Amazon Ads ouvre son serveur MCP : les premiers retours d'expérience d'iProspect et Jellyfish

Amazon Ads a ouvert début février la bêta publique de son serveur MCP, une interface qui permet à des agents IA d’exécuter directement des actions sur la plateforme publicitaire via des instructions en langage naturel. Objectif : simplifier l’automatisation de tâches comme la création de campagnes, la gestion des paramètres ou l’accès aux reportings.

Basé sur le protocole Model Context Protocol (MCP), une norme ouverte qui permet aux agents IA de se connecter à des logiciels et d’en piloter les fonctionnalités, ce serveur agit comme une couche d’interprétation entre les systèmes d’IA et les API d’Amazon Ads.

Concrètement, les instructions formulées en langage naturel sont traduites en appels d’API structurés. Les agents peuvent alors exécuter des actions directement sur la plateforme sans avoir à développer d’intégrations spécifiques ni à multiplier les connexions point à point.

Une seule intégration suffit ensuite pour connecter des agents personnalisés ou des plateformes d’IA comme Claude, ChatGPT ou Gemini. Une fois reliés au serveur MCP, ces agents peuvent accéder à différentes fonctionnalités d’Amazon Ads : création ou modification de campagnes, consultation des reportings, gestion des paramètres de compte, ou encore accès aux données de facturation.

Le service fonctionne selon un modèle payant : Amazon offre des crédits pour expérimenter, mais le passage à l’échelle nécessite ensuite de payer l’usage du serveur. Deux agences, iProspect (dentsu) et Jellyfish, ont accepté de partager leurs premiers retours d’expérience après plusieurs semaines de tests.

Le protocole MCP d’Amazon Ads testé en conditions réelles par les équipes d’iProspect

iProspect a commencé les tests dès que la bêta a été rendue publique. L’objectif était simple : explorer le champ des possibles sans idée préconçue. “Entre la promesse marketing et la réalité opérationnelle, il existe souvent un écart. L’enjeu était donc de construire une courbe d’expérience la plus objective possible”, explique Dominique Latourelle, associate director adtech solutions chez iProspect.  

Pour cela, iProspect a “simplement” suivi la documentation publique de MCP et utilisé Kiro, l’interface développée par AWS, qui s’appuie sur Claude, et permet deux types d’interactions. D’un côté, le prompt en langage naturel, qui permet de dialoguer directement avec le système. De l’autre, une Command Line Interface plus avancée, dans laquelle on peut insérer du code, intégrer des agents ou encore transformer automatiquement une requête en instructions techniques exécutables (audit, génération de commandes, etc.).

La première étape a consisté à comprendre ce qui était réellement administrable via MCP. “Nous avons interrogé la machine pour identifier les actions disponibles via les API d’écriture : création ou modification de campagnes, accès aux reportings, dimensions exploitables, données de facturation”, résume Dominique Latourelle.

L’objectif était de déterminer si MCP enrichissait les possibilités existantes ou s’il venait simplement se substituer aux API déjà disponibles. “Nous nous sommes rapidement rendu compte qu’il était possible de faire déjà un nombre significatif d’opérations”, révèle Dominique Latourelle. 

Sur le plan technique, deux approches sont possibles. “On peut utiliser Kiro directement, ou bien connecter un agent IA interne, basé sur un LLM connu, qui utilise Kiro comme pont technique pour interroger les serveurs Amazon Ads, que ce soit pour DSP ou Sponsored Ads”, explique Dominique Latourelle. 

Cette seconde approche est intéressante pour traiter de la documentation ou des données sensibles, en conservant un outil développé en interne. “L’idée serait d’avoir un système maison capable de distribuer les requêtes vers les plateformes compatibles MCP, afin de gagner du temps”, précise l’expert.

Dans le cadre de ses tests, iProspect a réalisé la création complète d’une campagne, du début à la fin, sans pour autant la lancer pour de bon. L’objectif était de comparer le temps nécessaire avec celui d’une configuration manuelle via API.

À ce stade, le gain de productivité reste peu perceptible. Mais deux éléments doivent être pris en compte. D’abord le fait que la technologie n’a que quatre semaines d’existence en version publique. Ensuite le fait qu’étant encore en phase d’expérimentation, Dominique Latourelle et ses équipes ont multiplié les allers-retours pour comprendre les codes d’erreur et vérifier que tout fonctionnait comme attendu.

