121115視聴熱分析報告

視聴熱に関する分析結果報告

(株)ホットリンク、弊社とのテレビ番組の視聴熱に関する
共同研究プロジェクトから

2012.11.15

（株）イノベーティブプラットフォーム

©Copyright Innovative Platforms Co., Ltd. All rights reserved.

目次

１．背景と問題意識

２．分析の枠組み

３．番組タイプとクチコミ媒体の関係

４．クチコミと視聴率の関係（４～６月）

５．地上波以外の放送局のクチコミ状況

６．考察～放送番組でのクチコミ活用の今後


１．背景と問題意識


背景と問題意識
• 従来のテレビ視聴率はテレビ番組のリーチ（影響波及範囲）を指標化したもの。

• 多チャンネルからの番組放送、動画配信の増加する中、

①リーチだけを評価していては、番組の価値評価として不足があるのではないか
②番組について、放送後の二次利用も含めた価値評価ができる枠組みが作れないか

という問題意識を持った。

• そこで、テレビ番組が視聴者にどの様なインパクトを与えたかの一つの指標として、まず、
番組に影響されて発生したクチコミ量を「視聴熱」と名付け、測定と評価を試みた。

• この「視聴熱」を測定することで、以下の様な利用が考えられる。
- 番組各回ごとの「視聴熱」から得られた知見を、次回の番組制作に反映
 現状は、ウェブ・アンケート等で測定しているものを補完、代替
- DVD、映画化、書籍、イベントなどの番組の二次利用の際の売上予測
 現状、使いやすい測定手法が無い
- 番組スポンサーが「視聴熱」の評価を行い、以降の番組提供、スポット出稿に反映
 視聴熱の高い番組は積極視聴の視聴者が多く、CMも見られやすい？
 発言量の多い視聴者が多い番組周辺のスポットCMはクチコミ効果が期待できる？


２．分析の枠組み


対象媒体、番組用クチコミ分析ツール
■対象とした媒体、番組用クチコミ分析ツール

→ 株式会社ホットリンクソーシャルメディア分析ツール「クチコミ＠係長」で、
ブログ、２ちゃんねる、Twitter を対象として分析

「クチコミ＠係長」は、国内のTwitter・ブログ・掲示板などのソーシャルメディアに日々投稿される膨大な
口コミ情報を毎日3500万件以上、総数約206億件（※2012年7月26日現在）リアルタイムに収集・分析
することができるソーシャルメディアの分析ASPツール。
ブログ、Twitter、掲示板等の分析と、テレビやネットニュースの露出数との相関をみることができるクロスメ
ディア分析機能も搭載。
また、「クチコミ＠係長」が持つ国内最大規模のソーシャルメディア・データベースや感情/属性分析エンジ
ンなどをAPI方式で提供。（http://www.hottolink.co.jp/api）

※ブログ、掲示板の分析は、自由なキーワードでの分析が可能
Twitter分析については、事前設定のキーワードに基づく分析


番組用クチコミ分析の基本設定 1/2

１．文章データ中のクチコミ以外の要素の排除

広告が入っていることが一般的であるブログの場合、広告としての文章なのか、視聴者のクチコミなのかが混在
している。そのため、「クチコミ＠係長」のスパム排除機能を試行錯誤により調整してデータ収集を行った。

２．分析ワードの考慮

ブログ、掲示板については、基本番組タイトルで運用可能だが、略称等の例外が発生するので、精度を
上げるためには個別対応が不可欠。測定に入る前の事前リサーチを実施。

例．ぐるナイ＜ゴチになります
最高の人生の終り方（正式タイトル）＜最高の人生の終わり方
ＮＥＷＳＺＥＲＯ ⇒正式タイトルはアケが入るがアケを入れるとＮＥＷＳしか反映されない
みなさんのおかげでした ⇒ みなさんのおかげが適切（です、でしたが混在）

Twitterに関しては、番組ハッシュタグ、局ハッシュタグ以外も個別にフォローが必要
新番組はアジャスト期間が必要であり、放送期間の長い番組の場合は、派生していくハッシュタグの考慮要。


番組用クチコミ分析の基本設定 2/2

３．集計期間の考慮

番組について分析する場合、放送前、放送中、放送後、それぞれの集計に意味がある。

今回は「クチコミ＠係長」では現状、日別の集計となるため、１日、２日、１週間で検証をして２日集計を
選んだ。
ただ、帯番組と深夜番組には課題が残った。具体的には、帯番組（例．ニュース）の場合、２日集計すると
翌日分まで含んでしまうし、深夜番組は実質１日分だけになってしまう。

