오디언스 측정 혁신이 미디어 산업에 가져다주는 혜택

The media ecosystem is changing—70.6% of U.S. TV homes have a smart TV, up from 62.3% two years ago¹. With widespread connected TV (CTV) adoption² and increasing high-speed internet availability, new ways of watching have introduced new (and bigger) data sets. Innovations in audience measurement are critical to keep pace with audiences’ evolving media habits. They also present opportunities for both buyers and sellers to better understand how content—and ads—are performing.

At Nielsen, we’re committed to innovating on our industry-accepted TV 시청자 측정 to ensure the media industry can trade with confidence. To that end, we’ve invested a decade of research in integrating big data sets into our methodologies in innovative ways that also ensure continuity with our currency measurement. For the ‘24-’25 TV season in the U.S., we have enhanced our Big Data + Panel stream to include Comcast data (in addition to DISH, DirecTV, Roku and Vizio).

크리테오의 빅데이터 세트에는 4,500만 가구와 7,500만 대의 디바이스가 포함되어 있으며, 이는 다른 어떤 측정 제공업체와 견줄 수 있는 규모입니다. 크리테오의 빅데이터를 약 42,000개의 미국 가정(101,000명 이상의 실제 사람 포함)으로 구성된 골드 스탠다드 패널과 결합(및 검증)함으로써, 업계 최고의 패널의 세분화 및 대표성과 함께 빅데이터의 규모와 범위를 활용하여 보다 심층적인 오디언스 인사이트를 확보할 수 있습니다.

업계의 전환을 돕기 위해 다가오는 TV 시즌에는 빅 데이터 + 패널 및 패널 측정 데이터를 모두 사용할 수 있습니다. 그리고 2023년에는 닐슨이 측정하는 모든 TV 방송에 대해 미국 시청자를 두 가지 관점에서 볼 수 있기 때문에 필연적으로 약간의 차이가 발생할 수밖에 없습니다. 측정 샘플이 변경될 때마다 시청률 추정치도 변경됩니다. 개별 네트워크, 프로그램 또는 방송에 따라 시청자 수는 증가하거나 감소할 수 있지만, 표본 크기가 클수록 더 포괄적인 측정이 가능합니다. 업계가 빅데이터 + 패널을 통해 올해 TV 시즌을 더 잘 계획하고 협상할 수 있도록, 지난 1년간의 전체 평균 TV 사용량과 프로그램 및 장르별 사용량을 비교했습니다.

총 TV 사용량은 어떻게 변화하나요?

빅 데이터 + 패널을 사용하면 2023년에 TV를 사용하는 미국 전체 가구는 TV 패널 데이터만 사용할 때보다 대부분의 연령대에서 소폭 증가했습니다. TV 사용량을 인종과 민족별로 세분화하면 비슷한 추세를 확인할 수 있습니다. TV를 사용하는 히스패닉과 흑인 가구의 수도 빅 데이터와 패널을 함께 사용할 경우 각 연령대에서 전반적으로 증가했습니다. 데이터 세트의 차이는 모든 인구 통계에서 연령대에 따라 다르지만, 세 가지 세그먼트 각각은 고령층(65세 이상)에서 가장 큰 증가세를 보였습니다.

빅데이터 + 패널을 통해 다양한 연령, 인종, 민족의 시청자가 어떻게 변화하는지 이해하는 것 외에도 하루 동안의 변화를 이해하는 것도 미디어 계획을 세우는 데 중요합니다. 하루 종일 시청하는 시간을 살펴보면, 일반적으로 시간대별로 TV 사용량이 약간씩 증가했습니다. 심야 시간대의 증가폭이 가장 작았습니다.

With 45 million big data households and 75 million devices, our Big Data + Panel approach expands coverage and scale. Greater coverage and scale allow for the measurement of even more people and programs. For both buyers and sellers, this opens up more opportunities to understand and engage with viewers. Audiences today are eager to see themselves in both the content and ads on TV, especially Black 그리고 Hispanic audiences. Understanding reach across segments and dayparts can help you connect audiences with the right content (and ads) at the right time.  

