El CEO y cofundador de Scope3, Brian O’Kelley, lo describió como una “plataforma de algoritmo personalizado universal” para algoritmos personalizados en compras directas y a través de anuncios programáticos a través de la curación o implementación de SSP dentro de un DSP. Aunque más significativamente, también se disparó a través del arco de los jardines amurallados y los gigantes de seguridad de la marca.

La idea proviene de querer encontrar formas de usar modelos de lenguaje grandes para agregar matices a cómo las marcas expresan sus preferencias de contenido para las ubicaciones de anuncios de maneras más complejas que el bloqueo de palabras clave tradicionales. En un vuelo a Japón en septiembre pasado, construyó un prototipo utilizando un LLM instalado localmente, analizando el sitio web de una marca importante para crear un marco para la clasificación de contenido basada en AI. Probándolo en modelos de IA, descubrió que bloqueaba un 80% menos artículos que los filtros de palabras clave tradicionales, evitando falsos positivos como “lápiz labial de champán” (que no contiene alcohol) o chistes de celebridades ligeramente fuera de color que en realidad no dañarían una marca.

En una entrevista con Digiday, O’Kelley (también conocido como ‘los’ Padrones de la tecnología Ad ‘) explicó la idea detrás de la nueva plataforma de estándares de marca de Scope3, que “ofrece un enfoque que reinventa la seguridad de la marca”, y lecciones que está aplicando desde su compañía anterior, Appnexus.

“Miro esto como si cada anuncio tuviera una IA tomando una decisión”, dijo.

“En primer lugar, eso es computacionalmente imposible hoy, pero no será en algún momento. Entonces, ¿cómo cerramos esa brecha? ¿Cómo tomamos este tipo de flujo de comprar algunas cosas, ver cómo lo hace, aprender de ello y empujar esos aprendizajes a los sistemas? Esa es el tipo de flujo de circuito cerrado que haría un agente “.

Cómo Scope3 usa los modelos AI

Como plataforma centrada en Google, Scope3 ha utilizado principalmente los modelos de Google, GV, anteriormente Google Ventures, ha participado en dos de las rondas de inversión de Scope3, incluidas las herramientas de procesamiento del lenguaje natural, los modelos Gemini y la plataforma Cloud AI Vertex AI. Sin embargo, O’Kelley dijo que Scope3 no está vinculado a ningún modelo en particular y prueba continuamente e integra múltiples modelos de IA, incluidos Claude y Llama. Sin embargo, dijo que los precios del modelo de IA y las capacidades cambian todo el tiempo y a menudo se están interrumpiendo, como la reciente introducción de Deepseek.

“Si estuviera construyendo un modelo para mi marca, me gustaría asegurarme de que llamemos ejemplares [of] Estos tipos particulares de contenido ”, dijo O’Kelley. “De hecho, tenemos un montón de contenido específico donde personalmente he dicho que estoy de acuerdo con eso o no estoy de acuerdo con eso. Puedo mirar cualquier modelo nuevo contra eso “.

Cómo funciona la plataforma de estándares de marca

La primera fase para un editor es un análisis de seguridad de marca que verifica el contenido ilegal, el contenido ofensivo y otras cosas que dijo O’Kelley “claramente inadecuadas para la publicidad”. Internamente, la compañía lo llama el “proceso de seguridad de la marca de sentido común” porque “cualquiera en la inspección diría: ‘Sí, eso no debería ser con los anuncios, esto no se trata de matices'”. Para un editor, esta fase incluye permitir que Scope3 analice todo su contenido, que se puede compartir a través de una corriente de URL con una API o cargado de otras maneras. Scope3 también tiene un rastreador para raspar el contenido si es necesario.

La segunda fase involucra a los modelos verticales de toda la industria, que también incluye otras categorías como la belleza y el lujo, en base a lo que las 50 o 100 marcas o agencias más grandes pueden considerar considerar con respecto a la idoneidad de la marca.

Scope3 también puede crear modelos personalizados específicos de marca adaptados a anunciantes y agencias individuales. Luego, el proceso genera puntajes de idoneidad de marca que ayudan a los editores y anunciantes a comprender la idoneidad de contenido y publicidad. Por ejemplo, si a 20 de los modelos de marca no les gusta una pieza de contenido, un editor puede ver por qué ese podría ser el caso. También pueden presionar un botón para informar algo que parece potencialmente categorizado incorrectamente.

