Note Informative. La società

Transcript

1 Nte Infrmative Gvernance Dati anagrafici La scietà Audiweb SRL è il sggett realizzatre e distributre dei dati sulla audience nline. Obiettiv primari di Audiweb è frnire infrmazini ggettive e imparziali al mercat, di carattere quantitativ e qualitativ, sulla fruizine del mezz Internet e su gni altra rete sistema nline (quali ad esempi la telefnia cellulare l IPTV) utilizzand pprtuni strumenti di rilevazine Audiweb è una scietà partecipata da Fedweb (50%), assciazine degli editri nline, da UPA Utenti Pubblicità Assciati (25%), che rappresenta le aziende nazinali e multinazinali che investn in pubblicità e da Assap Servizi s.r.l., l azienda servizi di prprietà di AssCmunicazine (25%), assciazine delle agenzie e centri media peranti in Italia. Si cnfigura quindi cme una Jint Industry Cmmittee cn la partecipazine delle assciazini di categria di tutti gli peratri del mercat. È gestita da un Cnsigli di Amministrazine affiancat da un Cmitat Tecnic che ha funzini prpsitive e cnsultive in relazine all impstazine delle rilevazini, delle ricerche e della diffusine dei dati ttenuti. Audiweb srl Via Larga 13, Milan Tel , Fax [email protected] - Partita Iva: , REA: Capitale Sciale Eur Presidente e Legale Rappresentante: Enric Gasperini 1

2 Indice 1. I Servizi di rilevazine 1.1 Struttura dei servizi di rilevazine 1.2 Cst di access ai servizi di rilevazine 1.3 Metdlgia generale 1.4 Partner per i servizi di rilevazine 2. Audiweb Ricerca di Base 2.1 Struttura del servizi 2.2 Metdlgia utilizzata 2.3 La cnsistenza del campine ggett dell indagine 2.4 Le mdalità di rilevazine 2.5 Distribuzine dei dati 2.6 Il perid di rilevazine 2.7 Indirizz Web di pubblicazine della metdlgia 3. Audiweb Census 3.1 Struttura del servizi 3.2 Metdlgia utilizzata 3.3 Il perid di rilevazine 3.4 Indirizz Web di pubblicazine della metdlgia 4. Audiweb Panel PC 4.1 Struttura del servizi 4.2 Metdlgia utilizzata 4.3 La cnsistenza del campine ggett dell indagine I panel Hme e Wrk Criteri di cntrll del panel La pnderazine dei panel Le mdalità di rilevazine 4.4 Il perid di rilevazine 4.5 Indirizz Web di pubblicazine della metdlgia 2

3 5. Audiweb Panel MOBILE 5.1 Univers rappresentat 5.2 Numersità e struttura del campine 5.3 Reclutament del campine 5.4 Mdalità di misurazine dei cnsumi sui panelisti 5.5 Metriche misurate 5.6 Fusine cn il panel PC 5.7 Il perid di rilevazine 5.8 Indirizz Web di pubblicazine della metdlgia 6. Audiweb Database RL 6.1 La cstruzine di Audiweb Database RL 6.2 Fusine dei dati Hme e Wrk. 6.3 Verifiche di cntrll sulla metdlgia di Fusine dei dati Hme e Wrk. 6.4 Estensine alla navigazine ALNE, Altri Lughi (nn esclusiva). 6.5 La navigazine ALE, Altri Lughi (esclusiva), rappresentazine per clnazine. 6.6 Estensine di Audiweb Database RL al cmplement fra pplazine rappresentata da Audiweb Ricerca di Base e ptenziali navigatri rappresentati da Audiweb panel 6.7 Attribuzine tramite Fusine dei dati di navigazine Mbile ai panelisti PC 6.8 Caratterizzazine degli individui di Audiweb Database RL 6.9 La cnvergenza fra i principali indicatri derivati da Audiweb Census e le analghe stime da Audiweb Database RL Il perid di rilevazine 6.11 Indirizz Web di pubblicazine della metdlgia ALLEGATO Nte Infrmative A ESEMPLIFICAZIONE DELLE MODALITA DI CALCOLO DELLE NUMEROSITA CAMPIONARIE MINIME ALLEGATO Nte Infrmative B STRUTTURA DI AW DATABASE RL (V. 5.5) 3

4 ALLEGATO Nte Infrmative C MODALITA DI UTILIZZO DEI DATI CENSUARI 1. Pubblicazine dati censuari girnalieri 2. Mdalità autmatica di pubblicazine dei dati girnalieri 3. Dati censuari per la pnderazine del panel ALLEGATO Nte Infrmative D AGGIORNAMENTO DELLE REGOLE DI CATALOGAZIONE DELL OFFERTA EDITORIALE 4

5 1. I Servizi di rilevazine Audiweb frnisce al mercat, attravers un sistema integrat di servizi, infrmazini statisticamente attendibili sulla audience nline e una base di dati elementari di navigazine del panel per rendere pssibile gni tip di analisi da parte degli utenti 1.1 Struttura dei servizi di rilevazine Audiweb realizza e frnisce al mercat un sistema integrat di servizi per la rilevazine e la diffusine di tutte le fnti di dati sulla fruizine dei media nline (Online Audience Measurement Service), cn il supprt metdlgic di rganizzazini internazinali cme IAB e di prpri partner di ricerca. Le attivita' misurate relativamente al cnsum di media nline sn schematizzabili nelle seguenti tre tiplgie di elementi a) PAGINE = Cnsum di PAGINE, per pagina si intende un dcument HTML apert in un brwser e al quale crrispnda una specifica URL b) APPLICATIONS = Cnsum di Applicatins, applicazini che interscambian dati via Internet e che sn attivate al di furi del Brwser (ad esempi un messenger ppure le applicazini fruibili su smartphne e tablet) c) OBJECTS VIDEO = Cnsum di Vide cntenuti all intern di pagine a già aperte nel brwser, ciè elementi diversi dalle pagine a che attivan la visualizzazine di ulteriri infrmazini (ad esempi un videclip all'intern della pagina a già aperta nel brwser) Il sistema integra diverse fnti: Ricerca di base. Ricerca quantitativa cstituita da una serie (waves) di interviste, su un campine della pplazine italiana residente (individui di anni), effettuata mediante questinari strutturati cn metdlgia CAPI (Cmputer Aided Persnal Interview) e finalizzata alla definizine dell univers degli utenti Internet e alla descrizine delle lr caratteristiche in termini di prfil sci-demgrafic e attitudinale. Catalg. Infrmazini su tutta l fferta editriale dispnibile su Internet, strutturata per gerarchia di navigazine (Parent, Brand, Channel ), rganizzata per categrie di cntenuti editriali e per macr-aggregazini. Single Brand Channel ptrann cntenere sia elementi di tutte e tre le tiplgie a b c, sia elementi di una sla tiplgia. Classificazine degli Object : La classificazine degli Object Vide segue il Catalg (classificazine per Parent, Brand e Channel). Audiweb definisce le tiplgie nelle quali pssn essere classificati gli Object Vide, la definizine ptrà fare riferiment al cntest di visualizzazine dell stess (pagine in cui è visualizzat l'bject) 5

6 Sistema censuari. Rilevazine ggettiva e cmpleta (censuaria) della fruizine di ggetti di tip a tramite tag implementati su base vlntaria e attivati dall apertura di pagine web e altre azini che invian infrmazini vers i server di racclta dati. Sistema censuari Object Vide. Rilevazine ggettiva della fruizine di ggetti di tip c tramite tag implementati su base vlntaria che invian infrmazini vers i server di racclta dati. Panel PC e Panel Mbile. Rilevazine ggettiva della fruizine di Internet sui siti e sulle Applicatins del catalg da parte di campini statisticamente rappresentativi di pplazine, tramite l installazine nei lr cmputer, smartphne e tablet di sftware meter. L perazine avviene nel pien rispett delle nrme sulla privacy. La metdlgia utilizzata per stimare i cnsumi di Internet da PC e Mbile è descritta nel dettagli nei capitli successivi del presente dcument. Per asslvere il prpri biettiv di garantire una larga diffusine delle infrmazini Audiweb distribuisce le prprie infrmazini fin al dat elementare del panel. In tale md si rende pssibile per un sttscrittre qualsiasi tip di analisi, applicand sul database sftware applicativi per la cstruzine, valutazine e ttimizzazine di piani media realizzati da peratri specializzati. Per descrivere i servizi di rilevazine, i lr criteri di distribuzine, i relativi csti e le mdalità di pubblicazine dei dati ccrre distinguere tra varie tiplgie di aziende richiedenti: Publisher iscritti. Sn gli editri, le cncessinarie, gli aggregatri i service prvider che richiedn la rilevazine e la pubblicazine dei dati analitici di navigazine e di audience delle prprie Prperty nel sistema censuari e nel database dei dati elementari da panel. Utilizzatri prfessinali, ciè i sggetti interessati ai dati per analisi di carattere pubblicitari (agenzie pubblicitarie web, agenzie media, aziende investitrici, scietà di cnsulenza etc.). Utilizzatri, ciè una mlteplicità di sggetti interessati ai dati per analisi di carattere scientific, cmmerciale, divulgativ (aziende investitrici, scietà di cnsulenza, peratri dell infrmazine, aziende prduttrici di cntenuti servizi nn censiti etc.). Tutte le categrie delle aziende richiedenti pssn avere access a tutti i servizi e tutti i dati seppur cn un sistema di csti differenti, esclusivamente sttscrivend un cntratt cn Audiweb che cnsente la registrazine elettrnica al sistema. Nn sn previsti scnti per nessuna categria di aziende richiedenti. I servizi frniti sn: Audiweb Reprt Reprt sintetic qutidian distribuit elettrnicamente nella girnata successiva alla rilevazine Riprta i dati principali di audience delle Prperty cdificate nel catalg derivati dal sistema censuari (ad es. brwser unici, pagine viste, visite, temp medi per pagina, durata della visita etc) I dati si riferiscn sl alle Prperty dei Publisher iscritti presenti nel sistema censuari La fnte è la rilevazine Audiweb Census 6

