توفر البيانات الوصفية للمحتوى سياقًا مهمًا مع تحول إعلانات CTV إلى إعلانات مبرمجة

منذ ما يقرب من 20 عامًا مضت، كسرت خدمات بث الفيديو بالاشتراك التقاليد من خلال تقديم محتوى فيديو متميز حسب الطلب بدون إعلانات. واليوم، نما البث المباشر ليهيمن على استخدام ^{التلفزيون1،} ولكن وصول الإعلانات جعل تجربة التلفزيون في دائرة كاملة. يمثل هذا التحول فرصة كبيرة للمعلنين، ولكن العثور على البرامج المناسبة للاستثمار فيها لا يخلو من التحديات.

تنبع هذه التحديات من النمو الهائل للقنوات التلفزيونية المتصلة (CTV)، والتي تفاقمت بسبب التحديات المرتبطة باستراتيجيات الاستهداف القائمة على الجمهور التي لا تتوسع في التلفزيون المتصل. وهنا يمكن أن تساعد البيانات الوصفية في هذا المجال، حيث يمكن أن تكون المعلومات المتعلقة بمحتوى الفيديو بمثابة إشارات داخل المنصات البرمجية لإبلاغ قرارات البيع والشراء. مع توقع IAB أن 85% من الإنفاق على التلفزيون الأمريكي هذا العام سيتم التعامل معه برمجيًا، لم تكن المعلومات حول مخزون التلفزيون التلفزيوني أكثر أهمية من أي وقت مضى.

يمكن أن تفيد البيانات الوصفية للفيديو، مثل النوع وسنة الإنتاج والتصنيف الأبوي، في المعاملات المبرمجة، ولكنها غالبًا ما تكون غير موجودة أو غير مكتملة. عندما تكون المعلومات حول مخزون CTV في المنصات البرمجية محدودة - أو مفقودة تمامًا - لا يكون لدى المعلنين نظرة ثاقبة حول البرامج التي ستظهر إعلاناتهم فيها، أو ما إذا كان المحتوى مناسبًا بشكل جيد.

في دراسة أُجريت عام 2024، حللت Gracenote أكثر من 6.8 مليار طلب عرض مقدم من الناشرين لمخزون أسبوع واحد من مخزون قناة CTV لفهم ما إذا كان المخزون يتضمن معلومات كافية عن البرامج لتسهيل اتخاذ قرارات إعلانية مبنية على أسس سليمة. 

في قائمة الجرد، كانت أي علامة بيانات وصفية تمثل فئة واحدة قابلة للعرض - وهي سمة توفر درجة ما من المعلومات حول المحتوى، مثل النوع أو تصنيف المحتوى أو نوع البرنامج. 

إذا كان العنوان يحتوي على نوع وتصنيف أبوي ونوع برنامج، على سبيل المثال، فقد كان يحتوي على ثلاث فئات قابلة للمزايدة. ومع ذلك، في العينة، لم يكن متوسط البرنامج في العينة حتى 100٪ من فئة واحدة قابلة للمزايدة. كان المتوسط 0.73 فئة قابلة للمزايدة لكل برنامج. ومع ذلك، فإن الواقع هو أن أكثر من نصف محتوى CTV يحتوي على فئتين على الأقل، وما يقرب من 20٪ لديه ثلاث إلى أربع ^فئات2.

على الرغم من أهمية البيانات الوصفية المعيارية والمحسّنة، إلا أنها عادةً ما تكون غير دقيقة بما يكفي للتمييز بين البرامج الفردية - والفرص الإعلانية. فمعرفة أن أحد البرامج من النوع الدرامي، على سبيل المثال، أمر مفيد، لكن ذلك قد لا يكون كافياً لإبلاغ قرارات إعلانية محددة. بالإضافة إلى تقديم مجموعة واسعة من المحتوى المتنوع، فإن الدراما هي النوع الأكثر شيوعًا عبر خدمات بث الاشتراك، حيث أن 24.6% من عناوين البرامج المتاحة للمشاهدين لها نوع ^درامي3.

كما أن معرفة نوع البرنامج ليس كافياً لتمييز الحلقات الجديدة عن تلك الموجودة في العرض المشترك. فلكل منهما قيمته الخاصة، لكن المنصات البرامجية لن تكون قادرة على التمييز بين العرض الأول للموسم الأول من مسلسل Grey's Anatomy وبين الحلقة التجريبية التي ظهرت لأول مرة في مارس 2005.

تزداد أهمية تفصيل معلومات البرامج عبر قنوات CTV لسببين:

1. يتزايد باستمرار حجم المحتوى الجديد والمتميز، بما في ذلك الرياضات المباشرة، بما في ذلك الرياضات الحية
2. أكثر من 45% من المحتوى الذي تتم مشاهدته على خدمات البث ^مدعوم بالإعلانات4

تعلم العلامات التجارية أن CTV توفر فرصًا لبناء الوعي وكفاءة الاستهداف، ولكن يمكن أن يعيق التعتيم على المحتوى الرؤية في برامج وبيئات شاشة محددة، ولكن عندما تعقد العلامات التجارية شراكات مع شركات البيانات الوصفية ومنصات SSPs (منصات البيع) وناشري CTV، يمكن تنسيق المحتوى المناسب للحملات المستهدفة بطرق تسمح للناشرين أيضًا بالحفاظ على التحكم في المخزون ومشاركة البيانات. ذلك لأن الجمع بين البيانات الوصفية التقليدية ومعلومات البرنامج (على سبيل المثال، اسم البرنامج والشبكة) يزيد بشكل كبير من الشفافية في مخزون التلفزيون الموجه.

ومع تنامي دور قنوات CTV باعتبارها الطريقة المهيمنة التي يتفاعل بها الجمهور مع محتوى الفيديو، ستكون هذه الأنواع من الشراكات بالغة الأهمية في مساعدة العلامات التجارية والوكالات على تحقيق أقصى استفادة من الفرص المتاحة لها - وعلى نطاق واسع. 

للحصول على رؤى إضافية،قم بتنزيل تقرير الإعلانات السياقية لعام 2025.

الملاحظات

1. استحوذ البث التلفزيوني على 46% من استخدام التلفاز في يونيو 2025؛ Nielsen ذا جوس
2. Gracenote السياقي Video Data
3. Video DataGracenote العالمية؛ يونيو 2025
4. NielsenThe Gauge, Q2 2025