Swivel хочет передать ИИ-агентам продажи CTV-рекламы — от планирования до управления доходами

В отличие от баннерной рекламы на сайтах, телевизионный рынок гораздо сильнее опирается на прямые отношения между продавцами и покупателями. Особенно сложно автоматизировать нестандартные размещения, которые отличаются от платформы к платформе. Именно эту проблему пытается решить Swivel.

Компанию основали предприниматели с опытом работы в телевизионной рекламе: бывший сотрудник FreeWheel Франс Вермёлен и сооснователи SpringServe Мэтт Дирборн, Рич Лин и Джозеф Хирш. Их цель — создать систему ИИ-агентов, которая возьмёт на себя весь цикл работы с рекламной кампанией, от планирования до итогового отчёта.

Вместо одного универсального помощника Swivel использует несколько агентов с разными задачами. Один управляет бюджетом, другой настраивает размещения, третий следит за тем, чтобы деньги расходовались равномерно. Отдельные агенты отвечают за цены, доходность рекламного инвентаря и отчётность.

Сначала Swivel занималась преимущественно оптимизацией уже запущенных кампаний. Теперь, по словам Хирша, компания всё активнее автоматизирует работу до начала закупок: медиапланирование, прогнозирование результатов и настройку правил для сделок с гарантированным размещением рекламы.

Но издатели пока не готовы полностью доверить ИИ продажи рекламы. Многие начинают с одного-двух агентов, «чтобы не нарушать привычный порядок работы», объясняет Хирш. Клиент сам решает, какие задачи передать алгоритмам, а какие оставить сотрудникам.

Особенно полезным такой подход может оказаться при продаже нестандартной CTV-рекламы. Например, объявление на главном экране Smart TV, реклама во время паузы или спонсорское размещение могут выглядеть и работать по-разному в зависимости от приложения, модели телевизора и способа покупки. Общих правил для всех площадок пока нет, поэтому организовать такие сделки через обычный programmatic сложно.

Рекламные платформы и отраслевые организации уже предлагают способы стандартизировать рекламу на главных экранах и во время паузы, но на их широкое внедрение потребуется время. Хирш считает, что ИИ-агенты способны автоматизировать продажи и без единых технических правил для каждого формата.

Другой пример — последовательный показ нескольких рекламных роликов в определённом порядке внутри программы. По словам Хирша, агент может организовать такое размещение, хотя обычные programmatic-механизмы для подобных задач не подходят.

Однако автоматизация может добавить рынку сложности. Если каждая платформа начнёт создавать собственных агентов, рекламодателям и издателям придётся разбираться в ещё большем количестве несовместимых решений.

Один из способов избежать этого — Ad Context Protocol (AdCP), набор стандартов для взаимодействия рекламных ИИ-агентов. В частности, спецификация adagents.json позволяет издателю указывать, каким агентам разрешено продавать его инвентарь. Принцип похож на sellers.json, который помогает участникам programmatic-рынка проверять продавцов рекламных размещений.

При этом единого подхода к агентной рекламе пока нет. AdCP развивается совместно с экосистемой Prebid, но отчасти конкурирует с инициативами IAB Tech Lab — AAMP и ARTF.

Сейчас Swivel, по словам Хирша, на 100% сосредоточена на CTV. В дальнейшем стартап собирается выйти на рынок рекламы на площадках ритейлеров. Хирш видит перспективу в сближении этого сегмента с телевизионной рекламой и приводит в пример Walmart, Vizio и Vibe.co. Впрочем, насколько быстро участники CTV-рынка начнут доверять ИИ-агентам полноценное управление рекламными сделками, пока неясно.