Equilibrar la necesidad de innovación y continuidad en la medición de audiencias

Los cambios drásticos en los hábitos de consumo televisivo durante la última década, impulsados principalmente por ^laadopción generalizada de la televisión conectada (CTV)^¹y la creciente disponibilidad de Internet de alta velocidad, han dado lugar a una serie de nuevos conjuntos de datos que se están incorporando a las soluciones de medición. Denominados genéricamente «big data», estos conjuntos de datos ofrecen la oportunidad de mejorar la medición de audiencias para ayudar tanto a compradores como a vendedores a comprender mejor el rendimiento de la programación televisiva y de los anuncios. 

La magnitud del big data

A alto nivel, hay dos fuentes principales de big data que se utilizan en la medición de la audiencia de la televisión lineal:

• Datos de ruta de retorno (RPD) de decodificadores de cable y satélite (STB)
• Datos de reconocimiento automático de contenido (ACR) de televisores inteligentes

Con un 70,6 % de los hogares estadounidenses con televisión que poseen un televisor inteligente, frente al 62,3 % de hace dos años, una de las mayores ventajas del big data es su escala. La escala es importante en el panorama fragmentado de la televisión actual. Nuestro conjunto de big data incluye actualmente 45 millones de hogares en Estados Unidos y 75 millones de dispositivos de Comcast, Dish, DirecTV, Roku y Vizio, lo que rivaliza con cualquier otro proveedor de mediciones.

Sin embargo, estos conjuntos de datos no son uniformes ni homogéneos, y no fueron diseñados para su uso en la medición de audiencias. Pero eso no significa que no puedan utilizarse para este fin. De hecho, pueden ser muy útiles, pero no por sí solos. Para dar sentido al big data se necesita un conjunto de datos veraces que corrija las lagunas, fluctuaciones y otras complejidades del conjunto de datos masivos.

Garantizar la estabilidad y la representatividad de las mediciones

Combinar el big data con un panel representativo es fundamental para tener en cuenta el visionado en todos los dispositivos y audiencias de forma estable. Nielsen cuenta con un panel representativo de 101 000 personas de aproximadamente 42 000 hogares, lo que nos permite aprovechar el poder del big data y corregir sus deficiencias. 

Y la industria está de acuerdo. Los principios «North Star» de la Federación Mundial de Anunciantes (WFA) para la medición cross-media exigen una combinación de paneles de calidad y big data. En agosto de 2022, tanto la Oficina de Publicidad en Vídeo (VAB) como la Asociación de Anunciantes (ANA) anunciaron planes para crear sus propios paneles, al igual que Google para su uso en la medición de conversiones online. En otras palabras, la industria clama por enfoques que garanticen la representación y aprovechen el poder del big data. Creemos que Nielsen se encuentra en una posición única para proporcionar estas soluciones.

Hemos invertido una década de investigación en integrar grandes conjuntos de datos en nuestras metodologías de formas innovadoras que también garantizan la continuidad con nuestra medición de la moneda. Incorporamos los macrodatos a nuestra medición de la televisión local estadounidense en 2019 y a nuestra medición de la televisión nacional en 2022. Cuando se utilizan junto con paneles representativos a nivel individual, estos grandes conjuntos de datos pueden hacer avanzar significativamente la ciencia de la medición de audiencias.

