Il futuro della pubblicità agentica

Il settore dell'ad tech è attualmente ossessionato dai chatbot. Ma non dovrebbe esserlo.

Stiamo assistendo a come l’intero settore stia semplicemente integrando modelli linguistici generici su piattaforme legacy, apponendo l’etichetta “basato sull’IA” sulla dashboard e definendo il tutto una rivoluzione. Ma non lo è. Un widget di chat fluttuante in grado di riassumere una campagna o scrivere un’e-mail cortese non sta cambiando in modo sostanziale il modo in cui i media vengono acquistati e venduti. Si tratta solo di un trucchetto da salotto. È un’IA di supporto. Richiede che sia un essere umano a fornire gli spunti, a guidare e a eseguire il lavoro vero e proprio.

Il vero cambiamento di paradigma non consiste nel fatto che l’IA assista gli esseri umani, bensì nel fatto che agisca in modo completamente autonomo per conto degli esseri umani. Stiamo parlando di attori autonomi che eseguono flussi di lavoro complessi e articolati in più fasi su diversi sistemi, negoziano accordi, verificano la disponibilità e creano campagne di 100 righe mentre voi dormite.

Questa è la realtà che sta plasmando il futuro della pubblicità agentica. E sta per rivoluzionare completamente gli schermi, le interfacce e i flussi di lavoro manuali tradizionali su cui abbiamo fatto affidamento negli ultimi due decenni.

Ma per arrivare a questo risultato è necessario un cambiamento radicale nel modo in cui sviluppiamo la tecnologia pubblicitaria. Dobbiamo smettere di considerare l’IA come una bacchetta magica onnipotente. Dobbiamo iniziare a considerarla come una forza lavoro specializzata.

L'era del copilota è già finita

Siamo onesti. I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) sono motori incredibili. Ma un motore senza volante, senza cambio e senza conducente è solo un pezzo di metallo rumoroso.

Se si inserisce un LLM generico nello stack tecnologico di un’azienda del settore dei media, il risultato è un fallimento clamoroso. Perché? Perché non comprende la logica aziendale estremamente specifica delle operazioni pubblicitarie. Non sa come interpretare i vostri complessi listini prezzi. Non capisce come gestire le conversioni multivaluta tra diversi DSP. E di certo non sa come orientarsi nelle gerarchie dei ruoli del vostro CRM.

Immagina un LLM di base come un nuovo assunto di grande talento che parla un centinaio di lingue ma non sa assolutamente nulla della tua attività. Non lo lasceresti certo a contatto con i tuoi clienti più importanti fin dal primo giorno. Gli forniresti un manuale di formazione molto specifico.

Questa è esattamente la filosofia che distingue il vero software agentico dalle funzionalità generiche dell’IA. Il modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) — che sia basato su OpenAI, Claude o su una piattaforma Salesforce — è semplicemente il motore generico. La vera proprietà intellettuale risiede nel “driver”. Si tratta dei modelli di competenze predefiniti, delle azioni specifiche e della logica tecnologica pubblicitaria profondamente radicata che trasforma un motore generico in un assistente alle vendite multimediali ipercompetente.

Quando si combina un potente motore generico con un driver altamente addestrato e specifico per un determinato settore, si ottengono agenti di intelligenza artificiale specializzati in grado di svolgere attività concrete che generano ricavi. Non si limitano semplicemente a rispondere alle domande.

Il commercio da agente ad agente (A2A) è il nuovo standard

In questo momento, media buying è un esercizio di attrito tra l'uomo e il software.

Un media buyer riceve un brief. Accede a una piattaforma. Cerca manualmente lo spazio pubblicitario disponibile. Esporta un foglio di calcolo. Invia un’e-mail a un editore. Il rappresentante commerciale dell’editore apre l’e-mail, scarica il brief in PDF, inserisce manualmente i dati nel proprio sistema di gestione degli ordini (OMS), verifica lo spazio pubblicitario disponibile, esporta un nuovo PDF e lo rispedisce via e-mail. È un processo incredibilmente inefficiente. Anche se la spesa programmatic tende a crescere fino a raggiungere centinaia di miliardi, gli accordi diretti e quelli premium garantiti sono ancora ostacolati dalle operazioni manuali.

È qui che entra in gioco la visione controcorrente sul futuro della pubblicità agentica. Il settore parte dal presupposto che l’IA sarà semplicemente uno strumento che gli esseri umani useranno per cliccare più velocemente sui pulsanti. Sbagliato. Il futuro è l’IA che bypassa completamente l’interfaccia umana.

