Dave Osborn, Nielsen Online 제품 리더십 SVP

Nielsen의 VideoCensus는 소비자가 온라인에서 비디오를 사용하는 방법에 대한 시기적절한 통계와 통찰력을 제공합니다.  여기에는 각 웹 사이트의 시청 대상의 규모 및 인구 통계학적 구성(연령, 성별, 인종 등)뿐만 아니라 시청한 총 스트림 수 및 평균 시청자의 시청 시간과 같은 중요한 측정이 포함됩니다. 이 모든 정보는 콘텐츠 제공업체와 웹사이트가 자산과 잠재고객을 보다 효과적으로 판매하는 데 도움이 되며, 온라인 동영상 캠페인을 배치할 위치를 결정하려는 광고주를 위한 도구를 제공합니다.  이 정보를 취합할 때 우리는 각각 고유한 장점이 있는 다양한 측정 기술을 사용합니다.

Nielsen이 샘플을 사용하여 연구를 수집하는 이유

• 시청자 인구 통계(비디오를 보는 사람의 연령, 성별, 인종 및 기타 특성)를 실제로 보고하는 유일한 방법은 컴퓨터가 아닌 사람들이 무엇을 보는지 실제로 측정하는 것입니다.  미국의 모든 컴퓨터에서 모든 사용자의 시청 수를 추적할 수는 없기 때문에 얼마나 많은 사람들이 온라인 비디오를 시청하고 있는지 알 수 있는 가장 좋은 방법은 전체 인터넷 모집단의 대표 단면을 선택하고 시청을 모니터링한 다음 결과를 전체 모집단에 투영하는 것입니다.  의사가 적혈구와 백혈구 수를 측정하기 위해 소량의 혈액 샘플만 채취하는 것처럼 Nielsen도 샘플(또는 패널)을 사용하여 인터넷 사용을 측정합니다.  Nielsen은 동일한 원칙을 사용하여 TV 시청률과 소비자 구매 패턴을 측정합니다.
• 정확한 표본 측정의 핵심은 모집단의 모든 구성원이 선택될 수 있는 동등한 기회를 갖는 패널을 만드는 것입니다.  이를 통해 패널은 남성과 여성, 청소년과 성인, 고소득층과 저소득층, 대기업 및 중소기업 직원 등을 비례적으로 대표할 수 있습니다.  또한 전체 인구에 비례하여 헤비 유저와 라이트 유저를 모두 대표하는 것이 중요합니다.  예를 들어 헤비 유저만 표본에 포함된 경우 추정치가 너무 높고 라이트 유저만 선택한 경우 추정치가 너무 낮습니다.

Nielsen의 VideoCensus 패널을 조립하는 방법

• Nielsen은 이메일, 온라인 광고, 전화 통화 및 우편물을 포함한 다양한 방법을 통해 패널리스트를 모집합니다. 다른 인터넷 측정 회사들은 온라인 채용에만 의존하는데, 이는 표본을 헤비 유저 쪽으로 치우치고 일반적으로 인터넷 활동을 과장합니다.  Nielsen의 채용 전술 조합은 인구 통계와 소비자 행동의 더 넓은 스펙트럼을 포착합니다.
• VideoCensus 패널은 두 개의 개별 샘플로 구성됩니다.

— Nielsen은 이메일과 온라인 광고를 통해 매우 큰 표본을 모집합니다.  샘플에는 수십만 가구가 포함되어 있으며 매우 세분화된 측정이 가능합니다.  이 샘플의 정보가 모집단 전체를 반영하도록 하기 위해 이 샘플에서 수집된 데이터를 더 대표적인 두 번째 보정 샘플로 조정합니다.

