trade-desk", "account": "agency-ttd-seat" }
    ]
  }
}

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シグナルプロバイダーとして

データ部門の独自シグナル（アイデンティティグラフ、購買パネル、カスタムモデル）は adagents.json を通じて公開でき、自社または第三者のシグナルエージェントを通じて利用可能にできます。 マルチブランド管理: 各クライアントブランドは独自のアカウントコンテキストを持ちます。あるブランドのために活性化されたシグナルは他のブランドには見えません。DSP プラットフォームのエージェンシーシートは共有されることがありますが、シグナル活性化はブランドスコープです。 次のステップ:

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データウェアハウスとクリーンルーム

例: 広告データ製品を持つクラウドデータプラットフォーム、データコラボレーションプラットフォーム 役割: データ（ブランド、プロバイダー、小売業者）と活性化（DSP、セールスエージェント）の間に位置します。問題はシグナルがプラットフォームとどのように流れるかです。

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プラットフォームへのシグナル活性化

バイヤーまたはエージェンシーが、どちらの生データも移動させずに、シグナルプロバイダーのオーディエンスをウェアハウスにあるデータと照合したい場合があります。AdCP の用語では、プラットフォームは activate_signal のデスティネーションです: 
{
  "tool": "activate_signal",
  "arguments": {
    "signal_agent_segment_id": "trident_likely_ev_buyers",
    "pricing_option_id": "po_trident_ev_cpm",
    "destinations": [
      {
        "type": "platform",
        "platform": "apex-data-cloud",
        "account": "brand-clean-room-456"
      }
    ]
  }
}
シグナルエージェントはセグメントメンバーシップをクリーンルームにプッシュします。ブランドのファーストパーティデータはその場に留まります。オーバーラップ分析、ルックアライクモデリング、または測定はあなたの環境内で行われます。

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プラットフォームからのシグナル活性化

ウェアハウスに存在するデータ — 小売業者の購買データ、ブランドの CRM セグメント、プロバイダーの行動モデル — はシグナルとして公開できます。シグナルエージェントはプラットフォームの API をクエリして get_signals リクエストに応答します。基礎となるデータはウェアハウスを離れません。DSP にはターゲティングキー（セグメント ID、活性化キー）のみが流れます。 ウェアハウスに購買データが保存されている小売業者は以下を行います:
  1. シグナルを記述したシグナルカタログを adagents.json で公開します
  2. プラットフォームへの API アクセスを持つシグナルエージェントとパートナーを組みます
  3. シグナルエージェントが get_signals（可用性の確認）と activate_signal（DSP へのターゲティングキーのプッシュ）を処理します

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構築するもの

デスティネーションプラットフォームとして参加するには、受信側を実装します: シグナルエージェントからのセグメント活性化を受け入れ、環境内のデータと照合し、活性化キーを返します。これは DSP が今日オーディエンスセグメントを受け入れる方法に類似しています。 次のステップ:

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ハンズオンで試す

https://agenticadvertising.org/api/training-agent/mcp のトレーニングエージェントには、自動車データ、ジオ/モビリティ、リテール購買データ、アイデンティティ/デモグラフィック、パブリッシャーコンテキストシグナル、CDP オーディエンスをカバーするサンドボックスシグナルプロバイダーが含まれています。 get_signals でシグナルを発見し、activate_signal で活性化します — すべてサンドボックスモードで、実際のデータやコストはかかりません。

シグナルスペシャリストモジュールを開始する

Addie に伝える: “I’d like to start the signals specialist module” — または自分の役割を説明してシグナルエコシステムへの参加方法を尋ねる。