Benvenuti nel commercio Agent-to-Agent (A2A).

Immaginate una situazione in cui un acquirente scriva una richiesta in testo semplice: “Devo raggiungere gli appassionati di sport di sesso maschile nel UK il mese UK , solo tramite video, con un budget di 50.000 dollari”.

Anziché che sia un utente umano ad accedere a una piattaforma SSP, l’agente IA dell’acquirente invia immediatamente una richiesta all’agente IA del venditore. I due comunicano tramite un protocollo aperto, aggirando completamente l’interfaccia utente. L’agente del venditore verifica istantaneamente la disponibilità in tempo reale, applica il listino prezzi concordato per quella specifica agenzia, elabora un piano media conforme e risponde all’agente dell’acquirente.

Una complessa trattativa durata diversi giorni, ridotta a tre secondi di dialogo tra macchine.

Non si tratta di fantascienza. Si basa su protocolli standardizzati e aperti. Nello specifico, l’Ad Context Protocol (AdCP), sviluppato sulla base del Model Context Protocol (MCP). Questa infrastruttura rende accessibili a agenti acquirenti esterni basati sull’intelligenza artificiale l’inventario degli editori, i flussi di lavoro relativi alle prenotazioni e il monitoraggio finanziario. In questo modo, le transazioni pubblicitarie diventano completamente leggibili da sistemi automatizzati.

Gli agenti sono in grado di eseguire attività specifiche e standardizzate. Lo fanno a livello di programmazione, trasformando le complesse operazioni commerciali aziendali in uno API fluido.

Specializzazione a tutto funnel: ti serve un esercito di esperti

Non ti serve un'intelligenza artificiale unica e onnipotente che cerchi di gestire l'intera attività nel settore dei media. Ciò di cui hai bisogno sono esperti specializzati.

Proprio come non chiederesti al tuo miglior responsabile clienti aziendali di inserire manualmente i tag in Google Ad Manager, non dovresti chiedere a un’IA generica di occuparsi sia delle previsioni predittive dei ricavi che della creazione autonoma delle campagne.

Il futuro della pubblicità agentica richiede una strategia basata su agenti distinti e specializzati, distribuiti lungo l'intero flusso di lavoro delle operazioni multimediali.

L'agente del venditore

Gli addetti alle vendite nel settore dei media dedicano una quantità incredibile di tempo all'inserimento manuale dei dati. Ricevono dalle agenzie brief delle campagne in formato PDF disordinati e non strutturati e li trasformano manualmente in campagne pubblicitarie strutturate.

Un agente di vendita specializzato elimina questo problema. Quando viene caricato un documento PDF, l’agente autonomo si mette immediatamente al lavoro senza che tu debba aprire esplicitamente una finestra di chat e richiederlo. Estrae i advertiser , il budget, gli obiettivi specifici, le date di pubblicazione e il pubblico di destinazione. Quindi prende quei dati non strutturati e li confronta con il tuo intero catalogo prodotti, anche se tale catalogo contiene 30.000 prezzi pubblicitari diversi.

Applica correttamente la logica del listino prezzi. Genera una campagna pubblicitaria completa. È in grado di generare campagne con oltre 100 elementi distinti in un’unica operazione asincrona.

L'agente di inventario

Niente fa saltare un affare più in fretta della promessa di spazi pubblicitari che in realtà non si hanno a disposizione. Un “Inventory Agent” è specializzato esclusivamente nella verifica della disponibilità in tempo reale. Si colloca tra il vostro CRM e i vostri ad server (che si tratti di Google Ad Manager, FreeWheel o Xandr). Verifica in modo autonomo la disponibilità e gestisce ad server , garantendo che ciò che l’agente venditore crea possa effettivamente essere consegnato.

L'agente di supporto alle vendite

I rappresentanti commerciali hanno bisogno di contestualizzare la situazione prima di presentarsi a una riunione. Un agente di sales enablement svolge il ruolo di ricercatore d’élite. Analizza costantemente i clienti, rileva i punteggi di rischio, genera sintesi informative sui clienti e segnala media buying . Se la spesa di un’agenzia cala del 20% rispetto al trimestre precedente, l’agente individua autonomamente tale informazione.

