メディア関係者の間では昨今、計測の未来とビッグデータの可能性に話題が盛り上がりを見せています。ニールセンは以前からビッグデータの価値を理解しており、先月、米国の全国テレビ視聴率サービスをビッグデータで補強する動きに関する追加情報を発表したばかりです。
Wie die Ereignisse der letzten Monate zeigen, ist Nielsen sich bewusst, dass es kein perfektes Messpanel gibt.
Es gibt jedoch Stimmen, die Big Data als „Retter“ betrachten, der die Probleme der Medienbranche löst. Das Datenwissenschaftlerteam von Nielsen hingegen hat Zweifel an dieser Ansicht.
ビッグデータの価値やポテンシャルの大きさについては疑いの余地がないものの、現在、メディア業界が使用可能なビッグデータセットには、現実的な制約があるからです。
Aktuelle Beispiele
Das US-amerikanische Messdienstleistungsunternehmen Comscore gab bekannt, dass es aufgrund der Einstellung der Nutzung der Portable People Meter (PPM)-Daten von Nielsen künftig die Datensätze der ConsumerView-Datenbank des globalen Daten- und Analyse-Anbieters Experian zur Identifizierung einzelner Zuschauer für Messzwecke verwenden wird.Da Big Data die Zukunft ist, wurde die Ankündigung des Unternehmens von der Fachpresse als „Fortschritt“ gewertet, da eine Verlagerung in diese Richtung positiv zu bewerten ist.
しかし同社の顧客にとっても、消費者にとっても、残念ながらそうではありません。
Derzeit gibt es zahlreiche Drittanbieter, die Datensätze auf der Grundlage von personenbezogenen Daten abgleichen und direkt erhobene und modellierte demografische Daten bereitstellen. Nielsen überprüft solche Daten regelmäßig. Wir messen Informationen direkt anhand unserer eigenen soliden Paneldaten und überprüfen die Genauigkeit der Daten von Drittanbietern unter folgenden Gesichtspunkten: 1) ob ein genauer Abgleich mit den einzelnen Haushalten erfolgt ist und 2) ob die Daten zu Zuschauerattributen und -merkmalen korrekt gemeldet wurden.
Die Ergebnisse der Nielsen-Untersuchung verdienen die Aufmerksamkeit der Werbetreibenden.
Der Großteil der aktuellen Datensätze basiert nicht auf Zuschauerprofilen, sondern auf Rechnungsdaten und Online-Verhaltensdaten. Diese Datensätze enthalten keine detaillierten Informationen zu Alter, Einkommen, ethnischer Zugehörigkeit oder Nationalität der Personen, aber mit einem soliden Panel lassen sich auch solche Informationen erfassen. Da diese Datensätze durch Maschinen-zu-Maschinen-Übertragungen erstellt werden, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass sie Fehler und Unstimmigkeiten enthalten.
Daher sind verlässliche Informationen über die Personen, die tatsächlich in bestimmten Haushalten leben, begrenzt. Außerdem kann nicht angegeben werden, wer innerhalb eines Haushalts zu einer bestimmten Zeit eine bestimmte Sendung sieht. Selbst wenn diese Datensätze mithilfe anderer Datenquellen trianguliert werden, ist die Wahrscheinlichkeit sehr hoch, dass es zu großen Lücken und Fehlern bei den Schätzungen kommt. Die Verwendung dieser Daten mag für Targeting-Zwecke unbedenklich sein, aber für Messzwecke mangelt es diesen Datensätzen an der erforderlichen Genauigkeit, Objektivität und Transparenz.
Warum ist das wichtig?
Was bedeutet das nun konkret? Es gibt mehrere Bedeutungen.
Comscore ist dabei, von Nielsen PPM wegzukommen, wo sie Mikrofonen an etwa 100.000 tatsächlich bestätigten Personen anbringen, um genau zu verfolgen, was sie sehen.
その結果、誰が何を見ているのかを正確に読み取ることができなくなります。
しかし、もっと大きな意味を持つのは、この変化によって、業界が米国の真の姿を捉えることから遠ざかってしまうということです。
Es ist allgemein bekannt und logisch, dass diese Datensätze für Haushalte, die seit langem in ihrem Eigenheim leben, relativ nützlich sind. Das Problem ist, dass Haushalte, die seit langem in ihrem Eigenheim leben, in der Regel weiß sind und tendenziell ein deutlich höheres Einkommen und Alter als der nationale Durchschnitt aufweisen. Aufgrund ihrer Konzeption unterschätzen diese Datensätze die wachsende Zahl der afroamerikanischen und lateinamerikanischen Bevölkerung sowie Menschen mit geringerem Einkommen und Alter.
