<div class=”b2b-guide-content”><style> .b2b-guide-content h2,<br /> .b2b-guide-content h3,<br /> .b2b-guide-content h4 {<br /> padding-top: 1.5rem; /* Relative units for responsiveness */<br /> padding-bottom: 0.5rem;<br /> }<br /> @media (max-width: 768px) {<br /> .b2b-guide-content h2,<br /> .b2b-guide-content h3,<br /> .b2b-guide-content h4 {<br /> padding-top: 1rem; /* Smaller padding for mobile */<br /> }<br /> }<br /> @media (min-width: 1200px) {<br /> .b2b-guide-content h2,<br /> .b2b-guide-content h3,<br /> .b2b-guide-content h4 {<br /> padding-top: 2rem; /* Larger padding for desktop */<br /> }<br /> }<br /> </style>ウェブページが読み込まれるまでの数ミリ秒の間に、ブランドの評判を決定づける極めて重要な決定が下されています。綿密に作成されたB2B広告が表示されるとき、それは業界誌の信頼できる業界分析の隣に堂々と掲載されるでしょうか？それとも、重要な見込み客が貴社についてデューデリジェンス（適格性評価）を行っているまさにその時に、市場の誤情報を拡散するCEOの巧妙なディープフェイク動画の横に出現してしまうのでしょうか？営業チームが何が起こったかを知る前に、たった一度のクリック、一度の不適切な配置によって、数百万ドル規模の取引が危険にさらされる可能性があります。これが、現代のデジタル広告における中心的かつ避けられない課題です。人工知能（AI）は、精密なターゲティングとキャンペーンの効率化という比類のない力をB2Bマーケターにもたらしました。しかし、この諸刃の剣は、ブランドの安全性（ブランドセーフティ）に対する複雑で新しい脅威ももたらしています。この状況を乗り切るには、単なる防衛ツール以上のものが必要です。最も価値のある資産である<strong>「ブランドの完全性（インテグリティ）」</strong>を保護するための、プロアクティブ（先回りした）でインテリジェントな戦略が求められます。 <strong>本ガイドで学べること</strong> <ul> <li><a href=”#evolution”>ブランドセーフティの進化：キーワードから複雑性へ</a></li> <li><a href=”#minefield”>現代の地雷原：今日のAI主導によるB2Bの主なリスク</a></li> <li><a href=”#watchdog”>監視役としてのAI：自動化された防衛システム</a></li> <li><a href=”#limits”>アルゴリズムの限界：AIが及ばない領域</a></li> <li><a href=”#oversight”>人間の監視は必須要件</a></li> <li><a href=”#suitability”>セーフティの先へ：ブランドスータビリティ（適合性）という戦略的至上命題</a></li> <li><a href=”#next”>広告におけるブランドセーフティの次は何か？</a></li> <li><a href=”#conclusion”>結論：イノベーションと揺るぎない評判とのバランスをとる</a></li> </ul> <h2 id=”evolution”>ブランドセーフティの進化：過去の意味と現在の意味</h2> <h3>過去：よりシンプルなエコシステムにおけるシンプルな概念</h3> 少し前まで、ブランドセーフティはわかりやすい概念でした。マーケターは、信頼できるウェブサイトのホワイトリストとキーワードのブロックリストに依存して、暴力、アダルトコンテンツ、ヘイトスピーチといった普遍的に安全でないカテゴリを回避していました。しかし、このアプローチには欠陥がありました。ネガティブな連想を避けるために<em>「クラッシュ（崩壊・衝突）」</em>という言葉をブロックした結果、<em>「革新的なテクノロジーで市場の常識を打ち破る（クラッシュする）」</em>といった記事の横に広告を掲載する機会まで逃してしまう、といった具合です。それは鈍器のようなもので、管理は可能ですが非効率的でした。その後、プログラマティック広告が登場しました。何百万ものウェブサイトにまたがる広告購入の自動化は多大な効率性をもたらしましたが、代償も伴いました。