Aumento da audiência de TV e ACR leva a novos desafios de dados abundantes

A audiência da TV disparou à medida que as pessoas continuam a se distanciar socialmente, trabalhar remotamente e manter suas famílias em casa. Onde as TVs ficavam desligadas ao longo do dia, agora estão constantemente ligadas, sintonizadas com as notícias a cabo ou as plataformas de streaming de sua escolha. Os compradores de mídia estão lutando para se ajustar a essa mudança dramática e encontrar seu público, desesperados por dados e insights confiáveis ​​e oportunos. Uma fonte emergente são os dados de reconhecimento automático de conteúdo (ACR), que usam tecnologia dentro de TVs inteligentes para combinar pixels do que está sendo reproduzido na tela com um banco de dados de programação.

É claro que isso é uma virada de jogo, pois abre a oportunidade de ver toda a experiência de 12 pés em comparação com a experiência de 12 polegadas, mesmo a partir de soluções antes opacas como transmissão de TV, DVRs, analógico e outros.

O valor desses dados é claro, pois revela o que um espectador assistiu e quando, e é extremamente importante quando os espectadores recorrem à TV em meio à pandemia, seja transmitida, a cabo, premium, decodificador endereçável ou over-the -top (OTT) opções de streaming.

O problema é que os dados ACR, em sua forma bruta e coletada, estão sujos e, se não forem limpos e processados ​​adequadamente, fornecem pouco valor ao mesmo tempo que aumentam o risco de violação dos regulamentos de privacidade.

Este é um desafio mesmo em tempos normais, mas o aumento da exibição de TV e os dados ACR que vêm com ele estão criando mais problemas em relação ao tempo, armazenamento, processamento e recursos para gerenciar.

O ACR firehose

À medida que a audiência da TV se bifurca, o ACR permite que os anunciantes finalmente avaliem quantas pessoas realmente assistiram aos seus anúncios e se esses anúncios alcançaram o público certo.

Ele fornece dados de visualização mais precisos do que painéis baseados em tamanhos de amostra pequenos. E, talvez o mais intrigante, representa uma das melhores maneiras de medir a visualização do streaming, o que é incrivelmente valioso no momento.

A matemática simples diz que mais visualização equivale a mais dados ACR.

Se houver um aumento de dois dígitos no streaming em plataformas como Netflix e Amazon, seria lógico que haja um aumento de dois dígitos na quantidade de dados ACR disponíveis sobre essas plataformas (à parte, estamos ouvindo de algumas agências que a quantidade de dados ACR cresceu mais de 60% no mês passado).

Vários fornecedores fornecem acesso aos dados e insights, desde empresas estabelecidas como a Nielsen, a novas startups, até os próprios fabricantes de TV.

Todos esses fornecedores, junto com as agências e marcas que fazem uso desses dados, estão agora diante de uma mangueira de incêndio, tentando descobrir o que é útil sem serem oprimidos pelo dilúvio.

Tempo de processamento e potência do ACR

Embora a publicidade moderna seja baseada na segmentação de público-alvo derivada de dados, a infraestrutura de processamento de dados existente não está configurada para lidar com ondas gigantescas em novos dados.

Os custos mensais da nuvem para processamento de dados podem ser exorbitantes, mesmo nos melhores momentos.

De repente, ter que lidar com um influxo de dados ao mesmo tempo em que observa a lentidão dos gastos com anúncios é um grande obstáculo para as organizações que estão aproveitando o ACR, agora forçadas a processar e filtrar mais dados em meio a receitas potencialmente menores e forças de trabalho menores.

Agora, mais do que nunca, a necessidade de analisar dados mais relevantes para obter insights é crítica para as marcas que planejam sua próxima etapa para o engajamento do consumidor.

Esses insights permanecem valiosos para entender a visualização, fazer planos de mídia direcionados e usar o rastreamento entre dispositivos, mas ir dos dados brutos para esses insights é muito mais complicado e caro.

Por exemplo, dois dos casos de uso mais atraentes para ACR têm o potencial de aumentar drasticamente o custo das soluções convencionais: atribuição entre dispositivos e atribuição de conteúdo.

A correspondência de anúncios de televisão com as respostas da segunda tela apresenta uma variedade de desafios, tanto em termos de resolução de identidade quanto de correlação, especialmente porque o engajamento da segunda tela costuma ser muito maior do que as taxas de resposta tradicionais.

A atribuição de conteúdo, ou a capacidade de medir a influência da promoção cruzada de programas / conteúdo, quebra muitas soluções de atribuição que são projetadas para combinar eventos extremamente raros com exposições e não são adequadas para soluções onde os "resultados" são comparáveis ​​em escala a as promoções.

O tempo também se torna um fator.

Embora o ACR não seja um dado em tempo real, ele é mais rápido do que os modelos tradicionais de medição de TV, muitos dos quais são índices posteriores baseados em dados de 30 dias.

Modelos que parecem tão antigos não são necessariamente úteis, porque os hábitos de visualização dos consumidores estão mudando muito rapidamente em meio ao distanciamento social.

Essas mudanças dramáticas estão forçando as marcas a reagir agora, mas a quantidade de ACR inundando pode diminuir a velocidade com que é disponibilizado.

Marcas, agências e fornecedores precisam digerir as fontes de dados de maneiras diferentes do que faziam há um mês, a fim de entender comportamentos completamente diferentes de públicos completamente diferentes.

Resta saber se as marcas e agências têm o poder de reunir e processar todos esses dados em tempo hábil.

preocupações com a privacidade

Reservar um tempo para limpar, processar e gerenciar os dados corretamente é vital, porque qualquer uso indevido dos dados ACR, acidental ou intencional, pode levar à violação das leis ou regulamentos locais de privacidade.

É fundamental garantir que os dados sejam coletados com uma aceitação clara e em conformidade com o GDPR e o CCPA. Em meio à pressa para construir um novo plano de mídia, a última coisa que os anunciantes desejam é uma violação de privacidade que perdure por muito tempo depois de seus anúncios serem veiculados.

O distanciamento social aumentou rapidamente o ritmo de evolução da compra de TV e pode, na verdade, estar ultrapassando a capacidade da indústria de publicidade de processar a própria mudança.

Apesar de toda a promessa que o ACR mantém, o desafio é que os anunciantes e agências precisam ser capazes de lidar com o fluxo massivo de dados disponíveis, gerenciá-los e transformá-los em dados de público-alvo utilizáveis ​​e segmentáveis ​​que estejam em conformidade com os regulamentos de privacidade locais.

Os dados ACR podem ajudar muitos anunciantes a navegar neste período de tempo incerto, mas resta saber se a indústria pode reunir os recursos para que esses dados possam ser usados.