La segmentación contextual en el ámbito del OTT (vídeo over-the-top) se sitúa en la encrucijada de dos grandes tendencias del sector digital: el rápido crecimiento del consumo de vídeo digital desde principios de 2020 y la búsqueda de estrategias para implementar y ampliar campañas publicitarias sin depender de las cookies de terceros.
Esa afirmación por sí sola da por sentado una gran cantidad de conocimientos previos: al menos unos cuantos años de tendencias del sector. Retrocedamos un poco y expliquemos cómo hemos llegado hasta aquí, y a qué nos referimos cuando hablamos de «contextual» en el ámbito del OTT.
¿Cuál es la diferencia entre OTT y CTV?
Los términos «vídeo over-the-top» (OTT) y «televisión conectada» (CTV) suelen utilizarse indistintamente, lo que puede resultar confuso, ya que no son lo mismo. OTT se refiere al contenido de vídeo, es decir, la transmisión de vídeo a través de aplicaciones. CTV se refiere al hardware: un dispositivo conectado a Internet para transmitir y ver vídeo en una pantalla similar a la de un televisor. Cuando hablamos de OTT, nos referimos a servicios como Netflix, Amazon Prime Video, Hulu o Disney+, por nombrar solo algunos. Cuando hablamos de CTV, nos referimos a dispositivos como los televisores inteligentes, Chromecast, Apple TV, Roku o diversas consolas de videojuegos que pueden transmitir vídeo (por ejemplo, una PlayStation o una Xbox). Se puede transmitir vídeo OTT a través de un CTV, pero también se puede hacer desde un móvil o un ordenador de sobremesa, que no son dispositivos CTV.
¿Qué está cambiando en el sector del OTT?
La tendencia a prescindir de la televisión por cable ya es bien conocida: desde hace años, los espectadores han ido abandonando progresivamente las suscripciones a la televisión lineal para optar por los servicios OTT. Sin embargo, las medidas de confinamiento impuestas durante la pandemia de la COVID-19 aceleraron esa tendencia, ya que los espectadores disponían de más tiempo para ver contenidos de vídeo y buscaban formas de ahorrar dinero. A lo largo de 2020, el tiempo que los espectadores dedicaron a ver vídeos en streaming aumentó un 44 %. En 2021, los espectadores dedican aún más tiempo al streaming de vídeo que en 2020, mientras que el tiempo que dedican a ver la televisión lineal se reducirá un 7 % respecto al año anterior. Quienes se dan de baja de la televisión por cable no suelen volver a contratar ese servicio en el futuro.
Esto convierte al OTT en un producto muy codiciado y, por ello, el 73 % de los compradores de publicidad que han adquirido inventario de CTV este año afirman que han desviado parte de ese gasto de la televisión lineal hacia el CTV. El vídeo digital (que incluye el contenido OTT) representará el 56 % del gasto total en publicidad en vídeo en 2021.
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¿Cómo funciona la segmentación contextual en OTT?
La segmentación contextual se diferencia de la segmentación por audiencia en que esta última se basa en datos que indican los intereses, el comportamiento y las características demográficas de un usuario, mientras que la contextual analiza el propio contenido para adaptar las campañas publicitarias a entornos relevantes. En el caso del texto, esto resulta bastante sencillo: un algoritmo escanea las páginas en busca de palabras clave relevantes para la campaña. Las soluciones contextuales más avanzadas pueden analizar el texto para determinar el sentimiento y el tono, es decir, no solo lo que significa el lenguaje, sino también el significado que transmitiría a un usuario humano.
El vídeo requiere un enfoque tecnológico diferente. La cantidad de texto disponible para analizar de forma algorítmica es bastante limitada. Hay algo de texto —metadatos y subtítulos, por ejemplo—, pero para realizar un análisis contextual en el vídeo, el algoritmo necesita reconocer formas y patrones. Esto es extremadamente importante para garantizar la seguridad de la marca. Es posible que un anunciante quiera evitar comprar espacio publicitario en una escena con desnudos o violencia. Una marca de refrescos podría querer evitar una escena en la que los personajes hablen de dejar de beber refrescos. Una marca de viajes podría querer asociarse con una escena de playa soleada; en ese caso, el algoritmo tendría que reconocer una playa soleada.