“Nous ne cherchons pas à aller vite : chaque étape est doublement vérifiée. Une fois les mécaniques parfaitement comprises et fiabilisées, le potentiel de mise à l’échelle pourrait être important”, estime Dominique Latourelle .

La prochaine étape consistera à mener des tests en conditions réelles, sur deux ou trois campagnes. 

Dominique Latourelle note que les expérimentations ont été beaucoup plus simples sur Sponsored Ads que sur Amazon DSP. Ce qui peut laisser penser qu’Amazon suit l’exemple de Google (qui privilégie souvent Google Ads à DV 360 au moment de déployer ses innovations).

L’expert observe, par ailleurs, qu’Amazon Marketing Cloud (AMC), reste, pour l’instant, hors du périmètre. Les protocoles MCP ne permettent pas (pour l’instant ?) d’exploiter directement certaines fonctionnalités comme la création d’audiences personnalisées, l’analyse d’overlap entre deux campagnes ou les études de reach & frequency.

“Ce serait un vrai game changer”, pense Dominique Latourelle. Même si une fonctionnalité native à AMC permet déjà de générer du SQL via un prompt. “Elle fonctionne correctement pour des analyses légères ou exploratoires. En revanche, dès que les requêtes deviennent plus complexes ou volumineuses, les limites apparaissent rapidement.”

À terme, l’intérêt pourrait être de s’appuyer sur ces outils pour interroger plus facilement des études passées, confronter les résultats dans le temps et centraliser les analyses dans une forme de hub d’intelligence client.

Une campagne Monoprix montée en moins d’une heure sur Amazon DSP, côté Jellyfish

“En fin de semaine dernière, nous avons pu paramétrer notre première campagne Amazon DSP via le serveur MCP”, contextualise Alexandre Barré, directeur adtech et partnerships de Jellyfish. La campagne en question devait soutenir l’ouverture d’un magasin Monoprix à Nice. 

“Jeudi à 17h, la régie initialement prévue nous fait faux bond : l’inventaire réservé a finalement été attribué à un autre annonceur. Il faut donc identifier rapidement une nouvelle régie pour maintenir la campagne”, explique Alexandre Barré. 

Le process démarre avec le prompteur interne développé via Pencil, qui transforme le brief client en un brief structuré destiné aux agents. Ce brief est ensuite transmis à un agent média-régie, qui analyse l’historique de campagnes display de Jellyfish et identifie les régies pertinentes. Sa recommandation : activer le groupe 366, via Nice Matin et Monaco Matin. 

Alexandre Barré se rend ensuite sur Claire, la nouvelle plateforme de 366, pour y créer les trois deals qui vont permettre de diffuser la campagne. “Une fois les deals créés, j’interagis avec Amazon DSP via MCP (Model Context Protocol), qui prend en charge l’intégralité du set-up de la campagne”, explique Alexandre Barré.

L’agent Kiro d’Amazon génère automatiquement la structure de campagne : dates de diffusion, budget global et budget journalier, ciblage device, audiences (affinitaires Monoprix, CSP+, urbaines), stratégie d’enchères, CPM aligné avec celui des deals

“Au total, entre la réception du brief et la mise en place de la campagne, à peine 50 minutes se sont écoulées”, chiffre Alexandre Barré. Lequel rappelle que bien qu’ayant un passé de trader, il n’avait pas configuré une campagne sur un DSP depuis près de 6 ans. 

Toute la phase de reporting (la campagne démarre cette semaine) sera également pilotée via MCP. “Ce qui pourrait nous permettre d’augmenter la fréquence de diffusion des reportings”, anticipe Alexandre Barré. 

Ce cas d’usage reste relativement simple : une campagne display sur une seule ville. Mais l’intérêt apparaît immédiatement sur des activations plus larges. “Si la campagne avait concerné 10 ou 20 villes, le temps de configuration serait resté quasiment identique, alors qu’un set-up manuel aurait facilement pris plusieurs heures”, assure Alexandre Barré. 

Le test porte pour l’instant sur le display, mais Amazon MCP permet aussi d’activer des campagnes vidéo. Côté Amazon, nos équipes retail indiquent également que des tests sont possibles sur Sponsored Ads, où le potentiel est particulièrement important compte tenu de la granularité et du volume de campagnes.

L’enjeu est clair : réduire drastiquement le temps consacré aux tâches opérationnelles à faible valeur ajoutée. Au-delà du gain de temps, ces outils ouvrent aussi la voie à une mesure plus homogène et standardisée, reposant sur des référentiels communs.