Colmare il divario tra il reparto creativo e quello acquisti

La pianificazione mediatica e la produzione creativa sono state storicamente due settori completamente separati.

Il media buyer decide dove inserire l’annuncio. L’agenzia creativa decide come deve essere l’annuncio. Colmare questo divario comporta solitamente interminabili catene di e-mail, risorse mancanti e ritardi nel lancio delle campagne. E quando si ha a che fare con ambienti SSP disordinati e scadenze serrate, gli attriti a livello creativo rappresentano un enorme ostacolo.

La pubblicità agentica sta abbattendo attivamente questa compartimentazione.

Poiché gli agenti sono in grado di attivare azioni su sistemi integrati, il processo di produzione creativa si sta spostando direttamente all’interno del flusso di lavoro della campagna. Grazie alle integrazioni con piattaforme di generazione video basate sull’intelligenza artificiale come Waymark, gli agenti possono ora generare in modo autonomo contenuti video di alta qualità direttamente dall’elemento della campagna stesso.

Non è più necessario uscire dalla piattaforma. Non occorre aspettare tre settimane affinché uno studio creativo modifichi le dimensioni di una risorsa. L’agente legge i parametri della campagna, invia una richiesta all’integrazione dell’IA creativa, genera la risorsa video, la salva nel piano media e la assegna alla campagna.

La pianificazione, la produzione e l'esecuzione avvengono tutte all'interno di un unico ciclo agenziale continuo.

Sicurezza, architettura e l'obbligo di multi-tenant

Affrontiamo l’argomento che tutti hanno in mente ma di cui nessuno parla: la sicurezza.

Conferire agli agenti autonomi la capacità di leggere i tuoi dati, creare campagne e negoziare con agenti acquirenti esterni sembra un vero incubo dal punto di vista della conformità. E lo è davvero, se il sistema viene implementato in modo errato.

Qualsiasi fornitore di tecnologie pubblicitarie che cerchi di vendervi un’installazione di IA “on-premise” vi sta vendendo un enorme rischio per la sicurezza. Le soluzioni on-premise semplicemente non riescono a stare al passo con la rapida evoluzione dei modelli di base.

L'unica architettura in grado di resistere al cambiamento agenziale è la vera multi-tenancy SaaS.

È necessario un ambiente in cui il motore venga aggiornato costantemente, ma i dati rimangano rigorosamente isolati. Ecco perché è indispensabile basarsi su un solido framework di sicurezza, come l’architettura Salesforce .

Un agente non dovrebbe mai avere accesso con privilegi di root all'intero database. Deve operare rigorosamente all'interno del contesto di sicurezza dell'utente autenticato. Se un addetto alle vendite non può visualizzare un determinato record finanziario tramite l'interfaccia utente standard a causa delle gerarchie dei ruoli o delle impostazioni predefinite a livello organizzativo (OWD), anche l'agente deve essere sostanzialmente impossibilitato a visualizzarlo.

L'isolamento dei dati non è solo un optional. È il prerequisito fondamentale per il commercio tra agenti. Se il tuo agente del venditore sta negoziando con un agente dell'acquirente esterno, devi avere la certezza crittografica assoluta che l'agente del venditore non divulghi accidentalmente il tuo prezzo minimo riservato o il piano mediatico di un concorrente. Un'architettura basata sugli agenti che metta la sicurezza al primo posto è l'unico modo per garantire la scalabilità di questo ecosistema.

Come orientarsi nell'esplosione del retail media

Il passaggio verso operazioni di tipo "agente" non sta avvenendo solo nell'editoria digitale tradizionale. Sta trasformando radicalmente il settore dei media al dettaglio.

I rivenditori si stanno improvvisamente rendendo conto che gestire una ad network incredibilmente complesso. Gestire la spesa su più marketplace richiede una fonte centrale di dati affidabili per garantire l’allineamento finanziario e la visibilità delle campagne. Mentre il settore si affanna a standardizzare i retail media, i flussi di lavoro manuali stanno cedendo sotto pressione.

Si pensi alle integrazioni complesse con piattaforme come Topsort. Un rivenditore deve coordinare la gestione del proprio portafoglio, importare i dati relativi alle consegne e gestire i tempi di consegna. Al momento, ciò richiede un controllo umano. Ma il futuro basato sull’autonomia sembra del tutto diverso.

