AI 重塑流媒体广告：从静态表格到智能体工作流

AI 正在成为流媒体广告技术（ad tech）中新的协调层，从交易执行、库存准备、受众理解到投放与测量，每个环节都在被重塑。Globant 媒体工程副总裁 Luciano Marcos Escudero 估计，目前出版商一侧约有 35%–40% 已经在使用 AI，行业正从静态电子表格式的媒体规划，迈向能实时响应信号、能跨直播、VOD、FAST 频道建模与预测的"活系统"。

行业现状：采用率分化明显

AI 在广告技术中的渗透并不均匀。FreeWheel 产品架构副总裁 Jeff Ellin 表示，买方在前期调研上比过去更积极，许多人已经选定自己偏好的 LLM，并准备好把数据接入其中。在与 18 家欧洲广电公司的接触中，不少买家当场表示"明天就可以开始"。与此同时，仍有出版商对 AI 保持怀疑，甚至对其能力与机会了解甚少——Ellin 总结说，"今年更多是一个学习之年，但 AI 终将真正驱动买卖发生。"

效率提升：AI 的第一波红利

IAB Tech Lab COO 与产品 EVP Shailley Singh 认为，AI 给广告生态带来的首批收益集中在效率层面：从品牌到代理公司，再到 ad tech 厂商与出版商，都在用 AI 重新定义对曝光的定价方式、谈判方式，以及对广告活动的管理与运营方式。

在这一过程中，行业正从基础机器学习向智能体工作流（agentic workflows）过渡。IAB Tech Lab 观察到 AI 主要在三个方向落地：

• 自主交易与执行：由 AI 智能体分别代表买方与卖方，动态谈判并执行广告交易。
• 效果与测量优化：用 AI 将上漏斗的曝光与下漏斗的转化关联起来，逐步摆脱脆弱的传统追踪像素。
• 内容与版权管理：LLM 与 AI 系统与出版商实时谈判，对其内容进行抓取、索引与变现。

AAMP：把 AI 协议接入现有广告标准

为推进上述方向，IAB Tech Lab 近期把所有 AI 相关标准统一在 AAMP（Agentic Advertising Management Protocols）框架之下。Singh 强调，AAMP 的思路不是推倒现有体系，而是在 OpenRTB、AdCOM、OpenDirect 等既有标准之上，叠加 Model Context Protocol（MCP）与 gRPC 等现代 AI 协议。这意味着 ad tech 公司可以在保留原有"管道"的前提下，让第三方 AI 系统用自然语言调用其 API。

自动化趋势：人类仍在环路中

FreeWheel 的 Ellin 指出，预测式 AI 在 ad tech 中并不新鲜，机器学习用于预测与投放早已存在；但近两年最大变化是行业对话的氛围——两年前媒体公司对在工作流里引入 AI 普遍抵触，如今对话顺畅得多。Globant 的 Escudero 也提到，目前还没识别出任何完全自动化的工作流，绝大多数流程虽然提速明显，但仍然保留人在环路（human-in-the-loop）。

外部数据也在印证这一方向：IBM 商业价值研究所估计，未来一年智能体 AI 支出将翻三倍；微软《2025 工作趋势指数》年度报告显示，46% 受访者已经在使用智能体来自动化某些工作流或流程。Ellin 预计，ad tech 厂商接下来会更多用 LLM 来发现、打包并向特定受众匹配库存，新一层 AI 基础设施将让出版商可以在此之上自行构建应用。

注：原文在结尾处被截断（"Ther…"），后续涉及资产元数据、TV AD insertion 等细节未能完整呈现。