Netflix'in bize, yeni sistemin avantajları ve dezavantajları da dahil olmak üzere kamuoyuna ölçümleri nasıl sağladığına ilişkin kapsamlı bir döküm sunacak olan Eğlence Stratejisi Adamını tekrar aramızda görmekten büyük heyecan duyuyoruz.
Birkaç ay önce Vox Media'nın Kod Konferansı Netflix eş CEO'su Ted Sarandos, interneti ateşe veren şu küçük tabloyu yayınladı:
Doğru, Netflix ilk kez bir içeriği yalnızca kaç kişinin izlediğini değil aynı zamanda ne kadar süreyle izlediğini de ortaya çıkardı. O zamanlar verileri konusunda neden bu kadar cömert olduklarını merak ediyordum.
Ve asıl cevabı anlayamadığım için kendime kızıyorum: Netflix üç aylık raporunu hazırlamış ve metrikleri değiştirmeye karar vermişti. Daha önce, ilk 28 günde kaç abonenin belirli bir dizi veya filmi iki dakika izlediğini açıklamışlardı. (Tarih noktalarını aradım.) İleriye dönük olarak dizi ve filmlerin toplam izlenme saatlerini hafta bazında yayınlayacaklar. Kendi sözleriyle:
Daha önce Netflix'in değerli içeriklerini ne kadar istiflediğim göz önüne alındığında Tarih noktaları — bu web sitesinde bu mükemmel kaynakta birleştirildi —Bu Twitter paylaşımı o zamanki duygularımı özetledi:
Keşke canlı çekimim olsaydı @EntStrategyGuy bu duyurulduğu sırada yüzü.
— Sonny Bunch (@SonnyBunch) 19 Ekim 2021
Netflix metrikleri değiştirirse tüm şu tarih noktaları Yıllarca biriktirdiğim para boşa gider. Aslında bunları diğer veri noktalarıyla karşılaştıramadığım için değersizdi.
Netflix bundan sonra daha şeffaf olmayı planladıklarını söyledi. Bunun ne kadar şeffaf olacağını kimsenin fark ettiğini sanmıyorum! İki hafta önce Netflix, hem İngilizce hem de İngilizce olmayan içeriklerde en çok izlenen 10 program ve filmin toplam izlenme saatini paylaşmak için yepyeni bir web sitesi kurdu. Her hafta kırk veri noktası! Ve o zamanlar 20 haftalık veri sağlamışlardı!
Şükürler olsun, bu çok fazla veri!
Eden'in yeni filminin oyuncu kadrosu
Ve bunun için minnettar olsam da, değişikliği küçümsemeyelim. Netflix metrikleri değiştirdi, bu da ileriye dönük olarak 2020 ve öncesindeki performansı 2021 ve sonrasında karşılaştırmanın çok daha zor olacağı anlamına geliyor. Farklı ölçümlerin bize nedenini ve neler anlatabileceğini de düşünmeye değer. Genel olarak, farklı ölçümler gerçekten iyi ya da kötü değil, sadece öyle. Görüntülenen saat sayısı çok yararlı bir ölçümdür, ancak izleyen tekil müşteriler (hane halkı) da öyle. Açıklayalım.
Toplam Görüntüleme Saati mi yoksa Benzersiz Hane Sayısı mı Daha İyi?
İkisi birden.
Veriler söz konusu olduğunda açgözlüyüm. Bana hangi veriyi istediğimi sorarsanız, genelde cevabım daha fazla veri istemek olacaktır. Veri analistleri, veri söz konusu olduğunda şeytan Mammon'a tapıyorlar: Daha fazlası daha iyidir. İşte verilerimi tuttuğum gerçek hayattan bir fotoğraf:
Ancak bu sadece açgözlülük değil. Sorun yalnızca tek bir ölçüme sahip olmaktır. Trendleri gerçekten anlamak için birden fazla başarı ölçüsüne ihtiyacınız var.
Diyelim ki basketboldaki en iyi üçlük atıcıyı bilmek istiyorsunuz. Şut yüzdesi başlamak için yararlı bir yerdir. İşte bu sezon üç sayılık atış yapmaya çalışan tüm NBA oyuncularının histogramı:
kaç sezon hxh
Elbette bu listedeki bazı oyuncular zar zor üçlük atabiliyor. Bu yüzden bazılarının yüzdeleri gülünç derecede yüksek, bazılarının ise sıfır olan iki kuyruğuna sahipsiniz. Kimin iyi bir üçlük atıcısı olduğunu daha iyi anlayabilmek için oyuncuların kaç atış yaptığını da ekleyelim:
Bu, üç sayılık atış kalitesinin çok daha doğru bir tanımıdır. Ve hiç de şaşırtıcı olmayan bir şekilde, en iyi üç sayılık atış yapan oyuncu Steph Curry'dir.
