Come preparare la tua azienda nel settore dei media alla pubblicità agentica

In questo momento, il settore dell'ad tech sta vivendo una sorta di illusione collettiva riguardo all'intelligenza artificiale. Ogni direttore commerciale, armato di presentazione PowerPoint, sostiene di essere a poche settimane dal sostituire completamente il flusso di lavoro umano con un algoritmo onnisciente. La realtà sul campo è ben più complessa. Ma c'è un aspetto fondamentale che sta emergendo dal clamore generale e che merita la vostra attenzione. Stiamo passando rapidamente dai chatbot generativi di base a sistemi autonomi in grado di agire. Per sopravvivere a questo cambiamento, hai bisogno di un quadro realistico per la Media Business Agentic Advertising.

La maggior parte dei dirigenti pensa di dover sviluppare un modello di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) partendo da zero. Assumono una società di consulenza, spendono milioni in infrastrutture cloud e si ritrovano con un semplice correttore ortografico che produce previsioni di inventario irrealistiche. Noi suggeriamo un approccio diverso: concentrarsi su un addestramento specifico per settore, integrato su piattaforme esistenti e affidabili. Considerate l'IA come un assistente junior altamente competente, piuttosto che come un sostituto miracoloso di un intero team RevOps.

La filosofia alla base dell'attività nel settore dei media: la pubblicità agentica

Dobbiamo adottare un approccio pragmatico riguardo a ciò che un agente di intelligenza artificiale fa realmente in un contesto mediatico commerciale. Non sostituisce il rapporto tra un media buyer senior e il direttore commerciale di un editore. Sostituisce invece le estenuanti pratiche amministrative che seguono la conclusione di un accordo.

I fornitori amano promettere mari e monti, ma l’implementazione concreta è estenuante. Bisogna definire con precisione come si comporta un agente quando una campagna incontra un intoppo. ADvendio in questo caso un approccio decisamente pratico con quella che definisce la “strategia del copilota”. Considera gli agenti basati sull’intelligenza artificiale come sistemi che affiancano i team umani, non come loro sostituti. La logica interna è semplice: un motore di IA è come un nuovo dipendente che parla correntemente tutte le lingue ma ignora completamente il vostro catalogo specifico. Il software specifico per la pubblicità funge da manuale di formazione che insegna istantaneamente all'IA a leggere i vostri report e a pianificare le vostre campagne.

Questo approccio si oppone intrinsecamente alla tendenza dell’IA fai-da-te. Un modello su misura installato nel proprio data center può sembrare sicuro, ma inizia a deteriorarsi non appena viene attivato. Affidandosi a un’architettura multi-tenant, tutti ricevono gli stessi aggiornamenti di sistema contemporaneamente. ADvendio con forza all'idea di un'IA personalizzata e isolata, sostenendo che il vero valore risiede nelle competenze di settore codificate nel sistema. In questo modo si evita che la tecnologia diventi un problema monolitico e obsoleto nel giro di tre anni. Si evita così la trappola di dover gestire un'IA proprietaria che si capisce a malapena.

Superare il collo di bottiglia tra "brief" e "campagna"

Prendiamo in esame un caso specifico e particolarmente critico nel settore delle vendite pubblicitarie: la richiesta di offerta (RFP). Ai responsabili acquisti delle agenzie non interessano i vostri sistemi interni. Vi inviano brief in formato PDF mal strutturati, contenenti una trentina di voci diverse, parametri di targeting confusi e scadenze serrate. Il tuo specialista delle operazioni pubblicitarie – chiamiamolo David – deve decifrare manualmente questo documento. Passa tre ore a inserire i dati di targeting. Verifica la disponibilità dell’inventario. Ricontrolla le valute su sistemi frammentati. È un lavoro che ti distrugge l’anima.

È qui che i flussi di lavoro autonomi smettono di essere solo una moda del momento e diventano un vero e proprio strumento per aumentare i margini di profitto. Invece di affidare a David il ruolo di un addetto all'inserimento dati strapagato, entra in gioco un sistema. ADvendio Agent accetta quel brief in formato PDF non strutturato e genera in modo autonomo una campagna pubblicitaria completamente strutturata. Il dato di partenza non deve necessariamente essere un PDF: può trattarsi di testo libero, di un record Salesforce o di un semplice rapporto di visita.

