2 ФГБОУ ВО «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)»
Задача прогнозирования временных рядов имеет высокую актуальность для многих предметных областей и является неотъемлемой частью повседневной работы многих компаний. С использованием данных исследовательской компании АО «Медиаскоп» проведен анализ поведения телеаудитории на основе одного из важнейших показателей в медиапланировании – средней доли зрительской аудитории телеканалов.
В ходе исследований было выявлено, что для прогнозирования доли зрителей телеканалов наиболее подходящими оказались методы, которые позволяют объединить модели авторегрессии и скользящего среднего. Применение таких методов является особенно актуальным для описания и прогнозирования процессов, в которых проявляются однородные колебания вокруг среднего значения.
Показано, что построение прогнозов с учетом максимального количества факторов и особенностей, таких как конкуренция и сезонность, может быть реализовано с использованием адаптивных методов прогнозирования. При таком подходе особый интерес представляет использование методов идентификации параметров модели для составления максимально точного прогноза.
Как измеряют ТВ рейтинги
Представлена прогнозная модель, построенная на основе реальных данных. Адекватность модели была проверена путем построения автокорреляционной функции для остатков. Автокорреляции не выходят за пределы допустимых интервалов, что говорит о независимости остатков. Также было проверено, что остатки распределены по нормальному закону. Выполнение этих двух критериев подтверждает адекватность полученной модели.
медиаконтент
медиапланирование
зрительская аудитория
прогнозирование
среднесуточная доля телеканала
телепрограмма
1. Бузин В.Н., Бузина Т.С. Медиапланирование. Теория и практика: учеб. пособие для студентов вузов, обучающихся по специальностям «Реклама», «Маркетинг», «Психология», «Социология», «Журналистика». М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2016. 495 с.
2. Назайкин А.Н. Современное медиапланирование: традиционные СМИ, а также реклама в интернете (медийная и контекстная): учеб. пособие. М.: СОЛОН-Пресс, 2016. 447 с.
3. Николаева М.А. Теория и практика медиапланирования: методический аспект // Педагогическое образование в России. 2015. № 10. С. 71–78.
4. Афанасьев В.Н., Юзбашев М.М. Анализ временных рядов и прогнозирование: учебник. Изд. 2-е, перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2010. 320 с.
5. Данные по аудитории СМИ. TV Index [Электронный ресурс] // Медиаскоп. URL: https://mediascope.net/data/ (дата обращения: 15.04.2019).
6. Куприенко Н.В., Пономарева О.А., Тихонов Д.В. Статистика. Временные ряды. Анализ тенденций и прогнозирование: учеб. пособие. СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2015. 123 с.
7. Полежаев В.Д. Юсупова К.О. Моделирование прогнозных зависимостей на основе анализа данных медиаисследований // Математическое и компьютерное моделирование: сборник материалов VI Международной научной конференции, посвященной памяти Б.А. Рогозина (Омск, 23 ноября 2018 г.). Омск: Изд-во Ом. гос. ун-та, 2018.
Галилео. Рейтинги
С. 127–129.
8. Юсупова К.О. Исследование наличия конкуренции между российскими телевизионными каналами и интернет-сайтами на основе количественного анализа их пользовательской аудитории // Международный студенческий вестник. 2018. № 3–1. С. 140–144.
9. Шматов Г.А. Математическая теория медиапланирования: монография / Российская акад. наук, Уральское отд-ние, Ин-т экономики. Екатеринбург: Ин-т экономики УрО РАН, 2009. 329 с.
10. Полежаев В.Д., Полежаева Л.Н. Обоснование выбора вида функций, применяемых для аппроксимации данных в экономико-математическом моделировании // Информационные технологии и математические методы в экономике и управлении (ИТиММ-2016) 26–27 мая 2016 г.: сборник научных статей. М.: ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г.В. Плеханова», 2016.
С. 18–25.
Мир вступил в новый, информационный век. Сегодня появляется все больше новых производителей медиаконтента и все больше новых, в том числе технологически инновационных, каналов распространения этого контента. Однако с появлением новых СМИ сам объем медиапотребления не меняется. На практике в основном происходит лишь перераспределение времени и расходов на медиапотребление между растущим числом производителей контента и телевещателями.
