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A publicidade programática em Connected TV tem um problema com os metadados: numa amostra dos EUA, o fornecedor de tecnologia de streaming Wurl encontrou mais de 3.600 designações de género diferentes em apenas duas horas. Para os compradores de média, isto é relevante, porque a colocação segundo o conteúdo e as regras de brand safety só pode ser tão fiável como a classificação que a plataforma publicitária recebe.
Porque é que o género de um programa é decisivo no bidstream
Quem quer reservar publicidade junto a desporto, notícias ou entretenimento – ou excluir esses conteúdos – precisa de uma descrição fiável do programa que está efetivamente a ser emitido. Nas tendências CTV da Wurl, publicadas em outubro 2026, encontram-se, porém, etiquetas de texto livre com precisão muito variável. O estudo baseia-se em pedidos de licitação dos EUA da área de observação da Wurl numa noite de horário nobre de agosto. A Wurl voltou a verificar janelas temporais comparáveis mais tarde.
A empresa relata mais de 3.600 tags de género diferentes em cerca de 1,09 mil milhões de pedidos de publicidade com informação de género na amostra analisada. Em 22 por cento dos pedidos marcados com género apareceu pelo menos uma designação muito genérica, como «Entertainment». No total, para 15 por cento dos pedidos, os dados de género eram pouco ou nada utilizáveis: oito por cento apenas com indicações imprecisas e sete por cento sem género.
Outras lacunas nos dados agravam a atribuição. Segundo o relatório, 89 por cento dos pedidos não continham um título de programa utilizável, 45 por cento não tinham nome de canal. Sem estas informações, uma etiqueta de género inconsistente é difícil de verificar de forma independente.
O número de 35 por cento não é uma taxa de erro geral
A Wurl indica ainda 35 por cento de divergências entre os géneros transmitidos e a sua própria classificação contextual. Esta percentagem refere-se a um subconjunto de canais distribuídos pela Wurl, cujos programas a empresa conseguiu comparar com a sua própria classificação e com guias eletrónicos de programas. Não descreve de forma explícita 35 por cento de todas as impressões CTV reservadas em todo o mundo.
Além disso, a classificação automatizada da Wurl não é uma verdade externa e isenta de erros. A empresa oferece ela própria tecnologia de contexto e tem, por isso, interesse económico em dados mais padronizados ou automaticamente enriquecidos. O levantamento é, ainda assim, uma indicação útil de um problema concreto de infraestrutura. O Digiday enquadrou os resultados no meio publicitário a 28 de outubro.
As normas existem – a implementação continua a ser o obstáculo
Com OpenRTB e as orientações CTV do IAB Tech Lab já existem bases técnicas. Entre elas contam-se campos de género estruturados e a indicação da taxonomia a que um valor se refere. A IAB Content Taxonomy deve tornar as classificações mais comparáveis. Um campo definido, porém, não impede que os parceiros usem termos diferentes ou atribuam programas inteiros de forma errada.
As equipas de média alemãs devem, por isso, verificar antes de uma reserva CTV contextual em que nível um género foi atribuído – programa, episódio ou canal inteiro –, que taxonomia é utilizada, qual é a proporção de informações em falta e se as exclusões podem ser reconstituídas com base numa amostra.
Um filtro de compra baseado em género também não é uma medição de resultados. Para a atribuição e o efeito de compra adicional aplicam-se requisitos próprios, como explica o nosso artigo sobre a medição CTV com a Hallmark e a iSpot. As diferenças entre conversões reportadas e efeito adicional real também as mostramos nas novas ferramentas de medição de anúncios da Netflix. E como o YouTube compete há muito no ecrã da televisão, uma separação limpa entre contexto, dispositivo e efeito publicitário torna-se mais importante para planos multicanal.