VideoAmp переводит фокус с конкуренции за статус измерительной валюты на связку планирования и измерения через ИИ-агентов. После того как JIC в сентябре продлил сертификацию компании как национальной валюты на 2026–2028 годы, VideoAmp форсирует то, что отличает её от Nielsen, — работу с лог-данными издателей и автоматизацию оптимизации кампаний.
Летом компания сократила около 20% штата, передавая часть операций ИИ. Одновременно шли точечные наймы: в июле SVP по партнёрствам с агентствами стала медиаветеран Андреа Сапата, а Джош Хаджинс ещё в 2024-м вырос с EVP по продукту до chief product officer в рамках реструктуризации после ухода CEO Росса Маккрея.
Ставка на ИИ выходит за пределы продукта. По словам Сапаты, компания встраивает автоматизацию в собственные рабочие процессы: мы поступили бы неразумно, если бы не воспользовались обещанием ИИ, которое заключается в повышении эффективности рабочих процессов
.
Главный продуктовый приоритет — ИИ-агенты, которые связывают медиапланирование с измерением. Хаджинс описывает сценарий, где агент рекомендует байеру перераспределить бюджет между источниками инвентаря, чтобы добрать уникальный охват. Для этого нужны данные о зрителях из первых рук — через data clean room и прямые интеграции с издателями. Вам действительно нужно работать напрямую с лог-данными издателей
, — говорит он. Такие интеграции выстраиваются годами, но именно они позволяют понять, как конкретный инвентарь влияет на цели рекламодателя.
Третий элемент — автоматическое распознавание контента (ACR). VideoAmp использует его для таргетинга и измерений на CTV: данные о том, что смотрят зрители, в связке с аудиторными сегментами дают маркетологам картину поведения в моменты, когда человек выбирает автомобиль или планирует отпуск. Это позволяет таргетировать более узкие сегменты, контролируя охват и частоту.
Вопрос, насколько ИИ-агенты действительно ускорят оптимизацию, остаётся открытым: VideoAmp не публикует сравнительных цифр по кампаниям, где агенты уже работают. Пока компания описывает архитектуру подхода — данные издателей, ACR и агентная прослойка между планированием и измерением, — но не его измеримый эффект.