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Insights

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  • 実在の「人」を反映していないデータは、ただの数字

    米国のメディア業界にとって、3月から5月は文字通り春の季節です。メディア全体を横断するアップフロントイベントが開催され、拡大し続けるコンテンツ市場は、広告の売り手と買い手に多くの機会や膨大な情報をもたらします。その中で、測定におけるビッグデータの活用に関する議論が高まっています。  広告主はこの時期、特にデータを重視します。デジタルに対する消費者のエンゲージメントが強くなっていると同時に、消費者のテレビ接触が細分化しているからです。ロンドンのデータ解析と調査会社である Ampere Analysisが実施した調査によると、2021年のコンテンツへの総支出は、ストリーミング大手のNetflixを筆頭に、約2200億ドルにのぼります。米国の生活者は昨年、ほぼ1500万年分に相当する動画をストリーミング視聴したこと、また全世界のデジタル広告費は2021年度、29%以上増加し4910億ドルを超えたことを知っている広告主は、デジタル広告に集結しています。 しかも、ストリーミングサービス加入者の93%が今後1年間で利用を増やす予定と答えているように、消費者はストリーミング業界の軌道を変えるつもりはないようです。しかし、これは従来のテレビコンテンツの重要性が下がることを意味している訳ではありません。その反対で、平均的な成人がテレビのライブ視聴に費やす時間は、CTVコンテンツの2倍以上になっています。 コンテンツがさらに豊富になるにつれ、消費者にはさらに多くの選択肢が与えられるようになります。しかし広告主にとって、多種多用なプラットフォーム、デバイスやサービスは、測定面での新たな課題を意味します。選択肢の爆発的な増加によるコンテンツ接触時間の増加は確認されておらず、接触者の数も増えていません。しかし、スマートテレビ(ACR、コンテンツ自動認識)、ケーブルテレビ用チューナー(RPD、リターンパスデータ)から取得したデータを含むビッグデータは、そうでないことを示唆しています。ケーブル・ボックスとスマートテレビから得られるデータも、ストリーミングのアクティビティについては、ほとんどインサイトを提供しません。ケーブル・ボックスは、定義上、従来のテレビデータを提供し、ACRは、視聴者がNetflixを含むネイティブアプリを使用すると、しばしば遮断される仕組みになっています。 ビッグデータはそもそも測定を前提としたデータではないため、実在の「人」を反映していないことを覚えておく必要があります。RPDとACRデータは測定の幅を広げるという点で間違いなく価値がありますが、ビッグデータは実在の「人」ではなく、デバイスを反映しています。ビッグデータ単体では、広告主が最も必要とする「誰が見ているか」「見ていないか」が分かりません。ビッグデータから「人」を除外すると、当然数字は合わなくなります。 ACRデータは、スマートテレビスクリーン上のイメージを特定するため、オーディエンス測定には非常に有用です。しかしデータそのものは、スクリーン上のイメージを特定することしかできません。RPDデータも同様ですが、テレビ本体の電源が入っているかどうかを正しく確認することができません。そのため、セットトップボックスの総インプレッション数の1/4は、電源が入っていないテレビによるものとなっています。 デバイスやスクリーンの利用者を特定できない他、ビッグデータは本質的に偏っており、偏りの度合はデータタイプに依存します。ビッグデータが本当に米国の人口を表すためには、すべてのテレビ世帯がまったく同じテレビを持ち、まったく同じデータストリームを通じて番組にアクセスする必要があります。そのため、全ビッグデータセットを米国の多様な人口を反映する「人」ベースのパネルで調整する必要が生じます。 The World Federation of Advertisers (世界広告主連合)、the Association of National Advertisers (全米広告主協会)、さらには全世界30か国以上の業界団体は皆、スクリーンメディアに対する今後のオーディエンス測定システムは、質の高いパネルとビッグデータの組み合わせであるべきと異口同音に主張しています。 パネルデータを伴わない測定は、多様性を捉えることができません。全てのテレビ保有世帯は同一コンテンツを同一デバイスで視聴しておらず、テレビ保有世帯の構成も地域や国によって異なります。ビッグデータベースの測定では、この誰もが知っているような事実が大きく取り逃されます。 例を挙げると、ヒスパニック系は米国総人口のほぼ20%を占めていますが、ビッグデータはヒスパニック系やその他人種のオーディエンス数を著しく過小カウントします。対してRPDのみをベースとした測定に対するニールセンの分析では、ヒスパニック系の世帯は30%過小評価されていました。このことを踏まえて、次のように考えてみましょう。2020年の米国国勢調査では、ヒスパニック系人口は6,200万人余りです。この人口の半分がある時間にテレビを視聴しており、広告主が RPD データを測定に利用した場合、広告主は気付いていないだけで900万人以上にリーチできている可能性があります。 30% の過小評価は平均的な数字であり、番組単位で見ると、ビッグデータは一般的な人口や多様なオーディエンスの両方に対し、より大きな幅の誤差を生じさせる場合があります。ビッグデータを活用した測定、及びニールセンの業界標準であるパネルベースの測定間の差異に関するニールセンの調査研究によると、プライムタイムに放送された番組に対し、RPD測定は米国の総インプレッション数を69% 過大に測定していました。対してACR測定は、総インプレッション数を12% 過小に測定しました。スポーツ中継番組では、RPD測定はヒスパニック系オーディエンスを47% 過小に測定し、ACR測定は同オーディエンスを12% 過大に測定していました。 広告主にとって、このような測定のばらつきはコスト高になりかねません。新たなデータソース、特に実在する「人」に紐付けられない新たなデータソースは、測定の複雑化を招いています。広告主やパブリッシャーは皆、リーチの最大化を目指していますが、リーチの有効性を検証することの重要性もしっかりと認識しています。 リニアテレビとデジタルの収束が進むにつれ、ビッグデータは測定の重要なインプットとなっています。しかしビッグデータそのものは、信頼に値する測定ソースではありません。消費者がより多様なデバイスやチャネルと関わるようになった現在、過度なエンゲージメントを示すデータは容易に識別することができるでしょう。広告主は確かに多くの代替オーディエンスが提案するオーディエンスのサイズを歓迎しますが、それらの数に対して広告購入を行う場合、最終的には実在の「人」を反映していない数字に対して広告費を支払うことになります。

