当今媒体生态中的选择从未如此丰富，消费者正积极选择最吸引他们的平台与渠道。选择范围的扩大凸显了行业对精准测量的需求——无论内容消费发生在何处，广告主、出版商和代理商都致力于吸引受众、建立互动并衡量参与度。
重要的是，在选择激增的当下，消费者始终处于核心地位，这使得全面而综合的受众测量变得尤为重要——这种测量必须涵盖行业不断演进的平台与渠道所引入的众多新型数据源。然而，这些数据源本身无法准确测量受众，因为它们无法真实反映美国人口的整体情况。
要测量实际受众，你需要真实的人。
多年来，尼尔森的样本调查始终是电视收视率测量的黄金标准，至今仍是洞察电视受众的关键所在——仅凭机顶盒和智能电视的大数据无法揭示这些核心信息。但这些大数据集同样价值非凡：它们能提供远超传统样本调查的庞大受众规模，却缺乏具体的受众信息。要实现全面而具有代表性的测量，必须将大数据与样本数据相结合。
重要的是，机顶盒和智能电视数据并非为测量而设计。例如，有线或卫星接收盒的回传路径数据（RPD）能显示电视是否开启以及频道切换时间，却无法识别房间内的人员或屏幕内容的操控者。 智能电视提供的自动内容识别（ACR）数据同样存在此类局限。尼尔森对RPD数据的分析表明：若未对"无人观看时电视处于开启状态"的情况进行校正，不同服务商的调谐分钟数将被高估145%至260%。
尽管存在测量缺陷，大数据仍具有巨大优势，尤其在设备和平台使用量不断增长的背景下，它将在未来的受众测量中发挥关键作用。 大数据的规模与体量无可匹敌，但必须依托具有代表性的人员级数据作为基准，方能确保对实际受众群体形成全面而精准的洞察。例如尼尔森近期分析发现，某黄金时段节目的RPD测量数据将全美总曝光量高估了69%。同一分析还指出，ACR数据则将曝光量低估了12%。
尼尔森的全国代表性样本在衡量流媒体增长方面同样至关重要——流媒体已占电视总使用量的 四分之一以上。尽管流媒体为消费者提供了看似无穷无尽的内容选择，但大数据无法全面统计受众规模和参与度。 大数据无法覆盖Roku设备和亚马逊Fire Stick等OTT流媒体设备，且多数流媒体应用在运行时会阻断自动内容识别（ACR）数据传输。正因如此，与关键设备制造商建立合作并运用样本数据变得至关重要——尤其当新平台和新渠道不断涌入市场之际。
要洞悉真实受众群体，必须获取来自真实个体的数据——这些数据可与其他来源结合使用，从而大幅提升样本规模。尼尔森凭借其对数据质量问题的识别与修正能力，确保大数据在受众测量中的稳定性、可靠性和一致性。当大数据与个人级测量数据进行校准时，行业便能充分释放机顶盒RPD和智能电视ACR数据的全部潜力。
