Im Folgenden finden Sie eine Zusammenfassung der Branchenstandards für die Messung von Videoimpressionen und ‑sichtbarkeit.
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Die aktuelle Akkreditierung beim Media Rating Council (MRC) belegt Folgendes:
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Eine Zusammenfassung der in YouTube Reserve eingesetzten Verfahren zur Videomessung finden Sie weiter unten in diesem Artikel.
Was umfasst die Akkreditierung von Google?
Was umfasst die Prüfung?
Nur der YouTube Reserve-Bericht zur Sichtbarkeit von Videos wurde vom MRC für Videomesswerte akkreditiert. Im Abschnitt „Glossary“ des Berichts finden Sie Definitionen dieser Messwerte.
Die Prüfung umfasst alle Messungen, Zusammenfassungen und Verarbeitungen mit Bezug zum YouTube Reserve-Bericht zur Sichtbarkeit von Videos, darunter überspringbare und nicht überspringbare In-Stream-Anzeigen sowie Bumper-Videoanzeigen, die über direkte Reservierungen vertrieben werden.
Was ist von der Prüfung ausgenommen?
Nicht geprüft werden impressionsbasierte Werbelösungen von Google, die keine Videoanzeigen umfassen, z. B. die Google Marketing Platform, sowie Systeme, bei denen Klicks nicht zu kommerziellen Zwecken erfasst werden, z. B. die Google Suche. Auch zugehörige Support- und Verwaltungssysteme wie Google Analytics werden nicht berücksichtigt. Außerdem ist Folgendes nicht Bestandteil der Akkreditierung:
- Andere Kundenberichte (z. B. Unique Reach, Placement und Anzeigenwirkung auf die Markenbekanntheit) für YouTube-Reservierungskampagnen
- Ausrichtung, Markensicherheit
- Sonstige Gerätetypen
- Klickbezogene Messwerte
- YouTube TV, Sponsorships, YouTube Kids und Mastheads
Methode zur Messung von Videoimpressionen und -sichtbarkeit
Google nutzt ein internes Buchungstool, mit dem es für Werbetreibende, die sich für die direkte Reservierung entscheiden, YouTube-Kampagnen plant und reserviert.
Das Interactive Media Ads Software Development Kit (IMA SDK) von Google ist direkt in den YouTube-Videoplayer, die YouTube App sowie die Websites und Apps von Videopartnern integriert. Dadurch wird die Kommunikation zwischen den Videoplayern und dem Ad-Server zur Videomessung erleichtert. Für das IMA SDK wird der Video Ad Serving Template-Standard (VAST-Standard; Version 2.0, 3.0 oder 4.0) mit einer konformen Tag-Implementierung zum Messen linearer und nicht linearer Videoanzeigen verwendet. Damit werden digitale Videoanzeigen ausgeliefert und erfasst. Das IMA SDK unterstützt außerdem die Video Player Ad-Serving Interface Definition (VPAID) in Version 2.0, über die die Videoanzeige und der Videoplayer miteinander kommunizieren können. Darüber hinaus unterstützt das SDK die Video Multiple Ad Playlist (VMAP), mit deren Hilfe mehrere Anzeigen in Videoanzeigen wiedergegeben werden können.
Alle im Bericht zur Sichtbarkeit von Videos erfassten YouTube-Videoanzeigen werden als In-Stream-Anzeigen ausgeliefert. Zur Messung der Impressionen von Videoanzeigen wird die Methode „Count-on-Begin-to-Render“ verwendet. Die IMA SDK-Lösungen von Google Ads entsprechen den Richtlinien für Videoimpressionen im Hinblick auf die Initiierung des Messereignisses nach der Zwischenspeicherung. Im YouTube Reserve-Bericht zur Sichtbarkeit von Videos wird eine Kombination aus User-Agent- und Mobile App SDK-Daten aus internen und externen Quellen verwendet, um Gerätetypen zu klassifizieren. Zur Klassifizierung wird nicht auf Drittanbieter zurückgegriffen.
Manchmal ist auch die kontinuierliche Wiedergabe ein relevanter Faktor für Videoimpressionen und -sichtbarkeit, z. B. wenn Autoplay aktiviert ist oder der Nutzer sich ein Video in einer Playlist ansieht. In diesen Fällen gelten bestimmte Regeln. In einem WLAN wird die kontinuierliche Wiedergabe nach 4 Stunden automatisch beendet. In einem Mobilfunknetz stoppt sie bereits, wenn der Zuschauer 30 Minuten lang inaktiv war. Ungefähr 17 % der Videozugriffe erfolgen über Autoplay. Informationen zu Fällen, in denen das Gerät ausgeschaltet ist, finden Sie im Abschnitt „Internetfähiger Fernseher“.
In Google Ads wird die Sichtbarkeit von Videos mithilfe der Active View-Technologie (Active View description of methodology) gemessen. Die Ergebnisse werden in den YouTube Reserve-Berichten berücksichtigt. Im YouTube Reserve-Bericht zur Sichtbarkeit von Videos wird eine sichtbare Videoimpression gezählt, wenn mindestens 50 % des Videoanzeigen-Creatives ununterbrochen 2 Sekunden lang im sichtbaren Bereich des Browsers bzw. der App eines Nutzers zu sehen sind.
