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A menos que los números reflejen a las personas, sólo son números

5 minutos de lectura | Mainak Mazumdar, Chief Data And Research Officer | Mayo 2022

Para el sector de los medios de comunicación, el periodo comprendido entre marzo y mayo es el momento de la acción. A través de los numerosos eventos de vanguardia que abarcan el panorama de los medios de comunicación, que ya no están vinculados a plataformas y tecnologías individuales, el mercado de contenidos en expansión presenta tanto una gran cantidad de oportunidades como una gran cantidad de información para que los compradores y vendedores de publicidad naveguen, especialmente en medio de las crecientes conversaciones sobre los grandes datos para la medición. 

Para los anunciantes, las cifras son fundamentales en esta época del año. Y a medida que el consumo de televisión se fragmenta en medio del aumento de la participación digital, adquieren una importancia aún mayor. ¿Cómo de importantes? Un estudio de Ampere Analysis descubrió que el gasto total en contenidos en 2021 ascendió a unos 220.000 millones de dólares, liderado por la potencia de streaming Netflix. Y los anunciantes, sabiendo que los estadounidenses transmitieron casi 15 millones de años de vídeo el año pasado, se están movilizando, ya que el gasto mundial en publicidad digital aumentó más del 29% en 2021 para eclipsar los 491.000 millones de dólares. 

Además, los consumidores no tienen previsto cambiar la trayectoria de la industria del streaming, ya que el 93% de los suscriptores de este servicio afirman que tienen previsto aumentar su uso durante el próximo año. Eso no significa, sin embargo, que los contenidos televisivos tradicionales estén fuera de juego. Todo lo contrario, ya que el adulto medio pasa más del doble de tiempo al día con la televisión en directo que con los contenidos de la televisión conectada (CTV).

La creciente abundancia de contenidos presenta una riqueza cada vez mayor de opciones para los consumidores, pero la miríada de plataformas, dispositivos y servicios puede presentar desafíos de medición para los anunciantes. Además, la explosión de opciones no ha creado más tiempo para dedicar a los contenidos, ni ha creado más personas. Pero los grandes datos, incluidos los procedentes de los televisores inteligentes (ACR) y los descodificadores de cable (RPD), sugieren lo contrario. Los datos de los descodificadores y de las televisiones inteligentes tampoco proporcionan información sobre la actividad de streaming: Los descodificadores, por definición, proporcionan datos de la televisión tradicional, y el ACR suele desconectarse cuando el público utiliza aplicaciones nativas, como Netflix.  

Además de no haber sido nunca concebidos para la medición, los big data no reflejan a las personas reales. No hay que confundir el valor de RPD y ACR, ya que proporcionan una escala de medición, pero los big data reflejan los dispositivos, no las personas reales. Los datos por sí mismos no pueden decir quién está viendo y quién no, lo cual es una necesidad fundamental para los anunciantes. Y cuando se eliminan las personas de la ecuación, las cifras no cuadran.

Por ejemplo, los datos ACR, que identifican las imágenes en las pantallas de los televisores inteligentes. Estos datos pueden ser muy útiles para medir la audiencia, pero por sí solos no hacen más que identificar lo que hay en una pantalla. Los datos de RPD son similares, pero carecen de la capacidad de verificar siquiera que un televisor está encendido. Por eso, una cuarta parte de las impresiones de los descodificadores proceden de televisores que ni siquiera están encendidos.

Además de no saber quién utiliza un dispositivo o una pantalla, los macrodatos están intrínsecamente sesgados, y el sesgo depende del tipo de datos. Para que los big data representen realmente a la población estadounidense, todos los hogares con televisión tendrían que tener exactamente el mismo televisor y acceder a la programación a través del mismo flujo de datos. Por eso, todos los conjuntos de big data tienen que estar nivelados -calibrados- con paneles basados en personas que reflejen la diversidad de la población estadounidense.

Es importante destacar que la Federación Mundial de Anunciantes, la Asociación de Anunciantes Nacionales y las organizaciones comparables de más de 30 países han declarado unánimemente que el futuro sistema de medición de la audiencia de los medios de comunicación en pantalla debe ser una combinación de panel de calidad y big data.

Sin datos de panel, la medición no capta la diversidad. No sólo sabemos que todos los hogares con televisión nunca accederán a los mismos contenidos en los mismos dispositivos, sino que también sabemos que la composición de los hogares es tan variada como el tejido del país que contiene los hogares con televisión. Ahí es donde las mediciones basadas en los grandes datos fallan significativamente.

Por ejemplo, los hispanos representan algo menos del 20% de la población estadounidense, pero los big data subestiman significativamente a esta audiencia, junto con muchas otras. Sin embargo, cuando la medición se basa únicamente en el RPD, los análisis de Nielsen han revelado que éste subrepresenta los hogares hispanos en un 30%. Para poner esto en perspectiva, considere lo siguiente: El censo de Estados Unidos de 2020 determinó que la población hispana era de algo más de 62 millones. Si la mitad de esa población está viendo la televisión en un momento dado y los anunciantes aprovechan los datos de RPD para la medición, los anunciantes podrían estar llegando a 9 millones de personas más de las que serían conscientes.

Es importante señalar que la infrarrepresentación del 30% es una media. A nivel de programa, los big data pueden infrarrepresentar y sobrerrepresentar por márgenes mucho mayores, tanto para la población general como para las audiencias diversas. Por ejemplo, un estudio de Nielsen sobre las variaciones entre la medición de big data y su estándar de oro basado en la medición de paneles descubrió que la medición de RPD exageraba el total de impresiones en EE.UU. para un programa en horario de máxima audiencia en un 69%. En comparación, la medición ACR subestimó el total en un 12%. Para un evento deportivo, la medición RPD subestimó la audiencia hispana en un 47%, mientras que los datos ACR sobreestimaron la misma audiencia en un 12%.

Para los anunciantes, estas desviaciones en la medición pueden resultar costosas. Sin embargo, la creciente oferta de nuevas fuentes de datos añade complejidad a la medición, sobre todo cuando ésta puede no estar conectada a personas reales. Los editores y anunciantes siempre querrán el mayor alcance posible, pero no sin el rigor analítico necesario para validarlo.

A medida que convergen lo lineal y lo digital, las fuentes de big data son insumos fundamentales para la medición. Pero no son fiables como fuentes de medición por sí mismas. A medida que los consumidores utilicen más dispositivos y canales, será fácil señalar datos que afirmen una participación potencialmente sobredimensionada. Los anunciantes agradecerían el tamaño de la audiencia que sugieren muchas audiencias alternativas, pero si colocan sus compras publicitarias en función de esas cifras, en última instancia estarán pagando por números que no reflejan a las personas reales.