क्या AI एजेंसियों की जगह लेगा? एक श्रेणी के रूप में नहीं, लेकिन यह एजेंसी के कार्यों, कुछ भूमिकाओं और प्रति घंटा उत्पादन शुल्क के एक हिस्से की जगह लेगा। फॉरेस्टर को उम्मीद है कि स्वचालन से 2030 तक अमेरिकी एजेंसी की लगभग 7.5% नौकरियां खत्म हो जाएंगी, जो लिपिकीय, बिक्री और अनुसंधान कार्यों में केंद्रित थीं। वे एजेंसियां जो परिसंपत्तियों के उत्पादन से लेकर एआई को निर्देशित करने और यह समझाने की ओर बढ़ती हैं कि काम क्यों होता है, वे मेज पर अपनी जगह बनाए रखेंगी।
मुख्य बातें
- एआई एजेंसियों के कार्यों की जगह एजेंसियों की तुलना में तेजी से ले रहा है; सबसे प्रसिद्ध पूर्वानुमान अमेरिकी एजेंसी की नौकरियों में 2030 तक स्वचालन को 7.5% पर रखता है।
- एआई तीन तरीकों से विज्ञापन में प्रवेश करता है, रचनात्मक कार्यों की जगह लेना, सहायता करना और व्याख्या करना, और प्रत्येक एजेंसी मॉडल के एक अलग हिस्से को खतरे में डालता है।
- प्लेटफ़ॉर्म ऑटोमेशन सबसे पहले उत्पादन और मीडिया-खरीद शुल्क को कम करता है, क्योंकि ये ऐसी सेवाएँ हैं जिन्हें इनपुट के रूप में वर्णित करना सबसे आसान है।
- बचाव योग्य आधार निर्णय है: यह जानना कि कोई चीज क्यों काम करती है, किस दर्शक वर्ग के लिए, और निर्णय की जिम्मेदारी लेना।
- जो एजेंसियां कनिष्ठों को प्रशिक्षण देती रहती हैं और प्रत्येक एआई निष्कर्ष को साक्ष्य के आधार पर तैयार करती हैं, वे उस आधार पर पकड़ बनाए रखेंगी।
एजेंसी की नौकरियों में एआई की जगह लेने के बारे में सबूत क्या कहते हैं?
यह एक बड़े लेकिन आंशिक बदलाव की ओर इशारा करता है: कुछ भूमिकाएँ सिकुड़ती हैं, कुछ को फिर से डिज़ाइन किया जाता है और कुछ को बनाया जाता है। कोई भी गंभीर पूर्वानुमान एजेंसियों के गायब होने का वर्णन नहीं करता है।
फॉरेस्टर से एजेंसी कार्यबल का अनुमान है कि 2030 तक लगभग 32,000 अमेरिकी एजेंसी नौकरियां, या 7.5% कार्यबल स्वचालन के कारण समाप्त हो जाएंगी, जिनमें से लगभग एक तिहाई जनरेटिव एआई के कारण है। सबसे अधिक प्रभावित भूमिकाएँ लिपिकीय (जनरेटिव एआई घाटे का 28%), बिक्री (22%) और बाज़ार अनुसंधान (18%) हैं। फॉरेस्टर ने मौलिकता को भी वह कारक बताया है जो नौकरी की स्वचालन क्षमता को सबसे कम कर देता है।
जनवरी से अप्रैल 2026 तक चलने वाले 1,303 वरिष्ठ नेताओं का एक सर्वेक्षण, मार्केटिंग टीमों के अंदर समान मिश्रण दिखाता है। गार्टनर की सितंबर 2026 रिलीज़ में, 18% मार्केटिंग लीडरों ने स्वचालन के कारण भूमिकाएँ समाप्त कर दी थीं, 16% ने नई भूमिकाएँ बनाई थीं और लगभग एक तिहाई ने मौजूदा भूमिकाओं को फिर से डिज़ाइन किया था।
अस्तित्व के बजाय राजस्व को अधिक गंभीर ख़तरा है। Basis से 2026 विज्ञापन एजेंसी रिपोर्ट में, दस में से नौ एजेंसी पेशेवरों ने कहा कि एआई उनकी एजेंसी की प्राथमिक राजस्व धाराओं को खतरे में डालता है। नेताओं के लिए यह सवाल कम है कि क्या एजेंसियां बची रहती हैं, बजाय इसके कि किस एजेंसी की फीस बची रहती है।
एआई किन तीन तरीकों से विज्ञापन में प्रवेश कर रहा है?
