Brandsikkerhed i YouTube: Beskrivelse af metode

Google søger Media Rating Council-akkreditering og erklærer, at YouTubes instream-videoannoncer overholder branchestandarderne for processer og styringselementer til brandsikkerhed på indholdsniveau. Dette gælder for YouTube-instream-videobeholdninger, som er købt via tjenester i Google Ads, Display & Video 360 og YouTube Reserve.

Retningslinjerne for branchen er udviklet i et tiltag, der er koordineret af Interactive Advertising Bureau (IAB), Media Rating Council (MRC), American Association of Advertising Agencies (4A) og Association of National Advertisers (ANA). Undersøgelsen af YouTube i henhold til disse retningslinjer er gennemført af en uafhængig tredjepart, som MRC har udvalgt til at udføre undersøgelsen.

Om Googles akkrediteringsundersøgelse af brandsikkerhed i YouTube 

Undersøgelsen af akkrediteringen fokuserer på YouTubes processer for brandsikkerhed samt styringselementer, der anvendes på YouTubes instream-videoannoncer. Dette vedrører:

  • Måling og rapportering af digitale instream-videoannonceeksponeringer og de tilhørende synlighedsrelaterede metrics på tværs af computer-, mobilweb- og mobilappmiljøer uden generel ugyldig trafik (GIVT, general invalid traffic), avanceret ugyldig trafik (SIVT, sophisticated invalid traffic) og usikkert brandindhold i tjenesterne Google Ads, Display & Video 360 og YouTube Reserve
  • Rapportering af fejlrate for brandsikkerhed på YouTube-platformsniveau

Følgende annoncetyper og enhedstyper er omfattet af denne akkreditering:

  • Computer, mobilapp og mobilweb
  • Instream-annoncer, der kan springes over
  • Instream-videoannoncer, der ikke kan springes over
  • Bumperannoncer

Ekskluderinger fra akkrediteringsundersøgelsen

Følgende er udelukket fra undersøgelsen:

  • Alle beholdninger, der ikke er fra YouTube og Google-videopartnere
  • Over-the-top-enheder (f.eks. smart-tv)
  • Ikke-instream-annoncer (f.eks. Masthead- og Discovery-annonceformater)
  • Værktøjer til målretning af effektivitetsoptimering (f.eks. emneklassificeringer, geoplacering, søgeord eller målgrupper)
  • Specifik målretning (eller ekskludering) på YouTube-kanal

Metoder til brandsikkerhed

Googles YouTube-videoklassificeringsmetode for brandsikkerhed omfatter politikker, der bestemmer, hvilket indhold der er tilladt på YouTube, og hvilket indhold der er kvalificeret til at tjene penge via annoncer, teknologi til analyse af den enorme mængde video på platformen og et team af kontrollanter der skal forbedre disse automatiske klassificeringer. 

Det oprindelige sikkerhedslag er YouTubes retningslinjer for fællesskabet, som ligger uden for rammerne af denne akkrediteringsundersøgelse, men som fastsætter almindelige regler for, hvad der er tilladt på YouTube. Youtubere skal opfylde ansøgningskriterierne for YouTubes partnerprogram, før deres indhold kommer i betragtning til indtægtsgenerering på YouTube. 

Når en video uploades til YouTube, analyseres videoens attributter (f.eks. visuelle data, lyddata, kommentarer og andre metadata) automatisk af vores maskinlæringsmodeller for at klassificere videoen i henhold til vores annonceringspolitikker (f.eks. retningslinjer for annoncørvenligt indhold) og emneklassifikation. Vi indsamler også klassificeringer fra youtubere som endnu et input i beslutningsprocessen vedrørende indtægtsgenerering. Det er kun indhold, der overholder vores politikker for indtægtsgenerering, der er kvalificeret til at vise annoncer. 

Ud over automatisk klassificering bliver mange af vores videoer også manuelt gennemgået af vores uddannede tredjepartskontrollanter for at afgøre, om annoncerne er kvalificerede. De millioner af videoer, som kontrollanterne evaluerer, træner vores maskinlæringsteknologi til at identificere lignende videoer i fremtiden. Eksterne medarbejdere over hele verden sikrer et globalt perspektiv, når det drejer sig om beslutningstagning og uddannelse, og vores politik udvikles efter rådgivning fra specialister med sproglig og kulturel ekspertise. Derudover gennemgås alt indhold i Google Preferred manuelt, før der vises annoncer.  

