Wat je moet weten
- YouTube introduceert nieuwe tools om advertenties te introduceren die zijn geoptimaliseerd voor Shorts.
- De methoden omvatten aangepaste sjablonen en Machine Learning-technieken.
- Met behulp van machine learning veranderen huidige landschapsadvertenties ingrijpend in verticale videoadvertenties.
YouTube Shorts is een groeiend middel voor contentconsumptie in korte video-indeling, met name op smartphones. Het platform heeft meer dan 30 miljard dagelijkse weergaven gegenereerd naast 1,5 miljard maandelijks ingelogde gebruikers. Het is onmiskenbaar een all-in verticale kijkervaring vergelijkbaar met TikTok, maar een probleem is het optimaliseren van bestaande YouTube-advertenties voor het formaat.
Het aantal gebruikers hier is waarschijnlijk aantrekkelijk voor marketeers die video-actiecampagnes maken, omdat ze extra inkomsten kunnen genereren op YouTube Shorts. blogpost, heeft YouTube aangekondigd dat het nieuwe oplossingen en richtlijnen voor advertentiemateriaal introduceert "om adverteerders van elke omvang te helpen bij het maken van effectieve verticale videoadvertenties."
Om dit mogelijk te maken, implementeert Google zijn machine learning-vaardigheden die "liggende videoadvertenties opnieuw formatteren in vierkante of verticale formaten op basis van hoe iemand naar YouTube kijkt. "
Het werkt door elementen uit een liggende advertentie te detecteren, waaronder gezichten, belangrijke objecten, logo's, tekst en beweging. Het verdeelt de video verder in scènes en de ML zorgt ervoor dat deze goed gecentreerd wordt bijgesneden, waardoor de verticale advertentievideo opnieuw wordt gemaakt van de liggende versie.
YouTube biedt ook vier aanpasbare sjablonen voor verticale videoadvertenties die al beschikbaar zijn in de tool voor het maken van video's van Google Ads. Deze sjablonen volgen waarschijnlijk de best practices van YouTube, die een verticale kijkervaring bieden, snel zijn en overgangen en muziek bevatten. Gebruikers kunnen naar de Asset Library navigeren om ze uit te proberen.
Het bedrijf voegt eraan toe dat gebruikers "deze sjablonen kunnen aanpassen om binnen enkele minuten een verticale of vierkante advertentie voor uw merk te maken".
De hierboven geschetste creatie van machine learning-technologie is eerst gericht op app-campagnes, gevolgd door campagnes met video-actie en maximale prestaties. Bovendien kan een nieuwe set verticale videoadvertentiesjablonen bedrijven helpen dit soort video's te maken van bestaande middelen op basis van tekst en afbeeldingen.
Met de gegeven tools geeft YouTube ook tips voor het maken van succesvolle campagnes, zoals rekening houden met het tempo en het oproepen van emoties.
Het bedrijf gelooft dat meer mensen over meerdere schermen, kanalen en verschillende videolengtes streamen streaming-apparaten. In de ogen van het videoplatform van Google komen gebruikers naar YouTube om verschillende soorten inhoud te consumeren.
En onder hen zouden Gen Z-kijkers naar een mix van korte en lange video-inhoud kijken. Google merkt zelfs op hoe korte video's deze kijkers helpen langere video's te ontdekken. Dit is een win-winsituatie voor het videoplatform, dat in meer of mindere mate in beide uitblinkt. Dit helpt marketeers ook om het publiek te identificeren waarmee ze hun innovatieve advertentievideo's willen delen.
De nieuwe machine learning-tool van YouTube is natuurlijk een enorm voordeel voor meerdere kleine bedrijven met beperkte middelen om verschillende videoformaten te maken. YouTube stelt dat videocampagnes, waaronder video-actie-, app- en performance-actiecampagnes, via YouTube Shorts 10-20% meer conversies per dollar opleveren. En door verticale video-items toe te voegen, kunnen marketeers hun advertentie-inhoud in verticale video-indeling genereren. Nu lijkt het probleem van het adopteren van hun advertenties voor Shorts opgelost dankzij ML.