I drastici cambiamenti avvenuti negli ultimi dieci anni nei comportamenti di visione della TV, guidati principalmente dall'adozione diffusa della TV connessa (CTV)¹ e dalla crescente disponibilità di Internet ad alta velocità, hanno introdotto una serie di nuovi set di dati che si stanno facendo strada nelle soluzioni di misurazione. Generalmente definiti "big data", questi dati offrono l'opportunità di migliorare la misurazione dell'audience per aiutare sia gli acquirenti che i venditori a comprendere meglio il rendimento della programmazione televisiva e degli annunci. 

La scala dei big data

Ad alto livello, le fonti principali di big data utilizzate per la misurazione dell'audience della televisione lineare sono due:

• Dati sul percorso di ritorno (RPD) dai set-top box (STB) via cavo e satellite
• Dati di riconoscimento automatico dei contenuti (ACR) dalle smart TV

Con il 70,6% delle case televisive statunitensi che possiedono una smart TV, rispetto al 62,3% di due anni fa, uno dei maggiori vantaggi dei big data è la scala. La scala è importante nel panorama televisivo frammentato di oggi. Il nostro set di big data comprende attualmente 45 milioni di famiglie negli Stati Uniti e 75 milioni di dispositivi di Comcast, Dish, DirecTV, Roku e Vizio, una cifra che rivaleggia con quella di qualsiasi altro fornitore di misurazioni.

Tuttavia, questi set di dati non sono uniformi o omogenei e non sono stati concepiti per la misurazione dell'audience. Ma questo non significa che non possano essere utilizzati a questo scopo. Anzi, possono essere molto utili, ma non da soli. Per dare un senso ai big data è necessario un set di verità che corregga le lacune, le fluttuazioni e altre complessità del set di big data.

Garantire la stabilità delle misure e la rappresentazione

L'abbinamento dei big data con un panel rappresentativo è fondamentale per tenere conto in modo stabile delle visualizzazioni su tutti i dispositivi e le audience. Nielsen dispone di un panel rappresentativo di 101.000 individui appartenenti a circa 42.000 famiglie che ci permette di sfruttare la potenza dei big data correggendone al contempo le lacune. 

E il settore è d'accordo. I principi "North Star" della World Federation of Advertisers (WFA) per la misurazione crossmediale richiedono una combinazione di panel di qualità e big data. Nell'agosto del 2022, sia il Video Advertising Bureau (VAB) che l'Association of Advertisers (ANA) hanno annunciato l'intenzione di creare i propri panel, così come ha fatto Google per la misurazione delle conversioni online. In altre parole, il settore chiede a gran voce approcci che garantiscano la rappresentatività e sfruttino la potenza dei big data. Riteniamo che Nielsen sia in una posizione unica per fornire queste soluzioni.

Abbiamo investito un decennio di ricerca per integrare le serie di big data nelle nostre metodologie in modi innovativi che garantiscano anche la continuità con la nostra misurazione valutaria. Abbiamo integrato i big data nella misurazione delle TV locali statunitensi nel 2019 e nella misurazione delle TV nazionali nel 2022. Se utilizzati di concerto con pannelli rappresentativi a livello di persone, questi set di big data possono far progredire in modo significativo la scienza della misurazione dell'audience.

