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機械学習を使用して将来のテレビ視聴率を予測する

1分で読む|ニールセン、データサイエンス、スコット・セレデイ、崔京成|2017年2月

テレビの視聴率は未来を予測するために使われる。視聴率は期待値を設定し、シーズンごとの番組編成の決定に影響を与え、番組が放送されるかなり前に広告費(広告料金)を設定するのに役立つ。例えば米国では、テレビネットワークは毎年春に開催される「アップフロント」で、その年のプレミアム広告在庫の大半を販売する。各ネットワークにとって、アップフロントは新番組を紹介し、次のシーズンへの興奮を高めるためのお披露目パーティーであるが、そのカーテンの裏側では、広告主がテレビのコマーシャル時間を予定よりかなり早く購入するためのマーケットプレイスでもある。

その結果、メディア各社は将来の視聴率を予測するために多大な労力を費やしてきた。信頼できる予測は、業界関係者がアップフロントだけでなく、シーズン中に発生する散乱プランニング 、より速く、より正確で、より主観的でない決定を下すのに役立つ。また、自動化されたシステムで信頼性の高い予測を行うことができれば、新興のプログラマティックTVプラットフォームで高度なターゲティングを可能にするために利用することができる。

本稿では、ニールセンが主要クライアントと協力して、視聴率予測業務の革新と改善に取り組んだ最近のパイロット・プロジェクトについて述べる。コラボレーションを通じて、より正確(より優れたパフォーマンス指標)、より効率的(より優れたサイクルタイム)、より一貫性のある(ばらつきの低減)システムを開発し、既存の実務を改善し、自動予測インフラの基礎を築くことを目指した。

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