視聴率の偽装が常態化した場合、映画やテレビドラマの商業的価値をどう評価すればよいのでしょうか。

昨年12月4日、“自由奔放”な鄭爽と人気若手俳優馬天宇が共演した『美女のプライベートレシピ』が浙江衛星テレビのゴールデンタイムに放送された。この日の視聴率は0.184と全国20位と残念な結果に終わった。この期間中、浙江衛星テレビは「過去50年間で最低の視聴率」を記録した。 12月9日、「美女のプ​​ライベートレシピ」は浙江衛星テレビの番組表から正式に削除された。 「美女のプ​​ライベートレシピ」のプロデューサーであるヤン・コンフア氏は、その後、Weiboに次のように投稿した。「私たちはオリジナル作品にこだわり、視聴率を買わないことを主張しています。」プロデューサーの言葉から、テレビドラマの視聴率には常に混乱があったことが分かる。次に、著者はOTT市場の混乱の謎を明らかにします。

評価の起源

評価調査は20世紀半ばに始まりました。当初視聴率が上昇したのは広告主のニーズによるものでした。視聴率はテレビ番組やテレビドラマの放送効果を測るために使われ、広告主は視聴率に基づいて広告の決定を下しました。視聴率調査を最初に開始したのは米国でした。半世紀以上の発展を経て、評価調査方法は、遅れをとった日記カード方式から、秒単位の精度が可能な人員測定機器方式へと進化しました。さらに、技術の継続的な更新と革新により、測定機器による方法は、以前のデータ収集方法と比較して、カバー範囲とデータサンプル収集において大きな改善を実現しました。

従来の視聴率調査では正確なマーケティング情報を提供することは難しい

データの正確性や安定性の観点から、従来の格付け調査や研究では、サンプリング調査が用いられており、一般的に許容される誤差値があります。許容誤差値を減らしたい場合は、より大きなサンプルサイズが必要になります。エラー値が 1 パーセントポイント減少するごとに、必要なサンプル サイズは 2 倍になります。これにより、初期の基本調査、固定サンプル、データ収集、人件費に一定の圧力がかかります。今日の広告は、精度、パーソナライゼーション、ターゲットを絞ったコミュニケーションが重要です。広告の決定に影響を与えるために評価だけに頼るのはあまりにも単純すぎます。

スマートテレビの普及率が高まり続けるにつれ、スマートテレビはライブストリーミングサービス以上のものを人々に提供しています。生活（ショッピング、医療）、エンターテインメント（ゲーム）、教育などの機能をカバーし、コンテンツリソースも多様化、パーソナライゼーションに向けて発展しています。断片化された時代において、ユーザーの大画面利用行動をめぐる綱引きでは、オンデマンド視聴が大きな勝者となった。ユーザーの注目を集めるために、ユーザーの断片的な時間に便利なサービスを提供する、よりユーザーフレンドリーな視聴体験を提供する、ユーザーとの強固な関係を構築する、これらはすべて、オンデマンド視聴がより人気がある理由です。研究機関のデータによると、2017年に大画面市場の世帯カバー率は45％に達し、中国のOTT月間アクティブ端末は2億3600万人のユーザーをカバーし、日次アクティブ端末は1億5300万人のユーザーをカバーするという。テレビ視聴者は従来のテレビからOTT端末に移行しています。大画面に直面して、ユーザーのスマートなオンデマンド行動は従来のライブ視聴行動を大幅に上回り、ユーザーが大画面で過ごす時間はますますオンデマンド行動に傾いています。

現在、従来の視聴率調査の規模は、広告主やテレビ局などの精密なマーケティングニーズを満たすにはもはや不十分であるように思われます。現代の技術の発展により、業界ではスマートテレビ市場経済のルールを改善するための新しい多次元データシステムが必要になりました。ビッグデータの登場は、従来の評価調査レベルのアップグレードと補完に基づいています。たとえば、ユーザーが電話をオンにしたときからオフにしたときまでの動作を拡張し、ユーザーがオンデマンド、ライブ ブロードキャスト、またはその他の動作を選択したかどうかなど、電話をオンにした後に実行された動作を判断できます。多数のユーザー行動に基づいてトレンドを分類し、トレンドを使用して市場全体の状況とユーザー行動の方向性を説明することができます。さまざまなグループのユーザー行動の軌跡に焦点を当てて追跡することで、正確なニーズに基づいたパーソナライズされたサービスと正確なプッシュ通知を開発できます。

断片化された分析システムを改善する必要がある

テレビドラマや番組の視聴率に影響を与える主な要因としては、地域、季節、時間帯、チャンネル、放送サイクルなどが挙げられます。基本的には、データソースとデータサンプルの信頼性と普遍性も、評価に影響を与える不可欠かつ重要な要素です。従来の視聴率調査では、視聴率調査の固定サンプルを決定するための基礎調査を実施し、視聴行動に安定的かつ積極的な影響を与える代表的な世帯ユーザーを選定します。サンプルローテーションは、サンプルの古さによる代表性の低下や、回答者によるデータ品質の低下といった問題を解決します。最も長く調査されたサンプル世帯が最初に終了するように選択され、固定サンプル グループの割り当て指標構造が全体的な指標構造と一致することが保証されます。ユーザーは固定サンプル グループを入力します。これは伝統的な視聴者調査です。固定サンプルによって決定されるパスとサンプルの変更の難しさは、データ更新の反復が遅延する重要な理由です。現在、インターネットテレビは急速に発展しており、市場で大きな割合を占めています。さらに、インターネットテレビの機能や用途は多様化しており、ユーザーの行動習慣も以前よりも複雑になっています。従来のテレビユーザーの視聴行動習慣は、視聴市場の現状を支えるのに十分ではありません。テレビ端末データの需要は視聴率調査システムだけにとどまらず、分析システムの充実も求められている。