Filtermethodik
- Bei Google wird keine Filterung durch Drittanbieter durchgeführt.
- Quellen zur Identifizierung von Aktivitäten nicht menschlichen Ursprungs: Google verwendet die „IAB/ABCe International Spiders & Robots List“ sowie weitere Filter auf Basis früherer Robot-Aktivitäten. Die Ausschlussdatei der IAB Robots List wird ebenfalls genutzt.
- Aktivitätsbasierte Filterverfahren: Die aktivitätsbasierte Identifizierung umfasst verschiedene Arten von Musteranalysen, mit denen Aktivitäten identifiziert werden, die wahrscheinlich nicht menschlichen Ursprungs sind. Das Google-Expertenteam für die Qualität von Anzeigentraffic verwendet Systeme, mit denen verdächtige Aktivitäten festgestellt und entsprechend herausgefiltert werden.
- Die gesamte Filterung wird nachträglich und passiv ausgeführt. Das heißt, der Nutzer, z. B. ein Browser oder Robot, empfängt die Anfrage ohne die Angabe, dass Zugriffe gekennzeichnet bzw. gefiltert und entfernt wurden, da Google dem User-Agent nicht mitteilen möchte, dass die Aktivitäten einen der Filtermechanismen von Google ausgelöst haben. In manchen Fällen wird auch Frontend-Blockierung eingesetzt, wenn die resultierende Anzeigenanfrage mit hoher Wahrscheinlichkeit zu einer unzulässigen Aktivität führen kann. Bisher werden weniger als 2 % der Anzeigenanfragen blockiert.
- Verfahren zur Entfernung selbst angekündigter Prefetch-Aktivitäten werden angewendet.
- Werden Inkonsistenzen oder Fehler erkannt, gibt es Verfahren, um die entsprechenden Daten zu korrigieren und dem Werbetreibenden zu Unrecht in Rechnung gestellte Kosten zu erstatten. Diese Erstattungen werden in den Abrechnungen aufgeführt. Eine Beschädigung der Protokolldateien ist extrem selten, aber in solchen Fällen besteht die Möglichkeit der Wiederherstellung.
- Verfahren zum Entfernen von Aktivitäten, die von internen IP-Adressen von Google stammen, sind eingerichtet.
- Die Regeln und Schwellenwerte für die Filter werden laufend überprüft. Sie lassen sich manuell ändern und werden regelmäßig automatisch aktualisiert.
Maschinelles Lernen
Google nutzt überwachte KI-Technologie1 mithilfe von Methoden wie Klassifizierung (z. B. Ansatz für ein neuronales Netzwerk), bei dem das Modell ungültige Zugriffe vorhersagt, indem eine Ja/Nein-Entscheidung über die Gültigkeit eines Ereignisses getroffen wird. Außerdem wird die logistische Regression eingesetzt, bei der das Modell verschiedene Aktivitäten bewertet und dann basierend auf den Bewertungsgrenzwerten eine Entscheidung über ungültige Zugriffe trifft. In den Modellen für die überwachte Google-KI können auch Baum- und Graphenmethoden genutzt werden.
Für Google AI verwendete Datenquellen enthalten Protokolle von Anfragen und Interaktionen („Anzeigenprotokolle“), Daten ohne Protokollbezug, die mit Anzeigenprotokollen verknüpft werden können, und als Ergänzung eine Vielzahl anderer eigener Signale. Google nutzt unterschiedliche Datenquellen verschiedener Größen: Die Gesamtanzahl der Datensätze variiert je nach Datenquelle zwischen Tausenden und Billionen. Für die Auswertung zugriffsbasierter Modelle müssen mindestens die Zugriffe von 7 Tagen als Eingabedaten verwendet werden.
Um aktive Schutzmaßnahmen ergreifen zu können, beobachtet Google die Zugriffssignale (Trainingsdaten), mit denen die Modelle gespeist werden. Wenn bestimmte Grenzwerte überschritten werden und menschliches Eingreifen notwendig ist, werden Warnungen ausgegeben. So wird die Accuracy voraussichtlich nur minimal oder gar nicht beeinträchtigt.
Modelle werden gegebenenfalls laufend neu trainiert, falls praktikabel, und ihre Leistung wird regelmäßig oder kontinuierlich bewertet. Daher sind auch hier – wenn überhaupt – nur minimale Einbußen bei der Accuracy zu erwarten.
Verzerrungen bei den Trainings- und Auswertungsdaten von Google AI sind minimal. Sind sie erheblich, wird die Maßnahme zum Schutz vor ungültigen Zugriffen nicht freigegeben. Alle auf Google AI gestützten Projekte („Markteinführungen“) werden vor der Genehmigung einer funktionsübergreifenden Überprüfung unterzogen. Dabei werden Verzerrungen für Modelle und die entsprechenden Daten ausgewertet. Außerdem müssen die Projekte den vorab festgelegten Qualitätskriterien für Anzeigenzugriffe entsprechen, um genehmigt zu werden. Durch kontinuierliche Beobachtung werden auftretende Verzerrungen erkannt. In diesem Fall werden Warnungen ausgelöst und das Modell wird ausgewertet, analysiert und aktualisiert.
