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실제 '사람'을 반영하지 않는 데이터는 다음과 같은 숫자입니다.

1분 읽기 | 최고 데이터 및 연구 책임자, Mainak Mazumdar | 2022년 5월

メディア業界に関する3月から5月は文字通り春の季節でメディア全体を横断するアププロントイベントが開催され、拡大し続きのコンント市場は、広告の売り手と買い手に多くの機会や膨大な情報もあります。その中で、測定におけるビッチデタの活用とする議論が高いとしています。 

広告主はこの時期、特にデータを重視します。 デジタルに対する消費者のエンゲージメントが強くなると同時に、消費者のテレビ接近が細分化されるからです。 ロンドンのデタ解析と調査会社であるAmpereは、このので、ディーターに対する消費者のエネメートが強くなったと同時に、消費者のテレビ接近が細分化されています。 Analysis가 실시한 조사에 따르면, 2021 년 한 해 동안의 총 지출은 스트리밍 업체 인 Netflix를필두로 약 2200 억 달러에 달했습니다. 미국인은 연간 1500 만 분에 해당하는 동영상을 스트리밍으로 시청했으며, 전 세계 디지털 광고비는 2021 년 29 % 이상 증가한 4910 억 달러를 넘어선 것으로 알려졌으며 광고주는 디지털 광고에 집결하고있는 것으로 나타났습니다.

또한, 스트리밍 서비스 가입자의 93%가향후 1년간 서비스를 이용할 의향이 있다고 응답한 것으로 보아, 소비자들이 스트리밍 업계의 트렌드를 바꾸고 있다는 것을 알 수 있습니다. 이에 따라 향후 스트리밍 콘텐츠의 중요성이 낮아지고 있다는 것을 의미하며, 반대로 일반 성인의 실시간 시청에 소비하는 시간은 TV 콘텐츠의 2배 이상 증가했습니다.

コンテンツがさらに豊富になるにつれ、消費者にはさらに多くの選択肢が与えられるようになります。しかし広告主にとって、多種多用なプラットフォーム、デバイスやサービスは、測定面での新たな課題を意味します。選択肢の爆発的な増加によるコンテンツ接触時間の増加は確認されておらず、接触者の数も増えていません。しかし、スマートテレビ(ACR、コンテンツ自動認識)、ケーブルテレビ用チューナー(RPD、リターンパスデータ)から取得したデータを含むビッグデータは、そうでないことを示唆しています。ケーブル・ボックスとスマートテレビから得られるデータも、ストリーミングのアクティビティについては、ほとんどインサイトを提供しません。ケーブル・ボックスは、定義上、従来のテレビデータを提供し、ACRは、視聴者がNetflixを含

ビッグデータはそもそも測定を前提としたデータではないため、実在の「人」を反映していないことを覚えておく必要があります。RPDとACRデータは測定の幅を広げるという点で間違いなく価値がありますが、ビッグデータは実在の「人」ではなく、デバイスを反映しています。ビッグデータ単体では、広告主が最も必要とする「誰が見ているか」「見ていないか」が分かりません。ビッグデータから「人」を除外すると、当然数字は合わなくなります。

ACR데이터는 스마터 텔레비젼 스크립트 상에 표시되는 메시지를 지정하기 위한 것으로, 출력 측정에는 일반적으로 사용되지 않습니다. RPD데이터도 마찬가지로 텔레비젼 본체의 전원이 입력되어 있는지 여부를 정확하게 확인할 수 있습니다. 이를 위해 셋톱박스의 총 수신 횟수의 1/4은 전원이 입력되지 않은 텔레비젼에 대한 수신 횟수입니다.

데이터와 스크립트의 사용자를 특정할 수 없는 블로그 데이터는 본질적으로 데이터의 결합에 의존합니다. 블로그 데이터는 원래 미국의 인구를 표현하기 위해 모든 트래픽 세대가 동일한 트래픽을 유지하고 동일한 데이터 트리밍을 통해 조직에 액세스해야 할 필요가 있습니다. 이를 위해 전체 블로그 데이터 세트를 미국의 다양한 인구를 반영하는 '사람'으로 조정할 필요성이 생깁니다.

세계광고주연맹(世界広告主聯合), 전미광고주협회(全美廣告主協会) 등 전 세계 30개국 이상의 업계 단체는 모두, 광고에 대한 현재의 광고 측정 시스템은 고품질의 네트워크와 비딩 데이터의 조합으로 이루어져야 하며, 다른 목소리를 내야 한다고 강조하고 있습니다.

패킷 데이터를 통한 측정은 다양성을 감소시킬 수 있습니다. 모든 텔레비젼은 동일한 컨텍스트를 동일한 데이터로 볼 수 없으며 텔레비젼의 구성도 지역과 국가에 따라 다릅니다. 비디오 데이터의 측정으로 이러한 사실도 알 수 있습니다.

例を挙げると、ヒスパニク系は美国総人口のほう20%を占めていますが、ビッグデータはヒスパニク系やその他人種のオーディエンス数を著しく過小カウントします。対してRPDのみをベスとした測定に対するニルセンの分析で、ヒスパニク系の世帯は30%過小評価れていました。このを踏まえ、次のように考ます。2020年の美国勢調査で、ヒスパニク系人口は6,2억 명으로 이 인구의 절반이 텔레비전을 시청하고 있으며, 광고주가 R&D 데이터를 측정에 활용한다면 광고주는 9억 명 이상에 도달할 가능성이 있습니다.

30% の過小評価は平均なな数値であり、番組單位で見ると、ビッグデータは、一般的な人口や多樣なオーディスの兩方に対して、より大きな幅の誤差が生成される場合があります。ビッグデータを活用した測定、及びニルセンの業界標準であるパネルベスの測定間の差異と関するニルセンの調査研による、プライムタに放送された番組へとしたRPD測定は米國の総合の認定數を69% にしたり、リッピングサメインがある、リーパレッシュがたる、リンプルダイエングがたるのによりのりがってはなくの大量のオイルディエングがたるのです。 過大に測定していました。 対してACR測定は、総インプレッション数を12% 過小に測定しました。 スポーツ中継番組では、RPD測定はヒスパニック系オーディンスを47% 過小に測定し、ACR測定は同オーディンスを12% 過大に測定しました。

광고주에게 있어 이러한 측정은 비용이 많이 듭니다. 새로운 데이터, 특히 '사람'에 집중된 새로운 데이터는 측정의 복잡성을 유발합니다. 광고주나 파트너 모두 리치의 최대화를 목표로 하고 있으며 리치의 유효성을 검증하는 것의 중요성 또한 인식하고 있습니다.

リニアテレビとデジタルの収束が進むにつれ、ビッグデータは測定の重要なインプットとなっています。しかしビッグデータそのものは、信頼に値する測定ソースではありません。消費者がより多様なデバイスやチャネルと関わるようになった現在、過度なエンゲージメントを示すデータは容易に識別することができるでしょう。広告主は確かに多くの代替オーディエンスが提案するオーディエンスのサイズを歓迎しますが、それらの数に対して広告購入を行う場合、最終的には実在の「人」を反映していない数字に対して広告費を支払うことになります。

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