يؤدي ارتفاع نسبة مشاهدة التلفاز و ACR إلى زيادة تحديات البيانات الجديدة

ارتفعت نسبة مشاهدة التلفزيون مع استمرار الناس في التباعد الاجتماعي والعمل عن بُعد وإبقاء عائلاتهم في المنزل. حيث كانت أجهزة التلفاز مغلقة في يوم من الأيام على مدار اليوم ، يتم الآن تشغيلها باستمرار ، وضبطها وفقًا لأخبار الكابل أو منصات البث التي تختارها. يتدافع مشترو الوسائط للتكيف مع هذا التغيير الدراماتيكي والعثور على جماهيرهم ، في حاجة ماسة إلى بيانات ورؤى موثوقة وفي الوقت المناسب. أحد المصادر الناشئة هو بيانات التعرف التلقائي على المحتوى (ACR) ، والتي تستخدم التكنولوجيا داخل أجهزة التلفزيون الذكية لمطابقة وحدات البكسل لما يتم تشغيله على الشاشة بقاعدة بيانات البرمجة.

هذا ، بالطبع ، يغير قواعد اللعبة لأنه يفتح الفرصة لرؤية التجربة الكاملة التي يبلغ طولها 12 قدمًا مقابل تجربة 12 بوصة ، حتى من الحلول غير الشفافة سابقًا مثل البث التلفزيوني ، ومسجلات الفيديو الرقمية ، والتناظرية وغيرها.

قيمة هذه البيانات واضحة ، لأنها تكشف ما شاهده المشاهد ومتى ، وهي مهمة بشكل لا يصدق حيث يتحول المشاهدون إلى التلفزيون وسط الوباء ، سواء كان ذلك البث ، أو الكابل ، أو Premium ، أو فك التشفير القابل للتوجيه ، أو أكثر من -top (OTT) خيارات البث.

تكمن المشكلة في أن بيانات ACR ، في شكلها الخام والمجمع ، متسخة ، وإذا لم يتم تنظيفها ومعالجتها بشكل صحيح ، فإنها لا تقدم قيمة تذكر مع زيادة مخاطر انتهاك لوائح الخصوصية.

يعد هذا تحديًا حتى في الأوقات العادية ، ولكن زيادة مشاهدة التلفزيون وبيانات ACR التي تأتي معه تخلق المزيد من المشكلات حول الوقت والتخزين والمعالجة والموارد التي يجب إدارتها.

خرطوم إطفاء ACR

نظرًا لتقسيم مشاهدي التلفزيون ، تتيح ACR للمعلنين أخيرًا قياس عدد الأشخاص الذين شاهدوا إعلاناتهم بالفعل ، وما إذا كانت هذه الإعلانات قد وصلت إلى الجمهور المناسب.

توفر بيانات مشاهدة أكثر دقة من اللوحات التي تستند إلى أحجام عينات صغيرة. وربما يكون الأمر الأكثر إثارة للاهتمام ، أنه يمثل أحد أفضل الطرق لقياس نسبة المشاهدة المتدفقة ، والتي تعتبر ذات قيمة كبيرة في هذه اللحظة.

تشير عملية حسابية بسيطة إلى أن زيادة نسبة المشاهدة تعني المزيد من بيانات ACR.

إذا كانت هناك زيادة مضاعفة في البث على منصات مثل Netflix و Amazon ، فمن المنطقي أن تكون هناك زيادة مضاعفة في كمية بيانات ACR المتاحة حول تلك المنصات (على سبيل المثال ، نسمع من بعض الوكالات أن كمية بيانات ACR قد نمت أكثر من 60٪ في الشهر الماضي).

يوفر العديد من البائعين الوصول إلى البيانات والأفكار ، بدءًا من اللاعبين الراسخين مثل Nielsen ، إلى الشركات الناشئة الجديدة ، وصولاً إلى مصنعي أجهزة التلفزيون أنفسهم.

كل هؤلاء البائعين ، جنبًا إلى جنب مع الوكالات والعلامات التجارية التي تستخدم هذه البيانات ، يقفون الآن أمام خرطوم إطفاء ، في محاولة لمعرفة ما هو مفيد دون أن يطغى عليهم الطوفان.

وقت المعالجة وقوة ACR

بينما يعتمد الإعلان الحديث على استهداف الجمهور المستمد من البيانات ، لم يتم إعداد البنية التحتية الحالية لمعالجة البيانات للتعامل مع موجات المد والجزر على البيانات الجديدة.

يمكن أن تكون تكاليف السحابة الشهرية لمعالجة البيانات باهظة حتى في أفضل الأوقات.

