ストリーミングが従来のテレビから視聴者を引き離し続ける中、広告主は自分たちの投資が実際に何を購入しているのかについて、明確な答えを得ることが難しくなっています。あるプラットフォームでは広告が200,000世帯にリーチしたと言い、別のプラットフォームでは同じキャンペーンで260,000世帯と主張し、3つ目はまったく異なる視聴者層を報告します。場合によっては、スマートウォッチで番組の前半を視聴し、タブレットで後半を視聴した視聴者が2回カウントされたり、まったくカウントされなかったりします。
広告主にとって、この一貫性の欠如により、どの数値を信頼すべきか、どのプラットフォームが実際に価値を提供しているのかを知ることはほぼ不可能になっています。広告がウェブサイト訪問、店舗への来店、または実際の販売につながったかどうかを追跡しようとするブランドは、しばしば断片化されたデータの迷路に直面します。より明確で信頼性の高い、相互に通信できるシステムがなければ、広告主はどの結果が本物でどれがノイズなのかを推測するしかありません。
Premionのエンジニアリング責任者であるJigar Captainは、広告技術の急速な進化を支える大規模システムの設計に20年以上を費やしてきました。米国全市場の視聴者にブランドセーフなストリーミングテレビ広告を配信するPremionは、地域および地元の広告主に大規模で高品質のストリーミング在庫を提供しています。この対話では、CaptainがCTVプラットフォームに課せられる変化する要求、正確な測定の背後にあるエンジニアリング上の課題、そしてテレビの未来がデータの透明性とコラボレーションにかかっている理由について語ります。
多くの経営幹部がテレビ測定の断片化に圧倒されていると感じています。今日の課題をどのように定義しますか?
従来のテレビからストリーミングへの移行が、業界がまだ埋めようとしている測定ギャップを生み出していると見ています。かつてテレビ経済全体を支えていたパネルベースのシステムは、視聴者が数十のアプリやデバイスに分散している場合、単純に機能しません。経営幹部は相反するダッシュボードではなく、明確さを求めており、私はそれを完全に理解しています。次世代の測定は、コネクテッドデバイス、アプリ、リニアソースからのデータを統合し、人々が実際にどのように視聴しているかを反映する必要があります。
リーダーたちは今、基本的なリーチ数以上のものを期待しています。彼らは投資がビジネス成果を推進しているという本当の証明を求めています。その期待は、私のようなエンジニアリングチームがシステムを構築する方法を変えます。説明責任はもはやオプションではありません。私たちが行うすべての決定を形作っています。
PremionのHead of Engineeringとして、CTVプラットフォームの構築へのアプローチを形作ったものは何ですか?
年間数十億のインプレッションを担当する場合、脆弱なインフラや不明確なデータの余地はありません。4カ国にまたがるチームを拡大しながら、大規模なM&A統合を通じてPremionのエンジニアリング組織を率いることで、測定基準が進化するにつれて迅速に適応できる、回復力があり透明性の高いシステムを設計することを余儀なくされました。地域および地元の広告主は、信頼できる在庫とクリーンなレポートを提供することを私たちに頼っており、私はその責任を真剣に受け止めています。彼らは支払った視聴者が実際にリーチした視聴者であることを知る必要があります。
より多くの測定システムが市場に参入する中、広告主はこれらの新しい通貨をどのようにナビゲートすべきだと思いますか?
通貨は抽象的に聞こえるかもしれませんが、実際には非常にシンプルです。何十年もの間、誰もがテレビのパフォーマンスを測定する1つの標準的な方法を使用していました。現在、複数の企業が視聴者と成果をカウントするための異なるシステムを提供しており、これは広告主が取引したい測定方法を選択できることを意味します。その柔軟性は良いことですが、複雑さも増します。業界はこれらの通貨をツールボックスの異なるツールのように扱う必要があると思います。それぞれがわずかに異なる測定を行うため、私たちのようなプラットフォームはそれらすべてと連携できる必要があります。これにより、より適応性の高いシステムを構築することができ、広告主が1つの数値が普遍的に正しいと仮定するのではなく、より多くの文脈で結果を比較するのに役立ちます。
Joint Industry Committeeのようなグループは、これらのシステムを評価し、市場がその強みを理解するのを助ける重要な仕事をしています。放送事業者、広告主、プラットフォームが期待に沿って整列すると、全員のレベルが上がり、エコシステム全体により多くの透明性がもたらされます。
AIはCTVアナリティクスとアイデンティティ解決の中心となっています。どのような機会が際立っていますか?
AIは、従来のシステムでは決してできなかった方法でCTVのパフォーマンスを理解する扉を開きました。アイデンティティステッチング、不正検出、成果追跡はすべて、機械学習がデバイスとプラットフォーム間のギャップを埋めるときにより正確になります。本当の価値は、断片化されたシグナルを明確な洞察に変えることにあります。AIにより、パフォーマンスを予測し、クリエイティブの疲労を発見し、リアルタイムで予算を調整できます。過去を振り返ることから、積極的な決定を下すことへと私たちを動かします。
CTVの次の章に備えるリーダーにどのようなガイダンスを提供しますか?
測定イノベーションを戦略的優位性として扱うようチームに勧めます。複数の測定ソースをテストし、アナリティクスをより深く掘り下げ、システム間で数値が異なる理由を組織が理解できるよう支援してください。わずかな不一致は失敗を意味しません。それらは単に異なる方法論を反映しているだけです。好奇心を持ち続け、自信を持って実験し、データ駆動型の測定に傾倒する企業は、最終的にビデオ投資から最大限の成果を得るでしょう。
Jigar CaptainのエンジニアリングビジョンとCTVリーダーシップの詳細については、彼のLinkedInをご覧ください。
