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Estándares del sector para medir las impresiones y la visibilidad de los vídeos

Logotipo del MRC

La acreditación del consejo de calificación de medios de Estados Unidos (Media Rating Council, MRC) certifica que:

  • La medición de impresiones y la medición de visibilidad de vídeo de YouTube Reserve, tal cual constan en el informe "Visibilidad del vídeo" de YouTube Reserve, cumplen los estándares del sector para la medición de impresiones y de visibilidad de vídeo.
  • Los procesos que respaldan estas tecnologías son precisos. Esta acreditación respalda la tecnología de medición de Google, que se utiliza en todos los tipos de dispositivos (ordenadores, móviles y tablets) tanto en entornos de navegador como de aplicaciones móviles.

A continuación se ofrece un resumen del proceso de medición de vídeos que se emplea en YouTube Reserve. 

Qué certifica la acreditación concedida a Google

Esta acreditación certifica que la tecnología de medición de impresiones y visibilidad de vídeo de Google cumple los estándares del sector para contar las impresiones de vídeos publicitarios y medir los porcentajes de visibilidad.

Qué incluye el proceso de auditoría

Solo el informe "Visibilidad del vídeo" de YouTube Reserve cuenta con la acreditación "MRC Video Metrics" (Métricas de vídeo del MCR). Las definiciones de estas métricas se pueden consultar en la sección Glosario del informe.

La auditoría comprende todo el proceso de medición, agregación y procesamiento relacionado con el informe "Visibilidad del vídeo" de YouTube Reserve, que incluye anuncios de vídeo in-stream saltables, in-stream no saltables y bumper vendidos mediante reserva directa.

Qué no comprende el proceso de auditoría

Esta auditoría no abarca las soluciones publicitarias de Google basadas en impresiones que no sean de vídeo, como Google Marketing Platform, ni los sistemas que miden los clics para fines no comerciales, como la Búsqueda de Google. Otros sistemas que quedan fuera del alcance de esta auditoría son los relacionados con la asistencia y la administración, como Google Analytics. Además, los siguientes elementos no forman parte de la acreditación:

  • Otros informes de clientes (Unique Reach, Brand Lift, Emplazamiento, etc.) de YouTube Reserve
  • Segmentación, seguridad de la marca
  • OTT y otros tipos de dispositivos
  • Métricas de clics
  • YouTube TV, patrocinios, YouTube Kids y mastheads

Metodología de medición de las impresiones y la visibilidad de vídeo

Google utiliza una herramienta de reserva interna para planificar y reservar las campañas de YouTube en nombre de los anunciantes que optan por el servicio de reserva directa.

El Kit de desarrollo para software de anuncios de medios interactivos (SDK de IMA) propiedad de Google se integra directamente en el reproductor de vídeo de YouTube, la aplicación móvil de YouTube o los sitios web y las aplicaciones de partners de vídeo para facilitar la comunicación entre los reproductores de vídeo y el servidor de anuncios, y poder hacer así la medición en vídeos. El SDK de IMA es una plantilla de publicación de anuncios de vídeo (VAST) (versiones 2.0, 3.0 o 4.0) con una implementación de etiquetas que cumple con la normativa aplicable. Dicha plantilla se usa para medir contenido de anuncios de vídeo tanto lineal como no lineal de cara a la publicación y monitorización de anuncios de vídeo digital. El SDK de IMA también es compatible con la interfaz de publicación de anuncios para reproductores de vídeo (VPAID) (versión 2.0), que permite que el anuncio y el reproductor de vídeo se comuniquen entre sí. También es compatible con la lista de reproducción de vídeos múltiples (VMAP), que permite que se reproduzcan varios anuncios en el contenido del anuncio de vídeo.

