A Média Navigátor a Szonda Ipsos elemző szoftvere, amelybe különféle adatbázisok tölthetők be, többek között az offline tervezésnél előszeretettel használt Nemzeti Médiaanalízis. Ezt a fejlesztést követően a Média Navigátorban egyrészt elemezhetők lesznek a gIA közönségmérési adatai, másrészt elérhetők lesznek a Navigátorban megszokott opciók (célcsoportképzés, kereszttábla, keresztlátogatottság elemzés, szabad változóképzés, grafikus megjelenítés, export funkciók).

A workshopon elhangzott, hogy a tervezésénél hétköznap, hétvége, illetve napszakok szerint bontást lehet majd használni.

Az előbbiek hasznosak, hiszen több esetben előfordul, hogy egy hétvégi, kevésbé látogatott nap kevesebbe kerül (pl. két hétvégi nap egy hétköznap ára), de olyan eset is, amikor hétvégén nő meg a forgalom, ezért feláras a megjelenés (pl. programajánló oldalak). A napszakok szerinti bontásnak már kevesebb értelmét látom, egyrészt viszonylag ritkán használatos (pl. bizonyos napszakhoz kötődő termékek hirdetése esetén vagy ha megszállottan hisz benne a hirdető, hogy más is akkor érhető el az interneten, amikor ő), másrészt az árazáson jó eséllyel nem változtat.

Az egyes kreatív méretek a szokásos “inzert típusok” elnevezés alatt lesznek elérhetők, idő és megjelenés (CPM) alapú árakkal.

Ezzel kapcsolatban több kérdés is felmerül, kezdve ugye a nagyon különböző kreatív méretek kezelésével, és folytatva olyan, ennél is lényesebb kérdésekkel, hogy ténylegesen bele fognak-e kerülni az adatbázisba az egyes rovatok árai (amik pl. az aktuális látogatottsági adatok szerint is változhatnak), vagy egy általános ár lesz kalkulálva site-onként. Illetve hogy hogyan tudja kezelni a csomagokat: tegyük fel, hogy egy site-on 10 Ft egy AV, ha két site-on veszem, akkor 8 Ft, ha négyen akkor már csak 6 Ft és így tovább. Nem is beszélve arról, hogy a kisebb médiatulajdonosok esetében eléggé ad hoc jellegű is tud lenni az árszabás. Esetleg maga az adott megoldás lesz egyedi áras azáltal, hogy egy adott site ilyen és olyan tartalmai között jelenik meg a hirdetés.

Marci elmondása szerint új intzerttípusokat a felhasználó is vihet majd fel, ami részben megoldást jelent a kreatív méretek sokféleségének kezelésére. Az árak adatainak frissítése várhatóan háromhavonta történik majd meg, de sok múlik a médiatulajdonosokon is. Az egyedi és csomagárak kezelését más tervező szoftvereknél úgy szokták megoldani, hogy listaárat adnak meg, a médiatervező pedig felviheti a kialkudott árat.

A következő kérdés persze, hogy mi lesz az átkattintás és unique user (ne adj isten action) alapú árakkal, amik korántsem tekinthetők ritkának vagy kivételnek. Újabb kérdés, hogy ha időtartam alapútól eltérő elszámolási módokról van szó, akkor hogyan fog hozzá mutatókat kalkulálni a rendszer. Egy több oldalon futó kampány azért tud olcsóbb lenni, mert szabad kapacitás szerint futhat, emiatt viszont előre nem tudjuk, hogy melyik oldalon konkrétan mennyi megjelenés fog futni, és esetleg azt sem, hogy várhatóan milyen frequency-vel. Ezek egyelőre nyitott kérdések maradnak.

A szoftverben egyébként egymás mellett lesznek kezelhetők különböző kampány alternatívák is, így ezek árai és kalkulált mutatószámai (várható eredményei) könnyen összevethetők.

Az elemzéshez több hullámot (időszakot) is ki lehet majd választani. Az adatok firssítési gyakoriságát a piaci igények fogják meghatározni, havi vagy maximum negyedéves adatbázisokra lehet számítani.

A szoftver egyedi telepítésű lesz, hálózatos vagy online elérésű verzióval. Számomra kérdéses, hogy ezek után a gemiusExplorerre szükség lesz-e egyáltalán, hiszen a gIA adatai a Média Navigátorban is elérhetővé válnak.  A Marci által képviselt hivatalos álláspont szerint a Navigátor elsősorban tervezésre, a gemiusExplorer pedig továbbra is elemzésre lesz használható. Hasonlóképpen érdekes kérdés, hogy vajon az árazás hogyan alakul majd, hiszen a Média Navigátor önmagában sem olcsó mulatság…

A workshop legvégén a gIA-val kapcsolatos további tervekről is szó esett. Ezek az újítások 2009. II. félévére várhatók.

A Szonda is “rákapott” a fúzióra, ugyanis a cookie panel és a szoftver panel adatainak összekapcsolása mellett most egy nagyobb dobásra is készülnek. Végeztek egy 4.800 fős online kutatást, amelyben érdeklődést, attitűdöket, sportolási, szabadidő eltöltési, utazási és internethasználati szokásokat kérdeztek le. A kutatás a legalább havi rendszerességgel internetezőkre reprezentatív nem, kor és településtípus szerint. Ebben a cookie és szoftver panelével megegyező kérdésblokkok is szerepelnek, így e változók mentén lehetőség van az adatbázisok fúzionálására. A fúzió 27 kapcsolóváltozó mentén történik. (Ezt a kutatást várhatóan félévente fogják elvégezni.)

