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サムがホワイトボードの前でターゲティング計画を描いています。周囲にオーディエンス・ロケーション・購買行動を示すホログラフィックなデータアイコンが浮かんでいる サムは Pinnacle Agency のシニアメディアバイヤーです。クライアントの Nova Motors は初の電気自動車「Volta EV」を発売しようとしています。ブリーフの内容は、購買意向の高いインマーケット層に、ディーラーの近くでリーチし、Nova 車を買ったことのない消費者に絞ることです。 AdCP がなければ、サムは 3 社のデータプロバイダーにメールでセグメントの提供可否を照会し、IO の承認を待ち、2 つの別々の DSP プラットフォームに CSV セグメントファイルをアップロードすることになります — この工程は数日かかり、プロバイダーがタクソノミーを更新するたびに壊れます。AdCP を使えば、エージェンシーのプラットフォームが数分で処理します。 このウォークスルーでは、サムがブリーフからライブターゲティングまで進む流れを追います。

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ステップ 1: 必要なものを言葉で伝える

サムはセグメントタクソノミーではなく、達成したいことから始める。 サムがノートパソコンで検索を入力しています。3 本のデータストリームがロケーション・リテール・オーディエンスのデータプロバイダーアイコンへと広がっている — 1 回のクエリで 3 つのソースに届く サムのエージェンシープラットフォームはブリーフを get_signals 呼び出しに変換します。どのプロバイダーが何を持っているか知る必要はありません — シグナルエージェントがすべてを横断して検索します: 
{
  "$schema": "https://adcontextprotocol.org/schemas/v3/signals/get-signals-request.json",
  "signal_spec": "In-market EV buyers with high purchase propensity, near auto dealerships"
}
シグナルエージェントは認可済みのすべてのデータプロバイダー — 自動車、ジオ/モビリティ、リテール、ID — のカタログを検索し、マッチするものを返します。
サムが使う言葉プロトコルでの呼び方
ターゲットオーディエンスシグナル（get_signals から取得）
セグメントタクソノミーシグナルカタログ（adagents.json）
データプロバイダーシグナルソース（data_provider_domain）
DSP で有効化するデスティネーション付きの activate_signal
オーディエンスサイズシグナルレスポンスの coverage_percentage
データコストシグナルレスポンスの pricing_options

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ステップ 2: 返ってきたものを確認します

サムが壁のスクリーンでシグナル結果を腕を組んで確認しています。ロケーション・リテール・オーディエンスのデータを示す色違いのアクセントが付いた 3 グループのデータカードが表示されている シグナルエージェントは複数のプロバイダーからのマッチ結果を返します。各シグナルには値の型、価格、カバレッジ推定値が付いています: サムは個別に探したり交渉したりすることなく、3 社のプロバイダーからのシグナルを確認できます:
  • Trident Auto Data — purchase_propensity（numeric、0〜1 スコア）。CPM: $1.50。likely_ev_buyers（binary）。CPM: $2.50。
  • Meridian Geo — competitor_visitors（binary、競合ディーラーを訪問した人）。CPM: $2.00。
  • ShopGrid — new_to_brand（binary）。CPM: $3.50。category_buyer（categorical: electronics、automotive、home）。CPM: $3.00。
サムは purchase_propensity が numeric であることに気づく — エージェントがしきい値（score > 0.7）を設定して、曖昧な include/exclude ではなく高意図見込み客に予算を集中させられます。category_buyer が categorical であることも確認し、ShopGrid の全オーディエンスに費用をかけずに「automotive」だけをターゲティングできます。competitor_visitors シグナルも目に留まる — これは Meridian Geo のシグナルで、同社はオープンプロトコルを通じてロケーションと行動データをアクセスしやすくするために Kai Lindström が設立したデータ企業です。サムは 3 つのシグナルを選ぶ: インテントスコアリング用の purchase_propensity、競合ディーラー近くでのコンクエストターゲティング用の Meridian Geo の competitor_visitors、そして Nova 車を購入したことのない世帯にリーチするための new_to_brand。