毎日何兆回もの広告オークションが「プログラマティックのブラックボックス」の中で行われるようになり、マーケターは可視性とコントロールを失いました。手作業による監視は不可能になりました。直接的なプレースメントからアルゴリズム主導の配信へのこの移行は、予測不可能で不透明なデジタルエコシステムにおいてブランドの完全性を保護するという、複雑で新しいブランドセーフティの課題を生み出しました。 <img src=”/wp-content/uploads/2025/08/programmatic-buying-growth-Dentsu-e4m-report.webp” /> Dentsu-e4mのレポートによると、2024年のデジタル広告費の42%をプログラマティック購入が占めており、これは前年比21%の増加です。この成長は続くと見られており、プログラマティックは2026年までに市場の44%を占め、21.24%のCAGR（年平均成長率）で成長すると予想されています。広告費の非常に大きな部分がアルゴリズムによって媒介されるようになった現在、ブランドは広告の掲載場所に関するコントロールをますます手放しつつあります。このような現実において、ブランドセーフティに対する受動的なアプローチはもはや十分ではありません。急速に進化する自動化されたエコシステムにおいてブランドの完全性を維持するには、AIを意識した戦略的モデルが不可欠です。 <h3>現在：プロアクティブかつ戦略的な至上命題</h3> 現代の状況は、基本的な<strong>ブランドセーフティ</strong>から戦略的な<strong>ブランドスータビリティ（適合性）</strong>への移行を求めています。長い販売サイクルと高額な取引において評判と信頼が最優先されるB2Bにおいて、これは妥協できない要素です。もはや不適切なコンテンツを避けるだけでは不十分です。目標は、専門性と信頼性を積極的に高めてくれる環境を見つけることです。高度なAIを使用してコンテキストやセンチメント（感情）を分析することで、リーダーは企業の失敗に関する報告ではなく、前向きな業界分析の隣に自社ブランドを確実に掲載することができます。これにより、ブランドセーフティは防御的なコストセンターからパフォーマンスの推進力へと変貌し、マーケティング投資が価値の高いアカウントとの信頼構築を確実なものにすることで、ROIを最大化します。 <h3>グローバルなB2Bブランドにとって、そのリスクはさらに高くなります。</h3> グローバルB2B企業にとって、ブランドセーフティは投資家の信頼、パートナー関係、そしてクライアントの信頼に影響を与えます。虚偽の金融ニュースや二極化を招くようなコンテンツの隣に広告が掲載されると、長期的な取引や市場の認識を危険にさらす可能性があります。現代のブランドセーフティは、単なるコンテンツの分類にとどまらず、トーン、感情、そして価値観の整合性を評価するAI駆動型のツールを求めています。すべてのタッチポイントでガバナンスを実施するには、マーケティング、法務、およびコンプライアンスチーム全体での統合が必要です。企業のマーケターにとって、問うべきはもはや<em>「いかにして悪いコンテンツを避けるか？」</em>ではなく、<em>「適切なコンテキストで、適切なタイミングに、適切なコンテンツといかに整合させるか？」</em>です。混雑し、変動の激しいメディア状況において、ブランドセーフティはもはや選択肢の1つではありません。それは差別化要因であり、信頼の前提条件なのです。 <h2 id=”minefield”>現代の地雷原：今日のAI主導によるB2Bの主なリスク</h2> 長い販売サイクル、高額な取引、そして深いレベルの信頼が最優先されるB2Bにおいて、たった一度の広告の誤配置による評判の低下は、深刻で長期的な財務的影響を及ぼす可能性があります。この課題は、ソーシャルメディア、コネクテッドTV（CTV）、デジタル屋外広告（DOOH）を含む複雑なデジタルランドスケープによって増幅されており、AIは新しく巧妙な脅威を生み出すエンジンとなっています。マーケティングリーダーにとって、偽情報、生成AIによる合成コンテンツの大規模な作成、急速に変化する文化規範といった現代の課題により、リスクはさらに拡大しています。これらの脅威は、分断されたチーム、複数のエージェンシー、変化の速い環境にまたがって管理することが特に困難です。しかし、根本的な問題は社内にあることがよくあります。誰がブランドセーフティリスクの責任を負い、許容可能な基準レベルを定義するのかについて、文書化された明確な説明責任の欠如です。テクノロジーとAIフィルターだけでは、このガバナンスのギャップを解決することはできません。したがって、推奨される戦略は、硬直した純粋な技術的アプローチから、ニュアンスとコンテキストを判断するために高度なツールと専門家である人間の判断を融合させた動的なモデルへと移行することです。 <h3>偽情報とディープフェイク</h3> B2Bの世界は、専門知識と信頼の上に成り立っています。AIが生成したコンテンツ、特にディープフェイクは、この基盤を直接攻撃します。尊敬されている業界アナリストが貴社の市場について誤った否定的な主張をしているディープフェイク動画を想像してみてください。そして、関連するソリューションの貴社の広告が、そのすぐ横に表示されているとしたら。そのような偶然の関連付けは瞬時にダメージを与え、スクリーンショットを撮られて競合他社に拡散される可能性があります。このリスクは動画にとどまらず、欠陥のあるデータを宣伝するAI生成の「専門家」ブログや、市場の認識を操作するために作られた偽の財務報告書にも及びます。その脅威は非常に大きく、国連はディープフェイクコンテンツが公共および企業の信頼を損なう前に、それに対抗するためのより強力な世界的な対策を求めています（Reuters）。 <h3>重大なコンテキストの不一致</h3> AIアルゴリズムは強力ですが、人間のような真の文脈理解が欠けていることがよくあります。彼らは意図ではなく、キーワードを一致させるのです。これにより、評判を落とすような不快な配置につながります。企業データの大規模な流出を詳述する主要なニュース記事の隣に、貴社のクラウドセキュリティソフトウェアの広告が掲載されることを考えてみてください。キーワードは一致していても、そのコンテキストにより、貴社のブランドは空気が読めない、無能、あるいは略奪的であるようにさえ見え、極めて重要な局面でソリューションの信頼性を損なうことになります。 <h3>真正性（オーセンティシティ）の喪失</h3> 洗練されたビジネスのオーディエンスにとって、透明性は譲れないものです。B2Bのバイヤーはリサーチャーであり、彼らは遠くからでも偽物を見抜くことができます。もしB2Bテクノロジー企業が、自社のプラットフォームを称賛する「クライアント」の完全なAI生成ビデオ動画を使用したとします。それがテクノロジーに精通したバイヤーに発見された場合、壊滅的な事態になるでしょう。欺瞞であるとの非難は、ブランドの真正性を粉砕するでしょう。この被害は外部にとどまりません。従業員の士気や、信頼できる企業で働きたいと願う優秀な人材を採用する能力にも影響を及ぼします。B2Bにおいて、失われた信頼を回復することは信じられないほど困難です。 <h3>広告目的で作られた（MFA）サイト</h3> マーケティング予算を流出させる巨大で潜行性の高い要因は、低品質なMFAサイトです。これらは、アルゴリズムによって生成され、盗用された、あるいは適当に作成されたジャンクコンテンツで埋め尽くされたウェブサイトであり、プログラマティックチャネルを通じて広告収入を集めるという1つの目的のために設計されています。これらは多くの場合、広告スタッキング（複数の広告を重ねる）やピクセルスタッフィング（1ピクセルに複数の広告を詰め込む）といった欺瞞的な手法を用いて広告主を騙します。全米広告主協会（ANA）による画期的な調査では、MFAサイトがプログラマティック広告費の驚異的な<strong>15%</strong>を占めており、数十億ドルもの資金が正当なパブリッシャーや効果的なキャンペーンから「デジタルのブラックホール」へと吸い上げられていることが判明しました。 <h2 id=”watchdog”>監視役としてのAI：自動化された防衛システム</h2> <img src=”/wp-content/uploads/2025/08/defense-against-AI-driven-threats.webp” /> 最新のブランドセーフティ・プラットフォームは、プログラマティック広告の速度で動作し、広告の配置をリアルタイムで審査する多層的な防御システムを提供しています。 <h3>高度なコンテキスト分析</h3> これは単なるキーワード分析をはるかに超えています。自然言語処理（NLP）を使用することで、AIは完璧な理解力を持つ速読者のように機能します。ページのテキストを分析し、トピックだけでなく、感情（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）、トーン（例：客観的、風刺的、怒り）、および言語のニュアンスまで理解します。同時に、コンピュータービジョン技術が画像や動画フレームをスキャンし、安全でない、または不適切なビジュアルがないかを確認します。これらのツールを組み合わせることで、企業の危機に関する深刻なニュース報道と、ビジネス誌の風刺記事との違いを識別し、広告が真に適切な環境に掲載されることを保証します（Supermetrics）。 <h3>動的コンテンツフィルタリング</h3> 最も効果的なAIツールは、<strong>広告が購入される前</strong>の数ミリ秒の間にプロアクティブに機能します。