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La mayoría de las finalidades que se explican en este texto dependen del almacenamiento o del acceso a la información de tu dispositivo cuando utilizas una aplicación o visitas una página web. Por ejemplo, es posible que un proveedor o un editor/medio de comunicación necesiten almacenar una cookie en tu dispositivo la primera vez que visite una página web a fin de poder reconocer tu dispositivo las próximas veces que vuelva a visitarla (accediendo a esta cookie cada vez que lo haga).

La publicidad y el contenido pueden personalizarse basándose en tu perfil. Tu actividad en este servicio puede utilizarse para crear o mejorar un perfil sobre tu persona para recibir publicidad o contenido personalizados. El rendimiento de la publicidad y del contenido puede medirse. Los informes pueden generarse en función de tu actividad y la de otros usuarios. Tu actividad en este servicio puede ayudar a desarrollar y mejorar productos y servicios.

La publicidad que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, tales como la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que está interactuando (o con el que ha interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se presenta un anuncio concreto).

  • Un fabricante de automóviles quiere promocionar sus vehículos eléctricos a los usuarios respetuosos con el medioambiente que viven en la ciudad fuera del horario laboral. La publicidad se presenta en una página con contenido relacionado (como un artículo sobre medidas contra el cambio climático) después de las 18:30 h a los usuarios cuya ubicación no precisa sugiera que se encuentran en una zona urbana.
  • Un importante fabricante de acuarelas quiere realizar una campaña publicitaria en Internet para dar a conocer su última gama de acuarelas con la finalidad de llegar tanto a artistas aficionados como a profesionales y, a su vez, se evite mostrar el anuncio junto a otro contenido no relacionado (por ejemplo, artículos sobre cómo pintar una casa). Se detectará y limitará el número de veces que se ha presentado el anuncio a fin de no mostrarlo demasiadas veces.

La información sobre tu actividad en este servicio (por ejemplo, los formularios que rellenes, el contenido que estás consumiendo) puede almacenarse y combinarse con otra información que se tenga sobre tu persona o sobre usuarios similares(por ejemplo, información sobre tu actividad previa en este servicio y en otras páginas web o aplicaciones). Posteriormente, esto se utilizará para crear o mejorar un perfil sobre tu persona (que podría incluir posibles intereses y aspectos personales). Tu perfil puede utilizarse (también en un momento posterior) para mostrarte publicidad que pueda parecerte más relevante en función de tus posibles intereses, ya sea por parte nuestra o de terceros.

  • En una plataforma de redes sociales has leído varios artículos sobre cómo construir una casa en un árbol Esta información podría añadirse a un perfil determinado para indicar tuinterés en el contenido relacionado con la naturaleza, así como en los tutoriales de bricolaje (con el objetivo de permitir la personalización del contenido, de modo que en el futuro, por ejemplo, se te muestren más publicaciones de blogs y artículos sobre casas en árboles y cabañas de madera).
  • Has visualizado tres vídeos sobre la exploración espacial en diferentes aplicaciones de televisión. Una plataforma de noticias sin relación con las anteriores y con la que no has tenido contacto en el pasado crea un perfil basado en esa conducta de visualización marcando la exploración del espacio como un tema de tu posible interés para para otros vídeos.

El contenido que se te presenta en este servicio puede basarse en un perfilde personalización de contenido que se haya realizado previamente sobre tu persona, lo que puede reflejar tu actividad en este u otros servicios (por ejemplo, los formularios con los que interactúas o el contenido que visualizas), tus posibles intereses y aspectos personales. Un ejemplo de lo anterior sería la adaptación del orden en el que se te presenta el contenido, para que así te resulte más sencillo encontrar el contenido (no publicitario) que coincida con tus intereses.

  • Has leído unos artículos sobre comida vegetariana en una plataforma de redes sociales. Posteriormente has usado una aplicación de cocina de una empresa sin relación con la anterior plataforma. El perfil que se ha creado sobre tu persona en la plataforma de redes sociales se utilizará para mostrarte recetas vegetarianas en la pantalla de bienvenida de la aplicación de cocina.
  • Has visualizado tres vídeos sobre remo en páginas web diferentes. Una plataforma de video, no relacionada con la página web en la que has visualizado los vídeos sobre remo, pero basandose en el perfil creado cuando visistaste dicha web, podrá recomendarte otros 5 vídeos sobre remo cuando utilices la plataforma de video a través de tu televisor .

La información sobre qué publicidad se te presenta y sobre la forma en que interactúas con ella puede utilizarse para determinar lo bien que ha funcionado un anuncio en tu caso o en el de otros usuarios y si se han alcanzado los objetivos publicitarios. Por ejemplo, si has visualizado un anuncio, si has hecho clic sobre el mismo, si eso te ha llevado posteriormente a comprar un producto o a visitar una página web, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia de las campañas publicitarias.

