Pixability 更新其上下文工具以使用生成式AI分析YouTube | AdExchanger

2024年10月7日星期一上午9:30

说YouTube上有大量内容简直是太谦虚了。

根据媒体资源的报道，如果你连续观看该网站上的近40亿条视频，将会花费大约81,500年的时间。光教学指南

那还不包括所有新上传的视频之后你已经开始观看，速度是每秒六小时的内容。

Pixability

对于营销人员来说，这使得大规模向正确的YouTube受众投放广告变得极其困难，但Pixability认为其新的基于人工智能的工具能够应对这一挑战。

周一，这家以YouTube为中心的视频广告平台宣布推出名为GenAI情境片段（CGS）的产品，旨在更广泛范围内的YouTube内容中触及特定受众。

该产品旨在大规模吸引小众受众，首席产品官杰基·斯万斯堡·保罗ино承认，这听起来像是自相矛盾的。

“YouTube是一个拥有海量内容的庞大平台，确实有足够的非常针对您品牌的特定内容来达到规模，”她说。“但要找到这些内容却非常困难。”

一手的数据

Pixability 因在 2010 年YouTube 刚刚被视为新兴平台时就参与其中而著称。

2016年，Pixability 成为少数几家获得访问 YouTube 测量平台（YMPT）权限的公司之一，据报道该平台的数据量比面向公众的平台多出30,000倍。数据API

现在Pixability利用这些数据以及过去14年来收集的历史数据，根据品牌安全性和主题相关性对每条货币化的YouTube视频进行评分和分类。

生成式AI模型分析每个视频时会筛选782个不同的属性，包括标题、标签和描述。

Jeremy Cornfeldt，绩效营销机构Tinuiti的总裁说：“能够利用这些数据对我们来说至关重要，确保我们的活动有效运行、繁荣发展并达成任何关键绩效指标（KPI）。”

根据Pixability首席执行官David George的说法，自从今年7月开始新YouTube定向功能的测试以来，团队发现性能提高了高达50%，特别是在金融服务和制药类别的难以触及的目标受众方面。

保持目标不变

例如，一家化妆公司试图在与美容相关的视频上做广告是很自然的。但在如此多的竞争者争夺同一类别的情况下，要脱颖而出是很难（而且通常很昂贵的）。

这个想法与程序化的基本理念类似。ESPN很昂贵，但你可以更高效地通过一些不太知名的网站触达相同的访客。

“购买美容产品的消费者会关注各种类型的内容，”Pixability的首席执行官David George说道。“我们帮助他们实现这一点，因此你可以覆盖更广泛的受众，因为你不仅仅局限于非常狭窄的内容领域。”

为了做到这一点，Pixability One 平台提供了经过筛选和定制的受众群体段，这些筛选是通过诸如GARM风险层级、适合儿童程度、订阅者数量以及创作者代际（例如千禧一代、Z世代等）这样的参数进行的。

平台然后使用一个开源的语言学习模型（具有相当晦涩的名字“inteefloat/多语言-e5-large），以及数十种其他机器学习工具，来解读用户提示并推荐相关的YouTube频道，这些频道与用户的兴趣相似度从高到低排列。

例如，汽车品牌捷豹可以输入“Jaguar car”并获得与汽车爱好者相关的结果，而不是杰克逊维尔橄榄球队或同名的雨林捕食者。

保罗诺说，这不仅仅是关键词匹配。“理解上下文才是关键，而这正是那782个数据项发挥作用的地方。”

识别出合适的片段后，用户可以一次性复制所有频道ID，并直接将其插入到Google的DV360或Google Ads中进行定位。

人不可替代

就像现在的每一个内容创作者社区一样，机器学习和人工智能技术在油管创作者中是一个有争议的话题。

显然存在潜在的工作机会被剥夺以及低质量的AI内容泛滥系统的担忧。但许多受欢迎的内容创作者，如SciShow的创作者， Hank Green也表达了对他们内容被用来训练生成式AI模型的担忧。如果他们没有因使用他们的作品而获得补偿，那么至少应该有权选择不被纳入其中。

尽管Pixability团队正在使用生成式人工智能组件，但他们强调没有打算利用YouTube直接提供的数据来进一步生成内容。相反，生成式AI的目的是帮助更好地理解用户请求并为内容分类创建自定义分类法。

而对于对AI同样感到不安的营销人员，Pixability希望很快能够更好地识别和区分“合成”的内容与人工制作的内容——这一点YouTube本身现在也在做要求上传时也需要披露的账户。

保罗伊诺说：“YouTube和其他平台也意识到这将会成为一个问题。”