Omny Studio proporciona un servicio de análisis de medición para podcasts a partir del servicio de Omny Studio. Triton Digital, la empresa matriz de los servicios de Omny Studio, también ofrece análisis de medición a través de su solución de alojamiento Podcast Metrics (PCM), compatible con todo tipo de plataformas, que es la fuente para los rankers de podcasts de Triton Digital. Como resultado, los publishers que utilizan Omny Studio a través de Triton Digital tienen dos opciones de análisis para elegir. Este documento describe las principales diferencias entre ellos.
Los análisis de medición son la columna vertebral de cualquier solución de monetización de audio. No se puede monetizar si no se puede medir. Las soluciones de medición y análisis de Triton Digital y Omny Studio son justas y precisas y ambas están certificadas por IAB. Sin embargo, existen algunas diferencias entre las dos, por lo que para obtener la mejor imagen de medición general, podría considerar el uso de ambas soluciones para tener una comprensión clara de las sutiles diferencias que hay entre ellas.
Cuándo y dónde usar cada solución
Tanto la solución Triton Digital como la solución Omny Studio comparten características similares, pero fueron diseñadas para satisfacer necesidades diferentes. Puede decidir qué solución es mejor para usted según la siguiente información:
Podcast Metrics (PCM):
Diseñado como una herramienta de medición, ideal para su uso a nivel corporativo y para transacciones financieras en publicidad integrada.
Mide las descargas a través de múltiples plataformas de alojamiento y puede ser utilizado por vendedores y compradores para obtener números de comparación de manzanas con manzanas de editor a editor y entre servicios de alojamiento.
Los datos PCM se usan para producir los informes de podcast (ranking) disponibles públicamente de Triton Digital.
Omny Studio Analytics
Diseñado como la mejor herramienta de análisis de su clase, ideal para creadores de contenido y directores de programas que ya están utilizando Omny Studio para administrar sus programas.
Usada por el creador de contenido para comprender cómo se consumen sus programas (es decir, puntos de entrega, varios reproductores, etc.).
Descripción general de las diferencias en las mediciones
La principal diferencia entre los dos sistemas es cómo se pueden usar los datos resultantes. Podcast Metrics permite consultas personalizadas y los datos se pueden exportar para un análisis personalizado posterior, como la creación de tablas dinámicas. Esto requiere que el usuario tenga experiencia en análisis de datos y creación de formularios en Excel o cualquier plataforma de análisis de datos que esté usando. Omny Studio Analytics, por otro lado, se presentan visualmente y generalmente son más fáciles de entender desde el primer momento, pero por lo demás son fijos y solo se pueden filtrar por fecha.
Recuerde también estos detalles importantes:
Podcast Metrics datos se basan en UTC y Omny Studio Analytics se basa en la zona horaria del usuario que ve los informes (tomada de la configuración del navegador). (Vea más sobre esto, a continuación).
Los tiempos de procesamiento de datos pueden, en algunos casos, ser un factor. (Vea más sobre esto, a continuación).
La siguiente tabla describe las principales diferencias entre los dos sistemas.
Característica | Omny Studio | Podcast Metrics |
|---|---|---|
Capacidad para analizar datos con múltiples dimensiones y filtros. | ✅ | |
Certificación IAB 2.2 | ✅ | ✅ |
Programa un informe de email recurrente basado en una consulta personalizada | ✅ | |
Gráficos y visualizaciones de datos | ✅ | |
Mediciones | ||
Descargas totales por clip/episodio, programa/estación, | ✅ | ✅ |
Métrica de oyente de IAB (IP + usuario agente) | ✅ | ✅ |
Métrica de IP única | ✅ | |
Métrica de suscriptores por programa u organización | ✅ | |
Total de horas descargadas por clip/episodio, programa/estación, | ✅ | |
Descargas brutas, que muestra la cantidad de descargas antes de la filtración de IAB v2, que se usará como base para comprender la parte filtrada | ✅ | |
Datos (GB), para comprender su Triton Digital | ✅ | |
Reproductor/dispositivo | ||
Aplicación utilizada para descargar por clip/episodio, programa/estación, red u organización/publisher | ✅ | ✅ |
Geografía | ||
País y región (estado) | ✅ | ✅ |
Granularidad de ciudad | ✅ | |
Otras dimensiones | ||
CDN | ✅ | |
CMS | ✅ | |
Categoría/subcategoría | ✅ | |
Fuente de datos | ✅ | |
Dispositivo (Device) | ✅ | ✅ |
Familia de dispositivos | ✅ | ✅ |
Episode ID | ✅ | |
Episode Title | ✅ | ✅ |
Reproductor | ✅ | |
Familia del reproductor | ✅ | |
Published Date | ✅ | |
Descargas por feed | ✅ | |
Compara las descargas en relación con la fecha de lanzamiento | ✅ | |
Información de consumo | ||
Gráfico de consumo por episodio para jugadores admitidos | ✅ | |
Consumo por programa/red/organización | ✅ | |
API de análisis de consumo | ✅ | |
Importancia de la zona horaria
Podcast Metrics datos se basan en UTC y Omny Studio Analytics se basa en la zona horaria del usuario que ve los informes (tomada de la configuración del navegador).
