Lewati ke konten
02_Elemen/Ikon/PanahKiri Kembali ke Wawasan
Wawasan > Media

Fast Friends: Bagaimana Merek Menarik Perhatian Pemirsa TV Sosial

4 menit membaca | Bulan September 2014

Media sosial telah mengubah menonton televisi menjadi pengalaman stadion, bahkan bagi orang-orang yang menonton sendirian di rumah. Menurut Nielsen Digital Consumer Report 2014, 84% pemilik smartphone dan tablet AS saat ini menonton televisi dengan layar kedua di tangan. Dan perangkat tersebut mendorong lonjakan percakapan media sosial waktu nyata antara teman, penggemar, dan bakat saat program berlangsung. Dengan semakin banyak orang Amerika yang melakukan pemanasan terhadap norma TV sosial, pemirsa telah menjadi duta sosial yang berharga bagi programmer dan pengiklan saat mereka memperkuat konten dan pesan melalui bidang sosial mereka.

Berencana untuk Memaksimalkan Dampak Media yang Diperoleh

Bagi pemasar, tujuannya mungkin memaksimalkan dampak media yang diperoleh di sekitar kampanye mereka. Dan dengan tujuan itu dalam pikiran, ada beberapa faktor yang dapat mereka pertimbangkan saat mereka mengidentifikasi dan mengevaluasi kemungkinan penempatan TV. Tapi itu bukan hanya pertimbangan bagi pemasar. Faktor-faktor yang sama ini juga dapat mendukung jaringan yang bekerja dengan pengiklan tersebut saat mereka membangun strategi penjualan iklan yang akan memaksimalkan media yang diperoleh seputar penempatan dan integrasi.

Pertama, pengiklan dan tim penjualan iklan jaringan dapat melihat karakteristik program untuk mengidentifikasi program yang secara teratur menghasilkan percakapan media sosial seputar waktu tayang—pikirkan program kompetisi realitas, acara penghargaan yang dipenuhi selebriti, dan drama plot twisting. Selain itu, mereka dapat melihat pemirsa TV untuk memahami ukuran dan demografi. Pengiklan, agensi, dan jaringan juga dapat memanfaatkan Peringkat TV Twitter Nielsen untuk memahami bagaimana percakapan sosial tentang suatu program melengkapi jangkauan televisi di seluruh pemirsa dan demo yang diinginkan. Terakhir, mereka dapat melihat afinitas—ukuran kemungkinan pemirsa TV untuk menge-Tweet tentang merek atau kategori tertentu—untuk menemukan pemirsa TV yang memiliki kecenderungan alami untuk merangkul, terlibat, dan berbagi pesan merek.

Untuk lebih memahami bagaimana pemirsa TV bervariasi dalam kategori merek yang cenderung mereka bicarakan, Nielsen Social menganalisis afinitas antara jaringan TV dan tiga kategori merek yang berbeda. Melihat jaringan dengan afinitas tertinggi dengan setiap kategori, jelas bahwa pemirsa TV yang berbeda memiliki kecenderungan untuk menge-Tweet tentang setiap jenis kategori. Kategori jaringan nirkabel, misalnya, menunjukkan afinitas tinggi dengan beberapa jaringan yang menayangkan program olahraga, termasuk NFL Network, WGN America dan NBA TV. Merek perawatan pribadi menunjukkan afinitas tinggi dengan jaringan yang audiens utamanya adalah orang dewasa muda, termasuk Adult Swim, Nick dan Teen Nick. Merek rumah tangga menunjukkan kedekatan dengan jaringan yang secara teratur menayangkan program realitas, termasuk A&E, VH1 dan E!.

Analisis ini juga mengungkap perbedaan dalam kategori. Melihat tiga merek dalam kategori rumah tangga, analisis menemukan perbedaan pada pemirsa TV yang paling mungkin menge-Tweet tentang masing-masing merek. Pengiklan dapat menggunakan data ini untuk menyempurnakan penempatan komersial, sponsor, dan integrasi untuk lebih terhubung dan terlibat dengan konsumen yang ingin mendengar kabar dari mereka.

Afinitas merek dapat membantu pengiklan yang ingin memaksimalkan media yang diperoleh di sekitar penempatan TV mencapai tujuan kampanye mereka, sedangkan afinitas sosial dapat membantu jaringan menginformasikan pemosisian program saat mereka membangun strategi penjualan iklan untuk pengiklan tersebut.

Cara Melacak Dampak Media yang Diperoleh dari Integrasi TV

Data TV sosial juga dapat mendukung pemasar yang ingin melacak efektivitas kampanye. Menyusul integrasi musim penuh baru-baru ini dari satu merek rumah tangga dalam acara kencan realitas, Nielsen Social menganalisis efektivitas kampanye dengan mengukur percakapan terkait merek di antara populasi yang terpapar ke program TV. Membandingkan jumlah Tweet terkait merek yang dikirim selama periode 70 hari sebelum pemutaran perdana program dengan jumlah yang dikirim selama musim program 70 hari, merek tersebut melihat peningkatan 84% dalam Tweet terkait merek dari audiens yang terpapar pada penayangan program. Secara komparatif, populasi yang tidak terpapar ke program mengirim Tweet 21% lebih sedikit tentang merek selama musim program dibandingkan dengan periode sebelum musim dimulai.

Integrasi TV sosial real-time merek dengan program ini mendorong relevansi bagi merek di antara konsumen dengan terhubung dengan pemirsa TV yang merangkul merek secara sosial. Merek ini menemukan persimpangan yang tepat dari audiens yang sangat sosial (episode terakhir dari program ini mencapai audiens lebih dari 4 juta orang di Twitter) dan penulis TV yang merangkul merek mereka (dengan skor afinitas 3,3 selama periode tiga bulan terakhir, penulis program 3,3 kali lebih mungkin daripada penulis TV umum untuk menge-Tweet tentang merek tersebut). Merek ini juga menggunakan strategi keterlibatan waktu nyata yang secara kredibel menarik perhatian penggemar untuk secara alami mendorong percakapan merek di seluruh layar.

Merek yang ingin memaksimalkan media yang diperoleh di sekitar satu integrasi dengan acara TV juga dapat melihat ke TV sosial untuk memahami efektivitas upaya mereka. Pengukuran TV sosial juga dapat mendukung jaringan dalam melaporkan efektivitas sponsor dan integrasi kepada pengiklan ini. Melihat lebih dekat pada integrasi satu merek restoran dengan film TV, data TV sosial menunjukkan betapa efektifnya penempatan itu bagi merek dalam mendorong media yang diperoleh. Jumlah Tweet terkait merek yang dikirim oleh populasi yang terpapar ke film TV selama minggu penayangan adalah 735% lebih besar dari jumlah rata-rata Tweet terkait merek yang dikirim oleh populasi tersebut pada minggu-minggu sebelumnya. Itu dibandingkan dengan hanya peningkatan 3% dalam Tweet terkait merek dari populasi yang tidak terpapar ke program.