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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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España, el país de Europa donde peor funciona el móvil por las tardes

Mujer con gesto de preocupación mirando su teléfono móvil en una calle comercial concurrida con tiendas y peatones.
El uso del teléfono móvil en espacios públicos es una práctica habitual que puede generar confusión o problemas de conexión.
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España aparece como el país europeo en el que peor funciona el móvil en hora punta por las tardes, o lo que es lo mismo, el que presenta mayor congestión durante la hora punta de la tarde, según el último análisis de Ookla sobre 30 mercados europeos. El estudio ha sido elaborado con datos del primer trimestre de 2026.

A grandes rasgos, el informe pone en evidencia que la velocidad mediana de descarga en España cae un 66% entre las 19:00 y las 21:00, al pasar de 161,20 Mbps fuera de hora punta a 54,10 Mbps durante ese tramo. Un auténtico drama para muchas personas que ven como su terminal no funciona como ellos esperan en esas horas del día.

España, el caso más extremo del informe de Ookla

El informe de Ookla otorga a España un valor de congestión de 62,1 sobre 100, el más alto del análisis. Lo peor viene cuando miramos al siguiente clasificado del ranking, que es Irlanda, al colocarse con 52,1 puntos. Los siguientes puestos son para Suiza, Italia, Polonia y Croacia.

logo 5G red cobertura móvil
La conexión 5G suele ser más rápida y tener menos latencia, pero la señal puede fallar en interiores. / Fuente de la imagen: Z z de Pexels.

La lectura de este informe es clara: la red móvil de España no sólo pierde velocidad por la tarde en horas punta, también empeora la latencia cuando hay más usuarios conectados al mismo tiempo. Y es que, según los datos de Ookla, la latencia en esos momentos sube un 60% hasta los 724 ms (una barbaridad).

Como sabemos, la latencia es clave y refleja cómo responde la red cuando se utiliza de forma intensiva para navegar. No sólo aplica a aspectos como la descarga de archivos, donde no es tan importante, sino a videollamadas o juegos online donde juega un papel crucial.

PosiciónPaísValor de congestión en hora puntaClasificación
1España62.1Muy alta
2Irlanda52.1Muy alta
3Suiza46.5Alta
4Italia40.7Alta
5Polonia37.9Alta
6Croacia37.6Alta
7Hungría37.3Alta
8Austria37.1Alta
9Lituania36.5Alta
10Portugal36.4Alta

Luxemburgo, Bélgica y Noruega resisten mejor la presión

En el otro lado del cuadro encontramos a Luxemburgo, Bélgica, Noruega, Eslovaquia, Francia y Países Bajos. El informe de Ookla los coloca como el grupo más resistente a las horas puntos y que obtiene un índice de congestión mucho más bajo.

Por ejemplo, Luxemburgo tiene un valor prácticamente cero mientras que Bélgica se queda en 2,2 y Noruega y Eslovaquia se sitúan por debajo de 8 puntos. Otros países como Francia y Países Bajos resisten la congestión mucho mejor que la mayoría de mercados europeos.

¿Y esto cómo se explica? Pues en el informe se apunta a varios factores como son la intensidad de uso de datos, la movilidad de la población, la densidad de red y la distribución de la demanda. De hecho, países como redes 5G avanzadas pueden comportarse de forma muy diferente si la concentración de usuarios cambia por el turismo o por eventos puntuales importantes.

Suiza: velocidades razonables, pero una experiencia poco uniforme

Como ya hemos comentado, Suiza se coloca en el tercer puesto del ranking, con un valor de congestión de 46,5. Su caso es bastante atípico ya que, aunque la velocidad no cae tanto como en España, sí que hace sufrir a los usuarios con una peor experiencia. El 10% inferior de usuarios del país ve caer su descarga de 25,50 Mbps a 4,80 Mbps, una bajada del 81%. La latencia para ellos sube un 46%.

Antenas de telecomunicaciones en una torre, simbolizando la transición de las redes 2G y 3G a tecnologías más modernas como 4G y 5G en España
La modernización de la infraestructura de red es clave para liberar el espectro radioeléctrico ocupado por las redes 2G y 3G. Fuente: ADSLZone.’

5G mejora la latencia, pero no elimina los atascos

El análisis de Ookla también se mira con lupa el comportamiento de 4G y 5G en 10 mercados europeos. La conclusión es que el 5G minimiza ligeramente el impacto, pero no hace desaparecer por completo la congestión de las redes. En los mercados analizados, la caída media de velocidad en hora punta es del 32% en 4G y del 27% en 5G.

Qué significa para los usuarios en España

En resumen, que España ostenta la primera posición en un ranking que nadie quiere liderar. A nivel del usuario, podemos experimentar vídeos que tardan más en cargar, juegos con más retardo, videollamadas inestables o páginas que responden peor a última hora de la tarde.

Aspectos como el turismo o la concentración de miles de usuarios en grandes ciudades, son clave para elevar al máximo la congestión de la red. Además, se espera que algunas zonas empiecen a sufrir todavía más congestión a partir de estas fechas con la llegada del buen tiempo, las vacaciones, las fiestas populares y otros eventos masivos en nuestro país.

Congestión de redes móviles en España

¿A qué hora funciona peor el internet móvil en España?
La red experimenta su mayor congestión entre las 19:00 y las 21:00 horas, periodo en el que la velocidad de descarga cae un 66%.
¿Cuánto empeora la latencia durante las horas punta?
Según los datos de Ookla, la latencia aumenta un 60% hasta alcanzar los 724 ms, afectando especialmente a juegos online y videollamadas.
¿Soluciona el 5G los problemas de saturación de la red?
El 5G ayuda a minimizar el impacto, reduciendo la caída de velocidad al 27% frente al 32% del 4G, pero no elimina por completo la congestión.