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잠재고객 측정의 혁신과 연속성의 필요성 사이에서 균형 잡기

6분 읽기 | 2024년 1월

지난 10년간 TV 시청 행태의 극적인 변화는 주로 커넥티드 TV(CTV)1의 광범위한 보급과 초고속 인터넷 가용성의 증가로 인해 측정 솔루션에 새로운 데이터 세트가 등장했습니다. 일반적으로 빅 데이터라고 불리는 이러한 데이터 세트는 시청자 측정을 발전시켜 구매자와 판매자 모두 TV 프로그램과 광고의 성과를 더 잘 이해할 수 있는 기회를 제공합니다. 

빅 데이터의 규모

크게 보면, 선형 텔레비전 시청자 측정에 사용되는 빅데이터의 주요 소스는 두 가지입니다:

  • 케이블 및 위성 셋톱박스(STB)의 리턴 경로 데이터(RPD)
  • 스마트 TV의 자동 콘텐츠 인식(ACR) 데이터

2년 전 62.3%에서 70.6%로 증가한 미국 가정의 70.6%가 스마트 TV를 보유하고 있는 상황에서 빅데이터의 가장 큰 장점 중 하나는 규모입니다. 오늘날의 세분화된 시청 환경에서는 규모가 중요합니다. 현재 크리테오의 빅데이터에는 미국 내 4,500만 가구와 컴캐스트, 디쉬, 디렉TV, 로쿠, 비지오의 7,500만 디바이스가 포함되어 있으며, 이는 다른 어떤 측정 제공업체와도 견줄 수 있는 규모입니다.

미국 가정의 70.6%가 스마트 TV를 보유하고 있으며, 이는 2년 전 62.3%에서 증가한 수치입니다.

닐슨 전국 TV 패널, 2023년 10월

그러나 이러한 데이터 세트는 균일하거나 동질적이지 않으며 오디언스 측정에 사용하도록 설계되지 않았습니다. 하지만 그렇다고 해서 이러한 목적으로 사용할 수 없다는 의미는 아닙니다. 사실, 이러한 데이터는 매우 유용할 수 있지만 그 자체로는 유용하지 않습니다. 빅 데이터를 이해하려면 빅 데이터 세트의 격차, 변동 및 기타 복잡한 사항을 보정하는 진실 집합이 필요합니다.

측정 안정성 및 표현 보장

빅데이터와 대표 패널을 결합하는 것은 모든 디바이스와 오디언스에서 안정적인 방식으로 시청을 설명하는 데 매우 중요합니다. 닐슨은 약 42,000가구의 101,000명으로 구성된 대표 패널을 보유하고 있으며, 이를 통해 빅데이터의 장점을 활용하면서 단점을 보완할 수 있습니다. 

업계에서도 이에 동의합니다. 크로스 미디어 측정에 대한 세계광고주연맹(WFA)의 '북극성' 원칙은 양질의 패널과 빅 데이터의 결합을 요구합니다. 2022년 8월, 비디오 광고국(VAB)과 광고주 협회(ANA)는 온라인 전환 측정에 사용하기 위해 Google과 마찬가지로 자체 패널을 구축할 계획을 발표했습니다. 달리 말하면, 업계에서는 대표성을 보장하고 빅데이터의 힘을 활용할 수 있는 접근 방식에 대한 요구가 높아지고 있습니다. 닐슨은 이러한 솔루션을 제공할 수 있는 독보적인 위치에 있다고 생각합니다.

크리테오는 10년간의 연구를 통해 혁신적인 방식으로 빅데이터 세트를 방법론에 통합하여 통화 측정의 연속성을 보장하는 데 투자해 왔습니다. 2019년에는 미국 지역 TV 측정에, 2022년에는 전국 TV 측정에 빅데이터를 통합했습니다. 이러한 빅데이터 세트는 대표적인 개인 수준의 패널과 함께 사용하면 시청자 측정의 과학을 크게 발전시킬 수 있습니다.