  • Unless the numbers reflect people, they’re just numbers

    For the media industry, the period between March and May is go time. Across the many upfront events that span the media landscape, which are no longer bound to individual platforms and technologies, the expanding content marketplace presents both a wealth of opportunity and an expanse of information for ad buyers and sellers to navigate,…

  • Agility is key for marketers amid the convergence of brand and acquisition

    Navigating change isn’t easy, yet change remains front and center for marketers seeking the best strategies and channels to engage with consumers. Agility has never been more important, and adaptability remains a top attribute for marketers as channels broaden and the lines between our linear and digital worlds converge. To establish and maintain meaningful relationships…

  • Smarter metrics, better content

    Are you focusing on what’s important? Content distribution is a maze that’s only getting bigger. There are more options for audiences to sift through, more competition to edge out, and more risk if it all goes sideways. Networks, studios, and distributors need analytics to tap into what audiences want today and predict what they’re likely…

  • ビッグデータの隠れた問題点

    メディア関係者の間では昨今、計測の未来とビッグデータの可能性に話題が盛り上がりを見せています。ニールセンは以前からビッグデータの価値を理解しており、先月、米国の全国テレビ視聴率サービスをビッグデータで補強する動きに関する追加情報を発表したばかりです。  過去数か月の出来事が示すように、ニールセンは完璧な測定パネルが存在しないことを理解しています。 しかし、ビッグデータをメディア業界が直面する課題を解決する「救世主」扱いする向きがある一方、ニールセンのデータサイエンティストチームはこのような見解に対し、疑問を感じています。 ビッグデータの価値やポテンシャルの大きさについては疑いの余地がないものの、現在、メディア業界が使用可能なビッグデータセットには、現実的な制約があるからです。 最近の例 米国の測定サービス企業Comscoreはニールセンのポータブルピープルメーター(PPM)データの利用停止に伴い、同社は今後、データや分析ツールを提供するグローバル企業Experianの ConsumerView データベースのデータセットを用いて、測定を目的とした個人視聴者の特定を行うと発表しました。ビッグデータが未来のものであるならば、その方向にシフトすることは良いことであるはずだからだという意味で、同社の発表は、業界プレスによって「進化」として捉えられました。 しかし同社の顧客にとっても、消費者にとっても、残念ながらそうではありません。 現在、個人の特定が可能な情報にもとづいてデータセットのマッチングを行い、直接収集およびモデリングされたデモグラフィックデータを提供するサードパーティベンダー企業は数多く存在します。ニールセンでは、このようなデータを定期的に精査しています。自社の強固なパネルデータから直接情報を測定し、1) 各世帯との正確なマッチングが行われているかどうか、そして 2) 視聴者属性データや特性が正確に報告されているかという視点をもって、サードパーティデータの正確性を検証しています。  ニールセンの検証結果は、広告主の注目に十分値します。  現在のデータセットの大半は、視聴者属性プロファイルではなく、請求書の情報やオンライン行動の収集を中心に構築されています。このようなデータセットには、年齢、収入、人種、民族などの人々の詳細な情報は含まれていませんが、しっかりとしたパネルを使えば、そのような情報も得られます。このようなデータセットは、機械から機械への転送によって作成されるため、無駄や不正が含まれる可能性が高くなります。  