Padrões do setor para medir impressões/visibilidade dos vídeos

Logotipo do MRC

A certificação do Media Rating Council (MRC) atesta os seguintes pontos:

  • A medição de impressões e visibilidade de vídeos do Google Ads, conforme registrado no Relatório de visibilidade de vídeos do YouTube Reserve, está em conformidade com os padrões do setor para essas métricas.
  • Os processos que dão suporte a essas tecnologias são precisos. A certificação também se aplica à tecnologia de medição do Google usada em todos os tipos de dispositivo (computadores, smartphones e tablets), tanto em navegadores quanto em apps para dispositivos móveis.

Veja a seguir um resumo do processo de medição de vídeos usado pelo YouTube Reserve.

Para que o Google é credenciado?

A certificação atesta que a tecnologia de medição de impressões e visibilidade de vídeos do Google está em conformidade com os padrões do setor para a contagem de impressões de publicidade em vídeo e a apuração de taxas de visibilidade.

O que está incluído no processo de auditoria?

Somente o Relatório de visibilidade de vídeos do YouTube Reserve está credenciado para as métricas de vídeo do MRC. As definições dessas métricas são apresentadas na seção "Glossário" desse relatório.

A auditoria inclui a medição, a agregação e o processamento relacionados ao Relatório de visibilidade de vídeos do YouTube Reserve, que abrange publicidade in-stream pulável e não pulável e bumper em vídeo vendida por reserva direta.

O que não está incluído no processo de auditoria?

As soluções de publicidade que não têm como base impressões de vídeo do Google, como o Google Marketing Platform, e os sistemas que contabilizam cliques para fins não comerciais (a Pesquisa Google, por exemplo) estão fora do escopo dessa auditoria. Os sistemas de suporte e gerenciamento relacionados (como o Google Analytics) também não são contemplados pela auditoria. Além disso, os itens a seguir não fazem parte do credenciamento:

  • Outros relatórios de clientes (Relatório do canal, Unique Reach, Brand Lift etc.) para reserva no YouTube
  • Segmentação, brand safety
  • OTT e outros tipos de dispositivo
  • Métricas de clique
  • YouTube TV, patrocínios, YouTube Kids e mastheads

Metodologia de medição das impressões e da visibilidade de vídeos

O Google usa uma ferramenta interna de reservas para planejar e reservar campanhas no YouTube em nome dos anunciantes que utilizam o serviço de reservas diretas.

Criado pelo Google, o Kit de desenvolvimento de software do Interactive Media Ads (SDK do IMA) é integrado diretamente ao player de vídeo do YouTube, ao app YouTube para dispositivos móveis ou aos sites e apps de parceiros de vídeo. Ele facilita a comunicação entre os players e o servidor de anúncios para medir os vídeos. O SDK do IMA é um Modelo de veiculação de anúncio em vídeo (VAST) disponível nas versões 2.0, 3.0 ou 4.0. Ele tem um sistema de implementação de tag que atende aos requisitos da certificação e é usado para medir o conteúdo de anúncios em vídeo lineares e não lineares. Dessa forma, é possível veicular e acompanhar anúncios em vídeo digital. Além disso, o SDK do IMA é compatível com a interface de veiculação de anúncios no player de vídeo (VPAID) versão 2.0, que permite a comunicação entre o anúncio em vídeo e o player, e com a playlist de vários anúncios em vídeo (VMAP, na sigla em inglês), que permite a reprodução de diversos anúncios no conteúdo.

Todos os Anúncios em vídeo do YouTube incluídos no Relatório de visibilidade de vídeos são exibidos in-stream. Para as impressões de anúncios em vídeo, é usada a metodologia de medição "count-on-begin-to-render". As soluções do SDK do IMA do Google Ads obedecem aos requisitos das diretrizes de impressão de vídeo no que diz respeito ao início do evento de medição pós-buffer. O Relatório de visibilidade de vídeos do YouTube Reserve usa uma combinação de dados do SDK do user agent e do app para dispositivos móveis de fontes internas e externas com o objetivo de classificar os tipos de dispositivo. Esse relatório não depende de terceiros para realizar a classificação.

Em algumas situações, a reprodução contínua é um fator, como quando a reprodução automática está ativa ou o usuário está visualizando um vídeo em uma playlist. Nesses casos, certas regras serão seguidas. Ao usar o Wi-Fi, a reprodução contínua será interrompida automaticamente após quatro horas. Com uma rede móvel, ela será interrompida em caso de inatividade por 30 minutos. Cerca de 14% do tráfego de vídeo é reproduzido automaticamente. Consulte https://support.google.com/youtube/answer/6327615 para ver os detalhes mais recentes e precisos sobre esse recurso.

Para a visibilidade de vídeos, o Google Ads usa o Active View description of methodology para medir a visibilidade como informado na plataforma de geração de relatórios do YouTube Reserve. O Relatório de visibilidade de vídeos do YouTube Reserve conta uma impressão de vídeo como visualizada quando pelo menos 50% do criativo do anúncio em vídeo aparece dentro da área visualizável do navegador/app do usuário durante dois segundos consecutivos.

