오늘날의 미디어 환경에서는 다양한 선택지가 활용되고 있으며, 소비자는 가장 큰 힘을 느끼는 플랫폼과 미디어 채널을 적극적으로 활용하고 있습니다. 광고주, 미디어 회사, 광고 대행사는 시청 장소와 관련이 있고, 소비자를 끌어들이고, 엔터테인먼트 메시지를 얻고, 이를 측정하기 때문에 선택지에 대한 정확한 측정은 업계의 뉴스를 높입니다.
여기서 중요한 것은 선거의 승패와 흐름의 중심에 있는 것은 '사람'이라는 것입니다. 이를 위해서는 진화를 거듭하는 플랫폼과 채널, 수많은 새로운 데이터를 반영하는 포괄적인 오디언스 측정이 반드시 필요하며, 이러한 새로운 데이터를 통해 모집단의 인구를 정확하게 대표하고 오디언스의 정확한 측정이 이루어질 수 있습니다.
実際のオディエンスを測定するためは、実際の「人間」が必要です。
長年、米国においてニールセンの計測パネルはテレビ視聴率測定のゴールドスタンダードとなっており、現在でもセットトップボックスやスマートテレビから取得するビッグデータのみでは発掘できない、テレビ視聴者に関する貴重なインサイトの提供に活用されています。一方で、新たなデータソースから得られるビッグデータセットには、とても大きな価値があります。それは従来のパネルではカバーしきれない、飛躍的に大きい視聴者サイズを提供しているからです。しかし、これらのビッグデータセットにはオーディエンスを特定できる情報が含まれていないので、包括的かつ代表性のある測定を行うためには、ビッグデータとパネルデータの併用が必要となります。
중요한 것은 셋톱박스와 위성방송의 데이터가 측정용으로 설계되어 있지 않다는 것입니다. 예를 들어, 케이블 텔레비전과 위성방송의 셋톱박스로부터 얻은 RPD(귀환 경로 Data）では、テレビの電源が入っていることやチャンネルが変更されたことは分かりますが、その部屋に誰がいるのか、誰が画面に映っているものを操作しているのかは分かりません。スマートテレビが提供するコンテンツ自動認識（ACR）データについても同様です。例えば、ニールセンがRPDを分析したところ、誰も見ていないのにテレビがついている場合を補正しないと、視聴時間が145％〜260％（プロバイダーによって異なる）も過大にカウントされてしまうことがわかりました。
デバイスやプラットフォームの使用率が高まるにつれ、ビッグデータには大きな利点があり、今後のオーディエンス測定において重要な役割を果たすことができます。しかし、実際の視聴者を総合的かつ正確に把握するためには、代表性のある「人」レベルのデータを確保する必要があります。例えば、ニールセンの最近の分析によると、あるゴールデンタイムの番組のRPD測定では、米国の総インプレッション数が69％も過大評価されていました。同じ分析で、ACRのデータはインプレッションを12%過小評価していたことがわかりました。
ニールセンが保有する米国の総人口を代表するテレビ測定パネルは、今や総テレビ利用の 4分の1 以上を占め、拡大し続けるストリーミング配信を測定する上でも極めて重要となります。ストリーミング配信は消費者に膨大な量や種類のコンテンツを提供していますが、ビッグデータのみでは、オーディエンスやエンゲージメントを完全に把握することはできません。またビッグデータはRokuやAmazon Fire StickなどのOTT ストリーミングデバイスでの視聴を網羅しておらず、多くのストリーミングアプリではアプリの利用中、ACRデータ送信はブロックされています。新たなプラットフォームやチャネルが次々と市場に参入していることを踏まえると、これからは主要なデバイスメーカーとの提携とともにパネルデータが極めて重要となります。
実在のオーディエンスのインサイトを発掘するには、実際の「人」から得られるデータが必要です。実際の「人」から得られるデータをその他のデータソースと組み合わせることにより、サンプル数を飛躍的に増やすことができます。ニールセンのパネルは、データ品質の問題を特定して修正する能力を備えているため、視聴者測定に使用するビッグデータの安定性、信頼性、一貫性を補完することができます。ビッグデータが「人」レベルの測定で調整されることで、セットトップボックスのRPDとスマートテレビのACRデータの可能性を最大限に発揮することができるのです。
