W poprzednim artykule Need to Know przeanalizowaliśmy zakup mediów telewizyjnych i sposób, w jaki musi on ewoluować, aby sprostać wymaganiom dzisiejszego bardzo rozdrobnionego ekosystemu telewizyjnego. Pole gry szybko się zmienia, a kupujący potrzebują nowych narzędzi, aby zrozumieć i dotrzeć do swoich docelowych odbiorców.
Najważniejszym priorytetem dla branży było opracowanie nowego pomiaru, który mógłby połączyć skalę dużych zbiorów danych z danymi demograficznymi i dokładnością statystyczną pomiarów panelowych w celu wygenerowania lepszej jakości danych.
Nielsen spędził lata na opracowywaniu najlepszego sposobu łączenia paneli i dużych zbiorów danych, rozwijając partnerstwa w zakresie danych z kluczowymi graczami i dokładnie testując naszą nową metodologię we współpracy z interesariuszami z branży. Oto trzy wnioski, które przekonały nas, że harmonijne połączenie dużych zbiorów danych i danych panelowych jest rzeczywiście przyszłością pomiaru telewizji.
Dzięki dużym zbiorom danych skalibrowanym przez panele Nielsena...
- Zerowe oceny zostały obniżone w kluczowych grupach demograficznych (SCALE)
- Średni spadek błędu względnego (ACCURACY)
- Spadek odchylenia standardowego (STABILNOŚĆ)
Przyjrzyjmy się, co rozumiemy przez big data i co panele mają z tym wspólnego.
Duże zbiory danych i panele: Razem lepiej
W obszarze pomiarów telewizyjnych, duże zbiory danych odnoszą się do danych o ścieżce powrotnej (RPD) z dekoderów telewizji kablowej i satelitarnej, a także danych automatycznego rozpoznawania treści (ACR) z inteligentnych telewizorów podłączonych do Internetu. Jak duże są duże dane? Dzięki strategicznym partnerstwom w zakresie danych z takimi firmami jak Comcast, DirecTV, Dish Network, Roku i Vizio, Nielsen ma obecnie dostęp do szczegółowych danych z 75 milionów urządzeń (i 45 milionów gospodarstw domowych) w samych Stanach Zjednoczonych.
Jest to ogromny zbiór danych, ale nie rejestruje on oglądania telewizji na poziomie indywidualnym - tylko na poziomie urządzenia. Uniemożliwia to ustalenie, czy ktoś faktycznie ogląda telewizję, gdy urządzenie jest włączone, lub kim mogą być widzowie i współwidzowie w dowolnym momencie. Nie mówiąc już o milionach gospodarstw domowych, które nie posiadają żadnego z tych urządzeń, tylko streamują, oglądają telewizję bezprzewodowo lub mają zupełnie inne nawyki oglądania niż domy z dużymi danymi.
W tym miejscu pojawiają się panele na poziomie osoby. Zbadaliśmy , dlaczego panele nadal mają znaczenie i jak powinny być wykorzystywane jako źródło prawdy w celu przezwyciężenia ograniczeń dużych zbiorów danych. Postępowaliśmy zgodnie z tymi zaleceniami, aby opracować nową krajową i lokalną walutę telewizyjną do zakupu i sprzedaży mediów.
Na przykład, kiedy analizujemy dane RPD lub ACR w Nielsen dzisiaj, jesteśmy w stanie zidentyfikować, które urządzenia są częścią naszych paneli i porównać dane strojenia w tych domach z indywidualnym zachowaniem oglądania zarejestrowanym przez nasze mierniki. Wykorzystując nasze panele jako źródło prawdy, opracowaliśmy solidne metody kalibracji dużych zbiorów danych, przypisywania oglądalności do właściwych osób i prognozowania oglądalności dla całej populacji telewizyjnej, a nie tylko tych w zbiorze danych dużych zbiorów danych.
Takie podejście ma wiele zalet. Oto trzy, które wyróżniły się w naszych dotychczasowych analizach.
Skala: Zerowe oceny zostały obniżone w kluczowych grupach demograficznych
Kiedy big data po raz pierwszy pojawiły się w przestrzeni telewizyjnej, natychmiastową reakcją branży było to, że mogą one pomóc w rozwiązaniu jednego z najbardziej dokuczliwych problemów: programów z zerową oceną.
Tysiące programów telewizyjnych ma widownię, która jest zbyt mała, aby można ją było wykryć za pomocą pomiarów panelowych, nawet przy panelu obejmującym ponad 100 000 widzów. Dla przykładu, w pierwszym kwartale 2023 r. w telewizji nadawanej, kablowej i konsorcjalnej wyemitowano 362 168 programów telewizyjnych, a 13,9% z nich nie miało żadnych widzów w wieku od 35 do 49 lat w żadnym z naszych krajowych i lokalnych paneli telewizyjnych.
