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잠재고객 측정에서 혁신과 연속성의 필요성 사이에서 균형 잡기

6 분 읽기 | January 2024

지난 10년간 TV 시청 행태의 극적인 변화는 주로 커넥티드 TV(CTV)1의 광범위한 보급과 초고속 인터넷의 증가로 인해 발생했으며, 이에 따라 측정 솔루션에 새로운 데이터 세트가 도입되고 있습니다. 일반적으로 빅데이터라고 불리는 이러한 데이터 세트는 시청자 측정을 발전시켜 구매자와 판매자 모두 TV 프로그램과 광고의 성과를 더 잘 이해할 수 있는 기회를 제공합니다. 

빅데이터의 규모

크게 보면, 선형 텔레비전 시청자 측정에 사용되는 빅데이터에는 두 가지 주요 소스가 있습니다:

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

2년 전 62.3%에서 70.6%가 스마트 TV를 소유하고 있는 미국 가정에서 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 제공업체와 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 데이터 세트를 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 있어 빅데이터의 장점을 활용하면서 빅데이터의 단점을 보완할 수 있습니다. 

업계도 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 구글과 마찬가지로 자체 패널을 구축할 계획을 발표했습니다. 다시 말해, 업계에서는 대표성을 보장하고 빅데이터의 힘을 활용할 수 있는 접근 방식에 대한 요구가 커지고 있습니다. 닐슨은 이러한 솔루션을 제공할 수 있는 독보적인 위치에 있다고 믿습니다.

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

  1. 측정은 사람에 관한 것입니다. 빅데이터는 시청하는 사람에 대한 정보를 제공하지 않습니다. 빅데이터를 패널과 결합하면 누가 시청하는지, 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 데이터는 스트리밍 커버리지와 무선(OTA) 시청을 포함하지 않습니다. 2023년 11월 기준, 스트리밍은 미국 TV 시청의 36.1%를 차지합니다. 또한 미국 TV 가구의 18.1%는 STB나 인터넷 연결 대신 디지털 안테나를 사용하여 콘텐츠에 액세스하는 TV 세트를 하나 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. 미국 가정에는 평균적으로 약 2.5대의 TV가 있습니다. 패널은 이러한 격차를 메우는 데 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. RPD/STB 제공업체와 OEM(주문자 상표 부착 생산) 업체마다 데이터를 수집하고 처리하는 방식도 다릅니다. 따라서 데이터 수집, 하모니, 가구화 및 보정이 매우 중요하고 매우 복잡합니다. 

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RPD/STB 및 ACR 데이터의 측정상의 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 정확히 누가, 얼마나 많은 사람들이 자신의 광고를 보았는지 파악할 수 있습니다. 또한 고급 타겟팅을 제공하여 선형 주소 지정 기능과 고급 오디언스 세그먼트를 활용할 수 있는 기능을 활용할 수 있습니다. 

빅 데이터+패널이 가져다줄 혜택에 대해서는 의심의 여지가 없지만, 미디어 업계에서 일어나고 있는 변화는 한순간에 데이터를 화폐로 사용하는 방법론을 전면적으로 바꾸기에는 너무나도 중요합니다. 변화의 시기에 안정적으로 전환하는 것이 급격한 전환보다는 언제나 낫습니다. 특히 광고 리서치 회사인 WARC가 내년에 1조 달러를 돌파할 것으로 예상하는 글로벌 산업의 기반이 되는 측정 데이터의 경우, 변화의 시기에는 투명성에 대한 필요성이 더욱 커집니다. 

업계가 측정의 혁신에 적응하는 데 시간이 필요하다는 점을 인식하고, '23~'24년 텔레비전 시즌에 전국적인 빅데이터+패널 데이터 스트림을 TV 패널 화폐와 병행하여 거래할 수 있도록 했습니다. '24~'25 시즌에는 빅데이터+패널 스트림을 개선하여 DISH, DirecTV, Roku, Vizio에 이어 Comcast 데이터도 포함하도록 했으며, 업계가 이러한 전환기를 잘 헤쳐 나갈 수 있도록 최선을 다해 지원하고 있습니다. 조직마다 진화하고 적응하는 속도가 다르다는 점을 잘 알고 있기에, 다가오는 시즌에는 감사 및 공인된 TV 패널 데이터(평균 분량)와 빅데이터+패널(평균 분량 및 개별 광고 분량)도 제공할 예정입니다.  

TV 측정의 진화는 업계의 조율이 있어야만 이루어질 수 있습니다. 많은 에이전시와 광고주들이 정확한 광고 측정으로 전환하는 데 관심이 있지만, 업계의 전반적인 분위기는 아직 C3/C7 등급을 폐기할 때가 아니라는 것입니다. 혁신과 연속성에 대한 똑같이 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 있는 시스템을 발전시킬 수 있을 것입니다. 

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

소스:

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

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