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El podcast adtech semanal de Bryan Barletta de Podnews
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Imagen: Jake Crowe

Una historia de tres rankers

ESCUCHA · · Updated · Por Tom Webster · Editor: Evo Terra

Este artículo fue traducido a través de la tecnología de traducción del inglés al español de Veritone. Obtenga más información visitando Veritone

Hay varias formas de estimar la audiencia de un podcast. Pero, ¿cuál es el camino correcto? ¿Hay una manera correcta? Tom Webster analiza tres rankings de podcasts recientes y lo que podemos aprender al compararlos.

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Hace dos semanas, en este mismo espacio, Bryan Barletta escribió que “Si bien las plataformas de hospedaje y los socios de análisis de prefijos pueden obtener la certificación IAB, no son iguales. Las plataformas de hospedaje siempre verán la solicitud completa del reproductor de podcast, junto con toda la respuesta que envían, mientras que los socios de análisis de prefijo solo pueden ver la solicitud”. Esa es la distinción técnica, en pocas palabras, y Bryan entiende ese aspecto de la descarga mejor que nadie. Quiero rotar el problema y mirarlo desde una perspectiva diferente: el oyente.

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Hay una serie de servicios disponibles para el podcasting que miden el espacio desde la perspectiva de los datos, la mayoría de los cuales se adhieren a un conjunto de pautas acordadas. Sin embargo, los resultados de estos servicios pueden diferir, a veces dramáticamente. La verdad es que no existe un único camino verdadero (tengo la firme sospecha de que nunca lo habrá), pero estos enfoques combinados proporcionan a los podcasts análisis que están disponibles en la radio, la televisión o las relaciones públicas. El podcasting se compara con demasiada frecuencia con la pantalla digital y se encuentra deficiente, en lugar de con la radio, lo que no nos brinda ninguno de los ricos datos digitales que proporciona el podcasting.

Hoy en día, muchas plataformas de alojamiento y servicios de medición siguen las mismas pautas para contar las descargas, pautas acordadas por un subcomité de la IAB. En base a eso, podría suponer que “los datos son los datos” y que dos entidades cualquiera que observen el mismo archivo de datos llegarían a las mismas conclusiones. Pero en realidad existen, por supuesto, diferencias en la forma en que las diversas plataformas de análisis analizan estos datos. Diferentes plataformas de hospedaje pueden tener diferentes listas de detención, por ejemplo, direcciones IP que han sido identificadas como bots y no como humanos. Sin embargo, la aplicación diferencial de las pautas de la IAB para contar las descargas es una pelea para otro día. En cambio, quiero ver la columna “otro” en sus estadísticas o plataforma de medición: los usuarios estimados, o audiencia, para un podcast.

Las estimaciones no son conjeturas

Este es realmente el primer punto a destacar: estas cifras son estimaciones. En las calificaciones de los medios, una estimación no es una mala palabra, y ciertamente no significa “adivinar”. Una estimación es simplemente un número que, aunque inexacto, se comporta dentro de ciertos parámetros. Siempre que tengamos algún tipo de ventana sobre cómo se deriva esa estimación, podemos contextualizar los datos. Las estimaciones generalmente se componen de dos cosas: los datos sin procesar que se incluyen en ellas y las suposiciones que hace el “estimador” sobre el significado de esos datos.

Hoy en día, tenemos tres formas diferentes de estimar la audiencia de un podcast y, por extensión, de una red de podcasts: ingesta de registros del servidor, que proporciona una visión holística del flujo real de contenido pero requiere un régimen de medición más intrusivo; prefix analytics, que proporciona alguna medida de la cantidad de solicitudes de contenido de podcast, pero carece de la capacidad de informar sobre la entrega real de ese contenido; y datos de encuestas, que estiman la audiencia, pero carecen de la resolución para profundizar en los podcasts individuales. ¿Cómo le damos sentido a esto? Para comenzar, echemos un vistazo rápido a un ejemplo de cada uno para ver dónde están de acuerdo y dónde difieren en términos de audiencia estimada.

  • Podcast Reports de Triton Digital analiza los registros del servidor para calcular las descargas semanales. Además, Triton proporciona una columna para los usuarios más escurridizosoyentes) y detalla su cumplimiento de la especificación IAB 2.1 para este cálculo, que se basa en una combinación de dirección IP, agente de usuario y marca de tiempo como analizado de los registros del servidor.

  • Podtrac, por otro lado, utiliza análisis de prefijos en lugar de registros del servidor, e informa una cifra que ellos llaman “ Audiencia.”. Esto se define como el “total de miembros únicos de la audiencia que transmiten o descargan el contenido del podcast del editor en todos los programas que producen”. También cabe señalar que esta estimación se proporciona para la audiencia mensual, a diferencia de las cifras semanales proporcionadas por Triton.

