Dramatische Veränderungen im Fernsehverhalten in den letzten zehn Jahren, die vor allem durch die weit verbreitete Nutzung von vernetztem Fernsehen (CTV)¹ und die zunehmende Verfügbarkeit von Hochgeschwindigkeitsinternet vorangetrieben wurden, haben eine Reihe neuer Datensätze hervorgebracht, die ihren Weg in Messlösungen finden. Diese allgemein als Big Data bezeichneten Datensätze bieten die Möglichkeit, die Messung der Zuschauerzahlen voranzutreiben, um sowohl Käufern als auch Verkäufern zu helfen, die Leistung von Fernsehprogrammen und Werbung besser zu verstehen. 

Der Umfang von Big Data

Im Großen und Ganzen gibt es zwei Hauptquellen für Big Data, die bei der Messung der Zuschauerzahlen im linearen Fernsehen verwendet werden:

• Rückkanal-Daten (RPD) von Kabel- und Satelliten-Set-Top-Boxen (STBs)
• Daten der automatischen Inhaltserkennung (ACR) von Smart-TVs

Da 70,6 % der US-Fernsehhaushalte einen Smart-TV besitzen (vor zwei Jahren waren es noch 62,3 %), liegt einer der größten Vorteile von Big Data im Umfang. Größe ist in der heutigen fragmentierten Fernsehlandschaft wichtig. Unser großer Datensatz umfasst derzeit 45 Millionen Haushalte in den USA und 75 Millionen Geräte von Comcast, Dish, DirecTV, Roku und Vizio - mehr als bei jedem anderen Messdienstleister.

Diese Datensätze sind jedoch weder einheitlich noch homogen, und sie wurden nicht für die Messung der Einschaltquoten konzipiert. Das heißt aber nicht, dass sie nicht für diesen Zweck verwendet werden können. Sie können sogar sehr nützlich sein - aber nicht allein. Um Big Data sinnvoll nutzen zu können, ist ein Wahrheitswert erforderlich, der Lücken, Schwankungen und andere Ungereimtheiten im Big Data-Satz korrigiert.

Gewährleistung von Messstabilität und Repräsentation

Die Verknüpfung von Big Data mit einem repräsentativen Panel ist von entscheidender Bedeutung, um die Nutzung über alle Geräte und Zielgruppen hinweg auf stabile Weise zu erfassen. Nielsen verfügt über ein repräsentatives Panel von 101.000 Personen aus etwa 42.000 Haushalten, das es uns ermöglicht, die Leistungsfähigkeit von Big Data zu nutzen und gleichzeitig ihre Unzulänglichkeiten auszugleichen. 

Und die Branche ist sich einig. Die "North Star"-Grundsätze der World Federation of Advertisers (WFA) für die medienübergreifende Messung fordern eine Kombination aus Qualitätspanels und Big Data. Im August 2022 kündigten sowohl das Video Advertising Bureau (VAB) als auch die Association of Advertisers (ANA) Pläne zum Aufbau eigener Panels an, ebenso wie Google für seine Online-Konversionsmessung. Anders ausgedrückt: Die Branche verlangt nach Ansätzen, die sowohl die Repräsentativität sicherstellen als auch die Leistungsfähigkeit von Big Data nutzen. Wir glauben, dass Nielsen in einer einzigartigen Position ist, um diese Lösungen anzubieten.

Wir haben ein Jahrzehnt der Forschung in die Integration von Big Data in unsere Methodik investiert, und zwar auf innovative Weise, die auch die Kontinuität mit unserer Währungsmessung gewährleistet. Wir haben Big Data im Jahr 2019 in unsere lokale TV-Messung in den USA und im Jahr 2022 in unsere nationale TV-Messung integriert. In Verbindung mit repräsentativen Panels auf Personenebene können diese Big Data-Sets die Wissenschaft der Zuschauermessung erheblich voranbringen.