  • Has hecho clic en un anuncio en una página web/medio de comunicación sobre descuentos realizados por una tienda online con motivo del “Black Friday” online y posteriormente has comprado un producto. Ese clic que has hecho estará vinculado a esa compra. Tu interacción y la de otros usuarios se medirán para saber el número de clics en el anuncio que han terminado en compra.
  • Usted es una de las pocas personas que ha hecho clic en un anuncio que promociona un descuento por el “Día de la madre”de una tienda de regalos en Internet dentro de la aplicación de una web/medio de comunicación. El medio de comunicación quiere contar con informes para comprender con qué frecuencia usted y otros usuarios han visualizado o han hecho clic en un anuncio determinado dentro de la aplicación y, en particular, en el anuncio del “Día de la madre” para así ayudar al medio de comunicación y a sus socios (por ejemplo, las agencias de publicidad) a optimizar la ubicación de los anuncios.

La información sobre qué contenido se te presenta y sobre la forma en que interactúas con él puede utilizarse para determinar, por ejemplo, si el contenido (no publicitario) ha llegado a su público previsto y ha coincidido con sus intereses. Por ejemplo, si hasleído un artículo, si has visualizado un vídeo, si has escuchado un “pódcast” o si has consultado la descripción de un producto, cuánto tiempo has pasado en esos servicios y en las páginas web que has visitado, etc. Esto resulta muy útil para comprender la relevancia del contenido (no publicitario) que se te muestra.

  • Has leído una publicación en un blog sobre senderismo desde la aplicación móvil de un editor/medio de comunicación y has seguido un enlace a una publicación recomendada y relacionada con esa publicación. Tus interacciones se registrarán para indicar que la publicación inicial sobre senderismo te ha resultado útil y que la misma ha tenido éxito a la hora de ganarse tu interés en la publicación relacionada. Esto se medirá para saber si deben publicarse más contenidos sobre senderismo en el futuro y para saber dónde emplazarlos en la pantalla de inicio de la aplicación móvil.
  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

Se puede utilizar la localización geográfica precisa y la información sobre las características del dispositivo

Al contar con tu aprobación, tu ubicación exacta (dentro de un radio inferior a 500 metros) podrá utilizarse para apoyar las finalidades que se explican en este documento.

Con tu aceptación, se pueden solicitar y utilizar ciertas características específicas de tu dispositivo para distinguirlo de otros (por ejemplo, las fuentes o complementos instalados y la resolución de su pantalla) en apoyo de las finalidades que se explican en este documento.

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Ilustración de un chip con el logotipo de Bluetooth emitiendo ondas de radio de color azul sobre una placa de circuito.
La nueva especificación Bluetooth High Data Throughput (HDT) permite alcanzar velocidades de hasta 7,5 Mbps en conexiones de bajo consumo.

Bluetooth High Data Throughput (HDT): la nueva especificación que lleva Bluetooth LE a 7,5 Mbps

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El Bluetooth SIG ha adoptado esta semana Bluetooth High Data Throughput (HDT), una especificación que multiplica casi por cuatro la velocidad máxima de Bluetooth LE y la sitúa en 7,5 Mbps. El organismo que gestiona el estándar la presenta como la base técnica que necesita el ecosistema Bluetooth para el audio inalámbrico sin pérdida y para aplicaciones cada vez más exigentes en wearables, realidad extendida y dispositivos con inteligencia artificial.

La mejora llega en forma de una nueva capa física (PHY) para Bluetooth LE, pensada para que los dispositivos se comuniquen de forma más eficiente y transporten bastante más información por el mismo enlace inalámbrico. Según ha recogido audioXpress, la adopción sienta las bases para estandarizar el audio sin pérdida, aunque el Bluetooth SIG insiste en que el salto va mucho más allá de la velocidad.

Qué cambia técnicamente con la nueva PHY de Bluetooth HDT

Bluetooth HDT suma una nueva capa física que estaría llamada a convivir con las PHY ya existentes en Bluetooth LE, diseñada para transportar mucha más información por el mismo canal de radio. El resultado es una tasa de bit máxima de 7,5 Mbps, casi cuatro veces superior a la que ofrecía hasta ahora la PHY LE 2M, la capa que Bluetooth 5 introdujo para acelerar las transferencias a corta distancia.

Esa diferencia no se traduce solo en archivos que viajan más rápido. El Bluetooth SIG insiste en que la mejora de fondo está en combinar velocidad con una mayor eficiencia espectral, de forma que varios dispositivos puedan compartir el mismo espacio de radio sin saturarlo. Es, según el propio organismo, el tipo de ampliación de rendimiento que necesita el ecosistema Bluetooth para sostener la próxima generación de experiencias inalámbricas, desde auriculares hasta periféricos de PC y dispositivos domésticos conectados.

