미디어 생태계가 변화하고 있습니다. 2년 전 62.3%에서 미국 TV 가정의 70.6%가 스마트 TV를 보유하고 있습니다1. 커넥티드 TV(CTV)가 널리 보급되고2 초고속 인터넷 가용성이 증가함에 따라 새로운 시청 방식이 등장하면서 새로운(그리고 더 큰) 데이터 세트가 등장했습니다. 시청자의 진화하는 미디어 습관에 발맞추기 위해서는 시청자 측정의 혁신이 필수적입니다. 또한 구매자와 판매자 모두에게 콘텐츠와 광고의 성과를 더 잘 이해할 수 있는 기회를 제공합니다.
닐슨은 미디어 업계가 안심하고 거래할 수 있도록 업계에서 인정받는 TV 시청률 측정 방법을 혁신하기 위해 최선을 다하고 있습니다. 이를 위해 10년간의 연구를 통해 빅데이터 세트를 혁신적인 방식으로 방법론에 통합하고 통화 측정의 연속성을 보장하는 데 투자해 왔습니다. '24~'25년 미국 TV 시즌에는 DISH, DirecTV, Roku, Vizio 외에 Comcast 데이터를 포함하도록 빅데이터 + 패널 스트림을 개선했습니다.
크리테오가 잠재고객 측정에서 혁신과 연속성의 필요성 사이에서 어떻게 균형을 맞추고 있는지 알아보세요.
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크리테오의 빅데이터 세트에는 4,500만 가구와 7,500만 개의 디바이스가 포함되어 있으며, 이는 다른 어떤 측정 제공업체와 견줄 수 있는 규모입니다. 크리테오의 빅데이터를 약 42,000개의 미국 가정(101,000명 이상의 실제 사람 포함)으로 구성된 골드 표준 패널과 결합(및 검증)함으로써, 크리테오는 빅데이터의 규모와 범위와 업계 최고의 패널의 세분성 및 대표성을 활용하여 보다 심층적인 고객 인사이트를 확보할 수 있습니다.
업계의 전환을 돕기 위해 다가오는 TV 시즌에는 빅 데이터 + 패널 및 패널 측정 데이터를 모두 사용할 수 있습니다. 그리고 2023년에는 닐슨이 측정하는 모든 TV 방송에 대해 미국 시청자를 두 가지 관점에서 볼 수 있기 때문에 필연적으로 약간의 차이가 발생할 수밖에 없습니다. 측정 샘플이 변경될 때마다 시청률 추정치도 변경됩니다. 개별 네트워크, 프로그램 또는 방송에 따라 시청자 수는 증가하거나 감소할 수 있지만, 표본 크기가 클수록 더 포괄적인 측정이 가능합니다. 업계가 빅데이터 + 패널을 통해 올해 TV 시즌을 더 잘 계획하고 협상할 수 있도록, 지난 1년간의 전체 평균 TV 사용량과 프로그램 및 장르별 사용량을 비교했습니다.
총 TV 사용량은 어떻게 변화하나요?
빅 데이터 + 패널을 사용하면 2023년에 TV를 사용하는 미국 전체 가구는 TV 패널 데이터만 사용할 때보다 대부분의 연령대에서 소폭 증가했습니다. TV 사용량을 인종과 민족별로 세분화하면 비슷한 추세를 확인할 수 있습니다. TV를 사용하는 히스패닉과 흑인 가구의 수도 빅 데이터와 패널을 함께 사용할 경우 각 연령대에서 전반적으로 증가했습니다. 데이터 세트의 차이는 모든 인구 통계에서 연령대에 따라 다르지만, 세 가지 세그먼트 각각은 고령층(65세 이상)에서 가장 큰 증가세를 보였습니다.
빅데이터 + 패널을 통해 다양한 연령, 인종, 민족의 시청자가 어떻게 변화하는지 이해하는 것 외에도 하루 동안의 변화를 이해하는 것도 미디어 계획을 세우는 데 중요합니다. 하루 종일 시청하는 시간을 살펴보면, 일반적으로 시간대별로 TV 사용량이 약간씩 증가했습니다. 심야 시간대의 증가폭이 가장 작았습니다.
4,500만 개의 빅데이터 가구와 7,500만 개의 디바이스를 보유한 크리테오의 빅데이터 + 패널 접근 방식은 범위와 규모를 확장합니다. 커버리지와 규모가 확대되면 더 많은 사람과 프로그램을 측정할 수 있습니다. 이는 구매자와 판매자 모두에게 시청자를 이해하고 시청자와 소통할 수 있는 더 많은 기회를 열어줍니다. 오늘날 시청자, 특히 흑인과 히스패닉 시청자는 TV의 콘텐츠와 광고에서 자신을 보고 싶어 합니다. 세그먼트와 시간대별 도달 범위를 이해하면 적시에 적절한 콘텐츠(및 광고)와 오디언스를 연결할 수 있습니다.