A fúzió mellett a 8-14 éves korosztály felé történő nyitás jelenti a másik fő irányt. A közönségmérés adatait a kid.comm kutatás eredményeivel tudják súlyozni. Ez a korosztály összesen 830 ezer főt jelent, akik a havi átlagosan 3.300 Ft-os zsebpénzükkel számolva éves szinten kb. 33 milliárd Ft-ot költenek el, nem számítva a családi vásárlásokra gyakorolt hatásukat. E korosztály körében extrém magas, mintegy 80%-os internetpenetráció, így összesen kb. 660 ezer internetező fiatalról beszélhetünk ebben a korosztályban. Ennek a korosztálynak a bevonása a kutatásba nem egyszerű feladat, mert a 14 éves kor alattiak megkérdezéséhez szülői jóváhagyásra van szükség. A pop-up panelben egyébként jelenleg is gyűjtik az adataikat, de az eredmények nem publikusak (a gIA-ban – mint ismeretes – jelenleg a 15+ közönség szerepel). A szoftver panelt kb. 700 fővel kellene bővíteni ebből a korosztályból, hogy az adatok megbízhatóak legyenek. Emellett a panel fenntartása sem lesz egyszerű, mert folyamatos “kiöregedéssel” kell számolni.

Ezzel a bővítéssel nemcsak bekerülnek a gIA-ba a 8-14 évesekre vonatkozóan is a szokásos adatok, hanem pontos közönségadataink lesznek a gyerekek által látogatott site-okra vonatkozóan is.

Már alig várom, hogy a webAUDIENCE és a gemius/Ipsos Audience tervezői modulját versenyeztethessem, bízom benne, hogy a második negyedévére már mindkettő bevetésre kész lesz.

A gIA a gemiusTraffic mérési adatain alapszik. Ez a webAUDIT-hoz hasonlóan mérőkódos mérést jelent a kutatásban résztvevő oldalakon. A gemiusTraffic regisztrálja az oldalak megnyitását és ezeket az információkat a Gemius szerverére továbbítja – ezen alapulnak a látogatási mutatók. A gemiusTraffic mérésben cookie segítségével azonosítják a felhasználókat (a személyiség jogok megsértése nélkül, “anonim” módon), aminek köszönhetően a további megnyitásokat csoportosítani lehet a netezőknek tulajdonított látogatások szerint.

A gIA esetében a cookie/pop-up “panel” úgy keletkezik, hogy a mérésben résztvevő oldalakon véletlenszerűen rövid pop-up kérdőív jön fel, és az itt adott válaszok alapján azonosíthatók, cookie-val követhetők a felhasználók. A panel tagjai tehát a mérésben részt vevő összes site felhasználóiból kerülnek ki. (A panelt azért tettem idézőjelbe, mert itt nem valódi, állandó tagságú panelről van szó, ugyanakkor tudomásom szerint a panel tagsága kb. 80%-ban állandó.)

A cookie panel esetében termékoldal alapján “a Gemius kiküszöböli a cookie törlésének problémáját”, ami a gyakorlatban úgy néz ki, hogy csak azoknak az adatatait veszik figyelembe, akik a hónap első és utolsó napján ugyanazzal a sütivel böngésznek (tesznek valamilyen aktivitást), és sütijük a következő hónap 20. napján is él. (Ez a demográfiai és nem a forgalmi – oldalletöltés – adatokra vonatkozik.) Az októberi adatbázisban a cookie panel tagjainak száma ~52 ezer fő, a site-on elérhető adat szerint 20-50 ezer fő. A panel mérete egyébként hónapról-hónapra változik, de nagyjából 45-50 ezer fő volt 2008 második felében.

Cookie-törlésre vonatkozó statisztiát végül a “másik oldalon” álló webAUDIT-tól kaptam, amely szerint a hazai netezők 10%-a törli a cookie-kat a gépéről hetente legalább egyszer, 30%-a pedig lavonta legalább egyszer.

A cookie panellel kapcsolatos gond, hogy nem tudja kezelni, ha egy gépről, egy böngészővel több felhasználó internetezik. Ezek az adatok annak a netezőnek a site-látogatási lesznek, aki kitöltötte a pop-up kérdőívet. A másik probléma a panel adatainak frissessége, hiszen azoknak a felhasználóknak nem jelenik meg újra a kérdőív, akik már korábban választ adtak és a cookie-t nem törölték. A demográfiai adatok egy része persze állandó, de a lakóhely, illetve iskolai végzettség már könnyebben változhat mondjuk egy fél éven belül (lásd pl. egyetemisták).

A szoftveres panel tagjait részben online, részben offline rekrutálják. Utóbbi esetben arra kell gondolni, hogy az offline Szondás kutatások végén megkérdezik a válaszadókat, hogy részt kívánnak-e venni a panelben. A panel az októberi adatbázis szerint több mint 4 ezer fős. A site-on ezzel szemben 5-30 ezer fős szoftveres panel szerepel.

A leírás alapján a panelkutatásban résztvevőknek a netMeter (lásd a site-on) netSoftware nevű szoftvert kell telepíteniük, amely jelenti egy központi szervernek, hogy a “számítógép” milyen site-okat látogat meg. A minta demográfiai és internethasználati szempontból súlyozott, hogy biztosítva legyen az adatok reprezentativitása. Ezt az offline szerkezeti felmérésből vett strukturális súlyok alkalmazásával és a weboldal-centrikus (mérőkódos) kutatás adatainak felhasználásával érik el. Kérdésként merülhet fel, hogy a súlyozás nélkül nem reprezentatív cookie panellel hogyan lehet súlyozni. Valójában nem klasszikus súlyozásra kell gondolni, hanem „viselkedési súlyozásra”, azaz azt nézik meg, hogy az egyes szervereken megjelent cookie-k hány oldalletöltést generáltak, hol jelentek még meg stb.