В результате происходит дробление аудитории СМИ. Ее становится все сложнее охватить. Именно для решения данной проблемы и возникло медиапланирование как отрасль, призванная находить более эффективные пути донесения информации до аудитории различных медиа [1–3]. Для этого надо использовать различные исследовательские подходы и, в частности, прогнозирование [4].
Цель исследования: анализ основных подходов и разработка методов совершенствования методического инструментария прогнозирования в медиапланировании рейтинга телевизионного контента, выявление возможностей применения адаптивных методов прогнозирования с использованием методов идентификации параметров модели для составления максимально точного прогноза.
Материалы и методы исследования
Исследование просмотра телевизионного и видеоконтента – задача, важность которой интенсивно растет в последнее время. Исследованием объёма и характеристик аудитории СМИ занимается Mediascope – ведущая исследовательская компания на российском рынке в сфере медиаисследований и мониторинга рекламы и СМИ.
Mediascope исследует просмотр ТВ-контента на всех платформах – от классического телевизора до digital среды. Одним из преимуществ технологий, применяемых Mediascope в телевизионных исследованиях, является возможность получения социально-демографических характеристик зрителя, для чего каждый участник исследования должен регистрировать вход и выход в помещение с телевизором членов семьи или гостей. Это дает возможность с высокой точностью определять аудиторию конкретных телеканалов и эфирных событий. Полученные данные помогают вещателям показывать наиболее востребованный зрителями контент, а рекламному рынку – планировать, размещать и оценивать рекламные кампании.
На сайте компании [5] представлены основные показатели ведущих телеканалов за последние годы:
– рейтинг телепрограмм – среднее количество человек, смотревших телепрограмму, выраженное в процентах от общей численности исследуемой аудитории;
– доля телепрограммы – среднее количество человек, смотревших телепрограмму, выраженное в процентах от общего количества телезрителей (тех, кто смотрел любую программу, включая оцениваемую программу) в данный момент времени;
– среднесуточная доля телеканала – количество человек, смотревших телеканал в среднем в сутки, выраженное в % от всех телезрителей.
В компаниях-медиаселлерах и рекламных агентствах обычно выполняют прогноз аудитории телевидения по следующей схеме:
1. Считают среднюю долю зрительской аудитории для каждого месяца рассматриваемого периода (обычно год);
2. Далее определяют сезонный коэффициент K для каждого месяца:
где Sharei – это доля телезрителей за месяц (i = 1: январь, i = 2: февраль и т.д.), а Shareбаз. – это доля зрителей за месяц, который аналитик принимает за базовый. То есть коэффициент сезонности для каждого месяца определяется как отношение размера аудитории в текущий месяц к ее размеру в каком-либо фиксированном месяце.
3. Чтобы построить прогноз, берут значение доли телезрителей за последний известный месяц и умножают на полученные в п. 2 коэффициенты сезонности.
Продемонстрируем это на примере. Пусть нам известны гипотетические помесячные значения доли зрителей канала Х в течение 2018 г. и января 2019 г. (табл. 1). Чтобы спланировать бюджет, необходимо спрогнозировать аудиторию канала на февраль – апрель 2019 г.
Принимаем за базовый месяц январь 2018 г. Значит, коэффициенты сезонности для февраля, марта и апреля будут равны соответственно: K02 = 13/15, K03 = 12/15, K04 = 14/15.
Крайний известный месяц – январь 2019 г. Значит, прогноз на последующие месяцы строится относительно этого месяца.
Share02.19 = К02•Share01.19 = 13/15 • 16 = 13,86,
Share03.19 = К03•Share01.19 = 12/15 • 16 = 12,8,
Share04.19 = К04•Share01.19 = 14/15 • 16 = 14,9.
