L'impact de l'IA sur la mesure
Comment utiliser l'IA avec clarté et rigueur pour l'évaluation des médias
Introduction
Favoriser une utilisation efficace de l'IA dans la mesure d'audience
Nielsen s'est associé à 4As pour étudier l'impact que l'IA générative (GenAI) pourrait avoir sur la manière dont les marques et les annonceurs interagissent avec les systèmes de mesure, ainsi que sur la réduction des difficultés liées à la formulation des questions, à l'interprétation des résultats et à la mise en œuvre des conclusions issues de l'analyse.
Objectif
Mettre en évidence les différentes façons dont les annonceurs et les agences pourraient utiliser l'IA pour la mesure d'audience
L'objectif de l'IA est d'améliorer les processus de travail, d'accélérer la production d'analyses et de prévisions, et de permettre aux équipes humaines de se concentrer sur une réflexion créative de plus haut niveau. 4As s'est associé à Nielsen pour créer un guide pratique destiné aux annonceurs et aux agences, leur permettant d'atteindre ces résultats grâce à l'application de l'IA à la mesure d'audience.
Défi
Identifier les informations pertinentes et les tendances exploitables au sein d'une explosion de données
Le paysage médiatique est de plus en plus fragmenté et les audiences passent désormais sans difficulté de la télévision linéaire au streaming et aux plateformes mobiles. Les acteurs du secteur ont souvent du mal à gérer le volume et la granularité considérables des données ainsi générées, ce qui entraîne un « fossé entre les informations et l'action » important, ainsi que des processus chronophages et sujets aux erreurs.
Solution
Optimisation du cycle de mesure grâce à l'IA générative pour la modélisation prédictive des médias
En exploitant l'IA générative tout au long du cycle de vie de la mesure des médias, depuis l'intégrité des données et les processus de gestion des identités jusqu'à la diffusion finale des informations, les annonceurs peuvent combler le fossé entre les informations et l'action. L'exécution rapide de scénarios de simulation dans un environnement respectueux de la vie privée fait passer la planification d'un simple reporting rétrospectif à une modélisation prédictive de haute fidélité tenant compte des conditions futures du marché. De plus, l'intégration des données de performance clés aux résultats commerciaux plus larges permet à l'IA de filtrer le bruit, de hiérarchiser les décisions critiques et de réduire considérablement le temps nécessaire pour obtenir des informations exploitables.
Principales conclusions
1
Combler le fossé entre les informations et l'action
Le principal atout de l'IA générative dans le domaine de la mesure réside dans sa capacité à réduire le délai d'obtention d'informations, qui passe de plusieurs jours à quelques minutes, permettant ainsi aux annonceurs de passer d'un reporting rétrospectif à une optimisation des campagnes en temps réel.
2
Optimiser l'efficacité dans les écosystèmes multiplateformes
Les outils basés sur l'IA sont les seuls à pouvoir identifier simultanément les facteurs de performance sur différents canaux (télévision linéaire, FAST et AVOD), une tâche qui, jusqu'à présent, était fragmentée et fastidieuse.
3
L'intégrité des données est une condition préalable
Pour que la mesure des médias basée sur l'IA soit efficace, il faut disposer de données compatibles avec l'IA. Cela implique de regrouper les données relatives aux dépenses médias, aux caractéristiques démographiques de l'audience et aux résultats auprès des consommateurs au sein d'un cadre unique, soumis à des normes rigoureuses qui éliminent le bruit et les doublons dans les données.
Résultats
Assurer la précision et la portée des mesures multiplateformes grâce à l'IA
Cette collaboration entre Nielsen et 4As a donné naissance à un guide pratique qui permet aux annonceurs et aux agences de comprendre comment adopter avec succès la mesure des médias basée sur l'IA, en mettant l'accent sur l'amélioration des flux de travail, l'accélération de la production d'informations et de prévisions, et la libération des équipes humaines afin qu'elles puissent se concentrer sur une réflexion créative de plus haut niveau.
Conclusion
Tirer parti de la technologie pour faire progresser la mesure d'audience
La mise en œuvre de l'IA générative tout au long du cycle de vie de la mesure transforme le rôle des données, qui passent d'un simple enregistrement historique à un atout stratégique prédictif. Les entreprises peuvent enfin s'adapter au rythme du consommateur moderne, en remplaçant les goulots d'étranglement liés au travail manuel par une modélisation prédictive de haute fidélité. Celle-ci transforme ce qui n'était qu'un exercice de reporting rétrospectif en un moteur proactif de croissance stratégique et garantit que chaque euro dépensé en médias constitue un investissement dans les performances futures.