7 Audiweb View Interfaccia che cnsente di visualizzare reprt sui dati di navigazine dell intera fferta editriale presente su Internet, aggregati per mese Riprta i principali dati sintetici di navigazine delle Prperty cdificate nel catalg derivati dai panel (ad es. utenti unici, reach, pagine viste, minuti etc). I dati si riferiscn a tutte le Prperty Internet, vver sia alle Prperty dei Publisher iscritti che a tutte le altre che superin una data sglia di audience, indipendentemente dalla lr iscrizine ad Audiweb L access viene cnsentit cn passwrd persnalizzate frnite ai sttscrittri del servizi Le fnti sn le rilevazini Audiweb Census, Audiweb Panel PC e Audiweb Panel Mbile La cstruzine dei dati avviene secnd la prcedura descritta al capitl 6. Audiweb Database File distribuiti elettrnicamente cn cadenza mensile cntenenti: Audiweb Database RL (Respndent Level), vver i dati elementari del panel cstituiti dai clickstream dei singli cmpnenti, nrmalizzati, ed aggregati sulla base di fasce rarie l archivi delle rilevazini qutidiane del sistema censuari il catalg cn le cdifiche delle Prperty I dati di Audiweb Database RL si riferiscn sl alle Prperty dei Publisher iscritti, di qualsiasi dimensine. Il dat viene distribuit a sftware huse abilitate da Audiweb a cui viene frnita la lista dei sttscrittri del servizi. Le fnti sn le rilevazini Audiweb Census e Audiweb Panel PC e Audiweb Panel Mbile Audiweb Trends Reprt trimestrale distribuit elettrnicamente Cntiene la ricerca sull Univers degli utenti attuali e ptenziali e sul mdell di utilizz di Internet anche in relazine cn gli altri mezzi. La fnte è la rilevazine Audiweb Ricerca di Base * Prperty: è il più alt livell di aggregazine di un insieme di siti, dmini, brand e channel. La prperty fa generalmente cap ad un'azienda, rganizzazine, agenzia di gvern, grupp privat altra istituzine che abbia la prprietà del 50% + 1 di ciascun dmini e/url al prpri intern. Un dmini un sit unic può essere iscritt ad un'unica prperty. Di cnseguenza, un sit che è c-pssedut da due gruppi scietari sarà inserit in una sla delle due prperty. *Publisher iscritt: è un editre nline che si iscrive al servizi rappresentand una più Prperty e cnsente ad Audiweb la pubblicazine dei dati analitici. 1.2 Cst di access ai servizi di rilevazine L access ai servizi di rilevazine, cmprta la sttscrizine di un cntratt cn Audiweb. I csti sn diversi a secnda della tiplgia dell azienda richiedente. I servizi, a partire dal 2014, si sn estesi cmprendend la rilevazine delle audience di smartphne e tablet. Il nuv ambit di ricerca viene descritt nel dettagli al capitl 5 del presente dcument ( Audiweb Panel Mbile ). 7

8 E prevista una revisine annuale sia delle classi di appartenenza che della cmpnente variabile del cst che tiene cnt delle fluttuazini del mercat pubblicitari e degli investimenti sstenuti da Audiweb per l svilupp dei servizi. Tutti i crrispettivi sn indicati al nett dell IVA. Per i Publisher iscritti i csti sn calclati sulla base del numer delle Prperty iscritte e delle lr misure in termini di audience e traffic mensile. Un Publisher iscritt può definire una Custm Prperty vver l aggregazine di una serie di Prperty, iscritte cme un unica entità seppur rilevate separatamente. Può definire anche una Custm Prperty tematica, vver l aggregazine di una serie di Brand e Channel cn tematiche affini, che vengn rappresentati unitariamente per scpi cmmerciali. Per determinare il cst minim di access, gni Prperty iscritta viene divisa per classi, in funzine del su Active Reach calclat sul Ttale Internet. Per la cmpnente variabile del cst si utilizza una frmula che misura la audience e il traffic pnderand i parametri di Unique Audience e Ttal Minutes calclati cme media mensile dell ultim semestre inter dispnibile dalle rilevazini Audiweb Panel PC e Audiweb Panel Mbile (dispnibili sulla piattafrma Audiweb View). Per semestre inter si intende, per ciascun ann, rispettivamente gennai giugn (1 semestre) e lugli-dicembre (2 semestre): Prperty W = a* [(ttal minutes AwPPC '000)/b)+unique audience AwPPC '000}*pc + a*[(ttal minutes TI - ttal minutes AwPPC '000)/b)+ (unique audience TI unique audience AwPPC '000)]*mb Dve: AwPPC = rilevazine Audiweb Panel PC TI = Ttale Internet "a" = 5,5 "b" = 47 Sn due pesi calclati per dare uguale valre alle due cmpnenti temp e Unique Audience "pc" = 1,13 - è un fattre mltiplicativ "mb" = 0,113 è il fattre mltiplicativ per la parte di audience sl Mbile (audience Ttale Internet audience AwPPC) ed è uguale al 10%*"pc" La sttscrizine al servizi dà diritt alla pubblicazine dei dati della Prperty in Audiweb Database e all adzine del sistema di rilevazine censuaria Tag Audiweb finalizzat alla pnderazine. Qualra il Publisher Iscritt abbia istallat il Tag Audiweb ha diritt inltre di pubblicare i relativi dati qutidiani su Audiweb Reprt. I csti e le ulteriri mdalità di access ai reprt sn i seguenti: - cn Active Reach < 2% Cst: Eur. Access a Audiweb Reprt, Audiweb Trends e Audiweb Database. L access ad Audiweb View cmprta un cst aggiuntiv di Eur - cn Active Reach cmpres tra 2% e 5% Cst: Eur + Prperty W. Access a Audiweb Reprt, Audiweb Trends e Audiweb Database. L access ad Audiweb View cmprta un cst aggiuntiv di Eur 8

9 - cn Active Reach cmpres tra 5% e 10% Cst: Eur + Prperty W. Access a Audiweb Reprt, Audiweb View, Audiweb Trends e Audiweb Database - cn Active Reach cmpres fra il 10% e il 20% Cst: Eur + Prperty W. Access a Audiweb Reprt, Audiweb View, Audiweb Trends e Audiweb Database - cn Active Reach >= 20% Cst: Eur + Prperty W, cn un tett massim di Eur. Access a Audiweb Reprt, Audiweb View, Audiweb Trends e Audiweb Database Custm Prperty, Viene trattata cme se fsse una prperty unica. Per determinare i csti si prendn in cnsiderazine la smma di Active Reach e Unique Audience deduplicate. Per un publisher all intern di una custm prperty che vule accedere ad Audiweb View, c è un cst aggiuntiv di Eur. Custm Prperty tematiche, cst: Eur, cn la pssibilità di realizzarne fin ad un massim di 20. I sli Publisher Iscritti hann la facltà di sttprre le prprie Prperty alla rilevazine Objects Vide. Il cst annuale è stabilit secnd l appartenenza alle fasce di cui stt, determinata in base alla dichiarazine del singl Publisher riguard al numer di stream views mensili che prevede di ergare La tabella stt riprtata cntiene i csti della rilevazine Audiweb Objects Vide per fascia. Per la rilevazine in mdalità standard, definita active (cme descritta al punt 4.4 Le mdalità di rilevazine ), i csti sn suddivisi in una cmpnente base e in una definita tag/cding quest ultima riferibile ai csti di racclta ed elabrazine dei dati cllezinati attravers il tag inclus negli Objects da rilevare. [Nta: è all studi una mdalità di rilevazine alternativa, denminata passive, (v. anche punt 4.4)] COSTI DI ADESIONE ALLA RILEVAZIONE AUDIWEB OBJECTS VIDEO MODALITA' ACTIVE Stream Views Cmpnente Cmpnente Ttale Mese Tag/Cding Base 1 <5M 5,000 11,000 16, M 7,500 13,750 21, M 13,000 16,500 29, M 19,400 22,000 41, M 25,000 25,000 50, M 35,000 30,000 65,000 Fascia I csti degli Utilizzatri, per l access ad Audiweb View, Audiweb Trends e Audiweb Database, segun le stesse lgiche usate per i Publisher iscritti cn riferiment all'insieme delle Prperties pssedute dall'utilizzatre, ma cn un scnt del 50% sulle tariffe. La quta minima per accedere ai dati è di eur. 9