빅데이터는 규모를 가져다주지만, 이를 패널 데이터와 결합하면 이러한 오디언스 인사이트를 확보하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 골드 스탠다드 패널을 통해 미디어 구매자와 판매자는 가구를 넘어 미디어를 소비하는 사람들을 이해할 수 있습니다. 다음과 같은 심층적인 질문을 할 수 있습니다: 집에 누가 살고 있는가? 가족 구성원의 나이는 몇 살인가? 어떤 인종과 민족인가? 특정 시점에 누가 TV를 시청하고 있는가? 그 결과, 빅 데이터 + 패널 데이터 스트림은 인구통계학적, 지리적, 공중파 및 광대역 전용 가구 정보뿐만 아니라 집 밖(OOH) 시청 정보도 제공할 수 있습니다.
프로그램 등급은 어떻게 변경되나요?
전반적인 TV 시청률은 모든 연령대에서 전반적으로 증가했지만, 개별 네트워크, 프로그램 및 방송의 시청률은 다양했습니다. 2023년 공중파, 케이블, 신디케이션에 걸쳐 111,000개 이상의 프로그램을 평균한 결과, 대부분의 프로그램 시청률은 거의 변화가 없거나 긍정적인 변화를 보였습니다. 실제로 2세 이상의 시청자 중 87.5%의 프로그램에서 시청률이 거의 변화가 없거나 긍정적인 변화를 보인 것으로 나타났습니다. 전체 TV 사용률과 마찬가지로 프로그램 시청률은 연령대에 따라 차이가 있으며, 나이가 많을수록 긍정적이든 부정적이든 더 많은 변화를 보였습니다.
방법론의 변화가 다양한 프로그램에 어떤 영향을 미쳤는지 이해하기 위해 프로그램 장르도 살펴봤습니다. 방송, 케이블, 신디케이션을 통틀어 거의 모든 장르에서 빅데이터 + 패널과 2인 이상 TV 패널의 월평균 변화율이 증가했습니다.
더 큰 데이터 세트가 추가됨에 따라 측정 샘플이 변경되고 프로그램(및 장르) 평점의 일부가 이러한 데이터의 차이를 반영할 수 있습니다. 그러나 사람들의 행동과 마찬가지로 프로그램 시청률도 실제로 변동합니다. 프로그램의 시청자 수는 방송마다 변동하며, 이러한 평균에는 이러한 자연스러운 변동성이 일부 반영됩니다.
패널 측정에 빅데이터를 추가하면 얻을 수 있는 주요 이점 중 하나는 세분성과 측정 안정성이 향상된다는 점입니다. 데이터 세트가 더 세분화되면 시청률 추정치의 안정성이 높아지고, 샘플링 오류가 줄어들며, 시청이 보고되지 않은 프로그램(시청률 0)의 수가 줄어듭니다. 공중파, 케이블 및 신디케이션 전반에서 시청자가 늘어날수록 시청자 수가 0명인 프로그램의 비율은 감소합니다.
![모든 TV 소스는 추가 시청자 혜택을 누릴 수 있습니다.](https://www.nielsen.com/wp-content/uploads/sites/2/2024/02/all-sources-benefit-from-additional-viewers.png?w=1024)
빅데이터 + 패널의 이점
빅데이터는 데이터의 변동성을 제거하지 못하며, 인구에 실제 변동성이 존재하기 때문에 빅데이터가 변동성을 제거할 것으로 기대하지 않습니다. 하지만 빅데이터 + 패널 접근 방식은 이미 표준이 된 패널 데이터를 혁신하여 전체적으로 민감하고 안정적인 등급을 제공함으로써 제로 등급을 거의 없애고 방송 변동성을 줄였습니다. 퍼블리셔의 경우, 빅데이터 + 패널 데이터 스트림의 세분성과 안정성이 높아짐에 따라 수익화 가능한 전국 TV 인벤토리의 비율이 88%에서 99.9%로 증가했습니다.
광고주와 대행사에게 이는 오디언스와 연결할 수 있는 더 많은 기회를 의미합니다. 빅데이터의 규모와 패널의 개인 수준 정보를 결합하여 보다 고급화된 타겟팅을 제공함으로써 선형 주소 지정 기능과 고급 오디언스 세그먼트를 활용할 수 있는 기능을 활용할 수 있습니다.
궁극적으로 닐슨은 (보조 지표로 지원되는) 단일 통화가 더 효율적인 시장을 만들 수 있다고 믿습니다. 그러나 이러한 전환기에 빅 데이터 + 패널과 패널 측정을 모두 사용할 수 있다면 업계가 이러한 변화를 헤쳐나가고 자신감을 가지고 거래하는 데 도움이 될 것입니다.
닐슨이 오디언스 측정을 발전시키는 방법에 대해 자세히 알아보려면 닐슨 ONE을 살펴보세요.
출처
12023년10월 닐슨전국 TV 패널.
2TV는 인터넷에 연결된 모든 TV를 의미합니다. 인터넷 연결의 가장 일반적인 용도는 비디오 콘텐츠를 스트리밍하는 것입니다.