Veya okullar gibi bir konuyu ele alalım. Sınav puanları çok önemlidir ancak mezuniyet oranları da önemlidir. Eğer test puanlarını yeni ölçmüş olsaydınız, okullar düşük performans gösteren öğrencileri okuldan atabilirdi. Mezuniyet oranlarını yeni ölçmüş olsaydınız, okullar okuyamayan çocukları geçebilirdi. Bu nedenle hem metrikleri, mezuniyet oranlarını hem de test puanlarını takip etmeniz gerekiyor. Bir ölçüm, durumun gerçekliğini neredeyse hiçbir zaman yansıtmaz.
Eğer benim ustalarım olsaydı, yayıncılar tüm içerikleri için hem benzersiz müşterileri hem de yayın saatlerini yayınlayacaklardı. Ama ben dünyayı yönetmiyorum, bu yüzden çoğu yayıncı herhangi bir veri yayınlamıyor. Ve Netflix yayınladıkları metriği değiştirdi. Hangisinin daha iyi olduğunu görmek için hem tekil müşterileri hem de toplam izlenme saatlerini tartışalım.
Benzersiz Müşterilerin (veya Hanelerin, Abonelerin, Üyelerin veya Hesapların) Avantajları
Netflix şu ana kadar benzersiz bir ölçüm yayınladı. Yani belirli bir dizi veya filmi en az iki dakika izleyen tüm hesapları sayıyorlar. Netflix bunu tanımlamak için birkaç farklı kelime kullanmıştır (müşteriler, hesaplar, aboneler, hane halkı vb.) ancak hepsi, bir içeriğin bir kısmını izleyen benzersiz bir oturum açma işlemini ölçtükleri fikrine varmıştır.
(Muhtemelen farklı profiller, yine hane terminolojisi nedeniyle birden çok kez sayılmaz.)
brooklyn dokuz dokuz nerede izlenir
Elbette bunun gibi basit bir ölçüm bile bazı subjektif analizler gerektirir. Örneğin, benzersiz bir hesabın sayılması için ne kadar süre izlemesi gerekir? Netflix'in ilk metrik değişiminin konusu da buydu. Netflix, 2020'de bir içeriğin %70'ini izleyen abonelere dayalı izlenme sayılarını açıkladıktan sonra, bir içeriği en az 2 dakika izleyen abonelere geçiş yaptı. Her türden kaç tane aldığımızın bir dökümü:
Bildirildiğine göre Netflix, izleyicilerin %70'ini izleyici, 2 dakika izleyen müşterileri başlangıç ve %90'ını izleyenleri çağırıyor. Neyi ölçtüğünüze bağlı olarak bu ölçümlerden herhangi biri gerçekten faydalıdır. Bir içeriği gerçekten izleyen müşteriler hakkında en iyi fikri istiyorsanız %70 veya %90 muhtemelen en iyisidir.
Benzersiz görüntüleyenler oldukça kullanışlıdır çünkü erişime veya bir içerikle etkileşime giren kişi sayısına ilişkin iyi bir tahmin sunar. Bu aynı zamanda pazarlamacılar için de çok faydalıdır, çünkü muhtemelen çok sayıda insanın bir şeyi başlatmasını sağlayabilirlerse, işlerini yapmış olurlar. (Eğer bitirmezlerse içerik iyi değil demektir.)
Benzersiz izleyiciler aynı zamanda gösterileri kabaca eşit bir zemine oturtuyor. Lupin gibi daha küçük bir dizi, Stranger Things gibi çok sezonlu devasa bir diziyle rekabet edebilir çünkü mesele toplam bölüm sayısı değil, yalnızca onu izleyen tekil abonelerdir.
Ancak tekil müşteriler, bir gösteriyi başlatan ancak bitiremeyen kişilerin sayısını takip etmiyor; bu, izlenen saatlerin yaklaşık bir değeri olabilir. Ve bazı diziler için tamamlanma oranları gerçekten önemlidir. Örneğin Netflix, Lupin'in birinci sezonunun İkinci Bölümünü yayınladığında yalnızca 54 milyon hane iki dakika boyunca izledi; Ocak ayında yayınlanan Birinci Bölüme göre %41 düşüş yaşandı. Netflix'in son kazanç açıklamasından sonra abone sayısındaki artış veya düşüş için hazırladığım bir grafik:
Acı bakla özellikle kısaydı. Bölüm 1 ve Bölüm 2'de yalnızca 4 bölüm var. Netflix sekiz bölümün tamamını aynı anda yayınlasaydı kaç kişinin bitirdiğini bilemezdik. İlk 76 milyonun çoğunun her şeyi izlediğini varsayardık. Ancak parçalanmış olsa da pek çok insanın bitirmediğini biliyoruz.
