Se o seu vídeo tiver "rentabilização limitada" ou um "ícone amarelo", pode pedir uma revisão humana. Quando pede uma revisão, um especialista em políticas revê esse vídeo e toma uma decisão de rentabilização. Este artigo explica o que acontece durante uma revisão.
O que os revisores avaliam durante uma revisão
Os nossos especialistas reveem todo o conteúdo relacionado com o vídeo. Observam e avaliam cuidadosamente cada parte do conteúdo, incluindo:
- Conteúdo de vídeo
- Título
- Miniatura
- Descrição
- Etiquetas
Como os revisores avaliam o conteúdo
Os nossos revisores avaliam o vídeo e o conteúdo relacionado como um todo. A adequação para anúncios de cada vídeo depende do respetivo contexto.
Durante a revisão, os especialistas usam as diretrizes de conteúdo adequado para publicidade em conjunto com os seguintes princípios:
- Contexto
- Foco
- Tom
- Realismo
- Grafismo
O princípio mais importante é o contexto. Qual é a intenção por trás do vídeo? É informar e educar, ou chocar e incitar? Por exemplo, se for informar e educar, deve incluir o contexto no título, nas miniaturas, na descrição e nas etiquetas. Este contexto ajuda os revisores a tomar a decisão de rentabilização correta. Sem contexto, os revisores podem não avaliar corretamente o seu conteúdo.
Por exemplo, pode haver um vídeo com uso de alguns palavrões que seja elegível para anúncios. Por outro lado, um vídeo diferente sem uso de palavrões, mas com uma grande quantidade de conteúdo violento, pode não ser elegível para anúncios.
O que acontece após uma revisão
Quando a revisão tiver sido concluída, recebe um email com a decisão de rentabilização. A decisão do revisor é definitiva, e o estado de rentabilização do vídeo não volta a mudar.
Por que motivo as revisões humanas são importantes
Os nossos sistemas usam tecnologia de aprendizagem e milhões de revisões manuais de recursos. Em conjunto, estes dois fatores ajudam a treinar e melhorar o sistema para tomar as decisões de rentabilização corretas para cada vídeo. A tecnologia compara as decisões do revisor humano com as decisões automáticas e usa estas informações para melhorar a precisão do sistema.