これはプレビッド分析（入札前分析）として知られています。広告プラットフォームが利用可能な広告枠に入札する前に、セーフティAIがページコンテンツを分析し、ブランド固有のセーフティとスータビリティのルールに照らし合わせてスコア化し、環境がリスクをもたらす場合は入札を完全にブロックします。これにより、広告が不適切な場所に表示されるのを未然に防ぎます。 <h3>アドフラウド（広告詐欺）の異常検知</h3> コンテンツだけでなく、アドフラウドを嗅ぎ出すためにもAIは不可欠です。人間の行動と人間以外の行動の違いを認識するように訓練されています。ボットネット、クリック詐欺（偽のクリックを生成するボット）、インプレッション詐欺（偽のビュー）、ドメインスプーフィング（低品質なサイトがプレミアムなサイトを装うこと）を示すパターンを特定できます。これにより、貴社の予算が犯罪組織ではなく、実際のビジネス・オーディエンスに確実に届くようになります。 <h2 id=”limits”>アルゴリズムの限界：AIが及ばない領域</h2> その強力さにもかかわらず、AIを「設定したら放置（Set it and forget it）」のソリューションとして扱うことは失敗の元です。このテクノロジーには、戦略的な管理を必要とする死角や本質的な限界があります。 <ul> <li><strong>過剰ブロック（オーバーブロッキング）と機会損失：</strong> AIシステムは過度に慎重になろうとするあまり、多くのコンテンツをブロックしすぎる可能性があります。株式市場のボラティリティ（変動性）について議論している評判の良い金融ニュースサイトを「リスクがある」とフラグ付けし、フィンテックブランドが、関連性が高くエンゲージメントの高いビジネスリーダーのオーディエンスを逃してしまう可能性があります。これは、キーワードベースのシステムが高品質なジャーナリズムを罰してしまうような、ハードニュース（硬派なニュース）を扱う際によく見られる問題です（Marketing Week）。</li> <li><strong>ニュアンスを把握できないこと：</strong> AIは依然として、業界特有の皮肉、風刺、あるいは複雑な例え話といった、ビジネスにおいて不可欠な人間同士のコミュニケーションの機微を理解するのに苦労しています。企業文化に対する風刺的な見方や、業界の専門家間のニュアンスを含んだ議論を簡単に誤解し、欠陥のある判断を下す可能性があります。複数の意味を持つ業界用語もアルゴリズムを混乱させ、誤分類につながる可能性があります。</li> <li><strong>アルゴリズムのバイアスの問題：</strong> AIモデルは、トレーニングされたデータから学習します。もしこのトレーニングデータに歴史的な偏見（バイアス）が含まれていれば、AIはそれを学習し、増幅させます。B2Bの文脈において、これはAIが「エンジニアリングソフトウェアの広告は男性にのみ関連性がある」と誤って学習してしまうことにつながりかねません。その結果、潜在的な市場の大部分を疎外する排他的なターゲティングを引き起こし、ブランドのダイバーシティ＆インクルージョンの価値観と矛盾することになります。<strong>「コールドスタート」問題：</strong> AIが正確な予測を行うには、過去のデータが必要です。完全に新しい世界的な出来事や社会問題（新たな健康危機や地政学的紛争など）が突然発生した場合、AIにはそれに関連するコンテンツをどのように分類すべきかについての既存のデータがありません。この「コールドスタート」の期間中、AIは新しいコンテキストについて学習するまで、安全でないプレースメントを許可したり、安全なプレースメントを過剰にブロックしたりするなど、エラーを犯す可能性が高くなります。 <h2 id=”oversight”>人間の監視は必須要件</h2> AIの限界を考慮すると、人間による監視はレガシーな機能ではなく、不可欠な戦略的要素です。賢明なブランドは、人間の専門家がテクノロジーを導くブランドセーフティの<strong>「センター・オブ・エクセレンス（CoE）」</strong>を構築します。この「ヒューマン・イン・ザ・ループ（人間介在型）」のアプローチが成功の鍵を握ります。このチームには通常、広告運用（Ad Ops）スペシャリスト、データアナリスト、ブランドストラテジスト、およびポリシーの専門家が含まれます。これらの人間のストラテジストは、AIに欠けているコンテキストの判断、倫理的推論、および業界の専門知識を提供します。彼らの仕事は、すべてのプレースメントを審査することではなく、システムを管理することです。強力な人間による審査プロセスには、以下が含まれます： <ul> <li><strong>AIの決定を監査する：</strong> ブロックされたプレースメントと許可されたプレースメントの両方を定期的にサンプリングし、エラーを見つけ、誤分類のパターンを特定します。