Der Agent sitzt beim Controller

Warum ich glaube, dass neue Agenten DSPs und SSPs ersetzen werden, und wer sie dazu zwingt

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Texttyp

Fachbeitrag/Meinungsartikel

Besprochenes Werk / Thema

Transformation von Programmatic Advertising durch Agenten und deren Auswirkungen auf DSPs/SSPs

Zentrales Argument

Agenten werden DSPs/SSPs ersetzen, weil CFOs Transparenz im Mediaeinkauf erzwingen und Agenten auf Kundenseite Kontrolle bieten

Kernthese

Agenten gehören dem Kunden, nicht der Plattform, um echte Transparenz statt optimierter Black Boxes zu schaffen

Relevante Konzepte

Agentic BuyingDSPSSPProgrammatic AdvertisingTransparenz

Empfohlen für

Adtech-Profis, Marketing-Manager, CFOs, Publisher

Einordnung durch den Autor

Fachbeitrag zu Zukunft der Programmatic-Werbetechnologie

Verweise im Text

Ad Context Protocol (AdCP)AAMPISBA/PwC-Studie 2020

Entitäten

Person: Jens DepenauPerson: Michael LewisUnternehmen: Scope3Unternehmen: YahooUnternehmen: PubMaticKonzept: Flash Boys

Bilder

1 KI-generiertes Bild (Google C2PA Core Generator Library). Die Herkunft steht jeweils am Bild.

Freitagmittag, das Handy in der Hand, der LinkedIn-Feed läuft durch. Jens Depenau fragt in der zweiten Ausgabe seines «Digital 6th Sense», wie Programmatic im Jahr 2030 aussehen wird. Vier Szenarien stehen zur Wahl: Die DSPs und SSPs bauen die Agenten in ihre Systeme ein. Neue Agenten ersetzen DSPs und SSPs. Ein hybrides Modell, in dem Agenten planen und die Plattformen weiter ausliefern. Oder der Status quo setzt sich durch, Agentic Buying bleibt eine Nische.

Ich tippe auf das zweite Szenario. Das Ergebnis, das mir danach angezeigt wird, ist aufschlussreich. Integration und Koexistenz liegen gleichauf vorne, die Ablösung deutlich dahinter. Und der Status quo steht bei null Prozent. Niemand glaubt, dass alles so bleibt, wie es ist. Aber die Mehrheit glaubt offenbar, dass die bestehenden Plattformen den Wandel einfach in sich aufnehmen werden.

Das ist eine bequeme Annahme. Sie ist die einzige Antwort, mit der alle Beteiligten ihr Geschäftsmodell behalten.

Was technisch gerade passiert

Die Standards, die Jens in seinem Post nennt, gibt es tatsächlich, und sie entwickeln sich schneller, als man es von dieser Branche gewohnt ist. Im Oktober 2025 hat ein Konsortium um Scope3, Yahoo, PubMatic, Optable, Swivel und Triton Digital das Ad Context Protocol vorgestellt, kurz AdCP. Es setzt auf dem Model Context Protocol und dem Agent-to-Agent-Protokoll auf und beschreibt, wie Buyer-Agenten und Seller-Agenten einander finden, Konditionen verhandeln und Buchungen abschließen. Publisher hinterlegen die Agenten, die ihr Inventar verkaufen dürfen, in einer eigenen Datei, ganz ähnlich wie bei ads.txt.

Das IAB Tech Lab hat seine eigenen Arbeiten im Februar 2026 unter dem Dach AAMP gebündelt, den Agentic Advertising Management Protocols. Im Sommer folgte Version 2.3 mit Buyer-Agent, Preisleitplanken und Anbindung an große Cloud-Plattformen. Und hier stutze ich. Denn das Tech Lab sagt ausdrücklich, dass es OpenRTB, AdCOM und OpenDirect nicht ersetzen, sondern «agentifizieren» will. Der Standardisierungsweg des IAB ist damit ziemlich genau Szenario eins: Die alte Infrastruktur bekommt eine Agentenschicht obendrauf.

