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<p>ウェブページが読み込まれるまでの数ミリ秒の間に、ブランドの評判を左右する重大な決定が下されます。入念に制作されたB2B広告が表示されるとき、それは業界誌の信頼できる分析記事の横に誇らしく掲載されるでしょうか？それとも、重要な見込み客があなたの会社についてデューデリジェンスを行っているまさにその時に、CEOが市場の誤情報を拡散している精巧なディープフェイク動画の横に表示されるでしょうか？たった1回のクリック、1回の不適切なプレースメントで、営業チームが何が起きたかを知る前に、数百万ドル規模の取引が危機に瀕す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で避けられない課題です。</p>

<p>人工知能（AI）は、B2Bマーケターに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もたらしました。しかし、この諸刃の剣は同時に、ブランドの安全性に対する複雑な新たな脅威をもたらします。この状況を乗り切るには、単なる防御ツール以上のものが必要です。ブランドの最も価値ある資産である<strong>「ブランドの完全性（インテグリティ）」</strong>を守るための、プロアクティブでインテリジェントな戦略が求められます。</p>

<p><strong>本ガイドで学べること</strong></p>
<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主導のB2Bにおける主要なリスク</a></li>
<li><a href=”#watchdog”>番犬としてのAI：自動化された防御システム</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”>人間による監視は不可欠</a></li>
<li><a href=”#suitability”>安全性を超えて：ブランド適合性の戦略的必須性</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：イノベーションと永続的な評判のバランスを取る</a></li>
</ul>

<h2 id=”evolution”>ブランドセーフティの進化：昨日までの意味と、今日における意味</h2>

<h3>昨日まで：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>
<p>少し前まで、ブランドセーフティは分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や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、ヘイトスピーチなど、一般的に安全ではないカテゴリーを避けていました。しかし、このアプローチには欠点がありました。ブランドが否定的な連想を避けるために<em>「クラッシュ（崩壊）」</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をクラッシュ（圧倒）する」</em>といった記事の横に表示される機会を逃してしまうかもしれないのです。それは鈍器のようなもので、管理可能ではあるものの、非効率でした。</p>

<p>そこに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わたる広告購入の自動化は、計り知れない効率性をもたらしましたが、代償も伴いました。「プログラマティックのブラックボックス」の中で毎日何兆回もの広告オークションが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。手動での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移行により、「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、新しく複雑なブランドセーフティの課題が生み出されたのです。</p>

<img src=”/wp-content/uploads/2025/08/programmatic-buying-growth-Dentsu-e4m-report.webp” alt=”プログラマティック広告購入の成長を示すDentsu-e4mレポートの図” />

<p>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・バイイングが占め、前年比で21%増加しました。この成長は今後も続くと予想されており、プログラマティックは2026年までに市場の44%を占め、CAGR（年平均成長率）21.24%で成長すると予測されています。広告費のこれほど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、ブランドは広告が表示される場所に対するコントロールをますます手放しつつあります。この現実において、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の中でブランドの完全性を維持するには、戦略的でAIを意識したモデルが不可欠です。</p>

<h3>今日：プロアクティブで戦略的な必須事項</h3>
<p>現代の状況は、基本的な<strong>ブランドセーフティ（安全性）</strong>から、戦略的な<strong>ブランド適合性（スーツアビリティ）</strong>への移行を要求しています。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も重要となるB2Bでは、これは妥協できない問題です。もはや不適切なコンテンツを避けるだけでは不十分であり、専門知識と信頼性をプロアクティブに強化する環境を見つけることが目標となります。高度なAIを使用して文脈や感情（センチメント）を分析することで、リーダーは自社のブランドが企業の失敗に関する報道ではなく、肯定的な業界分析の横に確実に表示されるように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に行うことで、ROIを最大化します。</p>

<h3>グローバルなB2Bブランドにとって、リスクはさらに高くなります。</h3>
<p>グローバルな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煽るコンテンツの横に広告が表示されれば、長期的な取引や市場の認識を危うくする可能性があります。現代のブランドセーフティは、コンテンツの分類だけでなく、トーン、感情、価値観の適合性を評価するAI搭載ツールを求めています。また、あらゆるタッチポイントでガバナンスを実施するために、マーケティング、法務、コンプライアンスの各チームにわたる統合が必要です。エンタープライズのマーケターにとっての問いは、もはや<em>「どのようにして悪いコンテンツを避けるか？」</em>ではなく、<em>「どのようにして、適切なタイミングで、適切な文脈で、適切なコンテンツと整合させるか？」</em>になっています。混雑し、変動の激しいメディア環境において、ブランドセーフティはもはやオプションではありません。それは差別化要因であり、信頼の前提条件なのです。</p>