Sfruttando le integrazioni con i retail media, l’OMS diventa il sistema di creazione per eccellenza. Gli agenti del futuro non si limiteranno a importare dati affinché gli esseri umani li esaminino. Gestiranno in modo autonomo le campagne, modificheranno i parametri di targeting sulla base delle analisi predittive dell’IA ed effettueranno adeguamenti delle offerte in tempo reale direttamente dall’hub centrale.

L'agente funge da "cervello" unificato, coordinando contemporaneamente complesse campagne pubblicitarie nel settore retail su una dozzina di marketplace diversi.

I tre livelli di intelligenza

Per attuare correttamente questa visione, le organizzazioni del settore dei media devono smettere di considerare l’IA come un’unica grande funzionalità monolitica. È necessario suddividere la propria strategia tecnologica in tre categorie distinte.

1. IA assistiva: sono i tuoi copiloti che prevedono il coinvolgimento umano. Gli strumenti che aiutano una persona a scrivere un’e-mail, a riassumere una lunga conversazione o a formattare un documento. Sono utili, ma non modificano in modo sostanziale l’economia di scala.
2. IA agenziale: si tratta del livello di esecuzione autonoma delle attività. Gli agenti di vendita che creano campagne di 100 righe. Gli agenti di inventario che verificano la disponibilità. I sistemi che eseguono i protocolli AdCP per negoziare con software esterni. È qui che si ottiene un’enorme efficienza operativa.
3. IA predittiva: si tratta del livello di apprendimento automatico dedicato alle previsioni. Analizza i dati storici per prevedere il successo delle campagne pubblicitarie, stimare i ricavi futuri e segnalare il potenziale abbandono dei clienti prima che si verifichi.

La maggior parte del settore è ossessionata dal primo "bucket". Le aziende più lungimiranti stanno sviluppando infrastrutture per il secondo "bucket". E stanno utilizzando gli enormi set di dati generati dal secondo "bucket" per addestrare il terzo.

L'economia dell'autonomia

Cosa succede quando si elimina l’attrito legato alle operazioni manuali nel settore dei media? L’economia di scala cambia radicalmente.

Se un team di vendita diretta riesce attualmente a gestire al massimo 50 campagne attive per addetto a causa dell’enorme carico amministrativo legato a PDF, e-mail e inserimento dati, cosa succede quando tale carico si azzererà?

Quando un agente specializzato si occupa della traduzione del brief, della verifica dell’inventario, dell’applicazione del listino prezzi e della creazione di contenuti creativi, la capacità di quel rappresentante commerciale non aumenta semplicemente del 10%. Si espande all’infinito. Smette di essere un semplice amministratore di software e diventa un vero e proprio consulente strategico per i propri partner di marca.

Inoltre, l’introduzione dei protocolli Agent-to-Agent consente di negoziare l’inventario diretto premium con la stessa identica velocità e programmatic stessa programmatic dell’open exchange, ma senza i costi aggiuntivi legati alle tecnologie pubblicitarie imposti dagli intermediari SSP/DSP.

L'inventario premium di Internet aperto diventa immediatamente accessibile agli agenti di acquisto automatizzati, mentre l'editore mantiene il controllo totale sui prezzi, sui dati e sui rapporti diretti.

Smettete di prepararvi per i copiloti. Preparatevi per gli agenti.

L'era in cui era necessario accedere a un software per svolgere il proprio lavoro sta volgendo al termine.

Se la vostra attuale strategia in materia di tecnologia pubblicitaria è incentrata sull’aggiunta di chatbot leggermente migliori alle vostre interfacce manuali esistenti, state costruendo un futuro che è già obsoleto. Il mercato non è alla ricerca di un assistente IA leggermente più educato. È alla ricerca di un’esecuzione autonoma.

È giunto il momento di porsi domande difficili sulla vostra infrastruttura. Le vostre operazioni pubblicitarie sono attualmente leggibili da un sistema automatizzato? Il vostro inventario è esposto in modo tale che un agente di acquisto basato sull’intelligenza artificiale (AI Buyer Agent) esterno possa effettivamente individuarlo e prenotarlo? Il vostro stack tecnologico applica rigidi permessi di sicurezza a livello di oggetto quando vengono eseguiti script autonomi?

Se la risposta è no, hai un enorme deficit strutturale. Il futuro della pubblicità agentica non sta aspettando che gli esseri umani si mettano al passo. Gli agenti stanno già comunicando tra loro. Hai intenzione di concedere loro un posto al tavolo, o continuerai a redigere manualmente i tuoi piani media?