Считается, что такой прогноз сохраняет наличие сезонных изменений, учитывает отношение аудитории каждого месяца к остальным, а на значение прогнозируемого месяца влияет последний фактический. Как правило, прогнозы строятся на базе данных за 1–2 года, предшествующих прогнозируемому. Считается, что более ранние периоды включают в себя некоторые другие факторы, которые влияли на аудиторию (был другой набор каналов в городе, немного другие предпочтения у людей, другое качество программ и фильмов и т.д.). Тем самым прогноз на базе небольшого набора данных дает более грубую оценку. В итоге это приводит к тому, что прогнозируемое значение, как правило, отличается от зафиксированного позже реального результата.
Предложим другой, более точный метод предварительной оценки и последующего прогноза средней доли телезрителей на некотором канале Y на первые несколько месяцев 2017 г. Выполним анализ по данным Mediascope за 2015–2016 гг. Регион исследования – «Москва», исследуемая аудитория – «население в возрасте от 4 лет и старше». Воспользуемся методом, который объединяет модель авторегрессии и скользящего среднего, которые оказываются особенно эффективными для описания и прогнозирования процессов, обнаруживающих однородные колебания вокруг среднего значения.
Доля зрителей (Sharei ) канала Х (помесячно январь 2018 г. – январь 2019 г.)
В авторегрессионной модели наиболее сильные связи наблюдаются у соседних состояний и быстро уменьшаются с увеличением расстояния между ними (влияние предыдущего состояния процесса на будущее). Математически это свойство можно выразить уравнением
где уt – значение у в момент времени t; θi – коэффициенты уравнения (i = 1, 2, …, р); р – порядок авторегрессии; εt – случайная величина.
В модели скользящего среднего в отличие от предыдущего способа предполагается, что каждый элемент ряда подвержен суммарному воздействию случайных предыдущих ошибок εi:
где уt – значение у в момент времени t; θi – коэффициенты уравнения (i = 1, 2, …, q); q – порядок модели скользящего среднего; ε t – случайная величина.
В программе анализа данных Statistica модель, являющаяся комбинацией двух вышеперечисленных, имеет название ARIMA. Данная модель подходит только для стационарных рядов, т.е. для тех, у которых среднее и дисперсия примерно постоянны во времени. Поэтому одним из этапов построения модели (кроме восстановления пропущенных данных, определения порядка модели p и q, оценки параметров модели, проверки адекватности и прогноза) является преобразование ряда к стационарному виду. Возможность реализации этих задач заложена в пакете прикладных программ Statistica [6].
Из рис. 1 видно, что в поведении аудитории наблюдается некоторая сезонная закономерность. В летний период наблюдается сильное уменьшение значения доли зрителей.
Будем строить прогноз исходя из сезонной последовательной зависимости, т.е. учитывать, что на значение доли каждый месяц влияет ее значение в предыдущий месяц. На следующем рисунке представлена автокорреляционная функция, которая показывает, что автокорреляция достигает пиков при лаге, равном 12, что очевидно из соображений сезонности. Но из рис. 2 видно, что корректные результаты также достигаются при сезонном лаге, равном 1, 5, 6 и 7.
Проведем процесс оценивания параметров модели (рис. 3).
На рис. 3 красным цветом выделены наиболее значимые коэффициенты (как правило, это те параметры, которые более чем в два раза превосходят свои стандартные ошибки). Остаточная сумма квадратов и средний квадрат остатков малы, что является подтверждением того, что полученная оценочная модель достаточно близка к фактическим данным.
Прогноз, который выдает программа, строится на период, равный 12 месяцам (рис. 4). Приведем сводку прогнозируемых значений (рис. 5):
Сравнение полученных результатов с фактическими данными за 2017 г. (табл. 2) демонстрирует, что в первые 4 месяца прогноза совпадение происходит с минимальной погрешностью.
Фактические данные и ошибки прогноза средней доли телезрителей на канале Y за 2017 г.