<h2 id=”minefield”>現代の地雷原：今日のAI主導のB2Bにおける主要なリスク</h2>
<p>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1回の不適切な広告プレースメントによる評判の失墜は、深刻で長期的な財務的結果をもたら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）を含むようになった複雑なデジタル状況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になりつつあります。</p>

<p>マーケティングリーダーにとって、そのリスクは、誤情報、生成AIによる合成コンテンツの大量作成、急速に変化する文化的規範といった現代の課題によって拡大しています。これらの脅威は、分断されたチーム、複数の代理店、変化の激しい環境全体で管理するのが特に困難です。しかし、根本的な問題は社内にあることがよくあります。ブランドセーフティの「リスクの所有者は誰か」「許容できるレベルを定義するのは誰か」について、明確に文書化された説明責任が欠如していることです。テクノロジーやAIの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、ニュアンスと文脈をナビゲートするために高度なツールと専門的な人間の判断を融合させたダイナミックなモデルへと移行することです。</p>

<h3>誤情報とディープフェイク</h3>
<p>B2Bの世界は専門知識と信頼の上に成り立っています。AI生成コンテンツ、特にディープフェイクは、この基盤を直接攻撃します。尊敬される業界アナリストがあなたの市場について否定的な虚偽の主張をしているディープフェイク動画のすぐ横に、関連するソリューションの自社広告が表示されているのを想像してみてください。その偶発的な関連付けは瞬時にダメージを与え、競合他社によってスクリーンキャプチャされ共有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、市場の認識を操作するように設計された欠陥のあるデータや偽の財務報告を宣伝する、AIが生成した「専門家」ブログにも及びます。こ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措置を求めているほどです（Reuters）。</p>

<h3>致命的なコンテキストの不一致</h3>
<p>AIのアルゴリズムは強力ですが、人間のような真の文脈理解に欠けていることがよくあります。それらは意図ではなくキーワードを照合します。これは、あなたの評判を落とすような不快なプレースメントにつながります。たとえば、自社のクラウドセキュリティソフトウェアの広告が、壊滅的な企業のデータ侵害を詳述した主要なニュース記事の横に表示されたとします。キーワードは一致していても、その文脈ではあなたのブランドは空気が読めない、無能、あるいは略奪的でさえあるように見え、決定的な瞬間にあなたのソリューションの信頼性を損なってしまいます。</p>

<h3>真正性の喪失</h3>
<p>洗練されたビジネスのオーディエンスにとって、透明性は妥協できないものです。B2Bのバイヤーはリサーチャーであり、偽物を遠くからでも見抜くことができます。あるB2Bテクノロジー企業が、プラットフォームを称賛する「クライアント」の完全にAIで生成された動画の体験談を使用したとして、それがテクノロジーに精通したバイヤーに発見されれば、壊滅的な結果を招くでしょう。欺瞞の告発はブランドの真正性を粉々にします。このダメージは外部にとどまらず、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与えます。B2Bにおいて、信頼の赤字から回復することは信じられないほど困難です。</p>

<h3>広告目的（MFA）サイト</h3>
<p>マーケティング予算の巨大かつ陰湿な流出は、低品質なMFA（Made-for-Advertising）サイトからもたらされます。これらは、アルゴリズムによって生成され、盗用された、あるいは適当につなぎ合わ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」というただ一つの目的のために設計されています。彼らはしばしば、広告主を騙すために、アドスタッキング（複数の広告を重ねて表示する）やピクセルスタッフィング（広告を1つのピクセルに詰め込む）などの欺瞞的な慣行を使用します。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%を占め</strong>、正当なパブリッシャーや効果的なキャンペーンから何十億ドルもの資金を「デジタルのブラックホール」に吸い取っていることが分かりました。</p>

<h2 id=”watchdog”>番犬としてのAI：自動化された防御システム</h2>
<img src=”/wp-content/uploads/2025/08/defense-against-AI-driven-threats.webp” alt=”AIを活用したブランドセーフティと脅威防御システムの図解” />