これにより、AIが厳しすぎるか、甘すぎるかを理解するのに役立ちます。</li> <li><strong>複雑なコンテキストを解釈する：</strong> 業界文化、競争の力学、または時事問題についての深い理解を必要とする扱いにくいコンテンツや、AIが失敗しやすいシナリオにおいて、最終的な判断を下します。</li> <li><strong>フィードバックループを構築する：</strong> 監査から得られた調査結果を利用して、AIモデルを継続的にトレーニングし、改良します。このフィードバックにより、AIは時間をかけてより賢くなり、ブランドの特定の目標とより一致するようになり、汎用ツールがカスタマイズされたブランドの守護者（ガーディアン）へと進化します。</li> </ul> <h2 id=”suitability”>セーフティの先へ：ブランドスータビリティ（適合性）という戦略的至上命題</h2> ブランド保護の頂点は、単に悪いコンテンツを避けることから、完璧な環境を積極的に探求することへと移行します。これが、<strong>ブランドセーフティからブランドスータビリティ</strong>への極めて重要な進化です。ブランドセーフティが床（何を避けるべきかという絶対的な最低基準）を設定するのに対し、<strong>ブランドスータビリティは家全体を設計します</strong>（ブランドにとって理想的なトーン、コンテキスト、環境を定義します）。このカスタマイズされたアプローチは、広告の配置を貴社固有の価値観やメッセージングと整合させます。サイバーセキュリティ企業にとって、データプライバシーに関する中立的な記事は「安全（セーフ）」かもしれませんが、新たに出現しているエンタープライズのセキュリティ脅威に関する詳細な分析は「適合（スータブル）」しており、理想的な顧客の心理にアプローチする上で はるかに価値があります（Seekr）。スータビリティ・フレームワークの開発は、以下の3つの重要なステップを含む戦略的な取り組みです： <ul> <li><strong>ブランドの価値観を定義する：</strong> マーケティングのスローガンを超えて、主要なトピックに対する貴社の公式なスタンスを文書化します。重要な質問を投げかけます。<em>「政治的コンテンツの隣に表示されることに対する当社の立場は？」「デリケートな社会問題についてはどうか？」「関連付けを避けたい特定の競合他社や業界のテーマはあるか？」</em></li> <li><strong>リスクの階層（ティア）を確立する：</strong> 単純なブロック/許可の二元論を超えた、きめ細かいリスク許容度のスペクトル（範囲）を作成します。例えば： <ul> <li><strong>ティア1：容認不可（常にブロック）：</strong> ヘイトスピーチ、偽情報、違法コンテンツ。</li> <li><strong>ティア2：高リスク（デフォルトでブロック）：</strong> 悲劇、暴力、議論を呼ぶ社会問題。</li> <li><strong>ティア3：中リスク（審査／制限）：</strong> 主流の政治ニュース、一部のユーザー生成コンテンツ。</li> <li><strong>ティア4：低リスク（一般的に安全）：</strong> 一般ニュース、ビジネス、テクノロジー、ライフスタイルのコンテンツ。</li> <li><strong>ティア5：高スータビリティ（積極的にターゲット）：</strong> 肯定的な業界分析、好意的な製品レビュー、ブランドの使命と一致するソートリーダーシップコンテンツ。</li> </ul> </li> <li><strong>体系化して展開する：</strong> アドテクパートナーと協力して、これらのビジネスルールを、AIによって施行されるカスタムプロファイルに変換します。これがすべてのプログラマティック購入をガイドし、AIが貴社独自のブランド戦略に基づいて確実に運用されるようにします。</li> </ul> <h2 id=”next”>広告におけるブランドセーフティの次は何か？</h2> この領域は、以下の3つの主要な力によって常に進化しています： <ul> <li><strong>技術の進歩：</strong> AIは改善され続けます。次の大きなステップは<strong>説明可能なAI（XAI）</strong>であり、これによりマーケターはなぜその決定が下されたのかを問うことができるようになります。単にサイトがブロックされたことを見るのではなく、第3段落のネガティブな感情と暴力的な画像が組み合わさったことが原因であると説明するレポートを受け取ることができるようになります。この透明性は、自動化されたシステムに対する信頼を構築する上で画期的なものとなるでしょう。