Фактические данные (значения Share)
Относительные ошибки прогноза
Рис. 1. Значения доли зрителей по месяцам исследуемого периода
Рис. 2. График автокорреляционной функции
Рис. 3. Результаты расчета коэффициентов и параметров модели
Рис. 4. График прогноза
Рис. 5. Прогнозные значения доли зрителей
Результаты исследования и их обсуждение
Адекватность модели была проверена путем построения автокорреляционной функции для остатков. Автокорреляции не выходят за пределы допустимых интервалов, что говорит о независимости остатков. Также было проверено, что остатки распределены по нормальному закону. Выполнение этих двух критериев и подтверждает адекватность полученной модели.
Задача прогнозирования временных рядов имеет высокую актуальность для многих предметных областей и является неотъемлемой частью повседневной работы многих компаний. В настоящее время разработано множество моделей для решения задач прогнозирования временных рядов, среди которых наибольшую применимость имеют авторегрессионные и нейросетевые модели. При этом существенным недостатком авторегрессионных моделей является большое число свободных параметров, требующих идентификации; недостатками нейросетевых моделей является непрозрачность моделирования и сложность обучения сети.
Наиболее перспективным направлением развития моделей прогнозирования с целью повышения точности является создание комбинированных моделей, выполняющих на первом этапе кластеризацию, а затем прогнозирование временного ряда внутри установленного кластера. В ходе исследований было выявлено, что для прогнозирования доли зрителей телеканалов наиболее подходящими оказались методы, которые позволяют объединить модели авторегрессии и скользящего среднего [7, 8]. Применение таких методов является особенно актуальным для описания и прогнозирования процессов, в которых проявляются однородные колебания вокруг среднего значения.
Комбинирование этих методов также эффективно в случае, когда рассматривается ситуация, в которой за промежуток времени, предшествующий прогнозируемому периоду, наблюдается аномальное отклонение данных от обычного поведения (среднего значения для соответствующего месяца). Например, в связи с каким-либо происшествием закрывается показ рекламы в эфире, что влечет резкий нехарактерный спад рейтинга в данном месяце. В таком случае в алгоритме построения прогноза добавляется пункт сглаживания отклонения, который должен производиться без нарушения общих тенденций поведения аудитории на всем периоде.
В составлении прогнозов в сфере рекламы есть еще много моментов, требующих глубокого математического анализа [9]. Построение прогнозов с учетом максимального количества факторов и особенностей, таких как конкуренция и сезонность, может быть реализовано с использованием адаптивных методов прогнозирования.
При таком подходе особый интерес представляет использование методов идентификации параметров модели для составления максимально точного прогноза [10]. Данная составляющая часть процесса моделирования нередко игнорируется, и производится оценка параметров стандартными приемами, что зачастую снижает точность прогноза. Применение комбинированных моделей является направлением, которое при корректном подходе позволяет повысить точность прогнозирования. Главным недостатком комбинированных моделей является сложность и ресурсоемкость их разработки: нужно разработать модели таким образом, чтобы компенсировать недостатки каждой из них, не потеряв достоинств. Поэтому требуется продолжение исследований в указанном направлении.
Источник: fundamental-research.ru
Телевизионный рейтинг ( TVR, basic rating )
В качестве базового понятия при оценке телевизионной аудитории используется телевизионный рейтинг ( TVR , basic rating ) – выраженный в процентах размер аудитории передачи в определенный период времени.
Для чего нужен телевизионный рейтинг
С помощью рейтингов рекламодатели определяют количество людей, которые будут иметь возможность увидеть рекламное обращение.
Рейтинги используются телевидением и для оценки качества передач. Руководство старается поскорее избавиться от низкорейтинговых программ, «выталкивающих» аудиторию на другие каналы.
На основе рейтингов телеканалы устанавливают расценки на рекламу в той или иной передаче, в то или иное время.
Для оценки аудитории обычно используется средний рейтинг, рассчитываемый с точки зрения средних данных телеизмерения. Зритель, смотрящий передачу от начала до конца, считается за одного. Смотрящий половину передачу – 0,5, и т.д.
Рейтинг 15-минутного интервала (слота) обычно обозначают RQH (rating quarter-hour ).
Виды телевизионных рейтингов
Рейтинги бывают фактические и прогнозные. Фактические рейтинги получают по итогам выхода передачи в эфир. Они отражают реальное телесмотрение.
