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ソーシャルテレビテレビの視聴者エンゲージメントの指標となるもの

4分で読めるシリーズ|2015年3月

ネットワーク、代理店、広告主は、Twitterで交わされる膨大な会話から、視聴者がテレビ番組とどのように関わっているかをより良く理解することができることはよく知られています。そして今、新しい調査によると、TwitterのTVアクティビティは、一般視聴者が視聴している番組にどれだけ関与しているかを教えてくれることがわかりました。実際、Twitterは一般視聴者のエンゲージメントを示す指標にもなっています。

どういうことでしょうか。つまり、生放送中にTwitterでの会話が増えるということは、一般視聴者の間で番組へのエンゲージメントが高いことを意味します。

この新しい知見は、ニールセンが独自の消費者神経科学技術とTwitterのテレビ活動の測定を活用して実施した研究の成果です。ニールセン・ソーシャルは、プライムタイムの放送・ケーブルテレビ番組で、Twitterのアクティビティと視聴率のレベルが異なる8番組のライブ放送の前後で、分刻みのTwitterアクティビティ(=ツイート)を分析しました。また、Nielsen Neuroは、これらの番組の新エピソードを視聴している約300人の視聴者の脳活動をモニターしました。Nielsen Neuroは、一般的に広告への関与について研究しており、感情、記憶、注意の標準的な測定方法を使用して、参加者のエピソードへの関与を追跡しました。その後、各番組のセグメントでTwitterのテレビ活動と脳の活動を分単位で並べて分析し、Twitter活動の増減が番組に対する視聴者の神経反応と相関しているかどうかを把握しました。

ニールセンは、Twitterのテレビ活動の変化が、神経学的な関与と強い相関関係(79.5%)を持つことを発見しました。具体的には、感情、記憶、注意の3つがTwitter TVのアクティビティに関連する特定のニューロメトリクスであることが確認されました。この知見は、3つの理由で注目されます。第一に、Twitter TVのアクティビティがこれら3つのニューロメトリクスの組み合わせと相関しているという事実は、番組コンテンツが複数の心理プロセスを通じて視聴者を惹きつけていることを示唆しています。2つ目は、ニールセン・ニューロの他の研究により、これらの同じ主要な神経指標の組み合わせが、広告テストにおける販売成果と相関していることが示されていることです。第三に、ニールセンのTVブランド効果の研究では、番組へのエンゲージメントが高いTV番組では、広告が記憶されやすいという結果も出ています。これらの結果から、ソーシャル性の高い番組での広告は、広告の記憶性と販売成果の両方を促進する機会となり得ることが示唆された。

この研究からは、大きく3つの示唆を得ることができる。

  • テレビ局は、番組の生放送中のTwitter TVアクティビティを、テレビ視聴者の番組への関与の度合い(全体および番組の展開に伴う分単位)を把握するための指標として見ることができます。
  • 代理店や広告主は、メディアプランニング と購入プロセスの一環としてTwitter TVの指標に注目し、熱心な視聴者がいる番組を特定し、ひいては広告の記憶力や販売成果を向上させる機会を得ることができるのです。
  • 脳の活動が社会的反応を予測するため、ネットワークやコンテンツ制作者は、既存のテスト手法とは別に、またはそれを補完する形で神経学的テストを利用し、番組を最適化することができます。

多くの業界研究では、ソーシャルテレビの活動と視聴者のチューンインの関係や、セカンドスクリーンのソーシャル行動と視聴者のエンゲージメントの関係を調査してきましたが、この研究は、ネットワーク、代理店、広告主がTwitter上のテレビ関連の会話を評価する別の方法を提案しています。このインサイト は、コンテンツに対する視聴者の反応をより総合的に理解し、ソーシャルテレビと消費者神経科学の両分野でさらなる実用的な洞察を得るために、テレビ業界全体に適用することができます。

メソドロジー

TwitterのアクティビティとTV視聴率のレベルが異なる8つのプライムタイムの放送・ケーブルTV番組について、分単位のTwitter TVとニューロのデータ分析が完了しました。ニールセン・ニューロは、サンフランシスコ・ベイエリア、シカゴ、アトランタから募集した約300人の研究参加者(21~54歳)の脳活動をモニターしました。各番組のニューロデータは、その番組を定期的に視聴していると回答した男女同数の参加者から収集されました。

神経学的関与は、感情、記憶、注意の指標の合計として測定されました。Twitter TVのアクティビティは、関連する米国内のツイートとして測定した。Twitter TVとニューロのデータは異なるスケールで変動するため、最終的な分析では、生の値ではなく、変化率(ニューロとTwitterそれぞれの値の1分ごとの差)を相関させました。Twitter TVとニューロのデータは、全番組で分単位で正規化してから各セグメントで平均化し、全49セグメントとした。