软件驱动的洞察:解锁共同观看CTV观众的乐趣

想象一下典型的客厅. 电视机放在前面和中间, 周围是一套家具，家人和朋友可以聚在一起. 公共观赏体验塑造了我们如何布置自己的家, 确定节目安排, 并推动了常青的“家庭影院”市场. 然而, settling onto the sofa with loved ones to watch the latest big show is more than a cosy way to spend an evening; it’s the site of an industry concern that keeps media planners and platform owners up at night.

数十年来，共同观看——即多人在同一台设备上观看相同的内容——一直是电视广告领域的一个理想指标，也是一个有争议的指标. 今天，平均是 1.37 广播期间，电视机前的人数上升到1人.在晚上. 没有考虑到这些数字, 我们对屏幕另一边发生的事情得到了一个扭曲和不准确的画面, 削弱了广告对买家和卖家的价值.
 

为什么共同观看值得衡量?

对于媒体所有者来说，对共同观看的测量的需求是显而易见的, 广播公司, 平台:如果有很多人接触到广告, 他们不想仅仅因为一次印象就得到报酬. 如果电视的价值在于它的共同体验, 卖方希望看到这一价值反映在其库存的价格上.

广告商, 与此同时, 希望能够基于谁是屏幕后面的目标广告, 他们在看什么, 以及他们的观看环境. 一个单身的人在做饭的时候把电视上的智力竞赛节目作为背景噪音, 与一家人挤在沙发上看dsn彩乐园网址的迪士尼+电影相比，会有截然不同的广告体验吗, 或者一群朋友聚在一起观看体育直播.

传统上，线性电视的共视系数采用的是固定速率, 在所有库存中应用平均值，以说明单个视图中多个印象的附加价值. 但在如今数据驱动的生态系统中，统一费率不太合适，因为买家希望获得更高的精确度, 不想把钱花在没有传达的印象上.
 

是否有共同观察测量的需求?

某些类型、节目或频道自然会吸引更多共同观看的观众. 而刷剧和追剧服务主导了大多数现代观看习惯, 体育决赛等重大赛事, 全球仪式, 必看的电视节目仍在直播, 集体观看. 这些活动不仅吸引了大量的观众，还吸引了高额的广告支出, 在今年早些时候的超级碗上，仅仅30秒的广告时间就花费了一大笔钱 700万美元.

2024年对触角电视来说是重要的一年, 欧洲足球锦标赛和巴黎奥运会等重大赛事即将到来. 广告商迫切希望确保他们的广告能触及到合适的受众，并捕捉到被文化时刻吸引的更广泛的人口统计数据.

随着越来越多的广告预算流向快速数字化的电视领域，了解屏幕另一边是谁的需求只会增加, 随着视频宣传越来越多地采用全渠道方式, 需要精确和可比较的每通道测量.

这种需求将从体育决赛和声望电视转移到日常电视观看, 在哪里共同观看也很普遍. 电视常常是家庭的焦点, 随着家庭的聚集和分散, 全天创建不同配置的查看器. 那么，我们怎样才能知道到底是谁在看呢?
 

计算共同观看因素的挑战是什么?     
                                     
即使有丰富的数据在CTV生态系统的指尖, 准确测量共同观看仍然是一个挑战. 尽可能多的数据, 由于隐私法规限制了个人身份数据的使用，对它的访问越来越受到限制, 如何使用它, 以及这样做需要用户的同意.

这些数据也分散在不同的筒仓中, 随着渠道和平台的激增，受众和购买体验的一致性变得碎片化，不同的卖家可能有不同的衡量方法. 这种受众的分散使得追踪谁在看、在哪里看变得更加困难, 这不仅给买家带来了困境，也给依赖这些数据进行内容开发和编排的广播公司和媒体公司带来了困境.

电视的定义也扩大了, 我们不能假设共同观看只发生在大屏幕前. 一对夫妇在睡觉前在床上用iPad看他们最喜欢的节目，将被算作一个设备下的单个观众, 一个用户逻辑. 登录也不是一个可靠的代理, 由于账号共享，而且观看视频的人很可能不是买单的人.
 

今天正在探索的共同观看测量方法是什么?

传统上, 电视观众是通过英国的BARB和美国的尼尔森等观众小组来衡量的. 然而, 随着电视格局的演变, 事实证明，对于习惯了数字平台众多衡量工具的营销人员来说，准确地衡量受众是一件令人沮丧的事情, 对于发行商来说，他们所提供的印象并没有得到足够的报酬.

为弥补这一差距已作出了努力，例如 Barb的混合方法 将面板数据与在线观看数据相结合，这已经被迪士尼+和Netflix等流媒体巨头采用. Barb也在测试 CFlight，为行业提供统一的测量工具. 谷歌已经透露了自己在YouTube上进行共同观看测量的计划，尽管它面临着 飞机推迟起飞 来自对缺乏透明方法不满的机构.
 

设备上的测量如何支持精确的共视估计?

业界正在努力拼凑数据，以揭示共同观看的习惯, 在功效方面，有一种方法优于其他方法:设备内测量. 用于流式传输电视的设备——从机顶盒到智能电视, 游戏机, 以及平板电脑——生成关于用户行为和内容偏好的洞察，这可以揭示很多关于谁在观看的信息, 他们在看什么, 以及如何.

所有的处理都在设备本身上进行, 确保所有买家看到的都是匿名的个人资料和属性，不能链接到一个人或几个人, 在共同观看的情况下. 

通过计算各种设备上的配置文件如何与由面板和第三方社会人口分类机构确定的共同观看因素相一致, 一个更准确的, 可以将共同观看的实时估计插入到bidstream中. 

在我们需要对收集的数据以及如何使用这些数据更加谨慎的时候, 设备上测量提供了一个具有巨大隐私优势的数据源. 通过巧妙地将其见解与更广泛的同意小组和第三方来源相结合, 我们可以在CTV上提供数字般的准确性和速度，即使是最具挑战性的指标，如共同观看. 

对于卖方而言, 这就提供了基于库存真正价值的盈利机会，并提供了更好的跨平台定位. 买家, 与此同时, 获得高质量的见解, 这使得测量更加准确, 并赋予他们定制广告位置的能力, 高度投入的观众.