Desde hace más de diez años hemos estado midiendo las campañas publicitarias con metodologías que han ido avanzando paso a paso para mejorar el análisis de su rendimiento. Hoy en día, desde la investigación de mercados se nos hace altamente difícil poder medir campañas cross media con estas metodologías tradicionales (aunque se las haya hecho evolucionar) especialmente en todo lo relacionado con la identificación de los expuestos a publicidad audiovisual. Esto viene dado por los nuevos paradigmas de consumo de contenidos en los que las OTTs, IPTVs y YouTube representan un alto porcentaje del uso de plataformas a la hora de consumir contenido audiovisual. Los contenidos en estas plataformas se consumen mayoritariamente en VOD, ya sea eligiendo el contenido deseado o recuperando contenido ya emitido.
Este tipo de consumo impacta en una especie de deslocalización  del plan de medios de la marca, ya que el usuario ve el contenido cuando quiere (más allá del directo). Bajo esta premisa, identificamos que estamos perdiendo mucha finura en la información conseguida si utilizamos una manera tradicional de medir la campaña, especialmente en todo lo relacionado con el contenido audiovisual.
Esto sucede porque la medición tradicional (por ejemplo, de televisión) tiende a realizarse basándose en el recuerdo del usuario: qué canal vio y en qué día y a qué hora lo hizo, y de esta manera identificar el contenido donde se encontraba la publicidad a ls que estuvo expuesto. Este modelo, conforme evoluciona el consumo hacia la separación del lineal genera un gran ángulo muerto ya que, como decíamos, el contenido (y por ende la publicidad) en un alto grado no se consume en directo.
Si el desafío al que nos enfrentamos tiene su origen en la tecnología (enfrentarnos a unas mediciones en entornos multiplataforma) precisamente en la tecnología encontramos una respuesta para abordarlo.
Esta nueva aproximación abraza la tecnología del audio matching, la cual nos permite identificar cualquier contenido audiovisual al que el panelista está expuesto. La metodología es altamente flexible ya que podemos identificar a aquellos expuestos a los contenidos publicitarios de nuestros clientes, su product placement en programas, exposición del panelista a otros players… cualquier contenido audiovisual puede ser monitorizado y, por tanto, podemos preguntar por él.
El audio matching se activa dentro del dispositivomóvil del panelista (previo aviso, aprobación e incentivación de este) utilizando el micrófono del smartphone. De esta manera se generan huellas digitales del contenido que estamos analizando, nunca grabando audio, si no macheando estas huellas contra una base de datos (no se graba ninguna conversación o datos privados del usuario).
Esta metodología, además, nos da la posibilidad de optimizar el lanzamiento de encuestas post-campaña y enviarlas solo a los expuestos por la publicidad testada (con la metodología tradicional se encuesta a toda la muestra para identificar a los expuestos): de esta manera podemos lanzar una encuesta completamente enfocada al usuario expuesto y hacia el contenido visualizado, además de poder utilizar unos cuestionarios con una duración mucho más contenida que los tradicionales usados para este tipo de mediciones (donde se replicaba el plan de medios).
A la hora de analizar los datos contamos con una información robusta y profunda, disponiendo además de la exposición, el número de estas exposiciones, bloques publicitarios donde se realizan, contenidos vinculados a esa exposición, etcétera. De esta manera, el análisis de retorno publicitario se lleva a un nivel superior por el acceso a una alta cantidad de información real.
‘OPERACIÓN TRIUNFO'
Esta metodología tiene diferentes aplicaciones más allá de la puramente publicitaria. Desde The Cocktail Analysis junto con Netquest y Fluzo nos embarcamos en el reto de analizar para RTVE y Google el funcionamiento (consumo y motivaciones al mismo) de Operación Triunfo durante más de tres meses.
Operación Triunfo es un caso paradigmático, ya que la experiencia del programa se construye desde las galas en televisión en abierto más un gran número de contenidos emitidos tanto en YouTube como en RTVE.es. Para entender cómo se consume OT identificamos este consumo multiplataforma mediante audio matching y encuestas enfocadas a expuestos al contenido específico. Esto nos hizo analizar más de 1.300 contenidos sumados a un canal 24 horas emplazado en YouTube. De esta manera conseguimos identificar todos los contactos con el programa entre 1.800 panelistas durante toda la duración del concurso.
Este seguimiento nos proporciona las herramientas para identificar aquellas partes del programa que mejor funcionaron y sus porqués, capacidad para segmentar a la audiencia desde el consumo que realizaban del programa (y uso de plataformas) e incluso medir el impacto en el volumen de escuchas de las canciones aparecidas en OT que generaba el programa (más información en Think with Google).
Nos encontramos por tanto ante una herramienta potente y relevante que nos proporciona una visión real y mucho más clara y profunda de la exposición a contenidos y, por ende, a la publicidad de una manera no intrusiva y sin agotar al panelista.
Nacho de la Iglesia es responsable de proyectos ‘cross media' en The Cocktail Analysis