米国だけでなく世界中で、視聴の断片化は、従来の視聴者測定パネルが信頼できる視聴率情報を提供する能力に挑戦している。この情報は、広告の買い手と売り手が取引を計画・実行し、コンテンツ制作者が番組のパフォーマンスを理解するために不可欠であることに変わりはない。
高視聴率のネットワークや番組は、この測定問題の影響を受けにくいが、今日の視聴の多くはニッチであるため、視聴率が低くなり、測定の信頼性も低くなる。場合によっては、ある番組の視聴者が母集団にいるにもかかわらず、その視聴者が測定パネルにいないために、視聴率がゼロと報告されることもある。これに対処するため、ニールセンは「パネル＋ビッグデータ」の測定データを発表している。これは、パネルデータとMVPDからのリターンパス・データ（RPD）やスマートTVからの自動コンテンツ認識（ACR）データなどのビッグデータを組み合わせることで、視聴者測定をより正確にし、"ゼロ視聴率 "の問題に効果的に対処することで、視聴者測定を大幅に改善するものである。
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.
ゼロ評価を理解する
例えば、今年第1四半期、ニールセンパネルは、生放送と翌3日間のタイムシフト視聴の合計362,168件（2％）のうち、放送、ケーブルテレビ、シンジケーションテレビの合計8,454件の視聴率がゼロであったと報告した。視聴率ゼロは、視聴した家庭がゼロであったことを意味し、ほとんどの場合、母集団で実際に起こったことではなく、測定の限界を反映したものである。言い換えれば、母集団では低レベルの視聴があったが、パネルでは視聴者がいなかったということである。
ニールセンの全国パネルデータにビッグデータが含まれることで、この問題に大きく対処し、買い手と売り手は視聴者の視聴行動をより明確に把握できるようになる。ニールセンは、約3,000万世帯のTVデータを4万世帯/10万人のパネルと組み合わせることで、測定精度を大幅に高めている。サンプルサイズが大きくなることで、ゼロ視聴率の存在など、パネル測定に伴う統計的サンプリング誤差が減少する。
ビッグデータで視聴精度が向上
今年9月にビッグデータを測定可能にする前に、ニールセンはサンプリングエラーへの影響を把握するため、1年以上かけて統合データセットの分析を行った。分析の結果、ビッグデータの導入により、すべての視聴グループにおいてゼロ視聴率が大幅に減少することが判明した。世帯視聴率がゼロだった第1四半期の8,454のテレビ番組について、パネルデータにビッグデータを加えて測定したところ、ゼロ視聴率は99.9％減少した。すべての主要視聴者層で、減少幅は96.8％～99.9％だった。この減少は若い視聴者層で顕著であり、若い視聴者層は従来のテレビ番組の視聴が浅く、パネル測定でゼロ視聴率が発生しやすい傾向がある。
また、サンプル数が増えたことで、特定の視聴者のより正確な視聴状況を収集できるようになりました。例えば第 1 四半期では、パネルデータで測定した場合、ヒスパニック系ネットワークで視聴率ゼロ（ライブ+3 日間）を記録したヒスパニック系番組が 3,471 件ありました。パネルデータとビッグデータで測定した場合、ゼロ視聴率は完全に取り除かれました。
数百万世帯が測定に加わることは明らかにプラスである。しかし、ビッグデータはかなり大きなサンプル数を提供するものの、それだけでは、誰が視聴しているかという具体的な詳細（ニールセンについて ）を欠いており、一般的に多様な人口集団や特定の年齢層を十分に反映していない。また、ビッグデータでは、地上波アンテナからの視聴、ブロードバンドのみの家庭、家庭から離れた場所での視聴を測定することができない。そこで、監査され、認定されたパネルデータの出番となる。ニールセンは、ビッグデータのスケールとピープルベースのパネルから得られるきめ細かなインサイトを組み合わせることで、業界がRPDとACRデータの可能性を最大限に発揮できるよう支援しています。
