Panels—and the data they generate—have been the research industry’s gold standard for nearly a century now, and they remain the most accurate tool to measure media audiences.
Podążaj za nami, aby dowiedzieć się: Czym są dane panelowe, dlaczego są ważne i dokąd zmierzają.
Czym dokładnie są dane panelowe?
W badaniach mediów panel to po prostu grupa gospodarstw domowych lub osób, które zgodziły się udostępnić dane osobowe i wziąć udział w regularnych badaniach lub bieżących pomiarach korzystania z mediów przez określony czas.
Nie wszystkie panele są jednak takie same. Istnieją dwa główne typy:
Panele prawdopodobieństwa
Uczestnicy paneli prawdopodobieństwa są wybierani tak, aby wiernie reprezentować daną populację (np. krajową widownię telewizyjną lub lokalny rynek radiowy). Firma badawcza dokłada wszelkich starań, aby zarządzać procesem rekrutacji i utrzymać statystyczną integralność panelu w czasie. Oznacza to rekrutację panelistów, niezwłoczną rejestrację nowych urządzeń, uwzględnianie zmian w wielkości i składzie gospodarstw domowych oraz zapewnienie, że dane dokładnie odzwierciedlają to, co robią ludzie. Panele telewizyjne i audio firmy Nielsen są panelami prawdopodobieństwa.
Panele opt-in (wygodne)
Participants in opt-in panels volunteer by responding to a general invitation from a research company. Since only certain types of people might respond to that invitation, opt-in panels aren’t representative of any given population. However, they are extremely useful in audience measurement. They’re helpful in understanding biases in identity, used as calibration inputs to fine-tune models, and can validate and correct third-party information from big data partners. At Nielsen, opt-in panelists aren’t always actively metered, but we do use our large opt-in panel to validate third-party records from big data partners.
Probability panel data, combined with census data that speaks to the income, age and makeup of a household, gives you a statistically accurate look at who is consuming media.
Razem, panele prawdopodobieństwa i opt-in mogą dostarczać bezpośrednich informacji na temat konsumpcji mediów, kalibrować i usuwać uprzedzenia z danych na poziomie spisu ludności oraz zapewniać najdokładniejsze spojrzenie na zaangażowanie odbiorców na różnych urządzeniach.
Na co zapisują się paneliści?
Niektóre panele wymagają aktywnego, a nie biernego uczestnictwa. Uczestnicy panelu mogą zostać poproszeni o regularne wypełnianie ankiet, naciśnięcie przycisku w celu sprawdzenia, czy oglądają telewizję lub noszenie urządzenia do rejestrowania aktywności poza domem, takich jak słuchanie radia w samochodzie lub oglądanie sportu w barze. Inne panele nie wymagają żadnych zobowiązań poza upoważnieniem firmy badawczej do zainstalowania sprzętu lub oprogramowania (znanego jako "miernik") do rejestrowania korzystania z mediów za kulisami: na przykład, jakie programy telewizyjne oglądają lub z jakich podcastów, stron internetowych lub aplikacji korzystają.
Aktywne uczestnictwo, w przeciwieństwie do zautomatyzowanych pomiarów, jest często niezbędne do zebrania najbardziej precyzyjnych danych na poziomie osoby i zmaksymalizowania ich wartości. Aby utrzymać współpracę na wysokim poziomie - co ma kluczowe znaczenie dla utrzymania wysokiej jakości danych - poważne firmy badawcze dużo inwestują w doświadczenie panelistów, aby wyeliminować tarcia na każdym kroku.
At Nielsen, we have four different kinds of panels:
• TV — A probability panel that measures the who, what, how and where of TV and streaming audiences
• Audio — A probability panel that measures in-home and out-of-home audio consumption at the local and national level and consists of both metered and diary markets
• Digital — Depending on the market, a metered probability and/or opt-in panel that measures ad and content exposure for computers, mobile and across platforms
• Uczestnik — An opt-in panel of registered, non-metered panelists to enhance our measured panel assets with features like big data calibration and identity validation
Jak wykorzystywane są dane z panelu medialnego?
Podczas gdy dane panelowe mogą być wykorzystywane przez firmy badawcze poszukujące trendów konsumenckich lub agencje rządowe, które chcą monitorować nawyki konsumpcyjne populacji, dane panelowe mediów są najczęściej wykorzystywane przez firmy medialne, marki i reklamodawców, którzy chcą zrozumieć oglądalność treści oraz zasięg i częstotliwość kampanii reklamowych.
For networks, publishers and other media sellers, panel data helps them know their audience size, habits and trends, which is then used to inform programming, pricing and content distribution strategies.
For brands, advertisers and other media buyers, panel data is used to understand who’s actually seeing their ads, which platforms their target audiences prefer, and predict how these behaviors may change over time.
Czy panele są przestarzałe w erze dużych zbiorów danych?
You may be thinking: Do we even need panels now that we have big data from set-top boxes, smart TVs, streaming platforms, social media channels, retail media networks and everything in-between?
That’s a popular misconception.
First off, big data (like automatic content recognition {ACR} data from smart TVs) can tell us what’s playing on screen, but not who is watching, or how many friends and family might be sitting on the couch and watching too. In fact, it’s impossible to tell from big data alone whether a show or a movie is playing to an empty room. Nobody wants to pay for media without an audience.
What’s more, big data isn’t representative of the full media audience. The only way it could be is if everyone used the same technology and had access to the same content available to them. A cable company might have tens of millions of subscribers, but those viewers don’t all pay for the same channels or watch the same programs.
Bez możliwości zidentyfikowania prawdziwych odbiorców, a następnie określenia i przedstawienia profilu demograficznego widzów, firmy badawcze, które polegają wyłącznie na dużych zbiorach danych, nie mogą deduplikować odbiorców na różnych platformach, urządzeniach i usługach - i złożyć całej historii razem.
Jak uzyskać to, co najlepsze z obu światów?
Aby było jasne, uprzedzenia wynikające z próbkowania lub braku odpowiedzi mogą sparaliżować panel prawdopodobieństwa w takim samym stopniu, jak duży zbiór danych. Jednak przy odpowiednim rozmiarze, odpowiedniej dbałości o szczegóły i dobrym zrozumieniu statystyk, dobrze prowadzony panel jest nadal najlepszym sposobem na reprezentowanie ogólnej populacji i dostarczanie wiarygodnych szacunków dotyczących składu odbiorców w dzisiejszym niezwykle zróżnicowanym ekosystemie mediów.
Czy zatem big data jest całkowicie bezużyteczne? Oczywiście, że nie! Ich skala umożliwia analizę wykorzystania mediów z dużą szczegółowością, a przy odpowiedniej kalibracji i modelowaniu opartym na ludziach, duże zbiory danych mogą oferować nieocenione informacje na temat programowania długiego ogona i trudno dostępnych odbiorców.
A number of organizations, including the World Federation of Advertisers, now believe that the combination of panels and big data is the true future of audience measurement, and many research companies are hard at work developing these capabilities.
Nielsen’s Need to Know reviews the fundamentals of audience measurement and demystifies the media industry’s hottest topics. Read every article here.
Note
1. Two notable early examples were the National Consumer Panel, launched by Samuel Barton in 1942 under Roosevelt’s Office of Price Administration initiative to measure household consumption of rationed goods during WWII; and the panel behind the Nielsen Radio Index, launched that same year by Arthur C. Nielsen to capture radio on/off and channel tuning activity using an ingenious mechanical device first developed at MIT: the Audimeter.