Wer nur auf die Spezifikationen schaut, müsste also eher für Integration stimmen. Ich glaube trotzdem, dass das die falsche Brille ist. Die Frage, wer 2030 Medien einkauft, wird nicht in den Protokollen entschieden, sondern im Controlling.

Das Problem heißt nicht Technik, sondern Vertrauen

Wer lange genug im Programmatic-Geschäft gearbeitet hat, kennt das Gefühl, eine Kampagnenabrechnung in der Hand zu halten und nicht genau sagen zu können, was eigentlich gekauft wurde. Die Lieferkette zwischen Werbetreibendem und Publisher ist über Jahre gewachsen, Schicht um Schicht: Agentur-Tradingdesk, DSP, Datenanbieter, Verifizierung, Exchange, SSP. Jede dieser Stationen hat ihre Gebühr und ihre eigene Logik. Die große Studie, die ISBA und PwC 2020 in Großbritannien durchgeführt haben, fand eine Lücke, die sich keinem Akteur zuordnen ließ. Rund ein Siebtel des Budgets war schlicht nicht nachvollziehbar.

Ich habe das Bild schon öfter bemüht, aber es stimmt immer noch: Programmatic Advertising funktioniert in Teilen wie der Hochfrequenzhandel, den Michael Lewis in «Flash Boys» beschrieben hat. Die Intransparenz ist dort kein Betriebsunfall. Sie ist Teil des Geschäftsmodells. Wer zwischen Käufer und Verkäufer sitzt und als Einziger beide Seiten sieht, verdient an genau diesem Informationsvorsprung.

Lange haben die Kunden das hingenommen, weil die Alternative fehlte. Das ändert sich gerade. Nicht, weil die Marketingabteilungen plötzlich Adtech verstehen wollen, sondern weil die Finanzabteilungen genauer hinschauen. Mediabudgets sind in vielen Unternehmen einer der größten frei steuerbaren Kostenblöcke. Ein CFO, der in der Beschaffung jeden Lieferanten prüfen lässt, wird auf Dauer nicht akzeptieren, dass ausgerechnet beim digitalen Mediaeinkauf eine Zeile namens «Technology Fees» unkommentiert durchläuft.

Der Agent auf der richtigen Seite des Tisches

Genau hier liegt für mich der Kern. Ein Agent ist nicht deshalb interessant, weil er schneller bucht als ein Mensch. Er ist interessant, weil er kontinuierlich prüfen kann. Ein Agent auf Kundenseite kann die Planung übernehmen, den Einkauf, das laufende Kampagnenmanagement und am Ende das Controlling, und zwar als durchgehende Kette und nicht als Abfolge von Übergaben zwischen Abteilungen und Dienstleistern. Er überwacht jede Kampagne, gleicht jede Auslieferung gegen die Buchung ab und kann jederzeit sagen, welcher Anteil des Budgets bei welchem Publisher gelandet ist.

Das funktioniert nur, wenn der Agent dem Kunden gehört. Ein Agent, der in die DSP integriert ist, arbeitet für die DSP. Er wird freundlicher antworten als die alte Oberfläche, er wird Reports in ganzen Sätzen formulieren. Aber er bleibt Teil desselben Systems, dessen Margen er nicht infrage stellen wird. Szenario eins bedeutet am Ende, dass dieselbe Black Box jetzt sprechen kann.

Wenn dagegen ein Buyer-Agent des Kunden über ein offenes Protokoll direkt mit dem Seller-Agent des Publishers verhandelt, wird die Frage unausweichlich, wofür die Zwischenstationen noch gebraucht werden. Natürlich muss eine Anzeige weiterhin technisch ausgeliefert werden, irgendwo laufen Adserver, irgendwo werden Millisekunden gezählt. Aber Auslieferung ist Infrastruktur. Die DSP als Ort, an dem Einkaufsentscheidungen getroffen und Margen erzielt werden, ist etwas anderes. Und genau diese Rolle halte ich für ersetzbar.

Die Daten entscheiden, nicht das Modell

Ein Punkt kommt mir in der Debatte über Agentic Buying viel zu kurz: die Frage, womit diese Agenten eigentlich arbeiten. Ein Agent ist nur so gut wie sein Wissen über die Welt, in der er handelt. Und das Wissen, das in der Programmatic-Welt herumliegt, ist kontaminiert.