एआई रचनात्मक कार्य की जगह ले सकता है, उसकी सहायता कर सकता है या उसे समझा सकता है। मैंने डबलिन में ACM मल्टीमीडिया 2025 पर अपनी उद्योग विशेषज्ञ वार्ता में यह तुलना की, "क्या AI एजेंसियों को अप्रचलित बना देगा? विज्ञापन के भविष्य पर पुनर्विचार" (रिकॉर्डिंग YouTube पर है), जो यह भी देखता है कि एजेंसियां प्रत्येक को कैसे अपना रही हैं। तीनों तरीकों से समान चीजों को खतरा नहीं है।
| मोड | एआई क्या करता है | मूल्य को कौन पकड़ता है | एजेंसी एक्सपोज़र |
|---|---|---|---|
| की जगह | उत्पाद फ़ीड और बजट से शुरू से अंत तक विज्ञापन उत्पन्न, लक्षित और अनुकूलित करता है | प्लेटफ़ॉर्म | उत्पादन और खरीद शुल्क के लिए उच्च |
| की सहायता | ड्राफ्ट, संपादन और संस्करण उन उपकरणों के अंदर काम करते हैं जिनका लोग पहले से ही उपयोग करते हैं | टूल और उसका उपयोग करने वाली टीम के बीच साझा किया गया | मध्यम: तेज़ आउटपुट, प्रति घंटा मूल्य निर्धारण पर दबाव |
| की व्याख्या | बाज़ार और प्रदर्शन डेटा पढ़ता है और सबूत के साथ बताता है कि कोई चीज़ क्यों, किसके लिए काम करती है | जिसके पास प्रश्न और तर्क है | कम, यदि एजेंसी के पास तर्क है |
प्रतिस्थापन मोड काल्पनिक नहीं है. EMARKETER ने वॉल स्ट्रीट जर्नल का हवाला देते हुए जून 2025 में रिपोर्ट दी थी कि मेटा का इरादा ब्रांडों को अपलोड किए गए उत्पाद और बजट से 2026 के अंत तक पूरी तरह से AI के साथ विज्ञापन बनाने और लक्षित करने देने का है। जब कोई प्लेटफ़ॉर्म ऐसा कर सकता है, तो वेरिएंट बनाने और अभियान स्थापित करने के लिए एजेंसी शुल्क पर सबसे पहले सवाल उठाया जाता है।
समझाने का तरीका वह है जहां SOMIN का अधिकांश शोध बैठता है। SOMIN अनुसंधान पृष्ठ पर सूचीबद्ध हमारे सहकर्मी-समीक्षित दस्तावेज़, प्रदर्शन मॉडल को बड़े भाषा मॉडल के साथ जोड़ते हैं ताकि एक विपणक यह देख सके कि एक रचनात्मक या प्रतिस्पर्धी संदेश क्यों काम करता है, न कि केवल एक स्कोर। उदाहरणों में एसीएम मल्टीमीडिया 2023 पर "अपारदर्शिता के विरुद्ध" और वेब कॉन्फ्रेंस 2025 पर समझाने योग्य प्रतिस्पर्धी विश्लेषण पर एसओईएक्स शामिल हैं।
किस एजेंसी का काम AI के संपर्क में सबसे अधिक आता है?
