알아야 할 사항 공동 시청이란 무엇이며 왜 신경 써야 하나요?

최근 몇 년 동안 TV는 극적으로 변화했습니다. 새로운 디바이스, 유통업체, 스트리밍 플랫폼, 구독 모델 및 형식이 업계를 변화시키고 시청자의 역량을 강화하고 있습니다. 하지만 한 가지 변하지 않은 것이 있습니다: 사람들은 함께 TV를 시청하는 것을 좋아합니다.

물론 프로그램, 시간대, 화면 크기, 방의 크기, 가족 수, 주변에 누가 있는지 여부 등 상황에 따라 달라질 수 있습니다. 하지만 오늘날 사람들이 슈퍼볼이나 더 바첼로렛을 보기 위해 함께 모이는 이유는 반세기 전 M*A*S*H나 아폴로 11호의 달 착륙을 보기 위해 모였던 것과 같은 이유, 즉 경험을 공유할 누군가가 있기 때문입니다.

미디어 업계 용어로는 이를 공동 시청이라고 합니다. 측정 회사가 이를 올바르게 수행하는 것이 왜 그렇게 중요한지 살펴보겠습니다.

사람들은 얼마나 자주 TV를 함께 시청하나요?

닐슨은 오랫동안 공동 시청에 대해 연구해 왔습니다. 닐슨의 역사적인 측정 솔루션은 소수의 주요 방송 네트워크만 존재하던 시절에도 항상 사람을 기반으로 했습니다. 따라서 공동 시청 규모를 측정할 수 있는 신뢰할 수 있는 데이터 소스를 항상 확보하고 있었습니다. 오늘날 미국 전역의 가정에서는 선형 및 커넥티드 TV(CTV)의 47%1가 한 번에 두 명 이상이 시청하고 있습니다.

오늘날에는 선형 TV와 CTV의 동시 시청률이 거의 차이가 없지만, 항상 그런 것은 아니었습니다. 2017년에 저희는 Roku와 함께 연구를 진행했고, 그 결과 리니어 TV(48%)와 OTT(34%) 간의 공동 시청 비율에 상당한 격차가 있는 것으로 나타났습니다. 그 이후로 스마트 TV가 더 널리 보급되고 대형 화면이 더 저렴해졌습니다. 그리고 점점 더 많은 소비자들이 리니어와 스트리밍, TV와 디지털을 구분하지 않게 되었습니다. 모두 TV입니다. 

하지만 그렇다고 해서 차이가 없고 동일한 공동 시청 요인이 전반적으로 적용될 수 있다는 의미는 아닙니다. 황금 시간대와 주말, 스포츠 및 어린이 프로그램, 남성, 젊은 성인, 자녀가 많은 가정에서 더 많은 공동 시청이 이루어집니다. 또한 집안에서 TV가 어디에 위치하는지도 중요합니다. 모든 경우가 다르며, 공동 시청을 제대로 설명하는 유일한 방법은 직접 측정하거나 모든 광고 노출에 대해 개별적으로 모델링하는 것입니다.

사람들이 함께 TV를 시청하는지 여부에 신경 쓸 이유가 있나요?

대부분의 브랜드는 가정이 아닌 사람에게 다가가기를 원하며, 특히 얼굴 없는 기기는 더더욱 아닙니다. 도매 광고 노출은 좋지만 그것만으로는 충분하지 않습니다. 광고주와 광고 대행사는 미디어를 구매할 때 특정 인구통계학적 타겟(필라델피아의 18~34세 여성 또는 애리조나의 55세 이상)이나 고급 잠재고객 (유기농 제품을 구매하는 전기차 운전자 등)에게 도달하기 위해 많은 비용을 지출합니다. 광고주가 원하는 사람들에게 광고가 도달하고 있다는 확신이 필요하며, 동시 시청 측정은 이러한 문제의 핵심을 파악할 수 있는 방법입니다.

