広告の品質はビジネスの基礎であり、Microsoft Monetize では、それを効果的に管理するためのテクノロジを提供しています。 Xandr プラットフォームを Microsoft 広告に統合すると、低品質または有害なコンテンツを識別してフィルター処理する 2 つの AI 搭載広告品質モデルが導入されます。 これらのモデルは、大規模言語モデル (LLM) とニューラル ネットワークを使用して、誤解を招くコンテンツ、不適切なコンテンツ、または低品質のコンテンツを含む広告を検出してフィルター処理します。
広告品質モデル カテゴリを有効にする
これらの広告品質モデルは、広告品質ルールのカテゴリを介して使用できます。 これら 2 つのカテゴリをネットワーク レベルとパブリッシャー レベルの両方でブロックして、カスタマイズされた広告品質管理を実現できます。
広告品質ルールにカテゴリを適用する詳細な手順については、以下のリソースをご覧ください:
Categories
現在、広告品質モデルは、AI とディープ ラーニングを活用して広告品質管理を強化する 2 つのカテゴリをサポートしています。
- クリックベイトモデル(カテゴリ695)
- 画像感度 & 美学モデル (区分703)
注:
これらのモデルは、時間の経過とともにより多くのカテゴリをサポートするように進化します。 Microsoft Monetize は、広告品質フィルター処理を継続的に強化しており、将来的にはこれらのモデルにトピックが追加される可能性があります。
クリックベイト モデル (カテゴリ 695)
クリックベイトは、センセーショナル、誇張、または誤解を招く見出し、画像、またはフレーズを使用して注意を引き、ユーザーにリンクをクリックするよう誘導するオンライン広告の一種です。 多くの場合、これらの広告は次のようなつながりを生じます:
- 低品質または関連性のないコンテンツ
- 悪意のある Web サイトまたは詐欺的な Web サイト
- プラットフォームの信頼性の低下
クリックベイト モデルでは、AI 主導のコンテンツ分析が次のようなさまざまな広告カテゴリに適用されます。
- 財務
- 仮想通貨
- 正常性
- ゲーム
このモデルでは高度な言語分析を使用して、一般的に欺瞞的または誤解を招く広告コンテンツに関連するパターンを特定します。 このモデルは、高度なLLMを使用して誤解を招く広告コンテンツを検出してフィルタリングし、高品質の広告エクスペリエンスを保証します。
画像感度 & 美学モデル (カテゴリ 703)
このモデルは、ユーザー エクスペリエンスを向上させるために、広告のデリケートなトピックと視覚的な美しさをチェックします。 次に関連するコンテンツをスキャンします。
- 医薬品
- 成人コンテンツ
- 武器
- サポート終了サービス
- 減量
- 宗教
- ドラッグ
- 喫煙
- 仮想通貨