In den USA und auf der ganzen Welt hat die Fragmentierung der Zuschauerzahlen die Fähigkeit traditioneller panels in Frage gestellt, verlässliche Quoteninformationen zu liefern. Diese Informationen sind für Werbeeinkäufer und -verkäufer zur Planung und Durchführung von Geschäften und für Produzenten von Inhalten zum Verständnis der Programmleistung weiterhin unerlässlich.
Obwohl Sender und Sendungen mit höheren Einschaltquoten von diesem Messproblem weniger betroffen sind, sind viele Zuschauer heute Nischenzuschauer, was zu niedrigeren Einschaltquoten und unzuverlässigeren Messungen führt. In einigen Fällen kann dies dazu führen, dass Quoten als Nullen gemeldet werden, d. h. es gibt zwar Zuschauer für ein Programm in der Bevölkerung, aber keiner von ihnen war im panel. Um dieses Problem zu lösen, veröffentlicht Nielsen seine "panel plus Big Data"-Messdaten. Dabei werden panel mit Big-Data-Daten kombiniert - Return-Path-Daten (RPD) von MVPDs und ACR-Daten (Automatic Content Recognition) von Smart-TVs -, wodurch die Zuschauermessung erheblich verbessert wird, indem sie präziser wird und das Problem der "Null-Ratings" effektiv angegangen wird.
We know that the data from cable boxes and smart TVs isn’t feasible for measurement by itself. It has gaps and doesn’t measure everything on the screen or tell you who’s watching. But, when paired with accredited person-level panel data, the combined data sets significantly advance the science of audience measurement. Among the benefits, the combination of these data sets allows measurement to collect far more viewing than what’s possible with panel data alone.
Verständnis der Nullbewertung
Im ersten Quartal dieses Jahres meldete das panel beispielsweise für 8 454 Fernsehsendungen im Rundfunk, im Kabelfernsehen und in Fernsehsyndikaten eine Nullquote (2 %) von insgesamt 362 168 Fernsehsendungen, und zwar für Live-Sendungen und die folgenden drei Tage mit zeitversetzter Ausstrahlung. Eine Wertung von Null bedeutet, dass keine Haushalte im panel eingeschaltet haben, was in den meisten Fällen eher die Beschränkung der Messung als das tatsächliche Geschehen in der Bevölkerung widerspiegelt. Mit anderen Worten: In der Bevölkerung gab es eine niedrige Einschaltquote, aber die Zuschauer waren nicht im panel zu finden.
Die Einbeziehung von Big Data in die nationalen panel von Nielsen schafft hier Abhilfe und ermöglicht Käufern und Verkäufern einen besseren Einblick in das Sehverhalten der Zuschauer. Nielsen kombiniert TV-Daten von ca. 30 Millionen Haushalten mit seinem 40.000-Haushalte/100. panel und erhöht damit die Messgenauigkeit erheblich. Der größere Stichprobenumfang reduziert die statistischen Stichprobenfehler, die mit panel verbunden sind, einschließlich des Vorhandenseins von Nullbewertungen.
Große Daten ermöglichen eine genauere Betrachtung
Bevor Big Data im September dieses Jahres für die Messung zur Verfügung stand, analysierte Nielsen über ein Jahr lang die kombinierten Datensätze, um die Auswirkungen auf die Stichprobenfehler zu verstehen. Die Analyse ergab, dass die Einbeziehung von Big Data die Zahl der Nullbewertungen in allen Zuschauergruppen deutlich reduziert. Bei der Messung der 8.454 TV-Sendungen im ersten Quartal, die keine Haushaltsbewertungen erbrachten, mit panel und Big Data ging die Zahl der Nullbewertungen um 99,9 % zurück. In allen wichtigen demografischen Zuschauergruppen lagen die Rückgänge zwischen 96,8 und 99,9 %. Am deutlichsten war der Rückgang bei den jüngeren Zuschauern, die in der Regel seltener traditionelle Fernsehprogramme sehen und daher bei der panel eher zu Nullbewertungen führen.
Der größere Stichprobenumfang ermöglicht auch eine genauere Erfassung der Einschaltquoten bei bestimmten Zielgruppen. Im ersten Quartal gab es zum Beispiel 3.471 hispanische Sendungen, die bei der Messung mit panel null Einschaltquoten (live+3 Tage) bei hispanischen Sendern erzielten. Bei der Messung mit panel und Big Data wurden die Nullbewertungen vollständig entfernt.
Die Einbeziehung von Millionen von Haushalten in die Messung ist zweifellos positiv. Big Data bietet zwar einen erheblich größeren Stichprobenumfang, doch fehlen ihm die spezifischen Details darüber, wer fernsieht, und verschiedene Bevölkerungsgruppen und bestimmte Altersgruppen sind in der Regel unterrepräsentiert. Big Data ist auch nicht in der Lage, die Nutzung von Antennen, von Haushalten, die nur über ein Breitbandnetz verfügen, und die Nutzung außerhalb des Hauses zu messen. An dieser Stelle kommen geprüfte und akkreditierte panel ins Spiel. Durch die Kombination des Umfangs von Big Data mit den detaillierten Erkenntnissen unseres personenbasierten panel hilft Nielsen der Branche, das volle Potenzial der RPD- und ACR-Daten auszuschöpfen.