1. Bei der Messung geht es um Menschen. Big Data liefert keine Informationen über die Menschen, die das Programm sehen. Durch die Verknüpfung von Big Data mit Panels können wir verstehen, wer sich das Programm ansieht und wie die Haushalte zusammengesetzt sind.
2. Die Messung muss repräsentativ sein. Big Data liefert ein unvollständiges Bild der Fernsehnutzung. So fehlen beispielsweise in den RPD/STB- und ACR-Daten die Streaming-Abdeckung und die OTA-Nutzung (Over-the-Air). Im November 2023 entfielen 36,1 % des Fernsehkonsums in den USA auf Streaming. Darüber hinaus haben 18,1 % der US-Fernsehhaushalte mindestens ein Fernsehgerät, das über eine digitale Antenne statt über STBs oder eine Internetverbindung auf Inhalte ^zugreift2. Die Quellen für die Betrachtung von Big Data umfassen auch nicht alle Geräte im Haushalt. Dies ist insbesondere bei ACR-Daten ein Problem, da die Anzahl der Geräte, die Daten liefern, bei etwa 1,1 pro Haushalt liegt. Der durchschnittliche US-Fernsehhaushalt hat etwa 2,5 Geräte. Panels sind entscheidend, um diese Lücken zu schließen, und jede Messlösung, die sich ausschließlich auf Big Data stützt, würde diese Zielgruppen verfehlen.
3. Messung ist mehr als nur eine Datenquelle. ACR-Daten zum Beispiel identifizieren lediglich die Bilder auf einem Bildschirm. Wenn ein und derselbe Inhalt auf mehreren Kanälen gleichzeitig ausgestrahlt wird, können die ACR-Daten nicht genau zuordnen, ob ein Kanal oder ein anderer gesehen wurde. In ähnlicher Weise sind RPD- und STB-Daten oft nicht in der Lage zu überprüfen, ob ein Fernseher überhaupt eingeschaltet ist. Verschiedene RPD/STB-Anbieter und Erstausrüster (OEMs) haben auch unterschiedliche Methoden zur Erfassung und Verarbeitung von Daten. Dies macht die Erfassung, Harmonisierung, Zusammenführung und Kalibrierung sowohl kritisch als auch äußerst komplex. 

Messmängel bei RPD/STB- und ACR-Daten machen deutlich, warum es so wichtig ist, dass diese Daten mit personenbasierten Panels kalibriert werden, die die Vielfalt einer Bevölkerung genau repräsentieren. 

Navigieren durch die Entwicklung der Messung

Durch die Verknüpfung des Umfangs von Big Data mit Informationen auf Personenebene aus innovativen neuen Panel-Messgeräten sind wir in der Lage, eine verbesserte Granularität bis hin zum einzelnen Werbespot zu bieten. So können Werbetreibende nachvollziehen, wer und wie viele Menschen genau ihre Werbung gesehen haben. Wir sind auch in der Lage, ein fortschrittlicheres Targeting anzubieten, um die Möglichkeiten der linearen Adressierung sowie erweiterte Zielgruppensegmente zu nutzen. 

Die Vorteile, die Big Data+Panel mit sich bringen werden, sind nicht zu unterschätzen, aber die Veränderungen in der Medienbranche sind viel zu bedeutend, als dass man die Methodik für die Daten, die als Währung verwendet werden, von jetzt auf gleich ändern könnte. Ein stabiler Übergang in Zeiten des Wandels ist immer besser als ein sehr schneller Schwenk. Zeiten des Wandels verstärken auch den Bedarf an Transparenz, vor allem, wenn Messdaten die Grundlage einer globalen Branche bilden, die nach Schätzungen des Marktforschungsunternehmens WARC im nächsten Jahr einen Wert von über 1 Billion Dollar erreichen wird. 

Wir haben erkannt, dass die Branche Zeit braucht, um sich auf Innovationen in der Messung einzustellen, und haben unseren nationalen Big Data+Panel-Datenstrom für Transaktionen parallel zu unserer TV-Panel-Währung für die Fernsehsaison '23-'24 verfügbar gemacht. Für die Saison '24-'25 haben wir unseren Big Data+Panel-Datenstrom um Comcast-Daten erweitert (zusätzlich zu DISH, DirecTV, Roku und Vizio), und wir sind bestrebt, die Branche bei diesem Übergang zu unterstützen. Da wir uns bewusst sind, dass sich verschiedene Organisationen unterschiedlich schnell entwickeln und anpassen, werden wir in der kommenden Saison auch unsere geprüften und akkreditierten TV-Panel-Daten (durchschnittliche Minute) sowie Big Data+Panel (durchschnittliche Minute und einzelne Werbeminute) bereitstellen.  

Die Entwicklung der TV-Messung wird nur durch eine Anpassung der Branche möglich sein. Und obwohl viele Agenturen und Werbetreibende an einer genauen Messung von Werbespots interessiert sind, ist die allgemeine Meinung in der Branche, dass sie noch nicht bereit ist, die C3/C7-Ratings aufzugeben. Wir müssen ein Gleichgewicht zwischen den gleichwertigen Bedürfnissen nach Innovation und Kontinuität finden. Mit drei verfügbaren Datensätzen werden Käufer und Verkäufer in der Lage sein, Systeme zu entwickeln, die die Planung, den Verkauf und den Einkauf von nationalem linearen Fernsehen auf exakter Werbeebene wirklich operationalisieren. 

Quellen:

¹ CTV bezieht sich auf jedes Fernsehgerät, das mit dem Internet verbunden ist. Die häufigste Nutzung des Internetanschlusses ist das Streaming von Videoinhalten
2 Nielsen National TV Panel, November 2023