同じ番組の各回比較や、同時間帯の番組を比較する際であれば許容できる部分ではあるが、番組の
クチコミ分析をより精緻に行うためには、集計時点が柔軟に設定できることが望ましい。莫大なデータの収集
と処理を一定時間に行うことが必要だという難しさはあるが、早期の解決を期待したい。


３．番組タイプとクチコミ媒体の関係


番組タイプ、視聴者層から見たクチコミ媒体特性
今回選んだ１５番組について見ると、
■ 全体を見ると、Twitterの発言量が最も多く、次いで２ちゃんねる、ブログ
（但し、下記の発言量のカウント方法の影響を受け、Twitterは多めに出る等は考慮が必要）
■ 番組によっては、ソーシャルメディア別の発言量バランスが異なる

※発言量のカウント方法

ブログ：記事数
２ちゃんねる：コメント数
Twitter ：ツイート数
※４／１～６／３０までの平均ＯＡ日含む２日集計


番組タイプ、視聴者層から見たクチコミ媒体特性

■ドラマ、若い女性が多い番組はブログ比率が高い

■バラエティ、芸人系など、男性視聴者が多い番組は２ちゃんねる比率が高い（Ｔwitter比率が低い）

■ Twitter比率の高いものは
ドラマ、視聴者が若い、女性が多い、テレビ業界で面白いと評判の番組
淡々としたもの、感情をストレートに刺激しないものは低い

※ ４／１～６／１０までの平均ＯＡ日含む２日集計


４．クチコミと視聴率の関係
（４～６月）


番組別クチコミと視聴率検討の枠組み

視聴率はリーチの指標であり、クチコミはインパクトの指標と考えられる。

視聴率とクチコミ量の関係を見る上では、クチコミ量からリーチの要素を除く必要がある。
そこで、視聴率1%あたりのクチコミ量を求めて視聴率との関係を分析した。

視聴率データについては、４つのドラマについて以下のインターネット上のデータを引用した。
（※このデータはビデオリサーチの関東地区のデータであり、一方のクチコミ量測定は全国データであるため
正確には整合していない）

・ATARU
http://ja.wikipedia.org/wiki/ATARU

・鍵のかかった部屋
http://ja.wikipedia.org/wiki/鍵のかかった部屋

・パパドル
http://ja.wikipedia.org/wiki/パパドル!

・Wの悲劇
http://ja.wikipedia.org/wiki/Wの悲劇


ドラマ別視聴率1%あたりクチコミ量（平均）視聴率（平均）

■メディア別に見ると、２ちゃんねるについては、視聴率1%
あたりのクチコミ量は、視聴率によらず一定の範囲に
おさまっている。

■一方、ブログ、Twitterについては、「パパドル」が特徴
的で、相対的に見て視聴率が低かったものの、
視聴率1%あたりのクチコミ量では他番組を大きく引き
離している。
これは、「パパドル」が他番組と比べ、視聴者に対して
何らかの要因で大きなインパクトを与えた結果と
考えられる。（※出演者の話題性？）


ドラマ別視聴率1%あたりのクチコミ量、視聴率の時系列推移
■放送開始時点を1.0として、以降の推移をメディア別に見ると、
-全般的に、視聴率は初回と最終回が高くなる鍋底型の推移
-視聴率1%あたりのクチコミ量の増加が次回の視聴率に影響があった可能性のある部分は点線枠部分
-パパドルとＡＴＡＲＵの視聴率1%あたりのクチコミ量は、同様の推移をしているが、パパドルの方が途中の落ち込みが大きく、
最終回の値も低い（※話題性だけでは続かなかった？）
-鍵のかかった部屋の最終回は視聴率1%あたりのクチコミ量が急増

鍵のかかった部屋Ｗの悲劇

パパドルＡＴＡＲＵ


５．地上波以外の放送局のクチコミ状況


地上波以外の放送局のクチコミ状況

■地上波以外の番組（７／２４放送の各局の看板番組）でみると…

・生放送、40代以下ターゲットと想定される番組では一定の発言数が見られる
一方、ＢＳに多い高齢者ターゲットの紀行／旅番組系は非常に少ない
・いずれもTwitterの比率が高い

