DoubleVerify erweitert seine Messlösungen für YouTube um Audio-Werbeformate. Das Unternehmen bietet künftig ein KI-gestütztes Brand-Suitability-Reporting für Kampagnen mit YouTube Audio Ads an. Damit soll nach der Ausspielung überprüft werden können, in welchen inhaltlichen Umfeldern Anzeigen erschienen sind und ob diese den Vorgaben der jeweiligen Marke entsprechen.
Die Einführung erfolgt vor dem Hintergrund wachsender Investitionen in digitale Audioformate. Mit steigenden Budgets nimmt auch der Bedarf an einheitlichen Qualitätsstandards und einer detaillierten Bewertung des Werbeumfelds zu. Bislang waren entsprechende Kontrollmöglichkeiten vor allem bei klassischen Videoanzeigen verbreitet.
Post-Bid-Messung für Audio-First-Formate
YouTube Audio Ads sind für Nutzungssituationen konzipiert, in denen Audioinhalte im Vordergrund stehen. Sie werden als In-Stream-Anzeigen ausgespielt und kombinieren in der Regel hochwertiges Audiomaterial mit einem statischen Bild oder einer einfachen Animation.
Zum möglichen Inventar zählen YouTube Music, Podcast-Inhalte auf YouTube und weitere Audio-zentrierte Angebote. Nutzer hören die Inhalte dabei häufig, ohne aktiv auf den Bildschirm zu blicken.
Für Werbetreibende entsteht dadurch eine zusätzliche Herausforderung bei der Brand Suitability. Ohne Post-Bid-Messung lässt sich nur eingeschränkt nachvollziehen, ob eine Anzeige neben Inhalten ausgespielt wurde, die nicht zu den Werten, Zielgruppen oder Kommunikationsrichtlinien einer Marke passen.
„Da der Konsum von Audio-Inhalten weiter zunimmt, benötigen Werbetreibende dasselbe Maß an Transparenz und Kontrolle, das sie auch im gesamten digitalen Ökosystem erwarten“, sagte Steven Woolway, EVP Business Development bei DoubleVerify. „Mit der KI-gestützten Brand-Suitability-Messung übertragen wir die bewährten Erkenntnisse, auf die Werbetreibende bereits im Videobereich vertrauen, auf Audio-Umgebungen. So erhalten unsere Kunden die Transparenz und Kontrolle, die sie benötigen, um ihre Markenwerte zu schützen und ihre Investitionen mit Zuversicht zu skalieren.“
KI analysiert Sprache, Stimmung und Kontext
Technische Grundlage des neuen Reportings ist die Klassifizierungs-Engine Universal Content Intelligence von DoubleVerify. Sie analysiert Inhalte anhand unterschiedlicher Audio‑, Video‑, Text- und Bildsignale.
In Audio-Umgebungen sollen KI-Modelle unter anderem gesprochene Sprache, Stimmungen, Kontextsignale und verfügbare Metadaten auswerten. Durch die Kombination mehrerer Signale will DoubleVerify auch inhaltliche Nuancen erfassen, die sich nicht allein anhand von Schlagwörtern oder Kategorien erkennen lassen.
Die Ergebnisse sollen Werbetreibenden zeigen, wie gut die Inhalte rund um eine Anzeige mit ihren individuell festgelegten Brand-Suitability-Standards übereinstimmen. Dabei handelt es sich um eine Post-Bid-Messung: Die Bewertung erfolgt nach der Ausspielung und dient vor allem der Analyse und Optimierung künftiger Kampagnen.
Audio wird stärker in Mediapläne integriert
Digitale Audioangebote gewinnen als Bestandteil kanalübergreifender Mediapläne an Bedeutung. Neben Musikstreaming und Podcasts entstehen auch auf Videoplattformen zunehmend Nutzungssituationen, in denen Inhalte hauptsächlich gehört werden.
Für Anbieter von Verifikationslösungen erweitert sich damit das zu analysierende Umfeld. Klassische visuelle Signale reichen bei Audio-First-Formaten nicht aus, um den Kontext einer Anzeige vollständig zu bewerten. Die Analyse von Sprache, Tonalität und semantischem Zusammenhang wird daher zu einem wichtigeren Bestandteil der Mediaverifizierung.
Das neue Brand-Suitability-Reporting wird in die DV Media AdVantage Platform integriert. Die Plattform bündelt Lösungen für Mediaverifizierung, Kampagnenoptimierung und die Messung von Werbeergebnissen.
DoubleVerify hatte zuletzt auch DV AI SlopStopper for Social angekündigt. Die Lösung soll minderwertige, automatisiert erzeugte Inhalte in sozialen Netzwerken erkennen und Werbetreibenden zusätzliche Informationen zur Bewertung der Mediaqualität liefern. Beide Angebote zeigen, dass die Klassifizierung von Inhalten mithilfe künstlicher Intelligenz für die Werbeverifikation an Bedeutung gewinnt.
