Vor zwei Wochen habe ich hier im Blog eine Frage gestellt: Was passiert, wenn KI Agenten künftig nicht nur Werbung ausspielen, sondern auch an der Mediaplanung und am Mediaeinkauf beteiligt sind?
Seitdem habe ich mich ziemlich tief in das Thema Agentic Media Buying eingegraben. In die ersten Praxisfälle, aktuelle Standards, Datenmodelle, Buyer und Seller Agents und vor allem in die Frage, was das alles ganz konkret für Radio, Digital Audio und Podcasts bedeutet.
Dabei ist mir klar geworden: Für Audio beginnt die entscheidende Frage viel früher.
Findet ein KI Agent Audio überhaupt?
Genau daraus ist mein neues Whitepaper „Achtung, KI kauft ein! Agentic Media Buying im Audiomarkt“ entstanden.
Wenn der Mediaplaner plötzlich ein KI Agent ist
Stellen wir uns eine Mediaplanung der Zukunft vor. Ein Werbetreibender gibt einem KI Agenten ein Briefing mit Zielgruppe, Region, Budget und Kampagnenziel.
Der Agent beginnt zu suchen. Er prüft unterschiedliche Medien und Angebote, zieht Informationen zusammen und bewertet, was zu seinem Auftrag passen könnte.
Kommt der Agent dabei selbst auf Audio?
Und findet er anschließend die relevanten Radio, Digital Audio oder Podcast Angebote für diesen Markt?
Das klingt zunächst banal. Ist es aber nicht. Denn wir sind es gewohnt, dass Menschen den Markt kennen. Ein Mediaplaner weiß, welche Gattungen infrage kommen. Er kennt Vermarkter, Angebote und Datenquellen oder weiß zumindest, wo er danach suchen muss.
Ein KI Agent muss sich diesen Markt erschließen.
Und damit entsteht für Audio eine neue Form von Sichtbarkeit.
Nicht gefunden ist etwas anderes als nicht ausgewählt
Das ist für mich inzwischen einer der wichtigsten Punkte beim Thema Agentic Media Buying. Wenn ein Mediaplaner ein Audioangebot kennt, sich die Leistungswerte anschaut und sich anschließend für ein anderes Medium entscheidet, wurde Audio zumindest berücksichtigt. Wenn ein KI Agent das Angebot bei derselben Aufgabenstellung gar nicht erst findet, passiert etwas anderes:
Das Angebot verliert keinen Vergleich. Es findet gar kein Vergleich statt.
Genau deshalb unterscheide ich im Whitepaper zwischen Content Discovery und Media Discovery. Bei Content Discovery geht es darum, ob Radiosender, Podcasts und Audioinhalte von KI Modellen erkannt und korrekt referenziert werden. Für den Mediaeinkauf ist die nächste Frage entscheidend: Können Buyer Agents Audio Inventar lesen, verstehen und in einen Mediaplan aufnehmen?
Bevor wir also darüber sprechen, ob ein Agent irgendwann selbstständig einen Radiospot buchen kann, sollten wir eine viel einfachere Frage beantworten:
Ist Audio überhaupt in seinem Such und Entscheidungsraum vorhanden?
Agentic Media Buying ist nicht einfach Programmatic mit KI
Programmatic Advertising hat den Werbehandel bereits stark automatisiert. Kampagne, Zielgruppe und Rahmen werden dabei weiterhin von Menschen festgelegt. Beim Agentic Media Buying verschiebt sich diese Grenze. Ein KI Agent kann ein Briefing verstehen, passende Angebote suchen, sie bewerten und vergleichen und je nach System weitere Schritte vorbereiten oder ausführen. Wie weit diese Autonomie reicht und wann ein Mensch eingreifen oder freigeben muss, wird vorher definiert. Und das ist keine Zukunftsmusik mehr. Im August 2026 haben iHeartMedia und Butler/Till einen ersten dokumentierten Agentic Buying Case für Premium Streaming Audio umgesetzt. Ein Buyer Agent auf Agenturseite und ein Seller Agent von iHeartMedia übernahmen dabei Teile von Auswahl und Transaktion innerhalb eines vom Menschen vorgegebenen Rahmens.
Was bedeutet das konkret für Radio und Audio?
Je tiefer ich in das Thema eingestiegen bin, desto mehr hat mich eine ganz praktische Frage beschäftigt:
Was muss ein KI Agent eigentlich über ein Audioangebot wissen, um damit arbeiten zu können?