Kiedy jednak wykorzystaliśmy naszą nową metodologię Big Data + Panel do zbadania tych samych transmisji, znaleźliśmy tylko 458, które w ogóle nie miały widzów w grupie P35-49, czyli 0,1% wszystkich transmisji w tym kwartale. Reszta była całkowicie uzasadnionymi opcjami zakupu mediów, być może z unikalnym składem widowni.
Innymi słowy, nasz ulepszony pomiar może wyeliminować praktycznie wszystkie przypadki zerowej oceny w tej grupie wiekowej, z podobnymi wynikami we wszystkich innych tradycyjnych grupach wiekowych: 99,1% dla P35-49, 98,4% dla P18-34 i 99,6% dla P50-64.
Jest to korzystne dla kupujących i sprzedających media: Sprzedawcy mają więcej zasobów reklamowych do spieniężenia, a kupujący mają więcej opcji z niszowymi odbiorcami, aby dotrzeć do swoich celów.
Dokładność: Średni błąd względny spada
Kluczową częścią procesu łączenia dużych zbiorów danych i danych panelowych jest zastosowanie współczynników kalibracji do każdego programu w celu dostosowania zagregowanej widowni do panelu na poziomie stacji/części dziennej/demo. Po modelowaniu danych demograficznych i oglądalności, używamy dużych zbiorów danych do samodzielnego pomiaru i porównujemy wyniki z wynikami naszej waluty opartej na panelu, aby określić współczynniki kalibracji.
Skutkuje to wygładzeniem poziomów oglądalności z minuty na minutę i poprawą dokładności szacunków oglądalności w porównaniu z rozwiązaniem opartym wyłącznie na panelach.
Zmierzyliśmy, jak ta nowa metoda kalibracji Big Data + Panel wypadła w porównaniu z istniejącą walutą opartą na panelach w wyznaczonym obszarze rynkowym Nowego Jorku (DMA) w maju 2023 r. I stwierdziliśmy, że średni błąd względny szacunków oglądalności na tym rynku zmniejszył się w dowolnym miejscu od 10% (dla wczesnej części dnia fringe) do 25% (dla primetime i późnej części fringe).
Większa dokładność oznacza, że kupujący i sprzedający media mogą rozpocząć transakcje z większą pewnością.
Stabilność: Odchylenie standardowe maleje
Na tym samym rynku i w tym samym miesiącu maju 2023 r. Nielsen zbadał wpływ nowej waluty na stabilność szacunków oglądalności programów informacyjnych o 6 rano.
Krajowe programy informacyjne i kablowe mają tendencję do przyciągania lojalnych widzów dzień po dniu; to samo powinno być prawdą w przypadku lokalnych programów informacyjnych, ale zawsze trudno było to zweryfikować, biorąc pod uwagę wielkość niektórych naszych lokalnych paneli telewizyjnych. Stacje lokalne starały się zrozumieć, czy codzienne zmiany w wielkości widowni są wynikiem rzeczywistych wahań, czy też artefaktem pomiaru opartego na panelu.
Przyglądając się bliżej dwóm oddzielnym programom informacyjnym o 6 rano w rejonie Nowego Jorku, stwierdziliśmy, że odchylenie standardowe wielkości ich widowni w ciągu miesiąca było o 36% niższe w przypadku nowej waluty niż w przypadku waluty opartej wyłącznie na panelach, ponieważ duże zbiory danych zapewniają stabilność szacunków poprzez zmniejszenie wpływu pojedynczego panelu domowego.
Jak nasze ulepszone pomiary wpłyną na Twoją firmę?
Koniec z zerowymi trafieniami, lepsza dokładność i znacznie poprawiona stabilność. Czego tu nie lubić? Od lat udoskonalamy naszą nową walutę telewizyjną, a teraz jako jedyne akredytowane rozwiązanie Big Data + Panel z granulacją na poziomie osób, branża medialna może bez obaw handlować dokładnymi, wiarygodnymi pomiarami. Szczerze wierzymy, że otworzy to nowy rozdział w pomiarach telewizyjnych i przyniesie korzyści wszystkim zainteresowanym stronom.
Aby dowiedzieć się więcej na ten temat i ocenić jego wpływ na Twoją firmę, skontaktuj się z naszymi ekspertami i odkryj moc Big Data + Panel pomiarowy.
Nielsen's Need to Know omawia podstawy pomiaru oglądalności i demistyfikuje najgorętsze tematy branży medialnej. Przeczytaj każdy artykuł tutaj.
