Integral Ad Science estende a Threads le Content Block Lists di Meta

Integral Ad Science (IAS), società attiva a livello globale nella media quality, annuncia l’estensione al feed di Threads della sua soluzione di ottimizzazione delle Block Lists dei contenuti di Meta basata su AI. L’ampliamento della soluzione di ottimizzazione per i social offre agli inserzionisti una maggiore protezione del brand e la possibilità di massimizzare il ritorno sugli investimenti su quella che è una piattaforma social in rapida crescita, che nel 2025 ha superato i 400 milioni di utenti attivi mensili a livello globale. 

Nel 2024, Meta ha scelto Integral Ad Science come primo partner per sviluppare una soluzione indipendente di ottimizzazione per le sue piattaforme. L’espansione a Threads rafforza una collaborazione già consolidata tra le due aziende che comprende l’ottimizzazione delle Content Block Lists e gli strumenti di Total Media Quality (TMQ) Brand Safety e Suitability Measurement per i contenuti pubblicitari su Facebook, Instagram Feed, Reels e ora anche sul feed di Threads. 

“La nostra analisi dei contenuti basata su AI consente agli inserzionisti di migliorare le performance e di scalare in sicurezza i propri investimenti sulle piattaforme social, grazie a soluzioni di terze parti indipendenti e affidabili” ha dichiarato Lisa Utzschneider, CEO di Integral Ad Science. “Continuiamo a innovare e a rafforzare le nostre relazioni con partner globali come Meta per offrire agli inserzionisti un supporto completo lungo tutte le fasi delle proprie campagne media, garantendo la possibilità di evitare contenuti non idonei e di aumentarne l’efficacia.” 

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Svariati i vantaggi che l’estensione delle Content Block Lists al feed di Threads offre agli inserzionisti globali, come ricorda la società in una nota. Innanzitutto, un "controllo personalizzato: gli inserzionisti possono adattare le Content Block Lists alle proprie esigenze di brand suitability e agli obiettivi di context, inclusi i Custom Brand Segments, pensati per una protezione più mirata e specifica del brand, ottimizzando la spesa pubblicitaria e riducendo il rischio per ogni marchio". Poi, una "protezione automatica: con una singola attivazione iniziale, il sistema garantisce una protezione automatica contro contenuti non idonei su Facebook e Instagram (Feed e Reels) e, ora, anche su Threads. Gli inserzionisti beneficiano di un aggiornamento orario automatico dei contenuti, assicurando che i meccanismi di protezione rimangano costantemente allineati alla rapidità di aggiornamento delle piattaforme social". 

Terzo, una "classificazione AI leader di settore: basata sul modello proprietario Multimedia Understanding Model (MUM) di Integral Ad Science, la tecnologia di AI analizza i contenuti in modo approfondito, frame by frame, integrando segnali visivi, audio e testuali per garantire una classificazione tra le più precise e rigorose del settore". Ancora, un "supporto globale: con un supporto in 34 lingue diverse, gli inserzionisti possono estendere su scala globale le proprie strategie di brand safety e brand suitability". Infine, una "validazione di terze parti: grazie alla misurazione di brand safety e brand suitability inclusa nel Total Media Quality (TMQ) per Meta, gli inserzionisti possono verificare il corretto funzionamento delle Content Block Lists e apportare ottimizzazioni durante l’esecuzione delle campagne, migliorandone la pertinenza e l’efficacia". 

Le prime Content Block Lists sul mercato per Meta sono state annunciate da IAS nell'ottobre 2024, dopo che la società era stata selezionata come fornitore principale per lo sviluppo di questa soluzione di ottimizzazione. Più recentemente, nell’ottobre 2025, IAS ha introdotto la misurazione di brand safety e brand suitability per Threads e, nel giugno 2025, ha lanciato il Contextual Category Reporting basato su intelligenza artificiale all’interno dell’ecosistema Meta.