유튜브 광고는 자동화가 잘 되어 있습니다. 구글 애즈에 타겟 연령, 성별, 관심사 몇 가지를 입력하면 AI가 적절한 영상에 광고를 노출해주죠. 효율적이고 빠릅니다. 하지만 문제는 바로 여기서 시작됩니다.
실제 2030 세대를 타겟으로 한 F&B 브랜드 캠페인에서, 유튜브 광고가 노출된 약 3,200개 채널을 분석한 결과, 전체의 58%가 브랜드와 어울리지 않는 콘텐츠 로 분류되었습니다.
브랜드 부적합으로 분류된 채널들은 단순히 조회수가 낮거나 비주류 채널이어서가 아니었습니다.
오히려 일정 규모 이상의 조회수를 보유하고 있음에도, 실제 브랜드 타겟과는 전혀 다른 시청자층을 보유하거나 ,콘텐츠의 정서적 맥락이 제품 소비 상황과 맞지 않는 경우 가 대부분이었습니다.
이들 채널은 다음과 같은 공통점을 보였습니다:
많은 광고 캠페인은 키워드, 카테고리, 인구통계학적 조건으로 타겟을 설정하지만, 이 방식으로는 콘텐츠의 분위기나 맥락까지는 고려할 수 없습니다.
예를 들어 ‘영양제’라는 키워드로 타겟팅했을 때 ‘영양제 부작용’ 혹은 ‘소비자 피해사례’와 같은 부정적 영상에도 광고가 붙을 수 있죠. 이처럼 키워드 일치만으로는 브랜드 이미지와 부적절한 콘텐츠를 구분하기 어렵습니다.
이처럼 광고가 노출되는 콘텐츠의 ‘키워드’나 ‘카테고리’만으로는, 해당 영상이 실제로 브랜드에 적합한 맥락인지까지 판단하기 어렵습니다.
블링은 유튜브 영상의 썸네일, 자막, 이미지, 오디오 톤을 분석해 콘텐츠의 정서적 맥락과 주제를 파악합니다. 그 결과 브랜드에 적합한 영상에만 광고가 노출되도록 관리할 수 있습니다.