Google wendet auf alle Zugriffe eine Kombination aus KI und/oder menschlichen Eingriffen / manuellen Überprüfungen an. Bei einigen Schutzmaßnahmen setzt Google auf die Lead-Generierung durch KI und anschließende manuelle Überprüfung. Bei anderen Schutzmaßnahmen findet zuerst eine manuelle Überprüfung statt und dann wird mit Google AI generalisiert. Wir entwickeln die Anwendung von KI in Verbindung mit der Überprüfung durch menschliche Mitarbeiter fortlaufend weiter. In welcher Form diese Verfahren zum Einsatz kommen, hängt von mehreren Kriterien ab – unter anderem sind dies Warnmeldungen, Eskalationen und organische Schwankungen bei den auftretenden Arten ungültiger Zugriffe. Daher ist die Verteilung nicht gleichmäßig und der „Grad der Nutzung“ von Google AI und/oder menschlichen Eingriffen bzw. manuellen Überprüfungen schwankt im Laufe der Zeit.
1 Überwachte Google AI stützt sich auf mit Labels versehene Ein- und Ausgabedaten. Es wird also davon ausgegangen, dass die Ausgabe eines KI-Modells eine vorgegebene Erwartung erfüllt.
Qualifizierung von Geschäftspartnern
Die Werberichtlinien auf YouTube-Plattformebene gelten für alle Parteien. Informationen zu den Anzeigenrichtlinien für Werbetreibende
Ungültige Zugriffe werden kontinuierlich herausgefiltert. Außerdem werden alle Geschäftspartner überprüft, die sehr viele ungültige Zugriffe erhalten. Konten von Partnern, bei denen es über einen längeren Zeitraum eine hohe Anzahl solcher Zugriffe gibt, können gesperrt oder geschlossen werden.
Berichte zu Videodaten
Für die MRC-Akkreditierung werden ausschließlich die Messwerte berücksichtigt, die im Bericht zur Sichtbarkeit von Videos aufgeführt sind. Im Bericht zur Sichtbarkeit von Videos kann für akkreditierte Computer- und mobile Umgebungen eine unwesentliche Menge von YouTube TV-Zugriffen enthalten sein. Sonstige Messwerte für Videoimpressionen und die Sichtbarkeit von Videos in den anderen verfügbaren YouTube-Reservierungskampagnen-Berichten sind von der Akkreditierung ausgeschlossen.
Die Messwerte im YouTube Reserve-Bericht zur Sichtbarkeit von Videos werden für Computer, das mobile Web und mobile Apps ohne die gesamten komplexen ungültigen Zugriffe aufgeführt. Schätzungen zufolge sind etwa 23 % aller ungültigen Zugriffe in Form von Videoimpressionen allgemeine ungültige Zugriffe.
- Überspringbare In-Stream-Anzeigen: Hier haben Nutzer die Möglichkeit, die Videoanzeige nach 5 Sekunden zu überspringen. Wenn eine überspringbare Anzeige in YouTube aufgerufen wird, wird sie nach 30 Sekunden oder bei kürzeren Videos nach Ansehen der gesamten Anzeige gezählt. Dabei muss die Anzeige mindestens 12 Sekunden lang sein. Überspringbare Videoanzeigen dürfen maximal 6 Minuten lang sein.
- Bumper-Anzeigen: Kurze Videoanzeigen, die ungefähr 6 Sekunden lang sind und Nutzern vor, während oder nach YouTube-Videos präsentiert werden. Bumper-Anzeigen sind nicht überspringbar.
- Nicht überspringbare In-Stream-Videoanzeigen: Nutzer können die Videoanzeige nicht überspringen. Nicht überspringbare Anzeigen werden nicht als Aufrufe gezählt. Je nach Region der Auslieferung dürfen sie eine Länge von 15 bzw. 20 Sekunden nicht überschreiten.
Im YouTube Reserve-Bericht zur Sichtbarkeit von Videos werden Zeiten in der Zeitzone der jeweiligen Kampagne erfasst. Der Bericht umfasst eine Wasserzeichenprüfung zur Qualitätskontrolle der grundlegenden Messwerte (Impressionen, ungültige Impressionen, messbare Impressionen, nicht messbare Impressionen, sichtbare Impressionen, nicht sichtbare Impressionen). Sie können die Gesamtwerte dieser grundlegenden Messwerte im Wasserzeichen mit den entsprechenden Werten in der Berichtstabelle vergleichen. Bei Unstimmigkeiten wenden Sie sich bitte an Ihren Google-Ansprechpartner. Die Zeiträume im YouTube-Bericht zur Sichtbarkeit von Videos sind anpassbar. Den Bericht können Sie bei Ihrem Google-Ansprechpartner anfordern.
Informationen zu Änderungen der Methodik
Alle Änderungen der Methodik werden über Mitteilungen in der Google Ads-Hilfe bekannt gegeben.