Annoncørerne får yderligere egnethedsindstillinger (Google Ads og YouTube Reserve og Display & Video 360), så det bliver nemmere at ekskludere indhold (f.eks. beholdningstyper, livestreams eller indhold, der kun er egnet for voksne), som, selv om det overholder vores politikker, muligvis ikke passer til en annoncørs brand eller virksomhed. Alle annoncører har som standard kun mulighed for at vise annoncer sammen med indhold, der opfylder retningslinjerne for annoncørvenligt indhold, som kan ses beskrevet i 4A's forskrifter for brandsikkerhed her. Vi anbefaler, at annoncører anvender ekskluderinger i deres kampagner inden kampagnelanceringen. Annoncører kan eskalere bestemte ekskluderinger via deres Account Managers eller ved hjælp af denne formular.

Googles modeller for brandsikkerhed på YouTube bruger overvågede algoritmer til at kopiere de metoder, der udføres i forbindelse med Googles manuelle gennemgang, til at klassificere YouTube-indhold ved hjælp af de samme tilgængelige videoindholdsfunktioner på en skalerbar og meget nøjagtig måde. Vores modeller til brandsikkerhed i forbindelse med maskinlæring opdateres dagligt med faste versioner af modelarkitektur for at muliggøre brug af nye undervisningsdata fra videoer, der for nyligt er gennemgået manuelt. Derudover lancerer vi løbende nye klassificeringsarkitekturer og omklassificerer indholdet. Klassificeringsværktøjer til maskinlæring analyserer og præsenterer datagrundlag til beslutninger om indtægtsgenerering for alle YouTube-videoer. Dette datagrundlag er synligt for youtubere i YouTubes partnerprogram (som beskrevet her). Vi anvender de samme politikker for indtægtsgenerering på alle YouTube-videoer, uanset om de er på YouTube.com eller indlejret, og alle annoncer, der er købt via Google Ads, YouTube Reserve eller Display & Video 360, overholder disse beslutninger. Vi sikrer automatisk alderssvarende forslag i de omgivende miljøer (f.eks. anbefalinger til seerne om, hvad de skal se som det næste). Google anvender også yderligere styringselementer til analyse af livestreaming af videoindhold.

Rapportering 

I henhold til ovenstående regnes YouTube som værende 99 % brandsikker som defineret af 4A's forskrifter for brandsikkerhed (BSFF, Brand Safety Floor framework), en ramme, der er oprettet i samarbejde med flere branchemedlemmer, herunder platforme og annoncører. Vores fejlrate for brandsikkerhed, som er under 1 %, omfatter til fulde indhold, der anses for usikkert af BSFF.  Denne sektion giver et overblik over vores fejlrate for brandsikkerhed på platformsniveau.

YouTubes eksisterende oplysningsarkitektur i forbindelse med politikken for indtægtsgenerering matcher BSFF's kategorier nøje, hvilket gør det muligt at måle fejlraten for brandsikkerhed. Vi justerer og følger op på vores politikker løbende. 

Fejlfrekvensen for brandsikkerhed, der angiver, hvor ofte usikkert indhold indtægtsgenereres forkert, beregnes således:

  • Fejlrate for brandsikkerhed = antal eksponeringer på usikkert indhold / samlet antal eksponeringer

Vi tager 1.000 eksponeringsvægtede tilfældige stikprøver om dagen (5 dage om ugen) fra alle annonceeksponeringer på YouTube.  Herefter beregnes fejlprocenten for brandsikkerhed som et gennemsnit på 60 dage for alle 60.000 eksponeringer.

Hver eksponering er knyttet til én video, som gennemgås manuelt af uddannede kontrollanter og modtager en beslutning om brandsikkerhed.

