In a previous Need to Know article, we examined TV media buying and how it needs to evolve to meet the demands of today’s highly fragmented TV ecosystem. The playing field is changing rapidly, and buyers need new tools to understand and reach their target audiences.
Die Entwicklung eines neuen Messverfahrens, das den Umfang von Big Data mit der Demografie und der statistischen Genauigkeit von panel Messungen kombiniert, um eine bessere Datenqualität zu erzielen, hat für die Branche höchste Priorität.
Nielsen has spent years working out the best way to combine panels and big data, developing data partnerships with key players and thoroughly testing our new methodology in collaboration with industry stakeholders. Here are three findings that convinced us that the harmonious combination of big data and panel data was indeed the future of TV measurement.
Mit Big Data, kalibriert durch Nielsens panels...
- Null-Bewertungen werden in wichtigen Demoskopen reduziert (SCALE)
- Der durchschnittliche relative Fehler sinkt (ACCURACY)
- Standardabweichung sinkt (STABILITY)
Lassen Sie uns noch einmal betrachten, was wir unter Big Data verstehen und was panels damit zu tun haben.
Big Data und panels: Gemeinsam besser
In the TV measurement space, big data refers to return-path data (RPD) from cable and satellite set-top boxes, as well as automatic content recognition (ACR) data from internet-connected smart TVs. How big is big data? Thanks to strategic data partnerships with companies like Comcast, DirecTV, Dish Network, Roku and Vizio, Nielsen currently has access to granular data from 75 million devices (and 45 million households) in the U.S. alone.
It’s a massive dataset, but it doesn’t capture TV viewing at the individual level—only at the device level. This makes it impossible to determine whether anyone is actually watching TV when the device is on or who the viewers and co-viewers might be at any point in time. To say nothing of the millions of households that don’t own any of those devices, only stream, watch TV over the air or have very different viewing habits than big data homes.
That’s where person-level panels come in. We’ve examined why panels still matter and how they should be used as a source of truth to overcome the limitations of big data. We followed those recommendations to develop the new National and Local TV currency for media buying and selling.
Wenn wir bei Nielsen heute beispielsweise RPD- oder ACR-Daten analysieren, können wir feststellen, welche Geräte zu unseren panels gehören, und die Abstimmdaten in diesen Haushalten mit dem individuellen Sehverhalten vergleichen, das von unseren Messgeräten erfasst wird. Indem wir unsere panels als Quelle der Wahrheit nutzen, haben wir robuste Methoden entwickelt, um Big Data zu kalibrieren, die Zuschauer den richtigen Personen zuzuordnen und Zuschauerschätzungen auf die gesamte TV-Bevölkerung zu projizieren, nicht nur auf die im Big Data-Datensatz enthaltenen.
Dieser Ansatz hat viele Vorteile. Hier sind drei, die in unseren bisherigen Analysen hervorgehoben wurden.
Skala: Null-Bewertungen werden in wichtigen Demoskopen reduziert
When big data first emerged in the TV space, the immediate reaction from the industry was that it could help address one of its most vexing problems: zero-rated programs.
Tausende von Fernsehsendungen haben ein Publikum, das zu klein ist, um durch panel Messungen erfasst zu werden, selbst mit einem panel von über 100.000 Zuschauern. Um Ihnen ein Beispiel zu geben: Im ersten Quartal 2023 gab es 362.168 Fernsehsendungen im Rundfunk, im Kabel und in Fernsehsyndikaten, und 13,9 % dieser Sendungen wiesen in unseren nationalen und lokalen panels keine Zuschauer im Alter zwischen 35 und 49 Jahren auf.
Als wir jedoch unsere neue Big Data + Panel anwandten, um dieselben Sendungen zu untersuchen, fanden wir nur 458 Sendungen, die überhaupt keine P35-49-Zuschauer hatten, das sind 0,1 % aller Sendungen in diesem Quartal. Die restlichen Sendungen waren völlig legitime Optionen für den Medieneinkauf, möglicherweise mit einzigartigen Zuschauerzusammensetzungen.
In other words, our enhanced measurement can eliminate virtually all cases of zero-rating for that age group, with similar results across all other traditional age targets: 99.1% for P35-49, 98.4% for P18-34, and 99.6% for P50-64.
Dies ist ein Gewinn für Medienkäufer und -verkäufer: Verkäufer haben mehr Werbeinventar, das sie vermarkten können, und Käufer haben mehr Möglichkeiten, mit Nischenzielgruppen ihre Ziele zu erreichen.
Genauigkeit: Durchschnittlicher relativer Fehler sinkt
Ein wichtiger Teil des Prozesses der Zusammenführung von Big Data und panel ist die Anwendung von Kalibrierungsfaktoren auf jedes Programm, um die Gesamtzuschauerzahl mit dem panel auf Sender-/Tageszeit-/Demo-Ebene in Einklang zu bringen. Sobald die Demografie und die Zuschauer modelliert sind, verwenden wir die Big Data, um sie zu messen, und wir vergleichen die Ergebnisse mit denen unserer panel Währung, um die Kalibrierungsfaktoren zu ermitteln.
Dadurch werden die minütlichen Einschaltquoten geglättet und die Genauigkeit der Einschaltquotenschätzung im Vergleich zu einer panel verbessert.
We measured how this new Big Data + Panel calibration method performed against the existing panel-based currency in the New York designated market area (DMA) in May 2023 and found that the average relative error for audience estimates in that market decreased anywhere between 10% (for the early fringe daypart) and 25% (for primetime and late fringe).
Bessere Genauigkeit bedeutet, dass Medienkäufer und -verkäufer mit größerer Zuversicht Transaktionen tätigen können.
Stabilität: Standardabweichung nimmt ab
In demselben Markt und für denselben Monat Mai 2023 untersuchte Nielsen die Auswirkungen der neuen Währung auf die Stabilität der Zuschauerschätzungen für die 6-Uhr-Nachrichten.
National broadcast and cable news programs tend to draw loyal followers day in and day out; the same is supposed to be true for local news shows, but it’s always been difficult to verify considering the size of some of our local TV panels. Local stations have struggled to understand whether day-to-day variations in audience size are the result of actual fluctuations or an artifact of panel-based measurement.
Bei genauerer Betrachtung von zwei separaten 6-Uhr-Nachrichtensendungen im Raum New York stellten wir fest, dass die Standardabweichung ihrer Zuschauerzahlen im Laufe des Monats mit der neuen Währung um 36 % geringer war als mit der panel, da Big Data die Schätzungen stabiler macht, indem es die Auswirkungen eines einzelnen panel reduziert.
Wie wird sich unsere verbesserte Messung auf Ihr Unternehmen auswirken?
No more zero-ratings, better accuracy and much improved stability. What’s not to like? We’ve been refining our new TV currency for years now, and now as the only accredited, Big Data + Panel solution with persons-level granularity, the media industry can trade on accurate, reliable measurement with confidence. We sincerely believe that it’s going to open a new chapter for TV-Messung and benefit all stakeholders.
To learn more about it and assess its impact on your business, please get in touch with our experts and discover the power of Big Data + Panel measurement.
Nielsen’s Need to Know reviews the fundamentals of audience measurement and demystifies the media industry’s hottest topics. Read every article here.