Az offline és online toborzott szoftverpanel-tagok aránya nem ismeretes. A panel tagjai több számítógépre is installálhatják a szoftvert, így munkahelyi internetezésük is követhető (a szoftver rákérdez, hogy otthon vagy munkahelyen telepítik, ettől még természetesen egy tagként szerepel az illető a kutatásban). Ez azonban csak részben valósul meg, így a szoftveres panel adatai a munkahelyi (és egyéb nem otthoni) internetezőkre vonatkozóan nem reprezentatívak.

Kérdés az is, hogy vajon a (napi, heti használatnál) ritkábban internetezők a valós arányuknak megfelelően válnak-e paneltaggá vagy a tagok szükségszerűen a heavy userekből kerülnek ki. Ez a probléma elvileg a toborzás során kiküszöbölhető (azaz biztosítható, hogy a mintába kerüljenek nem otthoni és nem gyakori internetezők is).

Persze a másik oldalról a hirdetőknek is az internetet ténylegesen (gyakran) használók az értékesebbek, nem pedig azok, akik véletlenül havonta egyszer-kétszer “feltévednek a világhálóra”.

A kisebb, mérőkóddal nem rendelkező oldalak mérésére – a tagok számából adódóan – a szoftver panel korlátozottan alkalmas. Viszont a szoftver panel – a cookie panellel ellentétben – jobban tudja kezelni, ha egy böngészőt több user használ, mert rákérdez, hogy ki ül a gépnél.

Érdekes, hogy a termékoldalon az szerepel, hogy “a leglényegesebb különbség a Pop-up Panel és a Szoftver Panel között a jelentett weboldalak számában nyilvánul meg”, holott az adatok pontossága sokkal fontosabb eltérést jelent.

A gIA esetében a cookie és a szoftver panel adatait egy adatbázisba fúzionálják, így egy felületen elérhetők mind a mérésben részt vevő, mind az abban részt nem vevő oldalak adatai. A fúzió mikéntje nem szerepel a site-on, információink szerint mindkét adatfelvételnél (popup és netSoftware install) ugyanazokat a kérdéseket teszik fel, és kb. 25 közös (ún. kapcsoló) változója van a két adatbázisnak.

A módszertani sarok következő, holnapi része a webAUDIENCE kutatásról fog szólni.

A sorozat további három (talán négy) részből fog állni: először a gemius/Ipsos Audience-t, majd a webAUDIENCE-t, végül pedig a VMR-t vesszük górcső alá. Elsősorban publikusan elérhető adatokra támaszkodunk, melyek szükségszerűen nem teljes körűek, így a bemutatás mellett kérdések is felvetőd(het)nek, melyekre örömmel vesszük az illetékesek válaszát a kommentek között.

A fenti három kutatás csak részben vethető össze, hiszen míg a VMR online tracking megkérdezésen, addig a másik kettő mérőkódos mérésen és paneles kutatáson alapul. Így értelemszerűen a VMR-t nem hasonlítjuk a másik kettőhöz, hanem külön egységként módszertani szempontból vizsgáljuk.

Emellett terveink között szerepel ennek a posztsorozatnak a folytatásaként konkrét adatok összevetése (a teljes közönségre és néhány kiválasztott site látogatóira vonatkozóan), és az eltérések visszavezetése a módszertani különbségekre.

A kutatásokkal kapcsolatos kérdőjelek már a mérőkódos mérésnél megjelennek, kezdve azzal, hogy ténylegesen mit mérnek egy adott oldal esetében (pl. be vannak-e alá mérve fórum oldalak, esetleg egyéb webcímek is stb.).

A gIA szoftverében megtekinthetők a konkrét URL-ek, a webAUDIT esetében kevésbé egyértelmű a helyzet. Utóbbinál mappák vannak, melyek közül csak a publikus almappák látszanak (melyekhez a tartalomszolgáltató hozzájárult). Pl. az Inda esetében a webAUDIT-ban csak a fórumok és az Indavideó adatai publikusak, a blog.hu és egyéb Inda szolgáltatások adatai nem látszanak külön. A VMR esetében a látogatók percepciójától függ egy-egy oldal “látogatása”.

Hasonlóan érdekes kérdés az alkalmazások (pl. instant messengerek) mérése – az alkalmazás tényleges használatával (pl. nem csak automatikus belépés) és az aktívan (pl. csetelés, VOIP) eltöltött idő mérésével kapcsolatban vannak kétségeim…

Ugyancsak okozhat különbséget a mérésben, hogy csak a 15+ közönség adatai vannak-e megjelenítve, vagy a náluk fiatalabbak által kezdeményezett forgalom is.

Szintén kérdéses a cookie-kra vonatkozó policy, hogy figyelembe veszik-e a sütiket egy hónapnál gyakrabban törlők és így “új felhasználóként” internetezők adatait. Nem beszélve arról, hogy elkülöníthetők-e egyáltalán valamilyen módon a közös számítógépet, egy böngészőt használók adatai.

Látszik tehát, hogy a kutatások – legalábbis a gIA és a wA – adatainak értékelése nem csupán piackutatói ismereteket, hanem technikai háttértudást is igényel.

Az alábbi posztokban táblázatban foglaltuk össze az alapvető módszertani tudnivalókat (kutatás módszere, gyakorisága, mintanagyság, változók stb.), érdemes ezeket a következő részek előtt feleleveníteni:

• VMR (és gIA)
• gIA és wA

Holnap a gIA-ról lesz szó részletesebben, stay tuned.

