Amazon открыла доступ к рекламной платформе для AI‑агентов через MCP
Amazon запустила открытую бета-версию сервера Amazon Ads Model Context Protocol (MCP), который даёт рекламодателям и партнёрам возможность подключать AI‑агентов к системе Amazon Ads через одну стандартную интеграцию вместо множества кастомных. Компания представила решение на ежегодном собрании IAB; цель — упростить задачи вроде настройки кампаний, управления бюджетами и сборов отчётов за счёт переводчика между естественным языком и API Amazon Ads.
Технология строится на Model Context Protocol, изначально разработанном компанией Anthropic, и включает «инструменты для общих действий», которые объединяют многоэтапные рекламные рабочие процессы в одну команду для агента. Amazon делает ставку на удобство и скорость — и одновременно на то, чтобы ещё больше контролировать путь интеграции партнёров к своим рекламным сервисам.
Как работает Amazon MCP
MCP выступает как прослойка: агент получает возможность посылать естественноязыковые запросы, MCP переводит их в структурированные вызовы API Amazon Ads и запускает набор заранее описанных «инструментов» для типовых сценариев. По словам Пола Деспинс, вице‑президента по измерениям рекламы в Amazon Ads, это сокращает «нагрузку рассуждения» у агентов — им не нужно каждый раз разбираться, какая версия API нужна или какие шаги выполняет тот или иной эндпоинт.
- Единая интеграция вместо множества кастомных коннектов;
- Перевод естественной речи в структурированные API‑вызовы;
- Наборы инструментов для общих многошаговых задач (создание кампании, изменение бюджета, отчёты);
- Защита от типичных ошибок агентов — использование устаревших версий API или ненужной переработки данных.
Amazon приводит примеры из внутреннего тестирования: агент, получив задание построить путь к конверсии, написал свой код и обработал три года данных через Amazon Marketing Cloud — то, чего можно было бы избежать при чётком наборе инструкций от MCP. Такие ситуации и подтолкнули к созданию «инструкций» для распространённых рабочих процессов.
Кто выиграет и кто проиграет
Выигрывают практичные игроки: рекламодатели без больших инженерных команд, агентства, быстро внедряющие агентные флоу, и сами платформы, которые смогут продавать более автоматизированные кампании. Малые и средние рекламодатели наконец получат доступ к автоматизации, которая раньше требовала дорогостоящих интеграций.
Проигрывают те, кто живёт на кастомных интеграциях: независимые интеграторы и сторонние разработчики коннекторов могут потерять часть бизнеса. А ещё проигрывает независимость: чем больше действий инициируется через стандартизованную прослойку Amazon, тем крепче растёт зависимость партнёров от её правил и версий API.
Что это значит для рекламного рынка
MCP — не единственная попытка стандартизировать агентные взаимодействия в рекламе: похожие инициативы, например AdCP, уже появляются в экосистеме. Для рынка это означает ускорение перехода от рутинных ручных операций к агент‑ориентированной автоматизации — и перераспределение ценности в пользу платформ, которые задают стандарты.
У Amazon есть веские аргументы: рекламный бизнес компании рос — в третьем квартале прошлого года доходы рекламы увеличились на 24% и достигли 17,7 миллиарда долларов. Если MCP действительно упростит масштабирование кампаний, это усилит коммерческое преимущество Amazon перед другими площадками.
Однако тут открываются и риски — безопасность, аудитируемость решений агентов и прозрачность принимаемых ими действий. Агент, получивший доступ к управлению бюджетами и таргетингом, должен оставаться контролируемым; вопрос «кто отвечает, если агент примет неверное решение» станет политикой, а не только технологией.
К чему готовиться дальше
Ожидайте быстрых переносов практик: платформы будут либо поддерживать MCP‑совместимость, либо предлагать свои стандарты. Рекламные агентства начнут массово тестировать агентные сценарии, а регуляторы и крупные клиенты — требовать отчётности и механизмов отката. Вопрос не в том, появится ли автоматизация — она уже идёт; вопрос в том, кто будет писать правила игры и сможет ли экосистема сохранить плюрализм решений.