そのため、特定の世帯に実際に住んでいる人についての確実な情報は限られています。また、世帯内の誰が特定の時間に特定の番組を見ているかを示すこともできません。 他のデータソースを用いてこれらのデータセットにトライアンギュレーション(三角測量)を行ったとしても、推定に対して大きなギャップや誤差が生じる可能性は極めて高くなります。これらのデータの利用方法がターゲティングの場合は支障がないかもしれませんが、測定を目的とする場合、これらのデータセットは測定に求められる正確性、客観性や透明性を欠いています。 なぜそれが重要なのか? では、実際にはどのような意味があるのでしょうか?これにはいくつかの意味があります。  Comscore社は、実際に確認された約10万人の人々にマイクを取り付け、彼らが何を見ているかを正確に追跡するニールセンのPPMからの移行を進めています。 その結果、誰が何を見ているのかを正確に読み取ることができなくなります。 しかし、もっと大きな意味を持つのは、この変化によって、業界が米国の真の姿を捉えることから遠ざかってしまうということです。 これらのデータセットは、持ち家に長く住んでいる世帯に関しては比較的有用であることは周知の事実であり、理にかなっています。問題は、持ち家に長く住んでいる世帯は往々にして白人種であり、全国平均よりも収入と年齢が明らかに高い傾向にあります。これらのデータセットは設計上、増加傾向にあるアフリカ系やラテン系、さらには所得や年齢の低い生活者を過小カウントします。  これはセットトップボックスデータから構築されるデータセットにも当てはまり、これらのデータセットは有料ケーブル放送にお金をかける裕福な生活者を過大カウントする傾向にあります。その結果、多くの企業のマーケティング担当者が狙う、比較的収入が低い層が不均衡に除外されることになります。  メディア業界は、アフリカ系やラテン系のコミュニティを正確に代表することを最優先課題としています。ニールセンの数十年にわたる実績は完璧なものではありませんでしたが、今日、私たちは米国の現状を最も正確かつ高度に把握しています。 代表性があり、検証・監査されたパネルに裏打ちされないビッグデータから派生した計測ツールは、残念ながらニールセンの次元には達していません。ニールセンが保有するパネルは、国勢調査に含まれる多くのデモグラフィックに対し、1%の統計的変動でのターゲティングが可能です。それに対してビッグデータに特化したツール類は、明らかに精度が低くなっています。業界はビッグデータの代表性という課題を率直に認識し、対応する必要があります。 業界全体にとってのより広範な課題 ここではComscoreを例としてビッグデータの問題について触れましたが、これは現在提供されている全てのビッグデータセットに関わる大きな課題です。 2020年8月、ANA (Association of National Advertisers、全米広告主協会)は業界団体のMRC (Media Rating Council)とSequent Partnersと共に、メディアターゲティングにおける多文化オーディエンスの代表性度合を把握する調査を実施した際、ニールセンのデータをベンチマークとして採用しました。この研究では、高品質のマーケティングデータとメディアデータを集約して、アフリカ系、ラテン系やアジア系オーディエンスへのターゲティングの正確性を把握しました。調査から得られたファインディングスには問題が散見されましたが、ニールセンにとって問題自体は想定の範囲内でした。 同調査で、業界が信頼するビッグデータセットは、マーケティング担当者にとっては重要となる上記3つのコミュニティを正確にターゲティングできていないことが判明しました。強固なパネルとは違い、これらのビッグデータセットは設計上、これら消費者の全体像を把握することができないため、データには誤った表現や不十分な表現が多数存在し、代表性に欠けていたという深刻な問題が発覚しました。  これに対し、ニールセンの強固なパネルは実在する人物から直接収集され、米国の総人口を代表する多種多様な情報を提供しています。誰が家に住んでいるのか? 何歳なのか?どのような人種や民族を認識しているのか?ある時点で誰がテレビを見ているのか?ニールセンのパネルはこれらの疑問に答えてくれます。 パネルはそれだけでは完璧ではありませんが、他の産業、例えば製薬会社が薬の承認を得る際にパネルに似たアプローチを採用しているのには理由があります。それは、リスクが高いときには、実際に人々から情報を得て、検証することに代わるものはないためです。 ビッグデータの可能性に対する期待は様々な業界で高まっており、ニールセンもビッグデータの価値や可能性を評価している。しかしメディア業界の関係者は、ビッグデータによって解決が可能なこと、可能ではないことを正直に認めるべきだろう。ニールセンが描くメディア計測の未来ビジョンは、ビッグデータのリーチと実在する個人から成る強固なパネルの組み合わせだ。 多くの業界関係者がビッグデータの可能性に期待していることは承知していますし、私たちも同様です。しかし、業界としては、ビッグデータで解決できること、できないことを正直に説明する必要があります。ニールセンが描くメディア計測の未来ビジョンは、ビッグデータのリーチと実在する個人から成る強固なパネルの組み合わせによるものです。 This article originally appeared on Next TV.