A módszertani kérdésekbe nem túlzottan belekontárkodva belemélyedve az mondható el, hogy mindkét kutatás mérőkódos mérésen és paneles kutatáson alapszik.

A gIA esetében a gemiusTraffic mérésben résztvevő site-okon időnként rövid pop-up kérdőív ugrik fel, amelyben a poszt végén található változók mentén kérdésket tesznek fel a felhasználóknak. Ennek kitöltésével a felhasználó kap egy cookie-t, amellyel későbbi site-látogatásai is követhetők. A cookie panel kb. 50 ezer fős. A cookie panel mellett működik még a kb. 4 ezer fős, online rekrutált szoftver panel, amely egy telepített alkalmazás segítségével követi a felhasználók site-látogatásait.

A webAUDIENCE kutatás a webAUDIT mérésén alapszik. A mérés során – szintén cookie segítségével – anonim módon gyűjtik az alapvető demográfiai adatokat is, mégpedig a felhasználók regisztrációt igénylő szolgáltatásokba való belépésekor. Így havi szinten kb. 1,3 millió felhasználóról nyernek – egymásnak ellent nem mondó – adatokat (webRATE szolgáltatás). A webAUDIENCE esetében nem online gyűjtik az adatokat, hanem offline adatfelvételt alkalmaznak, s ezt – kb. 20 változó mentén – fúzionálják a webAUDIT adataival, létrehozva így egy kb. 60 ezer fős adatbázist (webPROFILE). A webPROFILE mellett offline rekrutálnak felhasználókat a webPANEL-hez, amely a gIA szoftver paneléhez hasonlóan követi a felhasználók böngészését. A webPANEL jelen pillanatban 890 fős tesztüzemmel működik, de 3 ezer fősre szeretnék bővíteni. A webAUDIENCE publikus változata 2009 januártól lesz elérhető, az általam tesztelt változat még nem a kész termék.

A szoftveres panelek mindkét esetben azt a célt szolgálják, hogy a mérésben részt nem vevő oldalakról szolgáltassanak információkat. Fontos megemlíteni, hogy míg a gIA együtt kezeli a cookie panelből és szoftver panelből nyert adatokat, addig a wA-ben a mérőkódon alapuló és a paneles kutatás két külön adatbázist jelentenek (webPROFILE és webPANEL), melyek egy felületen nem jeleníthetők meg. A poszt végén található táblázatban szereplő adatok mutatják, de itt is kiemeljük, hogy összességében a gIA-ban szerepel több oldal, ugyanakkor ezek lényegesen nagyobb hányada a szoftver panelből származik. A wA esetében kevesebb olyan site-ról nyerhetünk adatokat, melyek nem rendelkeznek mérőkóddal, de jóval nagyobb a mérésben részt vevő (és az adatokat publikusan is elérhetővé tevő) oldalak száma. A mérőkóddal mért adatok jóval pontosabbak, mint a paneles adatok, s minél kisebb látogatottságú egy site, utóbbiak annál kevésbé megbízhatóak.

Alapértelmezett nézetek

gIA – Hálózat szerinti és tematikus csoportok; site-ok; elérés szerinti top 20 site

wA webPROFILE, Crosstabulation nézet – Kereszttábla, célcsoport fülek

A szoftver megnyitásakor a Gemius Explorerben egy elérés szerinti top 20 site ranking, oldallista, illetve csoportosított fastruktúra jelenik meg. A MEMRI-ben alapértelmezett nézetben egy üres kereszttábla nyílik meg. Nézőpont kérdése, hogy kinek melyik szimpatikusabb: a rögtön adatokkal induló felület vagy a letisztult egyszerűség és a teljes kontroll. Az alapértelmezett nézet személyre szabott beállítására a gIA esetében van lehetőség, a wA esetében egyelőre nincs, de a publikus változatban már lesz.

Ebben az összehasonlításban sajnos nem tudok kitérni a wA másik, médiatervező részére, amely egyelőre a Cost Ranking/Reach&Frequency/Cume+ rendkívül barátságtalan nevet viseli, mert az még az alpha és béta állapot között van, így jó néhány feature nem is érhető el benne. Várhatóan 2009 elejére kerül használható állapotba, bízom benne, hogy arról is születhet majd poszt.

Célcsoport definiálás és elemzés

A célcsoportok definiálása mindkét szoftver esetében eléggé egyszerű. A gIA-ban ezt egy drag’n’drop táblázattal oldották meg, ahová a változókat be lehet húzni – alapértelmezett esetben a sorokba helyezett változók “vagy” kapcsolatot, az oszlopokba helyezett változók “és” viszonyt fejeznek ki.

gIA célcsoportszerkesztő: 30-39 éves, ESOMAR ABC1 státuszú férfiak

A wA esetében több opció is van a célcsoport szerkesztésre, s ebből csak az egyik a változólistában történő definiálás.

wA célcsoportszerkesztő: M30-39 ABC1

Emellett a kereszttáblában megjelenített célcsoportok már helyben is szerkeszthetők – az egyes változók között a megszokott  “és” és “vagy” relációk mellett még 5 egyéb opció szerint is alakíthatók ki kapcsolatok.

wA célcsoport szerkesztés

A célcsoport szerkesztést illetően a gIA kapja a pontot, aminek több oka is van. Egyrészt a drag’n’drop módszer átláthatósága és egyszerűsége miatt, másrészt a célcsoport könnyű utólagos szerkeszthetősége miatt. A wA esetében a korábban megadott célcsoport megnyitásakor már csak egy definíciót lehet szerkeszteni, amely egy AB státuszú férfi célcsoportnál a következőképpen fest: férfi&(eso a!eso b), ami kevésbé felhasználóbarát.

