Los deportes en directo y el Machine Learning conforman el futuro de la publicidad en CTV

A medida que la audiencia migra hacia CTV, el mercado publicitario vive una transformación sin precedentes. Se espera que la inversión en CTV crezca un 13,3% este año, impulsado por el auge de los eventos deportivos en directo y las innovaciones tecnológicas como el machine learning (ML). Sin embargo, los broadcasters y propietarios de medios aún buscan equilibrar estrategias tradicionales con nuevas herramientas para maximizar la rentabilidad.

Según informa Admonsters, los eventos deportivos en directo han demostrado ser un pilar estratégico para las plataformas de streaming gracias a su capacidad de captar audiencias comprometidas en tiempo real. Este contenido exclusivo no solo atrae a los espectadores, sino que también permite a los anunciantes pagar tarifas premium para llegar a audiencias de alto valor. Según un estudio reciente, el 39% de los adultos en EE.UU. prefieren los servicios de streaming frente a la televisión lineal para ver eventos deportivos destacados como el Super Bowl.

Tradicionalmente, las empresas de medios han utilizado estrategias que ofrecen anuncios durante eventos deportivos premium junto con otros programas menos demandados, como reemisiones o reality shows. Aunque esta táctica asegura ingresos elevados, no refleja con precisión el valor real de cada impresión publicitaria, lo que genera ineficiencias tanto para los anunciantes como para los broadcasters.

El Machine Learning como motor de cambio

La clave para desbloquear un mejor performance en CTV radica en la implementación del machine learning. Esta tecnología analiza millones de puntos de data (como el comportamiento del espectador, el tipo de contenido y la hora del día) para fijar precios de manera precisa y en tiempo real.

Mientras que las campañas publicitarias tradicionales en CTV toman decisiones sobre si un usuario está dentro de su target, las decisiones impulsadas por ML consideran múltiples factores para optimizar el performance. Según pruebas iniciales, esta tecnología puede mejorar de 4 a 7 veces la eficacia de las impresiones publicitarias, liberando hasta un 80% del inventario que actualmente se desperdicia.

El machine learning también permite a los medios alinearse más estrechamente con el valor real que entregan a los anunciantes, abandonando los CPMs fijos establecidos en negociaciones previas. Este enfoque abre nuevas oportunidades de ingresos, especialmente para inventarios con bajo performance o clientes sensibles al coste.

El futuro de la publicidad en CTV

Los eventos deportivos en directo son un campo fértil para la experimentación publicitaria, como señalan muchos expertos y demuestran algunos casos de éxito. Integrar tecnologías como el machine learning permitirá a los broadcasters maximizar el valor de su inventario publicitario, optimizar ingresos y ofrecer una mejor experiencia tanto para los anunciantes como para los espectadores.

Los propietarios de contenidos deben diseñar un nuevo plan estratégico que aproveche todo el potencial del machine learning: este tipo de estrategias les permitirán capturar un mayor valor publicitario y mantenerse competitivos frente a las grandes plataformas tecnológicas como YouTube, Meta y Amazon. El futuro de la publicidad en CTV está aquí, y los deportes en vivo son su pieza clave.

CTV, SportsNCYouTube, Meta, Amazon