“En términos generales, la idea es estar en este bucle de aprendizaje continuo para que todos estos modelos se vuelvan más inteligentes con el tiempo, ya que ven diferentes tipos de contenido … una parte realmente genial de eso es que no hay palabras clave; No hay categorías. No tiene que seguir manteniendo estas listas complicadas ”, dijo.

Cuando se le preguntó acerca de competir con los gigantes de seguridad de las marcas de Doubleverify e Integral Ad Science, O’Kelley bromea que Scope3 tiene “capacidad de seguridad de marca completa que es equivalente a lo que han hecho”.

Otra parte del plan para competir es a través de la transparencia, incluidos los informes de URL a nivel de página para cada pieza de contenido donde se sirven anuncios. “Puedes ver esas clasificaciones, ya sabes, en la interfaz de usuario, y también compartimos aquellos con los editores para que puedan ver cómo se ve su contenido”, dijo.

¿Quiénes son los socios iniciales?

Para la plataforma de estándares de marca, Scope3 ya está integrado con el mostrador de comercio, el DV360 de Google y otras plataformas del lado de la demanda: “La capa DSP es realmente importante”, dijo O’Kelley. También está integrando proveedores del lado de la oferta como Index Exchange y “casi cualquier otro SSP importante”. Otro socio de lanzamiento para los estándares de marca es Meta, mientras que Amazon ADS es el primer DSP que se integra con la plataforma de medios Agentic de Scope3.

Los socios iniciales de los editores incluyen Dotdash Meredith, aunque el plan es implementar los estándares de marca ante los más de dos docenas de socios editoriales con los que ya se ha asociado con la sostenibilidad. “Desde nuestra perspectiva, esta es una forma de ayudar a estos editores a comprender y mejorar la forma en que funcionan estas calificaciones”, dijo.

Cómo Scope3 planea usar agentes de IA

La forma en que O’Kelley lo describió, Scope3 está “construyendo un sistema operativo para agentes” que manejarán tareas que van desde la investigación competitiva y el análisis de la audiencia hasta la ciencia de datos y la ejecución de los medios y la verificación de anuncios. El objetivo es crear una plataforma que sea un lugar donde las agencias, anunciantes y editores puedan traer a sus propios agentes o construir otros nuevos según la tarea.
“Pienso en nosotros como el Appnexus of Agentic, que tal vez no sea la forma correcta de pensarlo”, dijo O’Kelley. “AppNexus capacitó un ecosistema de cientos de innovadores y tecnología publicitaria para crear negocios increíbles. Así es como yo también veo esto “.

¿El foso competitivo de Scope3?

La tecnología de Scope3 es compleja y costosa, manejando 2 millones de consultas por segundo en los EE. UU. Desde el intercambio de índices solo, más que la mayoría de los DSP. Cada nuevo socio, ya sea un SSP, DSP o editor, aumenta este volumen “significativamente”. La Compañía procesa señales de alta fidelidad, incluidos los datos de URL y audio, lo que dificulta la replicación. Más allá de los desafíos técnicos, asegurar asociaciones en toda la industria es compleja.

“Es técnicamente difícil. Pienso en todo el cálculo que estamos haciendo en cada solicitud, además de traer todas estas señales de contenido de URL, señales de audio, como si estuviéramos haciendo una gran cantidad de trabajo técnico “, dijo O’Kelley. “También siento que estamos inventando esto, por lo que sería difícil competir con nosotros a menos que alguien invente al azar lo mismo que somos”.

Lecciones de O’Kelley‘s ¿Días de AppNexus?

La lección clave de AppNexus es elegir sabiamente socios y competidores. O’Kelley destacó a Microsoft como un valioso aliado, ayudando a Appnexus a obtener un punto de apoyo estratégico en la publicidad digital al tiempo que generó ingresos significativos para ambas compañías. Por el contrario, la falta de inversión de Yahoo en los medios correctos permitió a Appnexus superarlos en RTB, capturando una gran parte de su negocio con tecnología superior.

“Y luego elegimos un mal enemigo. Fuimos tras Google y no ganamos contra Google. Compitimos valientemente y perdimos ”, dijo. “Y por cierto, fue una buena pérdida. Como, todavía vendimos la compañía por mucho dinero, pero pensé que podríamos construir un mejor servidor de anuncios. Todavía creo que construimos un mejor servidor de anuncios. Pero no importaba porque las condiciones del mercado no eran tal que un producto superior podría ganar. Nos pateamos el trasero “.