10 Per gli Utilizzatri prfessinali i csti sn calclati sulla base delle dimensini del nline billing dell azienda, vver del fatturat pubblicitari nline annuale gestit dal richiedente per cnt dei sui clienti, dichiarat alla sttscrizine del cntratt: cn nline billing < 1 miline di Eur Cst: Eur + (nline billing / ) * 958 Eur Access a Audiweb Reprt e Audiweb Database L Access a Audiweb View e Audiweb Trends cmprta un cst aggiuntiv di Eur cn nline billing cmpres tra 1 miline e 4 milini di Eur Cst: Eur + (nline billing / )* 958 Eur. Access a Audiweb Reprt, Audiweb View, Audiweb Trends e Audiweb Database cn nline billing > 4 milini di Eur Cst: Eur + (nline billing / )* 958 Eur, cn un tett massim di Eur. Access a Audiweb Reprt, Audiweb View, Audiweb Trends e Audiweb Database 1.3 Metdlgia generale Parametri Audiweb Di seguit alcuni criteri generali e le metriche che sttendn l inter sistema (Parametri Audiweb), che sn cntinuamente allineati agli standard internazinali di IAB (Internet Advertising Bureau), rimandand l apprfndiment metdlgic alla descrizine delle varie rilevazini. Parametr Riferit a Fnte Brwers Unici (Unique Brwsers) Censuari Pagine Viste (Page Views) Brwser Censuari Visite (Sessins) Brwser Censuari Temp medi per pagina (Time per Page) Brwser Censuari Durata Visita (Time per Sessin) Brwser Censuari Stream Views Brwser Censuari Utenti Unici (Unique Audience) Panel Penetrazine Univers Attivi (Active Reach) Utenti Panel Pagine Viste (Page Views) Utenti Panel Temp ttale (Ttal minutes) Utenti Panel Stream Views Utenti Panel Tabella - Parametri Audiweb Per la fnte censuaria le metriche si intendn per il traffic depurat dalle attività di rbt e spider e da eventuali errri. 10

11 VISITA (Audiweb Census) - una più richieste cnsecutive fatte dall stess visitatre all'intern di un sit cn un temp limite di inattività di 30 minuti. La ripresa dell'attività dp 30 minuti sarà cnteggiata cme una secnda visita. Nn devn essere cnsiderate le attività di rbt e spider. BROWSER UNICI(Audiweb Census) il numer di brwser diversi che, in un determinat arc temprale, effettuan una più visite a un sit. Sn cnvenzinalmente identificati da un ckie unic nel cas dei sistemi brwser based, nel cas dei sistemi server based da una cmbinazine unica di IP address + un altr indicatre che può essere un user agent, un ckie, un registratin_id. Deve essere cmunque sempre dispnibile, per eventuali cntrlli, il dat relativ al numer degli IP univci nel medesim arc temprale. ELEMENTI VISTI la metrica e' declinata in mdalita' diverse a secnda che l' element vist sia della tiplgia a ppure b ppure c cme espste nel paragraf 1.1e assumerà denminazini specifiche secnd l ggett cnsiderat. ELEMENTI a = PAGINE VISTE - si intende per pagina un dcument che cntiene test, immagini, suni altri ggetti che viene visualizzat all' intern di un brwser e al quale crrispnde una specifica URL. Si intende per PAGINA VISTA una richiesta esplicita, fatta da un utente, depurata dalle attività di rbt, spider,e da eventuali cdici di errre. Nel cas il sistema l cnsenta, il tag di misurazine deve essere psizinat in fnd alla pagina e quindi sarà cnsiderata pagina vista quella interamente scaricata e visualizzata sull scherm dell'utente. - Si cnsidera PAGINA VISTA anche quella prveniente da cache e da prxy, se puntualmente misurabile. - Pp-up, pp-under e splash pages = misurate sl se richieste dall'utente. - Interstitial e jump pages = nn misurate - Sndaggi (Surveys) = misurate se richiesti esplicitamente dall'utente - Autrefreshed pages = sn misurate tutte. Quelle cn un temp di refresh inferire ai 5' dvrann essere espste in md separat e identificabile rispett alle altre. Dvrà in gni cas essere dichiarat dall'editre il temp di refresh applicat. - Pagine a frame = per gni pagina nn può essere cnteggiat più di un frame. Anche in quest cas sarà imprtante la crretta dichiarazine dell'editre su quale è il frame cnsiderat più rilevante e che quindi deve essere cnteggiat. ELEMENTI b = APPLICATIONS, la metrica e' relativa al numer di vlte nelle quali una Applicazine viene attivata dall' utente ELEMENTI c = OBJECTS VIDEO, la metrica e' relativa al numer di vlte in cui l utente viene espst all Object Vide TEMPO MEDIO PER ELEMENTO - il temp in minuti e secndi trascrs sull element. TEMPO TOTALE - il temp cmplessiv in minuti e secndi trascrs sugli elementi presi in esame. 11

12 DURATA DELLA VISITA - il temp in minuti e secndi della visita. UTENTI UNICI - sn i singli individui che si sn cllegati, in un determinat arc temprale, ad un sit e/ elementi di ess effettuand una più visite. Differiscn dai brwser unici in quant rappresentan persne fisiche. PENETRAZIONE UTENTI ATTIVI (ACTIVE REACH) percentuale di utenti attivi, rispett al ttale utenti attivi nel perid di sservazine, che in un determinat arc temprale hann visitat un sit. Esempi: pplazine Internet italiana attiva : 20 milini di persne, Utenti di un sit XXX: 10 milini => Active Reach = 50% PENETRAZIONE UNIVERSO (UNIVERSE REACH) percentuale di utenti, rispett all univers della pplazine Italiana. 1.4 Partner per i servizi di rilevazine Per la realizzazine delle rilevazini, Audiweb si avvale della partnership cn due Istituti di Ricerca: Dxa - per l esecuzine su cmmissine della Ricerca di Base cn l biettiv dell alimentazine del panel, la stima degli Universi di riferiment e la rilevazine della diffusine dei diversi media (Audiweb Ricerca di Base) NetRatings Italia - per la frnitura secnd le specifiche frnite da Audiweb e cn un cntratt di distribuzine esclusiva, dei dati da panel (Audiweb Panel PC e Audiweb Panel Mbile ). Il sistema di gestine del panel, il relativ sftware meter e i dati sn di prprietà di Nielsen Italia Inltre Audiweb si ccupa, mediante risrse interne appsite scietà esterne, di sviluppare le attività e di gestire i prcessi relativi alla pubblicazine dei dati censuari girnalieri, tramite Audiweb Reprt, dell Audiweb Database e della pubblicazine di tutte le infrmazini sul sit 12

13 2. Audiweb Ricerca di Base Dati anagrafici scietà di ricerca partner Dxa - ISTITUTO PER LE RICERCHE STATISTICHE E L'ANALISI DELL'OPINIONE PUBBLICA - MILANO - Via B. Panizza, 7 - Tel. (02) Struttura del servizi Per il raggiungiment degli biettivi di misurazine della Audience è necessari individuare e quantificare quale parte della pplazine Italiana 2-74 anni di età abbia access a Internet, cn quali mdalità specifiche acceda, da quali lughi, cn quali device, cn quale frequenza l utilizzi. Sarà necessari nn sl quantificare tale insieme di pplazine ma pterl anche descrivere in termini di prfil scidemgrafic e di eventuali altri parametri di cmprtament vers il mezz Internet. Tali infrmazini pssn essere racclte tramite interviste quantitative su questinari strutturat press un campine prbabilistic della pplazine italiana anni di età. Definiam tale tip di attività cme Ricerca di Base (RdB) Establishment Survey. Le infrmazini racclte cn la ricerca di base alimenterann i seguenti flussi infrmativi perativi 2.2 Metdlgia utilizzata Prduzine di reprtistica RdB sulle infrmazini racclte Definizine secnd parametri scidemgrafici e cmprtamentali della griglia di stratificazine sulla quale si dvrann mdellare i Panel di rilevazine Audiweb Utilizz dei nminativi degli intervistati nella ricerca di base per alimentare gli inserimenti degli individui e delle famiglie nel Panel PC Audiweb La cllettività a cui si fa riferiment per l indagine Ricerca di Base Audiweb è cstituita dalla pplazine italiana adulta, csì definita: tutti i cittadini italiani di amb i sessi, di età cmpresa fra i 11 e i 74 anni cmpiuti che risiedn nell inter territri nazinale. In particlare verrann cmunque racclte le infrmazini relative anche alla pplazine di età tra i 2 e i 10 anni di età e alla pplazine di età superire ai 74 anni qualra residenti in famiglie il cui intervistat fa parte del campine di riferiment (11-74 anni) Vengn realizzate interviste face t face a dmicili cn riferiment all individu da effettuarsi, gni ann, in quattr tranches staginali, trimestrali, di casi ciascuna, cn tecnica di racclta dei dati CAPI (Cmputer Aided Persnal Interview). La numersità di interviste / ann è riferita al ttale individui, indipendentemente dal fatt che l individu la famiglia abbian men access a Internet. Essend d altra parte un degli scpi della Ricerca di Base quantificare e descrivere la parte di pplazine che ha access a Internet rispett a quella che nn ha access, 13

