27 июля 2026 г. · AdExchanger
Buyer Direct от Google против агентских adtech-схем
Вадим Барсов · Head of Growth / Head of Product · barsov-growth.ru
Источник: AdExchanger
Контекст
Прямые сделки (direct deals) остаются одним из главных источников дохода для крупных издателей. Это тот сегмент рекламы, где ещё много ручной работы: поиск подходящего инвентаря, переписка, согласование условий, сверка результатов по итогам кампании. Именно поэтому вокруг него сейчас крутится вся хайп-волна про «агентские» рекламные технологии — ИИ-агентов, которые якобы могут автоматизировать этот процесс от начала до конца.
Логика простая и на первый взгляд убедительная. Агент способен просматривать инвентарь издателей на порядок быстрее человека. Агент не устаёт, не имеет эмоций и личных предпочтений — а значит, теоретически ведёт переговоры жёстче и рациональнее. И огромный объём рутины — заведение сделки, фиксация переписки, реконсиляция — выглядит как идеальный кандидат на делегирование ИИ.
Автор материала в AdExchanger ставит под сомнение именно эту красивую картинку. И делает это с той стороны, о которой в презентациях про «агентную рекламу» обычно молчат.
Что произошло
Основной тезис: агенты — эффективные игроки на изначально неэффективном поле. Даже если сам агент работает безупречно, он всё равно упирается в то, что доступность инвентаря издателей фрагментирована и разрознена. Нет единого «чистого» источника данных, к которому можно подключиться и торговать.
Чтобы агентская схема вообще заработала, нужна прослойка абстракции: система, которая через API или MCP подключается к GAM (Google Ad Manager) и другим платформам, умеет читать почту и чаты людей, фиксировать всю переписку, а потом сводить итоги кампании. Автор с иронией отмечает, что «копаться в API от GAM» — это отдельное удовольствие, и намекает, что интеграционный слой окажется куда более хрупким, чем сам ИИ.
Дальше — ключевая проблема. Между тем, как издатели описывают инвентарь, и тем, как о нём говорят люди в переписке, остаются несостыковки. Это порождает фальстарты и ошибки перевода при переносе данных между платформами. И вот здесь агент бессилен: он не может починить ненадёжные интеграции и нестабильные API-вызовы. Он лишь быстрее прогоняет мусор через сломанный конвейер.
Отсюда неожиданный вывод названия статьи: Google Buyer Direct — прямой канал закупки внутри экосистемы Google — может обыграть все эти агентские стартапы на их же поле. Не потому что у Google лучше ИИ, а потому что у него уже есть контроль над инфраструктурой, единым инвентарём и данными. Тот, кто владеет стандартизированной трубой, не нуждается в героическом агенте, чтобы её латать.
Почему это важно
Это отличная иллюстрация фундаментального принципа, который часто теряется в разговорах про генеративный ИИ и ai-агентов: автоматизация не создаёт порядок там, где его нет. Она масштабирует то, что уже есть — включая хаос.
В adtech (да и в любой продуктовой аналитике) узкое место почти никогда не находится в «интеллекте». Оно в данных и интеграциях. Если у вас разъезжаются справочники инвентаря, разные системы называют одну сущность по-разному, а API отдаёт то таймаут, то неполный ответ — ИИ-агент не спасёт. Он лишь красиво отрапортует о работе, которую по факту невозможно выполнить корректно.
Отсюда стратегический сдвиг ценности. В агентной экономике выигрывает не тот, у кого самый умный агент, а тот, кто контролирует чистый, стандартизированный слой данных и надёжные интеграции. Именно поэтому вертикально интегрированный игрок вроде Google оказывается в выигрышной позиции: агентам конкурентов приходится строить прослойку абстракции над чужой фрагментированной инфраструктурой, а у Google эта инфраструктура своя.
Для экономики ИИ в целом это отрезвляющий сигнал. Мы переоцениваем стоимость модели и недооцениваем стоимость «водопровода» — интеграционного и дата-слоя, на котором модель работает. Реальная маржа и защищённость бизнеса лежат в контроле над данными, а не в доступе к очередному агенту.
Как это читать из РФ
Прямой перенос кейса Google к нам ограничен: экосистема закупки рекламы в РФ устроена иначе, свои крупные площадки и рекламные платформы, свои правила. Но структурный урок универсален и применим к любому проекту, который сейчас планирует «внедрить ИИ-агентов».
Первое. Прежде чем строить агентов поверх процесса, честно оцените состояние своего дата-слоя. Единые справочники, консистентные идентификаторы, качество и стабильность интеграций между CRM, рекламными кабинетами, аналитикой. Если здесь бардак — агент его не уберёт, а замаскирует и ускорит.
Второе. Владение инфраструктурой становится конкурентным преимуществом. В РФ, где рынок концентрируется вокруг нескольких крупных экосистем, независимым игрокам стоит думать не о том, как обогнать большого игрока в качестве ИИ, а о том, как не оказаться в полной зависимости от его «трубы». Собственный чистый слой первичных данных (first-party) и прозрачные интеграции — это не гигиена, а актив.
Третье. Про переговоры и переписку. Идея «агент фиксирует всю коммуникацию и сводит итоги» упирается в тот факт, что деловое общение часто идёт в разрозненных каналах — почта, мессенджеры, звонки. Прежде чем мечтать об автоматической реконсиляции, наведите порядок в том, где вообще фиксируются договорённости. Это скучная организационная работа, но именно она определяет, взлетит ли автоматизация.
Четвёртое, про инвестиции. Если вы оцениваете adtech/martech-решение с приставкой «агентное», задавайте вопрос не про модель, а про интеграционный слой: с какими системами он реально работает, насколько устойчивы вызовы, что происходит при неполных данных. Демо всегда красивое. Ломается всё на нестабильных API.
Что взять в работу
- Проведите аудит дата-слоя и интеграций до, а не после запуска ИИ-агентов — узкое место почти всегда там.
- Оцените, где у вас единые справочники и идентификаторы, а где системы «говорят на разных языках». Именно эти стыки ломают автоматизацию.
- Рассматривайте контроль над собственными первичными данными как стратегический актив, снижающий зависимость от крупных экосистем.
- При выборе агентных решений тестируйте их на реальных, «грязных» данных и нестабильных интеграциях, а не на идеальном демо.
- Наведите порядок в фиксации договорённостей и коммуникации — без этого автоматическая сверка кампаний остаётся фантазией.
Читайте также
Смежные материалы на сайте:
- Как агентства перестраиваются под эпоху ИИ: разбор для РФ — ADWEEK описывает переход рекламных агентств в «эру интеллекта»: ИИ пока увеличивает эффективность, но меняет с…
- Google ослабляет контроль в Performance Max: давление ИИ-рекламы — Google без шума добавил рычаги управления в Performance Max. Разбираем причины, роль ИИ-рекламы и что это знач…
- Reddit и данные для ИИ: конфликт с рекламным бизнесом — Reddit продаёт свои данные OpenAI и Google для обучения моделей — и одновременно строит на них рекламные проду…