Az egy pont elvesztése után rögtön kap is kettőt a wA, egyet a célcsoport kiváló elemezhetőségéért (hála a sok változónak és a kereszttáblának), egyet pedig a több célcsoport jól áttekinthető egyszerre elemezhetőségéért. (Több célcsoport együttes vizsgálatára a gIA esetében is van lehetőség, de ez csak a site-látogatásra terjed ki, és csak egymás alatt láthatjuk a célcsoportokat, oszlopokban nem.) A célcsoportokat az oszlopokban célszerű megadni, lásd a fenti példán, ahol látjuk a 30-39 éveseket, a férfiakat, az ESOMAR ABC1 státuszúakat, illetve az ezek kombinációjával létrehozott célcsoportunkat. Így egy füst alatt azt is megnézhetjük, hogy pl. a férfiak internethasználatától mennyiben tér el a 30-39 éves ABC1 férfiak internethasználata. És itt jön az igazi jóság: nem csak azt nézhetjük meg, hogy egyes site-ok, site-csoportok milyen arányban, milyen hatékonysággal érik el a célcsoportomat (elérés, affinitás), hanem azt is, hogy milyen internethasználati szokásai vannak a célcsoportomnak, pl. milyen területek érdeklik, mire használja az internetet stb. (lásd a poszt végén részletezett változókat). Ilyen mélységű elemzésre eddig csak a VMR volt alkalmas.

A gIA esetében egy-egy site közönsége elemezhető a poszt végén található táblázatban leírt változók mentén, a célcsoport viszont a site-látogatási szokásain túl nem lehet az elemzés tárgya.

A wA esetében két nézeti lehetőség van, az egyik a matrix view, a másik pedig a zoom view. Utóbbi hasonló a gIA megjelenéséhez. A különbséget legegyszerűbb screenshotokkal szemléltetni.

wA matrix view

wA zoom view

Ha már a nézeteknél tartunk, a gIA esetében a drag’n’drop megoldás a nézetekben is alkalmazható, az oszlopok könnyen mozgathatók, és annak megfelelően látjuk az adatokat, hogy éppen melyik oszlopot mozgattuk az első helyre.

gIA – nemek szerinti top 10 elérés oldal

gIA – top 10 elérés oldal nemek szerint

A célcsoportok egyébként mindkét szoftverrel elmenthetők. A wA esetében ugyanígy elmenthetők az egyéb változók, amelyekkel a célcsoport médiahasználatát elemeztük.

Mutatók, elérés-affinitás ranking

A site-okra vonatkozó mutatókban mindkét kutatás bővelkedik. Ebből a szempontból a gIA kezelhetőbb, hiszen amellett, hogy a mutatók nevei könnyebben értelmezhetők, a helpben is megtalálhatók a pontos definíciók. A wA jelenlegi változata – mint említettem – még nem nyilvános, a hivatalos változat megjelenésekor viszont részletes help is rendelkezésre áll majd. A kereszttábla miatt a wA esetében sorszázalékról és oszlopszázalékról lehet beszélni (attól függően, hogy mit tettünk a sorokba és mit az oszlopokba :), míg a gIA esetében ezeket simán el lehet nevezni közönség összetételnek és elérésnek.

A wA-ban jelen pillanatban nem érhetők el a gIA-ban szereplő mutatók közül a látogatásokra és az eltöltött időre vonatkozó adatok, illetve az ezekből képzett mutatók (pl. egy látogató által eltöltött idő). Ezekkel a mutatókkal várhatóan januárra egészítik ki a wA-t.

A gIA-ban nem csak havi, de heti és napi adatokat is lehet vizsgálni, a wA jelenlegi verziójában erre sajnos nincs lehetőség. Ennek megoldása folyamatban van.

Leggyakrabban az adott célcsoportra vonatkozó reach-affinity ranking lekérdezésre szoktuk használni a kutatásokat, azaz megnézzük, hogy az adott célcsoportot melyik site fedi le legmagasabb arányban, és melyik site látogatói esetében a legmagasabb a célcsoport aránya (minél nagyobb a célcsoport aránya a site közönségén belül, annál magasabb az affinitás index).

Egy célcsoportra vonatkozó elérés-affinitás site sorrend lekérdezése a két kutatás esetében hasonló időt vesz igénybe. A gIA esetében a sorrendek lekérdezését különféle beépített ranking opciók segítik.

gIA rangsorolás: a férfi célcsoporton belül elérés szempontjából a top 100 oldal kiválasztása

A wA esetében egy ilyen rangsor lekérdezése úgy oldható meg, hogy változóként az összes site-ot elhelyezzük, utána pedig az elérés szerint sorba rendezett listából kitöröljük, amire nincs szükségünk. Haladóbb felhasználók különféle (golddigger) szűréseket végezhetnek el rajtuk.

wA golddigger szűrők: az 5%-nál alacsonyabb elérés, valamint a súlyozatlan mintából az 50-nél kisebb elemszám szűrése (ezek az értékek kiszürkítve jelennek meg a fenti matrix nézetben, a zoom nézetben pedig egyáltalán nem látszanak)

Ehhez hasonló szűrések egyébként a gIA-ban is végezhetők, azonban nem tudja ezeket külön kezelni, így egy-egy szűrőfeltételt utólag már nem lehet eltávolítani.

gIA szűrők

A wA-ban jelenleg nem jeleníthető meg több szintű site struktúra, azaz mondjuk a teljes index.hu és az index.hu egyes rovatai azonos szinten jelennek meg. A többszintűség megoldása a MEMRI szoftver jövő év eleji frissítésével várható. Addig is hasznos lenne, ha valamilyen módon jelölve lennének a szintek (pl. médiatulajdonos/sales house – site-csoport – site – rovat), aminek megoldása jelenleg folyamatban van.