14 ccrre appunt che il campine sia rappresentativ della pplazine nel su cmpless, cn senza access Internet. 2.3 La cnsistenza del campine ggett dell indagine Il campine casuale prbabilistic è del tip a tre stadi, ciè rispettivamente: prim stadi: scelta dei cmuni secnd stadi: scelta di ulteriri unità di definizine territriale (le sezini elettrali ) terz stadi: unità elettri, che pssn essere utilizzati cme unità finali del campinament dirett a individui adulti (viene intervistat l individu estratt). Cnsiderand la pplazine italiana divisa in celle di pre stratificazine in base a criteri gegrafici il campine sarà di tip prprzinale. All intern delle celle gegrafiche di pre stratificazine, la prprzinalità del campine all univers sarà cnseguita grazie alla scelta casuale degli intervistati secnd l schema di campine a tre stadi illustrat. Nel terz stadi di selezine sarà estratt da gni sezine elettrale un numer di nminativi pari ad un multipl del numer di interviste da effettuare nella sezine elettrale. Un numer di nminativi pari al numer di individui da intervistare sarà cntrassegnat cn la lettera O (nminativ rdinari ), e ciè da intervistare senz altr, mentre i rimanenti sarann cntrassegnati cn la lettera R (nminativ di riserva ), da intervistare sltant se per un mtiv indipendente dalla buna vlntà dell intervistatre un nminativ O nn ptesse essere intervistat. L intervistatre effettuerà la selezine finale degli individui: in situazine ttimale ptrà intervistare tutti gli individui assegnati, per un punt di campinament (sezine elettrale ), cme nminativi O, ma in altri casi incntrerà rifiuti ed altri impedimenti nei tentativi di intervistare una parte dei nminativi O, e dvrà ripiegare su nminativi R di riserva. Dvrà cmunque, in gni punt di campinament, cmpletare il numer di interviste assegnat, sservand tutta una serie di regle e vincli per l utilizzazine dei nminativi e per la eventuale sstituzine cn nminativi R dei nminativi O nn ptuti intervistare. Fra gli altri bblighi avrà anche quell di nn lasciar cadere l intervista ad un nminativ se nn dp aver effettuat un numer minim di tentativi (almen 4), in almen 2 girni diversi e in 4 rari diversi, ppure almen 3 tentativi, di cui almen un dp le re 18 nei girni feriali di sabat e dmenica. Qualra anche i nminativi R vengan esauriti, l intervistatre prcede seguend il criteri di sstituzine della famiglia più vicina. I nminativi estratti dalle sezini elettrali si dvrann vviamente riferire alla sla fascia di pplazine anni. Data la necessità di rappresentare nella Ricerca di Base anche la fascia anni per pter intervistare i minrenni si prcederà nel md seguente. Per ciascuna sezine elettrale in cui dal pian di campinament è prevista l intervista ad un minrenne (11 17 anni), l intervistatre incaricat di estrarre i nminati disprrà ltre ai nminativi O ed R anche un nminativ aggiuntiv indicat cn G. A partire da tale nminativ dvrà verificare se all intern della famiglia legata al nminativ G esiste un givane (11-17 anni). In cas psitiv dvrà intervistarl, in cas negativ utilizzerà il criteri della famiglia più vicina. 14

15 A psteriri, per megli bilanciare il campine, sarà predispst un accurat pian di pnderazine secnd più griglie di caratteri. La rete di caratteri tenuti stt cntrll dalla pnderazine sarà più ricca e cmpleta di quella utilizzata per la pre-stratificazine gegrafica, cmprenderà infatti anche caratteri demgrafici e strutturali degli individui (respnsabile acquisti, capfamiglia, numer di cmpnenti della famiglia ), e, pssibilmente, anche dell abitazine (p. es. dtazine linee telefniche di cnnessine ad Internet), e dvrà utilizzare mdelli-univers sicuri, in quant prvenienti da statistiche ufficiali Istat da altri fnte ritenute affidabili. 2.4 Le mdalità di rilevazine La rilevazine avviene mediante la prpsizine agli individui del campine di Interviste quantitative tramite questinari strutturati gestiti in mdalità CAPI (Cmputer Aided Persnal Interview). Il questinari analizza le seguenti aree : apparecchiature tecnlgiche e i lughi di access da cui l individu ha la pssibilità di accedere ad internet per ciascun device/situazine da cui l individu ha la pssibilità di accedere ad internet, ultim acces alla rete, prprietà del device, cndivisine del device cn altri cmpnenti della famiglia, tiplgia di cnnessine ad internet utilizz persnale del telefn cellulare e apprfndiment sulle mdalità di utilizz del device quadr generale dei cmpnenti della famiglia Al termine della intervista, relativamente agli individui utili per cmpletare la numersità necessaria delle cmpnenti del Panel PC Audiweb HOME_PROB e WORK_PROB l intervistatre prpne l adesine al Panel PC, lascia all intervistat il materiale illustrativ e le istruzini per l adesine. 2.5 distribuzine dei dati I dati racclti dalla Ricerca di Base vengn inviati a Nielsen per: le necessità relative all inclusine dei ptenziali panelisti reclutati nel Panel PC Audiweb la pnderazine e l espansine all univers dei dati Audiweb Panel La estensine ALNE e la clnazine ALE (vedi paragrafi 5.4 e 5.5) I dati racclti dalla Ricerca di Base vengn inltre resi dispnibili ad Audiweb secnd i seguenti frmati elabrazini: File cn dati elementari (rigrsamente annimi) relativ a tutte le rispste del questinari Tavle statistiche relative al campine intervistat e alle dmande del questinari accmpagnate da un reprt grafic crredat da un test sintetic che frnisce le indicazini principali rilevate dall analisi dei dati riprtati e da una descrizine del metd impiegat. 15

16 2.6 Il perid di rilevazine Cntinuativ cn cicl di prduzine dei dati trimestrale. 2.7 Indirizz Web di pubblicazine della metdlgia 16

17 3. Audiweb Census 3.1 Struttura del servizi Audiweb Census è il sistema di rilevazine censuaria di Audiweb, che cnsente la pubblicazine in Audiweb Reprt dei dati cmplessivi di traffic sui siti prveniente da utenti indistinti (brwser), anche per le Prperty ( parti di esse) di minri dimensini di audience, data l esistenza di una sglia di rappresentatività al di stt della quale nn è pssibile garantire l adeguata affidabilità statistica dei dati da panel. La misurazine è relativa agli elementi di tip a ciè PAGINE, cme definiti al punt 1.1, e agli elementi di tip c ciè VIDEO. La rilevazine cnsente in aggiunta di dare una misura del traffic ttale, inclus quell da device diversi nn rilevati dai panel e quell dei residenti al di furi del territri nazinale Un ulterire imprtante valre aggiunt è la pubblicazine dei dati qutidiani nel girn successiv, rispndend ad un esigenza di mercat. Cn Audiweb Census sn prdtti, cn frequenza girnaliera e relativamente ai canali di Prperty iscritte al servizi, i dati relativi alle metriche di traffic e audience quali: pagine viste stream views, brwser unici, visite, temp medi per pagina, durata della visita (parametri descritti nell appsita sezine). I dati censuari per gli ggetti vide cmprendn il traffic internazinale / autrefresh / ther devices. 3.2 Metdlgia utilizzata Le infrmazini di traffic spra descritte sn racclte mediante l instrumentazine dell'appsit cdice Tag nelle pagine dei siti ggett di rilevazine. Le elabrazini vengn effettuate da server appsitamente predispsti per la racclta, la catalgazine e l elabrazine delle infrmazini secnd specifiche reprtistiche e frmati. Il sistema di tagging utilizzat è il TAG Audiweb: è di tip brwser based, ssia cnsente la misurazine dei parametri Audiweb (page views, unique brwser, ecc.) tramite l impieg di server esterni che rilevan l apertura cmpleta delle pagine, mediante appsit tag inserit all intern di tutte le pagine del sit/canale ggett della rilevazine. È adeguat sia alla pubblicazine dei dati girnalieri in Audiweb Reprt sia alla prduzine di stime da utilizzarsi nelle prcedure di pnderazine su base censuaria del panel. Audiweb prvvede a sttprre a cntrlli campinari le Prperty che utilizzan il Tag Audiweb per verificarne la crretta applicazine. In particlare viene cntrllat che nel cnteggi delle metriche (parametri Audiweb di cui spra) vengan rimssi i cntributi prvenienti da utenze artificiali quali spider, rbts, prgrammi di crawling dei mtri di ricerca, ecc. Al di là dell utilizz per la pubblicazine dei dati in Audiweb Reprt i valri di Audiweb Census, dp ulterire nettizzazine, sn anche utilizzati in md cumulativ (smma 17

18 dei valri censuari di gruppi di siti e ttali per Brand) nelle fasi di pnderazine di Audiweb Panel PC, Audiweb View e Audiweb Database RL. La ulterire nettizzazine è effettuata secnd i seguenti punti: a) I valri di traffic censuari dvrann essere depurati dalle parti di traffic nn rappresentate da Audiweb Panel PC (a titl esemplificativ ma nn esaustiv: navigazine da device diversi dai PC, quali cellulari etc, navigazine dall' ester, spider, autmi etc. traffic censuari generat da cmpnenti di navigazine nn misurate da Audiweb Panel). b) Su tali dati censuari Audiweb ptrà effettuare un ulterire livell di cntrlli di maggir dettagli rispett a quelli già espsti. c) Rispett ai dati Audiweb Census utilizzati ai fini di pubblicazine in Audiweb Reprt, i valri da usare per la pnderazine di Audiweb Panel, Audiweb View e Audiweb Database RL dvrann essere resi cerenti cn le mdalità di cnteggi del meter installat sui PC dei panelisti (a pur titl esemplificativ e nn esaustiv: eliminazine dai cnteggi del traffic derivante da autrefresh). 3.3 Il perid di rilevazine Cntinuativ, pubblicazine su base qutidiana. 3.4 Indirizz Web di pubblicazine della metdlgia 18

