데이브 오스본, 닐슨 온라인 제품 리더십 부문 수석 부사장

닐슨의 비디오센서스는 소비자가 온라인에서 비디오를 사용하는 방식에 대한 시의적절한 통계와 인사이트를 제공합니다. 여기에는 각 웹사이트의 시청자 규모와 인구통계학적 구성(연령, 성별, 인종 등)은 물론, 시청한 총 스트림 수와 평균 시청자의 시청 시간 등 중요한 측정값이 포함됩니다. 이 모든 정보는 콘텐츠 제공자와 웹사이트가 자산과 시청자를 보다 효과적으로 판매하는 데 도움이 되며, 온라인 동영상 캠페인을 어디에 게재할지 결정하려는 광고주에게 도구를 제공합니다. 이러한 정보를 수집하는 데는 각각 고유한 장점을 지닌 여러 가지 측정 기술이 사용됩니다.

닐슨이 샘플을 사용하여 조사를 수집하는 이유

• 시청자 인구 통계(동영상을 시청하는 사람의 연령, 성별, 인종 및 기타 특성)를 실제로 보고하는 유일한 방법은 컴퓨터가 아닌 사람이 실제로 시청하는 것을 측정하는 것입니다. 미국의 모든 컴퓨터에서 모든 사용자의 시청을 추적할 수는 없으므로 온라인 동영상을 시청하는 사람의 수를 파악하는 가장 좋은 방법은 전체 인터넷 인구의 대표적인 단면을 선택하여 시청을 모니터링하고 그 결과를 전체 인구에 투영하는 것입니다. 의사가 적혈구 및 백혈구 수를 측정하기 위해 소량의 혈액 샘플만 채취하는 것처럼, 닐슨도 인터넷 사용량을 측정하기 위해 샘플(또는 패널)을 사용합니다. 닐슨은 동일한 원리를 사용하여 TV 시청률과 소비자 구매 패턴을 측정합니다.
• 정확한 표본 측정의 핵심은 모든 인구 구성원이 동등하게 선정될 수 있는 패널을 구성하는 것입니다. 이를 통해 패널이 남성과 여성, 청소년과 성인, 고소득층과 저소득층, 대기업과 중소기업의 직원 등을 비례적으로 대표할 수 있도록 해야 합니다. 또한 전체 인구에 비례하여 헤비 유저와 라이트 유저를 모두 대표하는 것도 필수적입니다. 예를 들어 헤비 유저만 표본에 포함하면 추정치가 너무 높아질 것이고 라이트 유저만 선정하면 추정치가 너무 낮아질 것입니다.

닐슨의 비디오센서스 패널 구성 방법

• 닐슨은 이메일, 온라인 광고, 전화, 우편물 발송 등 다양한 방법을 통해 패널을 모집합니다. 다른 인터넷 측정 회사들은 온라인 모집에만 의존하기 때문에 표본이 헤비 유저에 치우치고 일반적으로 인터넷 활동이 과장되는 경향이 있습니다. 닐슨은 다양한 모집 전략을 결합하여 보다 광범위한 인구 통계와 소비자 행동을 포착합니다.
• 비디오 센서스 패널은 두 개의 개별 샘플로 구성됩니다:

- 닐슨은 이메일과 온라인 광고를 통해 대규모 표본을 모집합니다. 이 샘플에는 수십만 가구가 포함되며 매우 세분화된 측정이 가능합니다. 이 샘플의 정보가 모집단 전체를 반영하도록 하기 위해, 이 샘플에서 수집한 데이터를 보다 대표적인 두 번째 보정 샘플로 조정합니다.

