TV 시청률 및 ACR의 증가는 새로운 데이터 문제로 이어집니다.

사람들이 사회적 거리를 유지하고 원격으로 일하고 가족을 집에 머물게 함에 따라 TV 시청률이 급증했습니다. 한때 TV가 하루 종일 꺼져 있던 곳에서 이제는 케이블 뉴스나 선택한 스트리밍 플랫폼에 맞춰 계속 켜져 있습니다. 미디어 구매자는 이 극적인 변화에 적응하고 신뢰할 수 있고 시기적절한 데이터와 통찰력을 필요로 하는 잠재고객을 찾기 위해 분주히 움직이고 있습니다. 새로운 소스 중 하나는 자동 콘텐츠 인식(ACR) 데이터로, 스마트 TV 내부의 기술을 사용하여 화면에서 재생되는 픽셀을 프로그래밍 데이터베이스와 일치시킵니다.

물론 이것은 방송 TV, DVR, 아날로그 등과 같은 이전에 불투명한 솔루션에서조차 12피트 경험과 12인치 경험의 전체를 볼 수 있는 기회를 열어주기 때문에 게임 체인저입니다.

이 데이터의 가치는 시청자가 무엇을 언제 시청했는지를 보여주기 때문에 분명하며, 방송, 케이블, 프리미엄, 주소 지정 가능 셋톱박스 또는 일반 방송 등 팬데믹 상황에서 시청자가 TV로 눈을 돌릴 때 매우 중요합니다. -상단(OTT) 스트리밍 옵션.

문제는 수집된 원시 형태의 ACR 데이터가 더럽고 제대로 정리 및 처리되지 않으면 가치가 거의 없으며 개인 정보 보호 규정을 위반할 위험이 증가한다는 것입니다.

이는 평상시에도 어려운 일이지만 TV 시청이 증가하고 이에 따라 제공되는 ACR 데이터로 인해 시간, 스토리지, 처리 및 관리해야 할 리소스에 대한 문제가 더 많이 발생하고 있습니다.

ACR 소방호스

TV 시청률이 분기됨에 따라 ACR을 통해 광고주는 최종적으로 얼마나 많은 사람들이 자신의 광고를 실제로 시청했는지, 그리고 해당 광고가 올바른 잠재고객에게 도달했는지를 측정할 수 있습니다.

작은 표본 크기를 기반으로 한 패널보다 더 정확한 시청률 데이터를 제공합니다. 그리고 아마도 가장 흥미로운 점은 스트리밍 시청률을 측정하는 가장 좋은 방법 중 하나이며 현재로서는 매우 가치가 있다는 것입니다.

간단한 수학에 따르면 시청률이 높을수록 ACR 데이터가 더 많아집니다.

Netflix 및 Amazon과 같은 플랫폼에서 스트리밍이 두 자릿수 증가하는 경우 해당 플랫폼에 대해 사용 가능한 ACR 데이터 양이 두 자릿수 증가하는 것은 당연합니다(제외에 일부 에이전시에서 듣고 있습니다. ACR 데이터의 양이 지난 달에 60% 이상 증가했음).

Nielsen과 같은 기존 플레이어부터 새로운 스타트업, TV 제조업체에 이르기까지 여러 공급업체에서 데이터 및 통찰력에 대한 액세스를 제공합니다.

이 데이터를 사용하는 에이전시 및 브랜드와 함께 이러한 모든 공급업체는 현재 소방호 앞에 서서 홍수에 압도되지 않고 유용한 것이 무엇인지 알아 내려고 노력하고 있습니다.

ACR의 처리 시간 및 전력

최신 광고는 데이터 기반 잠재고객 타겟팅을 기반으로 하지만 기존 데이터 처리 인프라는 새로운 데이터의 해일을 처리하도록 설정되지 않았습니다.

데이터 처리를 위한 월별 클라우드 비용은 최상의 시간에도 과도할 수 있습니다.

