Richard Raddon, co-Founder e co-Ceo di Zefr
Zefr lancia una nuova soluzione di misurazione post-bid relativa alla sicurezza e all'idoneità del brand per gli annunci in-feed su TikTok in Nord America (Stati Uniti e Canada), Regno Unito e Unione Europea. Basato sul motore di apprendimento automatico Cognition AI brevettato da Zefr, il nuovo prodotto fornisce agli inserzionisti una verifica a livello di video delle adiacenze dei loro contenuti su TikTok, con mappatura completa allineata alla brand safety e alle categorie di brand suitability della Global Alliance of Responsible Media (GARM).
"TikTok è la piattaforma in più rapida crescita al mondo e questa partnership di prodotto segnala ulteriormente la loro posizione di leadership nella brand safety e suitability di GARM", ha affermato Richard Raddon, co-fondatore e co-Ceo di Zefr, azienda attiva nella brand suitability per i video. "L'attenzione del pubblico continua a spostarsi dalle piattaforme open web verso TikTok e Zefr è entusiasta di introdurre una nuova architettura tecnica che misura correttamente gli ambienti dei video e feed”.
Gli inserzionisti possono accedere alla dashboard di Zefr applicando la soluzione di misurazione di Zefr direttamente all'interno di TikTok Ad Manager, dopo aver selezionato il prodotto di pre-bid proprietario di TikTok, come l’Inventory Filter di TikTok.
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“TikTok fornisce una piattaforma per i brand per mostrare in sicurezza i loro prodotti e servizi collegandoli anche con comunità diversificate”, ha affermato Dave Byrne, Head of Brand Safety and Industry Relations di TikTok. “Ci sforziamo di costruire soluzioni in modo responsabile, equo e aperto in modo che le persone continuino a creare, guardare e condividere i contenuti che amano. La nostra collaborazione con Zefr offre ai brand l'opportunità e la trasparenza di analizzare e comprendere l’impatto delle loro campagne eseguite in sicurezza sulla nostra piattaforma”.
Il motore Cognition AI di Zefr combina l'analisi fotogramma per fotogramma di audio, testo e video con la revisione e la moderazione umana in scala. Supportato da anni di dati di formazione video, l'approccio di apprendimento automatico di Zefr va ben oltre la semplice analisi del testo e del creator, combinando l'analisi a livello di video con la moderazione scalata, specificamente mappata sugli standard della GARM. Lo stack tecnologico di Zefr è stato creato appositamente per le piattaforme video, poiché gli approcci tradizionali alla brand safety nel open web, come la semantica e le parole chiave, non sono sufficienti per il mondo altamente dinamico e ricco di sfumature dei video.