今日のメディア環境においては、かつてないほど、豊富な選択肢が用意されており、消費者は最も魅力を感じるプラットフォームやメディアチャネルを積極的に利用しています。

ここで重要なのは、選択肢の拡大という流れの中心にあるのは「人」ということです、それゆえ、進化を遂げているプラットフォームやチャネルがもたらした、数多くの新たなデータソースを反映する包括的なオーディエンス測定がますます必要とされています、これらの新たなデータソースだけでは、母集団の人口を正確に代表していないため、オーディエンスの正確な測定を行うことができません。

実際のオーディエンスを測定するためには、実際の「人」が必要です。

長年、米国においてニールセンの計測パネルテレビ視聴率測定のゴールドスタンダードとなり、現在でもセットボックスやスマートテレビから取得するビッグデータのみでは発掘できない、テレビ視聴者に関する貴重なインサイトの提供に活用されています、一方で、新たなデータソースから得られるビッグデータにはとても大きな価値があります、それは従来のパネルではカバーできない、飛躍的に大きい視聴者サイズを提供しています、しかし、これらのビッグデータにはオーディンスが特定できる情報が含まれていない、包括的かつ代表性のある測定を行うため、ビッグパネルデータの併用が必要となります。

重要なことは、セットトップボックスやスマートテレビのデータ、測定用に設計されていることがいないということです。データ）、テレビの電源が入っていることやチャンネルが変更されたことは分かりますが、その部屋に誰がいるのか、誰が画面に映っているものを操作しているのかは分かりませんが、スマートテレビが提供するコンテンツ自動認識（ACR）データについても同様です。

デバイスや使用率が高まるにつれ、ビッグデータには大きな利点があり、今後のオーディエンス測定において重要な役割を果たすことができます。しかし、実際の視聴者が総合的に正確に把握するためには、代表性のある「人」レベルのデータを確保する必要があります。例えば、ニールセンの最近の分析には、あるゴールデンタイムの番組のRPD測定では、米国の総インプレッション数が69％も過大評価されています。

ニールセンが保有する米国の総人口を代表するテレビ測定パネル、今や総テレビ利用の分の1以上を占め、拡大し続けるストリーミング配信を測定する上でも極めて重要になります。ストリーミング配信は消費者に膨大な量や種類のコンテンツを提供しますが、ビッグデータのみでは、オーディエンスやエンゲージを完全に把握することはできません。Fire StickなどのOTT ストリーミングデバイスでの視聴を網羅し、多くのストリーミングアプリではアプリの利用中、ACRデータ送信はブロックされています。

実在のオーディエンスのインサイトを発掘し、実際の「人」が得られるデータが必要です。