19 4. Audiweb Panel PC Dati anagrafici scietà di ricerca partner NetRatings Italia, perante in Italia tramite: NetRatings Italia srl - Via Lattuada, Milan - Telefn: 02/ , Fax: 02/ , [email protected] Capitale sciale: Cap. Sc. Eur Reg. Imprese /2000 REA Partita Iva e Cdice Fiscale: Struttura del servizi La Ricerca di Base, utilizzand la metdlgia del questinari quantitativ, può analizzare fenmeni macr per i quali l intervistat pssa dare un affidabile rispsta. La rilevazine dei dettagli dell utilizz di Internet (siti e sezini di siti visitati, temp spes etc) nn può perciò essere rilevata tramite dichiarazine dell intervistat. Per ttenere tali infrmazini ccrre disprre di un campine cntinuativ, panel, di individui sui quali sia pssibile effettuare una rilevazine tecnica dell effettiv cmprtament di navigazine. La quantificazine della audience Internet e l peratività del Database sn relative alla pplazine Italiana tra i 2 e i 74 anni di età più i maggiri di 74 anni se vivn in famiglie cn almen un cmpnente fin a 74 anni e a target specifici descritti in termini di segmenti scidemgrafici della pplazine suddetta. L audience di Internet viene misurata, tramite appsit sftware meter cn riferiment ai lughi di fruizine del mezz quali Casa e Uffici e relativamente alla sla navigazine effettuata da cmputer. 4.2 Metdlgia utilizzata Obiettiv del Panel è misurare in md dettagliat il cnsum di Internet, relativamente alle tre tiplgie di elementi di cui al punt 1,1, effettuat da un campine di individui sui cmputer della famiglia (campine Hme) e sul cmputer che eventualmente l individu utilizza sul lavr (campine Wrk) In funzine delle evidenze della Ricerca di Base, che invece, anche se su sla dichiarazine, analizza il cnsum di Internet in gni pst e cn gni tip di device, la rilevazine effettuata sul Panel ptrà essere in futur estesa ltre gli attuali limiti. La misurazine dettagliata del cnsum Internet avviene installand sul/sui cmputer dell individu, a casa e al lavr, un particlare sftware meter che registra autmaticamente tutti i dettagli dell attività effettuata sul cmputer. Tali infrmazini sn pi trasmesse autmaticamente dal sftware meter ad un unità centrale. Nel cas di PC familiari usati da più membri della famiglia sia all accensine che dp gni perid di inattività appare una schermata che richiede all utente del cmputer la sua identificazine, in md da pter assciare all specific individu della famiglia la sua effettiva navigazine. 19

20 4.3 La cnsistenza del campine ggett dell indagine I panel Hme e Wrk Da un punt di vista teric risulterebbe necessari cnscere per un individu del panel che abbia access a Internet sia da casa che dal lavr il cnsum effettuat dall individu nelle due situazini. Risulta, da evidenze passate, mlt difficile ed ecnmicamente ners, ttenere l assens alla installazine da parte dell stess individu dei due meter, un sul cmputer di casa e un sul cmputer di uffici. Il campine del panel è perciò sdppiat in due panel distinti. Un prim panel è denminat Hme e su quest campine di individui si misura il sl cnsum effettuat dal cmputer di casa (anche se l individu ha dichiarat di pter accedere a Internet anche dal lavr). Un secnd panel è denminat Wrk e su quest campine di individui si misura il sl cnsum effettuat dal cmputer di lavr (anche se l individu ha dichiarat di pter accedere a Internet anche da casa). Nel cas del panel Hme sn cnsiderati partecipanti al Panel tutti i cmpnenti della famiglia press la quale è presente un cmputer cllegat a Internet, quest indipendentemente dal fatt che l specific individu utilizzi men Internet (in effetti l individu ha sempre la pssibilità di pterl fare in quant appunt nella sua famiglia è presente un cmputer cllegat a Internet). Il panel Wrk cmprende invece i sli individui 16+ anni che hann un access a Internet dal pst di lavr da un cmputer utilizzat prevalentemente dall individu stess (sn perciò esclusi gli accessi da cmputer nrmalmente cndivisi da più persne). Ciascun dei due panel Hme e Wrk è pi suddivis in due segmenti, un segment è relativ agli individui reclutati da un campine prbabilistic e perciò in iptesi effettivamente rappresentativi della pplazine indagata, l altr segment di individui cmpnenti il panel è invece reclutat nline. La cmpnente "ONLINE dei panel e' frmata da individui che hann rispst psitivamente ad una richiesta di cllabrazine lr rivlta tramite: a) una di invit ricevuta b) hann selezinat in md spntane un banner un link incntrat durante la navigazine in Internet c) hann ricevut il questinari nline di invit mediante cmparsa casuale dell stess durante la navigazine dell utente Gli specifici meccanismi di attivazine dei questinari nline, di selezine delle liste alle quali inviare gli inviti all'adesine e le single fnti di prvenienza banner e link sn validati cn pprtune prcedure atte a dimstrare la nn eccessiva distrsine (fatt salv il sl maggir vlume di us di Internet) della specifica fnte di reclutament rispett ai dati di navigazine ttenuti dalle cmpnenti reclutate in md prbabilistic (HOME_PROB e WORK_PROB) del panel. Sl successivamente a tale validazine sn utilizzati nella effettiva prduzine gli individui reclutati dalla specifica fnte nel panel nline. Tale segment di campine nline nn può ritenersi in sè rappresentativ della pplazine indagata in quant, prpri per la mdalità di reclutament, è prevalentemente cmpst da individui cn un cnsistente livell di temp spes su 20

21 Internet (aventi perciò maggir prbabilità di essere espsti ai questinari nline e ai banner/link di reclutament) e in certi casi cn una tiplgia particlare di navigazine funzine delle specifiche srgenti di reclutament. Per tale fatt è necessari ripnderare i panel reclutati nline rispett a parametri derivati dai panel HOME_PROB e WORK_PROB. Sn date le seguente definizini: CP = Current Panelist: è tutt il campine dei panelisti reclutati e stt misurazine mediante meter installat sul cmputer del panelista, indipendentemente dall essere validati ed inseriti nel prcess di prduzine. DMS = Digital Media Sample: è il sttinsieme dei CP, che, nel perid di sservazine, sn stati validati (indipendentemente dall'aver navigat men nel perid stess) e quindi cncrrn a quantificare l'univers cmplessiv di riferiment ( Current Digital Media Universe Estimate ) In sstanza la struttura del Panel è suddivisa nei quattr sttinsiemi di DMS: HOME_PROB = campine prbabilistic individui rilevati sul cmputer di casa HOME_ONLINE = campine reclutat nline di individui rilevati sul cmputer di casa WORK_PROB = campine prbabilistic individui rilevati sul cmputer di lavr WORK_ONLINE = campine reclutat nline di individui rilevati sul cmputer di lavr La numersità del Panel che garantisce un minim adeguat livell di cnsistenza del campine ggett dell'indagine è di DMS cn l biettiv che la sua cmpnente prbabilistica sia di almen individui. E' su queste numersità del Panel che vengn applicati tutti i "Criteri di cntrll del Panel" previsti al paragraf Il campine verrà pi ripnderat, cme descritt al paragraf "4.3.3 Pnderazine del panel" al fine di rappresentare crrettamente la cmpsizine della pplazine. Il Panel, ad ggi, è cmpst da circa CP e DMS. Le dimensini incrementali rispett a quelle minime sn da ritenersi utili alla miglire rappresentatività del panel stess e nn sn quindi sttpste ai vincli di seguit indicati Criteri di cntrll del Panel Cnsiderand i panel HOME_PROB e WORK_PROB viene mensilmente tenut stt cntrll il criteri frnit dal csiddett fattre di priezine medi (cn riferiment alle numersità di utenti in internet, cme risultanti dalla Ricerca di Base, da rappresentare cn gni panelista). Qualra la differenza tra i fattri dei 2 panel sia superire al 30%, viene attuat un intervent tes al riequilibri di dett parametr incrementand adeguatamente la numersità campinaria del campine che presenta il più alt valre del fattre di priezine medi (vedi esemplificazine della mdalità di calcl nell Allegat Nte Infrmative A). Analga perazine viene effettuata cn riferiment ai campini HOME_ONLINE e WORK_ONLINE. Sn inltre sttpsti a cntrll sistematic gli elementi di stratificazine del panel WORK_PROB, (sess / classi di età / area gegrafica / settre mercelgic e dimensine dell azienda) e del panel HOME_PROB (sess / classi di età / area gegrafica). 21