<p>現代のブランドセーフティプラットフォームは現在、プログラマティック広告の速度で動作し、リアルタイムで広告のプレースメントを審査する多層的な防御システムを提供しています。</p>

<h3>高度なコンテキスト分析</h3>
<p>これは単純なキーワード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）、言葉のニュアンスも理解します。同時に、コンピュータービジョン技術が画像や動画の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の違いを見分け、広告が真に適切な環境に配置されることを保証します（Supermetrics）。</p>

<h3>動的コンテンツフィルタリング</h3>
<p>最も効果的なAIツールは、<strong>広告が購入される前の</strong>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（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はページコンテンツを分析し、ブランド固有の安全性と適合性のルールに照らし合わせてスコアリングを行い、その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、広告が間違った場所に表示されるのを未然に防ぎます。</p>

<h3>アドフラウド（広告詐欺）の異常検知</h3>
<p>コンテンツの分析を超えて、AIはアドフラウドを嗅ぎつけるためにも不可欠です。AIは、人間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（ボットが偽のクリックを生成すること）、インプレッション詐欺（偽のビュー）、および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になりすますこと）を示すパターンを特定できます。これにより、あなた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。</p>

<h2 id=”limits”>アルゴリズムの限界：AIが及ばない領域</h2>
<p>その強力さにもかかわらず、AIを「設定したら後は放置」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盲点と固有の限界があり、戦略的な管理が求められます。</p>

<ul>
<li><strong>過剰なブロックと機会損失：</strong> 過度に慎重になろうとするあまり、AIシステムは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。株式市場の変動について議論している信頼できる金融ニュースサイトを「リスクがある」としてフラグを立て、フィンテックブランドが、ビジネスリーダーからなる関連性が高くエンゲージメントの高いオーディエンスにリーチする機会を逃してしまうかもしれません。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という、ハードニュースを扱う際によくある問題です（Marketing Week）。</li>
<li><strong>ニュアンスを把握できないこと：</strong> AIは、業界特有の皮肉、アイロニー、複雑なアナロジーなど、ビジネスにおいて重要な人間のコミュニケーションの機微を理解するのに依然として苦労しています。企業文化に関する風刺的な見方や、業界の専門家間のニュアンスに富んだ議論を簡単に誤解し、誤った判断につながる可能性があります。複数の意味を持つ業界の専門用語もアルゴリズムを混乱させ、誤分類を引き起こす原因となります。</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。このトレーニングデータに歴史的な偏見（バイアス）が含まれている場合、AIはそれを学習し増幅させます。B2Bの文脈では、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するとAIが誤って学習する可能性があり、その結果、潜在的市場の大部分を疎外する排他的なターゲティングが行われ、ブランドの多様性と包括性（D&I）の価値観と不一致を引き起こす可能性があります。</li>
<li><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。全く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るかについての既存データがありません。この「コールドスタート」期間中、AIはエラーを起こす可能性が高くなり、新しい文脈についてトレーニングされるまで、安全でないプレースメントを許可してしまったり、安全なプレースメントを攻撃的に過剰ブロックしたりします。</li>
</ul>

<h2 id=”oversight”>人間による監視は不可欠</h2>
<p>AIの限界を考慮すると、人間による監視は時代遅れの機能ではなく、不可欠な戦略的要素です。最も賢明なブランドは、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>を構築しています。この「ヒューマン・イン・ザ・ループ」アプローチは成功のために不可欠です。このチームには通常、アドオプス（Ad Ops）の専門家、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に欠けている文脈的判断、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レビューすることではなく、システムを管理することです。強力な人間のレビュープロセスには以下が含まれます：</p>

<ul>
<li><strong>AIの決定の監査：</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てエラーを発見し、誤分類のパターンを特定します。これにより、AIが攻撃的すぎるか寛大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の解釈：</strong> 業界文化、競争のダイナミクス、時事問題についての深い理解を必要とするトリッキーなコンテンツや、AIが失敗しやすいシナリオについて、最終的な判断を下します。</li>
<li><strong>フィードバックループの作成：</strong> 監査から得られた知見を使用して、継続的にAIモデルをトレーニングし、洗練させます。このフィードバックにより、AIは時間の経過とともにより賢くなり、ブランドの特定の目標とさらに一致するようになり、一般的なツールからカスタマイズされたブランドの守護者へと変わります。</li>
</ul>

