Радио 
В 2025 году выручка от программатик-продуктов в России достигла 56,3 млрд рублей, увеличившись на 11,7%. Перформанс-реклама выросла до 471,1 млрд рублей, брендинговая — до 161,9 млрд. Вместе с рынком увеличивается и объем рутинных операций, часть которых постепенно передают ИИ-агентам. Связующим звеном между ними и рекламными платформами становится MCP (Model Context Protocol) — открытый протокол, который позволяет передавать моделям ИИ контекст в стандартизированной форме и подключать их к различным системам и сервисам. Директор по продуктам и младший партнер UMG.Team, эксперт Sostav School Владилен Ситников рассказал Sostav, как MCP добрались до рекламных платформ и какие задачи уже можно отдать агенту.
Что такое MCP
MCP был представлен компанией Anthropic в ноябре 2024 года. Его создатели столкнулись с классической проблемой MxN: если есть несколько ИИ-приложений и несколько внешних систем, для каждой комбинации приходится создавать собственную интеграцию. MCP предложил единый стандарт взаимодействия между ними.
В упрощенном виде схема состоит из трех элементов. Есть хост — приложение с ИИ, клиент, который поддерживает соединение, и MCP-сервер, открывающий модели доступ к данным и инструментам внешней системы. Сам сервер описывает доступные возможности, а модель определяет, какой инструмент ей нужен для выполнения конкретной задачи. То есть MCP можно представить как переходник. Раньше, чтобы ИИ начал полноценно работать с рекламной платформой, разработчику требовалось отдельно научить его разговаривать с ее API. Теперь платформа может открыть стандартизированный набор инструментов, а MCP-совместимый агент — понять, когда и как ими пользоваться.
За два года эксперимент превратился в инфраструктуру. В декабре 2025 года Anthropic передала MCP в Agentic AI Foundation под управлением Linux Foundation. На тот момент существовало уже более 10 тыс. активных публичных MCP-серверов, а протокол поддерживали ChatGPT, Claude, Gemini, Cursor, Microsoft Copilot и другие ИИ-продукты.
От кабинета к агенту
Эволюция интерфейса рекламных платформ выглядит линейно. Сначала появился рекламный кабинет, затем API (Application Programming Interface — программный интерфейс приложения) позволил автоматизировать операции с помощью собственного софта и скриптов. MCP предложил третий вариант: задачу можно поставить естественным языком, а последовательность необходимых вызовов инструментов определит агент.
Разница кажется косметической до тех пор, пока речь идет о команде «поставь кампанию на паузу». Настоящее изменение начинается со сложных задач и аналитики больших объемов данных. Например: найди кампании, у которых за неделю вырос CPC (Cost per Click — стоимость одного клика), сравни таргетинги, проверь изменения ставок, найди возможную причину и предложи корректировки бюджета или корректировки по площадкам размещения, исключив наименее эффективные источники. В API каждую такую последовательность необходимо заранее описать кодом. Агент способен написать код «на лету» под эту конкретную задачу.
В 2026 году рекламные платформы начали экспериментировать с таким интерфейсом почти одновременно. Показательный пример — Meta* Ads MCP, который на старте предоставил 29 инструментов с возможностью не только читать данные, но и вносить изменения в кампании и даже проводить A/B-тесты. При этом созданные агентом кампании остаются на паузе до подтверждения человеком. Google Ads выбрал более осторожную модель: его MCP дает агенту доступ к данным и отчетности, но не позволяет самостоятельно вносить изменения. Именно эта разница между read-only и read-write важнее количества доступных инструментов. Позже MCP-серверы запустили X, TikTok и другие.
На российском рынке управление рекламными кампаниями через MCP открыла компания Adwile, у которой протокол работает в рекомендательных форматах нативной рекламы. Официального публичного MCP-сервера от «Яндекс Директа» и других крупных рекламных платформ на рынке пока нет, но уже есть опыт управления свыше 300 кампаниями в «Директе» через связку ChatGPT Plus, Codex и стороннего MCP-сервера, соединяющего агента с API рекламной системы. Агент получал задачу на русском языке, создавал структуру кампании, работал с ключевыми фразами и минус-словами, а затем анализировал поисковые запросы и искал проблемные участки расходов.
Агенту в uDSP доступны 18 инструментов, охватывающих основные операционные задачи при работе с DSP: создание и остановку кампаний, управление бюджетами, ставками, таргетингами, а также анализ статистики. Реализован MCP-доступ для работы с видео- и баннерной рекламой — на десктопе, в мобильных приложениях и на Smart TV, как в web-, так и в in-app-инвентаре. Если кампания перестала откручиваться, специалисту обычно приходится последовательно проверять баланс, лимиты, ставку и настройки таргетинга. Агент может пройти эту цепочку самостоятельно: сопоставить параметры и историю изменений, а затем объяснить возможную причину отсутствия показов. То есть вместо очередной панели с цифрами рекламодатель получает уже первичный разбор проблемы.