</li> <li><strong>規制による監視：</strong> AIの役割が拡大するにつれて、政府はEUのAI法のように、データプライバシーやアルゴリズムの透明性に関するより厳格な規制を導入するでしょう。これらの規則に先んじることは、単なるコンプライアンス上の頭痛の種をなくすだけでなく、競争上の優位性となります。</li> <li><strong>「ウォールドガーデン（壁に囲まれた庭）」の課題：</strong> ブランドセーフティ戦略は、プラットフォームごとに適応させる必要があります。「ウォールドガーデン」（主要なソーシャルネットワークやプロフェッショナルネットワークなど）内で利用可能なコントロール機能は、オープンウェブとは大きく異なります。ブランド側のコントロール権限は少なく、プラットフォームの内部ツールに頼らざるを得ないため、多面的なアプローチが不可欠です。</li> </ul> <h2 id=”conclusion”>結論：イノベーションと揺るぎない評判とのバランスをとる</h2> 人工知能はB2Bマーケターに計り知れない機会を提供し、かつては想像もできなかったレベルの精度と規模を可能にします。しかし同時に、ビジネスにおいて最も重要な通貨である「信頼」と「評判」に対する深刻なリスクも生み出します。成功は、イノベーションと責任のどちらかを選択することではなく、それらを巧みにバランスさせることにあります。広告の未来は、単にテクノロジーに従うだけでなく、テクノロジーをリードする方法を学ぶ人々のものです。洗練されたAIツールの力と人間の監視による知恵を組み合わせ、単なる「セーフティ」から包括的な「ブランドスータビリティ」へと目標を高めることで、この新たなフロンティアを自信を持ってナビゲートすることができます。このアプローチは、苦労して築き上げたブランドの評判を守るだけでなく、クライアントとのより強靭で、本質的で、収益性の高い関係を構築することにもつながります。 <h2>引用元</h2> <ul> <li>全米広告主協会(ANA). “ANA Programmatic Media Supply Chain Transparency Study.” <em>ANA</em>, 2023年12月, <a href=”[http://www.ana.net/miccontent/show/id/rr-2023-08-ana-programmatic-media-supply-chain-transparency-study](http://www.ana.net/miccontent/show/id/rr-2023-08-ana-programmatic-media-supply-chain-transparency-study)”>[http://www.ana.net/miccontent/show/id/rr-2023-08-ana-programmatic-media-supply-chain-transparency-study</a>.</li&gt](http://www.ana.net/miccontent/show/id/rr-2023-08-ana-programmatic-media-supply-chain-transparency-study</a>.</li&gt); <li>E4M, <a href=”[https://www.exchange4media.com/digital-news/programmatic-buying-surges-to-42-share-of-digital-ad-spend-whats-behind-the-growth-140729.html](https://www.exchange4media.com/digital-news/programmatic-buying-surges-to-42-share-of-digital-ad-spend-whats-behind-the-growth-140729.html)”>[https://www.exchange4media.com/digital-news/programmatic-buying-surges-to-42-share-of-digital-ad-spend-whats-behind-the-growth-140729.html</a>.</li&gt](https://www.exchange4media.com/digital-news/programmatic-buying-surges-to-42-share-of-digital-ad-spend-whats-behind-the-growth-140729.html</a>.