Drei Jahrzehnte lang war die Geschichte der Werbetechnologie eine Geschichte der schrittweisen Automatisierung. Aus Regeln wurden Algorithmen. Aus Algorithmen wurde maschinelles Lernen. Aus maschinellem Lernen wurde Real-time Bidding. Jede neue Welle verkürzte den menschlichen Entscheidungsprozess – schneller, günstiger, präziser. Doch in jeder Phase wartete die Maschine noch auf Anweisungen. Jemand musste das Kampagnenziel festlegen. Jemand musste die Zielgruppe definieren. Jemand musste die Line Items aufsetzen. Jemand musste die Werbemittelproduktion koordinieren und freigeben.

Das steht kurz vor der Veränderung.

Wir treten in das Zeitalter des agentischen Advertisings ein – einen Paradigmenwechsel, bei dem KI-Systeme nicht mehr bloss Anweisungen ausführen, sondern eigenständig denken, planen und im Namen von Werbetreibenden handeln. Für Markenverantwortliche und CMOs ist dies keine ferne technische Spielerei. Es handelt sich um einen strukturellen Wandel, der schneller eintrifft, als die meisten Marketingorganisationen darauf vorbereitet sind – und dessen Verständnis heute zu einem Wettbewerbsvorteil werden kann.

Was ist ein KI-Agent eigentlich?

Bevor wir untersuchen, was Agenten für die Werbung bedeuten, lohnt es sich, präzise zu definieren, was sie sind. Ein KI-Agent ist nicht einfach ein Chatbot mit Gedächtnis. Es handelt sich um ein Softwaresystem, das seine Umgebung wahrnehmen, Teilziele setzen, Handlungssequenzen ausführen, auf Werkzeuge zurückgreifen und sein Verhalten auf Basis von Rückmeldungen anpassen kann – stets auf ein übergeordnetes Ziel ausgerichtet. Das entscheidende Wort lautet autonom: Ein Agent wartet nicht darauf, dass ein Mensch jede einzelne Mikroentscheidung genehmigt. Er denkt Probleme durch, greift auf externe Werkzeuge und Datenquellen zurück und koordiniert sich mit anderen Agenten, um komplexe, mehrstufige Prozesse zu bewältigen.

In der Werbung bedeutet dies: Ein Agent könnte ein Marketingbriefing in einfacher Sprache erhalten – etwa „Nachhaltigkeitsbewusste Konsumentinnen und Konsumenten im deutschsprachigen Markt vor unserem Frühjahrslaunch ansprechen“ – und dieses eigenständig in Zielgruppensuche, Inventarbewertung, Dealverhandlung, kreative Zusammenstellung und Kampagnenaktivierung übersetzen. Menschen greifen nur noch dort ein, wo es wirklich auf ihre Entscheidung ankommt. Aufgaben, die heute tage- oder wochenlange Abstimmungen zwischen Planung, Trafficking und Kreation erfordern, könnten in wenigen Minuten erledigt sein.

Das ist kein Science-Fiction. Es passiert bereits – und die Branche arbeitet mit Hochdruck daran, die dafür notwendige Infrastruktur verantwortungsvoll aufzubauen.

Das Rennen um Standards: ARTF und AdCP

Wenn ein neues technisches Paradigma in grossem Massstab entsteht, ist die Etablierung gemeinsamer Standards die erste und wichtigste Aufgabe. Ohne geteilte Protokolle spricht jeder Agent einen anderen Dialekt, und das Ökosystem fragmentiert sich, anstatt zu wachsen. Zwei bedeutende Initiativen sind im Gange, um genau das zu verhindern.

Im Oktober 2025 lancierte ein Konsortium aus mehr als zwanzig Unternehmen – darunter Yahoo, PubMatic, Scope3, Magnite und andere – das Ad Context Protocol (AdCP), einem offenen Standard, der KI-Agenten eine gemeinsame Sprache für den gesamten Werbeworkflow geben soll. AdCP basiert auf Anthropics Model Context Protocol (MCP) oder Agent2Agent (A2A) und deckt Zielgruppenaktivierung, Mediaeinkauf, Werbemittelausspielung und Curation ab. Die Logik dahinter ist intuitiv: So wie OpenRTB vor einem Jahrzehnt das Real-time Bidding standardisiert und das programmatische Ökosystem erschlossen hat, soll AdCP die Kommunikation zwischen Agenten für das agentische Zeitalter standardisieren. Anstatt einzelne Impressions in Millisekunden zu versteigern, ermöglicht AdCP Käufer- und Verkäuferagenten, auf der Basis von Zielgruppensegmenten, Engagementdaten oder ergebnisbasierten Kennzahlen zu verhandeln – ein fundamental anderes und potenziell transparenteres Transaktionsmodell.