Da fejlraten for brandsikkerhed er lav (under 1 %), oplever vi afvigelser i den daglige fejlrate for brandsikkerhed for hvert sæt på 1.000 eksponeringer. Selvom de daglige målinger kan være svingende, så samles disse målinger i et gennemsnit, der giver et godt estimat af vores fejlrate for brandsikkerhed med en konfidensgrad på 95 % og en fejlmargin på mellem 5 % og 10 % i forhold til den målte værdi.

På denne baggrund identificeres det antal dage, der bruges til gennemsnittet, ved at finde den nødvendige stikprøvestørrelse for et konfidensinterval på 95 % med en fejlmargin på ± 5-10 % af den målte værdi for vores fejlrate for brandsikkerhed:

 

Hvis der er en konfidensgrad på 95 % for en metric som f.eks. fejlraten for brandsikkerhed (hvor p̂ = 1 % og p = 1 %), anvendes z-værdien på 1,96. Hvis fejlmargin skal ligge på 5-10 % af den målte værdi (dvs. at en måling på 1 % har et konfidensinterval på 0,90 %-1,10 % eller 1 % + 0,10 %) skal vi bruge n = 60.000 prøver. Vi mener, at mindre stikprøver har for stor fejlmargin: Med n = 30.000 stikprøver ser vi f.eks. et konfidensinterval på 1 % ± 0,11 %, hvilket overskrider intervallet på 5-10 %.

Kendte begrænsninger i forbindelse med brandsikkerhedssystemer

Google anser nedenstående begrænsninger for at være ubetydelige:

  • Sletning og beskyttelse af personlige oplysninger i forbindelse med brugerdata. Google lægger stor vægt på ansvarlig forvaltning af brugernes data. Når en video slettes fra YouTube (herunder når en bruger sletter sin Google-konto), eller en video markeres som privat på YouTube, må den derfor ikke indgå i målingsøjemed.
  • Annoncekampagner kan konfigureres med en lang række indstillinger, målretning og ekskluderingskriterier. I snævert definerede kampagner kan der forekomme visse udsving i fejlraten for brandsikkerhed. Denne varians har vist sig at være ubetydelig. Google udfører regelmæssige undersøgelser med lavere granularitet for at sikre, at fejlraten for hele platformen virkelig repræsenterer kundernes forventninger.
  • Nye tendenser. Googles politikker for brandsikkerhed på YouTube forbyder, at annoncer vises på indhold, der overtræder politikkerne. I takt med at YouTubes videosamling bliver større, tilpasser vores systemer sig til nye indholdstyper, og vores politikker forbedres for at mindske tvetydigheden.
  • Stikprøvetagning til manuel gennemgang. På grund af den store mængde videoer, der jævnligt uploades på YouTube, har vi en omfattende metode til stikprøvetagning, der er beskrevet ovenfor, og som omfatter hele indholdet. 

Underretning af kunderne

Vi bestræber os på altid at minimere fejlraten for brandsikkerheden på hele platformen, men vi underretter kunderne, hvis den overstiger 1 %. Dette gøres ved hjælp af notifikationsområdet øverst i denne artikel i Hjælp. Notifikationen opretholdes, indtil fejlprocenten ligger stabilt under 1 %. 

I de seneste 12 måneder var fejlraten for brandsikkerheden på hele platformen større end 1 % de følgende dage:

  • Ingen

Kvalificering af forretningspartnere

Annoncepolitikker på YouTube-platformsniveau gælder for alle parter. Få flere oplysninger om annoncepolitikker for annoncører. Derudover bestemmer retningslinjerne for YouTubes partnerprogram, hvilke kanaler der er kvalificerede til indtægtsgenerering. Google følger omfattende kvalitetsprocesser og udfører kontinuerlig kvalitetsovervågning af tredjepartskontrollanter.

Eventuelle væsentlige ændringer i vores ovennævnte metode til brandsikkerhed kommunikeres som en del af denne artikel i Hjælp, ud over eventuelle almindelige ændringer af metoden, der kommunikeres som en del af individuelle købsløsninger (Google Ads/YouTube Reserve og Display & Video 360).

Var disse oplysninger nyttige?
Hvordan kan vi forbedre siden?

Har du brug for mere hjælp?

Log ind for at se yderligere supportmuligheder, så du hurtigt kan løse problemet