Os painéis - e os dados que eles geram - têm sido o padrão ouro do setor de pesquisa há quase um século e continuam sendo a ferramenta mais precisa para medir o público da mídia.
Acompanhe nossa análise dos dados de painel: O que são, por que são importantes e para onde estão indo.
O que é um painel, exatamente?
Na pesquisa de mídia, um painel é simplesmente um grupo de famílias ou indivíduos que concordaram em compartilhar detalhes pessoais e participar de estudos regulares ou medições contínuas do uso de mídia por um determinado período de tempo.
Mas nem todos os painéis são iguais. Há dois tipos principais:
Painéis de probabilidade
Os participantes dos painéis de probabilidade são selecionados para representar fielmente uma determinada população (como um público de TV nacional ou um mercado de rádio local). A empresa de pesquisa toma muito cuidado para gerenciar o processo de recrutamento e manter a integridade estatística do painel ao longo do tempo. Isso significa recrutar participantes do painel, registrar novos dispositivos sem demora, levar em conta as mudanças no tamanho e na composição da família e garantir que os dados reflitam com precisão o que as pessoas estão fazendo. Os painéis de TV e áudio da Nielsen são painéis de probabilidade.
Painéis Opt-in (conveniência)
Os participantes dos painéis opt-in são voluntários ao responderem a um convite geral de uma empresa de pesquisa. Como apenas determinados tipos de pessoas podem responder a esse convite, os painéis opt-in não são representativos de nenhuma população específica. Entretanto, eles são extremamente úteis na medição de audiência. Eles são úteis para entender os vieses de identidade, usados como entradas de calibração para ajustar modelos e podem validar e corrigir informações de terceiros de parceiros de big data. Na Nielsen, os participantes do painel opt-in nem sempre são medidos ativamente, mas usamos nosso grande painel opt-in para validar registros de terceiros de parceiros de big data.
Os dados do painel de probabilidade, combinados com os dados do censo que informam a renda, a idade e a composição de um domicílio, fornecem uma visão estatisticamente precisa de quem está consumindo mídia.
Juntos, os painéis de probabilidade e opt-in podem fornecer insights diretos sobre o consumo de mídia, calibrar e remover vieses dos dados do censo e garantir a visão mais precisa do envolvimento do público em todos os dispositivos.
Para que os participantes do painel estão se inscrevendo?
Alguns painéis exigem participação ativa em vez de passiva. Os participantes do painel podem ser solicitados a preencher pesquisas regulares, pressionar um botão para verificar se estão assistindo à TV ou usar um dispositivo para capturar atividades fora de casa, como ouvir rádio no carro ou assistir a esportes em um bar. Outros painéis não exigem nenhum compromisso além de autorizar a empresa de pesquisa a instalar um hardware ou software (conhecido como "medidor") para registrar o uso de mídia nos bastidores: quais programas de TV estão assistindo, por exemplo, ou quais podcasts, sites ou aplicativos estão usando.
A participação ativa, em vez da medição automatizada, geralmente é necessária para capturar os dados mais precisos em nível pessoal e maximizar seu valor. Para manter a cooperação alta - o que é fundamental para manter a alta qualidade dos dados - as empresas de pesquisa sérias investem muito na experiência do painelista para eliminar o atrito em cada etapa do processo.
Na Nielsen, temos quatro tipos diferentes de painéis:
- TV - Um painel de probabilidade que mede quem, o quê, como e onde estão as audiências de TV e streaming
- Áudio - Um painel de probabilidade que mede o consumo de áudio dentro e fora de casa em nível local e nacional e consiste em mercados medidos e diários
- Digital - Dependendo do mercado, um painel de probabilidade medido e/ou opt-in que mede a exposição de anúncios e conteúdo para computadores, dispositivos móveis e entre plataformas
- Participante - Um painel opt-in de painelistas registrados e não medidos para aprimorar nossos ativos de painel medidos com recursos como calibração de big data e validação de identidade
Como os painéis de mídia são usados?
