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流媒体信号

概述

实时优化 CTV 的受众

内容触手可及,随时随地都可流播。流媒体带来了更多的内容、更多的人才和更多的受众,这对媒体买家和卖家来说意味着更多的机会。但最大的问题仍然是:你如何知道谁在屏幕前?

尼尔森流媒体信号(Nielsen Streaming Signals)可分解家庭并预测谁在 CTV 屏幕后面,从而实时优化受众。Streaming Signals 使用机器学习算法,从尼尔森黄金标准面板和参与 CTV 提供商的第一方人口普查级流媒体数据中查看,以确定直播流媒体会话期间的个人人口统计信息。

我们利用定制的机器学习模型、尼尔森电视面板数据和参与的 CTV 运营商提供的 CTV 流媒体信息,为屏幕后的人提供动态输入。专有面板数据与 CTV 数据的精心组合,使我们能够以无与伦比的准确性分配个人层面的人口统计信息。我们的技术利用强大的实时机器学习功能,可以提供流式播放节目内容的信号,因此营销人员可以更好、更快、更优化地选择目标受众。

特点

根据数据做出决策,锁定流媒体受众

个人层面的见解

个人层面的见解

利用我们的解决方案,针对真实的个人观众细分家庭,进行广告优化。

会期信号

实时信号

通过面板和机器学习,将强大的广告优化信号与受众人口统计的实时信号相结合。

现代化方法

面向未来的技术

利用以隐私为中心并能适应数字生态系统变化的技术规划未来。

使用案例

为广告商、代理商、出版商和广告平台提供流媒体优化服务

为广告商和代理商提供流媒体电视解决方案

媒体采购人员

通过消除不相关的广告,提高您的广告收益和客户浏览体验,并让媒体买家确信他们正在接触目标受众。

回答关键问题,如

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- 如何消除广告浪费,最大限度地利用广告库存?
- 如何在现在和未来获取更多广告收入?

面向出版商和平台的流媒体电视解决方案

媒体销售商

通过在正确的时间向正确的人发送正确的信息,减少广告浪费并提高个性化广告的精准度。

回答关键问题,如

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- 如何个性化每个接触点,更好地与目标受众联系?
- 如何自信地可视化总体消费者?

让我们讨论您的业务需求