Im November 2025 reagierte das IAB Tech Lab mit einem eigenen Framework: dem Agentic RTB Framework (ARTF v1.0), das darauf ausgerichtet ist, bestehende programmatische Infrastrukturen fit für agentische Teilnehmer zu machen. Während AdCP das Transaktionsmodell neu denkt, konzentriert sich ARTF darauf, die bestehende Infrastruktur durch eine containerisierte Architektur für agentische Systeme zu öffnen. So können Agenten verschiedener Anbieter in derselben virtuellen Umgebung operieren, was die Latenz bei Gebotsanfragen und -antworten um bis zu 80 Prozent reduziert – von derzeit 600 bis 800 Millisekunden auf rund 100 Millisekunden. Im Januar 2026 hat das IAB Tech Lab auf der CES daraus eine umfassende Agentic Advertising Roadmap entwickelt, die bewährte Standards wie OpenRTB, AdCOM, VAST oder die Deals API mit modernen Agentenprotokollen wie MCP und A2A verknüpft. Die Botschaft war klar: Die agentische Zukunft wird auf bewährten Grundlagen aufgebaut, nicht von Grund auf neu erfunden.

Diese beiden Initiativen sollten als ergänzend und nicht als konkurrierend betrachtet werden. ARTF optimiert, wie Agenten innerhalb des bestehenden Bidstreams interagieren. AdCP definiert, wie Agenten ausserhalb davon verhandeln und Transaktionen abwickeln. Gemeinsam legen sie die Grundlage für eine Welt, in der maschinellesmaschinenschnelles, agentisch gesteuertes Advertising sowohl möglich als auch regulierbar ist.

Für CMOs lautet die wichtigste Erkenntnis nicht, alle technischen Details zu beherrschen, sondern die Richtung zu verstehen: Das offene Web wird für Agenten neu verdrahtet. Jene Marken werden profitieren, deren Technologiepartner bereits im Einklang mit diesen entstehenden Standards aufbauen.

Die unsichtbare Triebkraft: Context Engineering für KI-Agenten

In der Diskussion über Standards wird ein entscheidender Punkt häufig unterschätzt: Agenten sind nur so intelligent wie der Kontext, den sie erhalten.

Im Softwareengineering bezeichnet „Context Engineering“ das bewusste Gestalten der Informationsumgebung, in der ein KI-Agent operiert. Ein Agent ohne reichhaltigen, strukturierten Echtzeitkontext gleicht einem erfahrenen Berater, der ohne Briefing engagiert wird – theoretisch kompetent, aber im Blindflug. Für Werbeagenten ist Kontext der Unterschied zwischen einer generischen Impression und einer wirklich relevanten. Er umfasst: Wer liest gerade? Womit beschäftigt sich diese Person im Moment? Wo genau wird die Anzeige ausgespielt? Welche Signale hat diese Person auf ihrer Journey hinterlassen? Und welche kreative Sprache wird in diesem Moment resonieren?

Dies ist keine Randfrage. Es ist die zentrale Herausforderung, die darüber entscheidet, ob agentisches Advertising echten Mehrwert für Konsumentinnen, Konsumenten und Marken schafft – oder lediglich dieselbe Mittelmässigkeit schneller automatisiert.

Die Signale, die Kontext speisen, können viele Formen annehmen: Erstanbieterdaten, kontextuelle Website-Signale, Werbemittel-Signale, Verhaltensmuster, redaktionelles Umfeld, Wetter, Sprache, kultureller Moment oder Anzeigenplatzierung. Die Fähigkeit – und der Wettbewerbsvorteil – liegt darin, diese Signale so zu strukturieren, dass Agenten sie in Echtzeit interpretieren, darüber schlussfolgern und danach handeln können. In einer Welt, in der Drittanbietercookies zunehmend wegfallen und die Datenschutzgesetzgebung weiter verschärft wird, sind kontextuelle Signale kein Notlösung. Sie sind die Zukunft der Zielgruppenintelligenz.