Embora os dados de painel possam ser usados por empresas de pesquisa que procuram tendências de consumo ou agências governamentais que procuram monitorar os hábitos de consumo da população, os dados de painel de mídia são usados com mais frequência por empresas de mídia, marcas e anunciantes que procuram entender a visualização de conteúdo e o alcance e a frequência de campanhas publicitárias.
Para redes, editoras e outros vendedores de mídia, os dados do painel os ajudam a conhecer o tamanho, os hábitos e as tendências de seu público, que são usados para informar a programação, os preços e as estratégias de distribuição de conteúdo.
Para marcas, anunciantes e outros compradores de mídia, os dados do painel são usados para entender quem realmente está vendo seus anúncios, quais plataformas seus públicos-alvo preferem e prever como esses comportamentos podem mudar ao longo do tempo.
Os painéis estão obsoletos na era do big data?
Você pode estar pensando: Será que precisamos de painéis agora que temos big data de set-top boxes, smart TVs, plataformas de streaming, canais de mídia social, redes de mídia de varejo e tudo mais?
Esse é um equívoco popular.
Em primeiro lugar, o big data (como os dados de reconhecimento automático de conteúdo {ACR} das smart TVs) pode nos dizer o que está sendo reproduzido na tela, mas não quem está assistindo, ou quantos amigos e familiares podem estar sentados no sofá e assistindo também. Na verdade, é impossível saber, apenas com base no big data, se um programa ou filme está sendo exibido para uma sala vazia. Ninguém quer pagar por mídia sem público.
Além disso, o big data não é representativo de todo o público de mídia. A única maneira de representar é se todos usassem a mesma tecnologia e tivessem acesso ao mesmo conteúdo disponível. Uma empresa de TV a cabo pode ter dezenas de milhões de assinantes, mas nem todos esses espectadores pagam pelos mesmos canais ou assistem aos mesmos programas.
Sem a capacidade de identificar públicos reais e, em seguida, identificar e representar o perfil demográfico dos espectadores, é impossível para as empresas de pesquisa que dependem exclusivamente de big data deduplicar públicos em plataformas, dispositivos e serviços - e juntar toda a história.
Como você obtém o melhor dos dois mundos?
Para ser claro, os vieses decorrentes de problemas de amostragem ou não resposta podem prejudicar um painel de probabilidade tanto quanto um grande conjunto de dados. Porém, com o tamanho certo, a atenção correta aos detalhes e um conhecimento profundo de estatística, um painel bem administrado ainda é a melhor maneira de representar a população em geral e fornecer estimativas confiáveis da composição do público no ecossistema de mídia incrivelmente diversificado de hoje.
Então, o big data é totalmente inútil? Claro que não! Sua escala permite analisar o uso da mídia com muita granularidade e, com a calibração correta e a modelagem baseada em pessoas, os grandes conjuntos de dados podem oferecer insights valiosos para programação de cauda longa e públicos difíceis de alcançar.
Várias organizações, incluindo a Federação Mundial de Anunciantes, agora acreditam que a combinação de painéis e big data é o verdadeiro futuro da medição de audiência, e muitas empresas de pesquisa estão trabalhando arduamente no desenvolvimento desses recursos.
O programa Need to Know da Nielsen analisa os fundamentos da medição de audiência e desmistifica os tópicos mais quentes do setor de mídia.
Nota
1. Dois exemplos notáveis foram o National Consumer Panel (Painel Nacional de Consumidores), lançado por Samuel Barton em 1942 sob a iniciativa do Office of Price Administration de Roosevelt para medir o consumo doméstico de produtos racionados durante a Segunda Guerra Mundial; e o painel por trás do Nielsen Radio Index (Índice de Rádio Nielsen), lançado no mesmo ano por Arthur C. Nielsen para capturar a atividade de ligar/desligar o rádio e sintonizar canais usando um engenhoso dispositivo mecânico desenvolvido pela primeira vez no MIT: o Audímetro.
