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The Trade Desk oriente sa plateforme programmatique Kokai davantage vers l'IA agentique et la mesure avec la version Zuma. Cette étape intervient dans la dixième année de cotation de l'entreprise et montre la direction technologique que souhaite prendre ce DSP indépendant.
Koa reçoit des agents spécialisés
Zuma ajoute un nouvel assistant Koa ainsi que des agents spécialisés pour la création de campagnes, les audiences, le dépannage et l'analyse de performance. L'IA doit aider les équipes média sur les tâches récurrentes et transformer plus rapidement les suggestions d'optimisation en workflows concrets.
L'IA agentique fait ainsi de plus en plus partie de l'interface même de l'achat média. Cela rejoint notre aperçu de l'IA dans l'achat média et de la automatisation croissante des dépenses publicitaires.
La mesure est plus étroitement liée à l'optimisation
Parallèlement à l'interface IA, The Trade Desk étend aussi Conversion Lift, le reporting et le Report Builder. L'objectif est d'évaluer plus rapidement l'impact des campagnes et de déduire directement les optimisations à partir des signaux de mesure.
The Trade Desk indique, pour une analyse propre à la plateforme portant sur 62 campagnes, de meilleurs résultats CPA en moyenne avec l'optimisation Koa actualisée. Ces données provenant du fournisseur lui-même, elles doivent être lues comme un benchmark produit et non comme une promesse de performance générale.
Cette orientation rappelle les évolutions du domaine créatif : Kroger teste le scoring créatif par IA avec des données de conversion, tandis que Runway associe la production créative et les données de campagne dans un workflow d'agents.
Pourquoi c'est important pour les annonceurs
Les plateformes programmatiques rivalisent de plus en plus sur la part de travail opérationnel que leur IA prend en charge et sur la traçabilité des décisions qui en résultent. Pour les annonceurs, le degré d'automatisation et la vitesse comptent donc autant que le contrôle, la logique de mesure et la transparence.
Zuma illustre précisément ce changement : l'IA passe de couche de recommandation à couche de pilotage, tandis que la mesure se rapproche du processus d'optimisation.