Twitter TV エコー

インプレッションユーザー数 TOP5

【禁】無断転載　※転載について

• ※インプレッションユーザー数…番組に関連するツイートがアプリ上で表示されたユーザー数

 

サービス紹介

Twitter TV エコー

「Twitter TV エコー」は、テレビ視聴率と同様、すべての番組について毎日、翌営業日にご提供いたします（関東地区のみ、民放5局＋NHK総合の全6局）。

「インプレッションユーザー数」「インプレッション数」「1分あたりのツイート投稿数」「ツイート投稿ユーザー数」の4つを基本指標とし、PDFアウトプット、ASPによるダッシュボードシステムによりご提供いたします（電子データのみのご提供も可能）。以下、主なものをご紹介させていただきます。

アウトプットイメージ

提供形態

2014年9月29日（月）データよりご契約開始（予定）

関東地区の全ての番組について、毎日、翌日にTwitter上での動向が把握可能です。

※日本テレビ、テレビ朝日、TBS、テレビ東京、フジテレビ、NHK総合以外の算出については別途ご相談ください

動向を正確に把握するために、ハッシュタグ（#）だけではなく、自動化ルールに基づくキーワードによる番組Tweetの特定もいたします。

「インプレッションユーザー数」「インプレッション数」「1分あたりのツイート投稿数」「ツイート投稿ユーザー数」の４つを基本指標として算出いたします。
※その他詳細なツイート動向は「Social TV Sensor」で確認可能です

用語集

インプレッションユーザー数

各番組の放送時間と放送時間の2倍の分数を前後に加えた時間において「番組関連キーワード」の含まれる投稿ツイートを取得し（ただし、前後はそれぞれ最大120分まで。不明瞭なツイートは取得から除外）、その投稿ツイートが表示されたユニークユーザー数

インプレッション数

各番組の放送時間と放送時間の2倍の分数を前後に加えた時間において「番組関連キーワード」の含まれる投稿ツイートを取得し（ただし、前後はそれぞれ最大120分まで。不明瞭なツイートは取得から除外）、その投稿ツイートが表示された総数

ツイート投稿ユーザー数

各番組の放送時間と放送時間の2倍の分数を前後に加えた時間において「番組関連キーワード」の含まれるツイートを投稿したユニークユーザー数（ただし、前後はそれぞれ最大120分まで。不明瞭なツイートは集計から除外）

1分あたりのツイート投稿数

各番組の放送時間と放送時間の2倍の分数を前後に加えた時間において「番組関連キーワード」の含まれる投稿ツイートを取得し（ただし、前後はそれぞれ最大120分まで。不明瞭なツイートは取得から除外）、放送時間＋放送時間の2倍の分数で割ったもの

分析事例

VRダイジェスト記事

• 「Twitter TV エコー」サービスはじまる 「みえていなかったものがみえてくる」
  ＜Twitter Japan　牧野氏インタビュー記事＞（Video Research Digest 2014.11）
• 「Twitter TV エコー」がひらくメディアの新しい価値（Video Research Digest 2014.9-10）
• 「Twitter TV 指標」サービス開始のご案内 － 後編 －（Video Research Digest 2014.3）
• 「Twitter TV 指標」サービス開始のご案内 － 前編 －（Video Research Digest 2014.2）
• 実例！Twitter データからみるテレビ番組評価（Video Research Digest 2013.4）
• テレビ×ソーシャル Twitter 上の指標整備への取り組み（Video Research Digest 2012.12-2013.1）

その他事例

視聴率とTwitterの関係解析　―「Twitter TV エコー」データ分析より―

「視聴率とTwitterに相関はあるのですか？」「ツイートを増やすと視聴率も上がるのですか？」
この質問に対して、我々は両者の関係解析に取り組み、高齢層より若年層、投稿よりインプレッション（表示）、ニュースではなくドラマやバラエティなどのコンテンツ番組で関係性が相対的に強いという傾向を確認しました。インプレッションの少ない番組は徐々に視聴率が下降、インプレッションが多い番組は上昇という事例も得ています。

視聴率を1％上げるには、日本全体で約100万人の新規視聴者を呼び込む必要があると試算できます（※1）。相関関係への質問は、一般的なプラットフォームとして定着したTwitterであればこそ可能な影響力としての期待という側面もあると思いますが、視聴率と同様ツイッターが毎日機械的に収集可能なデータであることからも、その数値的関係性に注目があつまっているのだと想像できます。

我々がここで実施した相関解析は、テレビ視聴行動とTwitter利用の関係を直接視聴者に確認した結果ではありません。「Twitter TV エコー」から得られた番組に関するツイートの会話量全体と、関東地区という一部地域の番組視聴率という視聴行動の数値関係を明らかにしたに過ぎません。これまで不可能であった人々の会話をリアルタイムにデータ化でき、世の中の意思の一部を垣間見ることができるところがTwitterデータの魅力のひとつです。Twitterと視聴率に関係性が認められるということは、Twitterを通して世の中のテレビ番組に対する会話の一端を確認しながら、全体の視聴動向を把握できるということに他ならないと我々は考えています。

（※1）日本の総世帯数を5千万とすると、視聴率1％は約50万世帯。平均視聴時間を50％とすると、2倍の100万世帯の視聴が必要。新規視聴は1世帯に1人であると仮定。

分析データ

高齢層より若年層で、視聴率とツイートは高い相関関係

～性・年代別番組平均視聴率 と インプレッション（表示）ユーザー数の相関係数 ～

投稿よりもインプレッション（表示）において、視聴率とツイートは高い相関関係

～番組平均視聴率とインプレッション（表示）ユーザー数およびツイート投稿数の相関係数比較 ～

音楽・映画・ドラマ・バラエティにおいて、高い相関関係

～性・年代／番組ジャンル別番組平均視聴率とインプレッション（表示）ユーザー数 の相関係数～

ツイートが拡散しているバラエティ番組の視聴率は上昇傾向

～インプレッション（表示）ユーザー数ランク別番組平均世帯視聴率の近似直線の傾き平均～