TV has changed dramatically in recent years. New devices, distributors, streaming platforms, subscription models, and formats are transforming the industry and empowering viewers. But there’s one thing that hasn’t changed: People love to watch TV together.
It depends on the occasion, of course—what the program is, the time of day, the size of the screen, what room it’s in, the size of the family and whether anyone simply happens to be around. But people get together today to watch the Super Bowl or The Bachelorette for the same reason they got together to watch M*A*S*H or the Apollo 11 moon landing half a century ago: to have someone to share the experience with.
In the lingo of the media industry, that’s known as co-viewing. Let’s examine why it’s so important for measurement companies to get it right.
Com que frequência as pessoas assistem à TV juntas?
Na Nielsen, estudamos o co-viewing há muito tempo. Nossas soluções históricas de medição sempre foram baseadas em pessoas, mesmo quando havia apenas um punhado de grandes redes de transmissão. Portanto, sempre tivemos uma fonte confiável de verdade para avaliar o co-viewing. Hoje, nos lares dos Estados Unidos, 47%1 da TV linear e conectada (CTV) é consumida por mais de uma pessoa ao mesmo tempo.
Today, there’s virtually no difference in co-viewing rates between linear TV and CTV, but it wasn’t always the case. Back in 2017, we ran a study with Roku and found a significant gap in co-viewing between linear TV (48%) and OTT (34%). Since then, smart TVs have become more widespread and large screens more affordable. And, increasingly, consumers don’t make the distinctions between linear and streaming or TV and digital. It’s all TV.
But that doesn’t mean that there aren’t any variations and that the same co-viewing factor can be applied across the board. There’s more co-viewing during primetime and on weekends, for sports and children programming, among men, young adults and in houses with more children. It also matters where the TV is located inside the house. Every case is different, and the only way to properly account for co-viewing is to measure it directly or model it separately for every ad impression.
Por que se importar se as pessoas estão assistindo à TV juntas?
Most brands want to reach people, not households—and certainly not faceless devices. Wholesale ad impressions are nice, but they’re not enough. When they buy media, advertisers and their agencies spend top dollars to reach specific demographic targets (like 18-34 year-old women in Philadelphia, or 55+ in Arizona) or advanced audiences (like EV drivers who buy organic). They need guarantees that their ads are reaching the right people, and measuring co-viewing gets to the heart of that question.
As empresas de mídia, por sua vez, precisam saber quem está assistindo ao seu conteúdo para entender seu público, otimizar sua programação e precificar adequadamente seu inventário de anúncios. Se um novo programa tiver um desempenho particularmente bom com jovens adultos, por exemplo, elas podem encomendar novas temporadas, dar sinal verde para programas semelhantes e desenvolver um nicho de seguidores que podem monetizar para aumentar seus assinantes ou atrair anunciantes ansiosos para alcançar esses espectadores.
No atual cenário de TV altamente fragmentado e ultra competitivo, as empresas de mídia não estão mais vendendo "tonelagem" e os anunciantes não estão comprando "globos oculares" indiscriminados. Todos eles precisam de soluções de medição que possam ajudá-los a desduplicar os espectadores (dentro e entre dispositivos), calcular a entrega de anúncios no alvo, otimizar o alcance e a frequência e melhorar os principais indicadores de desempenho da campanha (como taxas de eficiência de demonstração do alvo). Não é possível atingir nenhum desses objetivos sem a medição no nível da pessoa.
Como medimos a covisualização na Nielsen?
The most direct way to measure co-viewing is to monitor TV viewership at the individual level. That’s the case with our National TV Panel and top Local TV Markets. In these markets, our panelists “check-in” to the audience. But to add more depth and stability to our audience solutions—and provide more visibility into smaller audiences in smaller TV markets—we’re increasingly relying on big data based on ACR (for smart TVs) return-path data (for cable and satellite providers), or device and context identifiers (for ad impressions). And those technologies only capture viewing information at the household level.
Nielsen is able to determine who is watching thanks to a process called Viewer Assignment that was developed a decade ago and has since been continuously refined. It uses advanced statistical techniques to match faceless viewing data from big data sources (like Roku, Vizio, Hulu, Netflix, YouTube and others) to our persons-level panel data for every possible viewing event and ad impression. The match is based on similarities in viewing behavior (down to the program level) as well as geography, household composition, device type and location inside the house, time of day, day of week, and other key predictors. The model never stops learning, and we’re constantly validating its performance to make sure it’s as close to reality as possible.
Ter dados de painel à mão traz grandes benefícios para aproveitar ao máximo essas novas fontes de dados, mas é importante reconhecer que um processo como o Viewer Assignment não compensa todos os casos de falta de dados do espectador. Às vezes, não há uma correspondência confiável para o que vemos nos dados de visualização, ou a composição do domicílio não está prontamente disponível. Para aproximadamente 9% de todos os dados da CTV, continua sendo difícil atribuir até mesmo dados demográficos simples dos espectadores, como idade e gênero. Nesses casos, a Nielsen se baseia em modelos preditivos robustos para informar e fornecer atribuições de espectadores.
What’s next?
Os recentes avanços metodológicos nos ajudaram a atribuir as características dos espectadores a muito mais posicionamentos de anúncios - aumentando significativamente nossa capacidade de medir o alcance no processo. Nossos modelos estão constantemente aprendendo com os vastos volumes de dados e sinais da Nielsen, permitindo que nossa previsão de espectadores continue a se tornar mais abrangente.
A co-visualização sempre foi parte integrante da experiência de TV, e isso não vai mudar tão cedo. Certifique-se de que ela também seja parte integrante de sua estratégia de medição.
Nielsen’s Need to Know reviews the fundamentals of audience measurement and demystifies the media industry’s hottest topics. Read every article here.
Notas
1Nielsen Panel Data
