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收视率的起源
收视率调查最早起源于20世纪中期，收视率最早兴起的原因是迫于广告商的需求，通过收视率来衡量电视台节目、电视剧的播出效果，广告商依据收视率进行广告投放的决策。美国率先开启了收视率调查的先河。经过半个多世纪的发展，收视率调查方法上从具有滞后性的日记卡法发展到可以精确到秒的人员测量仪法。此外，随着时代技术的不断更新、创新，测量仪法在覆盖规模、数据样本采集上较之前的数据采集方式上都有了很大的提升。
传统收视率调查难以提供精准营销
从数据准确、稳定性角度来看，在传统收视率调查研究中，采用抽样调查，一般会存在允许误差值。若要降低允许误差值，所需样本量就会越大，每降低一个百分点的误差值所需样本量会较之前的翻倍增加。这在前期基础调查、固定样本、采集数据、人力成本上都是有一定压力的。现在的广告投放都讲究精准、个性化、分众传播，只单纯靠收视率的高低来影响广告投放的决策，未免过于单薄。
随着智能电视渗透率的不断提高，智能电视提供给人们的不仅仅是直播端的服务，它涵盖生活(购物、医疗)、娱乐(游戏)、教育等功能，内容资源也朝着多元、个性化发展。在碎片化时代，用户大屏使用行为的拉锯战中，点播成为大赢家。为了吸引用户注意力，在用户碎片化的时间里提供便捷式服务，更加人性化的观看体验、与用户建立粘性关系等都是点播更受青睐的原因。据某研究机构数据显示，2017年大屏市场家庭覆盖率将达到45%，中国OTT月活跃终端覆盖用户2.36亿，日活跃终端覆盖用户1.53亿。电视受众正在从传统电视向OTT终端转移，面对大屏，用户智能点播行为已经显著超越传统直播收视行为，用户在大屏上消耗的时间日趋在向点播行为倾斜。
现在看来，传统收视率调查的维度已不足以支撑广告主、电视台等精准营销的需求，时代技术的发展倒逼行业需要全新多维度的数据体系，去完善智能电视市场经济的规则，而大数据的到来是基于传统收视率调查层面的升级与补充。如在用户开机到用户关机这期间的行为进行延展，开机之后做了哪些行为，是选择点播还是直播还是其他，依据大量用户行为进行趋势划分，通过趋势来交代整体市场行情，用户行为导向。针对不同群体，通过对用户行为轨迹的聚焦、跟踪，可制定精准需求化的个性服务与精准推送。
影响电视剧、节目收视率的主要要素包括：地域、时节、时段、频道、播出轮次，从根本来讲数据源、数据样本的真实性、普适性也是影响收视率的不可或缺的重要因素。在传统收视率调查中，为确定收视率调查的固定样本会进行基础调查，选择具有稳定性的、对收视行为有主动影响力的代表性家庭用户。在样本轮换解决样本老化造成的代表性降低和由于被访者造成的数据质量降低的问题，挑选那些被调查时间最长的样本户先退出，保证固定样本组的配额指标结构与总体指标结构相一致的用户进入固定样本组，这是传统收视调查。固定样本确定的路径，更换样本的难度是造成数据更新迭代滞后的重要原因。目前，互联网电视快速发展，在市场上占有较高比重，此外互联网电视的功能和应用多元化，用户的行为习惯相较以往更为复杂。传统电视的用户收视行为习惯不足以支撑当下收视市场的现状，电视终端数据需求不仅局限于收视率调查这一体系，分析体系有待完善。
大数据的到来，可以提供更全面的数据维度，以用户为导向，双向可寻址、实时分析用户智能电视行为，从原来单一的数据体系，到丰富全新的用户智能行为生命周期，通过用户行为，从用户流入到流出路径，从用户开机到关机整个生命周期的分析，积累大量用户数据，依据大数据思维分析，全新的收视分析体系补充了新的分析视角，预测用户行为习惯、观看喜好、生活状态、关注品类、消费属性及倾向等维度，为广告主广告投放提供更精细化的依据，并为电视台提供节目编排的参考体系。
从以收视率为衡量节目价值的观念转变为以用户为核心的价值取向，补充了传统收视率数据样本量，从具有代表性的抽样选择，到所有用户的全样本量规模，从推及到现在的全部用户整体行为呈现，实时数据回传更加具有实效性、真实性，让电视台、广告主直接面对真实的用户，在购剧、编排节目体系、节目赞助以及广告投放、效果评估更有迹可循、有规可依。
大数据有望破除OTT市场乱象
收视率对于广告投放来说具有“通用货币”的职能，它是评判一个电视节目、电视剧等的商业价值的一种体现形式。
对于电视台和节目制作方来说，只有通过分析数据才能知道用户喜好，才能在未来的节目筹划中有针对性的以用户为中心进行良性调整。对于广告主来说，针对性的全方位数据分析有利于广告投放。
随着大数据技术的发展，在未来有望从科技层面提高收视率的准确度和透明化。此外，随着互联网电视的节目功能的多元化，用户的行为习惯发生变化，少量的样本库调查难以代表整个行业情况，样本库扩充成为必然，甚至有可能实现全数据化数据统计分析。我们期待OTT市场乱象尽快得到改善。
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