El ACR se consolida en CTV, más del 50% de compradores ya lo usa para segmentar

La fragmentación del consumo de vídeo entre plataformas y servicios de streaming está haciendo más difícil saber con precisión qué ve la audiencia en televisión. En ese contexto, los datos de ACR (automated content recognition) se han consolidado como una fuente valiosa para recuperar visibilidad y construir audiencias en Connected TV. Según recoge Videoweek, más de la mitad de los compradores de CTV ya utiliza ACR para segmentar y lo considera “muy valioso” en la planificación de campañas de vídeo.

La promesa del ACR es su enfoque “on the glass”: al estar integrado en smart TVs desde hace más de 10 años, puede identificar en tiempo real el contenido que se reproduce (siempre bajo consentimiento) tanto si llega por HDMI, apps o señal lineal. Frente a mediciones basadas en paneles, como las de Nielsen o BARB, esta capa “en pantalla” aspira a capturar una imagen más amplia del comportamiento de visionado, y por eso se ha convertido en una herramienta especialmente útil para extensión de reach: planificadores que pierden reach en TV lineal lo reconstruyen con compras digitales, y viceversa.

En la práctica, el caso de uso dominante sigue siendo identificar zonas infraexpuestas y corregir el delivery. Por ejemplo, equipos de vídeo de agencias como PHD trabajan con datos ACR de Samba TV para localizar códigos postales donde la exposición está por debajo (o por encima) de lo esperado, optimizar inversión en TV lineal y reimpactar a esas audiencias en otros canales. El mismo enfoque se aplica a lectura competitiva: detectar dónde se ha visto publicidad de un rival y ajustar presión o estrategia creativa en esas zonas.

El salto más relevante es que el ACR empieza a moverse de “planificación” a “activación”. Los segmentos derivados del ACR pueden integrarse en la compra programática (vía DSP/SSP) para ejecutar campañas sobre los mismos inputs con los que se planificó, reduciendo fricción operativa. Según el análisis, esta activación se está simplificando con integraciones y acuerdos con plataformas como The Trade Desk y soluciones de Google, permitiendo empujar esos targets (por ejemplo, por áreas geográficas) directamente a los entornos de compra.

Donde el ACR aún no “cierra el círculo” es en la medición estándar del mercado. Aunque puede aportar señales útiles (por ejemplo, aproximaciones de reach incremental a nivel hogar o lecturas de “tune-in lift”), su unidad de observación suele ser el hogar, no el individuo, lo que complica el encaje con monedas e integraciones que operan con otros marcos. En el propio texto se subraya que, hoy, el ACR no se integra de forma equivalente a otras soluciones de gestión de reach/frecuencia con BARB, algo que limita su uso como herramienta de medición “definitiva”.

A esto se suma una limitación de cobertura: algunos grandes servicios de streaming (con Netflix como ejemplo mencionado) pueden bloquear la captura ACR dentro de sus apps, generando puntos ciegos, mientras que en apps con publicidad como Pluto TV la restricción sería menor. Y, en paralelo, el ACR vive bajo un foco creciente de privacidad y consentimiento: es una tecnología asociada a la recogida de datos de consumo en smart TVs que ya está entrando en el radar de enforcement y debate público.

ACR se está consolidando como una capa potente para reconstruir el reach, activar audiencias y optimizar campañas de CTV, especialmente cuando el objetivo es corregir infraexposición y mejorar eficiencia en vuelo. Pero, por ahora, sigue siendo más fuerte como motor de planificación/activación que como sustituto de una medición cross-media plenamente comparable y aceptada por el mercado.

Puntos clave:

• ACR se consolida como herramienta práctica para planificación y extensión de reach en un entorno CTV fragmentado: más del 50% de los compradores de CTV ya lo usa para targeting, según el sondeo citado de LG Ad Solutions.

• Su rol evoluciona hacia activación programática (audiencias y geotargeting conectados a DSP/SSP), permitiendo ejecutar campañas sobre los mismos inputs usados en la planificación y optimizar el delivery durante el vuelo.

• En medición, ACR aún tiene límites: suele operar a nivel hogar (no individuo), puede tener puntos ciegos por bloqueos de algunas apps grandes y exige un marco sólido de consentimiento y privacidad, por lo que no sustituye a las “monedas” de medición del mercado.

Este resumen lo ha creado una herramienta de IA basándose en el texto del artículo, y ha sido chequeado por un editor de PROGRAMMATIC SPAIN.