Non si limita a copiare il testo. Individua prodotti specifici, verifica i prezzi, gestisce le conversioni valutarie e assegna persino contenuti automatizzati per out-of-home nei punti vendita o per out-of-home digitale out-of-home . Il sistema riduce ciò che prima erano processi manuali di diverse ore a una singola richiesta conversazionale. Un agente può gestire una campagna con oltre 100 articoli in un'unica operazione asincrona. David quindi esamina il risultato, modifica i margini e lo rispedisce. Passa dall'essere un dattilografo a un redattore.

Il problema della scala del catalogo

È facile far sembrare accattivante una demo con cinque prodotti. È invece estremamente difficile far sì che un agente di intelligenza artificiale riesca a districarsi in un listino prezzi enorme e obsoleto. La maggior parte dei proprietari di spazi pubblicitari ha prodotti che si sovrappongono, fasce di prezzo stagionali e formati pubblicitari obsoleti che nessuno vuole toccare. La realtà delle operazioni pubblicitarie è che i prezzi non sono quasi mai così semplici come li descrivono gli opuscoli.

Per rendere fattibili i flussi di lavoro basati su agenti, l'architettura sottostante deve supportare una scala massiccia. I sistemi sono ora ottimizzati per gestire in modo efficiente cataloghi contenenti fino a 30.000 prezzi pubblicitari. L'agente deve districarsi in questa complessità senza restituire un codice di errore o proporre a un cliente un prezzo del 2022. Deve eseguire un abbinamento intelligente delle entità. Se un'agenzia richiede l'inventario per un cliente con un nome simile a tre diversi account preesistenti, l'agente deve fermarsi e chiedere all'operatore umano di chiarire la situazione. Non può semplicemente tirare a indovinare.

Eliminare gli attriti generati dal processo creativo

Non si può parlare di espansione delle campagne senza affrontare il problema della carenza di contenuti creativi. La realizzazione di video accattivanti richiede competenze specifiche, molto tempo e budget consistenti. Un responsabile delle operazioni pubblicitarie non può semplicemente tirare fuori dal nulla un video quando un'agenzia è in ritardo.

È qui che le integrazioni intelligenti semplificano il flusso di lavoro. I team AdOps spesso si ritrovano a passare da una dozzina di schede del browser all’altra solo per caricare una singola risorsa: è un assurdo spreco di tempo. Ma grazie a collaborazioni come l’ integrazione traADvendio Waymark, la creazione di video basata sull'intelligenza artificiale avviene direttamente all'interno dell'interfaccia dell'elemento della campagna. Si genera il video. Lo si scarica. Poi lo si assegna direttamente alla campagna senza mai lasciare il proprio spazio di lavoro principale. Quel fastidioso attrito che ti prosciuga l'anima, dovuto al continuo passaggio tra il tuo CRM, ad server tuo ad server e qualche strumento creativo disparato? Sparito. Scompare del tutto.

Gestire il caos dell'omnicanalità e dei retail media

Il panorama pubblicitario non è mai stato così frammentato. Le aziende del settore dei media si trovano a dover gestire contemporaneamente reti di retail media, schermi DOOH out-of-home Digital out-of-home ) e TV connesse, non limitandosi più alla semplice vendita di annunci display su un sito web.

La sfida si fa ancora più ardua con programmatic . I rivenditori e i proprietari di spazi pubblicitari hanno un disperato bisogno di una soluzione che unifichi la gestione delle campagne pubblicitarie out-of-home nel settore out-of-home digital out-of-home retail. ADvendio questa esigenza integrandosi con Vistar Media, consentendo la gestione automatizzata degli annunci, aggiornamenti centralizzati sulla distribuzione e reportistica semplificata in questi ambienti fisici e digitali separati. L'efficacia della vostra strategia di IA dipende dalle integrazioni sottostanti. Con oltre 20 integrazioni con piattaforme di terze parti, tra cui Google Ad Manager, DV360, Xandr, Facebook, Pinterest e Vistar Media, il sistema è dotato dell'ampia rete di connessioni necessaria.