Ami a site-ok kategorizálását illeti, a gIA esetében a sales house-ok szerinti bontás, a wA esetében a tematikus kategorizálás van jobban megoldva. A gIA tematikus bontása az augusztusi adatbázisban használhatatlan, ugyanez mondható el a wA sales house szerinti bontásáról, amely valójában a Webaudit struktúráját követi. Sajnos a szeptemberi gIA adatbázis nem áll rendelkezésemre, de azt az információt kaptam, hogy ebben a tematikus besorolást már frissitették.

A gIA-val lehet saját szempontok szerinti site csoportokat létrehozni (“csoportosított fastruktúra”), a wA-ban viszont ez az opció nem különül el a többi definíciótól (pl. elmentett célcsoportok). A csoportott fastruktúra praktikusan szem előtt van, egy kattintással elérhető.

Közönség duplikáció (keresztolvasottság)

A keresztolvasottság vizsgálatára természetesen mindkét kutatás esetében van lehetőség.

A gIA-ban a keresztolvasottság a min. és max. közönség duplikáció mutatóival vizsgálható, melyek az aktuálisan kiválasztott site-okra vonatkoznak. Ahhoz, hogy ennél kevesebb vagy több site keresztolvasottságát is meg tudjuk nézni, újabb site-ok hozzáadására vagy elvételére van szükség.

gIA közönség duplikáció (%)

A fenti példán látszik, hogy a blog.hu látogatóinak 12,17%-ka látogatja a freeblogot és a blogtert is (min. közönség duplikáció), 47,46%-a pedig a kettő valamelyikét (max. közönség duplikáció).

A wA-ben ezzel szemben egy advanced feature segítségével lekérhető az összes kiválasztott site közönségduplikációra vonatkozó adata, azaz egy felületen nézhetem a kiválasztott site-ok keresztolvasottságát minden kombinációban. A fenti táblázathoz viszonyítva itt láthatnám rögtön csak az első és második, csak az első és harmadik site (stb.) keresztolvasottságát is. (Ha a “felesleges” mutatókat kivesszük, a felület is áttekinthetőbb lesz.)

wA közönség duplikáció (%)

Export és extrák

Természetesen mindkét szoftverből van lehetőség az adatokat exportálni. A Gemius Explorerből csak csv formátumban lehet ezt megtenni, míg a MEMRI emellett excel és pdf formátumot is tud. Mivel az adatok kezelése leginkább excelben történik, úgy gondolom, elegendő akár a csv export is.

A MEMRI-nek van chart opciója is, mellyel ötfajta diagram készíthető: háromféle oszlop diagram (sorok, oszlopok és közönség összetétel alapján), Venn és térképes diagram, illetve quad map, utóbbi kettő különösen látványos. Ezek a diagramok akár az általunk használt ppt template-be is exportálhatók.

wA mapping (megyék szerinti legmagasabb affinitás index – keleten a Startlap, nyugaton az Origó tarol, az Index pedig egyedül a budapestiek között érte el a legmagasabb affinitás indexet)

wA quad map (minél férfiasabb a célcsoport, annál inkább Index-et olvas az Origóval és Startlappal szemben, így nem meglepően az erotikus témák iránti érdeklődés is az Index olvasók körében a legjelentősebb)

Összegzés

Látható, hogy mindkét terméknek megvannak a maga előnyei és hátrányai.

A wA esetében fontos előnyt jelent a változók nagy száma, illetve a webAUDIT általános elfogadottsága a piacon. A wA-ban a site-ok adatainak nagyobbik része alapszik publikus, mérőkódos adaton.

A gIA több oldal adatait tartalmazza egy adatbázisban, s használata – kevésbé komplex voltából adódóan – valamivel egyszerűbb és gyorsabb. A briefekben megadott, általában kevésbé szofisztikált célcsoportok miatt a napi munka során nem jelent hátrányt a változók alacsonyabb száma sem. Mélyebb célcsoportelemzés elvégézésére azonban sajnos nem alkalmas.

Az olyan “kényelmi” szolgáltatásokba, mint a pontos tematikus és sales house szerinti kategóriák, érdemes mindkét oldalnak engergiát tenni a jobb használhatóság érdekében.

A médiatervezői modullal – ha jól ki lesz találva – adhat a wA egy olyan pluszt, ami egyrészt segíti az optimális kampányterv kialakítását, másrészt a különböző mutatók mentén (kampány szintű célcsoport elérés, GRP stb.) az offline-osok felé is jobban “eladhatóvá” teszi az online-t. Persze mindennek azzal a prekoncepcióval indultunk neki, hogy hatékony kampányt szeretnénk tervezni, nem csupán az egyes kampánybüdzsék feldarabolásával tölteni az ügynökségi vállalásokat. A kutatások használata mellett is fontos kiemelni, hogy a hagyományos – tipikusan offline – tervezési mutatók (elérés, affinitás stb.) mellett nem lehet figyelmen kívül hagyni a korábbi kampányeredményeket sem, különösen az utókövetéssel nyert adatokat, hiszen azok tanúskodnak a kampány tényleges hatékonyságáról, megtérüléséről. Ideális esetben egy ilyen médiatervező eszköz adserveres adatokat is tudna integrálni, s azokkal együtt segítené a legoptimálisabb kampányterv kialakítását.

