Peningkatan jumlah pemirsa TV dan ACR mengarah ke tantangan data baru yang berlimpah

Pemirsa TV telah melonjak karena orang-orang terus menjaga jarak sosial, bekerja dari jarak jauh, dan menjaga keluarga mereka di rumah. Di mana TV pernah mati sepanjang hari, sekarang terus dihidupkan, disetel ke berita kabel atau platform streaming pilihan mereka. Pembeli media berebut untuk menyesuaikan diri dengan perubahan dramatis ini dan menemukan audiens mereka, sangat membutuhkan data dan wawasan yang andal dan tepat waktu. Salah satu sumber yang muncul adalah data pengenalan konten otomatis (ACR), yang menggunakan teknologi di dalam smart TV untuk mencocokkan piksel dari apa yang diputar di layar ke database pemrograman.

Ini, tentu saja, merupakan pengubah permainan karena membuka kesempatan untuk melihat keseluruhan pengalaman 12 kaki vs 12 inci, bahkan dari solusi yang sebelumnya buram seperti TV siaran, DVR, analog, dan lainnya.

Nilai data ini jelas, karena mengungkapkan apa yang ditonton dan kapan pemirsa, dan ini sangat penting ketika pemirsa beralih ke TV di tengah pandemi, baik itu siaran, kabel, premium, set-top-box yang dapat dialamatkan, atau over-the- Opsi streaming -top (OTT).

Masalahnya adalah data ACR, dalam bentuk mentahnya, yang dikumpulkan, kotor, dan jika tidak dibersihkan dan diproses dengan benar, data tersebut memberikan nilai yang kecil sekaligus meningkatkan risiko pelanggaran peraturan privasi.

Ini merupakan tantangan bahkan di waktu normal, tetapi peningkatan penayangan TV dan data ACR yang menyertainya menciptakan lebih banyak masalah seputar waktu, penyimpanan, pemrosesan, dan sumber daya untuk dikelola.

Selang pemadam kebakaran ACR

Saat pemirsa TV terbagi dua, ACR memungkinkan pengiklan akhirnya mengukur berapa banyak orang yang benar-benar menonton iklan mereka, dan apakah iklan tersebut menjangkau pemirsa yang tepat.

Ini memberikan data penayangan yang lebih akurat daripada panel berdasarkan ukuran sampel kecil. Dan, mungkin yang paling menarik, ini merupakan salah satu cara terbaik untuk mengukur penayangan streaming, yang sangat berharga saat ini.

Matematika sederhana mengatakan bahwa lebih banyak penayangan sama dengan lebih banyak data ACR.

Jika ada peningkatan dua digit dalam streaming pada platform seperti Netflix dan Amazon, masuk akal bahwa ada peningkatan dua digit dalam jumlah data ACR yang tersedia tentang platform tersebut (sebagai tambahan, kami mendengar dari beberapa agensi bahwa jumlah data ACR telah tumbuh lebih dari 60% dalam sebulan terakhir).

Beberapa vendor memberikan akses data dan wawasan, mulai dari pemain mapan seperti Nielsen, hingga startup baru, hingga produsen TV itu sendiri.

Semua vendor ini, bersama dengan agensi dan merek yang memanfaatkan data ini, sekarang berdiri di depan firehose, mencoba mencari tahu apa yang berguna tanpa kewalahan oleh banjir.

Waktu pemrosesan dan kekuatan ACR

Meskipun periklanan modern didasarkan pada penargetan audiens yang diturunkan dari data, infrastruktur pemrosesan data yang ada tidak disiapkan untuk menangani gelombang pasang pada data baru.

Biaya cloud bulanan untuk memproses data bisa sangat tinggi bahkan di saat-saat terbaik.

Tiba-tiba harus berurusan dengan masuknya data sementara juga menonton pengeluaran iklan yang lambat adalah rintangan utama bagi organisasi yang memanfaatkan ACR, sekarang dipaksa untuk memproses dan menyaring lebih banyak data di tengah pendapatan yang berpotensi lebih kecil dan tenaga kerja yang lebih kecil.

Sekarang, lebih dari sebelumnya, kebutuhan untuk menganalisis data yang lebih relevan untuk mendapatkan wawasan sangat penting bagi merek yang merencanakan langkah selanjutnya untuk keterlibatan konsumen.

Wawasan ini tetap berharga untuk memahami penayangan, membuat rencana media yang ditargetkan, dan menggunakan pelacakan lintas-perangkat, tetapi mendapatkan dari data mentah ke wawasan tersebut jauh lebih rumit dan lebih mahal.

Misalnya, dua kasus penggunaan yang paling menarik untuk ACR memiliki potensi untuk secara dramatis menaikkan biaya solusi konvensional: atribusi lintas perangkat dan atribusi konten.

Mencocokkan iklan televisi dengan respons layar kedua menimbulkan berbagai tantangan, baik dalam hal resolusi identitas maupun korelasi, terutama karena keterlibatan layar kedua seringkali jauh lebih besar daripada tingkat respons tradisional.

Atribusi konten, atau kemampuan untuk mengukur pengaruh promosi silang acara/konten, memecah banyak solusi atribusi yang dirancang untuk mencocokkan peristiwa yang sangat langka dengan eksposur dan tidak cocok untuk solusi di mana "hasil" sebanding dalam skalanya. promosi.

Waktu juga menjadi faktor.

Meskipun ACR bukan data waktu nyata, ini lebih cepat daripada model pengukuran TV tradisional, yang sebagian besar merupakan indeks tambahan yang dibuat berdasarkan data selama 30 hari.

Model yang terlihat jauh ke belakang belum tentu membantu, karena kebiasaan menonton konsumen berubah begitu cepat di tengah jarak sosial.

Perubahan dramatis itu memaksa merek untuk bereaksi sekarang, tetapi jumlah ACR yang membanjiri dapat memperlambat kecepatan ketersediaannya.

Merek, agensi, dan vendor perlu mencerna sumber data dengan cara yang berbeda dari yang mereka lakukan sebulan yang lalu, untuk memahami perilaku yang sama sekali berbeda dari audiens yang sama sekali berbeda.

Masih harus dilihat apakah merek dan agensi memiliki kekuatan untuk mengumpulkan dan mengolah semua data ini secara tepat waktu.

Masalah privasi

Meluangkan waktu untuk membersihkan, memproses, dan mengelola data dengan benar sangat penting, karena setiap penyalahgunaan data ACR, tidak disengaja atau disengaja, dapat mengakibatkan pelanggaran undang-undang atau peraturan privasi setempat.

Sangat penting untuk memastikan bahwa data dikumpulkan dengan keikutsertaan yang jelas dan mematuhi GDPR dan CCPA. Di tengah terburu-buru membangun rencana media baru, hal terakhir yang diinginkan pengiklan adalah pelanggaran privasi yang bertahan lama setelah iklan mereka berjalan.

Jarak sosial telah dengan cepat meningkatkan laju evolusi pembelian TV, dan mungkin sebenarnya melampaui kemampuan industri iklan untuk memproses perubahan itu sendiri.

Untuk semua janji yang dipegang ACR, tantangannya adalah pengiklan dan agensi harus mampu menangani gelombang besar tiba-tiba dari data yang tersedia, mengelolanya, dan mengubahnya menjadi data audiens yang dapat digunakan dan ditargetkan yang sesuai dengan peraturan privasi setempat.

Data ACR dapat membantu banyak pengiklan menavigasi periode waktu yang tidak pasti ini, tetapi masih harus dilihat apakah industri dapat mengumpulkan sumber daya sehingga data ini dapat digunakan.