メディア業界に関する3月から5月は文字通り春の季節でメディア全体を横断するアププロントイベントが開催され、拡大し続きのコンント市場は、広告の売り手と買い手に多くの機会や膨大な情報もあります。その中で、測定におけるビッチデタの活用とする議論が高いとしています。
広告主はこの時期、特にデータを重視します。デジタルに対する消費者のエンゲージメントが強くなっていると同時に、消費者のテレビ接触が細分化しているからです。ロンドンのデータ解析と調査会社である Ampere Analysisが実施した調査によると、2021年のコンテンツへの総支出は、ストリーミング大手のNetflixを筆頭に、約2200億ドルにのぼります。米国の生活者は昨年、ほぼ1500万年分に相当する動画をストリーミング視聴したこと、また全世界のデジタル広告費は2021年度、29%以上増加し4910億ドルを超えたことを知っている広告主は、デジタル広告に集結しています。
しかも、ストリーミングサービス加入者の93%が今後1年間で利用を増やす予定と答えているように、消費者はストリーミング業界の軌道を変えるつもりはないようです。しかし、これは従来のテレビコンテンツの重要性が下がることを意味している訳ではありません。その反対で、平均的な成人がテレビのライブ視聴に費やす時間は、CTVコンテンツの2倍以上になっています。
コンテンツがさらに豊富になるにつれ、消費者にはさらに多くの選択肢が与えられるようになります。しかし広告主にとって、多種多用なプラットフォーム、デバイスやサービスは、測定面での新たな課題を意味します。選択肢の爆発的な増加によるコンテンツ接触時間の増加は確認されておらず、接触者の数も増えていません。しかし、スマートテレビ（ACR、コンテンツ自動認識）、ケーブルテレビ用チューナー（RPD、リターンパスデータ）から取得したデータを含むビッグデータは、そうでないことを示唆しています。ケーブル・ボックスとスマートテレビから得られるデータも、ストリーミングのアクティビティについては、ほとんどインサイトを提供しません。ケーブル・ボックスは、定義上、従来のテレビデータを提供し、ACRは、視聴者がNetflixを含
ビッグデータはそもそも測定を前提としたデータではないため、実在の「人」を反映していないことを覚えておく必要があります。RPDとACRデータは測定の幅を広げるという点で間違いなく価値がありますが、ビッグデータは実在の「人」ではなく、デバイスを反映しています。ビッグデータ単体では、広告主が最も必要とする「誰が見ているか」「見ていないか」が分かりません。ビッグデータから「人」を除外すると、当然数字は合わなくなります。
ACR데이터는 스마터 텔레비젼 스크립트 상에 표시되는 메시지를 지정하기 위한 것으로, 출력 측정에는 일반적으로 사용되지 않습니다. RPD데이터도 마찬가지로 텔레비젼 본체의 전원이 입력되어 있는지 여부를 정확하게 확인할 수 있습니다. 이를 위해 셋톱박스의 총 출력량의 1/4은 전원이 입력되지 않은 텔레비젼에 대한 출력량입니다.
데이터와 스크립트의 사용자를 특정할 수 없는 블로그 데이터는 본질적으로 데이터의 결합에 의존합니다. 블로그 데이터는 원래 미국의 인구를 표현하기 위해 모든 트래픽 세대가 동일한 트래픽을 유지하고 동일한 데이터 트리밍을 통해 조직에 액세스해야 할 필요성이 있습니다. 이를 위해 전체 블로그 데이터 세트를 미국의 다양한 인구를 반영하는 '사람'의 매개 변수로 조정할 필요성이 생깁니다.
The World Federation of Advertisers （世界広告主連合）、the Association of National Advertisers （全米広告主協会）、さらには全世界30か国以上の業界団体は皆、スクリーンメディアに対する今後のオーディエンス測定システムは、質の高いパネルとビッグデータの組み合わせであるべきと異口同音に主張しています。
패킷 데이터를 통한 측정은 다양성을 감소시킬 수 있습니다. 모든 텔레비젼은 동일한 컨텍스트를 동일한 데이터로 볼 수 없으며 텔레비젼의 구성도 지역과 국가에 따라 다릅니다. 비디오 데이터의 측정으로 이러한 사실도 알 수 있습니다.
例を挙げると、ヒスパニク系は美国総人口のほう20%を占めていますが、ビッグデータはヒスパニク系やその他人種のオーディエンス数を著しく過小カウントします。対してRPDのみをベスとした測定に対するニルセンの分析で、ヒスパニク系の世帯は30%過小評価れていました。このを踏まえ、次のように考ます。2020年の美国勢調査で、ヒスパニク系人口は６,2억 명으로 이 인구의 절반이 텔레비전을 시청하고 있으며, 광고주가 R&D 데이터를 측정에 활용한다면 광고주는 9억 명 이상에 도달할 가능성이 있습니다.
30% の過小評価は平均なな数値であり、番組單位で見ると、ビッグデータは、一般的な人口や多樣なオーディスの兩方に対して、より大きな幅の誤差が生成される場合があります。ビッグデータを活用した測定、及びニルセンの業界標準であるパネルベスの測定間の差異と関するニルセンの調査研による、プライムタに放送された番組へとしたＲPD測定は米國の総合の認定數を69% にしたり、リッピングサメインがある、リーパレッシュがたる、リンプルダイエングがたるのによりのりがってはなくの大量のオイルディエングがたるのです。 過大に測定していました。 対してACR測定は、総インプレッション数を12% 過小に測定しました。 スポーツ中継番組では、RPD測定はヒスパニック系オーディンスを47% 過小に測定し、ACR測定は同オーディンスを12% 過大に測定しました。
광고주에게 있어 이러한 측정은 비용이 많이 듭니다. 새로운 데이터, 특히 '사람'에게 부여되는 새로운 데이터는 측정의 복잡성을 유발합니다. 광고주나 파트너 모두 리치의 최대화를 목표로 하고 있으며 리치의 유효성을 검증하는 것의 중요성 또한 인식하고 있습니다.
リニアテレビとデジタルの収束が進むにつれ、ビッグデータは測定の重要なインプットとなっています。しかしビッグデータそのものは、信頼に値する測定ソースではありません。消費者がより多様なデバイスやチャネルと関わるようになった現在、過度なエンゲージメントを示すデータは容易に識別することができるでしょう。広告主は確かに多くの代替オーディエンスが提案するオーディエンスのサイズを歓迎しますが、それらの数に対して広告購入を行う場合、最終的には実在の「人」を反映していない数字に対して広告費を支払うことになります。