Ein agentischer Ad Stack

Bei C Wire gestalten wir diese Zukunft mit einer klaren Überzeugung: Der wahre Wert des agentischen Advertisings liegt in der Verbindung aus reichhaltigen kontextuellen Signalen, KI-gesteuerter Kreativität und überlegenen Werbeerlebnissen.

Wir öffnen unsere DSP und SSP für externe Agenten. Das bedeutet: Jeder Agent, der innerhalb der entstehenden Standardframeworks operiert – ob auf Basis von AdCP, ARTF oder anderen kompatiblen Protokollen – kann auf C Wires Einkaufsmöglichkeiten, Inventar, kontextuelle Daten und Dealinfrastruktur zugreifen, ohne menschliche Vermittlung. Wir sind nicht bloss Beobachter des agentischen Ökosystems; wir bauen uns als aktiven Knotenpunkt darin auf, der agentisch gesteuerte Nachfrage mit Maschinengeschwindigkeit empfangen und beantworten kann.

Über die Infrastruktur hinaus entwickeln wir zwei proprietäre Kontextobjekte und zwei proprietäre Agenten, die unsere Überzeugung verkörpern: Kontext und Kreativität sind die zwei Triebkräfte von Relevanz.

BrandDNA ist ein Kontextobjekt, das eine Marke in ein maschinenlesbares Format überführt – einschließlich Tonalität, Werte, visueller Identität und klarer Leitplanken. Sie ist Bestandteil des grundlegenden Kontexts, den wir KI-Agenten mitgeben, damit jede autonome Entscheidung fest in dem verankert bleibt, wofür die Marke tatsächlich steht. Ohne diesen Kontext agieren Agenten zwar effizient, jedoch ohne klare Orientierung. BrandDNA verleiht ihnen gewissermaßen ein Gewissen.

CampaignDNA ist ein Kontextobjekt, das eine Kampagne in ein strukturiertes, für Agenten lesbares Briefing überführt – mit Zielen, Absichten, Zielgruppen, geografischer Ausrichtung, Budgetvorgaben und Werbematerial. Während die BrandDNA festlegt, wofür eine Marke steht, definiert die CampaignDNA, was eine konkrete Kampagne erreichen soll. Zusammen bilden sie die Context-Engineering-Ebene, die jeder Agentenaktion vorausgeht und sicherstellt, dass Geschwindigkeit und Autonomie nicht zulasten der strategischen Ausrichtung gehen.

MatchPersona ist ein Signalagent. Er übersetzt C Wires reichhaltige kontextuelle Daten – gewonnen aus redaktionellen Umfeldern, Inhaltskategorien, Platzierungsmetadaten, Engagementmustern und Echtzeitseitensignalen – in strukturierte Marketingpersonas, die direkt in Kampagnen aktivierbar sind. Anstatt Mediabuyer dazu aufzufordern, Zielgruppentaxonomien manuell zu interpretieren, übernimmt MatchPersona diese Schlussfolgerung: Er identifiziert, welche Personaprofile in einem bestimmten Kontext vorhanden sind, und macht sie sowohl für Agenten als auch für Planer zugänglich. Für Marken bedeutet das: Die in kontextuellen Signalen gebundene Intelligenz wird sichtbar gemacht, strukturiert und handlungsbereit – ohne Drittanbieteridentifier oder cookiebasiertes Targeting.

MatchCreative greift die Persona-Intelligenz von MatchPersona auf und überführt sie in die kreative Umsetzung. Es handelt sich um einen Creative-Agenten, der Marken-Assets zusammenstellt, maßgeschneiderte Texte generiert und den passenden kreativen Ausdruck im großen Maßstab sowie im richtigen Kontext mit der jeweiligen Persona verbindet. Während MatchPersona beantwortet, wer für eine Kampagne relevant ist und was diese Menschen beschäftigt, beantwortet MatchCreative, was wir ihnen sagen sollten und auf welche Weise. Gemeinsam bilden sie einen durchgängigen agentischen Workflow – vom Signal bis zur ausgespielten Impression: Kontext wird identifiziert, der passenden Persona zugeordnet, das Creative zusammengestellt und die Kampagne aktiviert.

