В условиях омниканального рынка управление рекламой становится слишком сложным для ручного подхода, и всё больше издателей внедряют AI-решения для максимизации монетизации инвентаря. AI способен анализировать данные и принимать решения быстрее и масштабнее человека, автоматизируя задачи, выявляя проблемы с инвентарём и предлагая оптимизации в реальном времени.

Тем не менее, более двух третей паблишеров сталкиваются с трудностями внедрения и поддержки AI-инструментов, что обусловлено сложностью разных каналов и бизнес-моделей. Для стримеров приоритет — автоматизация pre-roll на основе поведения пользователей, для новостников — прогнозирование трафика и динамическая вставка контекстных баннеров по смыслу статей.

Несмотря на сложности, 83% паблишеров рассчитывают внедрить AI на всех этапах медиапроцессов к 2027 году (по данным IAB). Основные препятствия — сложные процессы и низкая продуктивность ad ops-команд: много времени уходит на отчёты, блокировки и аналитику вручную. AI-платформы должны не только создавать новые решения, но и строить их в тесном партнёрстве с издателями, интегрируя AI как базовую часть рабочих процессов.

Новое поколение решений — agentic AI, где автономные агенты берут на себя отдельные участки монетизации (ценообразование, подбор креативов, таргетинг) и работают синхронно для достижения общих KPI. Такой подход позволяет автоматизировать рутинные задачи, выявлять проблемы заранее и сокращать издержки, делая AI фундаментом современной монетизации.