Velocidad, capacidad, energía y fiabilidad: las cuatro mejoras de HDT

El Bluetooth SIG resume el impacto de HDT en cuatro frentes que funcionan juntos, no por separado. La velocidad te permite mover más datos en menos tiempo, con sincronizaciones e interacciones inalámbricas más ágiles. La capacidad añadida deja más margen para que varios dispositivos intercambien información sin agotar los recursos de radio disponibles, algo útil cuando varios gadgets comparten el mismo entorno doméstico o de oficina.

En el apartado de energía, mover más datos en menos tiempo implica que la radio pasa menos tiempo transmitiendo de forma activa y más tiempo en estados de bajo consumo, un punto relevante para relojes, pulseras y auriculares que dependen de baterías pequeñas. La fiabilidad, por último, mejora porque HDT refuerza la robustez de la comunicación, ayudando a los dispositivos a mantener un rendimiento más constante en entornos con más interferencias o mayor exigencia, como espacios con muchos equipos inalámbricos conectados a la vez.

Esquema circular de dispositivos conectados mediante tecnología Bluetooth incluyendo un ordenador, teléfono móvil, tablet e impresora.
Representación de un ecosistema de dispositivos inalámbricos sincronizados a través del estándar Bluetooth.

El audio sin pérdida, la primera aplicación estrella de HDT

La primera aplicación que el Bluetooth SIG señala como bandera de esta tecnología es el audio inalámbrico premium. HDT aporta la capacidad, la eficiencia y el rendimiento necesarios para sostener audio de alta resolución y sin pérdida, además de abrir la puerta a sonido envolvente y experiencias de audio espacial dentro del ecosistema Bluetooth.

No es el único terreno donde se nota el salto. En computación inmersiva y espacial, HDT permite interacciones más complejas entre dispositivos de realidad extendida. En dispositivos con inteligencia artificial que procesan datos en el propio aparato, sienta las bases para experiencias más conscientes del contexto. También mejora los sistemas de automatización y monitorización en entornos comerciales e industriales, y acelera tareas cotidianas como sincronizar datos de un wearable, transferir archivos o instalar una actualización de firmware sin que la espera se note.

Cómo ha reaccionado la industria del chip

Nordic Semiconductor ya ha demostrado la función de Bluetooth HDT en silicio. Øyvind Strøm, vicepresidente ejecutivo de la unidad de negocio de corto alcance de la compañía, ilustra el alcance con un ejemplo cotidiano: «Imagina un smartwatch que sincroniza horas de datos de entrenamiento con sensores en segundos, unas gafas inteligentes que ofrecen experiencias de IA más ricas al delegar el procesamiento de datos, o un producto de hogar inteligente que completa una actualización de firmware sin apenas tiempo de inactividad visible para el usuario».

Chano Gómez, Senior Director de Gestión de Producto en Qualcomm Technologies, Inc., resume el impacto técnico así: «Bluetooth HDT aporta avances significativos en rendimiento, capacidad, eficiencia energética y fiabilidad que pueden ayudar a habilitar experiencias como el audio sin pérdida de alta resolución entre teléfonos y auriculares, además de experiencias de wearables con IA más ricas que requieren una transferencia fluida de vídeo, datos y actualizaciones de software entre dispositivos». Joonsuk Kim, vicepresidente ejecutivo y responsable de desarrollo de S.LSI CP en Samsung Electronics, coincide en que el alcance va más allá de la velocidad: «La importancia de Bluetooth High Data Throughput va mucho más allá de la velocidad». Ceva, por su parte, ha registrado una fuerte respuesta de clientes a su tecnología HDT tras el anuncio de Bluetooth 7.0, según ha recogido Embedded Computing Design.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Bluetooth High Data Throughput (HDT)?
Es una nueva capa física (PHY) para Bluetooth LE que eleva la velocidad máxima de transferencia a 7,5 Mbps, casi cuatro veces más que la PHY LE 2M, mejorando además capacidad, eficiencia energética y fiabilidad.
¿Qué es la PHY LE 2M que se usa como referencia para medir la mejora?
La PHY LE 2M es una capa física introducida con Bluetooth 5 que permite transferencias más rápidas en distancias cortas. Bluetooth HDT se construye sobre ese mismo tipo de arquitectura para multiplicar su rendimiento.
¿Sustituye Bluetooth HDT a Bluetooth LE Audio?
No. Bluetooth LE Audio es la arquitectura de audio actual de Bluetooth LE; HDT es un nuevo transporte de datos que podría aportar el ancho de banda necesario para codecs de audio más exigentes, como los de alta resolución o sin pérdida.