  • The not so hidden problem with big data sets

    There’s been a lot of energy and excitement in media circles of late about the future of measurement and the promise of big data. At Nielsen, we’ve long understood the value of big data, in fact just last month we announced additional details around how we are adding it to our national TV measurement service. …

  • パネルとビッグデータセットの組み合わせによる、新たな消費者インサイトの発掘

    今日のメディア環境においては、かつてない程、豊富な選択肢が用意されており、消費者は最も魅力を感じるプラットフォームやメディアチャネルを積極的に利用しています。広告主、媒体社、広告代理店は、視聴の場所に関係なく、消費者を惹きつけ、エンゲージメントを獲得し、それを測定しようとしていることから、選択肢の広がりは、正確な測定に対する業界のニーズを高めています。 ここで重要なのは、選択肢の拡大という流れの中心にいるのは「人」ということです。それゆえに、進化を遂げているプラットフォームやチャネルがもたらした、数多くの新たなデータソースを反映する包括的なオーディエンス測定がますます必要とされています。しかし、これらの新たなデータソースだけでは、母集団の人口を正確に代表していないため、オーディエンスの正確な測定を行うことができません。 実際のオーディエンスを測定するためには、実際の「人」が必要です。 長年、米国においてニールセンの計測パネルはテレビ視聴率測定のゴールドスタンダードとなっており、現在でもセットトップボックスやスマートテレビから取得するビッグデータのみでは発掘できない、テレビ視聴者に関する貴重なインサイトの提供に活用されています。一方で、新たなデータソースから得られるビッグデータセットには、とても大きな価値があります。それは従来のパネルではカバーしきれない、飛躍的に大きい視聴者サイズを提供しているからです。しかし、これらのビッグデータセットにはオーディエンスを特定できる情報が含まれていないので、包括的かつ代表性のある測定を行うためには、ビッグデータとパネルデータの併用が必要となります。 重要なことは、セットトップボックスやスマートテレビのデータは、測定用に設計されていないということです。例えば、ケーブルテレビや衛星放送のセットトップボックスから得られるRPD(Return Path Data)では、テレビの電源が入っていることやチャンネルが変更されたことは分かりますが、その部屋に誰がいるのか、誰が画面に映っているものを操作しているのかは分かりません。スマートテレビが提供するコンテンツ自動認識(ACR)データについても同様です。例えば、ニールセンがRPDを分析したところ、誰も見ていないのにテレビがついている場合を補正しないと、視聴時間が145%〜260%(プロバイダーによって異なる)も過大にカウントされてしまうことがわかりました。 デバイスやプラットフォームの使用率が高まるにつれ、ビッグデータには大きな利点があり、今後のオーディエンス測定において重要な役割を果たすことができます。しかし、実際の視聴者を総合的かつ正確に把握するためには、代表性のある「人」レベルのデータを確保する必要があります。例えば、ニールセンの最近の分析によると、あるゴールデンタイムの番組のRPD測定では、米国の総インプレッション数が69%も過大評価されていました。同じ分析で、ACRのデータはインプレッションを12%過小評価していたことがわかりました。 ニールセンが保有する米国の総人口を代表するテレビ測定パネルは、今や総テレビ利用の 4分の1 以上を占め、拡大し続けるストリーミング配信を測定する上でも極めて重要となります。ストリーミング配信は消費者に膨大な量や種類のコンテンツを提供していますが、ビッグデータのみでは、オーディエンスやエンゲージメントを完全に把握することはできません。またビッグデータはRokuやAmazon Fire StickなどのOTT ストリーミングデバイスでの視聴を網羅しておらず、多くのストリーミングアプリではアプリの利用中、ACRデータ送信はブロックされています。新たなプラットフォームやチャネルが次々と市場に参入していることを踏まえると、これからは主要なデバイスメーカーとの提携とともにパネルデータが極めて重要となります。 実在のオーディエンスのインサイトを発掘するには、実際の「人」から得られるデータが必要です。実際の「人」から得られるデータをその他のデータソースと組み合わせることにより、サンプル数を飛躍的に増やすことができます。ニールセンのパネルは、データ品質の問題を特定して修正する能力を備えているため、視聴者測定に使用するビッグデータの安定性、信頼性、一貫性を補完することができます。ビッグデータが「人」レベルの測定で調整されることで、セットトップボックスのRPDとスマートテレビのACRデータの可能性を最大限に発揮することができるのです。