광고 지출이 느린 것을 보면서 갑자기 데이터의 유입을 처리해야 하는 것은 ACR을 활용하는 조직의 주요 장애물입니다. 이제 잠재적으로 더 적은 수익과 더 적은 인력 속에서 더 많은 데이터를 처리하고 선별해야 합니다.

이제 브랜드가 소비자 참여를 위한 다음 단계를 계획하는 데 있어 그 어느 때보다 관련성 높은 데이터를 분석하여 통찰력을 얻어야 할 필요성이 중요해지고 있습니다.

이러한 통찰력은 시청률을 이해하고, 타겟 미디어 계획을 세우고, 교차 장치 추적을 사용하는 데 여전히 중요하지만 원시 데이터에서 이러한 통찰력을 얻는 것은 훨씬 더 복잡하고 비용이 많이 듭니다.

예를 들어, ACR의 가장 강력한 사용 사례 중 두 가지는 기존 솔루션의 비용을 극적으로 높일 수 있는 가능성이 있습니다. 바로 교차 장치 속성과 콘텐츠 속성입니다.

TV 광고를 보조 화면 응답에 맞추는 것은 신원 확인 및 상관 관계 측면에서 다양한 문제를 야기합니다. 특히 보조 화면 참여가 종종 기존 응답률보다 훨씬 더 높기 때문입니다.

콘텐츠 속성 또는 프로그램/콘텐츠 교차 프로모션의 영향을 측정하는 기능은 매우 드문 이벤트를 노출에 일치시키도록 설계되었으며 "결과"가 프로모션.

시간도 요인이 됩니다.

ACR은 실시간 데이터가 아니지만 대부분 30일 분량의 데이터를 기반으로 구축된 후행 지수인 기존 TV 측정 모델보다 빠릅니다.

소비자의 시청 습관이 사회적 거리두기 속에서 빠르게 변하고 있기 때문에 먼 과거를 바라보는 모델이 반드시 도움이 되는 것은 아닙니다.

이러한 극적인 변화로 인해 브랜드는 당장 대응해야 하지만 ACR이 넘쳐나면서 사용 가능하게 되는 속도가 느려질 수 있습니다.

브랜드, 대행사 및 공급업체는 완전히 다른 잠재고객의 완전히 다른 행동을 이해하기 위해 한 달 전과 다른 방식으로 데이터 소스를 소화해야 합니다.

브랜드와 에이전시가 이 모든 데이터를 적시에 수집하고 처리할 수 있는 권한이 있는지는 두고 봐야 합니다.

개인 정보 보호 문제

실수로든 의도적으로든 ACR 데이터를 오용하면 현지 개인정보 보호법이나 규정을 위반할 수 있으므로 시간을 내어 데이터를 올바르게 정리, 처리 및 관리하는 것이 중요합니다.

데이터가 명확한 옵트인으로 수집되고 GDPR 및 CCPA를 준수하는지 확인하는 것이 중요합니다. 새로운 미디어 계획을 수립하기 위해 서두르는 가운데 광고주가 원하는 마지막 것은 광고가 실행된 후에도 오래 지속되는 개인 정보 침해입니다.

사회적 거리두기는 TV 구매의 진화 속도를 빠르게 증가시켰고 실제로 광고 업계가 변화 자체를 처리하는 능력을 능가할 수 있습니다.

ACR이 보유하고 있는 모든 약속에도 불구하고 광고주와 대행사는 사용 가능한 데이터의 갑작스러운 대량 유입을 처리하고 관리하고 현지 개인 정보 보호 규정을 준수하는 사용 가능하고 타겟팅 가능한 잠재고객 데이터로 전환할 수 있어야 한다는 문제가 있습니다.

ACR 데이터는 많은 광고주가 이 불확실한 기간을 탐색하는 데 도움이 될 수 있지만 업계에서 이 데이터를 사용할 수 있도록 리소스를 통합할 수 있는지는 두고 봐야 합니다.