TV izleyicilerinin ve ACR'nin yükselişi, yeni veri zorluklarının bol olmasına yol açıyor

İnsanlar sosyal mesafeye uymaya, uzaktan çalışmaya ve ailelerini evde tutmaya devam ettikçe TV izleme sayısı arttı. TV'ler bir zamanlar gün boyunca oturdukları yerde, şimdi sürekli olarak açık, kablolu haberlere veya tercih ettikleri akış platformlarına ayarlandılar. Medya alıcıları, bu çarpıcı değişime uyum sağlamak ve güvenilir ve zamanında veri ve içgörüler için umutsuz olan kitlelerini bulmak için çabalıyor. Ortaya çıkan bir kaynak, ekranda oynayanların piksellerini bir programlama veritabanıyla eşleştirmek için akıllı TV'lerin içindeki teknolojiyi kullanan otomatik içerik tanıma (ACR) verileridir.

Bu, elbette, bir oyun değiştiricidir, çünkü yayın TV, DVR'ler, analog ve diğerleri gibi önceden opak çözümlerden bile 12 ft deneyiminin tamamını 12 inç deneyimine karşı görme fırsatını açar.

Bir izleyicinin neyi ne zaman izlediğini ortaya koyduğu için bu verinin değeri açıktır ve izleyiciler ister yayın, kablolu, premium, adreslenebilir set üstü kutu veya internet üzerinden olsun, pandeminin ortasında TV'ye yöneldiği için inanılmaz derecede önemlidir. -top (OTT) akış seçenekleri.

Sorun şu ki, ACR verileri, ham, toplanmış biçiminde kirlidir ve düzgün bir şekilde temizlenip işlenmediği takdirde, çok az değer sağlarken aynı zamanda gizlilik düzenlemelerini ihlal etme riskini artırır.

Bu, normal zamanlarda bile bir zorluktur, ancak artan TV izleme ve bununla birlikte gelen ACR verileri, zaman, depolama, işleme ve yönetilmesi gereken kaynaklar konusunda daha fazla sorun yaratmaktadır.

ACR yangın hortumu

TV izleyicisi ikiye ayrılırken, ACR, reklamcıların nihayet reklamlarını gerçekte kaç kişinin izlediğini ve bu reklamların doğru hedef kitleye ulaşıp ulaşmadığını ölçmesine olanak tanır.

Küçük örnek boyutlarına dayalı panellerden daha doğru görüntüleme verileri sağlar. Ve belki de en ilgi çekici olanı, şu anda inanılmaz derecede değerli olan akış izleyiciliğini ölçmenin en iyi yollarından birini temsil ediyor.

Basit matematik, daha fazla görüntülemenin daha fazla ACR verisine eşit olduğunu söylüyor.

Netflix ve Amazon gibi platformlarda akışta çift haneli bir artış varsa, bu platformlar hakkında mevcut ACR verilerinin miktarında çift haneli bir artış olması mantıklı olacaktır (bir kenara, bazı ajanslardan duyuyoruz). ACR verilerinin miktarı geçen ay %60'tan fazla arttı).

Nielsen gibi yerleşik oyunculardan yeni girişimlere ve TV üreticilerinin kendilerine kadar çeşitli satıcılar verilere ve içgörülere erişim sağlar.

Tüm bu satıcılar, bu verilerden yararlanan ajanslar ve markalar ile birlikte, şimdi bir yangın hortumunun önünde durmuş, tufana boğulmadan neyin yararlı olduğunu bulmaya çalışıyorlar.

ACR'nin işlem süresi ve gücü

Modern reklamcılık, verilerden türetilen hedef kitleye dayalı olsa da, mevcut veri işleme altyapısı, yeni verilerdeki gelgit dalgalarını işlemek için kurulmamıştır.

Verilerin işlenmesi için aylık bulut maliyetleri, en iyi zamanlarda bile fahiş olabilir.

ACR'den yararlanan ve şimdi potansiyel olarak daha küçük gelir ve daha küçük iş gücü arasında daha fazla veriyi işlemek ve gözden geçirmek zorunda kalan kuruluşlar için bir yandan birden bire veri akışıyla başa çıkmak ve aynı zamanda yavaş reklam harcamasını izlemek zorunda kalmak büyük bir engeldir.

