L’approche hybride de la mesure

Publirédactionnel

Mercredi 13 Septembre 2017


Casterstats : l’avenir de la mesure d’audience radio IP.

Depuis quelques années, nous assistons à l’émergence d’une série d’outils de mesure d’audience à destination des radios IP. Ces outils reposent essentiellement sur deux méthodologies distinctes : la collecte des données d’utilisation au niveau du dispositif (par exemple, le navigateur ou l’application mobile), généralement appelée “mesure côté client”, ou la collecte des données au niveau du serveur de diffusion du flux audio, appelée “mesure côté serveur”.


Bien que les deux méthodes puissent donner une indication de l’audience d’une radio spécifique, elles font face à une série de problèmes majeurs qui empêchent le responsable d’une radio d’y voir totalement clair.

Bien qu’intrusive, la mesure côté client présente l’avantage d’être assez facile à mettre en place via l’insertion d’un bout de code javascript, appelé “tracker”, sur la page du player, couplée à l’appel de “services web” dans l’application mobile dédiée. De plus, elle rend possible la captation détaillée de toutes les actions de l’utilisateur avec ces players, ce qui permet par la suite de réellement objectiver ce qui a été écouté. Cependant, cette technique présente au moins deux inconvénients. Le premier concerne l’intolérance aux pannes. Si le serveur de collecte devient inaccessible pendant une période prolongée, il n’y a souvent aucune possibilité de récupérer les informations qui n’ont pu être transmises à celui-ci. La deuxième est liée à la nature du code de collecte qui peut être rendu inopérant dans plusieurs cas de figure. On peut d’abord mentionner les bloqueurs de publicités/trackers qui deviennent de plus en plus populaires (+30% en 2016 ). Mais ce sont probablement les agrégateurs de flux comme TuneIn, iTunes ou les radios WiFi qui posent le plus de problèmes à cause du fait qu’ils permettent à leurs utilisateurs d’écouter des flux audio sans passer par la page du player, et donc sans exécuter le code de tracking. Selon la radio, entre 20 et 80% de l’audience initiée par ceux-ci échappent à la mesure , ce qui rend la méthode “côté client” inutilisable dans un contexte professionnel.
 


De son côté, la mesure côté serveur exploite directement les journaux générés par les serveurs de streaming ou les événements (connexions et déconnexions) directement poussés par ceux-ci sur un “service web”. Cette méthode, non intrusive, présente l’immense avantage de permettre la mesure de 100% de l’audience. De plus, elle est très tolérante aux pannes puisque le traitement peut poursuivre là où il s’est arrêté après un redémarrage. Malheureusement, cette approche présente également des défauts dont il faut également tenir compte. Tout d’abord, elle ne permet pas d’avoir des informations complètes sur les caractéristiques du dispositif comme dans la mesure “côté client”. Ensuite, un autre problème découle du premier : il est impossible de déterminer le comportement exact de l’auditeur lorsque celui-ci consomme un contenu à la demande. Concrètement, le serveur de streaming pourrait bel et bien envoyer la totalité des octets qui composent le fichier audio à l’auditeur sans pour autant que celui-ci soit effectivement diffusé. De fait, la plupart des players téléchargent en effet une partie du fichier appelé “mémoire tampon” ou “buffer” depuis le serveur de streaming dès le chargement du player sur la page afin de garantir un démarrage immédiat dès la pression du bouton “play”. Dans certains cas, la totalité du fichier audio est téléchargée. Difficile donc d’objectiver une audience pour la radio à la demande ou les podcasts à l’aide de cette seule méthode.   

Pour résoudre ce dilemme, NeuroMedia a développé CasterStats qui propose dans sa dernière version une approche hybride de la collecte des données. Concrètement, les deux méthodologies sont utilisées simultanément et le meilleur de chacune est exploité pour garantir une mesure exhaustive des auditeurs combinée à une qualité d’information supérieure aux alternatives. La mesure côté serveur garantit l’exhaustivité et la disponibilité (tolérance aux pannes) et fournit les données qui sont alors enrichies par la mesure côté client qui sert par ailleurs au reporting en temps réel de l’audience. De plus, la spécificité de cette approche permet de proposer aux instituts d’études qui travaillent pour plusieurs médias concurrents regroupés une option de contrôles anti-falsification des données. Enfin, ce mode de fonctionnement constitue les bases d’une future mesure transmédia qui combinera dans un nouveau paradigme d’interprétation intégrée de la consommation des contenus des différentes plateformes comme la radio, la télé, internet, le cinéma et même les jeux vidéo.

https://pagefair.com/downloads/2017/01/PageFair-2017-Adblock-Report.pdf
Constaté chez les prospects de CasterStats

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Web : www.neuromedia.io


Florian Martin
Consultant IP & Broadcast, au service des radios et des fournisseurs. Facilitateur IP de La Lettre... En savoir plus sur cet auteur


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