  • Cookieless時代のマーケターに求められるスキルとは

    今日のマーケター、特にデジタルメディアを取り扱っているマーケターにとっては、コロナ禍における消費者のメディア消費状況の変化を捉えることも重要ではありますが、一方で、変化し続けるプライバシー問題に関わる規制の強化に対応することも重要な課題となっています。海外において個人情報保護規制が強化され、また日本国内においても個人情報保護法の改正が来年に控えていますが、モバイルのOSやブラウザにおけるデジタル識別子の規制の強化はすでに始まっており、マーケターとしては今現在対応しなければいけない喫緊の課題と言えます。 このように環境が変化してきたことで、デジタルに関わるマーケターにとっては、新しい広告の効果測定ツールや新しい広告の配信方法を検討する必要性がでてきており、加えてこれまでどおりはユーザーの個人情報に関連したデータを収集できないケースもでてきます。そのため、タグにより収集できるログデータや定量的なアンケート調査結果などの様々なデータを組み合わせて、今までとは違ったデータセットや方法をもとに意思決定を行っていく必要があるため、新しいスキルを身に着けていくことも求められています。そこで、これからのデジタルマーケティングに関わるマーケターに求められるスキルとその背景について考えたいと思います。 デジタル識別子に対する規制による影響は既に発生している まず、改めて現状マーケターが置かれている環境について整理すると、個人情報保護のための法整備は欧州のGDPR、アメリカ合衆国カリフォルニア州におけるCCPAがすでに施行されています。そうした流れを受けて、ブラウザ側でのサードパーティークッキー利用に対する規制や端末側での広告識別子の取り扱いに対する規制が、既にプラットフォーマーにより開始されています。こうした規制により、一部のユーザーに対しては識別子が取得できなくなった結果として、これまでできていた以下のようなことができなくなっています。 ・同じ識別子のユーザーが過去にどのようなサイトを閲覧していたのか特定 ・同一人物であるという判定 このため、自社製品のページへアクセスしてくれたけど購入に至らなかった人に対して、リターゲティングして購入サイトへ誘導することや、特定のサイトを閲覧していて自社商品の購入の可能性のある人に対してターゲティングして広告を配信することができない消費者が増えてきています。また、それ以外にも、デジタル識別子で同一人物であるという判定ができないので、フリークエンシーキャップをかけていたとしても安心はできません。たとえば、デジタル識別子が取得できている場合は同じ人に対して適切な接触回数で制御ができる一方で、ブラウザの制御でサードパーティークッキーが常にリフレッシュされる、または、OSの規制で広告識別子の判定ができない場合は、一定期間が経つとまだ広告が配信されていない人として認識されるケースがでてきます。そのため、既に広告が一定回数配信されている人にも再度広告が配信されてしまい、過剰に広告が配信されてしまう可能性があります。こういった問題は、貴重な広告費が無駄になるという効率化の問題にも関わりますが、既存顧客が不快な思いをするなどブランドイメージの毀損にもつながります。また、こうした配信面の問題に加えて、効果測定の面でも、デジタル識別子に過度に依存していると同一人物がクリックをしてくれたのか、クリエイティブに共感していたのかを判定できない人がでてくるために、測定結果の精度が低下してしまうケースもでてきています。   今後は新しい技術に対する理解に加えて、マーケティングリサーチのスキルが求められる このような環境下でデジタル広告業界に関わるマーケターとしては、「新しい技術などを情報収集」し、「様々なデータを組み合わせて解釈できる」スキルが必要になってくると考えられます。 まず、今までもデジタル業界では、アドネットワークからDSP、DMP、コンテキストターゲティングと新しい技術や方法が常に登場してきました。マーケターとしては、ユーザーの様々なデータを収集する技術や集まったデータを処理するツール、より膨大なデータを活用した配信技術など、新しいテクノロジーを理解して使いこなしていくスキルが求められてきました。