మీ వీడియో “పరిమిత మానిటైజేషన్”ను లేదా “పసుపు రంగు చిహ్నాన్ని” అందుకుంటే, మీరు హ్యూమన్ రివ్యూ కోసం రిక్వెస్ట్ చేయవచ్చు. మీరు రివ్యూ కోసం రిక్వెస్ట్ చేసినప్పుడు, పాలసీ స్పెషలిస్ట్ మీ వీడియోను రివ్యూ చేసి, మానిటైజేషన్‌కు సంబంధించి ఒక నిర్ణయాన్ని తీసుకుంటారు. రివ్యూ సమయంలో ఏం జరుగుతుంది అనే దానిని ఈ ఆర్టికల్ వివరిస్తుంది.
రివ్యూ సమయంలో రివ్యూవర్‌లు ఏం అంచనా వేస్తారు
మా స్పెషలిస్ట్‌లు వీడియోకు సంబంధించిన కంటెంట్ మొత్తాన్ని రివ్యూ చేస్తారు. కింద పేర్కొన్న వాటితో సహా కంటెంట్‌లోని ప్రతి అంశాన్ని వారు జాగ్రత్తగా చూసి, అంచనా వేస్తారు:
- వీడియో కంటెంట్
- టైటిల్
- థంబ్‌నెయిల్
- వివరణ
- ట్యాగ్‌లు
రివ్యూవర్‌లు కంటెంట్‌ను ఎలా అంచనా వేస్తారు
మా రివ్యూవర్‌లు వీడియోను, సంబంధిత కంటెంట్ మొత్తాన్ని కలిపి పరిశీలిస్తారు. సందర్భాన్ని బట్టి ప్రతి వీడియోకు సంబంధించిన యాడ్‌ల ఔచిత్యం ఉంటుంది.
స్పెషలిస్ట్‌లు రివ్యూ చేసే సమయంలో, కింద పేర్కొన్న నియమాలతో పాటుగా అడ్వర్టయిజర్ ఫ్రెండ్లీ గైడ్‌లైన్స్‌ను ఉపయోగిస్తారు:
- సందర్భం
- ఫోకస్
- టోన్
- వాస్తవికత
- స్పష్టత
అతి ముఖ్యమైన నియమం సందర్భం. మీ వీడియో ఉద్దేశం ఏమిటి - ఇది సమాచారాన్ని అందించి, అవగాహన కల్పించడం కోసమా లేదా షాక్‌కు గురి చేసి, రెచ్చగొట్టడానికి ఉద్దేశించినదా? ఉదాహరణకు, ఇది సమాచారాన్ని అందించి, అవగాహన కల్పించడం కోసం అయితే, మీరు మీ టైటిల్, థంబ్‌నెయిల్స్, వివరణ, అలాగే ట్యాగ్‌లలో సందర్భాన్ని చేర్చాలి. ఈ సందర్భం రివ్యూవర్‌లు సరైన మానిటైజేషన్ నిర్ణయం తీసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది. సందర్భం లేకుండా, రివ్యూవర్‌లు మీ కంటెంట్‌ను ఖచ్చితంగా అంచనా వేయకపోవచ్చు.
ఉదాహరణకు, కొన్ని అసభ్య పదాలు ఉన్న వీడియో, యాడ్‌లు పొందవచ్చు. అదే సమయంలో, వేరే వీడియోలో అసభ్య పదాలు లేకపోయినా, తగినంత హింసాత్మక కంటెంట్ ఉంటే, అది యాడ్‌లు పొందకపోవచ్చు.
రివ్యూ తర్వాత ఏమి జరుగుతుంది
రివ్యూ పూర్తయిన తర్వాత, మానిటైజేషన్ నిర్ణయానికి సంబంధించి మీకు ఈమెయిల్ వస్తుంది. రివ్యూవర్ నిర్ణయం అనేది తుది నిర్ణయం, అలాగే వీడియో మానిటైజేషన్ స్టేటస్ ఇకపై మారదు.
మాన్యువల్ రివ్యూలు ఎందుకు ముఖ్యమైనవి
మా సిస్టమ్‌లు లెర్నింగ్ టెక్నాలజీ, అప్పీల్స్ నుండి వచ్చిన మిలియన్ల కొద్దీ మాన్యువల్ రివ్యూల ఆధారంగా పని చేస్తాయి. ఉమ్మడిగా, అవి ప్రతి వీడియోకు సంబంధించి సరైన మానిటైజేషన్ నిర్ణయాలు తీసుకోవడంలో సిస్టమ్‌కు ట్రయినింగ్ ఇవ్వడానికి, అలాగే దాన్ని మెరుగుపరచడంలో సహాయపడతాయి. రివ్యూవర్ నిర్ణయాలు, ఆటోమేటిక్ నిర్ణయాలను పోల్చి చూసి, సిస్టమ్‌కు సంబంధించిన ఖచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి టెక్నాలజీ ఈ సమాచారాన్ని ఉపయోగిస్తుంది.