Para a indústria dos meios de comunicação social, o período entre março e maio é o momento certo. Através dos muitos eventos iniciais que abrangem o panorama dos meios de comunicação social, que já não estão limitados a plataformas e tecnologias individuais, o mercado de conteúdos em expansão apresenta uma riqueza de oportunidades e uma extensão de informações para os compradores e vendedores de anúncios navegarem, especialmente no meio das crescentes conversas sobre grandes volumes de dados para medição.
Para os anunciantes, os números são fundamentais nesta altura do ano. E à medida que o consumo de televisão se fragmenta num contexto de crescente envolvimento digital, estes números assumem uma importância ainda maior. Quão importantes? Um estudo da Ampere Analysis descobriu que o gasto total em conteúdo em 2021 totalizou cerca de US $ 220 bilhões, liderado pela potência de streaming Netflix. E os anunciantes, sabendo que os americanos transmitiram quase 15 milhões de anos de vídeo no ano passado, estão se recuperando, já que os gastos com publicidade digital em todo o mundo aumentaram mais de 29% em 2021 para eclipsar US $ 491 bilhões.
Além disso, os consumidores não tencionam alterar a trajetória da indústria de streaming, uma vez que 93% dos assinantes de streaming afirmam que tencionam aumentar a sua utilização no próximo ano. No entanto, isso não significa que os conteúdos televisivos tradicionais estejam fora de cena. Muito pelo contrário, uma vez que o adulto médio passa mais do dobro do tempo por dia com televisão em direto do que com conteúdos de televisão ligada (CTV).
A crescente abundância de conteúdos apresenta uma crescente riqueza de escolha para os consumidores, mas a miríade de plataformas, dispositivos e serviços pode apresentar desafios de medição para os anunciantes. Além disso, a explosão de escolha não criou mais tempo para interagir com os conteúdos, nem criou mais pessoas. Mas os grandes volumes de dados, incluindo os que provêm das televisões inteligentes (ACR) e dos receptores de televisão por cabo (RPD), têm uma forma de sugerir o contrário. Os dados dos receptores de televisão por cabo e das smart TVs também não fornecem muitas informações sobre a atividade de streaming: Os receptores de televisão por cabo, por definição, fornecem dados sobre a televisão tradicional, e o ACR desliga-se frequentemente quando o público utiliza aplicações nativas, incluindo a Netflix.
Para além de nunca terem sido concebidos para serem utilizados para medição, os grandes volumes de dados não reflectem as pessoas reais. Não há dúvidas quanto ao valor do RPD e do ACR, uma vez que fornecem uma escala para a medição, mas os grandes volumes de dados reflectem os dispositivos e não as pessoas reais. Os dados por si só não podem dizer quem está a ver e quem não está - o que é uma necessidade fundamental para os anunciantes. E quando as pessoas são retiradas da equação, os números simplesmente não batem certo.
Vejamos os dados ACR, por exemplo, que identificam as imagens nos ecrãs das smart TVs. Estes dados podem ser muito úteis na medição de audiências, mas, por si só, não fazem mais do que identificar o que está num ecrã. Os dados RPD são semelhantes, mas não têm a capacidade de verificar se um televisor está ligado. É por isso que um quarto de todas as impressões dos descodificadores provém de televisores que nem sequer estão ligados.
Para além de não se saber quem está a utilizar um dispositivo ou um ecrã, os grandes volumes de dados são inerentemente tendenciosos, e essa tendência depende do tipo de dados. Para que os grandes volumes de dados representem verdadeiramente a população dos EUA, todos os lares com televisão teriam de ter exatamente o mesmo aparelho de televisão e aceder à programação através do mesmo fluxo de dados. É por isso que todos os conjuntos de grandes volumes de dados têm de ser nivelados - calibrados - com painéis baseados em pessoas que reflictam a diversidade da população dos EUA.
É importante salientar que a Federação Mundial de Anunciantes, a Associação Nacional de Anunciantes e as organizações comparáveis em mais de 30 outros países declararam unanimemente que o futuro sistema de medição de audiências para os meios de comunicação em ecrã deve ser uma combinação de painéis de qualidade e de grandes volumes de dados.
Sem dados de painel, a medição não capta a diversidade. Não só sabemos que todos os lares com televisão nunca acederão ao mesmo conteúdo nos mesmos dispositivos, como também sabemos que a composição dos lares é tão variada como o tecido do país que contém os lares com televisão. É aqui que a medição baseada em grandes volumes de dados falha o alvo - de forma significativa.
Por exemplo, os hispânicos representam pouco menos de 20% da população dos EUA, mas os grandes volumes de dados subestimam significativamente este público, bem como muitos outros. Mas quando a medição se baseia apenas na RPD, as análises da Nielsen concluíram que esta sub-representa os lares hispânicos em 30%. Para colocar isso em perspetiva, considere o seguinte: O Censo dos EUA de 2020 determinou que a população hispânica era de pouco mais de 62 milhões. Se metade dessa população estiver a ver televisão num determinado momento e os anunciantes utilizarem os dados da RPD para a medição, os anunciantes poderão estar a atingir mais 9 milhões de pessoas do que seria de esperar.
É importante referir que a sub-representação de 30% é uma média. Ao nível do programa, o big data pode sub-representar ou sobre-representar por margens muito maiores - tanto para a população em geral como para audiências diversificadas. Por exemplo, um estudo da Nielsen sobre as variações entre a medição de big data e a sua medição padrão de ouro baseada em painéis revelou que a medição RPD sobrestimou em 69% o total de impressões nos EUA para um programa em horário nobre. Comparativamente, a medição ACR subestimava o total em 12%. Para um evento desportivo, a medição RPD subestimou a audiência hispânica em 47%, enquanto os dados ACR sobreestimaram a mesma audiência em 12%.
Para os anunciantes, estas variações de medição podem ser dispendiosas. No entanto, o aumento da oferta de novas fontes de dados acrescenta complexidade à medição, especialmente quando esta pode não estar ligada a pessoas reais. Os editores e anunciantes quererão sempre ter o maior alcance possível, mas certamente não sem o rigor analítico necessário para o validar.
À medida que o linear e o digital convergem, as fontes de grandes volumes de dados são contributos essenciais para a medição. Mas, por si só, não são fiáveis como fontes de medição. À medida que os consumidores se envolvem com mais dispositivos e mais canais, será fácil apontar para dados que afirmam um envolvimento potencialmente exagerado. Os anunciantes gostariam certamente de ver as dimensões das audiências que muitas audiências alternativas sugerem, mas se colocarem as suas compras de publicidade em relação a esses números, acabarão por pagar por números que não reflectem pessoas reais.
