YouTube広告をAI量産動画の隣から外す新ツール、8億本を判定
- YouTube広告の運用を手がけるPixabilityが、AIで量産された低品質な動画の隣に広告を出さないツール「Pixie」を始めました。判定の対象は8億本の動画と4,000万チャンネルです。
- おすすめ欄に並ぶ動画の2〜3割はAI製とされ、広告主は自社の広告がその隣に出ることを避けたがっています。案件の相手を選ぶ物差しが変わりつつあります。
- AIで動画を量産しているチャンネルと、これから案件を受けたいチャンネルの両方に関係します。人間が運営していると外から分かるかどうかが、選考の材料になります。
8億本の動画を判定、AI量産動画を外す新ツール
米メディアのDigidayが伝えたのは、YouTubeの広告投資を最適化する会社Pixabilityが「Pixie」を投入したという話です。
PixabilityはYouTube上の動画8億本、チャンネル4,000万件を判定の対象にしています。
開発のきっかけは、代理店やブランドからの問い合わせでした。
Pixabilityの最高プロダクト責任者ジャッキー・パウリーノ氏は、顧客から「うちの広告はあの手の動画の隣に出ていないか」と聞かれたことが出発点だったと説明します。
まず決めたのは、何をAI slop（AIで量産された低品質な動画）と呼ぶかでした。
パウリーノ氏が挙げたのは、広告収益だけを狙って作られた動画（原文ではMFA content）、悪意のある動画、クリックを取るためだけに作られた動画、そして「brain rot」と呼ばれる、見続けると頭が働かなくなるような動画です。
これらは自動で除外されます。
おすすめの2〜3割はAI製、広告主の53%が隣を避けたい
原文は、動画制作ツールのKapwingの調査として、YouTubeのフィードに並ぶ動画の21〜33%がAIで作られたものだと紹介しています。
10本のうち2〜3本です。
その一部が、問題視されている量産動画にあたります。
広告主の危機感も数字に出ています。
調査会社eMarketerのデータとして、米国のメディア関係者100人のうち53人が、2026年に生成AIコンテンツの隣に広告が出ることを主要な課題に挙げていると原文は書いています。
この53%がどんな質問への回答なのかは、原文では明らかにされていません。
判定はAIと人の確認を組み合わせ、名簿も使う
パウリーノ氏は、AIでAIを選別する形になると認めています。
「AIがAIと戦うのは、間違いなく今後あらゆる場面でのやり方になる」
ただし機械任せにはしていません。
人の目を挟む確認を残し、自社でも多くのYouTubeチャンネルを確認しています。
パートナーと組んでの確認も行っています。
パートナーの1つがFamous Birthdaysです。
人間だと確認済みのクリエイターの名簿を持っています。
Pixieはエージェント型のツールで、決まった手順を自分で進めるAIが、クリエイターがYouTube以外にどんな仕事をしているかのデータと、Pixability自社の検証ツールの結果を突き合わせて判断します。
Famous Birthdays創業者のエヴァン・ブリトン氏は声明で、Pixabilityとの連携によってマーケターが標準的なチャンネルの数字を超えて、本物の人間のクリエイターと本物の反応を見分け、規模を保ったまま提携先を判断できるようになると述べています。
AIを一律に外す話ではない、医療系ブランドの基準
代理店Good Appleの最高メディア責任者ハイウン・リー・ミラー氏は、この取り組みが選別型である点を評価しています。
「AIを一律に禁止することが目標だったことはありません」
Good Appleは医療系ブランドを多く担当しており、広告の隣に何を置くかに普通の小売ブランドより気を使う必要があります。
医療の広告には規制の基準があり、通常の消費財ブランドより厳しい。
ミラー氏は、Pixabilityのような技術を組み合わせることで、広告を出すときにブランド適合性の判定を1枚足せると説明しています。
PixabilityのCMOいわく、成約は1.5倍以上
PixabilityのCMOマット・ダフィー氏は、狙いは量産動画の隣を避けることにとどまらないと話しています。
質の低くないコンテンツの隣に出した方が、広告そのものの成果が上がるからです。
ブランドと視聴者が同じ関心で出会えるコンテンツでは、成約率が50%以上よくなることがある、というのが同氏の説明です。
100件で終わっていた反応が150件以上になる計算になります。
この数字はPixability自身の主張で、第三者が検証したデータは原文に出てきません。
それでも、広告主が「置かれる場所」に金を払う理由としては十分に具体的です。
ミラー氏は「隣に何があるかが信頼性になる」と表現しています。
良いクリエイティブと精度の高いターゲティングを用意しても、文脈が安っぽく見えたり偽物に見えたりすれば成果が出ない、という指摘です。
案件の相手を選ぶ物差しに、人間らしさが入る
Pixieは広告主と代理店側のツールで、クリエイターが自分で申し込むものではありません。
日本での提供状況は原文に書かれていません。
それでも、この記事から読み取れる広告主の見方は日本のチャンネルにも届きます。
広告主と代理店は、登録者数や再生回数だけでなく「人間が運営していると確認できるか」を見るようになっている、ということです。
ブリトン氏の言う「本物の人間のクリエイター」を見分ける作業が、提携先を選ぶ場面でも行われます。
ここは分けて考えたいところです。
ミラー氏が言う通り、目標はAIの禁止ではありません。
問題にされているのは、AIで作ったこと自体ではなく、広告収益やクリックを取ることだけを狙って量産された動画です。
AIの音声や映像を使っていても、誰が何のために作っているかが外から分かるチャンネルは残ります。
自分のチャンネルにどう影響するか
Pixieのような選別ツールが日本の代理店に広がるかは、原文には書かれていません。
ただ、ブランド側がチャンネルをどう見ているかは、この記事の中にすでに出ています。
- チャンネルの概要欄や固定コメントに、誰が運営しているかを短く書いておくと、外から見たときの判断材料が1つ増えます。
広告主側の関心は数字だけでなく「人間が運営しているか」に移りつつあるためです。 - AIの音声や映像をどこで使っているかを把握しておくと、案件の打診が来たときに説明しやすくなります。
一律に排除されているわけではないので、使っていること自体を隠す必要はありません。 - 案件の提案では、商品と視聴者の関心が重なる企画を1本に絞って出すと通りやすいです。
PixabilityのCMOも、置かれる場所と広告の中身が噛み合っているほど成約率が上がると説明しています。
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