ＭＸ５時に夢中ブログ 10 ＢＳＴＢＳ日本鉄道こころの旅ブログ 0
２ちゃん 34 ２ちゃん 0
twitter 483 twitter 6
クチコミ計 527 クチコミ計 6

ＷＯＷＯＷザ・プライムショーブログ 11 ＢＳＪＡＰＡＮ欧州美の浪漫紀行３ブログ 0

ＢＳ日テレぶらぶら美術・博物館ブログ 1 ＢＳフジ　プライムニュースブログ 5

ＢＳ朝日にほん風景遺産ブログ 0 【参考】地上波１５番組平均（２日÷２）ブログ 731
２ちゃん 0 ２ちゃん 2,119
twitter 5 twitter 2,592
クチコミ計 5 クチコミ計 5,442


６．考察～放送番組でのクチコミ活用の今後


考察

１．クチコミ量の定量的指標としての利用については、難度が高い

ａ．クチコミ量には、様々な測定上の課題がある
①クチコミの数値指標化は簡単ではない
②複数のソーシャルメディアがしのぎを削っており、利用実態も様々
③各ソーシャルメディアのユーザー層の違いや地域的な偏りを考慮する必要が有る
④クチコミ量測定手法上の課題

ｂ．クチコミ量利用の切り口別評価

２．クチコミの局・番組での定性的なマーケティング情報としての利用に向けて

３．今回のアプローチとは異なるクチコミ量の定量的な測定の意義～広告スポンサー側の今後の検討課題




①クチコミの数値指標化は簡単ではない

視聴率は視聴者が見たか見ていないか（厳密にはテレビのチャンネルが付いているかいないか）なので、
デジタル的な測定が可能。

一方の視聴熱（クチコミ量）は、発言のカウントとしてはデジタルに測定できるものの、その意味が番組に
対する共感や応援なのか、批判や中傷なのかによって、受け取る側の意味が大きく異なるという性質が
ある。

今後、書かれたクチコミ内容のポジティブ、ネガティブ判定の技術が進めば、一定の可能性は想定
できると考えるが、現時点では「番組が視聴者にクチコミを書かせるだけのインパクトを与えた」というだけで
指標化することは、有用性が高くないと思われる。




②複数のソーシャルメディアがしのぎを削っており、利用実態も様々

ソーシャルメディアは分散した状態にあり、ユーザーは複数のソーシャルメディアを使い分けている
放送番組関連では、CXの「イマつぶ」の様な独自ソーシャルメディアも存在する

資料： http://media.looops.net/sekine/2012/10/25/neilsen-netview-201209/ ※PC経由の利用




③各ソーシャルメディアのユーザー層の違いや地域的な偏りを考慮する必要が有る

VR視聴率は、関東地区、関西地区を中心とした測定だが、ソーシャルメディアは全国測定
（※参考：全国50百万世帯、関東シェア36%。TWの場合、関東シェア1/3（資料 http://machi.userlocal.jp/）

資料： http://media.looops.net/sekine/2012/10/25/neilsen-netview-201209/ ※PC経由の利用




④クチコミ量測定手法上の課題

・キーワード設定の問題
表記のバラツキ
番組以外の要素の混在例．原作コミックのクチコミ、等

・視聴者層によっては活発な利用が期待しにくい
高齢者の発言量は少ない

・クチコミ媒体の利用実態から、測定が難しくなる場合
twitterのハッシュタグ（利用経験率は41.7%と（twitter社談）、タグの表記ゆれ、ユーザーの作ったタグ）
mixi、facebook、Google+は公開されているフィードでないと測定対象にできない

・番組によっては、地域によって放送日や時間帯が異なる
測定・集計の難しさ



ｂ．クチコミ量利用の切り口別評価

・同一番組の毎回比較

同一手法での番組の各回比較なら、先述の測定上の課題を比較的クリアしやすい。

・番組間の比較

番組によって、メディアの出方が違うこと等の測定上の課題があるため、同様の視聴者層、同様の時間帯
等、課題を解決できる設定を行いつつ注意深く行う必要が有る。


２．クチコミの局・番組での定性的なマーケティング情報としての利用に向けて

・個別番組のマーケティング情報の一つとして、従来のウェブ・サーベイ、毎分視聴率の分析と組み合わせて
クチコミ分析を定性的なマーケティング情報として利用することが考えられる。
・上記の利用の際の起点として、番組別のクチコミ量指標を利用することは有効。
・放送局、或いは番組のイメージ情報、リスク情報の収集にも活用が可能。