Toplam Görüntülenme Saatinin Avantajları
Toplam saat bizi gerçek tamamlanma oranını anlamaya daha da yaklaştırıyor. Bu durumda, toplam saati alıp, varsayılan tamamlanma oranıyla mevcut bölüm sayısına bölebilir ve kaç hanenin izlediğini tahmin edebilirsiniz.
Operasyonel kelime olduğunu tahmin ettim. Film için, bilinen bir zaman dilimine sahip tek seferlik bir olay olduğundan, bu oldukça kesin olabilir. Ama televizyon için bu bir felaket. Tahmini tamamlanma oranı dediğimde bu rakamlar çok çılgınca olabilir. Yani hata çubukları oldukça geniştir. Yine de muhtemelen abonelerden daha faydalıdır.
Bu değişikliğin harika bir sos olmasının bir nedeni varsa (teknik bir terim), o da Nielsen'in ABD'deki izleyici sayısını toplam izlenme saatleriyle ölçmesidir. Bu, ABD'deki izleyici sayısını dünyanın geri kalanıyla elmalar elmalar şeklinde karşılaştırabileceğimiz anlamına geliyor.
Görüntülenen saat ölçüsünün kendi önyargıları vardır. Özellikle tekrar izlenen içerikleri tercih ediyor. Özellikle çocuklara yönelik içerik. Her hafta on milyonlarca Amerikalı CoComelon'u izlemiyor. Bunun yerine, çok az sayıda çocuk onu her zaman izliyor. Benzersiz haneler bu farklılığın ortaya çıkmasına yardımcı olur.
(Bu arada, çeşitli metrikler arasındaki farklarla ilgili başka bir açıklama istiyorsanız, birkaç yıl önce yazdığım bu makaleye göz atın .)
Ama Belki Önemli Değildir: Tüm Veriler İlişkilidir
Yani her iki ölçüm de faydalıdır, ama tahmin edin ne oldu? Önemli olmayabilir.
Bu makaleden hiçbir şey çıkaramazsanız şunu alın: içerikteki başarı birbiriyle ilişkilidir.
Büyük bir vuruş düşünün. Beğenmek Kalamar Oyunu . İzlenen toplam müşteri sayısı, toplam izlenme saati ve muhtemelen tamamlanma oranı açısından en iyi Netflix dizisidir. Ve IMDb'de yüksek puan aldı. Başka bir deyişle, başarılı şovlar çoğu ölçümde başarılıdır.
Bunu bir görselle anlatabilirim:
tek parça dolgu
Bu, hem TV hem de film için benzersiz müşterilerin ve müşteri başına saatlerin dağılım grafiğidir.
Esasen, herhangi bir gösterinin amacı mümkün olduğu kadar yükseğe ve sağa ulaşmaktır. Bu, birçok insanın uzun süredir izlediği ve izlediği anlamına geliyor. Görüntülenen toplam saat miktarı tekil müşteri sayısıyla ilişkili olduğundan trend çizgisi yukarı ve sağa doğru gider.
(İki grafiği, son üç yılın tüm Netflix tarih noktalarını yayınladıkları en popüler on saat çizelgesiyle senkronize ederek oluşturdum. Bazı durumlarda, dört haftalık izlenme süresine sahip diziler için Netflix İzlenen Saatlerden alınan tahminleri kullandım. )
Netflix'in bundan sonra da tüm şovları için benzersiz aboneler çıkarmasını ister miydim? Açıkça. Daha fazla veri daha iyidir.
Ama kızamam. Netflix 800 yeni veri noktasını düşürdü. Bir yayıncıdan bugüne kadarki en büyük şey. Her ne kadar eski tarihleri özleyecek olsam da, gelecek yılın bu zamanlarında analiz edecek çok fazla verimiz olacak.
(Bu veri dalışından memnun kaldıysanız, şu adresteki diğer yazılarıma göz atın: (yeniden tasarlanan) web sitem , üye olmak bültenim için veya beni takip et Twitter'da .
Özellikle her hafta bir yayınlıyorum. Akış Derecelendirmeleri Raporu içeriğin her hafta akışta nasıl performans gösterdiğini ortaya çıkarmak için birden fazla veri kaynağının derlenmesi. Buna bir bak.)
