¿Pueden los agentes de IA optimizar campañas y reforzar el Brand Safety en YouTube?
YouTube ha dejado de ser solo una plataforma digital de vídeos para convertirse en un player dominante en el ecosistema televisivo. Según las últimas cifras de Nielsen, ya representa cerca del 13% del tiempo total de visionado en televisores en EE. UU., consolidándose como un pilar del consumo audiovisual en el hogar. Esta expansión abre nuevas oportunidades para los anunciantes, pero también multiplica los riesgos. Con más de 30 millones de canales activos y un volumen de contenidos en crecimiento constante, controlar dónde aparece la publicidad se ha convertido en un desafío estructural. Las campañas pueden acabar en contextos poco adecuados, afectar a la reputación de marca o desperdiciar inversión en entornos de baja calidad.
Para hacer frente a este escenario, Pixability (empresa especializada en brand suitability y performance en YouTube) ha presentado ‘pixie’, una solución de agentic AI diseñada para curar campañas de vídeo de forma automatizada y a gran escala. La herramienta se construye sobre PixabilityONE, la plataforma de compra y activación de la compañía compatible con Google Ads y DV360. Con más de 1.200 señales para categorizar inventario, Pixie opera como una capa inteligente de agentes de IA que gestionan los distintos modelos de machine learning de Pixability. Un agente orquestador selecciona automáticamente las herramientas adecuadas para cada campaña según sus objetivos.
“Tenemos una herramienta para cada modo de curar inventario en YouTube, entrenada con nuestros datos para maximizar resultados. Revisar manualmente todos esos canales llevaría meses. Pixie resume esa complejidad en decisiones automatizadas y precisas”, explica a Videoweek, Jackie Swansburg Paulino, Chief Product Officer de Pixability.
Curation avanzada basada en múltiples taxonomías y señales
Pixie permite curar campañas en YouTube combinando distintos niveles de targeting:
600 tipos de contenido basados en la taxonomía IAB (deportes, noticias, etc.)
Pix TV Taxonomy, que identifica inventario “TV-like” y premium
Comportamientos de audiencia con datos de Comscore
Búsqueda de canales o creadores similares a los de la marca o con mejor performance histórico
Además, la plataforma incorpora análisis de sentimiento para excluir vídeos con comentarios negativos sobre la marca o la competencia, y permite establecer umbrales de suscriptores (por defecto, más de 5.000) para asegurar escala y calidad. “Hay una correlación clara entre idoneidad y performance. Podemos priorizar canales con alta tasa de visualización, buena performance en pantallas de TV o audiencias específicas”, añade Paulino.
Brand safety reforzado y control del riesgo
Pixability ha desarrollado 15 modelos de machine learning para clasificar contenido sensible en función de su perfil de riesgo. Por ejemplo, en el caso de vídeos relacionados con terrorismo:
Riesgo bajo: noticias verificadas con cobertura informativa factual
Riesgo medio: breaking news, videojuegos o contenidos de ficción con referencias
Riesgo alto: material que glorifica o pertenece a organizaciones terroristas
Este tipo de contenidos son automáticamente eliminados de la plataforma, incluyendo discursos de odio o transmisiones ilegales. “YouTube ha mejorado en moderación, pero nosotros podemos aplicar criterios más estrictos porque trabajamos exclusivamente para anunciantes”, subraya Paulino. La IA no lo resuelve todo. Existen zonas grises como los podcasts o comentaristas políticos que tratan temas culturales controvertidos (el “manosphere” es uno de los casos más frecuentes). En estos escenarios, Pixability recurre a revisión humana, adaptando el umbral de tolerancia según el perfil de cada marca. Algunas marcas buscan únicamente el máximo performance, sin preocuparse tanto por el contexto, mientras que otras requieren entornos muy controlados, similares a la televisión tradicional, con listas de inclusión cerradas y curadas.
Limitaciones de las herramientas nativas de Google
Paulino destaca que las herramientas estándar de Google presentan limitaciones para este tipo de control fino: “Si no usas listas de inclusión, es probable que estés publicando en cientos de miles o incluso millones de canales, dependiendo de tu presupuesto. Analizar manualmente en qué vídeos estás apareciendo es prácticamente imposible”. Además, Google debe equilibrar el interés de creadores y anunciantes, lo que limita su capacidad de etiquetado estricto. Un ejemplo claro es el de los contenidos ‘Made for Kids’: Google deja en manos de los creadores la responsabilidad de etiquetarlos correctamente, lo que ha llevado a casos como la multa de 10 millones de dólares a Disney por parte de la FTC por no etiquetar contenidos de Toy Story y Frozen. Pixability, por su parte, puede etiquetar como “probablemente MFK” cuando el análisis de audiencia lo indica, ofreciendo una capa de seguridad adicional para las marcas. Lejos de eliminar el rol humano, Pixie busca automatizar hasta el 90% del trabajo operativo, liberando a los equipos para la toma de decisiones estratégicas. “Es más realista construir un agente que haga el 90% del trabajo que intentar sustituirlo completamente. Los anunciantes quieren colaborar con la IA, no sentir que han sido reemplazados”, concluye Paulino.
Pixability forma parte del YouTube Measurement Program, lo que garantiza que sus datos cumplen con los estándares de verificación de Google. Su propuesta combina eficiencia operativa, control de riesgo y transparencia, en un momento en que el inventario de YouTube se ha vuelto tan amplio como complejo.
Puntos clave:
YouTube ya concentra el 13% del visionado televisivo en EE. UU., generando nuevos retos de control para los anunciantes.
Pixability lanza ‘pixie’, una solución de IA agentic que automatiza la curación de inventario en más de 30 millones de canales.
La herramienta combina taxonomías, sentimiento, filtros de riesgo y revisión humana para garantizar performance y brand safety. Este enfoque híbrido permite limpiar y optimizar campañas en YouTube a gran escala, un desafío creciente en el ecosistema publicitario actual.
Este resumen lo ha creado una herramienta de IA basándose en el texto del artículo, y ha sido chequeado por un editor de PROGRAMMATIC SPAIN.
