Q3 2026 ng WPP: Ang Agency Model sa Ilalim ng Presyon ng AI

Noong 2025, itinanong ko sa Forbes kung gagawing lipas ng AI ang mga ahensya. Makalipas ang isang taon at kalahati, nagbibigay ang pinakamalaking advertising group sa mundo ng bahagyang sagot sa sarili nitong mga numero: lumiliit ang lumang negosyo, at itinataya ng kumpanya ang kinabukasan nito sa mga AI-enabled na serbisyo. Mahalaga ang dalawang kalahati ng pangungusap na iyon.

Ano ang nangyari

Ang Q3 2026 trading update ng WPP, na inilathala noong 29 Oktubre, ay nag-ulat ng revenue less pass-through costs na £2,411 milyon para sa quarter, bumaba nang 2.0% reported at 2.1% like-for-like. Year to date, ang numero ay £7,156 milyon, bumaba nang 3.9% like-for-like. Tumaas nang 0.5% ang headline revenue para sa quarter. Inaasahan ng WPP na bababa ang like-for-like revenue less pass-through costs nang low hanggang mid-single digits sa ikalawang kalahati ng 2026, at isang full-year headline operating margin na 12% hanggang 13%.

Tungkol sa AI, sinabi ng chief executive na si Cindy Rose na "nananatiling malusog ang demand ng kliyente para sa aming mga AI-enabled na solusyon sa media, creative, production at enterprise", na "pinapagana ng aming agentic marketing platform na WPP Open." Inilalarawan din ng update ang AI-enabled na virtual production sa isang bagong production hub sa East London, ang pagbili ng Burson sa Limbik, isang cognitive AI company na nasa likod ng Decipher predictive intelligence platform nito, at isang pangmatagalang plano upang palawakin ang mga agentic workflow sa buong mundo. Inililista rin nito ang paggamit ng AI at generative AI bilang isang risk factor.

Bakit ito mahalaga

Sa loob ng maraming taon, binuo ang ekonomiya ng ahensya sa oras ng mga tao. Inaatake ng AI ang modelong iyon mula sa dalawang direksyon. Mas marami nang kayang gawin ng mga kliyente in-house gamit ang mga AI tool, at mas kaunting oras ang kinakailangan ng trabahong ginagawa pa rin ng mga ahensya. Kung naniningil ka kada oras, problema sa revenue ang efficiency.

Ang sagot ng WPP, gaya ng sa ibang holding company, ay maging isang platform: isang agentic operating system na nagpapatakbo ng marketing ng kliyente, na may mga taong nangangasiwa at mga espesyalistang nagdaragdag ng paghuhusga. May katuturan iyan sa estratehiya. Ang bukas na tanong, na hindi malulutas ng iisang quarter, ay kung magbabayad ang mga kliyente ng platform-level na margin para dito, o kung bubuo o bibili sila ng katulad na kakayahan nang direkta.

Maliit na detalye na may malaking senyales ang pagbili ng Burson sa isang predictive intelligence company. Ang prediksyon, hindi lamang ang produksyon, ay nagiging bahagi ng alok ng ahensya.

Ang sinasabi ng aking pananaliksik

Nang isulat ko ang Will AI Make Agencies Obsolete? The Future Of Advertising para sa Forbes, at kalaunan ay tinalakay ang paksa sa aking industry talk sa ACM Multimedia 2025, inihambing ko ang tatlong paraan ng pagpasok ng AI sa advertising: pagpapalit sa creative work, pagtulong dito, at pagpapaliwanag dito. Ang pananaw ko ay ang "pagpapaliwanag" ang pinakahindi napapahalagahan sa tatlo, at ang isa kung saan makabubuo ang mga ahensya ng pangmatagalang halaga.

Nakabatay ang aking pananaliksik sa ikatlong landas na iyon. Sa Against Opacity (ACM Multimedia 2023), hinulaan namin ang click-through rate ng mga bagong creative at ipinaliwanag ang mga driver gamit ang isang LLM. Sa SOEX (WWW 2025 Companion), inilapat namin ang explainable AI sa mga komunikasyon ng mga kakumpitensya. Sa MindFuse (ACM Multimedia 2025), gumamit kami ng explainable generative AI upang sabay na bumuo ng estratehiya mula sa totoong ad data. Ang ahensyang kayang sabihin sa kliyente kung bakit gagana ang isang bagay, nang may ebidensya, ay nagbebenta ng paghuhusga. Ang ahensyang lumilikha lamang ng mas maraming asset nang mas mabilis ay nagbebenta ng oras, at oras mismo ang pinipiga ng AI.

May panganib din ng homogenisation. Kung ang bawat holding company ay nagpapatakbo ng magkakatulad na agentic platform sa magkakatulad na foundation model, maaaring magsimulang magkapareho ang trabaho para sa mga kliyente. Iginigiit ng aming papel sa SIGIR 2026 tungkol sa paglaban sa content homogenization na kailangan ng mga agent ng natatanging context data upang maiwasang lumikha ng parehong output gaya ng iba. Para sa mga ahensya, ang proprietary na data at kadalubhasaan ang kontekstong iyon.

Ang dapat gawin ngayon ng mga brand at ahensya

• Mga brand: makipagnegosasyon muli batay sa mga resulta. Kung pinamumura ng AI ang produksyon, hindi na sumasalamin sa halaga ang pagpepresyo batay sa oras o deliverable. Magkasundo sa mga resulta at sa kung ano talaga ang ginagawa ng AI ng ahensya.
• Mga brand: magtanong tungkol sa platform. Aling mga modelo, aling data, sino ang may-ari ng mga output at mga natutunan, at ano ang mangyayari sa mga ito kung aalis ka?
• Mga ahensya: magbenta ng paliwanag. Bumuo ng mga serbisyong nagsasabi sa mga kliyente kung bakit mahusay ang performance ng trabaho, na sinusuportahan ng pagsukat, hindi lamang ng mas marami nito.
• Mga ahensya: protektahan ang pagiging natatangi. Pakainin ang iyong mga agent ng proprietary na insight, kaalamang kultural at creative na paghuhusga upang hindi magkapareho ang output.
• Pareho: mamuhunan sa mga taong kayang mangasiwa sa AI. Ang bihirang kasanayan ay ang paghuhusga at pagmamaneho sa automated na trabaho, hindi ang pagpapatakbo ng mga tool.

Hindi pinatutunayan ng quarter ng WPP na lipas na ang mga ahensya. Ipinapakita nito na nasa ilalim ng tunay na presyon ang bersyon ng ahensya na binuo sa billable hours, at na pinatutunayan pa ang bersyong binuo sa paghuhusgang sinusuportahan ng AI.

FAQ