कार्य को निर्णय के बजाय मात्रा द्वारा परिभाषित किया गया है। यदि किसी सेवा की कीमत परिसंपत्तियों, रिपोर्टों या घंटों की संख्या के आधार पर तय की जाती है, तो एक मशीन आमतौर पर वॉल्यूम को अधिक सस्ते में वितरित कर सकती है।
- सर्वाधिक उजागर: संपत्तियों का संस्करण और आकार बदलना, नियमित प्रदर्शन रिपोर्टिंग, डेस्क अनुसंधान जो सार्वजनिक डेटा एकत्र करता है, और स्वचालित खरीद प्लेटफार्मों पर अभियान सेट-अप।
- कम से कम उजागर: यह चुनना कि कौन सी समस्या हल करने लायक है, मूल विचार, बाजारों में पढ़ने की संस्कृति और संदर्भ, और एक सिफारिश के लिए ग्राहक के प्रति जवाबदेह होना।
SOMIN का अपना डेटा दिखाता है कि ग्राहक पहले से ही अंतर देख रहे हैं। हमारे विज्ञापन-अनुकूलन कार्यक्षेत्र में, 156 पोस्टों के सितंबर 2026 व्हाइटस्पेस अध्ययन में 23 को "एआई और मार्केटिंग प्रभावशीलता की चुनौतियों से निपटना" विषय के तहत समूहीकृत किया गया। इसका एक दर्द बिंदु एआई एजेंसियों का उदय है जो गुणवत्ता पर गति को प्राथमिकता देते हैं और सामान्य आउटपुट देते हैं जो व्यावसायिक लक्ष्यों को पूरा नहीं करते हैं।
एक संबंधित SOMIN अंतर्दृष्टि, "प्रामाणिकता समरूपीकरण का मारक है", सांस्कृतिक-समरूपीकरण कोण पर आधारित है: जब हर कोई समान टेम्पलेट्स से उत्पन्न होता है, तो ब्रांड एक पहचानने योग्य आवाज खो देते हैं। एजेंटिक एआई पर हमारा SIGIR 2026 पेपर जो सामग्री समरूपीकरण का प्रतिकार करता है, अनुसंधान पक्ष से उसी समस्या का समाधान करता है। एआई समानता को सस्ता बनाता है, इसलिए अंतर एक दुर्लभ चीज़ बन जाती है जिसके लिए ग्राहक भुगतान करते हैं।
ग्राहकों को अभी भी किसी एजेंसी से क्या चाहिए?
ग्राहकों को परिणामों के लिए जवाबदेह किसी ऐसे व्यक्ति की आवश्यकता है, जिसकी वे जांच कर सकें। एआई उपकरण उन्हें अधिक आउटपुट देते हैं; वे उन्हें ऐसा साथी नहीं देते जो किसी निर्णय के पीछे खड़ा हो।
SOMIN का सत्य के क्षण मॉडल, जो उन सूक्ष्म क्षणों को उत्पन्न करता है जिन पर एक व्यक्ति कार्य कर सकता है, यह विचार उत्पन्न करता है "मुझे अपनी एजेंसी का मूल्यांकन केवल आरओएएस या सीपीए के आधार पर नहीं, बल्कि वास्तविक परिणामों के आधार पर करने की आवश्यकता है।" यह मॉडल-जनित है, ग्राहक उद्धरण नहीं है, लेकिन यह लक्ष्य-निर्धारण सिद्धांत पर निर्मित SOMIN अंतर्दृष्टि से मेल खाता है: विज्ञापनदाताओं को अक्सर लगता है कि उनके उद्देश्य मेट्रिक्स एजेंसियों की प्राथमिकता के अनुरूप नहीं हैं। वही मॉडल, हमारे दर्शक-अनुसंधान कार्यक्षेत्र में, सही एआई मार्केटिंग एजेंसी की तलाश करने वाले खरीदार को तैयार करता है, न कि किसी एजेंसी की तलाश में।
SAMY केस स्टडी से पता चलता है कि पिच में यह कैसा दिखता है। नाइटकैप ग्रुप खाते के लिए बड़े नेटवर्क का सामना करते हुए, SAMY ने अवधारणाओं के डेक के बजाय SOMIN में निर्मित फोरेंसिक प्रतिस्पर्धी रीड के साथ नेतृत्व किया, बातचीत को सेवाओं से व्यावसायिक प्रभाव तक ले जाया और कई मिलियन पाउंड का रिटेनर जीता।
एजेंसी नेताओं को कैसे प्रतिक्रिया देनी चाहिए?