22 Ciascun panel rispetta il mix di allcazine campinaria derivante da Audiweb Ricerca di Base rispett alle categrie delle variabili spraespste. Per la numersità campinaria di ciascuna categria è accettata una variabilità massima del 30% rispett al valre teric desunt da Audiweb Ricerca di Base (vedi esemplificazine della mdalità di calcl nell Allegat Nte Infrmative A). I campini HOME_PROB e WORK_PROB sn stati reclutati fin al 2007 cn metdlgia RDD, ciè tramite interviste telefniche effettuate ad un campine casuale di numeri telefnici. Dal 2008 i nuvi individui inclusi nei campini HOME_PROB e WORK_PROB sn reclutati priritariamente nell ambit della attività della Ricerca di Base,. Il fatt che i nuvi individui partecipanti al panel derivin dalla Ricerca Di Base, e ciè per gnun di essi già si cnsca un significativ numer di infrmazini, permette di verificare la assenza di distrsini per gli individui che accettan di far parte del panel. Infatti, cnfrntand le rispste al questinari Ricerca di Base fra gli individui che hann accettat di entrare nel panel e quelle invece di chi nn ha accettat, si può verificare se il prfil di chi ha accettat sia men differente dal prfil di chi nn ha accettat. In cas di differenza del prfil si interviene cn fattri crrettivi nella fase di pnderazine dei campini HOME_PROB e WORK_PROB (vedi Pnderazine del panel). Il tass di rtazine cmplessiv del panel sarà almen del 20% annu La pnderazine dei panel Ciascun dei 4 sttinsiemi del panel viene sttpst ad una fase di pnderazine per riequilibrare eventuali distrsini e nn prprzinalità del panel stess rispett agli universi rappresentati. Per quant riguarda i panel HOME_PROB e WORK_PROB essi derivan è ver da un campinament prbabilistic, perciò in teria nn distrt, ma nn sussistend un tass di accettazine del 100%, per l evidente presenza di un numer significativ dei ptenziali individui estratti per la inclusine nel panel, ma che in realtà nn accettan la prpsta di cllabrazine, è necessari verificare che il prfil di chi ha accettat crrispnda al prfil della pplazine studiata. Sussistend inevitabili differenze (ad esempi il tass di accettazine può essere più bass per individui di certe fasce di età) ccrre ripnderare il campine in md che il su prfil pnderat crrispnda al prfil della pplazine studiata. La pnderazine viene effettuata cn riferiment ad infrmazini nte e ritenute affidabili. I campini HOME_PROB e WORK_PROB sn perciò pnderati cn riferiment ai prfili derivati dalla Ricerca di Base. In particlare si verifica, e si ttiene tramite la pnderazine, il perfett allineament dei campini rispett ai seguenti parametri: HOME_PROB : sess/età/ area gegrafica WORK_PROB : sess/età/dimensine aziendale/settre mercelgic aziendale Per quant riguarda i panel HOME_ONLINE e WORK_ONLINE essi sn campini cstruiti su un autselezine degli individui che hann rispst psitivamente ad un invit alla adesine al panel appars durante la attività di navigazine su Internet. 22

23 Per il meccanism stess di attivazine della prpsta di cllabrazine è iptizzabile che tali panel svrarappresentin i grandi cnsumatri di Internet, ciè le persne che dedican più temp alla navigazine in Internet. Dat che dai panel HOME_PROB e WORK_PROB, una vlta ripnderati sui dati della Ricerca di Base, si ttengn, dai dati racclti dal meter, le effettive indicazini della distribuzine della frequenza di cnsum di Internet, sui siti visitati etc, tali infrmazini derivate dai panel HOME_PROB e WORK_PROB pssn essere utilizzate cme ulteriri infrmazini di riferiment vers le quali bilanciare i panel HOME_ONLINE e WORK_ONLINE. Si ttiene perciò il perfett allineament dei campini rispett ai seguenti parametri : HOME_ONLINE = tutti quelli utilizzati per HOME_PROB e inltre le classi di vlume di navigazine e le classi di tiplgie dei siti visitati WORK_ONLINE = tutti quelli utilizzati per WORK_PROB e inltre le classi di vlume di navigazine e le classi di tiplgie dei siti visitati La pnderazine di gnun dei quattr panel viene effettuata mensilmente cn la metdlgia IPF (Iterative Prprtinal Fitting). Gli Indicatri Mensili di Efficienza delle quattr pnderazini sn uguali superiri ai seguenti valri: HOME_PROB = 70% HOME_ONLINE = 35% WORK_PROB = 70% WORK_ONLINE = 35% Gli Indicatri di Efficienza sn calclati applicand la seguente frmula separatamente per gli individui di ciascun dei quattr panel spra indicati (Σ P j R j ) 2 j Σ P j Σ P j R 2 j j dve: Pj è il Prepes (=1) per l individu j e Rj è il pes calclat dalla prcedura IPF per l individu j. La smmatria e' estesa a tutti i "j" individui di ciascun panel L efficienza quantifica se il campine è ben bilanciat rispett all univers di riferiment: gni singl pes attribuit ad gni individu cn valre più bass più alt rispett ad un pes ideale uguale a 1 abbasserà il valre percentuale della statistica utilizzata. Quindi più la percentuale di efficienza è alta, più il campine sarà bilanciat. Dp la fase di pnderazine i dati di navigazine racclti dal meter sui panel pssn essere cnsiderati rappresentativi della navigazine Internet della pplazine 23

24 rappresentata, ciè la pplazine Italiana 2+ anni avente access a Internet da casa e 16+ anni avente access a Internet dal lavr. 4.4 Le mdalità di rilevazine La rilevazine delle infrmazini necessarie a Audiweb View e ad Audiweb Database RL avviene tramite : Relativamente al prfil scidemgrafic: questinari autcmpilati smministrati via Internet. In realtà per tutti gli individui inseriti nel panel prvenienti dalla Ricerca di Base si cnscn già tutte le infrmazini del questinari della Ricerca di Base, in tal cas il ricrs ai questinari autcmpilati via Internet è limitat al sl aggirnament dei dati alla racclta di infrmazini addizinali. Le attività misurate relativamente al cnsum di internet sn schematizzabili nelle seguenti tre tiplgie a) Cnsum di PAGINE, per pagina si intende un dcument HTML apert in un brwser e al quale crrispnda una specifica URL b) Cnsum di Applicatins, applicazini che interscambian dati via Internet e che sn attivate al di furi del Brwser (ad esempi un Messenger ppure le applicazini fruibili su smartphne e tablet) c) Cnsum di Objects Vide, ciè elementi cntenuti all intern di pagine a già aperte nel brwser Relativamente alla attività di navigazine in Internet di tip a e b spra espst la racclta delle infrmazini è effettuata in mdalità cmpletamente autmatizzata e trasparente per il navigatre tramite appsit sftware meter installat sul cmputer. Il sftware installat memrizza in temp reale il lg di tutte le attività di navigazine effettuate (URL delle pagine viste, etc) e prvvede a scadenze temprali predefinite a trasmettere autmaticamente tale lg attravers Internet ad un sistema centrale di racclta dati, sistema ve avvengn le successive fasi di elabrazine e cnslidament delle infrmazini giunte da tutti i panelisti. Per gli ggetti di cui al punt c la misurazine primaria e preferenziale (denminata active ) prevede l intervent dell'editre per l inseriment di un particlare cdice (TAG) negli Objects, seguend le indicazini che sarann frnite da Audiweb. All esecuzine del cdice viene generata una chiamata rilevabile dal meter cntenente una stringa di infrmazini che permette di cnteggiare l attivazine dell Object e di classificarl secnd una tiplgia definita da Audiweb. [Nta: è all studi una mdalità di rilevazine alternativa, d ra in pi denminata passive, che nn include l utilizz di un tag censuari] Nel cas di cmputer familiari usati da più membri della famiglia sia all accensine che dp gni perid di inattività appare una schermata che richiede all utente del cmputer la sua identificazine, in md da pter assciare all specific individu della famiglia la sua effettiva navigazine. 24

25 4.5 Il perid di rilevazine La rilevazine è cntinuativa. Per gni individu appartenente al panel viene rilevata senza interruzine la ttalità della navigazine effettuata, dal su mment di inseriment nel panel e relativa validazine sin al mment della sua cancellazine dal panel stess. L elabrazine e aggregazine delle infrmazini racclte avviene alle scadenze temprali già definite per Audiweb View e Audiweb Database RL. 4.6 Indirizz Web di pubblicazine della metdlgia 25

26 5. Audiweb Panel Mbile Dati anagrafici scietà di ricerca partner NetRatings Italia, perante in Italia tramite: NetRatings Italia srl - Via Lattuada, Milan - Telefn: 02/ , Fax: 02/ , [email protected] Capitale sciale: Cap. Sc. Eur Reg. Imprese /2000 REA Partita Iva e Cdice Fiscale: Univers rappresentat Il panel Audiweb Mbile (EMM) rappresenta la navigazine da apparat mbile (Smartphne e Tablet) effettuata dalle persne di età cmpresa fra i 18 e i 74 anni (A18-74). Gli apparati inclusi nella rilevazine che definiscn ulterirmente l univers rappresentat sn descritti nella seguente tabella. Device Class iphne ipad Andrid Smartphnes Andrid Tablets Symbian OS, Windws, Bada, Linux, BBOS, Java-based, Feature phnes etc ebk readers (except Kindle Fire 1 st editin), Smart Cameras based n Andrid ipd Tuch Includes/Excludes Dalla versine 3 in avanti del sistema perativ (ios v3+) Inclusi tutti gli ipad 3G (cmpres ipad Mini). Inclusi sl ipad Wifi (ipad mini esclusi) Tutti gli smarphne Andrid dalla versine 2.2 in Avanti. Tutti I tablet Andrid 3G dalla versine 2.2 in Avanti. Tutti I tablet Andrid Wifi dalla versine 2.2 in Avanti. Prima edizine Kindle Fire Smartphne e tablet attualmente nn inclusi Nn inclusi Nn inclusi 5.2 Numersità e struttura del campine Audiweb EMM è cstituit da un campine di panelisti eleggibili Smartphne e 1000 panelisti eleggibili Tablet. Il campine Smartphne è a sua vlta cmpst da panelisti eleggibili Andrid e eleggibili iphnes. La cmpnente Tablet nn ha il cntrll delle qute per Sistema Operativ che quindi si determinan quindi rganicamente. Il numer effettiv dei panelisti stt misurazine (attivi) è maggire del numer dei panelisti eleggibili in gni dat perid di temp. 26