<h2 id=”suitability”>安全性を超えて：ブランド適合性の戦略的必須性</h2>
<p>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を超えて、完璧な環境を積極的に探し求めることに移行します。これは、<strong>ブランドセーフティからブランドスーツアビリティ（ブランド適合性）</strong>への決定的な進化です。ブランドセーフティが床（避けるべき絶対的な最低基準）を設定するのに対し、<strong>ブランド適合性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、広告のプレースメントを特定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」かもしれませんが、新たなエンタープライズセキュリティの脅威に関する詳細な分析は「適合」しており、理想的な顧客の考え方にリーチするためにはるかに価値があります（Seekr）。適合性のフレームワークを開発することは、以下の3つの重要なステップを含む戦略的な演習です：</p>

<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、主要なトピックに関する会社の公式見解を文書化します。重要な質問を投げかけてください：<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何か？機密性の高い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テーマはあるか？</em></li>
<li><strong>リスク層を確立する：</strong> 単純なブロック/許可の二項対立を超えた、詳細なリスク許容度のスペクトルを作成します。例：
<ul>
<li><strong>Tier 1: 容認不可（常にブロック）：</strong> ヘイトスピーチ、誤情報、違法コンテンツ。</li>
<li><strong>Tier 2: 高リスク（デフォルトでブロック）：</strong> 悲劇、暴力、議論の余地のある社会問題。</li>
<li><strong>Tier 3: 中リスク（レビュー/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>Tier 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、ライフスタイルコンテンツ。</li>
<li><strong>Tier 5: 高い適合性（積極的にターゲットにする）：</strong> 肯定的な業界分析、好意的な製品レビュー、ブランドのミッションに沿ったソートリーダーシップコンテンツ。</li>
</ul>
</li>
<li><strong>体系化と展開：</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カスタムのAI強制プロファイルに変換し、すべてのプログラマティック・バイイングを導き、AIが自社独自のブランド戦略に基づいて確実に機能するようにします。</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>
<p>状況は、以下の3つの主要な力によって常に進化しています：</p>

<ul>
<li><strong>技術の進歩：</strong> AIは向上し続けます。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」を尋ねることができるようになります。サイトがブロックされたことを見るだけでなく、「第3段落の否定的な感情と暴力的な画像の組み合わせが原因である」と説明するレポートを受け取ることになります。この透明性は、自動化システムに対する信頼を構築する上でゲームチェンジャーとなるでしょう。</li>
<li><strong>規制による精査：</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とアルゴリズムの透明性に関するより厳しい規制を導入するでしょう。これらのルールの一歩先を行くことは、単なるコンプライアンスの頭痛の種ではなく、競争上の優位性となります。</li>
<li><strong>「ウォールドガーデン」の課題：</strong> ブランドセーフティ戦略は、さまざまなプラットフォームに適応させる必要があります。（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の）「ウォールドガーデン（壁に囲まれた庭）」内で利用できるコントロールは、オープンウェブとは大きく異なります。ブランドはコントロールの権限が少なく、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：イノベーションと永続的な評判のバランスを取る</h2>
<p>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ぶことにあるのではなく、両者のバランスを巧みに取ることにかかっています。広告の未来は、単にテクノロジーに従うのではなく、テクノロジーをリードすること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、単なる安全性から全体的なブランドの適合性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、真正性のある、有益なつながりを構築するでしょう。</p>

<h2>引用文献</h2>
<ul>
<li>Association of National Advertisers. “ANA Programmatic Media Supply Chain Transparency Study.” <em>ANA</em>, Dec. 2023, <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</a>.</li>
<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</a>.</li>
<li>Dentsu. “Brand Safety: Things to Know in 2024. ” <em>Dentsu</em>, 12 Feb. 2024, <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</a>.</li>
<li>Le Poidevin, Olivia. “UN Report Urges Stronger Measures to Detect AI-Driven Deepfakes.” <em>Reuters</em>, 11 July 2025, <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/</a>.</li>
<li>Loizou, Mick. “Brands That Won’t Advertise Against Hard News Harm Themselves, as Well as Journalism.” <em>Marketing Week</em>, 27 May 2020.</li>
<li>Seekr. “Brand Suitability: What It Is and Why It’s Important.” <em>Seekr Blog</em>, 11 Mar. 2024, <a href=”https://www.seekr.com/blog/brand-suitability/”>https://www.seekr.com/blog/brand-suitability/</a>.</li>
<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</a>. Accessed 14 July 2025.</li>
</ul>
</div>