미디어 기업은 시청자를 이해하고 프로그램을 최적화하며 광고 인벤토리에 적절한 가격을 책정하기 위해 누가 자사 콘텐츠를 시청하는지 파악해야 합니다. 예를 들어, 새 프로그램이 특히 젊은 성인층에게 좋은 반응을 얻는다면 새 시즌을 주문하고, 유사한 프로그램을 승인하고, 틈새 팔로워를 개발하여 구독자를 늘리거나 해당 시청자에게 도달하고자 하는 광고주를 유치하여 수익을 창출할 수 있습니다.

오늘날의 고도로 세분화되고 경쟁이 치열한 TV 환경에서 미디어 기업은 더 이상 '톤수'를 팔지 않으며, 광고주는 무분별한 '아이볼'을 구매하지 않습니다. 이들 모두는 시청자 중복 제거(기기 내 및 기기 간), 온타겟 광고 게재 계산, 도달 범위 및 빈도 최적화, 주요 캠페인 성과 지표(예: 타겟 데모 효율률) 개선에 도움이 되는 측정 솔루션이 필요합니다. 개인 수준 측정 없이는 이러한 목표를 달성할 수 없습니다.

닐슨에서 공동 시청을 어떻게 측정하나요?

공동 시청을 측정하는 가장 직접적인 방법은 개별 수준에서 TV 시청률을 모니터링하는 것입니다. 전국 TV 패널과 상위 지역 TV 시장이 이에 해당합니다. 이러한 시장에서는 패널리스트가 시청자를 '체크인'합니다. 그러나 시청자 솔루션에 더 깊이와 안정성을 더하고 소규모 TV 시장의 소규모 시청자에 대한 가시성을 높이기 위해 ACR(스마트 TV의 경우) 복귀 경로 데이터(케이블 및 위성 제공업체의 경우) 또는 기기 및 문맥 식별자(광고 노출의 경우)에 기반한 빅 데이터에 점점 더 의존하고 있습니다. 그리고 이러한 기술은 가구 수준에서만 시청 정보를 포착합니다.

닐슨은 10년 전에 개발되어 이후 지속적으로 개선되어 온 시청자 할당이라는 프로세스 덕분에 누가 시청하고 있는지 파악할 수 있습니다. 이 프로세스는 고급 통계 기법을 사용하여 모든 가능한 시청 이벤트 및 광고 노출에 대해 빅 데이터 소스(예: Roku, Vizio, Hulu, Netflix, YouTube 등)의 얼굴 없는 시청 데이터를 개인 수준 패널 데이터와 매칭합니다. 시청 행동의 유사성(프로그램 수준까지)은 물론 지역, 가구 구성, 기기 유형 및 집안 위치, 시간대, 요일 및 기타 주요 예측 인자를 기반으로 매칭합니다. 이 모델은 학습을 멈추지 않으며, 가능한 한 현실에 가깝도록 성능을 지속적으로 검증하고 있습니다.

패널 데이터를 확보하면 새로운 데이터 소스를 최대한 활용하는 데 큰 도움이 되지만, 시청자 할당과 같은 프로세스가 시청자 데이터가 누락되는 모든 경우를 보완하지는 않는다는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 때로는 시청 데이터와 신뢰할 수 있는 일치하는 정보가 없거나 가구 구성을 쉽게 구할 수 없는 경우도 있습니다. 전체 TV 데이터의 약 9%는 연령과 성별과 같은 간단한 시청자 인구 통계조차도 할당하기 어렵습니다. 이러한 경우, 닐슨은 강력한 예측 모델을 사용하여 시청자 할당 정보를 제공하고 전달합니다.

다음 단계는 무엇인가요?

최근의 방법론적 혁신을 통해 더 많은 광고 게재 위치에 시청자 특성을 할당할 수 있게 되었으며, 그 과정에서 도달 범위를 측정하는 능력이 크게 향상되었습니다. 닐슨의 방대한 데이터와 시그널을 통해 지속적으로 학습하는 모델을 통해 시청자 예측을 더욱 포괄적으로 개선할 수 있습니다.

공동 시청은 항상 TV 시청 경험의 필수적인 부분이었으며, 이는 앞으로도 변하지 않을 것입니다. 측정 전략에서도 공동 시청이 필수적인 부분인지 확인하세요.

참고

^1닐슨패널 데이터