Прогнозные рейтинги – это планируемые рейтинги передачи. Они необходимы и телевещателям, и рекламодателям. Работники телевидения, опираясь на предварительный прогноз, формируют программу и закупают передачи и фильмы, которые должны принести определенный доход.
Рекламодателям прогнозные рейтинги нужны для планирования своих кампаний на длительный срок.
Прогнозирование происходит на основании динамики прошлых результатов. В реальные рейтинги вносят поправки, отражающие прогнозный фон, – сезонные, метеорологические и прочие изменения. Так, на летнее время, когда падает общее телесмотрение, прогнозируемый рейтинг понижается. Когда обостряется политическая ситуация в стране, то вырастают рейтинги информационных программ. И т.д.
Рейтинги могут прогнозироваться как исследовательскими компаниями, так и самими телеканалами. Это чрезвычайно сложная работа, еще более усложняемая тем, что на каналах нередко меняется время выхода передач в эфир.
Общая аудитория телевидения
Очень важным понятием является общая аудитория телевидения ( Total TVR ) – выраженное в процентах отношение телевизионной аудитории оцениваемого временного интервала к общей численности генеральной совокупности. Ею называют группу населения, из которой производится выборка респондентов для исследования. Это может быть и население всей страны в целом или отдельного региона, а также и часть населения, обладающая определенными социально-демографическими параметрами.
Например, в регионе с населением в 100 000 человек в определенное время различные передачи смотрело всего 35 000 человек. Значит, Total TVR = 35%.
Фактически, Total TVR – это рейтинг всех телеканалов в определенное время. Суммируя индивидуальные рейтинги всех программ, можно получить показатель Total TVR .
Канал А – рейтинг 30,
Канал Б – рейтинг 20,
Канал В – рейтинг 15,
Канал Г – рейтинг 15.
Для оценки общей аудитории также используется и термин Total Audience ( аудитория всех телеканалов в определенное время, выраженная обычно в тысячах человек).
Телевизионный рейтинг меняется в зависимости от времени суток, погодных условий и т.д. Так как это усредненный показатель, то он меняется в течение всего дня – падает днем и растет к прайм-тайму. Чем больше Total TVR , тем большую аудиторию может охватить телевидение.
Общий телерейтинг HUT
При оценке телесмотрения также используется такой показатель, как HUT ( Households/Homes Using Television ), что означает количество домовладений, использующих ТВ дома на определенный момент времени. Показатель HUT не включает людей, смотрящих телевизор вне дома: в барах, магазинах, аэропортах, гостиницах и т.д.
Исследования по зрительской аудитории проводятся часто именно на базе «станционарных» телевизоров, у которых собирается относительно стабильная аудитория. Уровень HUT варьируется так же, как и Total TVR . Он ниже днем, когда люди работают, и в хорошую погоду, когда люди гуляют и развлекаются. Выше вечером и в плохую погоду, когда люди отдыхают дома, и т.д.
Общее число телезрителей в домовладениях обозначается как PUT (Persons Using Television ).
Подробнее в книге «Медиапланирование» .
Источник: www.nazaykin.ru
Телевидение. Что такое рейтинг?
2013-06-27 в 5:38, admin , рубрики: История ИТ, Медиа, рейтинг, телевидение, телевизионные исследования, метки: рейтинг, телевидение, телевизионные исследования
Прежде чем продолжить разговор о телевизионных измерениях, я задам вам один вопрос. Если вы сможете на него ответить, то можете себя считать гением сообразительным человеком или самим господином Рейтингом.
У какой программы в России самый высокий рейтинг? Причем, эта программа идет на почти всех больших каналах?
Этот вопрос я часто задавал на переговорах, и на него мне никто не смог ответить, даже руководители крупнейших каналов. Но когда вы в конце прочитаете ответ на вопрос, он покажется вам самым очевидным.
Также в статье приведены доли телеканалов и Топ-20 программ на последнюю неделю июня.
