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I big data eliminano virtualmente gli ascolti zero nelle misurazioni televisive nazionali

4 minuti di lettura | Pete Doe, Chief Data and Research Officer | Agosto 2023

Negli Stati Uniti e in tutto il mondo, la frammentazione del pubblico ha messo a dura prova la capacitร  dei tradizionali panel di misurazione dell'audience di fornire informazioni affidabili sugli ascolti. Queste informazioni rimangono essenziali per gli acquirenti e i venditori di pubblicitร  per pianificare ed eseguire gli accordi e per i produttori di contenuti per capire le prestazioni dei programmi.ย 

Sebbene le reti e i programmi con un rating piรน alto siano meno colpiti da questo problema di misurazione, oggi molti spettatori sono di nicchia, il che porta ad ascolti piรน bassi e a misurazioni meno affidabili. In alcuni casi, questo puรฒ portare a riportare gli ascolti come zero, quando nonostante gli spettatori di un programma siano presenti nella popolazione, nessuno di loro era presente nel pannello di misurazione. Per risolvere questo problema, Nielsen sta rilasciando i dati di misurazione "panel piรน big data". Ciรฒ comporta la combinazione dei dati del panel con i big data - i dati sul percorso di ritorno (RPD) degli MVPD e i dati di riconoscimento automatico dei contenuti (ACR) delle smart TV - migliorando significativamente la misurazione dell'audience rendendola piรน precisa e risolvendo efficacemente il problema degli "ascolti zero".

Sappiamo che i dati provenienti dai decoder via cavo e dalle smart TV non sono di per sรฉ misurabili. Presentano lacune, non misurano tutto ciรฒ che รจ sullo schermo e non dicono chi sta guardando. Tuttavia, se abbinati ai dati accreditati dei panel a livello di persona, i set di dati combinati fanno progredire in modo significativo la scienza della misurazione dell'audience. Tra i vantaggi, la combinazione di questi set di dati consente di raccogliere un numero di visualizzazioni di gran lunga superiore a quello ottenibile con i soli dati dei panel.

Comprendere le valutazioni zero

Nel primo trimestre di quest'anno, ad esempio, il panel Nielsen ha riportato ascolti pari a zero per 8.454 trasmissioni televisive in onda, via cavo e in syndication, su un totale di 362.168 trasmissioni totali (2%), per le trasmissioni in diretta e i tre giorni successivi di visione in differita. Un punteggio pari a zero significa che nessuna casa del panel si รจ sintonizzata, il che, nella maggior parte dei casi, riflette la limitazione della misurazione piuttosto che ciรฒ che รจ effettivamente accaduto nella popolazione. In altre parole, c'รจ stato un basso livello di ascolto nella popolazione, ma gli spettatori non sono stati trovati nel panel.

L'inclusione dei big data nei dati del panel nazionale di Nielsen risolve in modo significativo questo problema, consentendo ad acquirenti e venditori di avere una visibilitร  piรน chiara sul comportamento di visione del pubblico. Nielsen combina i dati televisivi di circa 30 milioni di case con il suo panel di 40.000 case/100.000 persone, aumentando notevolmente la precisione della misurazione. La maggiore dimensione del campione riduce gli errori statistici di campionamento associati alla misurazione dei panel, compresa la presenza di ascolti nulli.

I big data facilitano una maggiore precisione di visualizzazione

Prima di rendere disponibili i big data per la misurazione questo settembre, Nielsen ha trascorso oltre un anno ad analizzare i set di dati combinati per capire l'impatto sugli errori di campionamento. Dall'analisi รจ emerso che l'inclusione dei big data ha ridotto significativamente gli ascolti nulli in tutti i gruppi di telespettatori. Quando le 8.454 trasmissioni televisive del primo trimestre che hanno generato zero ascolti domestici sono state misurate con i dati del panel e i big data, la presenza di zero ascolti รจ diminuita del 99,9%. In tutte le principali fasce demografiche di pubblico, i cali sono stati compresi tra il 96,8% e il 99,9%. Le riduzioni sono state piรน evidenti tra il pubblico piรน giovane, che tende a essere uno spettatore piรน leggero della programmazione televisiva tradizionale e che quindi ha maggiori probabilitร  di causare ascolti zero nella misurazione dei panel.

L'aumento delle dimensioni del campione consente inoltre di raccogliere dati di ascolto piรน precisi per un pubblico specifico. Nel primo trimestre, ad esempio, ci sono state 3.471 trasmissioni di programmi ispanici che hanno generato zero ascolti (live+3 giorni) sulle reti ispaniche quando sono state misurate con i dati del panel. Quando sono stati misurati con i dati dei panel e i big data, gli ascolti zero sono stati completamente eliminati.

รˆ chiaro che l'aggiunta di milioni di case alla misurazione รจ positiva. Tuttavia, se da un lato i big data forniscono un campione significativamente piรน ampio, dall'altro mancano di dettagli specifici su chi guarda, e in genere non rappresentano le popolazioni diverse e alcuni gruppi di etร . I big data, inoltre, non sono in grado di misurare la visione da antenne via etere, da case con solo banda larga e da quelle che si svolgono fuori casa. รˆ qui che entrano in gioco i dati dei panel verificati e accreditati. Combinando la scala dei big data e le intuizioni granulari del nostro panel basato sulle persone, Nielsen sta aiutando il settore a realizzare il pieno potenziale dei dati RPD e ACR.

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