本コンテンツへスキップ
インサイト>メディア

テレビ必見。秋のシーズン開幕を前にしたツイッターの動きは、成功の鍵を握っている。

4分で読めるシリーズ|2015年1月号

メディア企業にとって、秋のテレビシーズンは、まさに「勝負の時」です。ネットワークと代理店は、視聴者が新番組に熱狂するかどうかを心配しながら、白熱した状態になる。一方、広告代理店は、すでに広告に賭けており、ゲームの展開に応じてどのような調整が必要かを注意深く見守っています。一方、視聴者はすべてのカードを握っており、新番組を熱心に試聴し、多くの支持と批評を寄せている。

では、秋のテレビ番組に関するこのような騒動で、新番組に関するツイッターの活動はどのような役割を果たすのでしょうか。

私たちは、2014年秋のプレミアシーズンに向けて、この問題に取り組みました。新番組のプレミアに先立ち24時間365日追跡されているTwitter TVアクティビティが、これらの番組のプレミアエピソードを視聴する視聴者の規模を予測するためにどのように利用され得たかを評価しました。そして、データを見ると、Twitterのテレビ活動は、初回放送の視聴者数を予測するために他の要因とともに使用できる追加的な信号であることが証明されたのです。Twitter TVのアクティビティが他のデータソースとともにテレビの視聴者を決定するのに利用できれば、代理店は初回放送の前に買い付けを微調整することができますから、これは注目すべきことです。ネットワークは、潜在的な勝者と課題を早期に特定し、広告売上を最大化し、マーケティング活動を軌道修正することができます。また、ソーシャルメディアによって人々が新しい番組を知るようになれば、ネットワークはTwitterのテレビ活動を活用して、意図する視聴者によりよくリーチできるようになります。

8月下旬から11月上旬にかけて、英語とスペイン語の番組を含む42の放送局およびケーブルテレビのシリーズ初回放送を分析しました。まず、18-34歳の視聴者が特定の番組のテレビプロモーションを何回見たかと、その番組のプレミアエピソードの視聴者数の間に相関関係があるかどうかを調べました。当然ながら、宣伝効果の高い番組には多くの視聴者が集まることが予想され、その通りになりました。つまり、Twitter TVのデータを分析に含めなくても、より大きく宣伝された番組ほど、初回放送の視聴者数が多いことが確認されたのです。本当に役に立つためには、Twitter TVのアクティビティは、プロモーションだけですでに分かっていることに加えて、さらなるストーリーを語る必要があります。

では、ネットワークやエージェンシーがプレミア前のTwitter TVアクティビティを理解することは、プロモーションへの露出だけよりも正確に視聴者の成果を測定するのに役立つのでしょうか?言い換えれば、Twitter TVの活動は、視聴者数を予測する上でどのような付加価値をもたらすのでしょうか?

これらの疑問に答えるため、3つの変数を用いて、18-34歳の視聴者のライブ+7日(L+7)の予想視聴者数を求めるモデルを作成しました。

  • プロモーション活動。コマーシャル(C3)インプレッション
  • Twitterのテレビ活動。番組関連ツイート(24時間365日トラッキング)
  • ネットワークの種類放送局 vs. ケーブルテレビ

プロモーションとTwitter TVの活動の期間は、各番組の初回放送日の2週間前までの4週間で、プロモーションと視聴者数の相関関係を分析する際に使用した期間と同じものでした。この期間を使用したのは、番組間の比較可能性を確保し、代理店やネットワークが同様のアプローチで初回放送までの数週間から数日間、行動を起こせる可能性があることを示すためです。 

私たちは、同様のモデルが初回放送の成功を示すのにどれほど有用であったかを理解するために、私たちのモデルの結果を実際の初回放送の視聴者サイズと比較しました。例えば、以下のチャートは、モデルによって示された18-34歳の視聴者数は150万人であり、実際の視聴者数とほぼ同じであることを示しています。モデルが示した視聴者数は必ずしも番組初放送時の実際の視聴者数を反映しているわけではありませんが、予想と初放送時の実際の視聴者数が方向性を持って一致していることがわかります。例えば、このモデルでは、番組A、B、C、D、Eがトップ10に入ることを、実際のプレミア視聴者数に基づいて正しく予想しました。 

このモデルはわずか42のデータポイントに基づくものですが、モデル全体と3つの変数すべてが統計的に有意であることがわかります。このモデルは、プロモーションデータのみを使用した場合の48%に比べ、初回視聴者数の分散の65%を説明しています。つまり、これら3つの変数を合わせて、プレミア視聴者数の差のほぼ2/3を説明することができるのです。最も重要なことは、代理店やネットワークがこのモデルを使用することで、プロモーションデータのみに頼るよりも、より正確にトップ10とボトム10の番組初回を特定することができたということです。

はっきり言って、この調査結果は必ずしもTwitter TVの活動がより大きな視聴者数を引き起こすことを意味するものではありません。しかし、たとえ因果関係がないとしても、私たちの現在および最近の研究努力は、Twitter TVのアクティビティとリーチデータが、ネットワークと代理店がデータに基づいた優れた広告および番組マーケティングの決定を下すのに役立つことをますます示しています。