В современном обществе термин рейтинг получил негативное значение. Журналисты, публицисты обвиняют телевидение в «гонке за рейтингами». Самое удивительно, что и люди, работающие в телевизионной отрасли, считают, что «ориентация на рейтинг» приводит к «снижению качественного телевидения, упрощению программного наполнения».
А ведь рейтинг это всего лишь количественный показатель аудитории телеканалов. А вот что ставить на первое место – максимизацию аудитории телеканала или программное разнообразие определяет менеджмент телевизионной отрасли. Если телекомпания коммерческая, то ответственность телевизионного менеджмента перед акционерами заключается именно в максимизации прибыли.
А значит, менеджмент телевизионной компании должен стремиться к увеличению аудитории. Таким образом, ответственность за «снижение качества и упрощение программного наполнения» лежит не на «демоническом» рейтинге, а на частном характере собственности на телевидение. Может быть спасение от «ориентации на рейтинг» заключается в общественном телевидении?
Мы продолжаем публиковать материалы о телевидении. В прошлых статьях мы рассмотрели историю телевидения, историю видеозаписи, создателей телевидения. Эта работа посвящена измерению телевизионных аудиторий. Так как материал большой, чтобы его легче было воспринимать я его разделил на две части. В первой части мы рассказываем о истории и теоретических установках исследований телевизионной аудитории, а во второй о том что такое рейтинг.
Как и предыдущие материалы, эти статьи основаны на двух основных источниках: книга «Телевизионный бизнес», автором которой я являюсь, и блог blogotv.ru
Статья написана на основе Главы 6 из книги «Телевизионный бизнес», А.Зубок, М., 2012.
Рейтинг является критически важной характеристикой программ и телеканалов для рекламодателей. Для рекламодателя действительно не столь важна программа, сколько ее аудитория. Рекламодатель покупает внимание аудитории, которая обратила внимание на программу. Поэтому электронные вещатели продают не программы, не минуты в программах, они продают свою аудиторию, выраженную в показателях рейтинга и охвата.
Термин рейтинг, а также такие показатели как доля (share) и охват (reach) появились в конце 1920-х годах с началом исследования и измерений аудиторий радиостанций в США. С ростом количества коммерческих радиостанций предлагающих размещать рекламу в своем эфире, рекламодателям понадобились инструменты, которые могли бы позволить сравнить предложения и оценить их с точки зрения получения эффекта на каждый вложенный доллар.
Применить такой показатель как тираж, давно используемый в прессе для сравнения и ценообразования, к радио было не возможно. Поэтому по заказу рекламодателей начали производиться замеры аудитории. В конце 1929 года Арчибальд Кросли издал отчет «Рекламодатель обращается к радио», содержащий итоги опросов 31 000 человек. Это были данные о потенциальной радиоаудитории, о приоритетных типах программ; приводилось распределение аудитории по времени, географическая стратификация, и т. д. Именно там и появились эти термины.
Рейтинги популярности радиостанций давали рекламодателям и рекламным агентствам представления о предпочтениях и объеме радиоаудитории.
Как считают рейтинг. Вариант I «Простой»
В большинстве случаев рейтингу дают следующее определение: «это аудитория выраженная в процентах, получается как аудитория данного СМИ ко всему населению (в данный отрезок времени)».
То есть формула расчета рейтинга такова:
Рейтинг СМИ = Аудитория/все население х 100
С этой точки зрения, если репрезентирующая выборка равна 1000 респондентов и 50 из них ответили что слушали радиостанцию Европа Плюс в 20.00-20.15, то рейтинг радиостанции в это время будет равен 5. А затем, уже, зная какое количество населения репрезентирует выборка исследования (то есть какая генеральная совокупность у исследования), можно определить какому количеству населения равняются эти 5%, то есть какая аудитория у телеканала в это время.
Например, если исследование репрезентирует жителей Архангельска старше 4 лет, то есть 334 тыс. человек, то, следовательно, аудитория радиостанции Европа Плюс с 20.00 до 20.15 составляет 5% от 334 тыс. человек, или 16,7 тыс. человек.