1. La medición se centra en las personas. Los macrodatos no proporcionan información sobre las personas que realizan las visualizaciones. Al combinar los macrodatos con los paneles, podemos comprender quiénes son los espectadores, así como la composición de los hogares.
2. La medición debe ser representativa. Los macrodatos ofrecen una imagen incompleta del consumo televisivo. Por ejemplo, los datos RPD/STB y ACR no incluyen el streaming ni la televisión en abierto (OTA). En noviembre de 2023, el streaming representaba el 36,1 % del consumo televisivo en Estados Unidos. Además, el 18,1 % de los hogares con televisión en Estados Unidos tienen al menos un televisor que accede a contenidos mediante una antena digital en lugar de STB o una^conexión a^Internet2. Es posible que las fuentes de visualización de big data tampoco incluyan todos los dispositivos del hogar. Esto es especialmente problemático en el caso de los datos ACR, donde el número de dispositivos que devuelven datos es de aproximadamente 1,1 por hogar. El hogar medio estadounidense tiene unos 2,5 televisores. Los paneles son fundamentales para cubrir estas lagunas, y cualquier solución de medición que se base únicamente en big data pasaría por alto estas audiencias.
3. La medición es más que solo fuentes de datos. Los datos ACR , por ejemplo, simplemente identifican imágenes en una pantalla. Si el mismo contenido se emite en varios canales al mismo tiempo, los datos ACR no tienen forma de atribuir con precisión la visualización a un canal frente a otro. Del mismo modo, los datos RPD y STB a menudo son incapaces de verificar si un televisor está encendido. Los diferentes proveedores de RPD/STB y fabricantes de equipos originales (OEM) también tienen diferentes formas de recopilar y procesar los datos. Esto hace que la ingestión, la armonización, la agrupación por hogares y la calibración sean críticas y extremadamente complejas. 

Las deficiencias en la medición de los datos de RPD/STB y ACR ponen de relieve la importancia de calibrar estos datos con paneles basados en personas que representen con precisión la diversidad de la población. 

Navegando por la evolución de la medición

Al combinar la escala del big data con la información a nivel individual que proporcionan los nuevos e innovadores medidores de panel, podemos ofrecer una mayor granularidad hasta el nivel de cada anuncio comercial. Esto garantiza que los anunciantes puedan saber quiénes y cuántas personas vieron exactamente su anuncio. También podemos ofrecer una segmentación más avanzada para aprovechar las capacidades lineales direccionables, así como segmentos de audiencia avanzados. 

No se pueden subestimar los beneficios que aportará Big Data+Panel, pero los cambios que se están produciendo en el sector de los medios de comunicación son demasiado importantes como para realizar cambios metodológicos radicales en los datos que se utilizan como moneda de cambio de un momento a otro. Una transición estable en tiempos de cambio siempre será mejor que un giro muy rápido. Los periodos de transición también amplifican la necesidad de transparencia, especialmente cuando los datos de medición sustentan un sector global que, según las estimaciones de la empresa de investigación publicitaria WARC, superará el billón de dólares el próximo año. 

Conscientes de que la industria necesita tiempo para adaptarse a las innovaciones en materia de medición, hemos puesto a disposición nuestro flujo de datos nacional Big Data+Panel para transacciones en paralelo con nuestra moneda de panel de televisión para la temporada televisiva 2023-2024. Para la temporada 2024-2025, hemos mejorado nuestro flujo de datos Big Data+Panel para incluir los datos de Comcast (además de DISH, DirecTV, Roku y Vizio), y nos comprometemos a ayudar a la industria a navegar por esta transición. Conscientes de que las diferentes organizaciones evolucionan y se adaptan a ritmos diferentes, también proporcionaremos nuestros datos auditados y acreditados del panel de televisión (minuto promedio), así como Big Data+Panel (en el minuto promedio y el minuto comercial individual) durante la próxima temporada.  

La evolución de la medición televisiva solo se producirá si el sector se pone de acuerdo. Y aunque muchas agencias y anunciantes están interesados en avanzar hacia la medición de anuncios concretos, la opinión generalizada en el sector es que aún no se está preparado para abandonar los índices de audiencia C3/C7. Debemos encontrar un equilibrio entre las necesidades igualmente válidas de innovación y continuidad. Con tres conjuntos de datos disponibles, los compradores y vendedores podrán desarrollar sistemas que permitan llevar a la práctica la planificación, venta y compra de televisión lineal nacional a un nivel comercial concreto. 

Fuentes:

^{1 CTV} se refiere a cualquier televisor conectado a Internet. El uso más común de la conexión a Internet es la transmisión de contenido de vídeo
² Panel Nacional de Televisión de Nielsen, noviembre de 2023