今日ほどメディアの選択肢が豊富な時代はなく、消費者は自分にとって最も魅力的なプラットフォームやチャンネルに積極的に関与している。広告主、パブリッシャー、エージェンシーは、どこで消費されるかに関係なく、エンゲージメントを獲得し、エンゲージメントを獲得し、エンゲージメントを測定しようとしている。
重要なのは、このような選択肢の恩恵の中で、消費者が中心であり続けることである。そのため、総合的かつ包括的な視聴者測定の必要性が高まっている。しかし、これらのデータソースは、米国の人口を正確に表すことができないため、それだけで視聴者を正確に測定することはできません。
実際の視聴者を測定するには、実際の人々が必要だ。
長年にわたり、ニールセンのパネルはテレビ測定のゴールドスタンダードであり、セットトップボックスやスマートテレビからのビッグデータだけでは明らかにできないテレビ視聴者に関する重要なインサイト 。しかし、これらのビッグデータセットには非常に大きな価値がある。これらのビッグデータは、従来のパネルよりも飛躍的に大きな視聴者数を提供するが、具体的な視聴者情報が不足している。総合的かつ代表的な視聴者であるためには、パネル・データとともにビッグ・データを活用する必要がある。
重要なのは、セットトップボックスやスマートTVのデータは測定用に設計されていないことだ。例えば、ケーブルボックスや衛星放送ボックスからのリターン・パス・データ（RPD）は、テレビがオンになっていることやチャンネルが変更されたことを知ることはできるが、誰が部屋にいるのか、誰が画面の内容をコントロールしているのかを知ることはできない。スマートTVが提供する自動コンテンツ認識（ACR）データも同様である。たとえば、ニールセンがRPDを分析したところ、誰も見ていないときにテレビがついている時間を補正しないと、プロバイダーによって異なるが、視聴時間が145％から260％過大にカウントされることがわかった。
測定の欠点はさておき、ビッグデータには大きな利点があり、特にデバイスとプラットフォームの利用が増加するにつれて、オーディエンス測定の将来において重要な役割を果たすことができる。ビッグデータの増大する規模と規模は他の追随を許さないが、実際の視聴者に全体的で正確なインサイト 、代表的な個人レベルのデータで固定する必要がある。例えば、最近のニールセンの分析によると、ゴールデンタイムの番組のRPD測定は、米国の総インプレッションを69％過大評価していた。同じ分析で、ACRデータはインプレッションを12%控えめにしていた。
Nielsen’s nationally representative panels are also critical in measuring the growth of streaming, which has grown to account for more than one-quarter of total TV usage. While streaming presents consumers with a seemingly endless array of content choice, big data lacks the ability to fully account for audiences and engagement. Big data cannot account for over-the-top streaming devices like Roku devices and Amazon Fire Sticks, and many streaming applications block ACR data transmissions while the apps are in use. That’s where partnerships with key OEMs and panel data become paramount, especially as new platforms and channels enter the market.
インサイト 実際の視聴者を把握するためには、実際に視聴している人々のデータが必要であり、そのデータは他のソースと組み合わせて使用することでサンプル数を飛躍的に増やすことができる。ニールセンのパネルのデータ品質の問題を特定し、修正する能力は、視聴者測定に使用するビッグデータの安定性、信頼性、一貫性を保証する。ビッグデータをパーソンレベルの測定で校正することで、業界はセットトップボックスのRPDとスマートTVのACRデータの可能性をフルに発揮することができる。
