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经过两年多的构建和测试,元是释放品牌适应性控制和第三方验证的喂养环境。
元周四宣布了新的AI-powered库存过滤器的Facebook和Instagram提要所以品牌可以控制他们的广告是否出现高于或低于饲料内容根据其适用性的偏好。
(控制可用英语和西班牙语,与法国和德国可能下两种语言)。
复习,品牌安全是不盈利的内容大多数品牌可能不会想接近:色情、暴力、恐怖主义等。
但品牌适用性是一个更微妙的概念表示,萨曼塔斯泰森毡帽,元客户副总裁委员会和行业贸易关系,因为它是取决于一个品牌的个体敏感性。
安全的和合适的
元使用人工智能和人工审查删除内容和页面违反它的社区标准。这是内容,也会被认为是品牌不安全,因此,没有盈利。
剩下的都是盈利——理论。但不同的广告有不同的风险阈值基于他们的品牌价值和偏好,斯泰森毡帽说。这就是适用性。
“我们要做什么,”斯泰森毡帽说,“是给广告客户更大的控制权,他们的广告被放置,这样他们就可以感到舒适和做出更好的决定通知他们的销售目标。”
元的品牌适用性评审系统分类饲料内容,包括文字、图片和视频,基于风险容忍度水平作为负责任的全球联盟推荐的媒体(加姆),行业组织由世界广告主联合会的成员来确定标准定义品牌安全性和适用性。
加姆的适用性框架制定了标准定义为高,中期和低风险的内容。
例如,描述死亡或受伤的归类为高风险如果美化有害的行为,但是如果描述为中等风险是在娱乐或突发新闻。描绘死亡或受伤的教育或科学目的都属于低风险类别。
适合你的幻想
饲料内容已经清除了货币化后,元的人工智能评估系统扫描,看看哪个桶应该分为风险。
与此同时,Facebook和Instagram广告商可以选择三种不同的设置来控制他们的内容类型广告在饲料毗邻。
扩大库存是默认设置,包括任何饲料内容遵守元货币化的社区标准和资格。温和的库存设置过滤器的内容归类为高风险,按加姆的框架。有限的库存是广告商,只希望他们的广告运行和低风险的内容。
不可能量化多少饲料内容在Facebook和Instagram monetizable斯泰森毡帽说。人们看到的广告数量取决于广告加载和会话深度。
但她指出,在测试阶段,元发现不到1%的内容在其平台上可分为高风险类别。
证明这一点
广告商不会在相信他们的广告只是把它运行毗邻他们认为合适的内容。
所以元与视频品牌平台Zefr开发工具适用性报道的上下文广告出现在Facebook的饲料。(测量和验证Instagram饲料还没有可用的斯泰森毡帽说。)
广告商可以透明报道Facebook,他们展示的内容出现高于或低于他们的广告,它掉进风险类别。能够看到内容本身可能最终说服一些品牌放松他们的适用性的限制。
“如果他们能看一看它,”斯泰森毡帽说,“他们会说,‘哦,我想我只是想远离高风险的东西,但也许中等风险可以为我工作。”
下一个
未来的路线图是扩大这些分类控制和设置故事和卷,斯泰森毡帽说广告商要求。
改善卷货币化是元的首要任务。CEO马克。扎克伯格告诉投资者今年2月,尽管超过40%的Facebook和Instagram广告商使用卷,中国少有效的格式。
新员工培训其他第三方测量伙伴开发自己的适用性验证工具在饲料和追求媒体评级委员会(MRC)认证的元饲料库存过滤器是议程上的下一个。(MRC过程将在今年下半年启动。)
在11月元终于认证直接货币化控制——在广告直接放置的内容,比如即时队列的文章和视频,结束为期两年的MRC审计。
安全(AI)不容易
花了这么长时间的原因之一元启动适应性测量和验证控制饲料环境是因为没有两个提要是一样的。
阵容的内容在任何给定提要是个性化和每个人不同。提要说:“最终的复杂性,丰富Raddon,联合首席执行官兼联合创始人Zefr,因为它们包含一个动态文本、图像、声音和视频。
“人工智能训练模型需要验证的每个独立元素品牌安全作为一个分组为了正确理解上下文,“Raddon说。
一组人Zefr审查文本、图像和视频元。这些信号被送入Zefr AI系统和与其他深度学习语言模型合并,如罗伯塔XLM和剪辑。
“人工智能是一个很好的工具在人类行为和放大声音源的规模,“Raddon说。
但说到人工智能,它只能是一个时间问题,直到监管机构开始采取更多兴趣品牌安全性和适用性,特别是现在错误信息是加姆的框架的一部分。(2021年6月,加姆更新它的框架,包括错误信息作为有害内容类别。)
当大多数人听到“品牌安全,”这个词的第一件事想到的是错误信息,Raddon说。
”爆炸生成的人工智能现在,许多美国人理解是多么容易创建合成图像、视频和文字,”他说。”突然,错误的想法已成为日常非常真实的公民。”