Das ist Context Engineering in der Praxis. Und es basiert auf der Überzeugung, dass die wirkungsvollste Werbung nicht nur die richtige Person erreicht – sondern ihr das Richtige sagt, zum richtigen Zeitpunkt, in der richtigen Sprache.

Was das für Markenverantwortliche bedeutet

Für CMOs und Marketingteams, die diese Entwicklung verfolgen, sind derzeit drei Dinge entscheidend.

Erstens: Die Standards festigen sich schnell. AdCP und die agentische Roadmap des IAB Tech Lab sind keine tastenden Experimente – sie stehen für ernsthafte Infrastrukturinvestitionen der gesamten Branche, getragen von den grössten Akteuren im programmatischen Markt. Marken, die sich jetzt über ihre Agenturen und Technologiepartner in diese Frameworks einbringen, werden mitgestalten, wie agentisch gesteuertes Advertising sich entwickelt. Wer wartet, erbt ein System, das andere entworfen haben.

Zweitens: Kontext ist das neue Datenasset. Da identitätsbasiertes Targeting mit zunehmenden regulatorischen und technischen Einschränkungen konfrontiert ist, wird die Fähigkeit, reichhaltige kontextuelle Signale in Echtzeit und in grossem Massstab zu verstehen und darauf zu handeln, zum primären Differenzierungsmerkmal. Marken sollten ihren Medienpartnern eine direkte Frage stellen: Wie strukturieren Sie Kontext für Agenten?

Drittens: Kreativität muss mit der Automatisierung Schritt halten. Agentische Systeme, die mit Maschinengeschwindigkeit planen und einkaufen können, werden einen Engpass sichtbar machen, der schon immer existierte, aber selten wahrgenommen wurde: die kreative Produktion. Agenten, die Werbemittel zusammenstellen, adaptieren und personalisieren können, sind kein optionaler Zusatz – sie sind eine Voraussetzung dafür, dass Agentic Advertising in grossem Massstab funktioniert.

Das agentische Zeitalter kommt nicht erst noch. Es ist da. Und die Marken, die es prägen werden, sind jene, die jetzt bereit sind, in Signale, Standards und kreative Intelligenz zu investieren.

C Wire ist ein Schweizer Unternehmen für Agentic Advertisingtechnologie. DSP und SSP sind offen für agentische Integrationen; MatchPersona und MatchCreative stehen Marken- und Agenturpartnern zur Verfügung. Weitere Informationen unter cwire.com.

Glossar

A2A — Agent-to-Agent Protocol Ein Kommunikationsframework, das es unabhängigen KI-Agenten ermöglicht, Informationen auszutauschen und Aufgaben miteinander zu koordinieren – vergleichbar mit einer gemeinsamen Fachsprache für Maschinen, die plattformübergreifend zusammenarbeiten.

AdCOM — Advertising Common Object Model Eine gemeinsame Datenspezifikation, die standardisiert, wie Werbeobjekte – etwa Anzeigenformate, Platzierungen und Targeting-Parameter – zwischen Plattformen beschrieben und ausgetauscht werden. AdCOM reduziert Mehrdeutigkeiten im Bidstream, indem alle Beteiligten ein einheitliches Vokabular verwenden.

AdCP — Ad Context Protocol Ein im Oktober 2025 lancierter offener Standard, der KI-Agenten eine gemeinsame Sprache für Advertisingworkflows bietet – von der Zielgruppensuche über den Mediaeinkauf bis zur Creativedistribution. AdCP ist das Regelwerk, das es Käufer- und Verkäuferagenten ermöglicht, direkt miteinander zu kommunizieren – unabhängig davon, auf welcher Plattform sie entwickelt wurden.

ARTF — Agentic RTB Framework Ein technisches Framework des IAB Tech Lab, das die RTB-Infrastruktur für KI-Agenten modernisiert. Durch die Möglichkeit, Agenten in einer gemeinsamen virtuellen Umgebung zu betreiben, reduziert ARTF die Zeit für die Bewertung und den Kauf einer Ad Impression deutlich – von mehreren hundert auf rund einhundert Millisekunden.