Такое определение совершенно достаточно для расчета и планирования рекламных кампаний, для определения эффектов после окончания рекламной кампании (post campaign report). Для радио, такое определение совершенно точно, потому что рейтинговый показатель для радио называется AQH (Average Quarter Hour) – средний рейтинг часа. При этом измерение аудитории радиостанций ведется с помощью дневников в которых используются 15-ти минутные отрезки времени.
Однако такое определение и способ расчета рейтинга для телевидения не подходят. Дело в том, что аудиторию телевидения измеряют с помощью технических средств, у которых минимальный промежуток измерения одна секунда.
Как считают рейтинг. Вариант II «Правильный»
И если для рекламного бизнеса совершенно достаточно упрощенное понимание рейтинга – как доли СМИ по отношению ко всему населению, то для телевещания такое определение не подходит. Необходимо учитывать длительность просмотра эфирного события (программы, фильмы).
Таким образом, рейтинг получается по формуле: сумма всех респондентов, каждый из которых учитывается с учетом длительности просмотра, по отношению ко всему населению.
Предположим у нас есть выборка из 10 респондентов репрезентирующая все население города Санкт-Петербург. Мы определим рейтинг программы «Новости» в 21:00-21:30 на телеканале «Еще один первый».
Распределение респондентов смотрите ниже в таблице.
Таблица 1 Матрица распределение респондентов
При расчете по старой формуле мы получили бы рейтинг программы «Новости» равный 40: четыре разделить на 10 и умножить на 100. Но так как, при измерениях телевизионной аудитории мы учитываем продолжительность просмотра программ, то каждому респонденту мы определяем вес – в зависимости от продолжительности просмотра. Так, «Зритель №1» смотрел всю программу, то его вес равен 1. «Зритель №2» смотрел 15 минут из 30 минутной программы, то его вес равен 0,5, и так далее.
В итоге мы получаем результат:
Рейтинг программы = (Зритель 1х1+ Зритель № 2 х 0,5 + Зритель №3 х 0,33 = Зритель № 4 х 0,15) / 10 человек х100 = 1,98/10 х100= 19,8
Показатель рейтинга упал в два раза. Так как при расчете учитывались веса, то рейтинг определяется не в процентах, а в «пунктах» (points).
В итоге, рейтинг программы «Новости» на канале «Еще один первый» в 21:00-21:30 равен 19,8 пунктов. Важное замечание: люди посмотревшие программу менее 1 минуты не учитываются.
Доля (Share) это аудитория эфирного события по отношению ко всем людям, смотрящим в этот момент телевизор.
Сравните: Топ-10 телеканалов Украины, Рейтинг и доля телеканалов в США в сезоне 2012-2013, Доли телеканалов Германии.
В нашем примере с программой «Новости» доля равна 50%. Получается так: четыре телезрителя смотрящих программы «Новости» разделить на 8 человек смотрящих в этот момент телевизор и умноженное на 100%.
Третий важный показатель – охват (reach). Определяется как аудитория программы по отношению ко всему населению, то есть этот как раз упрощенное определение рейтинга.
Для рекламной индустрии важны показатели рейтинга и охвата. Доля почти не используется. Рейтинг в рекламном бизнесе используется для ценообразования и расчета рекламных кампаний. Рейтинг позволяет сравнить различные программы и их цены, и таким образом, определить в какой их программ или на каком из каналов экономичнее будет поставить свою рекламу.
Кроме того, рейтинг позволяет оценивать ожидаемые результаты рекламных кампаний. Для этого используется термин GRP (gross rating points) – сумма рейтингов за время рекламной кампании или календарный период. К примеру, в большинстве случаев для поддержания уровня продаж известного на рынке продукта считается достаточным в неделю чтобы рекламные ролики получали в сумме 80-150 рейтингов. На языке рекламного бизнеса это звучит как: «недельный вес рекламной кампании составил 80-150 GRP».
Охват (reach) показатель, характеризующий сколько человек увидело эфирное событие (программу, рекламный ролик).
Для рекламодателей охват не менее важен, чем рейтинг. Показатель охвата телеканала позволяет спланировать до начала рекламной кампании или оценить после, какое число потенциальных потребителей увидело рекламу.