</li&gt); <li>Dentsu. “Brand Safety: Things to Know in 2024. ” <em>Dentsu</em>, 2024年2月12日, <a href=”[https://www.exchange4media.com/digital-news/programmatic-buying-surges-to-42-share-of-digital-ad-spend-whats-behind-the-growth-140729.html](https://www.exchange4media.com/digital-news/programmatic-buying-surges-to-42-share-of-digital-ad-spend-whats-behind-the-growth-140729.html)”>[https://www.exchange4media.com/digital-news/programmatic-buying-surges-to-42-share-of-digital-ad-spend-whats-behind-the-growth-140729.html</a>.</li&gt](https://www.exchange4media.com/digital-news/programmatic-buying-surges-to-42-share-of-digital-ad-spend-whats-behind-the-growth-140729.html</a>.</li&gt); <li>Le Poidevin, Olivia. “UN Report Urges Stronger Measures to Detect AI-Driven Deepfakes.” <em>Reuters</em>, 2025年7月11日, <a href=”[https://www.reuters.com/business/un-report-urges-stronger-measures-detect-ai-driven-deepfakes-2025-07-11/](https://www.reuters.com/business/un-report-urges-stronger-measures-detect-ai-driven-deepfakes-2025-07-11/)”>[https://www.reuters.com/business/un-report-urges-stronger-measures-detect-ai-driven-deepfakes-2025-07-11/</a>.</li&gt](https://www.reuters.com/business/un-report-urges-stronger-measures-detect-ai-driven-deepfakes-2025-07-11/</a>.</li&gt); <li>Loizou, Mick. “Brands That Won’t Advertise Against Hard News Harm Themselves, as Well as Journalism.” <em>Marketing Week</em>, 2020年5月27日, .</li> <li>Seekr. “Brand Suitability: What It Is and Why It’s Important.” <em>Seekr Blog</em>, 2024年3月11日, <a href=”[https://www.seekr.com/blog/brand-suitability/](https://www.seekr.com/blog/brand-suitability/)”>[https://www.seekr.com/blog/brand-suitability/</a>.</li&gt](https://www.seekr.com/blog/brand-suitability/</a>.</li&gt); <li>Supermetrics. “Contextual Advertising: How It Works and Why You Should Try It with Ned Dmitrov.” <em>Supermetrics Blog</em>, <a href=”[https://supermetrics.com/podcasts/contextual-advertising-ned-dmitrov](https://supermetrics.com/podcasts/contextual-advertising-ned-dmitrov)”>[https://supermetrics.com/podcasts/contextual-advertising-ned-dmitrov</a&gt](https://supermetrics.com/podcasts/contextual-advertising-ned-dmitrov</a&gt);. 2025年7月14日閲覧.</li> </ul> </li> </ul> </div>