إن الاضطرار المفاجئ للتعامل مع تدفق البيانات أثناء مشاهدة بطء الإنفاق الإعلاني يمثل عقبة رئيسية بالنسبة للمؤسسات التي تستفيد من ACR ، والتي تضطر الآن إلى المعالجة والتفتيش في المزيد من البيانات وسط عائدات يحتمل أن تكون أقل وقوى عاملة أصغر.

الآن ، أكثر من أي وقت مضى ، تعد الحاجة إلى تحليل المزيد من البيانات ذات الصلة للحصول على نظرة ثاقبة أمرًا بالغ الأهمية للعلامات التجارية التي تخطط لخطوتها التالية لمشاركة المستهلك.

تظل هذه الإحصاءات قيّمة لفهم نسبة المشاهدة ، ووضع الخطط الإعلامية المستهدفة ، واستخدام التتبع عبر الأجهزة ، ولكن الانتقال من البيانات الأولية إلى تلك الإحصاءات أكثر تعقيدًا وتكلفة.

على سبيل المثال ، هناك حالتان من أكثر حالات الاستخدام إلحاحًا لـ ACR لديها القدرة على زيادة تكلفة الحلول التقليدية بشكل كبير: الإحالة عبر الأجهزة وإحالة المحتوى.

تطرح مطابقة الإعلانات التلفزيونية مع استجابات الشاشة الثانية مجموعة متنوعة من التحديات ، سواء من حيث دقة الهوية والارتباط ، خاصة وأن تفاعل الشاشة الثانية غالبًا ما يكون أكبر بكثير من معدلات الاستجابة التقليدية.

تؤدي إحالة المحتوى ، أو القدرة على قياس تأثير الترويج المتبادل للعروض / المحتوى ، إلى تعطيل العديد من حلول الإحالة المصممة لمطابقة الأحداث النادرة للغاية مع حالات التعرض وغير الملائمة للحلول التي تكون فيها "النتائج" قابلة للمقارنة على نطاق الترقيات.

يصبح الوقت عاملاً أيضًا.

على الرغم من أن ACR ليست بيانات في الوقت الفعلي ، إلا أنها أسرع من نماذج قياس التلفزيون التقليدية ، ومعظمها عبارة عن فهارس لاحقة مبنية على بيانات لمدة 30 يومًا.

النماذج التي تبدو بعيدة جدًا ليست مفيدة بالضرورة ، لأن عادات مشاهدة المستهلك تتغير بسرعة كبيرة وسط التباعد الاجتماعي.

تجبر هذه التغييرات الدراماتيكية العلامات التجارية على الرد في الوقت الحالي ، لكن مقدار تدفق ACR قد يبطئ من السرعة التي يصبح بها متاحًا.

تحتاج العلامات التجارية والوكالات والبائعون إلى استيعاب مصادر البيانات بطرق مختلفة عما فعلوه قبل شهر ، من أجل فهم السلوكيات المختلفة تمامًا لجماهير مختلفة تمامًا.

يبقى أن نرى ما إذا كانت العلامات التجارية والوكالات لديها القدرة على جمع كل هذه البيانات وحلها في الوقت المناسب.

مخاوف الخصوصية

يعد أخذ الوقت الكافي لتنظيف البيانات ومعالجتها وإدارتها بشكل صحيح أمرًا حيويًا ، لأن أي إساءة استخدام لبيانات ACR ، سواء بشكل عرضي أو متعمد ، قد يؤدي إلى انتهاك قوانين أو لوائح الخصوصية المحلية.

من الأهمية بمكان التأكد من أن البيانات مجمعة من خلال اختيار اشتراك واضح وتتوافق مع القانون العام لحماية البيانات (GDPR) وقانون حماية خصوصية المستهلك (CCPA). وسط الاندفاع لبناء خطة إعلامية جديدة ، فإن آخر ما يريده المعلنون هو انتهاك الخصوصية الذي يستمر لفترة طويلة بعد عرض إعلاناتهم.

أدى التباعد الاجتماعي إلى زيادة وتيرة التطور السريع لشراء التلفزيون ، وقد يكون في الواقع يفوق قدرة صناعة الإعلانات على معالجة التغيير نفسه.

على الرغم من كل الوعود التي تحملها ACR ، فإن التحدي هو أن المعلنين والوكالات بحاجة إلى أن يكونوا قادرين على التعامل مع التدفق الهائل المفاجئ للبيانات المتاحة ، وإدارتها ، وتحويلها إلى بيانات جمهور قابلة للاستخدام وقابلة للاستهداف تتوافق مع لوائح الخصوصية المحلية.

قد تساعد بيانات ACR العديد من المعلنين على التنقل في هذه الفترة الزمنية غير المؤكدة ، ولكن يبقى أن نرى ما إذا كان بإمكان الصناعة تجميع الموارد معًا بحيث يمكن استخدام هذه البيانات.