- 캘리브레이션 샘플은 주소와 전화번호를 통해 패널을 무작위로 식별하고 적극적으로 모집하여 만들어집니다. 당사는 이러한 패널리스트와 직접 연락하여 참여에 대한 대가를 지급합니다. 이는 TV 시청률 패널을 모집하는 데 사용되는 방법론과 동일합니다. 이 표본의 '무작위성'은 모든 인구 통계에서 헤비 인터넷 사용자와 라이트 인터넷 사용자를 모두 포함하므로 전체 인터넷 세계를 더 잘 대표할 수 있다는 것을 의미합니다. 이 두 패널의 조합은 업계 유일의 진정한 무작위 보정 표본으로 균형 잡힌 대규모 표본의 깊이를 제공합니다.

닐슨이 패널로부터 인터넷 데이터를 수집하는 방법

• 패널이 패널 참여에 동의하면 컴퓨터에 닐슨 소프트웨어 "미터"를 설치하여 닐슨이 온라인 및 컴퓨터 사용량을 측정할 수 있도록 합니다. 패널 멤버가 동영상을 시청하면 미터가 해당 활동에 대한 정보를 닐슨에 전달합니다. 패널의 인구통계학적 정보, 스트림 URL 및 기타 사이트 정보는 VideoCensus 시스템 내에서 처리되고 보고됩니다. (참고: 닐슨은 사용자 정보를 판매하거나 공개하지 않습니다.)

닐슨이 실제 '인구조사' 시청 행동을 수집하는 방법

• 또한 닐슨은 특정 동영상이 재생된 횟수도 직접 측정합니다. 이 측정의 정확성을 높이기 위해 비디오 네트워크 또는 방송 사이트는 비디오 플레이어에 코드 또는 '태그'를 삽입할 수 있습니다. 이 과정에서 콘텐츠의 모든 시청자는 익명의 '핑'을 닐슨에 보내게 됩니다. 이 소위 '인구조사' 측정을 통해 닐슨은 실제 콘텐츠 또는 프로그램이 소비되는 것을 쉽게 식별하고 보고할 수 있으며, 콘텐츠가 재생된 실제 횟수를 보고할 수 있습니다.

닐슨이 패널과 웹사이트 데이터를 결합하는 이유

• 닐슨의 패널 데이터는 업계에서 미디어 계획의 '화폐'로 사용되는 시청자 인구통계를 제공합니다. 센서스 측정은 콘텐츠가 소비된 실제 횟수를 제공하며, 일반적으로 온라인 퍼블리셔와 광고주가 노출을 판매하고 구매할 때 사용하는 방법입니다.
• 닐슨은 데이터 세트를 결합하여 고유 시청자, 총 스트림, 인구통계학적 구성, 시청 시간 등을 포함한 리포팅을 제공합니다.

닐슨의 데이터가 클라이언트의 내부 서버 기반 집계와 다른 이유

• 온라인 측정에서 가장 자주 논의되는 수치는 고유 오디언스입니다. 웹사이트 분석 시스템('내부' 데이터라고 부르는)은 쿠키나 인터넷 브라우저는 집계하지만 사람은 집계하지 않습니다. 이러한 시스템은 여러 가지 이유로 잠재고객을 과장합니다.
• 집과 직장에서 한 웹사이트를 방문하는 경우 일반적으로 해당 웹사이트는 사용자를 두 명의 방문자로 계산합니다. 정기적으로 쿠키를 삭제하면 해당 웹사이트를 방문할 때마다 새로운 방문자로 계산됩니다. 반면, 닐슨이 수집하는 패널 데이터는 실제 사용자를 측정하고 그들의 활동을 세심하게 열거된 인터넷 세계에 투영합니다.

닐슨의 수치가 다른 측정 회사의 수치보다 일반적으로 낮은 이유

• 무작위로 선정된 보정 패널에는 헤비 유저와 라이트 유저가 모두 포함되어 있기 때문에 데이터는 전체 온라인 세계를 더 정확하게 반영합니다. 다른 측정 회사들은 온라인 모집에 응한 사람들 중 헤비 유저에 해당하는 사람들로 패널을 구성합니다. 그 결과, 다른 측정 회사는 측정 대상 웹사이트의 내부 서버 수보다 더 높은 수치를 보고하기도 합니다.