Wenn dein Video ein gelbes Dollarsymbol erhält, die Monetarisierung für dieses Videos also eingeschränkt wurde, kannst du eine manuelle Überprüfung beantragen. In diesem Fall sieht sich einer unserer Richtlinienexperten das Video an und trifft eine Entscheidung bezüglich der Monetarisierung. In diesem Artikel findest du weitere Informationen zu einer solchen Überprüfung.
Was genau beurteilen die Prüfer?
Unsere Experten sehen sich sämtliche Inhalte an, die im Zusammenhang mit dem Video stehen. Dabei achten sie ganz genau auf folgende Elemente und prüfen sie sorgfältig:
- Videoinhalte
- Titel
- Thumbnail
- Beschreibung
- Tags
Wie beurteilen die Prüfer die Inhalte?
Unsere Prüfer beurteilen das Video und die zugehörigen Inhalte als Ganzes. Es hängt vom jeweiligen Kontext ab, ob ein Video werbefreundlich ist oder nicht.
Bei der Entscheidungsfindung orientieren sich die Prüfer an den Richtlinien für werbefreundliche Inhalte sowie den folgenden Punkten:
- Kontext
- Fokus
- Umgangston
- Realismus
- Grausame Inhalte
Der wichtigste Punkt ist der Kontext. Was ist die Absicht des Videos? Soll es die Zuschauer informieren oder schockieren und provozieren? Wenn du beispielsweise informative und lehrreiche Inhalte bieten möchtest, solltest du in Titeln, Thumbnails, Beschreibungen und Tags entsprechende Hintergrundinformationen liefern. Dieser Kontext hilft den Prüfern, die richtige Monetarisierungsentscheidung zu treffen. Ohne Kontext können die Inhalte unter Umständen nicht richtig beurteilt werden.
Es ist zum Beispiel möglich, dass in einem Video mit Schimpfwörtern Anzeigen eingeblendet werden, in einem anderen Video ohne Schimpfwörter, das dafür aber gewaltverherrlichende Inhalte enthält, jedoch nicht.
Was passiert nach einer Überprüfung?
Sobald die Überprüfung abgeschlossen ist, erhältst du eine E-Mail mit der Entscheidung bezüglich der Monetarisierung. Die Entscheidung des Prüfers ist endgültig und der Monetarisierungsstatus des Videos kann nicht mehr geändert werden.
Warum sind manuelle Überprüfungen wichtig?
Unser System basiert auf einer Technologie für maschinelles Lernen und Millionen von manuellen Prüfungen von Beschwerden. Dadurch wird das System immer weiter optimiert, um korrekte Entscheidungen zur Monetarisierung von Videos treffen zu können. Mithilfe der Technologie werden Entscheidungen aus manuellen Prüfungen mit automatischen Entscheidungen verglichen. Anhand dieser Informationen wird die Accuracy des Systems verbessert.