广告AI Agent：无标准，必“胡说八道”酿大祸！

数字广告的未来，正以一种前所未有的速度向我们走来。当前，我们正站在一个激动人心的行业变革前沿，智能代理（Agentic AI）技术正以其强大的能力，重塑着从媒体内容发现、规划到购买和衡量在内的每一个环节。然而，这场深刻的变革并非一蹴而就，它需要我们共同努力，以一种更智慧、更高效的方式去推动。

智能代理AI要真正发挥其价值，离不开一套完善的数据模型和行业标准。这些规范框架，就好比是为AI提供了一份详尽的“操作指南”和“语境参考”。有了它们，智能代理才能被准确训练，从而精准理解我们用自然语言提出的复杂指令，并以可重复的、高精度的方式执行任务。

一些新兴的代理协议，曾提出要推倒重来，构建一套全新的基础设施。但经验告诉我们，这种另起炉灶的做法，往往是通向变革最缓慢、最痛苦的道路。试想，如果每一次技术升级，我们都要完全抛弃过去积累的经验和成果，那创新又从何谈起？

为什么不抛弃现有规范？

目前行业中涌现出了一些促进AI代理之间沟通的开放标准，比如模型上下文协议（MCP）和代理间通信（A2A）协议。这些标准的核心，都是围绕着“数据模型”来构建的。它们所依赖的规范，构成了代理间自动化协商和协作的共享基础。没有这些规范，代理之间进行程序化交易和智能协商，几乎是不可能完成的任务。

面对如何构建代理间通信的底层协议，行业摆在面前的，其实有两条清晰的路径：

其一，是盲目地发明一套全新的数据模型和协议，寄希望于每一个行业参与者都能不假思索、毫无争议地全盘接受。纵观历史，这种一厢情愿的做法，成功案例寥寥无几。即便我们心怀侥幸，这条路也注定充满不确定性。

其二，则是巧妙地利用现有已得到广泛认可和应用的行业标准、规范及其相关的分类体系，例如国际互动广告局技术实验室（IAB Tech Lab）推出的OpenDirect、AdCOM、OpenRTB等成熟规范。新媒网跨境认为，虽然每种选择都有其考量，但哪条路能更快、更安全、更可预测地实现全行业互操作性，答案不言而喻。

无标准，便无价值

为了避免智能代理AI重蹈过去程序化广告发展中曾遭遇的困境，我们必须赋予它清理现有生态系统不足的能力。

在典型的广告投放流程中，信息流失的现象屡见不鲜。例如，媒介策划人员脑海中的广告创意与需求，往往难以完美匹配DSP（需求方平台）中那些固定的投放选项；媒体发布方内容固有的细微之处，在标准化库存供应中常常被过度简化；而广告效果分析的洞察，又常常因为反馈滞后，导致无法及时指导后续的投放优化。这些信息碎片化和流失，是当前广告业效率提升的巨大障碍。

而这，正是AI系统展现其真正价值的地方——它能够跨越复杂系统进行推理和分析。智能代理AI能够将这些支离破碎、信息流失严重的流程，转变为清晰、互联互通且可解释的工作流。一个深度理解媒体库存、受众分类体系和内容语境的智能代理，能够以远超人类的精度，将广告主的意图与媒体机遇进行匹配。这是因为自然语言交互能够捕捉到下拉菜单无法体现的细微差别。AI甚至能够发现品牌客户群体与媒体受众构成之间，那些人类需要数周时间才能挖掘出的深层关联。但所有这些价值创造，都完全依赖于精确且确定性的行业标准。

输入不精准，输出则混乱

如果AI系统缺乏确定性的基础支撑，将会发生什么？它们会“胡编乱造”，产生大量不实信息。当智能代理需要在多个系统之间协调复杂的工作流时，这种“胡说八道”的现象会呈指数级加剧，模糊性最终会演变为一场灾难。受众定位可能变得毫无逻辑，广告投放位置可能被错误描述，内容分类可能出现偏差，甚至印象目标和预算之间也可能发生混淆。如果想为大规模欺诈打开方便之门，这无疑是最“完美”的方式。我们无法信任那些没有共享定义、透明接口和可强制执行的治理机制的智能代理系统，因为它们缺乏信任和问责的基础。

简而言之，标准就是一切。当一个智能代理宣称“在新闻网站上投放25-54岁对烹饪感兴趣的成年人、有自动播放且静音的视频广告展示”，这句话中的每一个词汇，都必须能够解析为行业内普遍认同的特定定义。值得庆幸的是，这句话中的每一个术语，都已经是行业内有明确定义的标准。如果你仍然认为从零开始是更快地从智能代理中获取价值的方式，或许你才是那个“胡编乱想”的人。

创新的加速度

这并非是固守旧有模式，而是关乎抓住机遇的速度。利用现有的行业标准，意味着我们能够快速利用通过数十亿次交易提炼出的行业“压缩知识”。比如，AdCOM标准就提供了规范的领域对象定义：什么是展示位？什么是视频广告展示？设备或用户的属性又有哪些？这些都是行业长期实践形成的共识。

OpenRTB（实时竞价）标准，则凭借其经过实战检验的语义，高效处理着每天海量的实时竞价流程。

OpenDirect标准，则专门管理着直接媒体购买中的程序化保量工作流，确保广告主和媒体间的交易顺畅高效。

而广告管理API（Ad Management API）则标准化了买方与卖方之间的创意提交和审批工作流，大大提升了协作效率。

交易API（Deals API）则标准化了交易ID元数据的同步，确保了交易信息的准确传递。

至关重要的是，所有这些标准都共享着大致相同的底层对象模型。这意味着“视频广告展示”无论是在执行实时竞价时，还是在设置程序化保量交易时，都具有相同的含义。这种语义上的一致性，正是智能代理系统所急需的。国际互动广告局技术实验室（IAB Tech Lab）的智能代理路线图是分阶段实施的，从基础能力建设开始，逐步扩展，以期在行业中建立对智能代理工作流的信任。我们正从最有经济价值的领域着手：帮助代理商和广告主更高效地发现媒体库存。随着信任的建立，我们将逐步扩展到更多半自主的工作流。新媒网跨境获悉，每一个步骤，都将建立在那些对我们所能信任的智能代理系统至关重要的确定性标准之上。

在IAB技术实验室，我们的目标与您一样：我们希望智能代理AI能快速落地生根。我们将协助行业构建互操作、符合标准的智能代理，让它们能够协同工作。因为一个碎片化的生态系统，对任何一方都没有好处。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/ad-ai-no-standards-hallucinations-chaos.html