To measure TV audiences, you need three key ingredients: a data source (a combination of panel e big data capable of properly representing viewing audiences); technology (to capture and correctly identify viewing data); and metrics (to make sense of that viewing data for all stakeholders).
Este artigo se concentra nos dois últimos ingredientes: Que tecnologia específica o setor está usando para capturar dados de visualização e que métricas as empresas de mídia e os anunciantes estão usando para conduzir seus negócios?
Mas, primeiro, vamos analisar alguns princípios fundamentais da medição de TV.
Princípios da medição moderna de TV
Medição em nível de pessoa:
Detecting what people are watching and who is watching are two separate things. Brands want to reach individual consumers, not households, and media companies want to personalize their offerings to individuals, too. While big data1 collection is deeply automated, it has drawbacks, including failing to register who’s in front of the screen. That’s one of the main reasons why combining big data with data from people-based panels has become such an industry priority.2
Mídia baseada em eventos:
No mundo da TV linear pura, o público costumava se sintonizar com base em uma programação estabelecida. As empresas de mídia preenchiam as grades de programação e vendiam anúncios publicitários com base apenas no público que se esperava que aparecesse durante aquele horário. Hoje, o público assiste em seu próprio horário e, com o aumento do streaming sob demanda e dos canais de streaming programados, gratuitos e com suporte de anúncios (FAST), a noção de visualização baseada em programação está evoluindo.
Tecnologia invisível:
At Nielsen, we developed technology to encode inaudible watermarks3 into a TV broadcaster’s audio signal and decode them in our panel homes, whether live or time-shifted. And for cases where watermarks couldn’t be detected, we included software in our meters capable of composing audio ‘fingerprints’ on the fly for comparison against a reference library. We’ve enhanced those technologies over time but they still form the backbone of our metering infrastructure today. In fact, we’ve upgraded both watermarking and fingerprinting capabilities to increase ad detection frequency and start reporting on subminute events.
Contando cada espectador
To assign viewing to the right person, we currently use within our panel what we call a ‘people meter,’ which can take the form of a set-top device with a remote control or a wearable device, like a clip, pendant or wristband. Our first people meter dates back to 1987, and the technology is crucial in an industry where the ultimate focus is on the individual, not the household.
The benefit of having high-quality individual viewer data is two-fold: It provides demographic audience estimates4 and it allows us to estimate co-viewing in big datasets.
Dois usos diferentes de dados de público-alvo
Now that we’ve examined some of the key technologies used to capture the what e who of TV viewing, what do we do with it?
Há dois usuários principais para esses dados: compradores de mídia (ou seja, agências e anunciantes) e vendedores de mídia (ou seja, editores e plataformas), e cada grupo de eleitores analisa a medição de TV de um ângulo ligeiramente diferente.
For media companies, the most iconic measure of a TV show’s success — and how the inventory should be priced — has been the rating. It’s synonymous with our company name and a big part of its appeal comes from its simplicity: It’s just the percentage of the (TV-owning) population that watched a particular program or commercial. There are many variations: A rating may be based on live viewing only, live + same day playback, live + 3 days, live + 7 days, or even live + 35 days. And there are ratings for households as well as for specific demographic groups.
Many of these figures are published daily by the trade press, and we publish a few topline rankings ourselves every week. With more and more people watching TV content in streaming-first homes,5 we are starting to size up success in terms of impressions to account for all possible viewing platforms.6
Para as marcas e suas agências de mídia, o objetivo é atingir um determinado número de espectadores dentro de um perfil demográfico específico, com o criativo certo e a frequência certa para estimular o interesse pelo seu produto ou serviço. O controle da frequência nem sempre é fácil de ser alcançado, especialmente quando uma campanha é veiculada em várias plataformas, e os anunciantes de TV geralmente acabam comprando pontos de classificação bruta (GRPs), em que o alcance e a frequência são multiplicados, mas a frequência permanece sem controle para os espectadores individuais. No entanto, em última análise, os anunciantes estão mais preocupados com as impressões de anúncios. Programas, redes e plataformas são veículos para atingir seus públicos-alvo da forma mais eficiente possível.
Enquanto as empresas de mídia têm um incentivo para definir a audiência de TV de forma ampla, os anunciantes têm um incentivo para defini-la de forma restrita e pagar apenas por impressões que atinjam suas metas. Então, como eles se encontram no meio termo?
Estado atual e futuro da medição
Para fazer transações hoje, os compradores e vendedores de mídia dependem de classificações médias de minutos comerciais que medem a visualização média de todos os comerciais que vão ao ar em um programa. A métrica mais amplamente usada é chamada de "C3" e leva em conta todos os comerciais ao vivo + 3 dias de reprodução de um programa, normalmente para todos os adultos de 18 a 49 anos (vistos como um grupo de compra importante), mas, às vezes, também para outras demografias importantes. Uma métrica semelhante (C7) pode ser usada quando o valor de 7 dias de reprodução for considerado preferível.
Dois desenvolvimentos importantes estão em andamento. Um deles está relacionado à fonte dos dados e o outro à forma como essas métricas são calculadas.
Uma nova fonte de dados:
O setor está em processo de transição para um paradigma de medição de painel + big data, em que a escala dos modernos conjuntos de big data é utilizada para aumentar a cobertura do programa, e os dados do painel são usados para preencher as lacunas e modelar o comportamento demográfico. Em setembro de 2023, a Nielsen introduziu as classificações C3 e C7 com Big Data para compra e venda. Continuaremos a produzi-las juntamente com nossa medição somente de painel.
Uma nova maneira de medir os comerciais:
Os medidores da Nielsen foram atualizados para detectar códigos de marca d'água no nível do subminuto. Isso significa que podemos começar a creditar comerciais individuais com sua própria classificação, mesmo que durem 15 segundos ou menos. Em última análise, isso ajudará o setor a realizar transações com mais flexibilidade e granularidade.
Essas mudanças exigirão um planejamento cuidadoso e testes contínuos, mas prometem aproximar a medição da TV da forma como a publicidade digital é medida atualmente, com as empresas de mídia podendo valorizar as posições eficazes dos pacotes de anúncios e os anunciantes podendo medir o desempenho de comerciais individuais - e, por fim, gerenciar melhor seus gastos com mídia.
Nielsen’s Need to Know reviews the fundamentals of audience measurement and demystifies the media industry’s hottest topics.
Notas
1 I.e., Return path data (RPD) from set-top boxes and automatic content recognition (ACR) data from smart TVs. See Need to know – the pros and cons of big data in audience measurement for more details.
2 For more details on the promises of panel + big data measurement, read Need to know – what’s a panel, and why does it matter?
3 Watermarks are source codes that are embedded into content
4 TV News Check: Nielsen remains the currency of the TV realm (May 10, 2023)
5 Nielsen: A conectividade está impulsionando a forma como os americanos estão se envolvendo com a TV (2023)
6 Broadcasting & Cable: Impressions 2.0: the great equalizer (Feb 8, 2022)