収集可能な
　調査手法調査可能な対象スピードコスト利用上の留意点
情報の性質

会員に事前依頼をしてお
アンケート会員に調査会社の対象者属性情報
会員に依頼→回答かない場合は、スクリー
依頼してウェブ上アンケート会員定量情報（選択肢）サンプル単価
ウェブ・サーベイ →集計　の時間が必ニングの時間が必要とな
のアンケートに回（事前依頼の場合定性情報５００円～
要り、十分なサンプルが集
答してもらうは対象が偏る）（自由回答）
まらない可能性有り

VRモニター世帯定量情報
毎分視聴率データ利用料
での視聴中チャ VRモニター世帯（毎分視聴率の変番組放送翌日
の分析（月額等）
ンネルの把握動）

対象ソーシャルメ
対象者属性情報△ 番組毎に視聴者層、調査
ソーシャルメディディアの利用者データ収集時間、
定性情報ツール利用料目的を考慮し、適切な
クチコミ分析ア上の書き込み（対象は広範で、データ分析時間が必
（自由記述＋周辺情（月額等）ソーシャルメディアを選定
を検索・分析比較的偏り少なく要
報）することが重要
調査できる） ★ ★ ★


３．今回のアプローチとは異なるクチコミ量の定量的な測定の意義

・クチコミ量データを広告スポンサーが利用する可能性

クチコミ量の多い番組は、積極視聴者が多いと想定される。その結果、CMがスキップされにくいという可能性
が高い。（番組内・前後のCM枠の価値が高まる）

また、こうした番組は、クチコミ力の強い視聴者（インフルエンサー的な消費者）が多く視聴していると想定され
るので、番組内・前後のCMがクチコミとして伝搬しやすい可能性がある。（その際に利用されるソーシャルメディ
アが広告スポンサーの狙いと適合しているかどうかも含め確認が必要）

上記の２つはあくまで仮説の域を出ないので、今後、十分な事例検証を行う必要が有るが、
広告スポンサーがテレビ番組を使ったマーケティングを展開する上で、有用なデータとなる可能性がある。

ただ、こうした際のクチコミ量についても、汎用的な指標化については、

「１．クチコミ量の定量的指標としての利用については、難度が高い」

での記述同様、難しさが存在すると考えられ、個別の経験値を積み重ねながら利用していくことが現実的だと
考えられる。


研究メンバーのご紹介

谷内ススム tan@ipfm.jp
• 1987年3月、大阪大学工学部応用物理学科卒業
• 住友生命保険のシステム部門勤務を経て、約10年間、経営コンサルタントとして、事業戦略立案・実行
支援、マーケティング戦略立案・実行支援を中心に、中堅～大企業の幅広い経営課題の解決を支援。
• その後、ベンチャー企業経営（(株)インフォプラント、インターネット・リサーチ事業、成長力を回復しYahooに
売却）、ベンチャー・キャピタルを経験。
• 2006年12月ツタヤオンライン（現、カルチュア・コンビニエンス・クラブ）に入社、07年4月より執行役員として、
メディア事業部長、経営戦略室長などを歴任。特に、ネット広告事業の売上と利益を大きく拡大させると
共に、オンラインショッピング・レンタル、モバイル・コンテンツ販売、TV向け配信事業など、グループ内インタ
ーネット事業の事業戦略の検討・実行支援で成果を残した

• 2010年1月に(株)イノベーティブプラットフォームを設立、ベンチャー企業のアドバイザリー、
大企業の新規事業立ち上げ支援、及び自社事業を展開
主に、小売業のCRM（モバイル・スマートフォン活用、ポイント、フラッシュマーケティング等）、
電子出版事業（電子絵本、電子雑誌、等）に取り組む
• 2010年12月よりビートレンド株式会社取締役（非常勤）
• 2011年6月より株式会社アイフリーク取締役（非常勤）

• 日本行動計量学会会員


弊社のミッション

活力ある持続可能な社会を作るため
人、生物、モノ、コンテンツが、持てる力を十二分に発揮できるような
プラットフォーム型の事業を創造すること
または、その創造をしようとする組織を支援すること


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