Commercio tra agenti: la nuova realtà per la tua azienda nel settore dei media - Strategia pubblicitaria basata sugli agenti

Se pensate che l'attuale fase generativa sia dirompente, la fase successiva stravolgerà completamente il vostro organigramma. Finora abbiamo considerato l'IA come uno strumento interno per migliorare la produttività: una persona interagisce con una macchina per portare a termine un lavoro più rapidamente. Ma l'orizzonte è ormai rigorosamente da macchina a macchina.

Stiamo sperimentando attivamente un modello in cui l'IA dell'acquirente comunica direttamente con quella del venditore. Le due IA individuano lo spazio pubblicitario, negoziano i parametri e prenotano le campagne senza alcun intervento umano. Ciò è reso possibile da standard emergenti come l'Ad Context Protocol, basato sul Model Context Protocol, che funge da ponte digitale tra gli agenti di acquisto basati sull'IA e la piattaforma dell'editore.

Un agente di acquisto esterno basato sull'intelligenza artificiale può interrogare il sistema utilizzando il linguaggio naturale. Chiede di visualizzare l'inventario pubblicitario video disponibile per una specifica marca di bevande sportive in Germania con un budget di 80.000 euro. L'agente dell'editore recupera i dati finanziari, verifica l'inventario e crea l'acquisto pubblicitario. Attualmente, queste prenotazioni pilota assumono lo stato "In approvazione" per mantenere intatta la supervisione umana. Probabilmente state già vedendo questo cambiamento discusso da editori lungimiranti, come Digiday, ma l'infrastruttura effettiva sta funzionando in progetti pilota chiusi in questo momento. Sono già attivi sei strumenti specifici, che coprono tutto, dal recupero dei prodotti all'aggiornamento degli acquisti media e al recupero dei dati finanziari.

Ripensare il rapporto con il cliente

All'inizio i tuoi commerciali lo detesteranno. L'istinto è sempre quello di salvaguardare il rapporto. Ma un account executive che passa quattro ore a scambiarsi e-mail su spazi pubblicitari video residui sta sprecando attivamente i tuoi soldi.

Inoltrando le transazioni di routine tramite protocolli automatizzati da agente ad agente, la forza vendita umana è costretta a concentrarsi sul segmento di fascia alta. I venditori devono dedicarsi alla vendita vera e propria. Devono proporre sponsorizzazioni personalizzate, contenuti integrati e partnership strategiche che un algoritmo non è in grado di negoziare. Ciò crea una netta distinzione tra l'evasione automatizzata degli ordini e le vendite strategiche ad alto valore aggiunto. La visione a lungo termine prevede attivamente l'introduzione di un "Buyer Agent", in cui ADvendio sul lato acquirente per individuare e prenotare automaticamente spazi pubblicitari sui canali social e DSP.

Il dilemma della sicurezza aziendale

Dobbiamo affrontare l'argomento scottante. Non basta collegare un modello linguistico pubblico al proprio sistema di gestione delle relazioni con i clienti e sperare che tutto vada per il meglio.

I responsabili della sicurezza informatica temono fortemente la fuga di dati causata dall'intelligenza artificiale, e a ragione. Se un agente avesse accesso illimitato al vostro database, un prompt ben congegnato potrebbe teoricamente indurlo a rivelare il tasso di sconto di un concorrente. È proprio qui che i wrapper generici per l'intelligenza artificiale falliscono clamorosamente in un contesto mediatico B2B.

La soluzione consiste in un rigoroso isolamento dei dati ereditato. ADvendio sono progettati per operare rigorosamente all'interno del contesto di sicurezza Salesforce autenticato. L'intelligenza artificiale non può mai accedere a più dati rispetto al dipendente umano che rappresenta. Il sistema rispecchia perfettamente le gerarchie organizzative esistenti. Le impostazioni predefinite a livello di organizzazione, le gerarchie dei ruoli e la sicurezza a livello di campo si applicano all'agente esattamente come si applicano all'umano. La sicurezza è trattata come una caratteristica fondamentale, non come un ripensamento aggiunto a API poco sicura.