  • Finalmente, Edison Podcast Metrics no mide las descargas ni los “usuarios” en absoluto, pero estima el alcance semanal de las principales redes de podcasts según lo definido por el porcentaje de oyentes de podcasts semanales que indicaron que escucharon al menos un programa de esa red en el la semana pasada. Esto se hace a través de una gran encuesta de oyentes de muestra diaria que se pondera según la Infinite Dial demografía de la encuesta

Los tres servicios publican un clasificador de productores/redes. El clasificador de Triton se enumera en orden de descargas en EE. UU., pero Podtrac no proporciona públicamente la cifra correspondiente. En cambio, el orden de clasificación está determinado por su estimación de “audiencia mensual de EE. UU.”. Y el clasificador de Edison no proporciona ninguna estimación de audiencia correspondiente, pero se enumera en orden del alcance general de cada red.

Trazando los Gráficos

Entonces, ¿cómo le damos sentido a estos tres tipos de clasificadores? Primero, permítanme decir nuevamente que el podcasting en realidad tiene una vergüenza de riqueza en términos de datos en comparación con otras formas de medios. Pero podría ayudar poner estas tres herramientas de medición de audiencia en un contexto más amplio: la audiencia total para podcasting, punto.

Para eso, usemos dos números muy útiles como límites: 109 millones y 74 millones. Estas son las estimaciones actuales del tamaño total de la audiencia mensual y semanal de EE. UU. para podcasting, respectivamente, según lo publicado recientemente en Infinite Dial 2022 de Edison Research, Wondery y ART19. Estas estimaciones son confiables y proyectables a la población estadounidense mayor de 12 años, y la prueba de ello está en el pudín: con exactamente la misma metodología replicada año tras año durante casi 15 años, las estimaciones de audiencia de los podcasts se han “comportado” y han mostrado un comportamiento lógico y gradual. tendencia ascendente.

Entonces, tenemos nuestra primera verificación de cordura: la audiencia semanal estimada de nadie debe exceder la audiencia semanal total para podcasting. Controlar. Estamos en tierra firme allí. Entonces, sumerjámonos muy superficialmente en el conjunto de clasificaciones de abril (Triton y Podtrac) y el primer trimestre de 2022 (Edison):

TritonEdisonPodtrac
1. Stitcher (SXM)1. SXM1. iHeart
2. NPR2. Spotify2. NPR
3. Audacy3. iHeart3.Wondery
4. Audioboom4. NPR4. The New York Times
5. Wondery5. The New York Times5. NBC News

Un par de cosas a tener en cuenta de inmediato que los veteranos de la industria ya conocen: ningún sistema de medición de descargas cubre todas las empresas (Triton sí no mide iHeart o The New York Times, por ejemplo, mientras que Podtrac no mide SXM o el contenido original de Spotify). Una cosa que mostrará una mirada más profunda a estos rankings es que, en general, cuando dos o más enumeran la misma empresa, el orden jerárquico no es tan diferente . En algunos casos, esas diferencias son simplemente diferencias en los informes (por ejemplo, Edison Podcast Metrics reúne todos los programas de SXM en una sola medida, mientras que Triton desglosa las redes de componentes).

Comencemos con la única red que está entre las tres principales. clasificaciones: NPR. No hay mucho de un argumento allí. Podtrac estima su audiencia única mensual en aproximadamente 20 500 000, mientras que Triton estima que sus usuarios semanales son aproximadamente 6 900 000 (redondeé, obviamente). ¿Cómo podemos compararlos? Bien, estoy a punto de cometer lo que creo que es el único delito de datos potencial* en este artículo: transferir la relación entre los oyentes semanales y mensuales en general en Estados Unidos a este cálculo. La cantidad de oyentes semanales en los EE. UU. es aproximadamente el 67 % de la cantidad de oyentes mensuales (eso es 74 millones divididos por 109 millones). Así que voy a descontar los números mensuales de Podtrac en un 67 % para aproximarme a una cifra semanal.

*(Este es un delito de datos potencial porque hay otras variables que pueden afectar este multiplicador, como la cadencia promedio de lanzamiento por compañía. Es muy probable que The New York Times, por ejemplo, convierta un porcentaje más alto de sus oyentes mensuales a semanales). oyentes simplemente porque lanzan sus programas con más frecuencia en comparación con otra red que presenta principalmente programas semanales. Esto también es una suposición. Como dije: delito de datos.)