Кроме того, в медиапланировании, науке о эффективном планировании рекламных кампаний, на основе данных исследований аудитории, используются и другие термины как: эффективная частота, распределение частот (frequency distribution), OTS (opportunity to see) и т.п.
Расширенное определение рейтинга очень важно для телевещателей. Ведь рейтинг программы, в таком случае, зависит не только от привлеченных к программе зрителей, но и от того, удалось ли удержать их в течение всей программы.
Так как на рейтинг влияет продолжительность программы, то не корректно сравнивать показатели коротких и длинных программ. Ведь удержать зрителя гораздо проще в рамках 15 минутного выпуска новостей, не прерываемого рекламой, чем во время 90-минутного фильма с 6 рекламным блоками.
Рейтинг это показатель качества?
Сравните: Топ-10 программ в США в 2012 году.
Необходимо признать, что рейтинг, на самом деле, не может являться однозначным показателем, отражающим качество и популярность программы.
На рейтинг программы влияет помимо качества, как художественного произведения, множество факторов: жанр, время выхода, телеканал вещания, целевая аудитория, хронометраж программы, программы которые находятся в сетки вещания рядом, программы на других каналах, общий информационный фон в стране, актуальность программы.
С другой стороны, из перечисления параметров влияющих на рейтинг программы видно, что большая их часть находится в сфере телевизионного менеджмента.
Поэтому рейтинг это показатель, отражающий и художественную ценность программы, и качество телевизионного управления, и характеристику самого телевещателя. Самый прекрасный художественный фильм никогда не получит высокого рейтинга на маленьком непопулярном телеканале, потому что там просто нет большой аудитории.
Целевая аудитория
Еще один важный вопрос, связанный с рейтингом, это целевая аудитория.
В большинстве случаев рекламодателю важны не все зрители, а только те, кто потенциально являются покупателями его продуктов. Компании «Дорогой спортивный автомобиль» не интересны низкозарабатывающие пенсионеры, не способные купить на пенсию даже «самозатемняющееся зеркало заднего вида» за 30 тыс. рублей. Ей интересны группа телезрителей с высоким доходом.
А компании торгующей очередными «супертаблетками за 5 рублей, но лечит от всего» эти высокодоходные телезрители не интересны, ей как раз наоборот нужны пенсионеры. Эти две разные компании поставят рекламу в тех программах в которых рейтинг по их аудиториям будет самым высоким. Такой рейтинг называется – TRP (target rating point) – целевой рейтинг. Конечно, рекламодатели учтут и стоимость за размещение в этих программах и рассчитают в какой из программ стоимость за TRP будет ниже.
Для телевещателей также имеет смысл сравнивать программы по целевому рейтингу. Ведь если сравнить «Спокойной ночи, малыши» и «Вести», то выясниться что рейтинг Вестей в 3-4 раза выше. Но если сравнить программы по целевому рейтингу «дети, до 12 лет», то выясниться «Спокойной ночи, малыши» выигрывают по всем статьям.
Обычно телеканалы сравниваются по двум стандартным целевым группам: это так называемая «все», которая репрезентирует все население старше четырех лет; и группа «18+» все население старше 18 лет. Использование этих групп связано с двумя факторами. Во-первых, большинство эфирных телеканалов это каналы формата «general interest», «общего интереса» с программами направленными на вкусы большинства. Поэтому для решения задач телевещателей и рекламодателей достаточно ориентироваться на эти целевые группы, хотя каждый канал объявляет о своих целевых аудиториях. В США наиболее важная группа: 18-49 лет.
Ответ на вопрос «У какой программы в России самый высокий рейтинг? Причем эта программа идет на почти всех больших каналах?»
Эта программа: «Новогоднее обращение президента». программа идет почти на всех эфирных каналах. Рейтинг ее составляет порядка 50-60 пунктов. Причем, от 40% до 70% ее смотрят на Первом Канале, 20%-30% на Россия 1. Сравните: телевизионные рейтинги Путина и Обамы.
Источник: www.pvsm.ru