Warum die Multimedia-Klassifizierung der Schlüssel zur Erschließung des Werbepotenzials von CTV und AVOD ist

Die Verbrauchernachfrage nach Streaming-Diensten wächst schnell und zeigt keine Anzeichen einer Verlangsamung. Wir warten nicht länger auf die Einführung von AVOD-Streamingdiensten (Advertising-Based Video On Demand) und CTV-Geräten: Solche Plattformen werden schnell zum bevorzugten Medium für Verbraucher.

In den EU5-Märkten stieg zwischen Januar 2020 und Mai 2021 das traditionelle Fernsehen um 17 %, während der CTV-Konsum um 55 % zunahm. Genau wie die Umstellung auf Mobilgeräte zuvor ist der Ansturm der Verbraucher auf CTV und AVOD fest verwurzelt und wird in Zukunft weiter zunehmen.

Während Werbegelder den Verbrauchergewohnheiten folgen, bleiben Werbetreibende Bedenken hinsichtlich der Qualität der Anzeigenplatzierung.

Multimediale Klassifizierungslösungen, die in der Lage sind, Videoinhalte zu klassifizieren – so wie es heutzutage für Text auf Webseiten geschieht – sind der Schlüssel zur Lösung der Sackgasse von Transparenz und Markensicherheit für Werbetreibende.

Der Aufstieg von AVOD

Denken Sie an einen Schnappschuss eines Sportspiels oder eines Nachrichtensegments: Das „Lesen“ eines Videos, das unzählige Einzelbilder mit mehreren Ebenen auf dem Bildschirm enthält und Audio enthält, ist die erste Herausforderung. Aber mit der Weiterentwicklung der Technologie und der zunehmenden Akzeptanz werden Werbetreibende besser in der Lage sein, das Beste aus den sich ändernden Verbrauchergewohnheiten zu machen und ihre Aufmerksamkeit zu gewinnen.

Das aufregende Potenzial für Werbetreibende, die in CTV investieren möchten, wurde durch die Fülle von Streaming-Plattformen unterstrichen, die eine werbegestützte Ebene einführen. Es wächst der Konsens, dass die langfristige Gesundheit des Streamings zumindest teilweise durch Werbung aufrechterhalten wird.

Die Zahlen unterstützen diese Logik: In ganz Europa wird Streaming von 71 % der Zuschauer gegenüber linearem Fernsehen bevorzugt, und Marken erhöhen ihre Ausgaben für CTV und Streaming. Laut einem Bericht von eMarketer werden sich die weltweiten CTV-Werbeausgaben in den nächsten fünf Jahren von 16,6 Mrd. USD im Jahr 2021 auf 32,6 Mrd. USD im Jahr 2026 verdoppeln.

Gleichzeitig haben Agenturexperten jedoch Markensicherheit und CTV-Transparenz als eine der größten Herausforderungen beim programmatischen Kauf von CTV-Inventar identifiziert.

Werbetreibende fordern mehr Transparenz

Streaming-Plattformen sind bestrebt, Werbetreibenden ein überragendes TV-Erlebnis zu bieten, eine Behauptung, die direkt auf die Bedenken der Werbetreibenden eingeht. Bei allen Vorzügen von AVOD und CTV fühlen sich Werbetreibende immer noch von der Transparenz des linearen Fernsehens angezogen. AVOD bietet noch nicht die Klarheit linearer Ausgaben, da Unsicherheit darüber besteht, wann und wo Anzeigen geschaltet werden.

Kelly Metz von der Omnicom Media Group sprach vor einem Panel auf der New Yorker Advertising Week genau, was Werbetreibende im Vergleich zu linearen Ausgaben vermissten:

„Das Schöne am traditionellen linearen Fernsehen war, dass wir wussten, wo wir liefen, es nach einem Zeitplan lief, wir die Programme sehen konnten, wir genau verstanden, was wir im Auftrag unserer Werbetreibenden kauften.“ Im Gegensatz zu dieser Transparenz vermisse Metz Streaming-Dienste. „So wie die Anzeigen [auf Streaming-Diensten] verkauft und verpackt werden, haben wir nicht die Sichtbarkeit, die wir brauchen, wir haben nicht das Vertrauen, das wir in diesen verschiedenen Umgebungen brauchen.“

Im Fokus: Wie Multimedia-Klassifizierung funktioniert

Glücklicherweise stellt die Multimedia-Klassifizierung einen Rahmen dar, durch den dieses bisher fehlende Vertrauen bereitgestellt werden könnte.

Die KI-basierte Multimedia-Klassifizierung verspricht Werbetreibenden Transparenz und granulare Details, die das Spiel verändern können, und bietet die Tools, um die Leistungsfähigkeit und Reichweite von CTV und AVOD voll auszuschöpfen.

Die Multimedia-Klassifizierung wird es Werbetreibenden ermöglichen, Transparenz auf Videoebene freizusetzen, was Marken dazu ermutigt, den AVOD-Bereich mit Vertrauen, Markensicherheit und besserer Medienqualität zu betreten.

Um dieses Vertrauen zu schaffen, ist es notwendig, über die App-Ebene hinauszugehen und darauf hinzuarbeiten, Markensicherheitslösungen auf Inhaltsebene in großem Maßstab zu entwickeln, und genau das erleichtert die Multimedia-Klassifizierung.

Es ordnet Daten auf Videoebene Markensicherheitskategorien zu, wodurch Werbetreibende detaillierte Analysen erhalten, um zu sehen, welche Videokanäle und Inhalte markensicher und für ihre Anzeigen geeignet sind. Genauer als standbild- oder textbasierte Lösungen, die zu sehr auf Metadaten angewiesen sind, kann die Multimedia-Klassifizierung Videodateien selbst und Audio Frame für Frame verfolgen.

