AI-ad transparency operations: playbook pentru disclosure-ul Google 'How this ad was made'

Răspuns scurt: Tratează Google AI-ad disclosure controls drept asset-provenance workflow, nu last-minute checkbox. Google spune că ads create cu propriile generative AI tools sunt disclosed automat în global 'How this ad was made' panel, iar advertiserii pot indica generative AI use pentru ads create în alte tools; local requirements pot declanșa și label direct pe ad. Track cum a fost creat sau editat fiecare asset, cine l-a review-uit și ce disclosure path se aplică.

Ce documentează Google în prezent

Update-ul Google din iulie 2026 a introdus 'How this ad was made' în My Ad Center pentru Search, YouTube și Discover. Panel-ul indică dacă un ad a fost created sau edited cu AI.

Google spune că ads create cu propriile generative AI advertising tools primesc automatic disclosure. Pentru ads create în alte tools, advertiserii au control pentru a indica generative-AI use.

Compania spune și că direct label poate apărea pe ad în funcție de local requirements.

Pasul 1: creează asset provenance înainte de launch

Fiecare production asset trebuie să aibă creation record.

Useful fields:

• asset_id;
• source files;
• creation tool;
• AI tool/provider;
• transformation type;
• human editor;
• creation date;
• market;
• campaign;
• final reviewer;
• disclosure state.

Nu încerca să reconstruiești AI use după publicarea a sute de variants.

Pasul 2: clasifică transformation

Nu fiecare AI-assisted action este identică.

Folosește categories controlate precum:

• fully generated image;
• generated video;
• generated voice/audio;
• background generation;
• image expansion;
• object removal/addition;
• copy generation;
• copy rewriting;
• color/format adaptation;
• non-generative editing.

Classification ajută reviewers să aplice correct disclosure și factual checks.

Pasul 3: separă automatic de advertiser-supplied disclosure

Google spune că propriile generative AI ad tools adaugă automat disclosure information în My Ad Center.

Pentru third-party AI tools, documentează dacă advertiserul trebuie să folosească provided control Google.

Folosește states precum:

• GOOGLE_AUTO_DISCLOSURE;
• ADVERTISER_DISCLOSURE_REQUIRED;
• NO_GENAI_USED;
• LOCAL_LABEL_REVIEW_REQUIRED;
• UNKNOWN_TOOL_PROVENANCE.

Automatic disclosure nu elimină nevoia de internal provenance.

Pasul 4: verifică local requirements

Google notează că labels pot apărea direct pe ad pe baza local requirements.

Menține market matrix pentru:

• applicable disclosure policy;
• legal/compliance owner;
• direct-label requirement;
• supported ad surfaces;
• language requirements;
• effective date;
• last verification.

Nu presupune că label treatment observat într-o țară se aplică global.

Pasul 5: păstrează truth review separat de transparency review

Un AI-generated ad disclosed corect poate fi totuși misleading.

Review separat pentru:

• product accuracy;
• price;
• availability;
• before/after claims;
• synthetic people sau likeness;
• required disclaimers;
• landing-page consistency;
• rights și licenses.

Disclosure descrie cum a fost făcut ad-ul. Nu validează dacă ad-ul este adevărat sau compliant.

Pasul 6: păstrează third-party tool evidence

Când sunt folosite external tools, păstrează suficient evidence pentru lineage.

Possible fields:

• tool name;
• account/workspace owner;
• generation date;
• model/version dacă este expus;
• source asset IDs;
• editor notes;
• rights state;
• final exported file hash sau internal asset ID.

Nu stoca secrets sau private prompts inutil; goal-ul este lineage, nu prompt surveillance.

Pasul 7: QA pentru live disclosure state

Pentru bounded sample după launch, verifică:

• ad-ul servește;
• My Ad Center arată expected disclosure;
• required direct label apare;
• correct asset version este live;
• market/language sunt corecte;
• destination corespunde approved creative.

Înregistrează mismatches drept incidents, nu le corecta în tăcere doar în audit sheet.

Pasul 8: gestionează reused și derivative assets

Human-edited derivative al unui AI-generated asset trebuie să păstreze parent lineage.

Track:

• parent asset;
• new edit;
• dacă generative AI rămâne material implicat;
• new reviewer;
• disclosure decision;
• markets în care este reused.

Nu reseta provenance doar pentru că final file a fost exportat din conventional design tool.

Pasul 9: adaugă campaign-level reporting fields

Transparency compliance și performance sunt dimensions diferite.

Păstrează fields precum:

• disclosure status;
• policy status;
• spend;
• impressions;
• conversions;
• complaint/feedback incidents;
• correction count.

Nu infera că disclosed AI ads performează mai bine sau mai slab fără suitable comparison.

Pasul 10: reconciliază policy changes

AI-ad transparency requirements pot evolua.

Trigger review când:

• Google schimbă disclosure controls;
• un market schimbă law sau policy;
• new third-party AI tool intră în production;
• campaign formats se extind;
• asset-ul este material regenerated;
• label lipsește sau apare neașteptat.

Păstrează policy version și review date atașate asset record.

Operations states

Folosește states precum:

• PROVENANCE_COMPLETE;
• AUTO_DISCLOSED;
• MANUAL_DISCLOSURE_SET;
• LOCAL_REVIEW_REQUIRED;
• LIVE_STATE_VERIFIED;
• MISMATCH_OPEN;
• CORRECTION_REQUIRED;
• RETIRED.

Regula de operations

AI-ad transparency funcționează când asset lineage este capturat înainte de publicare și disclosure este verificat separat de truth și compliance.

Folosește automatic disclosure Google unde se aplică, identifică explicit third-party AI use și păstrează market-specific requirements actuale. Transparency label explică production method; nu face un inaccurate ad acceptabil.

Surse revizuite

• https://blog.google/products/ads-commerce/google-ads-ai-transparency-labels/