到达指标已经过时 - 让我们专注于注意力

MARILOIS SNOWMAN,首席执行官兼MediaTression创始人

在电视和视频上”是一栏,探索高级电视和视频中的机会和挑战。

今天的专栏是首席执行官兼创始人Marilois Snowman撰写的媒体结构

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不太多年前,媒体计划以覆盖率和频率指标为中心。“我们到达了多少消费者,频率是多少?”是北极星的问题。这是运动有效性的晴雨表。

媒体行业的影响者写了有关覆盖范围的影响以及覆盖范围的重要性的书籍。即使在今天,随着媒体机构共享将现场/线性与流媒体相结合的策略,讨论通常以“增量范围”为中心。

但这就是事情。您看到的几乎所有触及计算都是一种幻想。因为,实际上,鉴于当今消费者的消费状态 - 当他们想要内容,想要的地方以及他们如何在围墙花园和繁殖平台上想要它时,就难以捉摸。

测量范围的问题

让我们检查传统的现场市场范围。有趣的事实:有关涉及算法的行业协议。在现场/线性电视广告系列中达到的消费者人数将在媒体购买平台之间有所不同。在买卖方面的同一平台上,它甚至会略有不同。当然,差异通常在某个点的十分之内。然而,这是一个破裂的窗口。

但是我们知道今天的电视不仅是现场/线性。它还包括流。将实时/线性和流媒体的覆盖范围结合在一起确实具有挑战性。实时/线性和流媒体的测量方式不同,并在不同的平台上使用,因此几乎不可能衡量真实的,未拼写的覆盖范围。

现在,当涉及到跨通道范围时,这也不容易。包括尼尔森在内的大多数工具都使用随机重复公式,将每个媒体频道的范围结合在一起,然后假设某些受众从频道到频道随机复制。也就是说,在直播/线性电视广告系列上购买的某些眼睛也是流媒体视频或相应广告牌广告系列中购买的一些眼睛。

But the challenge is that the reach methodology of live/linear TV (traditionally a panel-based audience representative of the TV-viewing universe) isn’t the same methodology for streaming TV (the number of households served streaming content, without sense of who is actually viewing). And it isn’t the same methodology for billboards, either (average traffic count, with some factor for visibility). So, combining the reach metrics of live/linear with streaming, outdoor or any other channel is a lot of apples and oranges comparisons.

再加上讨论,因为这些天的一切都是数字化的,因此与人口统计受众群体相关的想法有些过时。任何数字都可以针对性的。

为什么要25-49岁的成年人购买电视,何时可以针对拥有宠物的成年人购买CTV广告?然后是一个艰难的事实:触及优化是一个很大的假设 - 消费者正在挑选营销人员所推出的东西。

一个更现代的指标

是时候重新考虑我们的媒体计划北极星了。如果我们的新目标目标不仅违背人口统计学或行为受众群体,而是反对注意力的衡量呢?

注意力研究主要集中在创意上,但媒体应该在讨论中分享。虽然触及是对广告接触多少家庭的指标,但注意力是反对心理反应的指标。这更有价值。

注意指标需要以新方式使用面板受众。让我们记录小组成员的注意力并衡量“注意力范围”,而不是曝光的代理。

它的工作原理:

  • 我们保留测量面板。他们是人,我们需要人类。数字媒体是根据广告服务来衡量的,这使我们离人类更远。
  • 小组将保留跨通道日记,因此我们对消费者旅程有更好的统一视野。移动应用程序使得这是可能的,并且从技术上讲,升力比历史方法学容易得多。
  • 该面板不简单地注意曝光,而是对频道内品牌接触点的感知进行日记条目。

由于到达是数学烟雾和镜子,为什么要浪费良好的危机?引起注意将为媒体组合创造一个更智能,更有效的起点,可以根据性能进行建模来校准。最好将创意和媒体联系起来。这将更加尊重消费者的体验,最终应该是我们的北极星。

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1条评论

  1. 我了解衡量注意力的兴趣。但是,如果您的理论得分为一个人,一个人一次充分关注一个广告,而竞选总数为1000,那么知道该分数是基于一个人关注一个广告还是1000次,这一点至关重要。每个人都注意一次广告?将方法肯定是注意力主张价值的基础,这似乎很奇怪。在我看来,应该关注覆盖范围。虽然覆盖范围的测量绝对需要建模元素,但将其归类为“烟雾和镜子”感到有些不公平。这种指控更有可能使用算法,可以通过表现或注意力的模型校准覆盖范围。对于任何不可避免的建模覆盖范围,至少基本面很简单,即一个暴露于AD =触及的人。触及的定义会引起一些辩论,但为其创建商定的标准相对简单。我期待该行业就注意力的定义达成共识!并不是说这不能做到,但应该首先同意。 Until then I think it will be hard to advance the cause championed here.