Sin embargo, el análisis contextual de imágenes y vídeos supone un reto tecnológico mucho mayor que el del texto. Requiere un aprendizaje automático exhaustivo para enseñar a la tecnología a reconocer patrones. Se necesitan capacidades tecnológicas aún más avanzadas para analizar el sentimiento —para determinar, por ejemplo, si una escena es cómica, trágica o irónica—. Ahí es donde entra en juego la visión artificial, para analizar datos y realizar el reconocimiento de imágenes. La visión artificial también aporta eficiencias que ayudan a ampliar la segmentación contextual en el vídeo y permite a los anunciantes descubrir contenido de vídeo relevante y seguro para la marca más allá de sus fuentes de inventario habituales y contrastadas.
Obtener estas señales contextuales a gran escala a partir de contenidos de vídeo supone un avance significativo, ya que los servicios OTT —que suelen ser entornos cerrados— toman sus propias decisiones sobre qué datos desean compartir con los anunciantes. Una de las ventajas del enfoque contextual es que los editores de vídeo y los servicios de streaming podrán compartir más datos sobre su programación, sin depender de los datos proporcionados por los propios espectadores. Compartir más información sobre el contenido en el que se emiten sus anuncios animará a los anunciantes a aumentar su inversión en OTT/CTV.
¿En qué sentido resulta beneficiosa la publicidad contextual para el OTT?
En pocas palabras, la segmentación de la audiencia siempre ha sido un reto en el ámbito del OTT, ya que el entorno de la televisión conectada (CTV) no admite cookies. El OTT suele basarse en datos de IP para la segmentación de la audiencia, y estos datos dependen de las señales que envía el usuario. La segmentación por IP no será una estrategia fiable por mucho tiempo: a medida que el sector avanza hacia ofrecer a los usuarios un mayor control sobre la privacidad de sus datos, debemos dar por hecho que los datos de IP dejarán de ser una opción más o menos al mismo tiempo que Google deje de admitir las cookies de terceros, en 2023. El sector de la publicidad digital necesitará una nueva estrategia, y la segmentación contextual —que ya forma parte de las herramientas de editores y anunciantes— es una solución clara a este problema acuciante.
Además, la escalabilidad de la segmentación contextual en OTT acaba de recibir un impulso gracias a la recién publicada «Content Taxonomy 3.0» de la IAB, creada para CTV, podcasts y aplicaciones móviles, incluidos los juegos. La taxonomía actualizada desglosa el sector de las «noticias» en categorías más específicas (por ejemplo, separando las noticias de los artículos de opinión) y añade más categorías de «entretenimiento» para CTV. El objetivo es garantizar mejor la seguridad de la marca en el vídeo digital y abordar otro punto débil de larga data en el ámbito del OTT/CTV: la falta de consenso en el sector sobre la taxonomía de contenidos [https://digiday.com/media/building-that-ecosystem-contextual-advertising-begins-to-sprout-in-ctv-ott-ad-markets/].
También existe una gran oportunidad contextual en los formatos publicitarios «in-video»: superposiciones animadas situadas debajo o al lado del vídeo, en lugar de dentro de la propia transmisión de vídeo. El formato es básicamente análogo a los logotipos y banners que los espectadores reconocen de la televisión lineal, pero adaptado para OTT/CTV. Esto abre más inventario y una nueva fuente de ingresos para los editores, sin competir por la atención con los anuncios de vídeo «in-stream». Cuando un anunciante añade un anuncio «in-video» a uno de sus propios anuncios en la transmisión de vídeo, puede crear, en esencia, una «toma de control» del vídeo. Cuando se utilizan de forma independiente, los anuncios «in-video» reducen considerablemente los gastos de la publicidad en OTT/CTV, ya que no conllevan los elevados costes de producción ni los plazos de los anuncios de vídeo tradicionales.
En conclusión
El socio de segmentación contextual también desempeña un papel importante en la recopilación y el intercambio de información sobre los vídeos. Las URL de los vídeos no suelen transmitirse a través del flujo de pujas, por lo que el socio contextual debe acceder al CMS del editor o de la plataforma para extraer datos contextuales valiosos para el lado comprador.
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