Dramatyczne zmiany w zachowaniach związanych z oglądaniem telewizji w ciągu ostatniej dekady, napędzane głównie przez powszechne korzystanie z telewizji internetowej (CTV)¹ i rosnącą dostępność szybkiego Internetu, wprowadziły szereg nowych zestawów danych, które trafiają do rozwiązań pomiarowych. Ogólnie określane jako big data, te zbiory danych dają możliwość zaawansowanego pomiaru oglądalności, aby pomóc zarówno kupującym, jak i sprzedającym lepiej zrozumieć, w jaki sposób programy telewizyjne i reklamy osiągają wyniki. 

Skala dużych zbiorów danych

Na wysokim poziomie istnieją dwa główne źródła dużych zbiorów danych, które są wykorzystywane w pomiarach oglądalności telewizji linearnej:

• Dane ścieżki powrotnej (RPD) z dekoderów telewizji kablowej i satelitarnej (STB)
• Dane automatycznego rozpoznawania treści (ACR) z inteligentnych telewizorów

Przy 70,6% amerykańskich domów telewizyjnych posiadających inteligentny telewizor, w porównaniu z 62,3% dwa lata temu, jedną z największych korzyści płynących z dużych zbiorów danych jest skala. Skala jest ważna w dzisiejszym rozdrobnionym krajobrazie oglądania. Nasz zestaw dużych zbiorów danych obejmuje obecnie 45 milionów gospodarstw domowych w USA i 75 milionów urządzeń od Comcast, Dish, DirecTV, Roku i Vizio, co konkuruje z innymi dostawcami pomiarów.

Jednak te zestawy danych nie są jednolite ani jednorodne i nie zostały zaprojektowane do użytku w pomiarach oglądalności. Nie oznacza to jednak, że nie można ich wykorzystać do tego celu. W rzeczywistości mogą być bardzo przydatne - ale nie same w sobie. Zrozumienie dużych zbiorów danych wymaga zestawu prawdy, który koryguje luki, fluktuacje i inne zawiłości w dużych zbiorach danych.

Zapewnienie stabilności i reprezentatywności pomiarów

Połączenie dużych zbiorów danych z reprezentatywnym panelem ma kluczowe znaczenie dla stabilnego uwzględnienia oglądalności na wszystkich urządzeniach i wśród wszystkich odbiorców. Nielsen posiada reprezentatywny panel 101 000 osób z około 42 000 gospodarstw domowych, który pozwala nam wykorzystać moc dużych zbiorów danych, jednocześnie korygując ich wady. 

Branża się z tym zgadza. Zasady "North Star" Światowej Federacji Reklamodawców (WFA) dotyczące pomiaru różnych mediów wymagają połączenia wysokiej jakości panelu i dużych zbiorów danych. W sierpniu 2022 r. zarówno Biuro Reklamy Wideo (VAB), jak i Stowarzyszenie Reklamodawców (ANA) ogłosiły plany budowy własnych paneli, podobnie jak Google do wykorzystania w pomiarach konwersji online. Innymi słowy, branża domaga się podejść, które zarówno zapewniają reprezentację, jak i wykorzystują moc dużych zbiorów danych. Wierzymy, że Nielsen ma wyjątkową pozycję, aby zapewnić te rozwiązania.

Zainwestowaliśmy dekadę badań w integrację dużych zbiorów danych z naszymi metodologiami w innowacyjny sposób, który zapewnia również ciągłość z naszymi pomiarami walutowymi. W 2019 r. włączyliśmy duże zbiory danych do naszego pomiaru telewizji lokalnej w USA, a w 2022 r. do naszego pomiaru telewizji krajowej. W połączeniu z reprezentatywnymi panelami na poziomie osób, te duże zbiory danych mogą znacznie przyspieszyć naukę pomiaru oglądalności.