Welches Inventar wird angeboten? Was kostet es? Welche Zielgruppe wird erreicht? Welche Reichweite liegt zugrunde? Für welche Region ist das Angebot relevant? Welche Werbeformen gibt es? Welche Wirkungsinformationen stehen zur Verfügung? Und wie kommt der Agent vom Finden irgendwann zum Handeln?
Im Whitepaper habe ich daraus zehn Prüfbereiche entwickelt. Sie reichen von Inventar, Preis, Zielgruppe und Reichweite über Kontext, Werbemittel und Wirkung bis zu Verfügbarkeit, Reporting und Buchbarkeit. Die Prüfkette ist ein Arbeitsmodell für die Praxis. Sie soll keine Anbieter ranken, sondern dabei helfen herauszufinden, an welcher Stelle Informationen fehlen oder für Maschinen nicht eindeutig genug sind.
Denn vieles, was ein Agent braucht, gibt es im Audiomarkt längst.
Die entscheidende Frage ist, ob eine Maschine damit genauso gut etwas anfangen kann wie ein Mensch, der seit Jahren weiß, wo er suchen muss.
Audio muss nicht auf den perfekten Standard warten
AAMP, AdCP, DBCFM: Wer sich mit Agentic Media Buying beschäftigt, landet ziemlich schnell bei Standards, Protokollen und Abkürzungen. Das kann den Eindruck erwecken, dass die Audiobranche erst einmal abwarten sollte, was sich durchsetzt. Ich halte das für den falschen Schluss.
Niemand muss heute sein komplettes Vermarktungssystem umbauen. Und Audio muss morgen nicht vollständig autonom von KI Agenten verkauft werden.
Aber Sender und Vermarkter können heute anfangen zu prüfen, wie gut ihre Angebote für Maschinen auffindbar und verständlich sind. Sind Produktinformationen eindeutig? Sind Reichweite und Zielgruppe sauber beschrieben? Ist klar, wer ein Angebot vermarktet? Sind relevante Informationen zugänglich oder über unterschiedliche Quellen und Dokumente verteilt?
Das IAB Tech Lab arbeitet bereits an Referenzmodellen für agentische Werbeprozesse. Gleichzeitig zeigt der erste dokumentierte Audio-Praxistest von iHeartMedia und Butler/Till, dass Agentic Media Buying im Audio nicht mehr nur ein theoretisches Szenario ist.
Mein neues Whitepaper: Achtung, KI kauft! Agentic Media Buying im Audiomarkt
Ich wollte bei diesem Thema nicht bei der Feststellung stehen bleiben, dass Agentic Media Buying irgendwann wichtig werden könnte. Ich wollte verstehen, was bereits passiert und was davon für unsere Branche wirklich relevant ist.
Deshalb habe ich aktuelle Marktentwicklungen, Praxisbeispiele, Standards und Fachbeiträge zusammengetragen und auf die Audiobranche übertragen.
Das Whitepaper zeigt unter anderem, wie sich Agentic Buying von Programmatic unterscheidet, was wir aus dem ersten Audio Praxistest lernen können, warum Media Discovery für Audio relevant wird, welche Informationen KI Agenten über Audioangebote benötigen, welche Standards derzeit entstehen und womit Sender, Vermarkter, Agenturen und Werbetreibende heute anfangen können.
Meine Kernthese ist dabei ziemlich einfach:
Audio muss nicht morgen vollständig autonom verkauft werden. Es muss heute damit beginnen, für agentische Systeme verständlich und anschlussfähig zu werden.
Jetzt geht es zur DMEXCO
Das Timing für die Veröffentlichung könnte kaum besser sein. In den nächsten Tagen bin ich auf der DMEXCO und werde mir Agentic Buying ganz bewusst aus der Audio-Perspektive anschauen. Dabei interessiert mich nicht nur, was die neuen Agenten bereits können. Mich interessiert vor allem:
Welchen Markt sehen sie eigentlich? Und sehen sie Audio?
Mein neues Whitepaper „Achtung, KI kauft ein! Agentic Media Buying im Audiomarkt“ steht ab sofort kostenlos zum Download bereit.
Oder direkt hier anhören:
Sie beschäftigen sich als Sender, Vermarkter oder Agentur mit der Frage, was Agentic Media Buying konkret für Ihr Audioangebot bedeutet? Sprechen Sie mich gerne an. Ich unterstütze dabei, die Entwicklungen einzuordnen und daraus konkrete nächste Schritte für Audio abzuleiten.
