Польза данных о потреблении контента
Одна из особенностей медиапотребления в том, что оно мультимедийно: пользователи не ограничивают себя единственным каналом связи. Кроме того, на медиапотребление влияют социально-демографические и иные характеристики аудитории.
Аналитики ожидают, что в 2021 году количество подписок на услуги видеосервисов превысит 1 млрд (при этом количество пользователей, потребляющих видеоконтент в рамках одной подписки, может быть больше одного, к примеру, в рамках семейной подписки, — прим. ред.). Вслед за ростом объемов потребления увеличиваются и масштабы производства видеоконтента. Rapid TV News сообщает, что среднестатистическое домохозяйство в США имеет доступ к 100 000 часов контента, предоставляемого через 3,8 различных видеосервисов. Потребуется 11 лет, чтобы потребить все это, а если смотреть в среднем по четыре часа в день — как обычный телезритель, — то почти 70 лет.
В этих обстоятельствах особенно ценной становится возможность донести до зрителя информацию о самом существовании у вещателя конкретного аудиовизуального продукта. Причем, сообщить нужно и о том, что этот контент обладает определенными характеристиками, которые пользователь, возможно, ищет прямо сейчас.
То, что раньше решалось за счет промотирования, теперь регулируется рекомендательными сервисами. На основе данных о потреблении контента вещатели могут максимально эффективно использовать меняющийся ландшафт для привлечения новой аудитории и роста лояльности существующих подписчиков.
«Телекомпании получают агрегированную информацию не только о собственных телеканалах, — рассказывает генеральный директор компании EPG Service Виталий Васильев. — У нас есть клиенты, которые берут данные большого числа каналов и совокупно их анализируют. Из этих данных они видят, какая из тематических ниш сейчас свободна для запуска ТВ-шоу соответствующего жанра».
Интерактивные инновации
Большинство технологических инноваций сосредоточены на использовании привычных моделей поведения, чтобы зрители возвращались для получения большего количества контента. Интерактивность лежит в основе того, как видеосервисы продвигаются и создают ощущение персонализации, которое нравится пользователям.
Технологии способны обеспечить весь цикл управления контентом — от момента его выхода из аппаратной телеканала до аналитики смотрения. Это позволяет корректировать рекомендательные механизмы.
Любое измерение линейного телевидения привязано к EPG. Без него можно узнать только количество зрителей на конкретном канале в определенное время. Но если к этим данным добавить точные метки начала эфира, то вы получите рейтинг не только контента, но и каждого отдельного эпизода, в каждой точке трансляции. А главное — рейтинг окажется максимально объективным, поскольку будет точно известно, переключит пользователь канал на самом эфирном событии или на рекламном блоке. Без точных меток начала эфира данные недостоверны из-за частых смещений в эфирной сетке.
«Большинство пользователей, как правило, начинают просмотр ТВ с того, что задаются вопросом: “Что посмотреть в прямом эфире?”. Поэтому потребители видят EPG как ключевой информационный портал, отвечающий на этот вопрос», — рассказывает директор по партнерству и развитию бизнеса компании Viaccess-Orca Жан Хацираптис (Jean Hatziraptis).
Анализ телесмотрения покажет рейтинг телепрограммы, кто и где начинал ее смотреть, кто и в какой момент отключился, кто посмотрел до конца и т. д. Обогащенные метаданные на каждую единицу контента дадут еще больше дополнительной информации.
На результаты измерений серьезно влияет качество EPG, внедренного в платформу оператора. Эта проблема решается точными временными метками начала эфира телепрограмм. К тому же, они применяются для улучшения функции Catch Up. «Чаще всего, разница между заявленными телеканалами сетками вещания и реальным началом трансляции определенной программы составляет плюс-минус пять минут. В результате измерение покажет, что пользователь начал смотреть какой-то фильм, хотя по факту еще не закончился, к примеру, выпуск новостей. Погрешность таких измерений будет довольно высокая», — поясняет Виталий Васильев.
Изучая поведение телезрителя
В эфире российской версии телеканала Food Network, еще до его вхождения в активы корпорации Discovery, Inc., в конце 2017 года стартовало шоу «Паломник с половником». Тогда же в телекомпании решили провести детальный анализ реакции зрителей на новый проект. Исследование провела компания MediaHills. Данные собирались с точностью до 1 секунды в реальном времени и были доступны в режиме онлайн. Это позволяло легко анализировать реакцию телезрителей на развитие сюжета шоу. Совместив запись реального эфира с поведением телезрителей, были зафиксированы два случая, когда они начали активно отключаться.
Это был реальный пример использования современных технологий на тематическом телевидении. Он продемонстрировал, что создавая шоу, команда телеканала может полагаться не только на собственный опыт, но и на анализ потребления контента телезрителями.
«В телекомпаниях по большей части не могут точно сказать, насколько популярным был тот или иной выпуск программы, а если его активно смотрели, то с чем это было связано. Вот почему такие измерения должны быть поставлены на поток», — настаивает Виталий Васильев.
Точные метки начала эфира также позволяют разметить начало и конец рекламы, как отдельного ролика, так и всего блока в целом. Это дает дополнительные возможности для рекламной аналитики. Взаимодействие с интерфейсом, в который пользователь попадает, включая телевизор, становится источником данных о его предпочтениях. Можно изучить поведение зрителя, отследить конверсию.
Это важно для целей аналитики реакции пользователей на сообщения о товарах и услугах. То же касается и выпусков промороликов телепрограмм. С этим инструментом (точные метки) можно суммировать эфирное время рекламных и промоматериалов, добавить к нему повторные выпуски телепрограмм и получить чистый объем оригинального контента вещателя.
Данные о потреблении могут стать ключевым инструментомпрограммной политики телекомпании. Они помогают при покупке и производствеконтента для последующего вещания на собственную аудиторию. В конечном счетевсе эти усилия ведут к повышению ее лояльности и росту доходов всех участниковцепочки дистрибуции.