Еще один сценарий — работа с креативами. В рамках одной кампании их может быть несколько десятков: разные ресайзы и варианты Key Visual. Даже при групповой загрузке специалисту приходится настраивать Click URL, UTM-параметры и макросы, а также получать токены ЕРИР для каждого креатива. Теперь папку с материалами можно передать агенту вместе с инструкцией по настройке: он загрузит и подготовит креативы примерно за десять минут, после чего специалисту останется проверить результат. Так автоматизируется тот пласт рутинной работы, который раньше часто отдавали джуниор-специалистам.
Кампания глазами агента
Рассмотрим, как это работает на практике. Так, уже упомянутый автор эксперимента с управлением кампаниями в «Директе», который подключил Codex к API платформы через сторонний MCP-сервер, ставил задачу обычным сообщением. Новую кампанию с тремя группами объявлений и 20 ключевыми фразами агент собрал примерно за пять минут. Еще заметнее экономия на рутине. Анализ поисковых запросов и формирование минус-слов, которые раньше занимали у автора 20−40 минут на кампанию, теперь запускаются одним запросом. Во время аудита другой кампании агент обнаружил, что 44,6% расходов приходилось на автотаргетинг при отсутствии конверсий.
На уровне крупных программатик-платформ развивается похожая логика. В обновленной Kokai Zuma от The Trade Desk ассистент Koa участвует сразу в нескольких этапах работы: помогает собирать кампании и аудитории, анализировать результаты, искать причины проблем и оптимизировать размещение. В обоих случаях меняется прежде всего распределение работы. Агент берет на себя сбор данных, первичный анализ и последовательность рутинных операций, но не получает карт-бланша на управление рекламой. Стратегия, бизнес-контекст и контроль за наиболее значимыми решениями пока остается за человеком.
Что меняется для рынка
В ближайшее время на программатик-рынке нас ждет рост и развитие инхауса, когда клиенты будут брать на себя контроль и операционное управление медиа закупками. Часть работы, ради которой бизнесу раньше требовался специалист, постепенно можно выполнить через диалог с агентом. Для агентств эффект сложнее. Если создание кампании, выгрузка статистики, проверка ставок и первичная диагностика автоматизируются, ценность постепенно смещается к стратегии, интерпретации и контролю результата. Для платформ появляется развилка — сколько управления отдать внешнему агенту. Read-only модель оставляет ИИ в роли очень продвинутого аналитика. Read/write превращает его в оператора рекламной системы и снижает операционные издержки на управление большим объемом медиаразмещений.
По данным Gartner, к 2028 году 60% брендов будут использовать агентный ИИ для взаимодействия с потребителями. Одновременно аналитики отдельно предупреждают: увеличение количества агентов автоматически не гарантирует роста производительности — без нормальной архитектуры данных и рабочих процессов они способны масштабировать уже существующий хаос.
Граница автономности
Граница автономности у крупных игроков пока проходит примерно в одном месте: агент может подготовить действие, но наиболее рискованные решения подтверждает человек. Например, созданные через MCP кампании Meta* по умолчанию остаются на паузе до ручной активации. Схожая логика действует в Koa от The Trade Desk. Так формируется своеобразная лестница автономности. Прочитать статистику агент может практически без риска. Найти проблему и предложить решение — уже под контролем специалиста. Изменить бюджет, остановить крупную кампанию или запустить новую — только после подтверждения. Этот принцип human-in-the-loop позволяет автоматизировать операционную работу, не передавая модели окончательный контроль над медиабюджетом.
MCP при этом не отменяет привычную систему прав доступа. Агент должен получать только те данные и инструменты, которые доступны подключившему его пользователю. Поэтому вместе с автономностью растет значение авторизации, журналирования действий и возможности быстро остановить агента: между командами «покажи статистику» и «увеличь бюджет» проходит уже финансовая граница.
Сложнее становится и сама архитектура агентной рекламы. MCP отвечает за взаимодействие модели с внешними системами, но параллельно рекламная индустрия разрабатывает собственные стандарты для работы агентов. В 2026 году IAB Tech Lab объединила такие инициативы в AAMP — Agentic Advertising Management Protocols. В этот набор входит и Agentic Real-Time Framework (ARTF), который позволяет специализированным агентам подключаться непосредственно к programmatic bidstream (непрерывный поток данных и запросов на ставку (bid requests), который циркулирует между участниками аукциона) — например, для проверки аномалий и признаков подозрительной активности, работы со ставками и аудиторными данными.
Пока индустрия еще не договорилась о едином наборе правил — каждая платформа проводит границу самостоятельно. Но направление уже заметно, и его можно выразить в следующем вопросе: «Какие решения в рамках рекламных кампаний мы готовы позволить агентам принимать без человека?»
Что дальше
В 2026-м MCP-серверы для рекламы запустили Google и Meta*, позже к ним присоединились TikTok, X и другие. На российском рынке — Adwile и UMG. Когда крупнейшие платформы почти синхронно открывают один и тот же интерфейс агентам, это похоже на новый слой, через который рынок будет разговаривать с рекламными системами. И если этот слой закрепится, изменится не только способ «нажимать кнопки». Маркетологу постепенно придется меньше объяснять системе, как выполнить цепочку операций и больше — какой результат он хочет получить и какие ограничения нельзя нарушать.
*Meta — признана экстремистской и террористической организацией в РФ и запрещена на территории России