Los datos del UTC proveen un punto de referencia constante para calcular las descargas de muchos oyentes en diferentes lugares. El efecto del UTC en los datos de descarga depende de la duración del período de medición y el día de la semana en que se hayan medido. Cuanto mayor sea la duración, menores serán las diferencias entre los números de las descargas. Los números de la semana y del fin de semana se ven afectados por las variaciones en los hábitos del oyente en esos días.
La tabla incluida a continuación ejemplifica cómo las diferencias entre los días de la semana y entre el UTC y la zona horaria local pueden generar variancias en las descargas entre las mediciones de Omny y PCM. La tabla muestra datos de descargas reales de un solo podcast, tomados tanto de Omny como PCM, de un usuario ubicado en la zona horaria estándar del Este (EST), con mediciones entre fines de abril y el 1 de mayo de 2022.
Fuente | Sábado 4/30 | Domingo 5/1 | 4/28 - 4/30 | Semana del 4/25 |
|---|---|---|---|---|
Omny | 2316 | 1932 | 8313 | 16771 |
PCM | 2553 | 2007 | 8615 | 16884 |
Variancia | 110.2% | 103.9% | 103.6% | 100.7% |
Sábado 4/30: UTC está cuatro horas por delante de EST, por lo que al extraer el sábado 4/30 en PCM, la hora local incluirá algunas descargas del viernes 4/29, lo que causará una mayor variación debido a los diferentes hábitos de escucha en un día laborable frente a los fines de semana.
Domingo 5/1: Como se mencionó anteriormente, el informe PCM se ejecuta el domingo, pero trae parte del sábado 4/30. Los dos son días del fin de semana, de modo que la variancia es menor (de un fin de semana a otro) que en los casos en que la medición de un fin de semana incluye algunos datos de un día de semana.
4/28 - 4/30 (3 días): La varianza disminuye debido a la reducción de la volatilidad durante un período de medición más largo (tres días).
Semana del 4/25: La varianza disminuye aún más, debido a una volatilidad aún menor durante un período de medición aún mayor (una semana).
Tiempos de procesamiento
Los tiempos de procesamiento de datos de Omny Analytics y PCM son diferentes. Mientras que el procesamiento de Omny Analytics se realiza casi en tiempo real, PCM hace parte del procesamiento diariamente por lotes. Como consecuencia, es posible que haya una diferencia entre los dos resultados si ejecuta un informe del día anterior y aún no se terminaron de procesar los datos de PCM de ese día. Es evidente que cuantos más días incluya el informe, menos se percibirá este efecto, y si su informe finalizó hace más de un día, no habrá absolutamente ningún efecto en los tiempos de procesamiento.
Diferencias terminológicas
En Omny Studio Analytics, el término "clip" se refiere a un episodio único de una serie de podcasts, donde Podcast Metrics usa el término "episodio".
En Omny Studio Analytics, el término "lista de reproducción (podcast)" se refiere al conjunto de clips para reunir en un contenido RSS, donde Podcast Metrics usa el término "podcast (feed)"
Diferentes métodos de filtración
Triton y Omny usan diferentes listas estáticas de direcciones IP. Triton usa la lista oficial de direcciones IP de centros de datos de Tagtoday.net. Omny elaboró una lista a partir de la información pública proporcionada por las grandes organizaciones basadas en la nube (GAFA).
Triton y Omny usan diferentes listas de denegación de agentes usuarios. Triton usa la lista de arañas y bots de agente usuario de IAB y Omny usa la base de datos de agentes usuarios de código abierto "UA-Parser", mejorada con datos de propiedad adicionales.
Triton y Omny usan listas diferentes para el análisis de aplicaciones/dispositivos.
Triton y Omny utilizan métodos diferentes para agrupar las solicitudes HTTP en una sesión. Cuando hay varias solicitudes y la dirección IP cambia entre solicitudes mientras escucha un episodio, habrá una variación en los números de análisis entre las dos plataformas.
Para obtener más información sobre las técnicas de filtrado de Triton, consulte las Pautas de medición de podcasts de IAB v.2.2.
Para obtener más información sobre las técnicas de filtrado de Omny Studio, consulte el artículo de ayuda "Técnicas de filtrado de análisis" de Omny.
Qué se espera
Teniendo en cuenta que hay muchas diferencias, se espera que el porcentaje de diferencia varíe según los programas y el tiempo. Por lo tanto, se espera que, por ejemplo, el Programa A sea un 5% más alto en Triton, mientras que el Programa B sea un 5% más alto en Omny. También se espera que el Programa A sea un 5% más alto en la Semana 1 y un 5% más bajo en la Semana 2.
Si, para los programas populares, uno ve diferencias recurrentes de más del ±10% en los números mensuales, comuníquese con Triton Digital para obtener un análisis más profundo.