5. Okt. 2026/Lesezeit: 5 MinutenWerbung, Medien & Unterhaltung
Aufbau eines verwalteten Pfads für KI-Agenten in der Werbung
Im gesamten Marketing entwickelt sich KI von einem reinen Assistenztool zu einem handelnden Agenten, der Teams dabei hilft, die Performance zu diagnostizieren, nächste Schritte zu planen und diese während laufender Kampagnen auszuführen.
Die Werbung ist eines der härtesten Testfelder für diesen Wandel. Dennoch wechseln Kampagnenteams weiterhin zwischen Werbeplattformen, Pacing-Tabellen, Slack-Threads und Rohdaten, um die Performance zu verstehen und widersprüchliche Metriken in Einklang zu bringen. Das Problem sind nicht nur fragmentierte Workflows, sondern auch ein fragmentierter Kontext. Ein Agent sieht möglicherweise die Metriken einer Plattform ohne die Geschäftsdefinitionen oder Kanalsignale, die er benötigt, um zu wissen, worauf es ankommt. Dies führt zu einer Empfehlung, die einen Kern-KPI verfehlt oder nicht zum Kanal passt.
Snowflake führt das AI Gateway for Advertising ein, das sich derzeit in Preview befindet, mit verwalteten Model-Context-Protocol-(MCP-)Integrationen für Meta und TikTok und PMG als frühem Kunden. In Verbindung mit Cortex Agents führt das AI Gateway den Unternehmenskontext, einschließlich Geschäftsdefinitionen und historischer Performance, mit Live-Plattformsignalen wie Auslieferung, Katalogstatus und Diagnosen zusammen. Agenten können das AI Gateway nutzen, um das Gesamtbild zu analysieren, die nächstbeste Optimierung zu empfehlen und diese richtlinienkonform umzusetzen, wobei Kampagnenmanager:innen jeden Schritt genehmigen und überwachen.
Über den Kontext entscheiden, über die Plattform handeln und die Aktion verwalten
Das AI Gateway for Advertising, das auf Snowflakes Übernahme der Enterprise-MCP-Plattform von Natoma im Mai 2026 basiert, ermöglicht MCP-Integrationen mit Meta und TikTok. Diese Verbindungen, zu denen bald weitere Plattformen hinzukommen, verleihen Cortex Agents die nötige Power, um den gesamten Kampagnenzyklus auszuführen: Der Agent analysiert die kanalübergreifende Performance, diagnostiziert den Live-Status und die Einstellungen, entscheidet über die beste Aktion, erklärt den Kampagnenmanager:innen die Gründe und handelt mit deren Erlaubnis.
Ein Agent kann Live-Plattformsignale wie Auslieferung, Katalogstatus und Konversionsdiagnosen mit Daten kombinieren, die sich in der Snowflake-Umgebung der Werbetreibenden befinden, wie z. B. Transaktionshistorie, Inventar und die Geschäftsdefinitionen von Return on Ad Spend (ROAS) und Konversion. Die Werbeplattform zeigt, was im Kanal passiert, und die Verknüpfung mit Daten und Erkenntnissen in Snowflake kann dabei helfen, zu verdeutlichen, ob dies für das Unternehmen von Bedeutung ist. Zusammen geben sie dem Agenten die Beweise und den Kontext, um eine Änderung der Performance zu erklären und die nächste Aktion zu empfehlen, alles auf der Grundlage gemeinsamer Definitionen und KPIs.
Das AI Gateway for Advertising in der Praxis
Beispiel aus dem Handel
Nehmen wir an, ein:e Marketer:in im Handel stellt fest, dass der ROAS bei einer laufenden saisonalen Kampagne sinkt. Die Ausgaben verlaufen planmäßig und die Click-Through-Rate (CTR) sieht gut aus. Ohne offensichtliche Warnsignale wird die Suche nach der Ursache für den Rückgang zu einer mehrtägigen Untersuchung, die die Werbeplattform, das Datenteam, Katalogwarnungen und Geschäftsdaten in Snowflake einbezieht.
Mit dem AI Gateway for Advertising fragt der:die Marketer:in einfach nach dem Warum. Der Agent kombiniert die Kampagnen-Performance aus dem Werbeplattform-MCP mit Transaktionen, Inventar und dem Status der Konversionssignale in Snowflake, um mehrere beitragende Faktoren zu identifizieren:
Die Qualität der Kaufereignisse ist nach einer Änderung der Checkout-Payload gesunken
Mehrere beworbene SKUs weisen Warnungen auf
Eine Produktgruppe mit hohen Ausgaben hat nur begrenztes Inventar
Er empfiehlt eine begrenzte Aktion: Reduzieren Sie das Budget der betroffenen Prospecting-Anzeigengruppe um 20 %, aber pausieren Sie sie nicht, da die konvertierende Kohorte einen starken Lifetime Value (LTV) aufweist.