27 Criteri di eleggibilità I panelisti sn cnsiderati eleggibili per rappresentare la pplazine italiana ggett di stima sl se sddisfan i criteri di eleggibilità riprtati stt. I criteri di eleggibilità dipendn dai sistemi perativi che equipaggian gli apparati mbili in us press i panelisti reclutati dat che esistn delle sstanziali differenze nei sistemi di metering di questi stessi sistemi perativi (SO). La rilevazine di Andrid avviene infatti tramite n-device meter. Il meter rileva i lgs relativi all utilizz delle applicazini e alla navigazine tramite brwser internet. In quest cas il meter è in grad, anche in assenza di attività Internet da parte del panelista, di mandare ai server di racclta dati un ping girnalier che segnala che il device è attiv, che dispne di una cnnessine Internet e che il meter è perativ e di mantere quindi l eleggibilità del panelista. La rilevazine di ios avviene invece tramite un prxy server. Il prxy server intercetta tutt il traffic HTTP e HTTPS in entrata e in uscita dall apparat, le infrmazini di navigazine sn registrate in real-time e analizzate in un secnd mment. Un panelista è ritenut eleggibile in quest cas se: È stata raggiunta l attività minima richiesta nel perid di tre mesi precedenti al mment del calcl di eleggibilità, È stata raggiunta l attività minima nel mese di reprting, Il panelista è stat reclutat prima del mese di reprting e ha cmpletat tutte le frmalità di registrazine e dat il cnsens a Termini e Cndizini di adesine. Il panelista nn è uscit dal panel nel perid di reprting Eleggibilità nei dati di Fusine I criteri di eleggibilità sn ulterirmente ristretti nella Fase 2 di elabrazine dei dati di fusine per il calcl delle metriche Ttal Internet, secnd quant segue: Il dnatre del panel EMM deve avere età cmpresa fra A18-74 Il ricevente del panel PC deve avere età cmpresa fra A18-74 Il dnatre del panel EMM deve avere effettuat almen una navigazine nel perid di reprting. Questa cndizine è più stringente rispett ai criteri di eleggibilità del panel EMM. Infatti in quest ultim cas il panelista è cnsiderat eleggibile anche se nn ha effettuat alcuna navigazine nel perid. Eleggibilità per il calcl delle metriche Ttale Internet Sl quand i panelisti sddisfan simultaneamente i criteri di eleggibiltà EMM e Fusine allra pssn essere utilizzati per la prduzine dei dati di audience Ttale Internet. Eleggibilità nel calcl della dimensine e cmpsizine campinaria Si specifica che sn utilizzati i criteri di eleggibilità EMM per il calcl della dimensine e cmpsizine del panel Mbile. Implicazini del criteri di eleggibilità Tramite l utilizz dei criteri di eleggibilità della Fusine si assicura che sl i panelsiti EMM di età A18-74 sian in grad di dnare ai riceventi del panel PC la lr navigazine. Inltre la navigazine da apparat mbile che viene dnata è in linea cn la definizine di utilizz di Internet presente nella ricerca di base di Audiweb. Pesatura del campine eleggibile I dati di navigazine da Smartphne Tablet sn pesati per Età, Genere e Sistema Operativ utilizzand una tecnica di pesatura IPF (Iterative Prprtinal Fitting). La pesatura è effettuata sltant sul campine eleggibile. 27

28 Variabili di pesatura I tre panel EMM sn pesanti separatamente: Andrid smartphnes iphnes Tablets In gni panel la pesatura è effettuata per Età e Genere. Abbiam quindi un ttale di 21 celle di pesatura = (5 classi di età + 2 generi)* 3 panel. Andrid iphne Tablet Smartphne Male Female A18-24 A25-34 A35-44 A45-54 A55-74 Queste celle sn direttamente dimensinate nella ricerca di base Audiweb sn metriche fndamentali utilizzate per la determinazine della cmpsizine del panel PC e sn in linea cn quant rappresentat nel panel reprt del campine PC. Nn si esegue una pesatura per i diversi sistemi perativi dei Tablet, dat che riteniam che la base installata del men numers dei due sistemi perativi sarebbe trpp piccla per essere utilizzata nella pesatura. 5.3 Reclutament del campine Overview I panelisti sn reclutati tramite un sit web specificatamente sviluppat. Il prcess di reclutament avviene per selezine del SO del prpri smartphne tablet e cnseguente cmpilazine del frm per la rilevazine delle infrmazini demgrafiche. Dp aver dat il prpri cnsens ai Termini e Cndizini di adesine i panelisti ios devn anche identificare la versine del prpri device Apple. Successivamente il panelista deve seguire un dei seguenti percrsi di reclutament a secnda dell apparat mbile in us: - Andrid Smartphne Il panelista riceve un SMS e una cn un link a Ggle Play. Il meter s installa autmaticamente tramite quest link e il SO si riavvia. La disinstallazine del meter è in quest cas una semplice perazine di cancellazine dell applicazine dall smartphne. L user si può anche lggare al sit di reclutament e cmpiere la prcedura di pt ut che cnsente di interrmpere immediatamente l utilizz dei dati anche se il meter cntinua ad essere perativ. Nel sit sn dispnibili anche le istruzini per disinstallare il meter. - Andrid Tablet Il panelista riceve una cn un link a Ggle Play. Il meter si installa autmaticamente tramite quest link e il SO si riavvia. La disinstallazine del meter è in quest cas una semplice perazine di cancellazine dell applicazine dall smartphne. L user si può anche lggare al sit di reclutament e cmpiere la prcedura di pt ut che cnsente di interrmpere immediatamente l utilizz dei dati anche se il meter cntinua ad essere perativ. Nel sit sn dispnibili anche le istruzini per disinstallare il meter. 28

29 - iphne & ipad Il panelista riceve una cn le istruzini per scaricare il prfil Audiweb-Nielsen e cnfigurare i relativi setting sull apparat mbile munit di cnnessine cellulare e wi-fi cnfigurare i sli setting nel cas di apparat wi-fi nly. La disinstallazine richiede la rimmzine del cellular prxy. Le istruzini cmplete sn dispnibili nel sit web. I panelisti pssn fare pt-ut dal sit stess. Questa perazine nn rimuve il prxy ma l utilizz dei dati si interrmpe immediatamente. Il reclutament è effettuat a livell persnale e nn famigliare. Ogni device è quindi assciat a un sl panelista. Dmande di prfilazine Il questinari di reclutament cntiene dmande sia a scp di filtr al reclutament che per ttenere infrmazini utili a scp cmparativ. Mlte delle dmande rispecchian il questinari utilizzat per il reclutament PC. Laddve nn vi sia dmanda mlga nel questinari PC, allra ci si unifrma sia per le dmande che per le pzini di rispsta alla ricerca di base Audiweb e, in ultima istanza, all esperienza internazinale. Il sit di reclutament è cnsultabile qui dal 26 febbrai 2014: Fnti di reclutament Audiweb utilizza le seguenti fnti di reclutament per il panel EMM: SMS messaggi di test inviati a database pt-in (es. liste di peratri telefnici access panel) SMS messaggi di test inviati casualmente a numeri telefnici (simile a un reclutament RDD) inviti ad unirsi al panel inviati tramite a liste di indirizzi Online access panels, sl nel cas in cui il metd di reclutament riginari nn sia tramite apparat mbile. Mbile access panels, sl nel cas in cui il metd di reclutament riginari nn sia tramite apparat mbile. Online banners, sl se il banner in questine è mstrat all utente indipendentemente dall apparat di navigazine utilizzat in quel mment e la campagna nline nn è cnfigurata per raggiungere specificatamente gli utenti di apparecchi mbili. Mbile banner e in-app advertising (es. pagine web ttimizzate per la cnsultazine da apparati mbili nelle applicazini), sl nel cas le inserzini abbian una frequenza limitata a nn più di una visualizzazine gni 14 girni e il netwrk pubblicitari abbia a dispsizine un ampi numer di editri. Facebk nline marketing. Da utilizzare avend preventivamente effettuat specifiche analisi per verificare l eventuale intrduzine di bias nel campaine Audiweb EMM. Offer walls (gli utenti vengn premiati per aver effettuat determinate attività). Può essere utilizzat dp specifica analisi studiand l pprtunità cas per cas. Sistema d incentivazine per i panelisti Si utilizza una Racclta Punti cme Sistema d incentivazine per i panelisti. Il catalg a dispsizine dei panelisti presenza un ampia gamma di scelta in grad di sddisfare efficacemente i diversi segmenti della pplazine: gicattli per bambini, prdtti csmetici, gadget elettrnici, vuchers etc. I panelisti hann a dispsizine un sit web Reward dve pssn cnsultare il catalg premi, redimere i premi in base ai punti accumulati ed accedere al prpri accunt per verificare i punti accumulati. 29

