ДЕНИС БЕЛОСЛЮДОВ, «АГЕНТСТВО 2»: «МЫ ПЕРЕХОДИМ ОТ АНАЛИТИКИ ТЕЛЕСМОТРЕНИЯ УСТРОЙСТВ К АНАЛИТИКЕ СМОТРЕНИЯ ЗРИТЕЛЕЙ»

Аналитическая платформа — наша новая разработка. Она сделана по нашему заказу специально под наши требования и потому уникальна. Мы объявляли тендер среди разработчиков, отправляли им первичное техническое задание. В тендере победила компания, имеющая опыт в построении аналитических систем с использованием методов искусственного интеллекта и машинного обучения для решения различных бизнес задач. Мы совместно с разработчиком строим новую систему телеизмерений с использованием методов обработки Больших данных и интеграции с различными источниками данных.

 Для проведения телеизмерений «Агентство 2» использует пиплметры, данные с которых анализируются с помощью определенных инструментов. Чем новая платформа отличается от них?

Пиплметры останутся, это очень важный источник информации о телесмотрении. Изменится обработка данных с них, и добавится обработка т.н. «больших данных» от домохозяйств, не участвующих в отдельном проекте панельных измерений. Есть две аудитории – одна аудитория – участники проекта Медиаизмерений А2, которые участвуют в панели, и вторая – абонентские базы операторов платного ТВ, данные с чьих устройств ранее не могли быть обработаны. С помощью пиплметра мы получаем данные о телесмотрении только на спутниковом приемнике, но не можем собрать другие данные о телесмотрении. Поскольку люди смотрят телевидение через web, мобильные приложения, Smart TV учитывать только телесмотрение на приставках сегодня уже неправильно. Возможности панельного метода ограничены, поэтому переход на новую аналитическую платформу позволит нам дополнить этот метод и улучшить телеизмерения.

Размер нашей пиплметрической панели — 3500 домохозяйств. По популярным телеканалам (TOP 30) данные о телесмотрении, благодаря правильной выборке, точные, но имеется так называемый «long tail» нишевых каналов, которые смотрят не так активно и лишь небольшая часть аудитории оператора. Панельным методом такие каналы не измеряются, ни нами ни единым уполномоченным измерителем, это объективное ограничение метода. Решением может стать обработка данных о телесмотрении, получаемых от приемников с обратной связью. Если мы обрабатываем данные с таких устройств, то получаем не 3500 домохозяйств, а сотни тысяч, миллионы. То есть на основе этих «больших данных» уже можно с высокой точностью получить информацию о телесмотрении всех каналов. Участников нашей панели мы анкетируем — таким образом знаем о телезрителях достаточно информации: возраст, образование, доход, наличие автомобиля и т.д. Информация, получаемая с ТВ-приставок с обратной связью, позволяет нам узнать только то, что контент смотрели на устройстве, но без уточнений - кто смотрел. А совмещая данные о телевизионном потреблении пиплметрической панели, с данными с приставок с обратной связью и приложений мы можем с высокой точностью — до 98% — восстанавливать, кто смотрел на любом устройстве, определять, сколько человек смотрело, их пол, возраст, различные параметры. Соответственно, мы переходим от аналитики телесмотрения устройств к аналитике смотрения зрителей.

 Что послужило толчком к созданию платформы?

Основной заказчик нашей аналитики, «Триколор»,- мультиплатформенный оператор, который предоставляет услуги не только спутникового телевидения, но и предлагает передовые диджитал-сервисы и услуги, включая онлайн-кинотеатр. Для того, чтобы эти источники подключить к анализу, потребовался новый инструмент. Подобный запрос есть и у рынка. С помощью новой аналитической платформы мы идем в ногу с рынком и удовлетворяем спрос наших заказчиков.

 Позволяет ли ваша программная платформа анализировать телесмотрение подписчиков «Триколора», которые потребляют контент через интернет?

Безусловно. Разные платформы получения сигналов — мобильные устройства, приложения, ОТТ — все это возможно анализировать.

 Возможно ли учесть смену устройства пользователем в процессе телесмотрения?

Если это зарегистрированный клиент «Триколора», то платформа учитывает смену устройств, потому что у клиента есть идентификатор. Если же это незарегистрированный пользователь, то в этом случае сначала система посчитает двух пользователей. Чтобы такого не происходило, систему еще предстоит обучать.

