AdCP und ARTF: Zwei Ebenen für Agentic Advertising

Künstliche Intelligenz verändert nicht nur, was digitale Werbung leisten kann, sondern zunehmend auch, wie das Advertising-Ökosystem organisiert ist. KI-Agenten sollen Kampagnen planen, Entscheidungen treffen, Optimierungen vornehmen und mit anderen Systemen interagieren können – möglichst automatisiert und in Echtzeit. Damit das funktioniert, braucht es allerdings mehr als leistungsfähige Modelle. Agenten müssen Informationen verstehen, miteinander kommunizieren und Entscheidungen dort treffen können, wo sie relevant werden.

Hier kommen zwei Ansätze ins Spiel: das Ad Context Protocol (AdCP) und das Agentic Real Time Framework (ARTF). Auf den ersten Blick beschäftigen sich beide mit derselben großen Frage: Wie wird Advertising „agentic“? Bei genauerem Hinsehen wird jedoch deutlich, dass sie an unterschiedlichen Stellen ansetzen.

AdCP: Die gemeinsame Sprache

Stellen wir uns das Advertising-Ökosystem als eine internationale Konferenz vor. Viele Teilnehmer sind im Raum, aber jeder spricht eine etwas andere Sprache. Der eine nennt etwas „Audience“, der nächste „Segment“, ein dritter hat dafür einen ganz anderen Begriff – und spätestens beim Versuch, einen gemeinsamen Plan zu erstellen, wird aus Kommunikation schnell Übersetzungsarbeit.

Das Ad Context Protocol setzt dort an. AdCP schafft einen standardisierten Rahmen dafür, wie Informationen innerhalb von Advertising-Workflows strukturiert und ausgetauscht werden. Es definiert gemeinsame Signale und Begriffe, die es unterschiedlichen Systemen und KI-Agenten ermöglichen sollen, Informationen konsistent zu interpretieren.

Das ist insbesondere für agentische Workflows relevant. Ein KI-Agent könnte beispielsweise Informationen für Media Planning verarbeiten, eine Kampagne über verschiedene Systeme hinweg koordinieren oder Optimierungen automatisieren. Dafür muss er nicht nur Daten bekommen. Er muss auch verstehen, was diese Daten bedeuten. AdCP kann man deshalb vereinfacht als eine Art gemeinsame Sprache für KI-Agenten im Advertising verstehen.

ARTF: Von der Sprache zur Handlung

ARTF stellt eine andere Frage: Was passiert, wenn der Agent nicht nur Informationen verstehen, sondern unmittelbar handeln soll? Hier setzt das Agentic Real Time Framework an. Bei einer klassischen RTB-Auktion laufen Entscheidungsprozesse häufig über mehrere Systeme. Informationen werden abgefragt, verarbeitet und anschließend wieder zurück in den Transaktionsprozess gegeben. Das funktioniert, aber jede zusätzliche Systemgrenze kann zusätzliche Latenz und Infrastrukturaufwand bedeuten.

ARTF verfolgt deshalb einen anderen Ansatz: Entscheidungslogik und Modelle sollen näher an die Auktion gebracht werden. Technisch wird dies durch containerisierte Ausführung ermöglicht. Teilnehmer können portable Logik direkt innerhalb der Auktionsinfrastruktur bereitstellen und ausführen. Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung können dadurch in Echtzeit innerhalb der Transaktionsumgebung stattfinden.

Das ist ein bisschen so, als würde man den Ingenieur nicht jedes Mal aus einem anderen Gebäude anrufen, wenn eine Maschine eine Entscheidung treffen muss, sondern ihn direkt neben die Maschine setzen. Das Ziel: weniger Umwege, geringere Latenz und die Möglichkeit, komplexere oder reaktionsschnellere Entscheidungslogik unmittelbar im Auktionsumfeld auszuführen. ARTF baut dabei auf OpenRTB auf und erweitert es über standardisierte Protokolle. Damit soll die Ausführung portabler Logik über unterschiedliche Teilnehmer und Plattformen hinweg interoperabel werden.

Zwei Bausteine, zwei Fragen

Der Unterschied zwischen den beiden Ansätzen lässt sich deshalb auf eine ziemlich einfache Formel bringen: AdCP beantwortet eher die Frage: Was verstehen wir unter diesen Informationen und wie tauschen wir sie aus? ARTF beantwortet eher die Frage: Wo und wie können wir mit diesen Informationen eine Entscheidung treffen? Oder etwas bildhafter: AdCP liefert die gemeinsame Sprache. ARTF bringt den Dolmetscher direkt an den Verhandlungstisch.

Das macht auch deutlich, warum beide Ansätze nicht zwangsläufig als Alternativen betrachtet werden müssen. Sie adressieren unterschiedliche Ebenen eines zunehmend agentischen Advertising-Ökosystems. AdCP kann dafür sorgen, dass Agenten Informationen über Plattform- und Systemgrenzen hinweg verstehen und Workflows koordinieren können. ARTF beschäftigt sich mit der technischen Ausführung von Entscheidungslogik innerhalb der Auktion.

Der nächste Schritt für agentisches Advertising

Die Entwicklung hin zu agentischem Advertising bedeutet damit mehr, als einfach „mehr KI“ in bestehende Systeme zu integrieren. Sie verändert zunehmend die Architektur dahinter. Agenten müssen Informationen verstehen. Sie müssen mit anderen Systemen kommunizieren. Und sie müssen Entscheidungen treffen können – idealerweise dort, wo diese Entscheidungen unmittelbar relevant sind.

AdCP und ARTF nähern sich dieser Herausforderung aus unterschiedlichen Richtungen. Das eine schafft stärker die gemeinsame Informations- und Kommunikationsschicht, das andere die Ausführungsschicht innerhalb der RTB-Umgebung. Und genau darin liegt die interessante Entwicklung: Die Frage ist nicht mehr nur, wie intelligent ein einzelnes KI-Modell ist. Entscheidend wird zunehmend, wie gut Agenten miteinander sprechen. Und wie schnell sie aus diesem Gespräch eine Handlung machen können.

Denn im Advertising gilt letztlich dasselbe wie anderswo: Ein brillanter Plan ist schön. Noch interessanter wird es, wenn jemand ihn auch umsetzen kann.