Equilíbrio entre a necessidade de inovação e continuidade na medição de audiência

Mudanças drásticas nos comportamentos de visualização de TV na última década, impulsionadas principalmente pela adoção generalizada da TV conectada (CTV)¹ e pelo aumento da disponibilidade da Internet de alta velocidade, introduziram uma série de novos conjuntos de dados que estão chegando às soluções de medição. Genericamente chamados de big data, esses conjuntos de dados oferecem a oportunidade de avançar na medição de audiência para ajudar compradores e vendedores a entender melhor o desempenho da programação de TV e dos anúncios. 

A escala do big data

Em um nível elevado, há duas fontes principais de big data que estão sendo usadas na medição de audiência de televisão linear:

• Dados de caminho de retorno (RPD) de set-top boxes (STBs) de cabo e satélite
• Dados de reconhecimento automático de conteúdo (ACR) de smart TVs

Com 70,6% das residências com TV nos EUA possuindo uma smart TV, em comparação com 62,3% há dois anos, um dos maiores benefícios do Big Data é a escala. A escala é importante no cenário fragmentado de exibição atual. Nosso conjunto de big data inclui atualmente 45 milhões de residências nos EUA e 75 milhões de dispositivos da Comcast, Dish, DirecTV, Roku e Vizio, o que rivaliza com o de qualquer outro provedor de medição.

No entanto, esses conjuntos de dados não são uniformes ou homogêneos e não foram projetados para uso na medição de audiência. Mas isso não significa que eles não possam ser usados para esse fim. De fato, eles podem ser muito úteis, mas não por si só. Para entender o big data, é necessário um conjunto de verdades que corrija as lacunas, as flutuações e outras complexidades do conjunto de big data.

Garantia de estabilidade e representação da medição

A combinação de big data com um painel representativo é fundamental para contabilizar a visualização em todos os dispositivos e públicos de forma estável. A Nielsen possui um painel representativo de 101.000 indivíduos de aproximadamente 42.000 residências, o que nos permite aproveitar o poder do big data e, ao mesmo tempo, corrigir suas deficiências. 

E o setor concorda. Os princípios "North Star" da Federação Mundial de Anunciantes (WFA) para medição de mídia cruzada exigem uma combinação de painel de qualidade e big data. Em agosto de 2022, o Video Advertising Bureau (VAB) e a Association of Advertisers (ANA) anunciaram planos para criar seus próprios painéis, assim como o Google, para uso em sua medição de conversão on-line. Em outras palavras, o setor está clamando por abordagens que garantam a representatividade e aproveitem o poder do big data. Acreditamos que a Nielsen está em uma posição única para fornecer essas soluções.

Investimos uma década de pesquisa na integração de conjuntos de big data em nossas metodologias de maneiras inovadoras que também garantem a continuidade com nossa medição de moeda. Incorporamos o big data em nossa medição de TV local nos EUA em 2019 e em nossa medição de TV nacional em 2022. Quando usados em conjunto com painéis representativos em nível de pessoas, esses conjuntos de big data podem avançar significativamente a ciência da medição de audiência.

1. A medição tem a ver com pessoas. O big data não fornece informações sobre as pessoas que estão assistindo. Ao combinar big data com painéis, podemos entender quem está assistindo, bem como a composição familiar.
2. A medição deve ser representativa. O big data fornece uma imagem incompleta da exibição de TV. Por exemplo, os dados de RPD/STB e ACR não têm cobertura de streaming e visualização over the air (OTA). Em novembro de 2023, o streaming representava 36,1% da visualização de televisão nos EUA. Além disso, 18,1% das residências com TV nos EUA têm pelo menos um aparelho de TV que acessa o conteúdo usando uma antena digital em vez de STBs ou uma ^conexão com a Internet2. As fontes de visualização de Big Data também podem não incluir todos os dispositivos da residência. Isso é particularmente um problema com os dados ACR, em que o número de dispositivos que retornam dados é de aproximadamente 1,1 por residência. A casa de TV média dos EUA tem cerca de 2,5 aparelhos. Os painéis são essenciais para cobrir essas lacunas, e qualquer solução de medição que se baseie exclusivamente em big data perderia esses públicos.
3. A medição é mais do que apenas fontes de dados. Os dados de ACR, por exemplo, simplesmente identificam imagens em uma tela. Se o mesmo conteúdo estiver sendo transmitido em vários canais ao mesmo tempo, os dados de ACR não têm como atribuir com precisão a visualização a um canal e a outro. Da mesma forma, os dados de RPD e STB geralmente não são capazes de verificar se uma TV está ligada. Diferentes fornecedores de RPD/STB e fabricantes de equipamentos originais (OEMs) também têm maneiras diferentes de coletar e processar dados. Isso faz com que a ingestão, a harmonização, a agregação e a calibração sejam críticas e extremamente complexas. 

As deficiências de medição nos dados de RPD/STB e ACR destacam por que é fundamental que esses dados sejam calibrados com painéis baseados em pessoas que representem com precisão a diversidade de uma população. 

Navegando pela evolução da medição

Combinando a escala de big data com informações em nível de pessoa de novos e inovadores medidores de painel, podemos fornecer granularidade aprimorada até o comercial individual. Isso garante que os anunciantes possam entender quem e quantas pessoas viram exatamente seu anúncio. Também podemos oferecer uma segmentação mais avançada para desbloquear a capacidade de capitalizar os recursos endereçáveis lineares, bem como os segmentos avançados de público-alvo. 

Não há como subestimar os benefícios que o Big Data+Panel trará, mas as mudanças que estão ocorrendo no setor de mídia são significativas demais para que se façam mudanças de metodologia em massa nos dados que estão sendo usados como moeda de troca em um piscar de olhos. Uma transição estável em tempos de mudança sempre será melhor do que um pivô muito rápido. Tempos de transição também ampliam a necessidade de transparência, especialmente quando os dados de medição sustentam um setor global que a empresa de pesquisa de anúncios WARC estima que ultrapassará US$ 1 trilhão no próximo ano. 

Reconhecendo que o setor precisa de tempo para se adaptar às inovações em medição, disponibilizamos nosso fluxo de dados nacional do Big Data+Panel para transações em paralelo com a moeda do nosso painel de TV para a temporada de televisão de 23 a 24. Para a temporada de 24 a 25, aprimoramos nosso fluxo de Big Data+Panel para incluir dados da Comcast (além de DISH, DirecTV, Roku e Vizio) e estamos comprometidos em ajudar o setor a navegar por essa transição. Cientes de que diferentes organizações evoluem e se adaptam em ritmos diferentes, também forneceremos nossos dados auditados e credenciados do Painel de TV (minuto médio), bem como Big Data+Panel (no minuto médio e no minuto comercial individual) durante a próxima temporada.  

A evolução da medição da TV só ocorrerá com o alinhamento do setor. E, embora muitas agências e anunciantes estejam interessados em avançar para a medição de comerciais exatos, o sentimento geral do setor é que ele ainda não está pronto para aposentar as classificações C3/C7. Precisamos equilibrar as necessidades igualmente válidas de inovação e continuidade. Com três conjuntos de dados disponíveis, compradores e vendedores poderão desenvolver sistemas para realmente operacionalizar o planejamento, a venda e a compra de TV linear nacional em um nível comercial exato. 

Fontes:

¹ CTV refere-se a qualquer televisão que esteja conectada à Internet. O uso mais comum da conexão com a Internet é para transmitir conteúdo de vídeo
2 Nielsen National TV Panel, novembro de 2023