ビッグデータ時代を基盤とする新時代は、多次元のニーズを必ず追加し、それが市場主導の緊急の需要となります。視聴率調査市場にビッグデータが参入したことで、インターネットとビッグデータの考え方を取り入れた調査の次元が、従来の視聴率調査の限界を覆しました。ビッグデータ企業は、データサンプルとデータソース、広範なカバレッジ、リアルタイムのデータフィードバックにおいて本質的な優位性を持っていることは間違いありません。ただし、一部のデータ サンプルはハードウェア ブランドによって制限される点を無視することはできません。データ会社は独立して運営されており、ブランドデータの量は単一であるため、データソースサンプルは単一であり、評価市場データ全体が断片化されています。ビッグデータの観点から見ると、ビッグデータとは完全なサンプルと完全なカバレッジを意味します。膨大なデータを持つ企業の組み合わせは、計測市場において緊急に取り組む必要がある重要な課題です。データ サンプルの完全性と幅広さにより、データは普遍的になり、市場の真の有効性を測定する上でより価値のあるものになります。 「世界共通の通貨」としての「格付け」の機能の方が権威がある。

新しい視聴者分析システム

ビッグデータの登場により、ユーザー指向で双方向にアドレス指定可能な、より包括的なデータ次元が提供され、ユーザーのスマート TV の動作をリアルタイムで分析できるようになります。元の単一データシステムから、豊富な新しいユーザースマート行動ライフサイクルまで、ユーザー行動を通じて、ユーザーの流入から流出のパス、ユーザーの電源オンから電源オフまでのライフサイクル全体の分析により、大量のユーザーデータが蓄積されます。新しい視聴者分析システムは、ビッグデータ思考分析に基づいて、新たな分析観点を追加し、ユーザーの行動習慣、視聴嗜好、生活状況、焦点カテゴリ、消費属性と傾向などを予測し、広告主に広告配置のより洗練された基準を提供し、テレビ局に番組編成の参照システムを提供します。

プログラムの価値を測定する概念は、評価からユーザー中心の価値指向へと移行し、評価データの従来のサンプル サイズを補完し、代表的なサンプル選択からすべてのユーザーの完全なサンプル サイズへと移行し、今日ではすべてのユーザーの全体的な行動の提示へと拡張されています。リアルタイムのデータフィードバックはより効果的で信頼性が高く、テレビ局や広告主が実際のユーザーと直接対面し、ドラマの購入、プログラムシステムの配置、プログラムのスポンサーシップ、広告の配置、効果評価などにおいて、より多くの痕跡とルールに従うことができます。

広告主やテレビ局が最も気にするのは、当然ながら視聴者層と視聴時間です。インテリジェントな行動とライブブロードキャストの行動の綱引きにおいて、業界はインテリジェントなエコシステムの市場の健全な運営をサポートするために、新しい包括的なデータディメンションシステムを必要としています。コンテンツが王様であり、リソースが豊富な時代では、ユーザーを維持できる者が発言権を持つことになります。リアルタイムの視聴者の行動、視聴者の好み、活発な議論、インタラクティブな行動、消費者の属性などのビッグデータの次元を従来の調査および研究方法と統合することは、避けられない傾向です。

ビッグデータはOTT市場の混乱を打破すると期待されている

評価は広告の「世界共通の通貨」として機能します。テレビ番組やテレビシリーズなどの商業的価値を反映する形式です。

テレビ局や番組制作者にとっては、データを分析することでのみ、ユーザーの嗜好を把握し、今後の番組企画においてユーザーを中心にした的確で前向きな調整を行うことができます。広告主にとって、ターゲットを絞った包括的なデータ分析は広告配信に役立ちます。

ビッグデータ技術の発展により、今後は技術レベルから評価の正確性や透明性が向上することが期待されます。さらに、インターネットテレビの番組機能の多様化に伴い、ユーザーの行動習慣も変化しています。小規模なサンプルの図書館調査では、業界全体の状況を表すことは困難です。サンプルライブラリの拡張は避けられなくなり、完全なデータ統計分析を実現することも可能になりました。 OTT市場の混乱が一刻も早く改善されることを期待します。

今日頭条の青雲計画と百家曼の百+計画の受賞者、2019年百度デジタル著者オブザイヤー、百家曼テクノロジー分野最人気著者、2019年捜狗テクノロジー文化著者、2021年百家曼季刊影響力のあるクリエイターとして、2013年捜狐最優秀業界メディア人、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト北京3位、2015年光芒体験賞、2015年中国ニューメディア起業家コンテスト決勝3位、2018年百度ダイナミック年間有力セレブなど、多数の賞を受賞しています。