W miarę jak streaming nadal przyciąga widzów z tradycyjnej telewizji, reklamodawcy mają coraz większe trudności z uzyskaniem jasnej odpowiedzi na temat tego, co faktycznie kupują za swoje pieniądze. Jedna platforma może podawać, że reklama dotarła do 200 000 gospodarstw domowych, inna twierdzi, że było to 260 000 dla tej samej kampanii, a trzecia raportuje zupełnie inny profil odbiorców. W niektórych przypadkach widz oglądający pierwszą połowę programu na smart TV, a drugą połowę na tablecie jest liczony dwukrotnie lub w ogóle nie jest liczony.
Dla reklamodawców ten brak spójności sprawia, że niemal niemożliwe jest określenie, którym liczom zaufać i które platformy faktycznie dostarczają wartość. Marki próbujące śledzić, czy ich reklamy doprowadziły do odwiedzin strony internetowej, ruchu w sklepie czy faktycznej sprzedaży, często napotykają labirynt rozłącznych danych. Bez jaśniejszych, bardziej niezawodnych systemów, które mogą się ze sobą komunikować, reklamodawcy pozostają zdani na domysły, które wyniki są prawdziwe, a które są szumem.
Jigar Captain, Dyrektor ds. Inżynierii w Premion, spędził ponad dwadzieścia lat projektując systemy na dużą skalę, które wspierają szybką ewolucję technologii reklamowych. Premion, który dostarcza bezpieczne dla marek streamingowe reklamy telewizyjne widzom na każdym rynku w USA, zapewnia regionalnym i lokalnym reklamodawcom wysokiej jakości streamingowy inwentarz na dużą skalę. W tej rozmowie Captain omawia zmieniające się wymagania stawiane platformom CTV, wyzwania inżynieryjne związane z dokładnym pomiarem oraz dlaczego przyszłość telewizji zależy od przejrzystości danych i współpracy.
Wielu dyrektorów czuje się przytłoczonych fragmentaryzacją w pomiarze telewizyjnym. Jak definiujesz dzisiejsze wyzwanie?
Widzę, że przejście z tradycyjnej telewizji na streaming tworzy lukę pomiarową, którą branża wciąż próbuje zamknąć. Systemy oparte na panelach, które kiedyś wspierały całą gospodarkę telewizyjną, po prostu nie sprawdzają się, gdy widzowie są rozproszeni po dziesiątkach aplikacji i urządzeń. Dyrektorzy chcą przejrzystości, a nie sprzecznych pulpitów, i całkowicie to rozumiem. Następna generacja pomiaru musi łączyć dane z urządzeń podłączonych do sieci, aplikacji i źródeł linearnych, aby odzwierciedlać sposób, w jaki ludzie faktycznie oglądają.
Liderzy oczekują teraz również więcej niż tylko podstawowych liczb zasięgu. Chcą rzeczywistego dowodu, że ich inwestycja przynosi rezultaty biznesowe. Te oczekiwania zmieniają sposób, w jaki zespoły inżynieryjne takie jak mój budują systemy. Odpowiedzialność nie jest już opcjonalna — kształtuje każdą decyzję, którą podejmujemy.
Jako Dyrektor ds. Inżynierii w Premion, co ukształtowało Twoje podejście do budowania platform CTV?
Kiedy jesteś odpowiedzialny za miliardy wyświetleń rocznie, nie ma miejsca na kruchą infrastrukturę czy niejasne dane. Prowadzenie organizacji inżynieryjnej Premion przez dużą integrację M&A przy jednoczesnym skalowaniu zespołów w czterech krajach zmusiło mnie do projektowania systemów, które są odporne, przejrzyste i zdolne do szybkiej adaptacji w miarę ewolucji standardów pomiarowych. Lokalni i regionalni reklamodawcy polegają na nas w dostarczaniu wiarygodnego inwentarza i czystych raportów, i biorę tę odpowiedzialność poważnie. Muszą wiedzieć, że odbiorcy, za których zapłacili, to odbiorcy, do których dotarli.
W miarę jak więcej systemów pomiarowych wchodzi na rynek, jak myślisz, w jaki sposób reklamodawcy powinni poruszać się po tych nowych walutach?
Waluty mogą brzmieć abstrakcyjnie, ale to właściwie dość proste. Przez dziesięciolecia wszyscy używali jednego standardowego sposobu mierzenia wydajności telewizyjnej. Teraz kilka firm oferuje różne systemy liczenia odbiorców i rezultatów, co oznacza, że reklamodawcy mogą wybrać, na jakiej metodologii pomiarowej chcą dokonywać transakcji. Ta elastyczność jest dobra, ale dodaje również złożoności. Myślę, że branża musi traktować te waluty jak różne narzędzia w skrzynce. Każda z nich mierzy nieco inaczej, więc platformy takie jak nasza muszą być w stanie współpracować ze wszystkimi. To zmusza nas do budowania bardziej elastycznych systemów i pomaga reklamodawcom porównywać wyniki z większym kontekstem, zamiast zakładać, że jedna liczba jest uniwersalnie poprawna.
Grupy takie jak Wspólny Komitet Branżowy wykonują ważną pracę w ocenie tych systemów i pomagają rynkowi zrozumieć ich mocne strony. Kiedy nadawcy, reklamodawcy i platformy dostosowują oczekiwania, podnosi to poprzeczkę dla wszystkich i wnosi więcej przejrzystości do całego ekosystemu.
AI stała się centralna dla analityki CTV i rozwiązywania tożsamości. Jakie możliwości się wyróżniają?
AI otworzyła drzwi do zrozumienia wydajności CTV w sposób, jakiego tradycyjne systemy nigdy nie mogły osiągnąć. Łączenie tożsamości, wykrywanie oszustw i śledzenie wyników stają się bardziej dokładne, gdy uczenie maszynowe wypełnia luki między urządzeniami i platformami. Prawdziwa wartość polega na przekształcaniu fragmentarycznych sygnałów w jasne wnioski. AI pozwala nam prognozować wydajność, wykrywać zmęczenie kreacją i dostosowywać budżety w czasie rzeczywistym. Przenosimy się z patrzenia wstecz do podejmowania proaktywnych decyzji.
Jakie wskazówki przekazałbyś liderom przygotowującym się na kolejny rozdział CTV?
Zachęcam zespoły do traktowania innowacji pomiarowych jako przewagi strategicznej. Testujcie wiele źródeł pomiarowych, zagłębiajcie się w analitykę i pomagajcie swojej organizacji zrozumieć, dlaczego liczby różnią się między systemami. Niewielkie rozbieżności nie oznaczają porażki. Po prostu odzwierciedlają różne metodologie. Firmy, które pozostają ciekawe, eksperymentują pewnie i opierają się na pomiarach opartych na danych, ostatecznie uzyskają najwięcej ze swoich inwestycji w wideo.
Poznaj więcej o wizji inżynieryjnej Jigara Captaina i jego przywództwie w CTV na jego LinkedIn.
![[EDITORIAL] Przeciwnik po drugiej stronie](https://www.rappler.com/tachyon/2026/03/animated-Chinese-spy-ops-March-9-2026.gif?resize=75%2C75&crop_strategy=attention)
