Jeśli Twój film ma ograniczone zarabianie lub otrzymał żółtą ikonę, możesz poprosić o weryfikację manualną. Kiedy to zrobisz, specjalista ds. zasad sprawdzi Twój film i podejmie decyzję. Z tego artykułu dowiesz się, jak przebiega sprawdzanie.
Co oceniają weryfikatorzy podczas sprawdzania
Nasi specjaliści sprawdzają wszystkie treści powiązane z danym filmem. Starannie oglądają i oceniają każdy element materiału, w tym:
- treść filmu,
- tytuł,
- miniaturę,
- opis,
- tagi.
Jak weryfikatorzy oceniają treści
Nasi weryfikatorzy oceniają film i powiązane z nim treści jako jedną całość. To, czy w danym filmie można wyświetlać reklamy, zależy od kontekstu.
Podczas sprawdzania specjaliści biorą pod uwagę wytyczne na temat tworzenia filmów odpowiednich do wyświetlania reklam oraz te aspekty:
- kontekst,
- główny temat filmu,
- ton,
- realizm,
- drastyczność.
Najważniejszy jest kontekst. Jaki jest przekaz Twojego filmu – czy ma on uczyć i informować, czy raczej szokować i podburzać? Jeśli ma na przykład informować i uczyć, należy uwzględnić kontekst w tytule, miniaturach, opisie i tagach. Pomaga on weryfikatorom w podejmowaniu właściwych decyzji dotyczących zarabiania. Bez kontekstu weryfikatorzy mogą nie być w stanie dokładnie ocenić treści.
Na przykład może się zdarzyć, że w filmie, który zawiera kilka przekleństw, będą wyświetlać się reklamy. Jednocześnie w filmie, w którym nie ma przekleństw, ale za to pojawia się znaczna ilość treści przedstawiających przemoc, reklamy mogą nie być w ogóle wyświetlane.
Co dzieje się po dokonaniu oceny
Po zakończeniu tego procesu otrzymasz e-maila z decyzją dotyczącą zarabiania. Decyzja weryfikatora jest ostateczna, a stan zarabiania filmu nie będzie już ulegał zmianie.
Dlaczego weryfikacja manualna jest istotna
Nasze systemy są oparte na technologiach uczących się i milionach decyzji z weryfikacji manualnej (po przesłaniu filmu do ponownej oceny). Te dwie opcje pomagają w szkoleniu i ulepszaniu systemu, aby mógł podejmować właściwe decyzje dotyczące zarabiania dla każdego filmu. Technologia porównuje decyzje podejmowane przez weryfikatorów z automatycznymi decyzjami i wykorzystuje te informacje, by poprawić stopień dokładności systemu.