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오디언스 측정 혁신이 미디어 산업에 가져다주는 혜택

6 1분 읽기 | 2월 2024

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 대의 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 스탠다드 패널과 결합(및 검증)함으로써, 업계 최고의 패널의 세분화 및 대표성과 함께 빅데이터의 규모와 범위를 활용하여 보다 심층적인 오디언스 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.

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 탐색하고 자신감을 가지고 거래하는 데 도움이 될 것입니다.

닐슨이 오디언스 측정을 발전시키는 방법에 대해 자세히 알아보려면 Nielsen ONE 를 방문하십시오.

출처

12023년10월, 닐슨전국 TV 패널.
2TV는 인터넷에 연결된 모든 TV를 의미합니다. 인터넷 연결의 가장 일반적인 용도는 비디오 콘텐츠를 스트리밍하는 것입니다.

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