Dal generativo al predittivo

In questo momento, tutti sono letteralmente ossessionati dall'IA generativa. Rimaniamo tutti a bocca aperta davanti a questi agenti in grado di riassumere testi, redigere bozze di e-mail e strutturare campagne in modo impeccabile. Ma diciamoci la verità: questa è solo la punta dell'iceberg. Si tratta solo del primo livello di una strategia di IA a tre livelli molto più articolata. Il vero vantaggio competitivo? Quello emerge quando finalmente spostiamo la nostra attenzione sulle capacità predittive.

Provate a immaginare di sapere che una campagna non raggiungerà gli obiettivi già tre settimane prima che il cliente se ne accorga. Ho passato anni a vedere gli account manager affannarsi a giustificare i risultati deludenti alla fine del mese, quindi per me questa è una svolta enorme. Questa è la vera promessa dell'applicazione del machine learning ai vostri dati storici. ADvendio infatti passando a una piattaforma Data360 dedicata, costruita appositamente per gestire questi carichi di lavoro intensivi di machine learning e predittivi. Non si tratta più solo di giochi di prestigio. Le funzionalità previste includono la previsione dei ricavi, l'identificazione esatta dei clienti che stanno per abbandonare il servizio e l'anticipazione del successo di una campagna prima ancora che venga visualizzata una singola impressione pubblicitaria.

Queste funzionalità predittive basate sull'intelligenza artificiale si affideranno in larga misura ad ambienti affidabili come Salesforce Cloud. Non è possibile prevedere il tasso di abbandono se i dati relativi alla distribuzione risiedono in un ad server quelli relativi alla fatturazione in un foglio di calcolo. Il fondamento della pubblicità agentica nel settore dei media è, in realtà, semplicemente una rigorosa gestione dei dati. Se i dati di base sono frammentati, l'intelligenza artificiale risulterà praticamente inutile.

Partire in piccolo per crescere rapidamente

L'errore più comune che vedo commettere alle aziende del settore dei media è quello di tentare un'implementazione su larga scala e simultanea. Cercano di automatizzare tutto in una volta sola. Esauriscono il loro budget. Mettono in difficoltà i loro team operativi. L'implementazione fallisce perché richiede un cambiamento comportamentale troppo radicale fin dal primo giorno.

È necessario adottare un approccio modulare. Iniziate con modelli predefiniti e passate successivamente a flussi di lavoro personalizzati. ADvendio questo processo attraverso una Libreria di argomenti, consentendo alle organizzazioni di combinare in modo selettivo le diverse funzionalità. Potresti iniziare con un agente che gestisce solo i riepiloghi degli account o genera rapporti sulle visite. Una volta che il tuo team si fida di quel micro-flusso di lavoro, introduci l'agente di riepilogo della campagna o le funzionalità di riepilogo del prodotto. Le barriere all'adozione diminuiscono significativamente quando si introduce l'automazione come una serie di piccoli strumenti altamente specifici piuttosto che come una revisione sistemica.

Prepara la tua azienda nel settore dei media alla pubblicità agentica: gestire il cambiamento

Ci troviamo di fronte a una profonda trasformazione del modo in cui vengono gestiti i media. È proprio così. E, francamente, il passaggio alla "Media Business Agentic Advertising" sarà assolutamente devastante per le aziende che si rifiuteranno di adattarsi.

Pensa al tuo team operativo. In questo momento, i suoi membri passano la maggior parte del tempo a fungere da "intermediari umani". Trasferiscono dati tra sistemi non integrati. Riformattano infiniti fogli di calcolo. Riconciliamo manualmente i rapporti di consegna. L'ho sempre considerato un tragico spreco di talento, ma in qualche modo lo abbiamo collettivamente accettato come il normale costo di fare impresa.