近年、テレビは劇的に変化している。新しいデバイス、配信事業者、ストリーミング・プラットフォーム、サブスクリプション・モデル、フォーマットが業界を変革し、視聴者に力を与えている。しかし、変わらないことがひとつある：それは、人々は一緒にテレビを見るのが大好きだということだ。
もちろん、番組の内容、時間帯、スクリーンの大きさ、部屋の大きさ、家族の人数、たまたまその場に居合わせた人の有無など、その時々によって異なる。しかし、今日、スーパーボウルや バチェロレッテを 見るために人々が集まるのは、半世紀前にM★A★S★Hやアポロ11号の月面着陸を見るために集まったのと同じ理由、つまり、体験を共有する相手がいるからである。
メディア業界の専門用語では、これを「共同視聴」と呼ぶ。測定会社にとって、なぜそれが非常に重要なのかを検証してみよう。
一緒にテレビを見る頻度は？
ニールセンでは長い間、共同視聴を研究してきた。ニールセンの歴史的な測定ソリューションは、主要な放送ネットワークがほんの一握りだった時代から、常に人をベースにしてきました。そのため、共同視聴を測定するための信頼できる情報源を常に持っていたのです。今日、アメリカ中の家庭で、リニアTVとコネクテッドTV（CTV）の47%1が一度に複数の人によって視聴されています。
現在では、リニアTVとCTVの共同視聴率にほぼ差はないが、以前はそうではなかった。2017年当時、我々はRokuと共同で調査を実施し、リニアTV（48％）とOTT（34％）の間の共同視聴に大きな隔たりがあることを発見した。それ以来、スマートTVはより普及し、大型スクリーンはより手頃になった。そして、消費者はますます、リニアとストリーミング、テレビとデジタルの区別をしなくなった。すべてテレビなのだ。
しかし、だからといって、ばらつきがないわけではなく、同じ共視聴率が全体に適用できるわけでもない。ゴールデンタイムと週末、スポーツ番組と子供番組、男性、若年層、子供の多い家では共視聴が多い。また、テレビが家のどこに設置されているかも重要である。すべてのケースは異なり、共同視聴を適切に考慮する唯一の方法は、直接測定するか、広告インプレッションごとに個別にモデル化することです。
人々が一緒にテレビを見ているかどうか、なぜ気にするのか？
ほとんどのブランドは、一般家庭ではなく人々にリーチしたいのであり、顔の見えないデバイスにリーチしたいわけではない。卸売りの広告インプレッションは素晴らしいが、それだけでは十分ではない。メディアを購入するとき、広告主とその代理店は、特定のデモグラフィック・ターゲット（フィラデルフィアの18-34歳の女性や、アリゾナの55歳以上など）や高度なオーディエンス（オーガニックを購入するEVドライバーなど）にリーチするために、トップ・ドルを費やす。広告が適切な人々に届いているという保証が必要であり、コ・ビューイングの測定はその問題の核心に迫るものである。
メディア企業は、視聴者を理解し、番組を最適化し、広告在庫に適切な価格をつけるために、誰が自社のコンテンツを見ているかを知る必要がある。例えば、ある新番組が若年層に特に好評であれば、新シーズンを発注し、類似番組を企画し、ニッチなファンを開拓して、それを収益化して加入者を増やしたり、そのような視聴者にリーチしようと躍起になっている広告主を引き付けたりすることができる。
今日の高度に細分化された、非常に競争の激しいテレビ業界では、メディア企業はもはや「トン数」を売っているわけではなく、広告主は無差別に「目玉」を買っているわけでもない。広告主は無差別に「眼球」を買っているわけではない。視聴者の重複排除（デバイス内およびデバイス間）、オンターゲット広告配信の計算、リーチとフリークエンシー（頻度）の最適化、主要キャンペーンのパフォーマンス指標（ターゲット・デモの効率率など）の改善を支援できる測定ソリューションが必要なのだ。個人レベルの測定なしには、これらの目標を達成することはできません。
ニールセンではどのように共同視聴を測定しているのか？
共同視聴を測定する最も直接的な方法は、個人レベルでテレビ視聴率をモニターすることである。当社の全国テレビ・パネルやトップ・ローカル・テレビ・マーケットがそうである。これらの市場では、パネリストが視聴者に「チェックイン」しています。しかし、当社の視聴者ソリューションにさらなる深みと安定性を加え、小規模なテレビ市場の小規模な視聴者により多くの可視性を提供するために、ACR（スマートテレビ用）リターンパス・データ（ケーブルおよび衛星プロバイダー用）、またはデバイスおよびコンテキスト識別子（広告インプレッション用）に基づくビッグデータへの依存を強めています。そして、これらのテクノロジーは、世帯レベルでの視聴情報しか取得していない。
ニールセンが視聴者を特定できるのは、10年前に開発され、その後も改良が続けられている「Viewer Assignment」と呼ばれるプロセスのおかげである。これは、高度な統計技術を用いて、ビッグデータソース（Roku、Vizio、Hulu、Netflix、YouTubeなど）からの顔の見えない視聴データを、可能性のある視聴イベントや広告インプレッションごとに、当社の個人レベルのパネルデータと照合するものです。マッチングは、視聴行動の類似性（番組レベルまで）だけでなく、地理、世帯構成、デバイスの種類と家の中の位置、時間帯、曜日、その他の重要な予測因子に基づいて行われる。モデルの学習は止まることがなく、私たちは常にそのパフォーマンスを検証し、可能な限り現実に近いものにしています。
しかし、視聴者割り当てのようなプロセスは、視聴者データが欠落しているすべてのケースを補うものではないことを認識することが重要である。視聴データで見たものと信頼できるものが一致しなかったり、世帯構成が容易に入手できなかったりすることもある。全CTVデータの約9%については、年齢や性別のような単純な視聴者属性さえ割り当てることが困難なままである。このような場合、ニールセンは堅牢な予測モデルを用いて視聴者の割り当てを行います。
次はどうする？
最近の方法論の飛躍的進歩により、より多くの広告出稿に視聴者の特性を割り当てることができるようになり、その過程でリーチを測定する能力が大幅に向上しました。私たちのモデルは、ニールセンの膨大なデータとシグナルから常に学習しており、視聴者の予測をより包括的なものにし続けています。
共同視聴は常にテレビ体験の不可欠な一部であり、すぐに変わることはありません。あなたの測定戦略にも不可欠な要素であることを確認してください。
ニールセンの「Need to Know」は、視聴者測定の基本を見直し、メディア業界で最もホットなトピックを解明します。すべての記事を読む こちら.
備考
1ニールセンパネルデータ