Historische Kampagnendaten enthalten Jahre an Ad Fraud. Bot-Traffic, der als Reichweite gezählt wurde. Made-for-Advertising-Seiten, deren Klickraten so gut aussahen, dass Optimierungsalgorithmen immer mehr Budget dorthin geschoben haben. Inventar, das über Umwege verkauft wurde, bis niemand mehr wusste, wo es herkam. Wer einen Agenten mit diesen Altdaten füttert, bringt ihm vor allem bei, Betrug besonders effizient einzukaufen. Ein Agent, der aus vergifteten Daten lernt, ist kein Kontrolleur, sondern ein sehr fleißiger Komplize.

Deshalb glaube ich an Agenten, die auf eigener RAG-Basis des Kunden arbeiten. Eine Wissensbasis aus verifizierten Ergebnissen, eigenen Verträgen, geprüften Publishern und tatsächlich gemessenen Geschäftseffekten. Ohne die fraudbelasteten Altkampagnen, die sich jahrelang in den Systemen der Händler angesammelt haben. Das ist mühsamer, als ein fertiges Modell der Plattform zu übernehmen. Aber es ist der einzige Weg, auf dem Automatisierung zu mehr Kontrolle führt statt zu schnellerem Kontrollverlust.

Vom Report zum Wissensgraphen

Eine Wissensbasis allein schafft allerdings noch keine Transparenz. Sie macht den Agenten klüger, aber nicht den Menschen, der ihm über die Schulter schauen soll. Dafür braucht es eine zweite Schicht, und die halte ich für den eigentlich neuen Teil: den Wissensgraphen.

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Das klassische Kampagnenreporting ist eine Tabelle. Zeilen mit Platzierungen, Spalten mit Impressions, Klicks und Kosten, sortierbar, exportierbar, nahezu unlesbar. Was die Tabelle nicht zeigt, sind Beziehungen. Sie verrät nicht, dass drei scheinbar unabhängige Nachrichtenseiten demselben Betreiber gehören. Sie verrät nicht, dass ein Teil des Inventars über zwei Reseller gelaufen ist, bevor es überhaupt bei der SSP ankam. Und sie verrät erst recht nicht, dass eine Plattform, über die eingekauft wurde, zur selben Holding gehört wie die Agentur, die den Einkauf empfohlen hat.

Ein Wissensgraph denkt nicht in Zeilen, sondern in Knoten und Kanten. Jeder Werbetreibende, jede Agentur, jede Holding, jede DSP, jede SSP, jeder Publisher, jede einzelne Domain ist ein Knoten. Die Kanten beschreiben, was zwischen ihnen passiert: Budget fließt von hier nach dort, diese Domain gehört zu jenem Verlag, dieser Seller ist für jene Seite autorisiert, diese Plattform ist eine Tochter dieser Holding. Die Daten dafür liegen größtenteils offen herum, sie wurden nur nie zusammengeführt. In den ads.txt-Dateien der Publisher, in den sellers.json-Dateien der SSPs, in den Lieferketten-Angaben, die jede Gebotsanfrage mitschicken kann, unter AdCP künftig auch in den Agentenverzeichnissen der Publisher. Dazu kommen Handelsregister und Beteiligungsstrukturen. Und die eigenen Buchungsdaten des Kunden, die sagen, welcher Betrag tatsächlich wohin gegangen ist.

Legt man das übereinander, entsteht ein Bild, das es so bisher nicht gab. Man sieht das Budget nicht mehr als Summe, sondern als Strom, der sich verzweigt, an Knotenpunkten dünner wird und an Stellen ankommt, an denen man es nie vermutet hätte. Man sieht Cluster von Seiten, die alle zum selben Betreiber gehören und alle verdächtig gute Klickraten haben. Man sieht, wie viele Stationen zwischen dem eigenen Euro und dem Publisher lagen und an welcher davon jeweils etwas hängen geblieben ist. Und man sieht Interessenkonflikte, die in keinem Agenturvertrag stehen, aber in der Struktur der Beteiligungen offen zutage liegen.

