OpenRTB. Prebid. Jetzt AdCP: Der Standard, mit dem KI deine Media steuert

Neue Brancheninitiative: Ad Context Protocol (AdCP) setzt offenen Standard für KI-gestützte Werbeautomatisierung

Am 15. Oktober um 11:00 Uhr EST hat ein Konsortium aus Publishern, Plattformen, Agenturen und unabhängigen Technologieunternehmen offiziell eine autonome Initiative gestartet: Ad Context Protocol (AdCP). AdCP ist ein offener Standard für Werbeautomatisierung, der natürliche Sprachinteraktion zwischen KI-Assistenten und Werbeplattformen ermöglicht, basierend auf dem Model Context Protocol (MCP) zur nativen Interoperabilität zwischen Agenten. Die RFC/v0.1-Spezifikation ist derzeit auf GitHub verfügbar. Zu den namhaften Teilnehmern gehören: Optable, PubMatic, Scope3, Swivel, Triton, Adgent, Bidclick, Classify, Kiln, Locala, OpenAds, The Product Council und Samba TV.

Von OpenRTB über Prebid zu AdCP: Die nächste Evolutionsstufe

OpenRTB hat standardisiert, wie Gebote ausgetauscht werden. Prebid hat standardisiert, wie Nachfragequellen integriert werden. Die nächste Welle standardisiert wie Arbeit erledigt wird. Das Ad Context Protocol (AdCP) ist ein offener Standard, der KI-Agenten ermöglicht, Daten zu entdecken, zu planen, zu aktivieren und zu messen – über fragmentierte Ad-Tech-Stacks hinweg, über eine einzige Schnittstelle. Man kann es sich wie das universelle, plattformunabhängige USB-C für Werbeworkflows vorstellen.

Was AdCP ist (Definition, kein Hype)

AdCP definiert agentenfreundliche Schnittstellen (basierend auf MCP), sodass Assistenten alltägliche Aufgaben ausführen können, z. B.: Zielgruppen- und Kontextsignale entdecken und aktivieren, Plattformaktionen koordinieren, Begründungen in verständlicher Sprache liefern. Ein konkretes Beispiel ist das Signals Activation Protocol: Ein MCP-Schema, mit dem Agenten Segmente nach Herkunft, Aktualität, Performance und Kosten finden, bewerten und bereitstellen können – alles in natürlicher Sprache und mit strukturierten Antworten.

Warum das jetzt wichtig ist

APIs haben Konnektivität, aber keine Komponierbarkeit geschaffen. Jede Marke bastelt heute immer noch fragile Integrationen zwischen SSPs, DSPs, Clean Rooms, ID Graphs und Measurement-Tools.

AdCP reduziert diese individuellen Integrationsschichten auf eine gemeinsame Agentenschnittstelle.

So kann dieselbe Anweisung: „Sage dem Agenten, er soll mehr neue Personen erreichen, ohne dieselben Nutzer mehrfach zu bombardieren – und dabei Werbeinventar mit geringeren Emissionen bevorzugen.“ plattformübergreifend ausgeführt werden.

Der Agent:

• findet geeignetes Inventar,
• schlägt Budgetverschiebungen vor,
• erstellt Änderungsentwürfe,
• protokolliert, was er getan hat und warum.

Ergebnis: Schnellere Integrationen, portable Automatisierungen und weniger Anbieterabhängigkeit.

Von OpenRTB & Prebid zu AdCP – eine nützliche Analogie

• OpenRTB schuf eine gemeinsame Sprache für Auktionen.
• Prebid organisierte Nachfragesteuerung und Fairness im Page/App Runtime.
• AdCP strukturiert die operative Schleife: Definieren → Entdecken → Vergleichen → Aktivieren → Messen, sodass Agenten Aufgaben plattformübergreifend mit konsistenter Semantik ausführen können. Die fehlende Schicht, die aus einzelnen APIs ein Automatisierungsnetzwerk für Planung, Aktivierung und Analyse macht.

