Nuestra API de Text Classification soporta la taxonomía contextual estándar del IAB permitiendo etiquetar contenidos según ese modelo en grandes volúmenes y a gran velocidad y facilitando la participación en el nuevo ecosistema de publicidad online. El resultado es la impresión de anuncios en el contexto más adecuado, con un mayor rendimiento y protección de marca para los anunciantes.
Qué es la clasificación contextual de IAB y para qué sirve
La taxonomía contextual IAB QAG fue inicialmente desarrollada por el Interactive Advertising Bureau (IAB) como centro de su programa Quality Assurance Guidelines, que buscaba promover la seguridad de las marcas anunciantes, garantizando que sus anuncios no aparecían en un contexto de contenido inadecuado. El programa QAG incluía posibilidades de certificación para todo tipo de agentes en la cadena de valor de la publicidad digital, desde redes y exchanges publicitarios hasta publishers, supply side platforms (SSPs), demand side platforms (DSPs) y agency trading desks (ATDs).
Las Quality Assurance Guidelines sirven como un marco de autorregulación que garantiza a los anunciantes que sus marcas están seguras, aumenta el control de los anunciantes sobre la ubicación y el contexto de sus anuncios y ofrece transparencia al mercado estandarizando la información que fluye entre los agentes, al proporcionar un lenguaje claro y común que describe las características del inventario publicitario y de las transacciones a través de la cadena de valor.
Esencialmente la taxonomía contextual sirve para etiquetar contenidos y se compone de unos niveles 1 y 2 estándar -que especifican respectivamente la categoría general del contenido y una serie de subcategorías anidadas dentro de esa categoría principal- y de unos niveles 3 y siguientes que pueden ser definidos por cada organización. Las siguientes figuras presentan dichos niveles estándar.
El programa Quality Assurance Guidelines ahora se conoce como Inventory Quality Guidelines (IQG) y está gestionado por el Trustworthy Accountability Group, una organización participada por la IAB cuyo objetivo es eliminar las prácticas fraudulentas en publicidad online y promover la seguridad de marca en Internet. La taxonomía se denomina ahora IAB Tech Lab Content Taxonomy y está siendo desarrollada y liderada por el Taxonomy and Mapping Working Group del IAB. La Content Taxonomy es parte esencial de otros estándares de IAB como por ejemplo, el proyecto Real-Time Bidding (RTB), antes conocido como OpenRTB Consortium.
Los beneficios de la estandarización para compradores y vendedores publicitarios
La certificación de los vendedores proporciona un marco de seguridad de marca y transparencia a los compradores. Los vendedores que aceptan voluntariamente ser certificados están proporcionando a marketers y agencias un enfoque estandarizado, diseñado para hacer la compra más fácil y proporcionar un mayor control sobre dónde se ubican los anuncios.
Para los compradores, el sello de certificación representa un símbolo de confianza y una señal de qué vendedores son actores fiables en el sector y deberían ser tenidos en cuenta en la planificación de los clientes.
Para los vendedores, la estandarización crea un lenguaje común, sencillo y normalizado que describe y clasifica oportunidades publicitarias. Esto hace que la compra de inventario sea más fácil para el comprador, lo que aumenta la demanda de los vendedores certificados. Y a su vez ello incrementa los ingresos de esos vendedores, ya que son percibidos como líderes en el sector, diferenciados de los agentes dudosos.
En conjunto, la normalización fomenta un entorno de confianza en el mercado, aumentando el negocio para todos los agentes fiables.
Cómo puede ayudar el etiquetado automático IAB de MeaningCloud
El etiquetado IAB se implementa en MeaningCloud como un modelo de clasificación estándar incluido con la API de Text Classification. Utilizando la API con ese modelo se puede etiquetar automáticamente gran cantidad de contenidos, desde el histórico de un sitio hasta sus nuevos contenidos en tiempo real. Estas etiquetas se pueden utilizar para gestionar mejor esos contenidos y para ubicar de manera óptima los anuncios, usando tecnologías de targeting contextual/semántico.
Mediante el etiquetado estándar automático es mucho más fácil construir herramientas y aplicaciones que cumplan las normas del sector y que se integren con sistemas certificados, basados en OpenRTB y otros. Un etiquetado contextual escalable y de calidad hace posible el targeting semántico de anuncios y, por consiguiente, que las impresiones se presenten en el momento y contexto más adecuados.
¿Quieres comprobar cómo funciona el etiquetado automático IAB de MeaningCloud? Compruébalo en nuestro demostrador, usando la consola de pruebas de la API de Text Classification o leyendo la documentación sobre modelos soportados.