एजेंसी को समझाने के तरीके के अनुसार बदलें, और उसके अनुसार मूल्य निर्धारण करें और कर्मचारियों को नियुक्त करें। पाँच चालें सबसे अधिक मायने रखती हैं:
- निर्णय बेचें, घंटे नहीं। यदि एआई उत्पादन समय को आधा कर देता है, तो प्रति घंटे का शुल्क भी इसके साथ आधा हो जाता है। सिफ़ारिश और परिणाम का मूल्य निर्धारण करें, और दोनों को मापें; हम में दिखाते हैं कि एजेंसियों में एआई आरओआई कैसे मापें।
- निर्माताओं को ऑर्केस्ट्रेशन में ले जाएं। एआई सिस्टम को ब्रीफ करना, उनके आउटपुट की जांच करना और खर्च करने से पहले रचनात्मक स्कोर करना कुशल कार्य है जिसके लिए ग्राहक भुगतान करेंगे।
- सबसे निचले पायदान पर रहें.गार्टनर की सलाह है कि प्रवेश स्तर की भूमिकाओं को फिर से डिज़ाइन करें, न कि उन्हें हटाएँ। हमाराएआई पर जूनियर मार्केटर्स को प्रशिक्षण देने के लिए प्लेबुकबताता है कि कैसे.
- प्रत्येक एआई निष्कर्ष को पता लगाने योग्य बनाएं। एक सिफारिश जो पोस्ट और उसके पीछे के विज्ञापनों से लिंक करती है, उसका क्लाइंट मीटिंग में बचाव किया जा सकता है। एक ब्लैक-बॉक्स उत्तर को अगले ब्लैक बॉक्स से बदला जा सकता है।
- प्लेटफ़ॉर्म आपको अपना डेटा दृश्य नहीं देंगे। प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म अपने बारे में रिपोर्ट करता है। प्रतिस्पर्धियों और दर्शकों की एक क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म रीडिंग एक ऐसी चीज़ है जो एक एजेंसी के पास हो सकती है, जो एजेंसियों के लिए SOMIN का मूल है।
FAQ
क्या AI विज्ञापन एजेंसियों की जगह ले लेगा?
एक श्रेणी के रूप में नहीं. फ़ॉरेस्टर जैसे पूर्वानुमान बताते हैं कि लगभग 7.5% अमेरिकी एजेंसी की नौकरियाँ 2030 द्वारा स्वचालित की जा रही हैं, जिसका सबसे बड़ा प्रभाव उत्पादन, लिपिक और अनुसंधान कार्यों और घंटे-आधारित शुल्क पर पड़ता है।
एआई से किस एजेंसी की नौकरियों को सबसे ज्यादा खतरा है?
दोहराई जाने योग्य मात्रा पर निर्मित भूमिकाएँ: लिपिकीय कार्य, नियमित रिपोर्टिंग, डेस्क अनुसंधान और परिसंपत्ति संस्करण। फॉरेस्टर ने पाया कि मौलिकता वह कारक है जो नौकरी की स्वचालन क्षमता को सबसे कम करती है।
क्या मेटा के एआई विज्ञापन उपकरण एजेंसियों की जगह लेंगे?
वे कुछ एजेंसी सेवाओं को प्रतिस्थापित करेंगे, मुख्य रूप से विज्ञापन वेरिएंट का निर्माण और मेटा पर अभियान स्थापित करेंगे। वे व्यावसायिक परिणामों के लिए क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म रणनीति, मूल विचारों या जवाबदेही को प्रतिस्थापित नहीं करते हैं।
एआई में सुधार होने पर एजेंसियां कैसे प्रासंगिक बनी रह सकती हैं?
परिसंपत्तियों के उत्पादन से हटकर एआई को निर्देशित करना, यह समझाना कि काम क्यों होता है और परिणामों की जिम्मेदारी लेना। मूल्य निर्धारण, नियुक्ति और प्रशिक्षण को एक ही दिशा में बदलने की जरूरत है।
अपनी राजस्व श्रृंखला के ऑडिट से शुरुआत करें: प्रत्येक शुल्क को प्रतिस्थापन, सहायता या स्पष्टीकरण कार्य के रूप में चिह्नित करें, और अनुमान लगाएं कि एक मंच दो वर्षों के भीतर इसमें से कितना वितरित कर सकता है। फिर एक उजागर सेवा चुनें और इसे एक ऐसे निर्णय के आधार पर फिर से डिज़ाइन करें जिसे आप समझा सकें और सबूत दे सकें, इससे पहले कि कोई ग्राहक आपसे ऐसा कहे।
