アメリカでは "ビッグゲーム "とも呼ばれるスーパーボウルは、通常、最も視聴されるテレビ中継のひとつである。実際、2024年にカンザスシティ・チーフスとサンフランシスコ・49ersが対戦したスーパーボウルLVIIIは、単一のネットワークによるテレビ中継としては最大の視聴者数を記録した。視聴者が一緒に見ることが多いスポーツイベントでもある。しかし、視聴者が集まる番組はそれだけではない。私たちの調査によると、アメリカ人は平均して47％の時間、他の人（友人、家族、バーでの見知らぬ人）と一緒にテレビを見ており、残りの時間は一人で見ている。
コ・ビューイング（Co-viewing）とは、少なくとも1人の他人と一緒にテレビを見ることで、テレビ体験の不可欠な部分であり、理解するのは簡単な概念ですが、測定するのは簡単ではありません。そのため、メディアプランナーの中には、デバイスの指標を個々の視聴者数に変換するための近道として、いまだに平坦な共同視聴係数を使用している人もいます。共同視聴率とは？例を挙げましょう：午後2時にはテレビ画面1つあたり1.2人の視聴者を、午後8時には1.5人の視聴者を期待する必要があります。急速に変化し、非常に細分化された今日のテレビ市場では、もはやそれだけでは十分ではありません。
平板な共同視聴要素がいかに不十分かを説明するために、ここ数年のスポーツ番組中の共同視聴活動を見てみよう。
スポーツ番組の共同視聴は時代によって大きく異なる
図1は、2022年9月から2024年8月までの米国の全テレビ視聴者の共同視聴率（単独視聴ではなく共同視聴に費やされた総視聴時間の割合）を、すべてのスポーツ番組について、プラットフォーム（放送、ケーブル、ストリーミング）に関係なく示したものである。月ごとの変動はかなり大きく、2023年8月には37%まで落ち込み、2024年の1月と2月には50%近くに達した。
ピークはスーパーボウルやコパ・アメリカのような主役級のスポーツイベントに対応するが、アメリカ国外で開催される主役級のイベントは共同視聴率が比較的低かった。カタールで開催された2022年FIFAワールドカップや、オーストラリアとニュージーランドで開催された2023年女子ワールドカップのアメリカでの視聴率が悪かったわけではない。マーチマッドネスに関しては、記録的な2024年大会に関連して共同視聴が少し増えたとはいえ、平均よりも単独視聴が多かったようだ。
人口統計による主な共同視聴格差
共視聴率は人口統計グループによっても大きく異なる。同じ2年間で、図2はヒスパニック系視聴者と黒人視聴者の間でスポーツ番組の共同視聴率に20ポイントの開きがあること、若年層と高齢層の間で10ポイントから15ポイントの開きがあることを示している。
世帯の大きさも一因だが（ヒスパニック系の視聴者はより大きな世帯に住んでいる）、文化的な要因もある。例えば、若年層は友人たちとスポーツ中継を見に行くことを好むかもしれない。彼らは年配の視聴者（特にリニアテレビ）に比べ、テレビを見る量はかなり少ないが、その分、グループで見ているのである。
スポーツは他の番組ジャンルと比べてどうですか？
図3では、少し視野を広げて、スポーツ番組での共同視聴と、ドラマ、ニュース、バラエティなど他のトップ番組ジャンルでの共同視聴を比較している。
同じ2年間で、子供番組がスポーツ番組よりも一貫して多くの共同視聴を獲得していることがわかる。子供、特に幼い子供がテレビを見ているとき、親がそばにいることが多いことを考えれば驚くことではないが、時間の経過とともに安定性も増している。ゲーム番組も非常に好調で、ストリーミング配信が近年、このジャンルの魅力を従来の（読めば年配の）リニアTV視聴者以外にも広げた効果をよく示している。その他の上位ジャンルは、30％台前半の狭い視聴率帯にとどまっている。
広告主とメディア・オーナーへの主な影響
以上の洞察からどのような結論を導き出すべきか？
- まず第一に、一律の共同視聴率というものは存在しない。それはスポーツを見れば一目瞭然だが、他のジャンルでも微妙な違いがある（番組レベルで掘り下げていけばなおさらだ）。
- 広告主が特定のデモグラフィックグループやより高度なオーディエンスをターゲットにプランニング いるのであれば、コ・ビューイングの思い込みを窓から投げ捨て、そのターゲットグループの実際の行動に基づいたコ・ビューインサイトを手に入れるべきである。
- メディアのオーナーであれば、人々が一人で見ているのか、それとも他の人と一緒に見ているのかを理解することで、自社の番組を微調整し、視聴者の収益化方法を改善することができる。
あなたの世界でコ・ビューイングが実際にどのようなものかを探求する準備はできているだろうか？
最近のブログ記事で、ニールセンの共同視聴計算が、セットトップボックスやスマートテレビからのビッグデータのように、利用可能なデータがデバイスからのものしかない場合に、視聴率を個人に割り当てるための高度なアルゴリズムだけでなく、家の内外の堅牢な人ベースの測定ソリューションに依存していることをレビューした。
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