1. La misurazione riguarda le persone. I big data non forniscono informazioni sulle persone che guardano. Abbinando i big data ai panel, siamo in grado di capire chi guarda e la composizione del nucleo familiare.
2. La misurazione deve essere rappresentativa. I big data forniscono un quadro incompleto della visione televisiva. Ad esempio, i dati RPD/STB e ACR mancano della copertura dello streaming e della visione via etere (OTA). A novembre 2023, lo streaming rappresentava il 36,1% della visione televisiva negli Stati Uniti. Inoltre, il 18,1% delle famiglie televisive statunitensi ha almeno un televisore che accede ai contenuti utilizzando un'antenna digitale anziché un STB o una connessione ^Internet2. Le fonti di visualizzazione dei big data possono anche non includere tutti i dispositivi presenti in casa. Questo è un problema soprattutto per i dati ACR, dove il numero di dispositivi che trasmettono dati è di circa 1,1 per abitazione. La casa media degli Stati Uniti ha circa 2,5 apparecchi televisivi. I panel sono fondamentali per coprire queste lacune, e qualsiasi soluzione di misurazione che si basi esclusivamente sui big data non riuscirebbe a raggiungere questo pubblico.
3. La misurazione va oltre le semplici fonti di dati. I dati ACR, ad esempio, identificano semplicemente le immagini su uno schermo. Se lo stesso contenuto va in onda su più canali contemporaneamente, i dati ACR non hanno modo di attribuire con precisione la visione a un canale rispetto all'altro. Allo stesso modo, i dati di RPD e STB spesso non sono in grado di verificare se un televisore è acceso. I diversi fornitori di RPD/STB e i produttori di apparecchiature originali (OEM) hanno anche modi diversi di raccogliere ed elaborare i dati. Ciò rende l'ingestione, l'armonizzazione, l'alloggiamento e la calibrazione critici ed estremamente complessi. 

Le carenze di misurazione dei dati RPD/STB e ACR evidenziano perché è fondamentale che questi dati siano calibrati con panel basati su persone che rappresentino accuratamente la diversità di una popolazione. 

Navigare nell'evoluzione della misurazione

Combinando la scala dei big data con le informazioni a livello di persona ottenute da nuovi panel meter innovativi, siamo in grado di fornire una maggiore granularità fino al singolo spot. In questo modo gli inserzionisti possono capire chi e quante persone hanno visto il loro annuncio. Siamo anche in grado di fornire un targeting più avanzato per sfruttare le capacità di indirizzamento lineare e i segmenti di pubblico avanzati. 

Non si possono sminuire i vantaggi che Big Data+Panel apporteranno, ma i cambiamenti in atto nel settore dei media sono troppo significativi per apportare in un attimo modifiche metodologiche di ampia portata ai dati utilizzati come valuta. Una transizione stabile in tempi di cambiamento sarà sempre meglio di un cambio di rotta molto rapido. I tempi di transizione amplificano anche la necessità di trasparenza, soprattutto quando i dati di misurazione sono alla base di un settore globale che, secondo le stime della società di ricerche pubblicitarie WARC, l'anno prossimo supererà i mille miliardi di dollari. 

Riconoscendo che il settore ha bisogno di tempo per adattarsi alle innovazioni nel campo della misurazione, abbiamo reso disponibile il nostro flusso nazionale di dati Big Data+Panel per le transazioni in parallelo con la nostra valuta dei pannelli televisivi per la stagione televisiva '23-'24. Per la stagione '24-'25, abbiamo migliorato il nostro flusso di Big Data+Panel per includere i dati di Comcast (oltre a DISH, DirecTV, Roku e Vizio) e ci impegniamo ad aiutare il settore a superare questa transizione. Consapevoli del fatto che le diverse organizzazioni si evolvono e si adattano a ritmi diversi, durante la prossima stagione forniremo anche i nostri dati TV Panel verificati e accreditati (minuto medio), nonché Big Data+Panel (al minuto medio e al minuto di pubblicità individuale).  

L'evoluzione della misurazione televisiva avverrà solo con l'allineamento del settore. Sebbene molte agenzie e inserzionisti siano interessati a passare alla misurazione degli spot esatti, l'opinione generale del settore è che non sia ancora pronto a mandare in pensione gli ascolti C3/C7. Dobbiamo trovare un equilibrio tra le esigenze altrettanto valide di innovazione e continuità. Con tre serie di dati disponibili, gli acquirenti e i venditori saranno in grado di evolvere i sistemi per rendere veramente operative la pianificazione, la vendita e l'acquisto della TV lineare nazionale a un livello commerciale esatto. 

Fonti:

¹ Per CTV si intende qualsiasi televisore collegato a Internet. L'uso più comune della connessione a Internet è lo streaming di contenuti video
2 Nielsen National TV Panel, novembre 2023