 Аналитика потребления контента на мобильных устройствах становится настолько важна, что, к примеру, единый уполномоченный медиаизмеритель в 2020 году заключил стратегическую сделку, приобретя долю в компании Cifrasoft, которая является лидером в разработке технологий для измерений в мобильной среде. Есть ли у вас наработки в этой сфере?

Да, у нас также есть технические партнеры, например, компания GS Labs, которая обеспечивает трансляцию контента на мобильные устройства. Соответственно, данные о потреблении с видеоустройств мы получаем благодаря им.

 Каковы возможности вашей платформы анализа телесмотрения в плане масштабирования, какие операторы платного ТВ могут ее применять?

Как владельцы этого проекта мы сможем масштабировать и подключать разные источники данных к анализу. Поскольку платформа является нашей разработкой, то при подключении этих источников мы обучим систему, как все анализировать. В перспективе не исключаем сотрудничество с другими операторами, возможность подключения других платформ и операторов заложена, но сейчас мы измеряем «Триколор».

 Что платформа может предложить рекламодателям?

Использование платформы в анализе данных поможет повысить эффективность рекламных компаний, а также персонифицировать рекламу. Чтобы «не стрелять из пушки по воробьям» — рекламный контент может демонстрироваться определенной целевой аудитории, на которую рассчитывает рекламодатель. Поскольку мы восстанавливаем социально-демографический профиль, платформа помогает находить таких участников телесмотрения, которые максимально соответствуют данным профиля, который заявляет рекламодатель. Это могут быть очень тонкие настройки, они позволяют повышать эффективность рекламы не увеличивая расходы на нее.

Интернет-вещание позволяет найти именно того пользователя, которому нужна конкретная реклама, благодаря различным видеосервисам, ОТТ-платформам

 Насколько важно, на каком устройстве пользователь потребляет рекламный контент?

Здесь важно разделить источник трансляции – это интернет и спутник, технические процессы доставки сигнала со спутника ограничивают возможности персонализации рекламы. Развитие интернета приведет к развитию персональной рекламы, что уже заметно на мобильных устройствах. Для ТВ-сигнала это пока не так развито, а вот интернет-вещание позволяет найти именно того пользователя, которому нужна конкретная реклама, благодаря различным видеосервисам, ОТТ-платформам.

 Прошедший год — год пандемии и самоизоляции — совершенно точно сказался на традиционном платном телевидении и онлайн-кинотеатрах. Какие тренды в потреблении контента и в поведении пользователей вы отметили?

Режим самоизоляции увеличил количество как линейных просмотров контента, так и просмотров с различных устройств. Весенний всплеск пришелся на апрель-май, причем в этот период значительно выросло новостное телесмотрение, а вот спортивное телесмотрение упало. Следующий пик телесмотрения зафиксирован с октября по январь. В это время выросло количество просмотров развлекательного контента и кино. Раздвинулись границы прайм-тайма (время когда ТВ смотрят больше всего)- обычно это время по будням с 19 до 23 часов, но мы отметили, что, начиная с 16.00, телесмотрение уже достигает показателей, которые были до пандемии в прайм-тайм. Также в январские праздники 2021 года отмечен самый большой объем телесмотрения с 2014 года.

 Медиапотребление постоянно усложняется. Аналитикам приходится иметь дело с большим количеством платформ и большим количеством данных. В связи с этим какие вызовы встают перед вами?

Создание платформы, которая будет владеть и машинным обучением, и искусственным интеллектом, само по себе уже вызов. Перед нами стоит сложная задача восстанавливать профили зрителей, которые смотрят с устройства, понимать, кто находится перед этим устройством. Возникает потребность в квалифицированных кадрах, которые смогут корректно анализировать большие данные, контролировать работу нашей платформы, проверять настройки, потому что есть несколько инструментов по восстановлению профилей, здесь нужно будет все время контролировать машины. Также нужны технические специалисты, которые знают, что такое искусственный интеллект и машинное обучение, которые смогут подключать к системе новые источники данных. Наша главная задача – повысить точность измерений и предоставлять расширенный клиентский сервис нашим заказчикам.