Agentische KI als „Währung“

In meiner DMEXCO Kolumne zu kontextbasierten Agenten habe ich argumentiert, dass „Context Agents“ zu dauerhaften Intelligenzprofilen werden, die planen und handeln, statt nur zu klassifizieren.

AdCP verwandelt diese Idee in eine handelbare Arbeitseinheit: Ein Agent kann Signale anfordern, Abwägungen begründen und Änderungen mit überprüfbaren Schritten ausrollen. Mit der zunehmenden Verbreitung von MCP und Googles Agent-to-Agent (A2A) ermöglichen MCP↔MCP und A2A-Interoperabilität die Portabilität dieser Einheiten über Stacks hinweg – eine handelbare Währung aus Aktionen statt nur Daten.

Ein „get_signals“-Aufruf liefert z. B. rangierte Optionen mit Empfehlungen; ein „activate“-Task sendet die Gewinner an DSPs/SSPs/CDPs und schreibt die Ergebnisse zurück in den Agentenspeicher – der manuelle Loop wird geschlossen.

Was dadurch möglich wird (Beispiele)

• Agentengesteuerte Clean-Room-Aktivierung:
  Der Agent fragt verfügbare Segmente ab (Reichweite, Aktualität, Preis), wählt die besten Zielgruppen, aktiviert sie in DV360 und postet die Begründung in Slack – identisch über alle Partner hinweg.
• Plattformübergreifende Governance by Design:
  Herkunft und Aktualität sind im Protokoll verankert, sodass Auditoren Entscheidungen wie „warum dieses Segment“ vergleichen können, ohne in anbieterabhängige Logfiles einsteigen zu müssen.
• Komponierbare Nachhaltigkeit:
  Emissions- oder Aufmerksamkeitsmetriken können als erstklassige Filter in die Signalentdeckung integriert und standardisiert werden. (AdCPs Metadatenstruktur ist genau dafür ausgelegt.)

Warum AdCP der strategische Schritt für ein agentisches Ökosystem ist

AdCP ist offen und MCP-nativ, was der allgemeinen Branchenrichtung entspricht: Große Anbieter und Cloud-Plattformen setzen zunehmend auf standardisierte Agenten-Schnittstellen, was Interoperabilität und Sicherheitsprüfungen beschleunigt. Das senkt die Kosten für Experimente und erhöht die Lebensdauer von Automatisierungen über Anbietergrenzen hinweg.

Governance: unabhängig und „repo-first“

Um mit Agentengeschwindigkeit zu arbeiten, braucht es eine unabhängige, neutrale Foundation – ähnlich wie Prebid.org – damit kein einzelnes Unternehmen den Standard kontrolliert.

Leitprinzipien:

• Neutrale Statuten & gewähltes Steering Committee aus Buy-, Sell- und Tech-Seite.
• „Repo-first“-Entwicklung: Spezifikation, Adapter & Referenzagenten in öffentlichen Repositories.
• Offene Konformitätstests für Selbstzertifizierung; keine Pay-to-Play-Zertifikate.
• Transparente Versionierung & Security Reviews über Working Groups.

Ziel: Hohe Geschwindigkeit ohne Vereinnahmung, breite Akzeptanz ohne Gatekeeper, und Vertrauen für Einkäufer & Prüfer durch offene, testgetriebene Kompatibilität.

AdCP: Fazit

OpenRTB hat das Bieten standardisiert. Prebid hat die Auswahl standardisiert. AdCP standardisiert den agentischen Workflow.

Wenn KI mehr als nur ein Dashboard-Copilot sein soll, sondern eine operative Währung zwischen Plattformen, dann ist AdCPs MCP-basierte Architektur und A2A-Kompatibilität der nächste logische Schritt. Je früher Marken mehr aktive Mediakontrolle, Transparenz und die Möglichkeit erhalten, Markenwerte, Sicherheitsrichtlinien und Definitionen systematisch über ihre Marketingstrategie hinweg zu übertragen, desto besser.

(Für tiefere Einblicke siehe meine DMEXCO Kolumne zu Context Agents – MCP ist das praktische Rückgrat, das diesen Agenten ermöglicht, über das gesamte Ökosystem zu handeln.)

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