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ステップ 3: 検証して選択します

サードパーティデータを有効化する前に、Pinnacle Agency は検証を必須としています。サムのプラットフォームはデータプロバイダーのカタログを直接取得します: 
https://shopgrid.example/.well-known/adagents.json
そして以下を確認します:
  1. new_to_brand シグナルが ShopGrid のカタログに存在すること
  2. シグナルエージェントが authorized_agents にリストされていること
  3. 認可がリテールシグナルをカバーしていること（signal_tags: ["retail"] 経由）
認可チェックが失敗した場合 — たとえば ShopGrid がエージェントのアクセスを取り消した場合 — サムは 1 ドルも使う前にシグナルにフラグが付いた状態で表示されます。この独立した検証により、バイヤーはデータの出所についてシグナルエージェントの言葉を鵜呑みにする必要がない。

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ステップ 4: プラットフォームで有効化します

2 分割のシーン — サムが下でタブレットからシグナルセグメントを有効化しています。データストリームが上のプラットフォームへと流れていく。上では Kai がノートパソコンで有効化メトリクスを監視している サムは 3 つのシグナルを 2 つの DSP で有効化する — プログラマティックディスプレイ（広いリーチ、低い CPM）用の Nova DSP と、プレミアム CTV インベントリ（ブランドスポット用の世帯レベルターゲティング）用の StreamHaus: 各有効化呼び出しにはデスティネーションプラットフォームとアカウントを指定します: 
{
  "$schema": "https://adcontextprotocol.org/schemas/v3/signals/activate-signal-request.json",
  "signal_agent_segment_id": "shopgrid_new_to_brand",
  "pricing_option_id": "po_shopgrid_retail_cpm",
  "destinations": [
    {
      "type": "platform",
      "platform": "streamhaus",
      "account": "agency-ctv-seat-456"
    }
  ]
}
シグナルエージェントは各プラットフォームにセグメントメンバーシップをプッシュします。サムはメディアバイを構築する際に参照できるデプロイメント ID を受け取ります。

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ステップ 5: キャンペーンを構築します

サムが大画面で 3 つのターゲティングレイヤーが積み重なる様子を見ている — ロケーション・オーディエンス・購買データが重なり合い、交差する部分が光っている これでシグナルが両プラットフォームでライブ状態になりました。サムのエージェントは create_media_buy を使ってメディアバイを構築します。有効化されたシグナルは各 DSP 上でターゲティングセグメントとしてすでに利用可能になっている — メディアバイは get_products で見つかったプロダクトを参照し、DSP がシグナルベースのターゲティングを自動的に適用します。
  • ディスプレイ（Nova DSP）: サムは purchase_propensity > 0.7 AND competitor_visitors = true をターゲティングするディスプレイプロダクトを選択します。競合ディーラーを訪問したことがある高意図の自動車バイヤーにリーチします。
  • CTV（StreamHaus）: サムは new_to_brand = true をターゲティングする CTV プロダクトを選択します。Nova 車を購入したことのない世帯にブランド認知スポットを届ける。
重要なポイント: シグナルとメディアバイは別々の関心事です。Signals プロトコルはデータをプラットフォームに乗せる。Media Buy プロトコルはそのプラットフォームでキャンペーンを動かす。両者は組み合わせて使える — サムはシグナルプロバイダーと DSP の間にカスタム統合を構築する必要がなかった。

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ステップ 6: 管理と計測

キャンペーンが動き始めた。2 週間後、ディスプレイの CPA が目標を 40% 上回る一方、CTV は順調にペーシングしています。サムは予算を再配分する: Nova DSP でジオシグナルを無効化してディスプレイのデータコストを削減する: 
{
  "$schema": "https://adcontextprotocol.org/schemas/v3/signals/activate-signal-request.json",
  "signal_agent_segment_id": "meridian_competitor_visitors",
  "action": "deactivate",
  "destinations": [
    {
      "type": "platform",
      "platform": "nova-dsp",
      "account": "agency-display-seat-123"
    }
  ]
}
無効化によりセグメントがプラットフォームから削除されます。課金も止まる。CTV のシグナルはアクティブのまま — 各有効化は独立しています。 サムと Kai がシグナルマーケットプレイスを示す大きなディスプレイの前に並んで立っている — データプロバイダーがハブを通じてバイヤーへと流れ込み、エコシステム全体でコラボレーションしている すべてのステップで標準の AdCP タスクを使っています。サムはどのデータプロバイダーが存在するかを把握し、個別に契約を交渉し、DSP ごとにカスタム統合を構築する必要がなかった。Kai Lindström の Meridian Geo のようなデータプロバイダーはカタログを一度公開すれば、シグナルエージェントがすべてのディスカバリーを処理します。各プラットフォームはセグメントが届けば標準のターゲティングツールでターゲティングを処理します。

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