Todos los anuncios de vídeo de YouTube medidos que se incluyen en el informe "Visibilidad del vídeo" se publican in-stream. Para medir las impresiones de anuncios de vídeo, se utiliza la metodología count-on-begin-to-render (se registra una al inicio del renderizado). Las soluciones del SDK de IMA de Google Ads cumplen las directrices referentes a las impresiones de vídeo en lo que respecta al inicio de la medición una vez que el vídeo ha terminado de almacenarse en búfer.   El informe "Visibilidad del vídeo" de YouTube Reserve combina los datos de user-agent y del SDK de aplicaciones móviles procedentes de fuentes internas y externas para clasificar los tipos de dispositivos. Este informe no delega en terceros para hacer esta clasificación.

La reproducción continua es un factor importante en algunos casos, como cuando la reproducción automática está activa o el usuario está viendo un vídeo de una lista de reproducción. En este caso, se siguen ciertas reglas. Si se utiliza una conexión Wi‑Fi, la reproducción continua se detendrá automáticamente al cabo de cuatro horas. Si se utiliza una conexión por red móvil, la reproducción continua se detendrá si transcurren más de 30 minutos sin actividad. Aproximadamente el 14 % del tráfico de vídeo es de reproducción automática. En https://support.google.com/youtube/answer/6327615 se pueden consultar en detalle el funcionamiento y las novedades de esta función.

Para medir la visibilidad de vídeo, Google Ads utiliza la Active View description of methodology, según se indica en la plataforma de informes de YouTube Reserve. El informe "Visibilidad del vídeo" de YouTube Reserve contabiliza una impresión visible de vídeo cuando se muestra al menos el 50 % de la creatividad del anuncio de vídeo en el área visible del navegador o de la aplicación del usuario durante dos segundos seguidos.

Metodología de filtrado

Los sistemas de Google utilizan identificadores, actividades y patrones basados en datos para identificar y excluir de manera continua el tráfico no válido, tanto el general como el sofisticado. La identificación y el filtrado se realizan sobre las impresiones de vídeo, y en ambos procesos se incluye la actividad no atribuible a personas y las sospechas de fraude. Sin embargo, dado que el editor, el anunciante o sus respectivos agentes no siempre pueden conocer o determinar la identidad ni las intenciones de los usuarios, es poco probable que pueda identificarse y excluirse de manera proactiva todo el tráfico no válido de los resultados que aparecen en los informes. Para evitar que los procesos de exclusión del tráfico no válido se vean comprometidos y para que no se les pueda aplicar ingeniería inversa, no se divulgará, salvo a los auditores y como parte del proceso de auditoría, ningún detalle de los procedimientos de filtrado más allá de la información que figura aquí.
En el filtrado se utilizan métodos de identificación específica (entre los que se incluyen el cumplimiento con archivos de instrucciones para robots, listas de exclusión y actividades de prueba del editor) y basados en actividad (entre los que se incluyen el análisis de múltiples actividades secuenciales, actividades atípicas, atributos de interacción y cualquier actividad sospechosa).
Además, se aplican los siguientes parámetros a la metodología de filtrado:
  • Google no utiliza sistemas de filtrado externos.
  • Fuentes usadas para la identificación de actividad no atribuible a personas: Google usa la lista internacional de arañas y robots de IAB/ABCe, así como filtros adicionales basados en actividades anteriores de robots. Se utiliza el archivo de exclusión de la lista de robots de IAB.
  • Procesos de filtrado basados en actividad: la identificación basada en actividad conlleva realizar determinados tipos de análisis de patrones para buscar un comportamiento de actividad que probablemente se identifique como tráfico no atribuible a personas. El equipo de Calidad del Tráfico de Anuncios de Google tiene sistemas para detectar la actividad sospechosa y para excluirla de la forma adecuada.
  • Todo el filtrado se realiza a posteriori y de forma pasiva. Es decir, al usuario (navegador, robot, etc.) se le proporciona su solicitud sin la indicación de que se ha marcado su tráfico, o bien se excluye y suprime ya que Google no quiere facilitar indicios al user-agent de que su actividad ha activado un mecanismo de filtrado de Google.  En algunos casos también se realiza un bloqueo en el frontend si es probable que la solicitud de anuncio pueda generar actividad no válida. Suelen bloquearse menos del 2 % de las solicitudes de anuncio.
  • Se han implementado procesos para eliminar las actividades de precarga que se identifican como tal.
  • Cuando se detectan incoherencias o errores, hay procesos para corregir estos datos y proporcionar reembolsos a los anunciantes. Estos reembolsos se reflejan en los resúmenes de facturación. Los archivos de registro se dañan en contadas ocasiones. Si esto sucediera, hay procesos para recuperarlos.
  • Se han implementado procesos para eliminar la actividad de las direcciones IP internas de Google.
  • Las reglas de filtración y los umbrales se supervisan de forma continua. Se pueden cambiar de forma manual y se actualizan automáticamente de manera periódica.
Nota: La tasa de visibilidad de TNVG y de TNVS del tráfico de YouTube Reserve es del 100 %.

