AdExchanger разбирает реалистичную экономику «агентного ИИ» в рекламе и роль протоколов Model Context Protocol (MCP) и его отраслевого варианта Ad Context Protocol (AdCP). Ключевой тезис: использовать ИИ-агентов стоит там, где вычислительные издержки малы относительно создаваемой ценности, а не «повсюду» ради моды.

• Жизнеспособно уже сегодня: настройка кампаний, операционная оптимизация, отчётность и мониторинг аномалий, стратегические рекомендации на агрегированных данных — десятки/сотни LLM-вызовов на кампанию дают минимальную долю накладных при экономии человеко-часов.
• Пока экономически тяжело: глубокий анализ контента на уровне каждой выдачи/импрессии и real-time оптимизация на уровне показа — при тарифе ~$1 за млн токенов разбор ~500 слов даёт ≈$0,65 к eCPM, что быстро «съедает» маржу при масштабировании.
• Волатильность входов: цены на токены и качество моделей меняются ежемесячно; архитектура должна позволять расширять случаи применения по мере улучшения экономики.

Вывод: MCP/AdCP — не «серебряная пуля», а мост к практичной автоматизации сейчас, с дисциплиной в выборе сценариев и гибкостью на будущее.