Dies gilt auch für Datensätze, die aus Set-Top-Box-Daten erstellt werden. Diese Datensätze neigen dazu, wohlhabende Verbraucher, die Geld für kostenpflichtige Kabelfernsehprogramme ausgeben, überzurechnen. Infolgedessen werden relativ einkommensschwache Bevölkerungsgruppen, die das Ziel vieler Marketingfachleute sind, unverhältnismäßig stark ausgeschlossen.
Die Medienbranche hat es sich zur obersten Priorität gemacht, die afroamerikanische und lateinamerikanische Gemeinschaft angemessen zu repräsentieren. Die jahrzehntelange Arbeit von Nielsen war zwar nicht perfekt, aber heute verfügen wir über die genauesten und detailliertesten Daten zur aktuellen Situation in den Vereinigten Staaten.
Messinstrumente, die aus Big Data abgeleitet sind, die nicht repräsentativ ist und nicht durch verifizierte und geprüfte Panels gestützt wird, erreichen leider nicht das Niveau von Nielsen. Die Panels von Nielsen ermöglichen eine Zielgruppenansprache mit einer statistischen Schwankung von 1 % für viele demografische Merkmale, die in der Volkszählung erfasst sind. Im Gegensatz dazu weisen Tools, die speziell auf Big Data ausgerichtet sind, eine deutlich geringere Genauigkeit auf. Die Branche muss sich offen der Herausforderung der Repräsentativität von Big Data stellen und entsprechende Maßnahmen ergreifen.
Eine umfassendere Herausforderung für die gesamte Branche
Hier haben wir anhand von Comscore das Problem von Big Data angesprochen, aber dies ist eine große Herausforderung, die alle derzeit angebotenen Big-Data-Sets betrifft.
2020年8月、ANA （Association of National Advertisers、全米広告主協会）は業界団体のMRC （Media Rating Council）とSequent Partnersと共に、メディアターゲティングにおける多文化オーディエンスの代表性度合を把握する調査を実施した際、ニールセンのデータをベンチマークとして採用しました。この研究では、高品質のマーケティングデータとメディアデータを集約して、アフリカ系、ラテン系やアジア系オーディエンスへのターゲティングの正確性を把握しました。調査から得られたファインディングスには問題が散見されましたが、ニールセンにとって問題自体は想定の範囲内でした。
Die gleiche Untersuchung ergab, dass die von der Branche als zuverlässig angesehenen Big-Data-Sets die drei oben genannten, für Marketingfachleute wichtigen Zielgruppen nicht genau erfassen können. Im Gegensatz zu soliden Panels sind diese Big-Data-Sets aufgrund ihrer Konzeption nicht in der Lage, ein Gesamtbild dieser Verbraucher zu vermitteln. Daher wurde ein schwerwiegendes Problem festgestellt: Die Daten enthalten zahlreiche falsche oder unzureichende Angaben und sind nicht repräsentativ.
Demgegenüber werden die Daten des soliden Nielsen-Panels direkt von realen Personen erhoben und bieten vielfältige Informationen, die repräsentativ für die Gesamtbevölkerung der Vereinigten Staaten sind. Wer lebt in einem Haushalt? Wie alt sind die Bewohner? Welche ethnischen Gruppen sind vertreten? Wer sieht zu einem bestimmten Zeitpunkt fern? Das Nielsen-Panel liefert Antworten auf diese Fragen.
Das Gremium allein ist zwar nicht perfekt, aber es gibt einen Grund dafür, dass andere Branchen, beispielsweise Pharmaunternehmen, bei der Zulassung von Medikamenten einen ähnlichen Ansatz wie das Gremium verfolgen. Denn wenn das Risiko hoch ist, gibt es keinen Ersatz dafür, Informationen von Menschen zu sammeln und zu überprüfen.
Die Erwartungen an das Potenzial von Big Data steigen in verschiedenen Branchen, und auch Nielsen schätzt den Wert und die Möglichkeiten von Big Data. Die Akteure der Medienbranche sollten jedoch ehrlich zugeben, was mit Big Data gelöst werden kann und was nicht. Die Zukunftsvision von Nielsen für die Medienmessung ist eine Kombination aus der Reichweite von Big Data und einem soliden Panel, das aus realen Personen besteht. Wir wissen, dass viele Branchenvertreter große Erwartungen an die Möglichkeiten von Big Data haben, und wir teilen diese Erwartungen. Dennoch muss die Branche ehrlich darlegen, was mit Big Data gelöst werden kann und was nicht. Die Zukunftsvision von Nielsen für die Medienmessung basiert auf einer Kombination aus der Reichweite von Big Data und einem soliden Panel aus realen Personen.
This article originally appeared on Next TV.
