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Programmatische Connected-TV-Werbung hat ein Problem mit den Metadaten: In einer US-Stichprobe fand der Streaming-Technologieanbieter Wurl innerhalb von nur zwei Stunden mehr als 3.600 verschiedene Genre-Bezeichnungen. Für Mediaeinkäufer ist das relevant, weil Ausspielung nach Inhalt und Brand-Safety-Regeln nur so zuverlässig sein können wie die Klassifikation, die eine Werbeplattform erhält.
Warum das Genre einer Sendung im Bidstream entscheidend ist
Wer Werbung neben Sport, Nachrichten oder Unterhaltung buchen beziehungsweise ausschließen will, braucht eine verlässliche Beschreibung des tatsächlich laufenden Programms. In den im Oktober 2026 veröffentlichten CTV-Trends von Wurl finden sich jedoch sehr unterschiedlich präzise Freitextlabels. Die Untersuchung basiert auf US-Bid-Requests aus dem Wurl-Beobachtungsbereich an einem Primetime-Abend im August. Wurl prüfte vergleichbare Zeitfenster später erneut.
Das Unternehmen berichtet von mehr als 3.600 unterschiedlichen Genre-Tags bei rund 1,09 Milliarden mit Genre-Angaben versehenen Werbeanfragen in der betrachteten Stichprobe. Bei 22 Prozent der genre-markierten Anfragen tauchte mindestens eine sehr allgemeine Bezeichnung auf, etwa „Entertainment“. Für insgesamt 15 Prozent der Requests waren die Genredaten kaum oder gar nicht brauchbar: acht Prozent nur mit unscharfen Angaben und sieben Prozent ohne Genre.
Weitere Datenlücken verschärfen die Zuordnung. Laut Bericht enthielten 89 Prozent der Requests keinen brauchbaren Programmtitel, 45 Prozent keinen Sendernamen. Ohne solche Angaben lässt sich ein inkonsistentes Genreetikett schwer unabhängig gegenprüfen.
Die 35-Prozent-Zahl ist keine allgemeine Fehlerquote
Wurl nennt außerdem 35 Prozent Abweichungen zwischen übermittelten Genres und eigener kontextueller Einordnung. Diese Quote bezieht sich auf eine Teilmenge von Wurl-distribuierten Kanälen, deren Programme das Unternehmen mittels eigener Klassifikation und elektronischer Programmführer vergleichen konnte. Sie beschreibt ausdrücklich nicht 35 Prozent aller weltweit gebuchten CTV-Impressions.
Auch ist Wurls automatisierte Einordnung keine externe, fehlerfreie Wahrheit. Das Unternehmen bietet selbst Kontexttechnologie an und hat damit ein wirtschaftliches Interesse an besser standardisierten oder automatisch angereicherten Daten. Die Erhebung ist trotzdem ein nützlicher Hinweis auf ein konkretes Infrastrukturproblem. Digiday ordnete die Ergebnisse am 28. Oktober im Werbeumfeld ein.
Standards existieren – die Umsetzung bleibt die Hürde
Mit OpenRTB und der CTV-Guidance des IAB Tech Lab stehen bereits technische Grundlagen zur Verfügung. Dazu zählen strukturierte Genre-Felder und eine Angabe, auf welche Taxonomie sich ein Wert bezieht. Die IAB Content Taxonomy soll Einordnungen vergleichbarer machen. Ein definiertes Feld verhindert allerdings nicht, dass Partner unterschiedliche Begriffe verwenden oder ganze Programme falsch zuordnen.
Deutsche Media-Teams sollten deshalb vor einer kontextuellen CTV-Buchung prüfen, auf welcher Ebene ein Genre vergeben wurde – Sendung, Folge oder ganzer Kanal –, welche Taxonomie verwendet wird, wie groß der Anteil fehlender Angaben ist und ob Ausschlüsse anhand einer Stichprobe nachvollzogen werden können.
Ein genrebasierter Einkaufsfilter ist zudem keine Erfolgsmessung. Für Attribution und zusätzliche Kaufwirkung gelten eigene Anforderungen, wie unser Beitrag zur CTV-Messung bei Hallmark und iSpot erläutert. Die Unterschiede zwischen berichteten Conversions und tatsächlicher Zusatzwirkung zeigen wir auch bei den neuen Netflix-Ads-Messwerkzeugen. Und weil YouTube längst auf dem TV-Bildschirm konkurriert, wird eine saubere Trennung von Umfeld, Gerät und Werbewirkung für kanalübergreifende Pläne wichtiger.