Equilibrando a necessidade de inovação e continuidade na medição de audiência

Mudanças dramáticas nos comportamentos de visualização de TV na última década, impulsionadas principalmente pela ^adoçãogeneralizada ^da TV conectada (CTV)e pela crescente disponibilidade de internet de alta velocidade, introduziram uma série de novos conjuntos de dados que estão encontrando seu caminho para soluções de medição. Genericamente chamados de big data, esses conjuntos de dados oferecem a oportunidade de aprimorar a medição de audiência para ajudar compradores e vendedores a entender melhor o desempenho da programação de TV e dos anúncios. 

A escala do big data

Em um nível elevado, existem duas fontes principais de big data que estão sendo utilizadas na medição linear da audiência televisiva:

• Dados de caminho de retorno (RPD) de decodificadores (STBs) de cabo e satélite
• Dados de reconhecimento automático de conteúdo (ACR) de smart TVs

Com 70,6% dos lares com TV nos EUA possuindo uma smart TV, contra 62,3% há dois anos, um dos maiores benefícios do big data é a escala. A escala é importante no cenário fragmentado de visualização atual. Nosso grande conjunto de dados inclui atualmente 45 milhões de lares nos EUA e 75 milhões de dispositivos da Comcast, Dish, DirecTV, Roku e Vizio, o que rivaliza com qualquer outro provedor de medição.

No entanto, esses conjuntos de dados não são uniformes ou homogêneos e não foram projetados para uso na medição de audiência. Mas isso não significa que eles não possam ser usados para esse fim. Na verdade, eles podem ser muito úteis, mas não por si sós. Para entender os big data, é necessário um conjunto de verdades que corrija lacunas, flutuações e outras complexidades no conjunto de big data.

Garantindo a estabilidade e representatividade das medições

Combinar big data com um painel representativo é fundamental para contabilizar a visualização em todos os dispositivos e públicos de maneira estável. A Nielsen possui um painel representativo de 101.000 indivíduos de aproximadamente 42.000 famílias, o que nos permite aproveitar o poder do big data e, ao mesmo tempo, corrigir suas deficiências. 

E o setor concorda. Os princípios “North Star” da Federação Mundial de Anunciantes (WFA) para medição cross-media exigem uma combinação de painel de qualidade e big data. Em agosto de 2022, tanto o Video Advertising Bureau (VAB) quanto a Association of Advertisers (ANA) anunciaram planos para construir seus próprios painéis, assim como o Google fez para uso em sua medição de conversão online. Em outras palavras, o setor clama por abordagens que garantam a representatividade e aproveitem o poder do big data. Acreditamos que a Nielsen está em uma posição única para fornecer essas soluções.

Investimos uma década de pesquisa na integração de grandes conjuntos de dados em nossas metodologias de maneiras inovadoras que também garantem a continuidade de nossa medição de moeda. Incorporamos big data em nossa medição de TV local nos EUA em 2019 e em nossa medição de TV nacional em 2022. Quando usados em conjunto com painéis representativos em nível individual, esses grandes conjuntos de dados podem avançar significativamente a ciência da medição de audiência.

1. A medição diz respeito às pessoas. Os grandes volumes de dados não fornecem informações sobre as pessoas que estão assistindo. Ao combinar grandes volumes de dados com painéis, conseguimos entender quem está assistindo, bem como a composição familiar.
2. A medição deve ser representativa. Os big data fornecem uma imagem incompleta da audiência televisiva. Por exemplo, os dados RPD/STB e ACR não abrangem o streaming e a audiência over the air (OTA). Em novembro de 2023, o streaming representava 36,1% da audiência televisiva nos EUA. Além disso, 18,1% dos lares com televisão nos EUA têm pelo menos um aparelho de TV que acessa conteúdo usando uma antena digital em vez de STBs ou uma^conexão com a internet. As fontes de visualização de big data também podem não incluir todos os dispositivos da casa. Isso é particularmente um problema com os dados ACR, onde o número de dispositivos que retornam dados é de cerca de 1,1 por casa. A casa média com TV nos EUA tem cerca de 2,5 aparelhos. Os painéis são essenciais para cobrir essas lacunas, e qualquer solução de medição que dependa exclusivamente de big data perderia esses públicos.
3. A medição é mais do que apenas fontes de dados. Os dados ACR , por exemplo, identificam simplesmente imagens em uma tela. Se o mesmo conteúdo estiver sendo transmitido em vários canais ao mesmo tempo, os dados ACR não têm como atribuir com precisão a visualização a um canal em detrimento de outro. Da mesma forma, os dados RPD e STB muitas vezes são incapazes de verificar se uma TV está ligada. Diferentes fornecedores de RPD/STB e fabricantes de equipamentos originais (OEMs) também têm maneiras diferentes de coletar e processar dados. Isso torna a ingestão, harmonização, agrupamento por domicílio e calibração críticas e extremamente complexas. 

As deficiências nas medições dos dados RPD/STB e ACR destacam a importância de calibrar esses dados com painéis baseados em pessoas que representem com precisão a diversidade da população. 

Navegando pela evolução da medição

Ao combinar a escala do big data com informações individuais provenientes de novos medidores de painel inovadores, podemos oferecer maior granularidade até o nível comercial individual. Isso garante que os anunciantes possam entender quem e quantas pessoas viram seu anúncio específico. Também podemos oferecer segmentação mais avançada para aproveitar os recursos lineares endereçáveis, bem como segmentos de público avançados. 

Não há como negar os benefícios que o Big Data+Panel trará, mas as mudanças que estão ocorrendo na indústria da mídia são significativas demais para que se faça uma mudança radical na metodologia de uso dos dados como moeda corrente de um momento para outro. Uma transição estável em tempos de mudança sempre será melhor do que uma mudança muito rápida. Os períodos de transição também amplificam a necessidade de transparência, especialmente quando os dados de medição sustentam uma indústria global que, segundo estimativas da empresa de pesquisa de publicidade WARC, deve ultrapassar US$ 1 trilhão no próximo ano. 

Reconhecendo que o setor precisa de tempo para se adaptar às inovações em medição, disponibilizamos nosso fluxo de dados nacional Big Data+Panel para transações em paralelo com nossa moeda de painel de TV para a temporada televisiva de 2023-2024. Para a temporada 2024-2025, aprimoramos nosso fluxo Big Data+Panel para incluir dados da Comcast (além da DISH, DirecTV, Roku e Vizio) e estamos comprometidos em ajudar o setor a navegar por essa transição. Cientes de que diferentes organizações evoluem e se adaptam em ritmos diferentes, também forneceremos nossos dados auditados e credenciados do Painel de TV (média por minuto), bem como o Big Data+Panel (na média por minuto e minuto comercial individual) durante a próxima temporada.  

A evolução da medição da TV só acontecerá com o alinhamento do setor. E embora muitas agências e anunciantes estejam interessados em avançar para a medição de comerciais exatos, o sentimento geral no setor é que ainda não está pronto para abandonar as classificações C3/C7. Precisamos equilibrar as necessidades igualmente válidas de inovação e continuidade. Com três conjuntos de dados disponíveis, compradores e vendedores poderão evoluir os sistemas para realmente operacionalizar o planejamento, a venda e a compra de TV linear nacional em um nível comercial exato. 

Fontes:

^{1 CTV} refere-se a qualquer televisão conectada à Internet. O uso mais comum da conexão com a Internet é para transmitir conteúdo de vídeo
² Nielsen National TV Panel, novembro de 2023