CTV — Connected TV Fernsehinhalte, die über internetfähige Geräte wie Smart-TVs, Streamingsticks oder Spielkonsolen bereitgestellt werden. CTV ist eines der am schnellsten wachsenden Kanäle im programmatischen Markt und ein zentrales Betätigungsfeld für agentisches Advertising – dank der Kombination aus Premiuminventar und adressierbaren Zielgruppen.

DSP — Demand-Side Platform Die Technologie, die Werbetreibenden und Agenturen den programmatischen Einkauf von digitalem Werbeinventar ermöglicht. Ein DSP bewertet verfügbare Impressions in Echtzeit und bietet auf jene, die den Targeting-Kriterien der Kampagne entsprechen.

GPP — Global Privacy Protocol Ein umfassenderer Standard des IAB Tech Lab, der Datenschutz- und Einwilligungssignale über verschiedene regulatorische Rechtsordnungen hinweg harmonisiert – die DSGVO in Europa, der CCPA in Kalifornien und andere. Relevant für jede Marke, die agentische Kampagnen über mehrere Märkte hinweg schaltet.

LLM — Large Language Model (grosses Sprachmodell) Die Klasse von KI-Modellen – wie GPT oder Claude – die den meisten KI-Agenten zugrunde liegt. LLMs können menschliche Sprache verstehen und generieren, komplexe Probleme durchdenken und mit externen Werkzeugen interagieren, was sie zur kognitiven Grundlage agentischer Systeme macht.

MCP — Model Context Protocol Ein von Anthropic entwickeltes offenes Protokoll, das definiert, wie KI-Agenten sich mit externen Werkzeugen, Datenquellen und Diensten verbinden. Es ist der zugrundeliegende Kommunikationsstandard, auf dem sowohl AdCP als auch mehrere Initiativen des IAB Tech Lab aufgebaut sind.

OpenRTB — Open Real-time Bidding Das Industriestandardprotokoll, das regelt, wie DSPs und SSPs während programmatischer Anzeigenauktionen kommunizieren. Vor über einem Jahrzehnt eingeführt, bildet OpenRTB das technische Fundament des heutigen offenen Webs – und den Ausgangspunkt, auf dem agentische Frameworks wie ARTF nun aufbauen.

RTB — Real-time Bidding Der Auktionsmechanismus im Kern des programmatischen Advertisings, bei dem Ad Impressions in den Millisekunden zwischen dem Laden einer Seite und dem Erscheinen einer Anzeige gekauft und verkauft werden. RTB ist der Prozess, den OpenRTB standardisiert und den ARTF nun für Agenten modernisiert.

SSP — Supply-Side Platform Die Technologie, die Publishern ermöglicht, ihr Werbeinventar auf dem programmatischen Markt anzubieten. Ein SSP steuert, welche Werbetreibenden auf das Inventar eines Publishers bieten können und zu welchem Preis – mit dem Ziel, den Ertrag jeder verfügbaren Impression zu maximieren.

TCF — Transparency & Consent Framework Der IAB-Europe-Standard, der regelt, wie die Einwilligung der Nutzerinnen und Nutzer zur Datenverarbeitung erhoben, gespeichert und im programmatischen Ökosystem kommuniziert wird. Da agentische Systeme zunehmend autonome Entscheidungen treffen, wird die TCF-Konformität zu einer zentralen Governance-Ebene.

UCP — User Context Protocol Ein offener Standard, den LiveRamp dem IAB Tech Lab übergeben hat und der definiert, wie KI-Agenten Identitäts- und Kontextsignale austauschen. UCP ergänzt AdCP, das Transaktionen regelt: Während AdCP das Was und Wie eines Mediakaufs steuert, regelt UCP das Wer.

VAST — Video Ad Serving Template Das Standardprotokoll für die Auslieferung von Videowerbung im Web. VAST definiert, wie eine Videoanzeige strukturiert ist, wie sie mit einem Videoplayer kommuniziert und wie Viewability- und Completion-Events gemessen werden – und bildet damit das Rückgrat des programmatischen Video-Advertisings.

Autor

Rui de Freitas, Co-Founder & CEO C Wire und Mitglied der IAB-Arbeitsgruppe Data & AI