While the big data brings scale, combining it with our panel data plays a key role in unlocking these audience insights. Our gold-standard panel allows media buyers and sellers to go beyond households to understand the people consuming media. They’re able to ask deeper questions, such as: Who lives in the home? How old are they? What race and ethnicity do they identify as? Who is watching the television at a given point in time? As a result, our Big Data + Panel data stream is able to provide demographic, geographic, over-the-air and broadband only household information, as well as out-of-home (OOH) viewing. 

프로그램 등급은 어떻게 변경되나요?

전반적인 TV 시청률은 모든 연령대에서 전반적으로 증가했지만, 개별 네트워크, 프로그램 및 방송의 시청률은 다양했습니다. 2023년 공중파, 케이블, 신디케이션에 걸쳐 111,000개 이상의 프로그램을 평균한 결과, 대부분의 프로그램 시청률은 거의 변화가 없거나 긍정적인 변화를 보였습니다. 실제로 2세 이상의 시청자 중 87.5%의 프로그램에서 시청률이 거의 변화가 없거나 긍정적인 변화를 보인 것으로 나타났습니다. 전체 TV 사용률과 마찬가지로 프로그램 시청률은 연령대에 따라 차이가 있으며, 나이가 많을수록 긍정적이든 부정적이든 더 많은 변화를 보였습니다.

방법론의 변화가 다양한 프로그램에 어떤 영향을 미쳤는지 이해하기 위해 프로그램 장르도 살펴봤습니다. 방송, 케이블, 신디케이션을 통틀어 거의 모든 장르에서 빅데이터 + 패널과 2인 이상 TV 패널의 월평균 변화율이 증가했습니다.

더 큰 데이터 세트가 추가됨에 따라 측정 샘플이 변경되고 프로그램(및 장르) 평점의 일부가 이러한 데이터의 차이를 반영할 수 있습니다. 그러나 사람들의 행동과 마찬가지로 프로그램 시청률도 실제로 변동합니다. 프로그램의 시청자 수는 방송마다 변동하며, 이러한 평균에는 이러한 자연스러운 변동성이 일부 반영됩니다. 

패널 측정에 빅데이터를 추가하면 얻을 수 있는 주요 이점 중 하나는 세분성과 측정 안정성이 향상된다는 점입니다. 데이터 세트가 더 세분화되면 시청률 추정치의 안정성이 높아지고, 샘플링 오류가 줄어들며, 시청이 보고되지 않은 프로그램(시청률 0)의 수가 줄어듭니다. 공중파, 케이블 및 신디케이션 전반에서 시청자가 늘어날수록 시청자 수가 0명인 프로그램의 비율은 감소합니다.

빅데이터 + 패널의 이점

빅데이터는 데이터의 변동성을 제거하지 못하며, 인구에 실제 변동성이 존재하기 때문에 빅데이터가 변동성을 제거할 것으로 기대하지 않습니다. 하지만 빅데이터 + 패널 접근 방식은 이미 표준이 된 패널 데이터를 혁신하여 전체적으로 민감하고 안정적인 등급을 제공함으로써 제로 등급을 거의 없애고 방송 변동성을 줄였습니다. 퍼블리셔의 경우, 빅데이터 + 패널 데이터 스트림의 세분성과 안정성이 높아짐에 따라 수익화 가능한 전국 TV 인벤토리의 비율이 88%에서 99.9%로 증가했습니다.

광고주와 대행사에게 이는 오디언스와 연결할 수 있는 더 많은 기회를 의미합니다. 빅데이터의 규모와 패널의 개인 수준 정보를 결합하여 보다 고급화된 타겟팅을 제공함으로써 선형 주소 지정 기능과 고급 오디언스 세그먼트를 활용할 수 있는 기능을 활용할 수 있습니다.

궁극적으로 닐슨은 (보조 지표로 지원되는) 단일 통화가 더 효율적인 시장을 만들 수 있다고 믿습니다. 그러나 이러한 전환기에 빅 데이터 + 패널과 패널 측정을 모두 사용할 수 있다면 업계가 이러한 변화를 탐색하고 자신감을 가지고 거래하는 데 도움이 될 것입니다.

출처

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