Dieses Tracking bietet eine granulare Analyse der Inhalte, denen Marken nebenher bereitgestellt werden, und schafft eine Grundlage für Transparenz und Vertrauen zwischen Werbetreibenden und Publishern.

Nehmen wir das Beispiel eines Fußballspiels.

Die Multimedia-Klassifizierung kann eine Analyse der Szene durchführen, indem sie die Gesichter der Spieler, die Logos auf ihren Trikots, die Werbung rund um das Spielfeld und die Rede des Kommentators scannt.

Auf diese Weise kann die multimediale Klassifizierung ein umfassendes Bild der Spielinhalte und ein klares Umfeld für Marken erstellen.

Frame-by-Frame-Details werden alle erfasst, da sogar die Buchstaben in einem Logo mit der Optical Character Recognition (OCR)-Technologie identifiziert werden können. Darüber hinaus kann die Audiospuranalyse eine Reihe von Informationen von der Sprache bis zur Stimmung des/der Kommentator(en) während eines Clips erkennen.

Bereitstellung der Transparenz und Flexibilität, die Werbetreibende benötigen

Die Multimedia-Klassifizierung wird keine Einheitstechnologie sein.

Die Informationen, die die Technologie sammelt, bieten eine beispiellose Granularität, aber auch Flexibilität: Marken können die Informationen mit den mit dem Video verbundenen IAB- und GARM-Markeneignungskategorien vergleichen oder ihren eigenen spezifischen Kriterien folgen. Die Technologie kann an die Bedürfnisse und Erwartungen der Werbetreibenden angepasst werden.

Die Markenwerbung auf einem Comedy-Kanal, die in einer Standup-Routine vielleicht nachsichtiger mit Obszönitäten umgehen möchte, kann also ihre eigenen Grenzen setzen. Eine Marke wird in der Lage sein, einen Konkurrenten oder negative Gefühle in Bezug auf ihre spezifische Branche zu vermeiden.

Auf diese Weise erhalten Marken Zugang zu Transparenz und Kontrolle, die die bisher fehlende Sicherheit und Sicherheit bieten.

Die Bedeutung dieser granularen Detailkontrolle für Werbetreibende kann nicht hoch genug eingeschätzt werden. In ihrem Bericht über CTV in Europa stellte das IAB fest, dass "das Publikum fragmentierter und schwer fassbarer geworden ist als je zuvor".

Damit dieser Trend nachlässt, müssen Interessengruppen aus dem gesamten Werbeökosystem zusammenarbeiten. Multimedia-Klassifizierung wird dabei helfen: Indem Werbetreibenden ein tiefgreifendes Verständnis von Videoinhalten vermittelt wird, werden mehr von ihnen an Bord gebracht, was die Tür zu mehr Zusammenarbeit und branchenübergreifenden Lösungen öffnet.

Mit Multimedia-Klassifizierung gewinnt jeder

Die Gewinne, die durch die durch Multimedia-Klassifizierung erleichterte granulare Kontrolle erzielt werden können, wurden bereits bei der End-to-End-Einführung der Technologie auf sozialen Plattformen demonstriert.

Ein dreistufiges maschinelles Lernsystem, das Video, Audio und Text analysiert, bietet Werbetreibenden ein umfassendes Bewusstsein für das Material, neben dem ihre Anzeigen geschaltet werden, sowie eine zielgerichtete Pre-Bid-Lösung.

Da die Multimedia-Klassifizierungstechnologie immer ausgefeilter wird, werden Anzeigen nicht nur abseits von schädlichen Inhalten geschaltet, sondern neben relevanten Inhalten, die die Aufmerksamkeit der Verbraucher wahrscheinlicher machen. Dieses Kontext-Targeting erhöht die Leistung von Anzeigen und verbessert gleichzeitig das Verbrauchererlebnis.

Der Bericht „CTV ist für alle“ von Magnite ergab, dass „80 % der CTV-Zuschauer angaben, dass sie eher auf Anzeigen von Marken achten, die ihrem Lebensstil und ihrer Meinung entsprechen“, eine Statistik, die die Vorteile bestätigt, die Werbetreibenden geboten werden.

Kontextbezogenes Targeting, das auf Multimedia-Klassifizierungsdaten basiert, liefert Anzeigen, die dem Geschmack der Verbraucher entsprechen, und steigert die Leistung.

Wir haben einen entscheidenden Meilenstein für CTV und AVOD erreicht, da Verbraucher und Inhaltsanbieter den Raum zu ihrem eigenen machen.

Um jedoch das versprochene überragende Anzeigenerlebnis zu liefern und gleichzeitig Werbetreibende und Publisher auf der Seite zu halten, ist noch viel Arbeit und Zusammenarbeit in der gesamten Branche erforderlich .

Marken fordern Transparenz, Sicherheit und Vertrauen, und um ein gesundes AVOD-Ökosystem zu erreichen, müssen Lösungen für diese Anforderungen gefunden werden. Mit erhöhter Transparenz könnten Publisher auch Inventarpakete kuratieren und Preisstrategien diktieren.

Multimediale Klassifikation kann die Grundlage für diese Lösungen bilden, indem sie den technologischen Rahmen bereitstellt, innerhalb dessen das Werbepotenzial auf CTV und im Streaming ausgeschöpft werden kann.

Es ist die Technologie, die genaue Details liefert, die Bedenken der Werbetreibenden zerstreut und gleichzeitig den Wert des Publisher-Inventars steigert. In der gesamten Branche gibt es noch viel zu tun, aber mit einer richtig eingesetzten Multimedia-Klassifizierung kann jeder gewinnen.