— 캘리브레이션 샘플은 무작위로 패널리스트를 식별하고 주소와 전화번호를 통해 적극적으로 모집하여 생성됩니다.  우리는 이러한 패널리스트와 직접 연락하고 참여에 대한 비용을 지불합니다.  이는 TV 시청률 패널리스트를 모집하는 데 사용되는 것과 동일한 방법론입니다. 이 샘플의 "임의성"은 모든 인구 통계에 걸쳐 인터넷 사용량이 많은 사용자와 가벼운 인터넷 사용자를 모두 포함하므로 전체 인터넷 세계를 더 잘 대표한다는 것을 의미합니다. 이 두 패널의 조합은 업계에서 유일하게 진정한 무작위 보정 샘플로 균형을 이루는 큰 샘플의 깊이를 제공합니다.

Nielsen이 패널에서 인터넷 데이터를 수집하는 방법

• 패널리스트가 패널 참여에 동의하면 컴퓨터에 Nielsen 소프트웨어 "측정기"를 설치하여 Nielsen이 온라인 및 컴퓨터 사용량을 측정할 수 있도록 합니다. 패널 구성원이 비디오를 볼 때 측정기는 해당 활동에 대한 정보를 Nielsen에 전달합니다. 토론자의 인구 통계 정보, 스트림 URL 및 기타 사이트 정보는 VideoCensus 시스템 내에서 처리되고 보고됩니다. (참고: Nielsen은 사용자 정보를 판매하거나 게시하지 않습니다.)

Nielsen이 실제 '인구 조사' 시청 행동을 수집하는 방법

• Nielsen은 또한 특정 비디오가 재생되는 횟수를 직접 측정합니다. 이 측정의 정확도를 높이기 위해 비디오 네트워크 또는 방송 사이트는 비디오 플레이어에 코드 또는 "태그"를 삽입할 수 있습니다.  이 프로세스로 인해 콘텐츠의 모든 시청자가 Nielsen에 익명의 '핑'을 보냅니다.  이 소위 '인구 조사' 측정을 통해 Nielsen은 소비되는 실제 콘텐츠 또는 프로그램을 쉽게 식별하고 보고할 수 있으며 콘텐츠가 재생된 실제 횟수를 보고할 수 있습니다.

Nielsen이 패널과 웹사이트 데이터를 결합하는 이유

• Nielsen의 패널 데이터는 미디어 계획을 위한 업계의 '통화'인 시청자의 시청자 인구 통계를 제공합니다.  인구 조사 측정은 콘텐츠가 소비된 실제 횟수를 제공하며 일반적으로 온라인 게시자와 광고주가 노출을 판매 및 구매하기 위해 사용하는 방법입니다.
• Nielsen은 데이터 세트를 결합하고 고유 시청자, 총 스트림, 인구 통계 구성 및 시청 시간을 포함하는 보고서를 제공합니다.

Nielsen의 데이터가 고객의 내부 서버 기반 수와 다른 이유

• 온라인 측정에서 가장 자주 논의되는 숫자는 고유 잠재고객입니다.  웹사이트 분석 시스템('내부' 데이터라고 함)은 쿠키나 인터넷 브라우저를 계산하지만 사람은 계산하지 않습니다.  이러한 시스템은 여러 가지 이유로 청중을 과장합니다.
• 집과 직장에서 웹 사이트를 방문하는 경우 일반적으로 해당 웹 사이트는 귀하를 두 명의 방문자로 계산합니다.  쿠키를 정기적으로 삭제하면 해당 웹 사이트를 방문 할 때마다 새로운 방문자로 계산됩니다.  이와는 대조적으로, 닐슨이 수집한 패널 데이터는 실제 사람들을 측정하고 그들의 활동을 신중하게 열거된 인터넷 세계에 투영합니다.

Nielsen의 수치가 일반적으로 다른 측정 회사의 수치보다 낮은 이유

• 무작위로 선택된 캘리브레이션 패널에는 헤비 유저와 라이트 유저가 모두 포함되기 때문에 데이터가 전체 온라인 세계를 보다 정확하게 반영합니다.  다른 측정 회사는 온라인 권유에 응답하고 헤비 유저인 경향이 있는 사람들로 패널을 만듭니다.  그 결과, 다른 측정 회사들은 때때로 그들이 측정하는 웹 사이트의 내부 서버 수보다 훨씬 더 높은 수치를 보고합니다.