Ich arbeite auf meinem eigenen Blog schon länger mit einem Wissensgraphen, der zeigt, wie Texte, Themen und Personen miteinander verbunden sind. Der Effekt ist jedes Mal derselbe: Zusammenhänge, die man in einer Liste nie bemerken würde, springen einen in der Visualisierung förmlich an. Übertragen auf ein Mediabudget heißt das, dass eine Controllerin nicht mehr lernen muss, wie OpenRTB funktioniert, um zu verstehen, wo ihr Geld geblieben ist. Sie muss nur hinschauen.

Für den Agenten auf Kundenseite ist der Graph mehr als eine hübsche Oberfläche. Er ist sein Gedächtnis und sein Prüfraster zugleich. Bevor er bucht, kann er fragen, welche Eigentümerstruktur hinter einem Angebot steht. Während die Kampagne läuft, kann er erkennen, wenn Budget in einen Cluster abwandert, der in der Vergangenheit durch Fraud aufgefallen ist. Und hinterher kann er nicht nur berichten, was passiert ist, sondern zeigen, über welchen Weg. Genau darin liegt der Unterschied zu einem Agenten, der in eine DSP eingebaut ist. Der hätte an einem solchen Graphen wenig Interesse, denn er würde vor allem eines sichtbar machen: die DSP selbst.

Wo meine These wackelt

Ich will nicht so tun, als wäre die Sache ausgemacht. Etablierte Verträge sind zäh, Rahmenvereinbarungen zwischen Holdings und Plattformen laufen über Jahre, und die Echtzeit-Infrastruktur verschwindet nicht über Nacht. Das IAB baut bewusst auf dem Bestehenden auf, und die großen Plattformen haben jedes Interesse daran, dass Agenten bei ihnen andocken und nicht an ihnen vorbei.

Das größere Risiko liegt aber woanders. Agenten können selbst zur Black Box werden. Wenn der Kunde seinen Agenten nicht selbst kontrolliert, sondern ihn als Dienstleistung bei einem neuen Anbieter einkauft, ist nichts gewonnen. Dann sitzt eben ein neuer Zwischenhändler auf dem alten Platz, und Szenario zwei ist nur Szenario eins mit neuem Logo. Auch der Wissensgraph ist nur so ehrlich wie seine Quellen. Beteiligungsverhältnisse sind oft verschachtelt, sellers.json-Einträge lückenhaft, und wer einen Graphen pflegt, entscheidet mit, was darin sichtbar wird und was nicht. Die Ablösung, an die ich glaube, setzt voraus, dass Protokolle offen bleiben, dass jede Entscheidung des Agenten protokolliert und nachprüfbar ist und dass die Datenbasis beim Kunden liegt.

Das ist eine anspruchsvolle Bedingung. Aber ich glaube, dass der Druck dafür diesmal nicht aus der Adtech kommt, wo man Veränderung gern als Feature-Update verkauft. Er kommt aus der Finanzabteilung. Und die hat in der Regel den längeren Atem.

Irgendwo sitzt in diesem Moment eine Controllerin vor einer Tabelle mit einer Zeile, die «Technology Fees» heißt. Sie hat sie jahrelang durchgewinkt. 2030 klickt sie auf diese Zeile, und die Tabelle faltet sich auf zu einem Netz aus Holdings, Plattformen und Domains, in dem ihr Budget als dünner werdende Linie bis zum letzten Publisher läuft. An einer Stelle verzweigt sich die Linie dorthin, wo die Agentur selbst sitzt.

Häufige Fragen zum Artikel

Was ist das Ad Context Protocol und wofür wird es verwendet?

Das Ad Context Protocol (AdCP) wurde im Oktober 2025 von einem Konsortium um Scope3, Yahoo, PubMatic und anderen vorgestellt. Es beschreibt, wie Buyer-Agenten und Seller-Agenten einander finden, Konditionen verhandeln und Buchungen abschließen, basierend auf dem Model Context Protocol und dem Agent-to-Agent-Protokoll.

Warum ist Transparenz bei der Kampagnenabrechnung ein Problem in der Programmatic-Advertising-Branche?