Hogy melyik lesz a befutó, nehéz lenne megítélni, különösen azért, mert egyre inkább érik az a bizonyos tender, amely eldönti majd, hogy melyik kutatás lesz általánosan elfogadott. És az ugyebár nem feltétlenül ebből a kettőből kerül majd ki. Addig is a wA nagyon barátságos árképzéssel igyekszik behozni a gIA bevezetése óta elvesztegetett időt és bevenni a piacot.

Az alábbi táblázatban a webAUDIENCE és gemius/Ipsos Audience kutatás legfontosabb jellemzőit foglaltuk össze.

GfK: 2010-re megkerülhetetlen!

Mit tartalmaz? Az internethasználat leggyakoribb céljai; online tevékenységek; az Origo-Index-Startlap hármas látogatottsága, kedveltsége; a fiatalok tevékenységei, érdeklődése, reklámokkal szembeni attitűdje, internethasználata (az egyes korosztályok internethasználatának különbözőségei); az információs társadalom helyzete; pénzügyi szolgáltatások igénybe vétele, online banking és hivatali ügyintézés; internet penetráció; a magyar internet fogyasztó érdeklődése, szabadidős tevékenységei, életstílusa, médiafogyasztása, hirdetésekkel kapcsolatos attitűdjei; a mobilhasználat céljai korcsoportonként; mobil vs. vezetékes; online vásárlási szokások, online fizetés; videómegosztás és online tévé stb.

Szonda Ipsos: 2010-re megkerülhetetlen!

Mit tartalmaz? Internetpenetráció; internetezéssel töltött idő; online tevékenységek; az internethasználat célja; fogyasztói tipológia csoportok affinitás indexe a legalább havonta internetezők körében; lapcsoportok olvasása; rádióadók hallgatása; tévéadók nézése; az internetet nem használók megoszlása iskolai végzettség, településtípus, innováció befogadási csoportok szerint; online reklámokkal szembeni attitűd; az internethasználók és a teljes lakosság megoszlása településtípus szerint; interaktív tévé szolgáltatások ismerete és használata (UK); online vs. print – multiplatform közönségadatok stb.

NRC: Magyarországi internet penetráció – 2008 első félév

Mit tartalmaz? Az internet penetráció növekedése; internet penetráció a szomszédos államokban; az internetezők aránya nem, korcsoport, településtípus szerint; otthoni számítógéppel és internettel való ellátottság; az otthoni internethozzáférés típusai.

Az NRC kutatása az E-kereskedelemről

Mit tartalmaz? Online vásárlók száma, aránya egyes internetezői csoportokban; az online vásárlás előnyei; online vásárolt termékek, szolgáltatások; egy internetezőre jutó online költés; vásárlási helyek; online áruházakkal szembeni elvárások; webáruházak hasznosnak ítélt szolgáltatásai stb.

NRC: VMR.eco adatok – érdekességek üzleti döntéshozókról

Mit tartalmaz? Otthoni internetkapcsolat; mobilinternet használat; RSS használat; online vásárlás és fizetés; számítástechnikai eszközök használata; kedvelt szabadidős tevékenységek mikro-, kis- és közép-, valamint nagyvállalatok döntéshozói körében.

Szonda Ipsos: Kid.comm – A gyerekek kommunikációs szokásai

Mit tartalmaz? Kedvenc site-ok; médiatípusok megítélése; véleményvezér területek stb. a 8-14 éves gyerekek körében.

Az internetezőkre nézve nem áll rendelkezésemre idegennyelv-ismereti adat, de nem valószínű, hogy jobb lenne a helyzet, mint a 15-29 éves fiatalok esetében. (A digitális kultúra vs. nyelvtudás vs. multimédia vonalat meghagyom a szociológusoknak.)

Ezek után nem meglepő, hogy a hazai netezők alig merészkednek “külföldi vizekre”. A már említett gIA kutatás szoftver panelének köszönhetően nemcsak a hazai, hanem a külföldi oldalak látogatottságára vonatkozóan is rendelkezésünkre állnak adatok, ezek alapján tekintem át azokat a nagyobb oldalakat, melyekre a hazaiak is kimerészkednek. Ez abból a szempotból is érdekes, hogy melyek azok a szolgáltatások, tartalmak, melyeknek nincs hazai alternatívájuk, illetve azonos súlycsoportú versenytársuk.

A fenti táblázat azt a top 30 külföldi oldalt tartalmazza, melyet a hazai netezők a legnagyobb arányban látogatnak. A második oszlop a hazai 15+ internetező közönség által látogatott összes oldalt figyelembe véve mutatja az egyes külföldi oldalak helyezését. A listában szép számmal találhatók olyan site-ok, melyek magyarul is elérhetőek, ezért azokat az oldalakat, melyek ténylegesen idegen nyelvűek, bolddal félkövérrel kiemeltem. (A google.hu-t magyar oldalnak tekintettem, ezért nem szerepel a listában.)

Nem meglepő, hogy a prímet továbbra is a YouTube viszi, amelynek magyar látogatóiról korábban részletesen beszámolt a Webisztán. Az Indavideó (835,024 UV) és a Videa (721,735 UV) egyaránt felkötheti a gatyáját, ha a nyomába akar érni.