Die Empfehlung, die unterstützenden Beweise und die Genehmigung werden in einem gemeinsamen Datensatz erfasst, sodass die nächste Person, die die Kampagne überprüft, dort weitermachen kann, wo die Untersuchung aufgehört hat.
Medienbeispiel
In diesem Beispiel sieht ein:e Medien-Marketer:in eine starke Resonanz auf eine E-Mail, die für eine neue Serie wirbt, wobei ein Zielgruppensegment ungewöhnlich hohe Zuschauer- und Abonnementaktivitäten verzeichnet. Um diesen Owned-Media-Erfolg in eine Paid-Media-Aktion umzuwandeln, müssen E-Mail-Engagement, Sehverhalten, Abonnementdaten, Zielgruppenüberschneidungen und die Live-Kampagnen-Performance miteinander verknüpft werden.
Der:die Marketer:in fragt: Wo sollten wir die Paid-Media-Präsenz erhöhen, um auf dieser Dynamik aufzubauen? Das AI Gateway for Advertising verbindet Owned-Media-Signale in Snowflake mit Live-Kampagnendaten über das Werbeplattform-MCP und stellt fest, dass:
Zuschauer:innen, die auf die E-Mail geklickt und die erste Folge angesehen haben, mit einer höheren Rate zu Abonnements konvertieren
Dieses Segment in der aktuellen bezahlten Zielgruppe unterrepräsentiert ist
Sein Niveau unter dem liegt, das mit dem stärksten Abonnementzuwachs verbunden ist
Es die Reichweite erhöhen, aber die Effizienz verringern würde
Er empfiehlt eine begrenzte Aktion: Erhöhen Sie die Anzeigenhäufigkeit für das E-Mail-engagierte Zuschauersegment der ersten Folge für die nächsten sieben Tage um 50 %. Behalten Sie das breitere Prospecting unverändert bei, während die Abonnement- und Bindungs-Performance des Segments die Strategie weiterhin bestätigt.
Das Zielgruppensignal, die Begründung und die Genehmigung werden in einem gemeinsamen Datensatz erfasst, wodurch eine wiederholbare Übergabe von der Owned-Media-Erkenntnis zur Paid-Media-Aktion entsteht.
Was Kunden und Partner sagen
„Unsere Aufgabe ist es, Daten in Entscheidungen zu verwandeln. Dabei waren die Daten nie der Engpass – sondern der Kontext, der sie umgibt. Durch die Erstellung semantischer Ansichten in Snowflake Cortex AI konnten wir diesen Kontext wiederverwendbar machen. Das Ergebnis ist ein klar definiertes Geschäftsmodell, das ereignisbasierte Datensätze mit Milliarden von Zeilen umfasst, die on-the-fly verknüpft und synthetisiert werden. Jedes Team kann dieses Modell in natürlicher Sprache abfragen und jeder Agent kann es für Schlussfolgerungen nutzen. Das bedeutet letztendlich, dass wir von der Frage bis zur Erkenntnis nur noch Minuten benötigen, während wir früher Tage an funktionsübergreifender Arbeit aufwenden mussten, nur um die Daten zu organisieren und abzufragen. Dank des AI Gateways können diese Agenten nun direkt in unserer Alli-Plattform auf Basis dieser Erkenntnisse handeln, während die Kampagne live ist. So wird das, was früher die Erkenntnis einer einzigen Analyst:in war, zu etwas, das jedes Team ausführen kann.“
Mike Treon
Head of CTV Strategy, PMG
„Agentic AI transformiert das Marketing und erfordert ein vernetztes Ökosystem, damit Marketer:innen das volle Potenzial ausschöpfen können. Der TikTok MCP Server ermöglicht es Entwickler:innen und Plattformen, KI-Lösungen zu entwickeln, die sich nahtlos mit TikTok verbinden. Das hilft dabei, Komplexität zu reduzieren, schneller zu agieren und echte Geschäftsergebnisse zu erzielen.“
David Kaufman
Global Head of Monetization Product Partnerships, TikTok
Nehmen Sie an unserer Session „What AI Agents Need Before They Touch a Media Decision“ auf der Advertising Week New York am Mittwoch, den 7. Oktober, teil, um das AI Gateway for Advertising auf der Tech Stage zu sehen, gesponsert von Snowflake.
