잠재고객 측정의 혁신과 연속성의 필요성 사이에서 균형 잡기

Dramatic changes in TV viewing behaviors over the past decade, driven primarily by widespread connected TV (CTV)¹ adoption and increasing high-speed internet availability, have introduced an array of new data sets that are finding their way into measurement solutions. Generically referred to as big data, these data sets provide the opportunity to advance audience measurement to help both buyers and sellers better understand how TV programming—and ads—are performing. 

빅 데이터의 규모

At a high level, there are two primary sources of big data that are being used in linear television audience measurement:

• 케이블 및 위성 셋톱박스(STB)의 리턴 경로 데이터(RPD)
• 스마트 TV의 자동 콘텐츠 인식(ACR) 데이터

2년 전 62.3%에서 70.6%로 증가한 미국 가정의 70.6%가 스마트 TV를 보유하고 있는 상황에서 빅데이터의 가장 큰 장점 중 하나는 규모입니다. 오늘날의 세분화된 시청 환경에서는 규모가 중요합니다. 현재 크리테오의 빅데이터에는 미국 내 4,500만 가구와 컴캐스트, 디쉬, 디렉TV, 로쿠, 비지오의 7,500만 디바이스가 포함되어 있으며, 이는 다른 어떤 측정 제공업체와도 견줄 수 있는 규모입니다.

그러나 이러한 데이터 세트는 균일하거나 동질적이지 않으며 오디언스 측정에 사용하도록 설계되지 않았습니다. 하지만 그렇다고 해서 이러한 목적으로 사용할 수 없다는 의미는 아닙니다. 사실, 이러한 데이터는 매우 유용할 수 있지만 그 자체로는 유용하지 않습니다. 빅 데이터를 이해하려면 빅 데이터 세트의 격차, 변동 및 기타 복잡한 사항을 보정하는 진실 집합이 필요합니다.

Ensuring measurement stability & representation

빅데이터와 대표 패널을 결합하는 것은 모든 디바이스와 오디언스에서 안정적인 방식으로 시청을 설명하는 데 매우 중요합니다. 닐슨은 약 42,000가구의 101,000명으로 구성된 대표 패널을 보유하고 있으며, 이를 통해 빅데이터의 장점을 활용하면서 단점을 보완할 수 있습니다. 

And the industry agrees. The World Federation of Advertisers’ (WFA) ‘North Star’ principles for cross-media measurement call for a combination of quality panel and big data. In August 2022, both the Video Advertising Bureau (VAB) and the Association of Advertisers (ANA) announced plans to build their own panels, as did Google for use in its online conversion measurement. Put differently, the industry is clamoring for approaches that both ensure representation and harness the power of big data. We believe Nielsen is uniquely positioned to provide these solutions.

크리테오는 10년간의 연구를 통해 빅데이터 세트를 혁신적인 방식으로 방법론에 통합하여 통화 측정의 연속성을 보장하는 데 투자해 왔습니다. 2019년에는 미국 지역 TV 측정에, 2022년에는 전국 TV 측정에 빅데이터를 통합했습니다. 이러한 빅데이터 세트는 대표적인 개인 수준의 패널과 함께 사용하면 시청자 측정의 과학을 크게 발전시킬 수 있습니다.

1. Measurement is about people. Big data provides no information about the people who are doing the viewing. By pairing big data with panels, we’re able to understand who is viewing, as well as household makeup.
2. Measurement must be representative. Big data provides an incomplete picture of TV viewing. For example, RPD/STB and ACR data lack streaming coverage and over the air (OTA) viewing. As of November 2023, streaming accounted for 36.1% of television viewing in the U.S. Additionally, 18.1% of U.S. TV households have at least one TV set that accesses content using a digital antenna instead of STBs or an internet connection². Big data viewing sources also may not include all devices in the home. This is particularly an issue with ACR data where the number of devices returning data is about 1.1 per home. The average U.S. TV home has about 2.5 sets. Panels are critical to cover these gaps, and any measurement solution that solely relies on big data would miss these audiences.
3. Measurement is more than just data sources. ACR data, for example, simply identifies images on a screen. If the same piece of content is airing on multiple channels at the same time, the ACR data has no way of accurately attributing viewing to one channel versus the other. Similarly, RPD and STB data are often incapable of verifying if a TV is even on. Different RPD/STB providers and original equipment manufacturers (OEMs) also have different ways of collecting and processing data. This makes ingestion, harmonization, householding, and calibration both critical and extremely complex. 

RPD/STB 및 ACR 데이터의 측정 단점은 이러한 데이터를 인구의 다양성을 정확하게 나타내는 사람 기반 패널로 보정하는 것이 중요한 이유를 잘 보여줍니다. 

측정의 진화 탐색

빅데이터의 규모와 혁신적인 새로운 패널 미터의 개인 수준 정보를 결합하여 개별 광고까지 세분화된 정보를 제공할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 광고주는 누가, 얼마나 많은 사람들이 자신의 광고를 정확히 시청했는지 파악할 수 있습니다. 또한 고급 타겟팅을 제공하여 선형 주소 지정 기능과 고급 오디언스 세그먼트를 활용할 수 있는 기능을 활용할 수 있습니다. 

There is no shortchanging the benefits Big Data+Panel will bring, but the shifts taking place in the media industry are far too significant to make wholesale methodology changes to data being used as currency on a moment’s notice. Stable transition in times of change will always be better than a very quick pivot. Times of transition also amplify the need for transparency, especially when measurement data underpins a global industry that ad research firm WARC estimates will top $1 trillion next year. 

Recognizing that the industry needs time to adapt to innovations in measurement, we made our national Big Data+Panel data stream available for transactions in parallel with our TV panel currency for the ‘23-’24 television season. For the ‘24-’25 season, we have enhanced our Big Data+Panel stream to include Comcast data (in addition to DISH, DirecTV, Roku and Vizio), and we’re committed to helping the industry navigate through this transition. Well aware that different organizations evolve and adapt at different rates, we will also provide our audited and accredited TV Panel data (average minute), as well as Big Data+Panel (at the average minute and individual commercial minute) during the coming season.  

The evolution of TV 측정 will only happen with industry alignment. And while many agencies and advertisers are interested in moving toward measurement of exact commercials, the overall sentiment in the industry is that it’s not yet ready to retire C3/C7 ratings. We need to balance the equally valid needs for innovation and continuity. With three data sets available, buyers and sellers will be able to evolve systems to truly operationalize the planning, selling and buying of national linear TV at an exact commercial level. 

출처:

¹ CTV refers to any television that is connected to the internet. The most common use of the internet connection is to stream video content
² Nielsen National TV Panel, November 2023