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La publicidad programática en Connected TV tiene un problema con los metadatos: en una muestra de EE. UU., el proveedor de tecnología de streaming Wurl encontró en solo dos horas más de 3.600 denominaciones de género distintas. Para los compradores de medios esto es relevante, porque la colocación según contenido y las reglas de brand safety solo pueden ser tan fiables como la clasificación que recibe una plataforma publicitaria.
Por qué el género de un programa es decisivo en el bidstream
Quien quiera reservar publicidad junto a deportes, noticias o entretenimiento, o excluirla de ellos, necesita una descripción fiable del programa que se emite realmente. Sin embargo, en las tendencias CTV de Wurl2026 publicadas en octubre aparecen etiquetas de texto libre con precisión muy desigual. El estudio se basa en solicitudes de puja de EE. UU. del ámbito de observación de Wurl en una noche de prime time de agosto. Wurl volvió a revisar después ventanas temporales comparables.
La compañía informa de más de 3.600 etiquetas de género distintas en unas 1,09 mil millones de solicitudes publicitarias con datos de género dentro de la muestra analizada. En el 22 por ciento de las solicitudes marcadas con género apareció al menos una denominación muy general, como «Entertainment». En total, para el 15 por ciento de las solicitudes los datos de género apenas o nada eran utilizables: un ocho por ciento solo con indicaciones imprecisas y un siete por ciento sin género.
Otras lagunas de datos agravan la asignación. Según el informe, 89 por ciento de las solicitudes no contenían un título de programa utilizable, y 45 por ciento ningún nombre de emisora. Sin esa información resulta difícil verificar de forma independiente una etiqueta de género inconsistente.
La cifra del 35 por ciento no es una tasa de error general
Wurl menciona además una discrepancia del 35 por ciento entre los géneros transmitidos y su propia clasificación contextual. Esta cifra se refiere a un subconjunto de canales distribuidos por Wurl, cuyos programas la compañía pudo comparar con su propia clasificación y con guías electrónicas de programación. Expresamente no describe el 35 por ciento de todas las impresiones CTV reservadas en el mundo.
Además, la clasificación automatizada de Wurl no es una verdad externa e infalible. La empresa ofrece ella misma tecnología contextual y, por tanto, tiene un interés económico en datos más estandarizados o enriquecidos automáticamente. Aun así, el estudio es una indicación útil de un problema concreto de infraestructura. Digiday situó los resultados en el contexto publicitario el 28 de octubre.
Existen estándares: la implementación sigue siendo el obstáculo
Con OpenRTB y la guía CTV del IAB Tech Lab ya existen bases técnicas. Entre ellas figuran campos de género estructurados y una indicación de la taxonomía a la que pertenece un valor. La IAB Content Taxonomy debe hacer más comparables las clasificaciones. Sin embargo, un campo definido no impide que los socios usen términos distintos o asignen programas completos de forma incorrecta.
Por eso, los equipos de medios alemanes deberían comprobar antes de una reserva CTV contextual en qué nivel se asignó un género – programa, episodio o canal completo –, qué taxonomía se utiliza, cuál es la proporción de datos faltantes y si las exclusiones pueden reconstruirse mediante una muestra.
Además, un filtro de compra basado en género no es una medición del éxito. Para la atribución y el efecto de compra adicional rigen requisitos propios, como explica nuestra contribución sobre la medición CTV con Hallmark e iSpot. Las diferencias entre conversiones reportadas y efecto incremental real también las mostramos en las nuevas herramientas de medición de Netflix Ads. Y como YouTube compite desde hace tiempo en la pantalla del televisor, una separación limpia entre entorno, dispositivo y efecto publicitario es cada vez más importante para los planes multicanal.