Integral Ad Science und YouTube veröffentlichen Brand Safety-Integration für Advertiser
Machine Learning-gestützte Technologie reduziert Markenrisiken auf der Video-Plattform
Integral Ad Science (IAS) und YouTube geben die Verfügbarkeit einer neuen Brand Safety Integration für alle Advertiser-Kunden des Dienstleisters bekannt. Der Veröffentlichung ging eine einjährige Beta-Phase voraus, mit dem Ziel die Sicherheitsmessung auf der Videoplattform effiziente sowie transparenter zu gestalten und Werbetreibenden markensichere Anzeigenplatzierungen zu garantieren.
Die Lösung von IAS umfasst eine einzigartige Kombination aus Machine Learning und manueller Prüfung, um das Verfahren fortlaufend anzupassen, anstatt ausschließlich einen statischen Algorithmus zu verwenden. Mithilfe der Technologie kann IAS Werbetreibende und YouTube schnell über Inhalte informieren, die als nicht markensicher gekennzeichnet wurden und deren Löschung durch den Video-Dienst beschleunigen. Beide Parteien können somit Kampagnen anpassen, um Markenrisiken zu minimieren.
Ein umfangreiches Beta-Programm der Anwendung startete im vergangenen Dezember und überprüfte mehrere Hundert Kampagnen für mehr als 50 Werbetreibende in sieben Ländern. Führende globale Marken wie Verizon, Bayer Health und Diageo nutzten die YouTube Reporting-Funktion von IAS, zur effektiven Anpassung ihrer Markensicherheitsanforderungen und konnten bessere Ergebnisse bei der Platzierung ihrer YouTube-Anzeigen zu erzielen.
“Die Brand Safety Anwendung von IAS und YouTube bietet Werbetreibenden volle Transparenz und die nötige Granularität, um die Sicherheit ihrer Marken auf YouTube zu garantieren. In enger Kooperation mit IAS haben wir damit eine vertrauensvolle Lösung geschaffen, die Werbetreibenden die Gewissheit gibt, dass die laufend steigenden Investitionen auf YouTube in ausschließlich markensicherem Inventar platziert werden,” kommentiert Marc Nabinger, Director Agency bei Google die Zusammenarbeit.
„Herausforderungen im Bereich Brand Safety lassen sich nicht von einzelnen Akteuren lösen, sondern sie erfordern die Zusammenarbeit aller Beteiligten in der Branche“, kommentiert Oliver Hülse, Managing Director CEE IAS. “Der große Erfolg unserer Beta-Version ist das Resultat einer offenen und konstruktiven Zusammenarbeit zwischen YouTube, IAS und führenden Advertisern. Alle eint das Ziel, YouTube als Werbeplattform sicherer und vertrauenswürdiger zu machen.”
Durch Machine Learning wird das Projekt nach Abschluss der Beta-Version kontinuierlich weiterentwickelt. Je mehr Daten verarbeitet werden und je mehr zusätzliches manuelles Feedback einfließt, desto treffsicherer analysiert der zugehörige Algorithmus neue Video-Inhalte. Perspektivisch wird die Technologie zur Identifizierung potenziell riskanter Videos so erweitert, dass Werbetreibende in Echtzeit Entscheidungen rund um ihre Kampagnen treffen können.
