一例では、Google広告では、自動入札、自動化ルール、webページから自動的に検索キーワード候補を抽出する機能、などが開発されている。また、ヤフージャパンなど広告配信を行う媒体各社はAPI解放にも積極的であり、それを利用したレポート作成の自動化など、開発会社による広告運用ツールの開発も多くなされている。
GoogleやFacebookでは機械学習による自動化は大幅に進化している。AIの開発環境に投資が行われている背景から、「機械学習によって人手ではないAIがコンバージョンを取ってくる」という傾向は年々強まっている。ただし、同時にAIや機械学習は、簡単に設定して終わり、となるわけではなく、できることの限界もある。AIや機械学習によって広告のパフォーマンス（クリック率、コンバージョン率、インプレッションなど）は向上する傾向にあるものの、人間による工数が必ずしも単純に減少しているわけではない。むしろ人が介在せざるを得ないクリエイティブ量の更新が大幅に求められるようになり、また、どのような自動化メニューを組み合わせるべきか、といった戦略的な複雑さも増加し続けている。
ゆえに、運用型広告の市場規模が拡大する中で、自動化とは逆の方向性である人的オペレーションの需要は拡大し続けている。近年、運用型広告に関わる大手企業が運用型広告のオペレーションのみを行う新会社や地方センターを続々と立ち上げている現状がある。
広告代理店の役割.
Yahoo!プロモーション広告やGoogle広告をはじめ、運用型広告の多くは広告代理店を通さずとも、広告主が自社でアカウントを開設し、広告出稿することが可能である。しかし一方で、企業が手数料を払って広告代理店へ運用代行を依頼するケースも多く、市場規模の半分のシェアを代理店が扱っている。Yahoo! JAPANやGoogleでは正規代理店（パートナー）制度も取っている。
以下に広告主が運用型広告の運用を代理店に委託する主な理由をあげる。
上記のようなニーズに応えることが運用型広告における広告代理店の役割といえる。
運用型広告の英語・英訳.
別の観点では、技術的な視点から、以下のような「プログラマティック広告」といった言葉が運用型広告を表している。