電視收視率和 ACR 的上升導致新的數據挑戰比比皆是

隨著人們繼續保持社交距離、遠程工作和讓家人待在家裡，電視收視率飆升。 電視曾經一整天都處於關閉狀態，現在它們會不斷打開，收看有線新聞或他們選擇的流媒體平台。 媒體購買者正爭先恐後地適應這一巨大變化並尋找他們的受眾，他們迫切需要可靠、及時的數據和見解。 一個新興的來源是自動內容識別 (ACR) 數據，它使用智能電視內部的技術將屏幕上正在播放的內容的像素與節目數據庫相匹配。

當然，這改變了遊戲規則，因為它提供了機會來查看 12 英尺體驗與 12 英寸體驗的整體情況，即使是以前不透明的解決方案，如廣播電視、DVR、模擬等。

這些數據的價值是顯而易見的，因為它揭示了觀眾觀看的內容和觀看時間，而且當觀眾在大流行期間轉向電視時，無論是廣播、有線、付費、可尋址機頂盒還是無線網絡，這一點都非常重要。 -top (OTT) 流媒體選項。

問題在於，原始收集的 ACR 數據是臟的，如果沒有正確清理和處理，它幾乎沒有價值，同時還會增加違反隱私法規的風險。

即使在正常情況下，這也是一個挑戰，但越來越多的電視觀看和隨之而來的 ACR 數據會在時間、存儲、處理和資源管理方面產生更多問題。

ACR 消防水帶

隨著電視收視率的分化，ACR 可以讓廣告商最終衡量有多少人實際觀看了他們的廣告，以及這些廣告是否到達了正確的受眾。

它提供比基於小樣本量的面板更準確的收視率數據。 而且，也許最有趣的是，它代表了衡量流媒體收視率的最佳方法之一，這在目前非常有價值。

簡單的數學表明，更多的收視率等於更多的 ACR 數據。

如果像 Netflix 和亞馬遜這樣的平台上的流媒體有兩位數的增長，那麼這些平台的可用 ACR 數據量也有兩位數的增長是理所當然的（順便說一句，我們從一些機構那裡聽到了ACR 數據量在過去一個月增長了 60% 以上）。

有幾家供應商提供數據和見解的訪問權限，從 Nielsen 等老牌公司到新創公司，再到電視製造商本身。

所有這些供應商，以及使用這些數據的代理商和品牌，現在都站在消防水管前，試圖找出什麼是有用的，而不會被洪水淹沒。

ACR的處理時間和功率

雖然現代廣告基於數據衍生的受眾定位，但現有的數據處理基礎設施並未設置為處理新數據的浪潮。

即使在最好的情況下，每月用於處理數據的云成本也可能過高。

對於利用 ACR 的組織來說，突然不得不處理大量湧入的數據，同時還要看到廣告支出緩慢，這是一個主要障礙，他們現在被迫在收入和勞動力可能減少的情況下處理和篩選更多數據。

現在，比以往任何時候都更需要分析更多相關數據以獲得洞察力，這對於品牌規劃其下一步消費者參與至關重要。

這些洞察對於了解收視率、制定有針對性的媒體計劃和使用跨設備跟踪仍然很有價值，但從原始數據獲取這些洞察要復雜得多，成本也更高。

例如，ACR 的兩個最引人注目的用例有可能顯著提高傳統解決方案的成本：跨設備歸因和內容歸因。

將電視廣告與第二屏幕響應相匹配會帶來各種挑戰，無論是在身份分辨率還是相關性方面，尤其是因為第二屏幕參與度通常遠高於傳統響應率。

內容歸因，或衡量節目/內容交叉推廣影響的能力，打破了許多歸因解決方案，這些解決方案旨在將極其罕見的事件與曝光相匹配，並且不適用於“結果”在規模上可比的解決方案促銷活動。

時間也成為一個因素。

雖然 ACR 不是實時數據，但它比傳統的電視測量模型更快，其中大部分是建立在 30 天數據基礎上的跟踪索引。

看起來那麼遠的模型不一定有用，因為消費者的觀看習慣在社會疏遠的情況下變化如此之快。

這些巨大的變化正迫使品牌立即做出反應，但大量湧入的 ACR 可能會減慢其可用的速度。

品牌、代理商和供應商需要以與一個月前不同的方式消化數據源，以便了解完全不同的受眾的完全不同的行為。

品牌和代理商是否有能力及時收集和處理所有這些數據，還有待觀察。

隱私問題

花時間正確清理、處理和管理數據至關重要，因為對 ACR 數據的任何誤用，無論是意外的還是故意的，都可能導致違反當地的隱私法律或法規。

確保在明確選擇加入的情況下收集數據並遵守 GDPR 和 CCPA 至關重要。 在急於製定新媒體計劃的過程中，廣告商最不想要的就是在他們的廣告投放後很長一段時間內仍然存在的隱私侵犯。

社交距離迅速加快了電視購買的發展步伐，它實際上可能超過了廣告行業自身處理變化的能力。

對於 ACR 的所有承諾，挑戰在於廣告商和代理商需要能夠處理突然大量湧入的可用數據，對其進行管理，並將其轉化為符合當地隱私法規的可用、可定位的受眾數據。

ACR 數據可能會幫助許多廣告商駕馭這個不確定的時間段，但行業能否將資源整合在一起，使這些數據得到使用，還有待觀察。