Aprendizaje automático

Google utiliza técnicas de aprendizaje automático supervisado1 a través de métodos como la clasificación (por ejemplo, el método de red neuronal), en el que el modelo hará una predicción del tráfico no válido (IVT) tomando una decisión sí/no sobre si un evento es no válido. También utilizará la regresión logística, en la que el modelo puntúa varias actividades y luego se decide si es IVT en función de umbrales de puntuación. Los modelos de aprendizaje automático supervisado también pueden usar métodos de árbol y de gráfico.

Las fuentes de datos que se utilizan para el aprendizaje automático incluyen registros de consultas e interacciones ("registros de anuncios"), datos que no son registros pero que se pueden unir con esos registros de anuncios, y una variedad de otras señales propias complementarias. Google utiliza cientos de fuentes de datos de varios tamaños: el número total de registros por fuente de datos va de miles a billones, en función de la fuente de datos. Los modelos basados en el tráfico deben evaluarse con un mínimo de 7 días de tráfico como datos de entrada.

En el caso de las defensas activas, Google mantiene procedimientos de supervisión sobre las señales de tráfico de las que se nutren estos modelos (es decir, sobre los datos de entrenamiento). Estos procedimientos activan alertas para la intervención humana si no se alcanzan ciertos umbrales. Como resultado, si se produce una reducción en la precisión, cabe esperar que esa reducción sea mínima.

Los modelos se vuelven a entrenar continuamente cuando es apropiado y práctico, y el rendimiento de los modelos se evalúa regularmente o continuamente. Como resultado, y al igual que sucede con nuestros procedimientos de supervisión indicados arriba, si se produce una reducción en la precisión, cabe esperar que esa reducción sea mínima.

Los sesgos en los datos de entrenamiento y evaluación del aprendizaje automático son mínimos y, si son materiales, la defensa ante IVT no se aprobaría. Todos los proyectos de aprendizaje automático ("lanzamientos") pasan por un proceso de revisión multifuncional antes de aprobarse. Como parte de dicho proceso, se evalúa el sesgo de los modelos y los datos correspondientes, y los proyectos tienen que cumplir criterios predeterminados de calidad del tráfico de los anuncios antes de aprobarse. Se utilizan sistemas de supervisión continua para detectar el surgimiento de sesgos en los modelos, lo que a su vez activa alertas y la evaluación, el análisis y la actualización de los modelos.

Google aplica una combinación de aprendizaje automático y/o técnicas de revisión/intervención humana en todo el tráfico. Con algunas defensas, Google utiliza un sistema de generación de indicios basada en el aprendizaje automático, seguida de una revisión humana. Otras defensas comienzan por una revisión humana de los datos y utilizan el aprendizaje automático para generalizar. Nuestra aplicación de aprendizaje automático y de técnicas de revisión/intervención humana está evolucionando, y nuestro uso varía en función de diversos criterios, incluidas las alertas, las derivaciones y las fluctuaciones orgánicas en los tipos de tráfico no válido que puedan surgir. Como resultado, la distribución no se encuentra en un estado estable, y el "nivel" de uso del aprendizaje automático o de la revisión/intervención humana fluctúa a lo largo del tiempo.


El aprendizaje automático supervisado se basa en datos de entrada y de salida etiquetados, lo que significa que hay una expectativa acerca de cuál será el resultado de un modelo de aprendizaje automático.

