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A Pixability alarga a sua Brand Suitability para o YouTube com um foco claro em IA: a plataforma usa o Pixie para selecionar o inventário publicitário em função da relevância e da adequação e, ao mesmo tempo, pretende filtrar dos ambientes das campanhas os conteúdos de IA de baixa qualidade, produzidos em massa.
O Pixie combina IA com revisão humana
Segundo o Digiday, a Pixability analisa cerca de oito mil milhões de vídeos do YouTube em aproximadamente 40 milhões de canais. Para identificar conteúdos de IA problemáticos, a empresa combina a classificação automatizada com a verificação humana.
Entre os ambientes indesejados, a Pixability refere, entre outros, conteúdos feitos apenas para publicidade, clickbait enganador e conteúdos otimizados sobretudo para atrair a máxima atenção sem valor substancial. Não se trata de excluir de forma generalizada toda a utilização de IA, mas sim de Brand Suitability.
A página oficial do produto Pixie descreve o sistema como uma solução agêntica de curadoria e otimização para o YouTube. Para isso, a Pixability combina os seus próprios dados de canais com sinais contextuais e objetivos de campanha.
Para os anunciantes, o contexto volta a ganhar importância
A evolução mostra que, no YouTube, o alcance por si só não basta às marcas. À medida que cada vez mais conteúdos são criados de forma automatizada, torna-se mais importante a questão de ao lado de que vídeos um anúncio aparece efetivamente.
Isto encaixa na nossa visão geral sobre o algoritmo do YouTube e a definição do público-alvo. Ao avaliar o alcance, vale ainda a pena olhar para a nova lógica de visualizações do YouTube e as Engaged Views.
Também no processo criativo a IA ganha terreno: o Runway Agent 2.0 já liga a produção criativa aos dados das campanhas. Por isso, torna-se ainda mais importante uma segunda camada de controlo do lado da distribuição.
Brand Safety não é o mesmo que Brand Suitability
A Brand Safety evita sobretudo ambientes claramente inadequados ou arriscados. A Brand Suitability vai mais longe e pergunta se o conteúdo, o tom e o contexto encaixam na respetiva marca.
Especialmente no caso de conteúdos gerados por IA, esta distinção é relevante: um vídeo pode cumprir formalmente as regras e, ainda assim, parecer um ambiente inadequado para uma marca. Por isso, os sinais contextuais, a verificação dos criadores e as revisões manuais deverão ganhar importância no media buying do YouTube.