そのため、今起きているデジタル識別子に対する規制についても、こうした問題を解決する新しい手法についての知識を集め、最適なツールや手法を選定していく上では、今まで培ってきている知識を応用することで対応できる部分もあります。 しかし、その一方で、先程挙げたような、効果測定が受ける影響においては、単純に新しいツールや計測ベンダーを選定するだけでは解決できない問題もあります。その最も大きな原因は、これまでは様々なデータが収集できる環境にあったのに対して、今後は、部分的なデータや偏ったデータしか収集できなくなることにあります。つまり、デジタルメディア・広告のエコシステムそのものが変わってしまったのです。これまでのように、タグなどで全件収集可能なセンサスデータを含む様々なデータが収集できる環境であれば、PDCAを回していくにあたって、例えばクリック率の高いクリエイティブに配信を寄せるなど、細かくデータを読み込むスキルや、マーケティングリサーチに対する深い知識がなくても、設定されたKPIを改善していくことができている部分もありました。しかし、今後はそうしたツールに依存した改善だけではなく、部分的なデータではわからない顧客の行動を理解するためにアンケート調査を実施することや、偏ったデータを補正するために教師データとなるような公平で中立的な第三者データを活用することも求められてくると考えられます。そのため、今まで以上にマーケティングリサーチに関わるスキルを身に着けていくことが重要になってきます。 デジタル広告業界に関わるマーケターにとっては、今までと比較すると大きな課題が顕在化している状況ですが、今までもこれからも、消費者にとって望ましいコミュニケーションを行って売上につなげていくことが、マーケターにとっての課題です。しかし、これまでは様々なデータが集まるがためにKPI指標などのデータに気を取られるばかりで、消費者が広告に接触したときにどのような顔をしているのかを想像することができていませんでした。今後も変化していくと考えられるデジタルエコシステムに柔軟に対応していくためにも、デジタルデバイスの向こう側にいる消費者のことを理解し、寄り添っていくことが求められてきます。そのためにも、様々なデータを組み合わせて消費者の行動や反応などの全体像を読み解き、消費者の共感を得られるコミュニケーションを設計できるマーケターが、これからのデジタル業界で成功していくことができるでしょう。

  • Audience you can put your trust in

    Nielsen Video Series – Episode 1: Digital Audience Measurement From 10’000 FT During a digitally disruptive time, we asked Monique Perry, Managing Director, Pacific some of the burning questions the market has been asking about digital audience measurement and how the industry changes are impacting it, such as: What is digital audience measurement? What value…

  • Embracing Democratized Identity Systems in a Cookieless World

    Today’s world celebrates what makes us all different, and marketers need to carry that forward into the media ecosystem, but getting to know your consumers can seem difficult amid emerging privacy regulations. In the traditional advertising ecosystem, brands and content owners have been able to use external data sources like third-party cookies and free device…