Die Lieferkette zwischen Werbetreibendem und Publisher umfasst viele Zwischenstationen (Agentur-Tradingdesk, DSP, Datenanbieter, Exchange, SSP), von denen jede ihre Gebühr und eigene Logik hat. Eine ISBA- und PwC-Studie von 2020 fand heraus, dass etwa ein Siebtel des Budgets nicht nachvollziehbar war, weil die Intransparenz Teil des Geschäftsmodells ist.

Wie unterscheidet sich ein kundengebundener Agent von einem in der DSP integrierten Agent?

Ein Agent, der dem Kunden gehört, kann Planung, Einkauf, Kampagnenmanagement und Controlling als durchgehende Kette durchführen und jede Auslieferung überprüfen. Ein in der DSP integrierter Agent bleibt dagegen Teil desselben Systems und wird die Margen der DSP nicht infrage stellen.

Was bedeutet RAG-Basis im Kontext von Agenten im digitalen Mediaeinkauf?

Eine RAG-Basis des Kunden ist eine eigene Wissensbasis aus verifizierten Ergebnissen, eigenen Verträgen, geprüften Publishern und tatsächlich gemessenen Geschäftseffekten. Sie ermöglicht es Agenten, ohne die fraudbelasteten Altdaten der Plattformen zu lernen und dadurch automatisiert mehr Kontrolle zu bieten.

Welche Vorteile bietet ein Wissensgraph gegenüber klassischem Kampagnenreporting?

Ein Wissensgraph denkt in Knoten und Kanten statt in Zeilen und Spalten und zeigt dadurch Beziehungen zwischen Akteuren wie gemeinsame Betreiber von Nachrichtenseiten, mehrstufige Reseller-Ketten oder Interessenskonflikte zwischen Agenturen und Plattformen. Damit offenbart er Zusammenhänge, die klassische Tabellen nicht zeigen können.

🕸️ Wissenskarte dieses Artikels

Artikel Kategorie Tag Konzept Plattform Verwandter Artikel Semantisch verwandt (KI)

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🧭 Thesen dieses Artikels — und wo sie heute stehen

Neue, kundeneigene KI-Agenten werden Demand-Side-Platforms (DSPs) und Supply-Side-Platforms (SSPs) als Ort der Einkaufsentscheidung ersetzen, weil direkte Agent-zu-Agent-Protokolle wie das Ad Context Protocol (AdCP) die Frage unausweichlich machen, wozu Zwischenstationen noch gebraucht werden.

gilt  ·  seit 06.11.2026

Der entscheidende Treiber für die Ablösung bestehender Programmatic-Infrastruktur ist nicht technologischer Fortschritt, sondern der Kontrolldruck aus Finanzabteilungen, die intransparente 'Technology Fees' nicht länger akzeptieren werden.

gilt  ·  seit 06.11.2026

Historische Programmatic-Kampagnendaten sind durch Ad Fraud, Bot-Traffic und Made-for-Advertising-Inventar so kontaminiert, dass Agenten, die darauf trainiert werden, Betrug effizienter einkaufen statt ihn zu vermeiden; saubere, kundeneigene RAG-Wissensbasen aus verifizierten Ergebnissen sind deshalb Voraussetzung für sinnvolle Automatisierung.

gilt  ·  seit 06.11.2026

Ein Wissensgraph, der ads.txt-, sellers.json- und Lieferkettendaten mit Beteiligungsstrukturen und eigenen Buchungsdaten verknüpft, macht Interessenkonflikte und Budgetströme sichtbar, die tabellarisches Kampagnenreporting strukturell verbirgt.

gilt  ·  seit 06.11.2026

Ein in eine DSP integrierter Agent arbeitet de facto für die DSP und wird deren Margen nicht infrage stellen; nur ein Agent, dessen Datenbasis und Kontrolle beim werbetreibenden Unternehmen selbst liegt, schafft echte Transparenz.

gilt  ·  seit 06.11.2026

Jede These ist ein Knoten im Kontext-Graphen von meiersworld.de: mit Gültigkeit, Belegen und Nachfolger, falls sie revidiert wurde.