Metodologia de filtragem

Para tentar identificar e filtrar o tráfego inválido sofisticado e geral, o Google usa identificadores, atividades e padrões de forma contínua e com base em dados. Esse processo de identificação e filtragem se concentra nas impressões de vídeo e inclui atividades não humanas e suspeitas de fraude. No entanto, nem sempre os editores, anunciantes ou os respectivos agentes conseguem identificar o usuário e as intenções dele. Por isso, não é possível identificar todo o tráfego inválido e excluí-lo proativamente dos resultados. Para evitar que os processos de filtragem do tráfego inválido sejam comprometidos ou afetados por engenharia reversa, outros detalhes dos procedimentos específicos de filtragem (além daqueles incluídos aqui) são revelados somente para os auditores como parte do processo de auditoria.
Na filtragem, são usados dois métodos: identificação específica (incluindo arquivos de instruções de robôs, listas de filtragem e atividades de teste de editores) e filtragem com base em atividade (incluindo análise de várias atividades sequenciais, atividade discrepante, atributos de interação e outras atividades suspeitas).
Além disso, os seguintes parâmetros se aplicam à metodologia de filtragem:
  • A filtragem de terceiros não é usada pelo Google.
  • Fontes usadas para identificação de atividades de origem não humana: o Google usa a lista internacional de robôs e indexadores do IAB/ABCe, além de outros filtros com base em atividades de robôs anteriores. O Google também usa o arquivo de exclusão da lista de robôs do IAB.
  • Processos de filtragem com base em atividades: a identificação com base em atividades envolve realizar certos tipos de análise de padrões, procurando comportamentos que apresentam probabilidade de serem identificados como tráfego de origem não humana. A Equipe de qualidade de tráfego dos anúncios do Google possui sistemas para identificar atividades suspeitas e realiza essa filtragem com base em atividades de forma adequada.
  • Toda filtragem é executada após a realização da atividade e de forma passiva. Ou seja, a solicitação do usuário (robô, navegador etc.) é atendida, sem indicação de que o tráfego foi sinalizado ou que será filtrado e removido. O Google não quer dar qualquer indicação ao user agent de que a atividade acionou um mecanismo de filtragem do Google. Em alguns casos, quando a solicitação de anúncio pode gerar atividade inválida, o bloqueio de front-end também é usado. Historicamente, menos de 2% das solicitações de anúncios são bloqueadas.
  • Os processos foram implementados para remover atividades autoanunciadas de pré-busca.
  • Quando são identificados erros ou inconsistências, os processos corrigem esses dados e os anunciantes são reembolsados. Esses reembolsos são refletidos nos resumos de faturamento. Os arquivos de registro raramente são corrompidos. Caso isso ocorra, existem processos para recuperá-los.
  • Os processos foram implementados para remover a atividade dos endereços IP internos do Google.
  • As regras e os limites de filtragem são monitorados constantemente. Eles podem ser alterados de forma manual e atualizados de modo automático com frequência.
Observação: a taxa de decisão de GIVT e SIVT para o tráfego de reservas no YouTube é de 100%.

Aprendizado de máquina

O Google usa técnicas de machine learning supervisionado 1 usando métodos como a classificação. Por exemplo, a abordagem de rede neural, em que o modelo prevê o tráfego inválido (IVT) tomando uma decisão sim/não sobre a validade de um evento, e a regressão logística, em que o modelo atribui pontos a várias atividades e, em seguida, toma uma decisão de IVT com base nos limites dessa pontuação. Os modelos de machine learning supervisionado também podem usar os métodos de árvore e de gráfico.

As origens de dados utilizadas para o aprendizado de máquina incluem registros de consultas e interações ("registros de anúncios"), dados não incluídos nos registros que podem ser agregados aos registros de anúncios, além de vários sinais reservados complementares. O Google usa centenas de origens de dados de vários tamanhos, e o total de registros por origem varia de milhares a trilhões, dependendo daquela que for escolhida. Os modelos com base no tráfego precisam ser avaliados com pelo menos sete dias de tráfego com dados de entrada.

Para defesas ativas, o Google aplica procedimentos de monitoramento de sinais de tráfego (dados de treinamento) aos modelos, o que vai disparar alertas de intervenção humana se determinados limites não forem atendidos. Dessa forma, espera-se uma redução mínima, se houver, na precisão dos resultados.

Os modelos são continuamente aprimorados quando adequado e conveniente, e o desempenho deles é avaliado com regularidade e constância. Assim, como acontece com os procedimentos de monitoramento acima, temos uma redução mínima, se houver, na precisão dos resultados.

Viéses no treinamento do aprendizado de máquina e nos dados de avaliação são minimizados, e, se acontecerem, a defesa de IVT será reprovada. Todos os projetos de aprendizado de máquina ("lançamentos") passam por uma revisão completa das funções antes de serem aprovados. Como parte desse processo, os desvios dos modelos e dados correspondentes são avaliados, e os projetos precisam atender a critérios predeterminados de qualidade de tráfego de anúncio antes de serem aprovados. O monitoramento contínuo é aplicado para detectar o surgimento de desvios nos modelos, o que aciona alertas, além de procedimentos de avaliação, análise e atualização deles.