Ha a további top oldalakat nézzük, akkor is szolgáltatásokat találunk, nem pedig “hagyományos” szerkesztett tartalmakat, hírportálokat vagy online magazinokat. Jellemzően az alábbi kategórákban:

• keresés: Live.com, MSN.com, Yahoo.com, Information.com
• szoftver frissítés: Microsoft.com, Adobe.com (flash player, Adobe Reader), Windows.com
• levelezés: Gmail, Hotmail (Live), Yahoo (Yahoo.com forgalom alá mérve)
• közösségi oldalak: Hi5, MySpace
• játékok: miniclip.com, freeonlinegames.com, freewebarcade.com, arcadetown.com
• szerencsejáték: partypoker.com
  
• blog: Live Spaces, Blogger
• térkép: Google Maps
• felnőtt tartalom: adultfriendfinder.com, livejasmin.com
• vásárlás: Amazon.com
• fájlcsere: Pirate Bay, Rapidshare
• képmegosztás: Flickr, Picasa
  

A szoftver frissítés kategória kilóg a sorból, hiszen az oldalak látogatása nem a hagyományos módon, böngészőbe vagy keresőbe beírva történik. Itt jellemzően az egyes szoftverek kezdeményeznek, legyen szó verzió frissítésről, operációs rendszer service pack-ről, böngésző pluginról vagy más egyébről.

A kereső kategória szereplői látogatottságban messze elmaradnak a Google.hu forgalmától (3,045,841 UU), még a második Live.com is csak ennek a felét tudja hozni. Hasonló a helyzet egyébként a levelezők piacán is, ahol a Freemail látogatottságának (1,833,068 UU) a felét produkálja a Gmail, s az utóbbiénak a felét a Hotmail.

A közösségi oldalak és blogszolgáltatók piacán is egyértelműen a hazaiak a nyerők.

Nem ilyen egyértelmű a helyzet a képmegosztás terén, ahol a hazai Indafotónak (200,347 UU) és külföldi versenytársainak (Flickr, Picasa) a látogatottsága gyakorlatilag megegyezik.

Ami az ingyenes játékokat illeti, látszik, hogy van igény a hazai oldalakon túl is ilyen tartalmakra. A Startlapjátékok az egyetlen, amely nagyobb látogatottságot (521,235 UU) tud felmutatni, mint a felsorolt külföldi oldalak! A szerencsejátékról pedig annyit, hogy amit hazai pályán nem lehet, lehet hát külföldön…

A térkép szolgáltatások közül egyedül az Útvonalterv előzi meg a Google Maps-et, a többi – szép számú – hasonló oldal messze elmarad látogatottságban. (Ha valamelyik piac telített, akkor ez biztosan…)

Érdemes kiemelni, hogy a magyar változat mellett az angol Wikipediát is előszeretettel használják a hazai felhasználók. (Ehhez kapcsolódik a Wikimedia forgalom is, ahonnan a Wikipedia média fájljait szolgálják ki.) A közösség méretéből adódóan a magyar változat aligha lesz olyan adatgazdag, mint az angol verzió, így bizonyos témák esetében a hazaiaknak is az angol Wikipediában érdemes kutakodniuk. (Arról már nem is beszélve, milyen jól tudnak jönni pl. nyelvtanuláskor a külföldi wikik szócikkei.)

A hazai filmes adatbázisok hiányosságai okozhatják, hogy az imdb a külföldi toplista közepén tudott landolni. Ki kell emelni, hogy kimondottan ilyen profilú hazai adatbázis egyátalán nem érhető el, ugyanakkor a filmleírásokat is közlő programajánló oldalak közül a Port.hu messze elhúz látogatottságban (1,022,813 UU), az Est forgalma (293,262 UU) viszont csak egy hajszállal nagyobb.

Érdemes még egy pillantást vetni az egy látogató által átlagosan eltöltött időre is. Ebből a szempontból ismét a YouTube-ot találjuk az élen, melyet további Google szolgáltatások követnek (Gmail, Picasa). Ezekkel zárul is azoknak az oldalaknak a sora, ahol a látogatók havonta átlagosan legalább 1 órát eltöltenek. Ha fél óránál is húzunk egy választóvonalat, akkor a Hi5, Freewebarcade, Yahoo, MSN.com, Miniclip és a Hotmail zárja a listát.

1. az NRC által 2001 óta, immár féléves gyakorisággal végzett online tracking kutatás, a Visitor Media Research (VMR, korábban VLR, Visitor Lifestyles Research);
2. a Gemius és a Szonda Ipsos által közösen végzett online közönségmérés, a gemius/Ipsos Audience (gIA), mely 2006 augusztusa óta elérhető el; illetve
3. a Medián WebAudience szolgáltatása, amely a 2006 decemberében, a gIA-ra válaszként született – közvetlenül nem linkelhető – WebProfile ügynökségi verziója (lesz).

A Medián WebAudience-szel kapcsolatban új információ jó ideje nem érkezett, ezért az alábbiakban csak a VMR-t és a gIA-t hasonlítom össze, sorra véve az egyes kutatások mellett és ellen szóló érveket is. Számomra az ügynökségi, médiatervezési használhatóság lesz az elsődleges szempont, a kutatásmódszertanba kevésbé kontárkodom bele. (Persze remek lenne, ha egy illetékes kolléga ezt is megtenné, megtehetné egyszer.)

Az alábbi táblázat általános információkat tartalmaz a VMR és a gIA kutatásról.

Az alábbiakban pedig az egyes kutatások pro és contra érveit vetem össze.

A fenti táblázatok alapján látszik, hogy a két kutatás nem annyira alternatívája, sokkal inkább kiegészítője egymásnak. A kutatások eltérő jellege, fókusza miatt igazából a WebAudience-t és a gIA-t lenne érdemes összehasonlítani, de az előbbiről sajnos nem érkeznek infók, sem demo hozzáférés. Addig is a gIA szépen terjeszkedik mind média, mind ügynökségi oldalon…