Bien: entonces, si tomamos la cifra de Podtrac para NPR y aplicamos nuestro “coeficiente semanal”. a esto, obtenemos una estimación de Audiencia Única semanal de alrededor de 13,700,000. Eso es el doble de lo que Triton estima que es el promedio de usuarios semanales de NPR. Ahora, puedes objetar mi .67. Diablos, cámbielo a .5 o .75.de Podtrac única es mucho más alta de Triton estimación de usuarioLa pregunta abierta: ¿es esto idiosincrásico a este ejemplo? ¿O hay algún tipo de regla que deba dibujarse aquí sobre la relación de las solicitudes (análisis de prefijos) y el contenido servido (ingesta de registro del servidor)?

Los alcances exteriores

Es aquí donde los datos de la encuesta pueden intervenir como una verificación útil. Por ejemplo, echemos un vistazo a iHeart, que Podtrac tiene en el n. ° 1 y Edison en el n. ° 3 (Triton actualmente no incluye a iHeart como una editorial participante). Según Podtrac, la audiencia única mensual actual de iHeart en EE. UU. es de aproximadamente 31 200 000. Para dar sentido a esa cifra, superpongamos la audiencia mensual total de podcasts de InfiniteDial: 109 000 000. Esto nos da un porcentaje de alcance de alrededor del 29% de la audiencia mensual de podcasts. ¿Es esto plausible?

Para eso, solo tenemos la última pista disponible públicamente de los porcentajes de alcance de Edison, registrada en 2020: la red número uno en podcasting por alcance cubrió 22% de la audiencia disponible (nuevamente, estos se basan en alcance semanal/audiencia semanal, pero eso es al menos manzanas con manzanas). iHeart es actualmente el número tres en el ranking de Edison, detrás de SXM y Spotify. Si esta estimación de alcance sigue en el mismo vecindario que en 2020, parece poco probable que la red número tres alcance el 29% de la audiencia disponible. De hecho, casi se necesitan las dos redes principales para llegar a esa cantidad de oyentes, según esa tabla de 2020.

Veo los datos basados ​​en encuestas como una especie de control de cordura en los datos de descarga. Solo los datos de descarga pueden brindarle un conocimiento profundo sobre podcasts individuales, pero extrapolar las métricas de audiencia únicamente a partir de los datos analíticos de prefijos está lleno de peligros porque no todas las “solicitudes” son iguales.

Considere esto: si escucho un podcast en casa en mi computadora portátil, luego lo recojo más tarde en mi automóvil usando mi teléfono celular, soy dos personas diferentes para un servicio de análisis de prefijos. No hay forma de evitar esto. Este tipo de comportamiento es mucho más probable que ocurra en una semana típica con un podcast diario que con un podcast semanal, ¿verdad? Es mucho más probable que esté usando dos o más combinaciones de IP/agente de usuario en una semana para un programa que sale cinco veces en esa semana que uno que solo sale una vez y se escucha de una vez.

También está el diferencial entre las distintas plataformas. Una descarga de la aplicación iOS Podcast y una de Spotify son perros diferentes cuando se tiene en cuenta el comportamiento diferencial de descarga automática para ambos. Y, para echar un poco más de gasolina al fuego, algunos tipos de contenido de podcast (un programa de noticias diario, por ejemplo) se prestan más a la co-escucha con otros que, digamos, la ficción de audio.

Conclusión

Mi intención no es poner en duda las descargas. Es más para hurgar en los cálculos utilizados para extrapolar audiencia de esas descargas. Extrapolar datos como este es muy parecido a volar un avión por todo el país: si tiene un grado de desfase al principio, podría terminar en Vancouver en lugar de Los Ángeles. Como cualquier buen científico, quiero poder replicar el experimento. Quiero poder hacerlo yo mismo, a ver si obtengo los mismos resultados. Para hacer eso, necesitamos abrir cada caja negra y ver qué hay dentro. En última instancia, los datos más completos sobre la transmisión real de contenido se incluirán en los registros del servidor, lo que hará que las plataformas de alojamiento sean cada vez más importantes a medida que continuamos obteniendo mejores métricas sobre la publicación de anuncios y las impresiones. Pero los datos de las encuestas tendrán su lugar, tal como lo hacen en cualquier otro sistema de medición de medios moderno.

Quiero más transparencia en este espacio, lo que significa en el contexto de la medición analítica de prefijos, para citar a mi profesor de matemáticas de noveno grado, “muéstrame tu trabajo”. Para el resto de nosotros, el consejo es simple: vaya con la estimación de audiencia más conservadora que tenga, consulte múltiples fuentes y use su sentido común.

Tom Webster

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