Condición de partner empresarial

Las políticas de anuncios de la plataforma YouTube se aplican a todas las partes implicadas. Consulta más información sobre las políticas de anuncios para anunciantes.

Google excluye el tráfico no válido de forma constante e investigará todos los partners empresariales que tengan un volumen muy alto de tráfico no válido. Las cuentas de partners que reciban continuamente una gran cantidad de tráfico no válido podrán cerrarse o suspenderse.

Informes de datos de vídeo

Los anunciantes pueden solicitar a su punto de contacto de ventas de Google diferentes tipos de informes de reserva de YouTube (como Unique Reach, Brand Lift, etc.).

A los efectos de la acreditación del MRC, solo se tienen en cuenta las métricas que figuran en el informe "Visibilidad del vídeo". Es posible que una cantidad inmaterial de tráfico de YouTube TV correspondiente a entornos acreditados de ordenadores y móviles esté presente en el informe “Visibilidad del vídeo". No se incluyen en la acreditación otros informes sobre impresiones de vídeo ni las métricas de visibilidad de otros informes disponibles de YouTube Reserve.

Las métricas del informe "Visibilidad del vídeo" de YouTube Reserve se registran como el neto total del TNVS en los entornos de ordenadores, Web para móviles y aplicaciones móviles. Se calcula que aproximadamente el 35 % del tráfico total de impresiones de vídeo no válidas es tráfico no válido general.

Los siguientes formatos de anuncios de vídeo se miden y registran en el informe "Visibilidad del vídeo" de YouTube Reserve. Cualquier formato que no se describa a continuación, incluidos los anuncios publicados en la aplicación móvil YouTube Kids, no se incluyen en este informe.
  • Anuncios in-stream saltables: los espectadores pueden saltar el anuncio después de los primeros 5 segundos. Se cuenta una visualización de YouTube cuando un usuario ve 30 segundos de un anuncio saltable o cuando ve el anuncio completo. Para que se cuente una visualización, una creatividad debe durar como mínimo 12 segundos. Los anuncios de vídeo saltables pueden durar un máximo de 6 minutos.
  • Anuncios bumper: anuncios de vídeo cortos, de aproximadamente 6 segundos, que aparecen antes, durante o después del contenido de vídeo de YouTube. Estos anuncios no se pueden saltar.
  • Anuncios de vídeo in-stream no saltables: los espectadores no tienen la opción de saltar el vídeo. Este tipo de anuncios no se tienen en cuenta al contabilizar las visualizaciones. Los anuncios no saltables pueden durar un máximo de 15 o 20 segundos, según la región en la que se muestren.

La zona horaria del informe "Visibilidad del vídeo" de YouTube Reserve será la misma que la de la campaña relacionada. En este informe se incluye una verificación de marca de agua para determinar también la calidad de las métricas básicas (Impresiones, Impresiones no válidas, Impresiones medibles, Impresiones no medibles, Impresiones visibles, Impresiones no visibles). Puedes consultar las cifras totales de estas métricas básicas en la marca de agua y compararlas con las cifras relacionadas de la tabla de datos. Si algún dato no coincide, ponte en contacto con tu punto ventas de Google. El informe "Visibilidad del vídeo" de YouTube Reserve está disponible por periodos personalizables. Ponte en contacto con tu punto de ventas de Google para solicitar el informe.

Over-the-tops y TV conectada

Hemos solicitado que se incluyan en la acreditación del MRC las métricas over-the-tops (OTT) y de TV conectada (CTV), y se añadirán al informe "Visibilidad del vídeo" cuando recibamos la acreditación. En estos momentos, Google no puede determinar si un dispositivo de televisión está apagado. No hay limitaciones de medición de latencia. Las mismas reglas de reproducción automática y reproducción continua indicadas anteriormente se aplican en entornos CTV y OTT.

 

Comunicación sobre los cambios de metodología

Los cambios en la metodología se comunican a través de la página de anuncios del Centro de Ayuda de Google Ads.

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