Сказать, что на YouTube много контента, — значит ничего не сказать.
По данным медиа-ресурса Phototutorial, если вы просмотрите каждое из почти 4 миллиардов видеороликов сайта подряд, на просмотр уйдет примерно 81 500 лет.
Это не считая всех новых загруженных видео. после вы начали смотреть со скоростью шесть часов в секунду.
Возможность пикселизации
Для маркетологов это чрезвычайно затрудняет показ рекламы нужной аудитории YouTube в больших масштабах, но Pixability считает, что ее новые инструменты на базе искусственного интеллекта справятся с этой задачей.
В понедельник платформа видеорекламы, ориентированная на YouTube, объявила о запуске продукта под названием GenAI Contextual Segments (CGS), целью которого является охват конкретной аудитории посредством более широкого спектра контента YouTube.
Продукт предназначен для масштабной целевой аудитории, что, как признал директор по продукту Джеки Суонсбург Паулино, кажется противоречием.
«YouTube — это настолько обширная платформа с таким большим количеством контента, что для вашего бренда действительно достаточно специфического контента, чтобы достичь масштаба», — сказала она. «Но его очень трудно найти».
Горсть данных
Pixability примечателен тем, что занял первое место на YouTube еще в 2010 году, когда он еще считался развивающейся платформой.
В 2016 году Pixability стала одной из немногих компаний, получивших доступ к платформе измерения YouTube (YMPT), которая, как сообщается, содержит в 30 000 раз больше данных, чем общедоступный API данных.
Подписаться
AdExchanger Ежедневно
Получайте сводку новостей наших редакторов на свой почтовый ящик каждый будний день.
Ежедневный обзор
Nike отказывается от планов DTC; YouTube Shorts бросает вызов TikTok (снова)
Теперь Pixability использует эти данные, а также исторические данные, собранные за последние 14 лет, для оценки и классификации каждого монетизированного видео на YouTube на основе безопасности бренда и актуальности темы.
Генеративная модель искусственного интеллекта анализирует 782 различных атрибута для каждого анализируемого видео, включая заголовки, теги и описания.
Эти данные – или, точнее, возможность действовать на основе этих данных – «критически важны для нас с точки зрения обеспечения того, чтобы наши кампании работали, процветали и достигали результатов, какими бы ни были ключевые показатели эффективности», — сказал Джереми Корнфельдт, президент агентства перформанс-маркетинга Tinuiti.
По словам генерального директора Pixability Дэвида Джорджа, с тех пор, как в июле началось бета-тестирование нового таргетинга на YouTube, команда добилась улучшения производительности до 50 %, особенно с труднодоступной аудиторией для брендов в категориях финансовых услуг и фармацевтики.
Оставаясь на цели
Вполне естественно, что, например, косметическая компания попытается разместить рекламу в видеороликах, посвященных красоте. Но поскольку за одну и ту же категорию борется так много конкурентов, прорваться вперед сложно (а зачастую и дорого).
Идея аналогична основному обещанию программатика. ESPN стоит дорого, но вы можете более эффективно охватить тех же посетителей на менее известных сайтах.
«Людям, которые покупают косметические товары, интересен самый разный контент», — сказал Дэвид Джордж, генеральный директор Pixability. «Мы даем им возможность сделать это, чтобы вы могли получить более широкий масштаб, потому что вы не просто находитесь в очень узкой целевой аудитории».
Для этого платформа Pixability One предлагает тщательно подобранные и настраиваемые сегменты аудитории, отфильтрованные по таким параметрам, как уровень риска GARM, удобство для детей, количество подписчиков и даже поколение создателей (например, миллениалы, поколение Z и т. д.).
Затем платформа использует модель изучения языка с открытым исходным кодом (с довольно загадочным названием «intfloat/multilingual-e5-large»), а также десятки других инструментов машинного обучения, чтобы интерпретировать подсказки пользователя и рекомендовать соответствующие каналы YouTube на скользящей основе. масштаб сходства.
Например, автомобильная марка Jaguar может ввести «автомобиль Jaguar» и получить результаты, относящиеся к автолюбителям, но не к футбольной команде Джексонвилля или одноименному хищнику тропических лесов.
«Это не просто соответствие ключевых слов», — сказал Паулино. «Это понимание контекста, и именно здесь приходят эти 782 фрагмента данных».
После определения правильных сегментов пользователи могут скопировать идентификаторы всех каналов сразу и подключить их непосредственно к Google DV360 или Google Ads для таргетинга.
Человека невозможно заменить
Как и в любом сообществе создателей контента сейчас, технологии машинного обучения и искусственного интеллекта являются спорной темой среди ютуберов.
Существуют очевидные опасения по поводу потенциального отказа в возможностях трудоустройства и низкого качества контента ИИ, переполняющего систему. Но многие популярные авторы, такие как Хэнк Грин из SciShow, также выразили обеспокоенность по поводу того, что их контент очищается для обучения генеративных моделей искусственного интеллекта. Если они не собираются получать компенсацию за использование своей работы, утверждают они, то, по крайней мере, у них должна быть возможность отказаться от включения в список.
Хотя команда Pixability использует генеративные компоненты искусственного интеллекта, они подчеркивают, что не собираются использовать свои данные (которые предоставляются им непосредственно YouTube) для дальнейшей генерации контента. Скорее, генеративный ИИ призван помочь лучше интерпретировать запросы пользователей и создавать собственные таксономии для категоризации контента.
А для маркетологов, которые так же брезгливо относятся к искусственному интеллекту, Pixability вскоре надеется лучше идентифицировать и отделять «синтетическое» от искусственного — то, что сам YouTube теперь требует, чтобы аккаунты раскрывали информацию и при загрузке.
«YouTube и другие платформы осознали, что это тоже будет проблемой», — сказал Паулино.