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機械学習による未来のテレビ視聴率予測

1分で読める|ニールセン、データサイエンス、スコット・セレデー、崔菁生|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ます。また、番組が放送されるかなり前に、広告費(広告料金)を設定するのにも役立っている。例えば米国では、テレビ局は毎年春に行われる「アップフロント」というイベントで、その年のプレミアム広告の在庫の大半を販売する。アップフロントは、各ネットワークにとって、新番組を紹介し、次のシーズンへの期待を高めるためのお披露目会ですが、その裏側では、広告主がテレビのコマーシャルタイムを予定よりかなり早く購入するための市場という側面が強いのです。

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投じている。信頼性の高い予測は、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 、業界関係者がより速く、より正確で、より主観的でない決定を下すのに役立ちます。また、信頼性の高い予測を自動化されたシステムで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、ニールセンが主要顧客と協力して視聴率予測の実務を革新・改善した最近のパイロット・プロジェクトについて説明する。コラボレーションを通じて、より正確(優れたパフォーマンス指標)、より効率的(優れたサイクルタイム)、より一貫性のある(ばらつきの減少)システムを開発し、彼らの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のです。

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