  1. 측정은 사람에 관한 것입니다. 빅데이터는 시청하는 사람에 대한 정보를 제공하지 않습니다. 빅데이터와 패널을 결합하면 누가 시청하고 있는지, 가구 구성은 어떤지 파악할 수 있습니다.
  2. 측정은 대표성을 가져야 합니다. 빅 데이터는 TV 시청에 대한 불완전한 그림을 제공합니다. 예를 들어, RPD/STB 및 ACR 데이터에는 스트리밍 커버리지와 OTA(Over the Air) 시청이 부족합니다. 2023년 11월 기준, 스트리밍은 미국 TV 시청의 36.1%를 차지했습니다. 또한 미국 TV 가구의 18.1%는 STB나 인터넷 연결 대신 디지털 안테나를 사용하여 콘텐츠에 액세스하는 TV 세트를 한 대 이상 보유하고 있습니다2. 또한 빅데이터 시청 소스에 가정 내 모든 디바이스가 포함되지 않을 수도 있습니다. 이는 데이터를 반환하는 디바이스 수가 가정당 약 1.1대인 ACR 데이터에서 특히 문제가 됩니다. 평균적인 미국 가정에는 약 2.5대의 TV가 있습니다. 패널은 이러한 격차를 메우기 위해 매우 중요하며, 빅데이터에만 의존하는 측정 솔루션은 이러한 잠재고객을 놓칠 수 있습니다.
  3. 측정은 단순한 데이터 소스 그 이상입니다. 예를 들어, ACR 데이터는 단순히 화면의 이미지를 식별합니다. 동일한 콘텐츠가 여러 채널에서 동시에 방영되는 경우, ACR 데이터는 한 채널과 다른 채널의 시청을 정확하게 파악할 수 없습니다. 마찬가지로 RPD 및 STB 데이터는 TV가 켜져 있는지조차 확인할 수 없는 경우가 많습니다. 또한 RPD/STB 제공업체와 OEM(주문자 상표 부착 생산업체)에 따라 데이터를 수집하고 처리하는 방식이 다릅니다. 따라서 수집, 하모니, 가구화 및 보정 작업이 매우 중요하고 매우 복잡합니다. 

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RPD/STB 및 ACR 데이터의 측정 단점은 이러한 데이터를 인구의 다양성을 정확하게 나타내는 사람 기반 패널로 보정하는 것이 중요한 이유를 잘 보여줍니다. 

측정의 진화 탐색

빅데이터의 규모와 혁신적인 새로운 패널 미터의 개인 수준 정보를 결합하여 개별 광고까지 세분화된 정보를 제공할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 광고주는 누가, 얼마나 많은 사람들이 자신의 광고를 정확히 시청했는지 파악할 수 있습니다. 또한 고급 타겟팅을 제공하여 선형 주소 지정 기능과 고급 오디언스 세그먼트를 활용할 수 있는 기능을 활용할 수 있습니다. 

빅 데이터+패널이 가져다 줄 혜택은 두말할 나위 없지만, 미디어 업계에서 일어나고 있는 변화는 한순간에 데이터의 통화로 사용되는 방법론을 전면적으로 바꾸기에는 너무도 중대한 것입니다. 변화의 시기에는 급격한 전환보다는 안정적인 전환이 항상 더 낫습니다. 특히 광고 리서치 회사 WARC가 내년에 1조 달러를 돌파할 것으로 예상하는 글로벌 산업의 기반이 되는 측정 데이터의 경우, 전환의 시기에는 투명성에 대한 필요성이 더욱 증폭됩니다. 

업계가 측정의 혁신에 적응하는 데 시간이 필요하다는 점을 인식하고, '23~'24년 TV 시즌에는 국내 빅데이터+패널 데이터 스트림을 TV 패널 화폐와 병행하여 거래할 수 있도록 했습니다. '24-'25 시즌에는 빅데이터+패널 스트림을 개선하여 DISH, DirecTV, Roku, Vizio 외에 Comcast 데이터도 포함하도록 했으며, 업계가 이러한 전환을 잘 헤쳐나갈 수 있도록 최선을 다하고 있습니다. 조직마다 진화하고 적응하는 속도가 다르다는 점을 잘 알고 있기 때문에 다음 시즌에는 감사 및 공인된 TV 패널 데이터(평균 분당)와 빅데이터+패널(평균 분당 및 개별 광고 분당)도 제공할 예정입니다.  

TV 시청률 측정의 진화는 업계의 조율과 함께 이루어질 것입니다. 많은 대행사와 광고주가 정확한 광고 측정으로 전환하는 데 관심이 있지만, 업계의 전반적인 분위기는 아직 C3/C7 등급을 폐기할 준비가 되지 않았다는 것입니다. 혁신과 연속성에 대한 동등하게 유효한 요구 사이에서 균형을 잡아야 합니다. 세 가지 데이터 세트를 사용할 수 있게 되면, 구매자와 판매자는 전국 선형 TV의 기획, 판매 및 구매를 정확한 광고 수준으로 운영할 수 있도록 시스템을 발전시킬 수 있을 것입니다. 

닐슨이 오디언스 측정을 발전시키는 방법에 대해 자세히 알아보려면 닐슨 ONE을 살펴보세요.

출처:

1 CTV는 인터넷에 연결된 모든 TV를 의미합니다. 인터넷 연결의 가장 일반적인 용도는 비디오 콘텐츠 스트리밍입니다
2 닐슨 전국 TV 패널, 2023년 11월

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