1. Pomiar dotyczy ludzi. Duże zbiory danych nie dostarczają informacji o osobach, które oglądają telewizję. Łącząc duże zbiory danych z panelami, jesteśmy w stanie zrozumieć, kto ogląda, a także skład gospodarstwa domowego.
2. Pomiar musi być reprezentatywny. Duże zbiory danych zapewniają niepełny obraz oglądalności telewizji. Na przykład dane RPD/STB i ACR nie obejmują transmisji strumieniowych i oglądania over the air (OTA). W listopadzie 2023 r. streaming stanowił 36,1% oglądania telewizji w USA. Ponadto 18,1% gospodarstw domowych w USA ma co najmniej jeden telewizor, który uzyskuje dostęp do treści za pomocą anteny cyfrowej zamiast STB lub połączenia ^{internetowego2}. Źródła przeglądania dużych zbiorów danych mogą również nie obejmować wszystkich urządzeń w domu. Jest to szczególnie problematyczne w przypadku danych ACR, gdzie liczba urządzeń zwracających dane wynosi około 1,1 na dom. Przeciętny amerykański dom telewizyjny ma około 2,5 odbiornika. Panele mają kluczowe znaczenie dla pokrycia tych luk, a każde rozwiązanie pomiarowe, które opiera się wyłącznie na dużych zbiorach danych, pominęłoby tych odbiorców.
3. Pomiar to coś więcej niż tylko źródła danych. Na przykład dane ACR po prostu identyfikują obrazy na ekranie. Jeśli ta sama treść jest emitowana na wielu kanałach w tym samym czasie, dane ACR nie mają możliwości dokładnego przypisania oglądalności do jednego kanału w porównaniu z drugim. Podobnie dane RPD i STB często nie są w stanie zweryfikować, czy telewizor jest w ogóle włączony. Różni dostawcy RPD/STB i producenci oryginalnego sprzętu (OEM) mają również różne sposoby gromadzenia i przetwarzania danych. Sprawia to, że pozyskiwanie, harmonizacja, tworzenie gospodarstw domowych i kalibracja są zarówno krytyczne, jak i niezwykle złożone. 

Niedociągnięcia pomiarowe w danych RPD/STB i ACR podkreślają, dlaczego tak ważne jest, aby dane te były kalibrowane za pomocą paneli opartych na ludziach, które dokładnie reprezentują różnorodność populacji. 

Poruszanie się po ewolucji pomiarów

Łącząc skalę dużych zbiorów danych z informacjami na poziomie osoby z innowacyjnych nowych mierników panelowych, jesteśmy w stanie zapewnić zwiększoną szczegółowość aż do pojedynczej reklamy. Dzięki temu reklamodawcy mogą zrozumieć, kto i ile osób widziało ich konkretną reklamę. Jesteśmy również w stanie zapewnić bardziej zaawansowane kierowanie, aby odblokować możliwość wykorzystania możliwości adresowania liniowego, a także zaawansowanych segmentów odbiorców. 

Nie można pominąć korzyści, jakie przyniesie Big Data+Panel, ale zmiany zachodzące w branży medialnej są zbyt znaczące, aby w jednej chwili dokonać hurtowych zmian metodologii danych wykorzystywanych jako waluta. Stabilna transformacja w czasach zmian zawsze będzie lepsza niż bardzo szybki zwrot. Czasy transformacji zwiększają również potrzebę przejrzystości, zwłaszcza gdy dane pomiarowe leżą u podstaw globalnej branży, która według szacunków firmy badawczej WARC w przyszłym roku przekroczy 1 bilion dolarów. 

Uznając, że branża potrzebuje czasu na dostosowanie się do innowacji w pomiarach, udostępniliśmy nasz krajowy strumień danych Big Data+Panel do transakcji równolegle z naszą walutą panelu telewizyjnego na sezon telewizyjny '23-'24. W sezonie '24-'25 rozszerzyliśmy nasz strumień Big Data+Panel o dane Comcast (oprócz DISH, DirecTV, Roku i Vizio) i jesteśmy zaangażowani w pomoc branży w przejściu przez to przejście. Zdając sobie sprawę, że różne organizacje ewoluują i dostosowują się w różnym tempie, w nadchodzącym sezonie udostępnimy również nasze audytowane i akredytowane dane TV Panel (średnia minuta), a także Big Data+Panel (średnia minuta i pojedyncza minuta reklamowa).  

Ewolucja pomiarów telewizyjnych nastąpi tylko wtedy, gdy branża się do tego dostosuje. Podczas gdy wiele agencji i reklamodawców jest zainteresowanych przejściem na pomiar dokładnych reklam, ogólny nastrój w branży jest taki, że nie jest ona jeszcze gotowa na wycofanie ocen C3/C7. Musimy zrównoważyć równie ważne potrzeby innowacji i ciągłości. Dzięki dostępnym trzem zestawom danych, kupujący i sprzedający będą mogli rozwijać systemy w celu prawdziwej operacjonalizacji planowania, sprzedaży i zakupu krajowej telewizji linearnej na dokładnym poziomie komercyjnym. 

Źródła:

¹ CTV odnosi się do każdego telewizora podłączonego do Internetu. Najczęstszym zastosowaniem połączenia internetowego jest strumieniowe przesyłanie treści wideo
2 Nielsen National TV Panel, listopad 2023 r.