O Google aplica uma combinação de técnicas de aprendizado de máquina e/ou avaliação/intervenção humana em todo o tráfego. Para algumas defesas, o Google usa a geração de leads com base no ML e depois a revisão humana. Outras começam com a revisão humana dos dados e usam o ML para generalizá-los. Nossa aplicação de aprendizado de máquina e técnicas de revisão/intervenção humana está evoluindo, e o uso muda com base em diversos critérios, incluindo alertas, encaminhamentos dos casos e variações orgânicas nos tipos de tráfego inválido que podem surgir. Assim, a distribuição não é fixa, e o nível de confiança no aprendizado de máquina e na revisão/intervenção humana muda com o tempo.


O machine learning supervisionado usa dados de entrada e saída rotulados, o que significa que há uma expectativa sobre os resultados de um modelo de aprendizado de máquina.

Qualificação do parceiro de negócios

As políticas de anúncios no nível da plataforma do YouTube se aplicam a todas as partes. Saiba mais sobre as políticas de anúncios para anunciantes.

O Google filtra o tráfego inválido continuamente e realiza análises dos parceiros de negócios que recebem um grande volume de tráfego inválido. Os parceiros que receberem altos volumes de tráfego inválido com regularidade poderão ter as contas suspensas ou encerradas.

Relatório de dados de vídeo

Os anunciantes têm diferentes tipos de relatório de reserva do YouTube, como Unique Reach, Brand Lift etc., por meio do ponto de contato de vendas no Google.

O escopo da certificação do MRC inclui apenas as métricas listadas no Relatório de visibilidade de vídeos. Uma quantidade irrelevante de tráfego do YouTube TV pode ser informado no Relatório de visibilidade de vídeos para ambientes credenciados de computadores e dispositivos móveis. Outros relatórios de impressões de vídeo e métricas de visibilidade em outros relatórios de reservas do Google não estão incluídos na auditoria de certificação.

As métricas no Relatório de visibilidade de vídeos do YouTube Reserve indicam o valor líquido total de SIVT registrado nos seguintes ambientes: computador, Web para dispositivos móveis e anúncio no app para dispositivos móveis.Estima-se que cerca de 35% do total de impressões de vídeo inválidas seja proveniente de tráfego inválido geral.

Os formatos de anúncio em vídeo mostrados a seguir são contabilizados e incluídos no Relatório de visibilidade de vídeos do YouTube Reserve. Os demais são excluídos desse relatório, incluindo os anúncios veiculados no app YouTube Kids para dispositivos móveis.
  • Anúncios in-stream puláveis: em um anúncio em vídeo pulável, os espectadores têm a opção de pular o anúncio depois de cinco segundos. A contagem de visualizações do YouTube aumenta quando um usuário assiste a um anúncio pulável até o fim ou por 30 segundos. Os criativos precisam ter pelo menos 12 segundos para aumentar as contagens. Os anúncios em vídeo puláveis podem ter até 6 minutos de duração.
  • Anúncios bumper: anúncios em vídeo curtos com aproximadamente 6 segundos de duração que aparecem antes, durante ou depois do conteúdo do YouTube. Não é possível pular esses anúncios.
  • Anúncios em vídeo in-stream não puláveis: em um anúncio em vídeo não pulável, os espectadores não têm a opção de pular o anúncio. Esses anúncios não aumentam a contagem de visualizações e podem ter de 15 a 20 segundos, dependendo de onde são exibidos.

O fuso horário do Relatório de visibilidade de vídeos do YouTube Reserve será igual ao da campanha relacionada. Uma marca-d'água também aparece no Relatório de visibilidade de vídeos do YouTube Reserve para verificação de qualidade das métricas básicas (impressões, impressões inválidas, impressões mensuráveis e não mensuráveis, impressões visíveis e não visíveis). Você pode comparar os números totais dessas métricas básicas na marca-d'água com os números relacionados na tabela de relatórios. Em caso de discrepâncias, entre em contato com seu ponto de vendas do Google. O Relatório de visibilidade de vídeos do YouTube está disponível com base em períodos personalizáveis. Entre em contato com seu ponto de contato de vendas do Google para solicitar o relatório.

Over-the-top / smart TV

Enviamos os dados de over-the-top (OTT) / smart TV (CTV) para certificação do MRC, e essas métricas serão adicionadas ao Relatório de visibilidade de vídeos assim que recebermos a certificação. No momento, o Google não consegue determinar se uma TV está desligada. Não há limitação para a medição de latência. As mesmas regras de reprodução automática e contínua mencionadas acima se aplicam aos ambientes de CTV/OTT.

 

Comunicação sobre mudanças na metodologia

Quaisquer mudanças na metodologia serão comunicadas nos avisos de ajuda do Google Ads.

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