Artık, içgörü elde etmek için daha alakalı verileri analiz etme ihtiyacı, tüketici katılımı için bir sonraki adımını planlayan markalar için her zamankinden daha fazla kritik önem taşıyor.

Bu içgörüler, izleyiciyi anlamak, hedeflenen medya planları yapmak ve cihazlar arası izlemeyi kullanmak için değerli olmaya devam ediyor, ancak ham verilerden bu içgörülere ulaşmak çok daha karmaşık ve maliyetli.

Örneğin, ACR için en zorlayıcı kullanım durumlarından ikisi, geleneksel çözümlerin maliyetini önemli ölçüde artırma potansiyeline sahiptir: cihazlar arası ilişkilendirme ve içerik ilişkilendirme.

Televizyon reklamlarını ikinci ekran yanıtlarıyla eşleştirmek, özellikle ikinci ekran etkileşimi genellikle geleneksel yanıt oranlarından çok daha yüksek olduğundan, hem kimlik çözünürlüğü hem de korelasyon açısından çeşitli zorluklar ortaya çıkarır.

İçerik ilişkilendirmesi veya şovların/içeriğin çapraz tanıtımının etkisini ölçme yeteneği, son derece nadir olayları maruz kalmalarla eşleştirmek için tasarlanmış birçok ilişkilendirme çözümünü bozar ve “sonuçların” ölçek olarak karşılaştırılabilir olduğu çözümlere uygun değildir. promosyonlar.

Zaman da bir faktör haline gelir.

ACR gerçek zamanlı veri olmasa da, çoğu 30 günlük veriye dayanan takip eden dizinler olan geleneksel TV ölçüm modellerinden daha hızlıdır.

Bu kadar geriye bakan modeller mutlaka yardımcı olmuyor, çünkü tüketici izleme alışkanlıkları sosyal mesafe nedeniyle çok hızlı değişiyor.

Bu çarpıcı değişiklikler, markaları şu anda tepki vermeye zorluyor , ancak ACR'nin akıtılması miktarı, kullanılabilir hale gelme hızını yavaşlatabilir.

Markalar, ajanslar ve satıcılar, tamamen farklı kitlelerin tamamen farklı davranışlarını anlamak için veri kaynaklarını bir ay öncesine göre farklı şekillerde sindirmelidir.

Markaların ve ajansların tüm bu verileri zamanında toplama ve işleme gücüne sahip olup olmadığı görülecektir.

Gizlilik endişeleri

ACR verilerinin yanlışlıkla veya kasıtlı olarak kötüye kullanılması, yerel gizlilik yasalarının veya düzenlemelerinin ihlaline yol açabileceğinden, verileri doğru şekilde temizlemek, işlemek ve yönetmek için zaman ayırmak hayati önem taşır.

Verilerin net bir katılımla toplandığından ve GDPR ve CCPA ile uyumlu olduğundan emin olmak çok önemlidir. Yeni bir medya planı oluşturma telaşının ortasında, reklamcıların isteyeceği son şey, reklamları yayınlandıktan çok sonra bile devam eden bir gizlilik ihlalidir.

Sosyal mesafe, TV satın alma evriminin hızını hızla artırdı ve aslında reklam endüstrisinin değişikliğin kendisini işleme yeteneğini geride bırakıyor olabilir.

ACR'nin verdiği tüm vaatler için, zorluk, reklamverenlerin ve ajansların ani büyük miktarda mevcut veri akışını idare edebilmeleri, yönetebilmeleri ve yerel gizlilik düzenlemeleriyle uyumlu, kullanılabilir, hedeflenebilir hedef kitle verilerine dönüştürebilmeleri gerektiğidir.

ACR verileri, birçok reklamverenin bu belirsiz zaman diliminde gezinmesine yardımcı olabilir, ancak endüstrinin, bu verilerin kullanılabilmesi için kaynakları bir araya getirip getiremeyeceğini göreceğiz.