30 5.4 Mdalità di misurazine dei cnsumi sui panelisti Il meter Andrid La rilevazine dei cmprtamenti di cnsum Internet dei panelisti equipaggiati cn sistema perativ Andrid, avviene tramite un meter scaricat su smartphne su tablet del panelista. Quest meter è sviluppat per interfacciarsi cn Andrid e rilevare la gran parte dell utilizz dell apparat mbile. I dati rilevati dal meter sn trasmessi ver the air al sistema centrale di racclta dei dati dve sn prcessati e reprtizzati. Il sistema elettrnic di rilevazine per ios: Prxy server La navigazine eseguita tramite apparati mbili equipaggiati cn ios è rilevata cn una sluzine basata su prxy-server che traccia il traffic HTTP e HTTPS generat da apparati Apple iphne e ipad. La sluzine basata su prxy instrada il traffic http e HTTPS del brwsing e delle applicazini dei panelisti ios attravers un server dedicat nel lr percrs vers/da pagine web e applicazini. Ciò cnsente di catturare infrmazini sulle URL e le applicazini. 5.5 Metriche misurate Mbile Brwsing Unique Audience Ttal Minutes Time Per Persn Ttal Page View Web Page Per Persn e metriche derivate Mbile Applicatins Unique Audience Ttal Minutes Time Per Persn e metriche derivate 5.5 Fusine cn il panel PC Prcess di Linkage dei dati PC e Mbile- Overview Nielsen adtta un prcess di Linkage a due stadi: A. Single surce: gli individui che partecipan al panel single surce sn dtati di meter sul PC e sul Tablet e/ sull Smartphne (la metdlgia nn prevede di cntrllare le qute del sigle surce panel a 3 vie). I panelisti sn reclutati sia dal panel Audiweb PC che dal panel Audiweb Mbile (EMM). B. Fusine: Nielsen ha sviluppat un prcess statistic per il trattament dei panelisti Audiweb PC/EMM nn partecipanti al panel single surce che cnsente 30

31 il match a livell di singl panelista fra il campine PC e quell Tablet Smatphne. Il risultat finale cstituisce una simulazine di misurazine tramite single surce, dve ai panelisti PC viene attribuita anche una attività brwsing da apparat mbile, insieme naturalmente alla sua attività da PC. L aggregazine di queste due cmpnenti, A e B, frnisce la misurazine cmplessiva della attività web ttale cì cme definita dalle specifiche di rappresentatività e dall ggett di misurazine. Nell specific, a tutti i panelisti PC (A18-74) ptenziali per la stima della navigazine PC e Smartphne attivi nel perid P30D e a tutti i panelisti PC (A18-74) ptenziali per la stima del PC e Tablet attivi nel perid P30D, si attribuisce la navigazine cmpleta da PC (rilevata nel panel Audiweb PC) e Mbile (rilevata nel panel Audiweb EMM se facenti parte del campine single surce, in alternativa, stimati tramite il prcess di fusin). Il prcess di Linkage è quindi a due vie, single surce fusine: PC panel cn Smartphne EMM panel PC panel cn Tablet EMM panel Il prcess di pre-fusine classifica i panelisti PC a secnda del lr utilizz dell smartphne e del tablet e cntrlla quindi i panelisti triple-screen. L schema generale del prcess di Linkage I seguenti punti riassumn le diverse azini che Nielsen prpne per l unine dei panel PC e EMM: 1) Aggirnament della pagina di reclutament (sl per il campine EMM) 2) d invit alla sttscrizine degli altri campini (invit ai panelisti EMM a sttscrivere anche il panel PC e invit ai panelisti PC ad unirsi al panel EMM) 3) Questinari Ttal Web (TW), smministrat ai panelisti PC e EMM sltant in cas di rifiut ad unirsi ad un secnd panel, per raccgliere infrmazini circa l access web da appart mbile e l attività brwsing dichiarata. 4) Per i rispndenti al questinari TW, a. Stima dell access ad Internet e del cmprtament di utilizz per apparat nel perid P30D, b. Prcess di fusine cn altre survey indipendenti e rappresentative per cmpletare le stime effettuate cn il questinari TW. 5) Reclutament del campine Single Surce. 6) Fusine del campine EMM cn quell PC (per i panelisti n-single surce) Single Surce Single Surce significa la simultanea ed eleggibile partecipazine a due campini: PC e Smartphne, PC e tablet. Il campine Single Surce è utilizzat cme fnte qualificata per l unine dei campini e nn richiede alcuna stratificazine del campine. I panelisti Single Surce (SS) pssn essere usati cme dnatri nella fase di pre-fusine dve cmpletan la navigazine da PC cn quella da apparat mbile. Inltre il campne SS ha la funzine di identificare le applicazini e i siti più rilevanti da usare nella determinazine delle variabili di Linkage. 31

32 Metdlgia di reclutament Abbiam tre mdalità di reclutament dei panelisti SS: #1: Reclutament attiv dei panelisti PC nel campine EMM, #2: Reclutament attiv dei panelisti EMM nel campine PC, #3: Identificazine delle persne che hann sttscritt 2 più panel spntaneamente. Il reclutament SS è effettuat sugli attuali panel PC e EMM. Ttal Web Survey (TWS) Il questinari frnisce una misurazine, basata sul dichiarat, dell utilizz di Internet da PC, Smartphne e Tablet, include stime sulla Frequenza, Temp Spes e categrie di entità visitate. Il questinari è un estratt delle dmande incluse nel questinari della ricerca di base Audiweb. I panelisti che rifiutan di unirsi al campine SS sn quindi invitati a rispndere alla Ttal Web Survey. Il questinari è smministrat a 3 diversi campini: Data fusin Ai panelisti Tablet che rifiutan di unirsi al campine SS (a men dei casi di cnsciut nn utilizz del PC per cllegarsi a Internet) Ai panelisti Smartphne che rifiutan di unirsi al campine SS (a men dei casi di cnsciut nn utilizz del PC per cllegarsi a Internet) Ai panelisti PC che rifiutan di unirsi al campine SS. - Intrduzine Il prcess di Data Fusin (DF) cnsiste nell unificazine delle misurazini effettuate su due panel (campinati dalla stessa pplazine di riferiment) a livell di singl panelista (Respndent Level - RL), cn l biettiv di creare un unic database RL che simuli una ricerca Single Surce. L unine dei due panel utilizza caratteristiche cmuni dei due dataset (cnsciute cme linking variables hks ). Gli individui dei due campini sn uniti in base alla similarità delle lr caratteristiche cmuni. Il prdtt finale è un unic database cntenente misure prvenienti da entrambi i campini ma gli individui inclusi sn sl i panelisti PC (riceventi) dat che eseguiam una fusine net-ne. Quest database unic rende pssibile la massima flessibilità di analisi a livell di singl recrd (RL). In quest cas specific si cstituisce un database unic che ha cme element fndante il campine Audiweb PC, cn l aggiunta, tramite due prcessi distinti, del cmprtament di navigazine da smartphne e tablet estratt dai rispettivi panel EMM. Nielsen include panelisti single surce in entrambi i campini dei dnatri e dei riceventi. Quest per assicurare un miglire matching della pplazine crss-sample. Nel dataset finale i panelisti single surce sarann accreditati del lr reale utilizz di internet rilevat tramite meter, nn quell derivante dal prcess di fusine. - Le fasi del prcess di fusine dei dati La fusin si svlge in due fasi: Pre-fusine: Imputazine in due separati prcessi di fusine dell indice di navigazine PC (calclat dalla Ttal Web Survey) nei panel tablet e smartphne. All stess md, in due separati prcessi di fusine, vengn imputati gli indici di navigazine da Mbile ai panelisti PC. Fusine finale: Imputazine della attività di navigazine estratta dai dataset pre-fusi tablet e smartphne, dnatri, ai panelisti PC attivi, riceventi. Anche qui vengn utilizzati due separati prcessi di fusine, un per mbile device. Tutte le fusini sn ne-t-ne, ciò significa che gni individu ricevente è unit a un sl dnatre assicurand che il campine ricevente mantenga la stessa rappresentatività, 32

33 l stess pes e la medesima stima della navigazine da PC ma arricchita dalle caratteristiche di navigazine mbile prvenienti dai campini dnatri. Al termine del prcess sarà attribuita la navigazine da smartphne e/ tablet ad gni individu A18-74 cn access ad Internet da PC, facente parte del campine ricevente Audiweb DB ed identificat cme attiv smartphne (riceverà quindi la navigazine smartphne) e/ tablet (riceverà la navigazine tablet). - Identificazine delle variabili di Link La filsfia di selezine delle variabili utilizzate per la fusin dei dati è cme segue: Le variabili di unine sn fndamentali per il success della prcess di fusine. Devn essere ttimi elementi predittivi dei campi chiave della fusin, della navigazine da PC e da Mbile e ben bilanciati sui diversi panel utilizzati nella fusine ltre a nn essere statisticamente ridndanti. Le variabili di Link sn demgrafiche, infrmazini di utilizz dei device, delle attività di brwsing csì cme definite nel questinari Ttal Web. La rilevazine di queste attività eseguita tramite meter è trasfrmata in indici cme descritt in precedenza. Il prdtt finale di questa fase di prduzine del dat è il csiddett fusin linkage file che elenca gli identificativi (ID) di gni singl panelista ricevente cn l ID del su dnatre nel prcess di fusine. Sulla base di quest file si prcede alla generazine del database finale di fusine. - Il risultat finale del prcess di fusine Il linkage files è un stt-insieme dei panelisti presenti nel campine Audiweb PC. Quest stt-insieme è definit cme il sttinsieme dei panelisti PC cn età A18-74 cn attività internet da apparat mbile. Tale attività può essere stata rilevata direttamente essere stata mdellata grazie al prcess di fusine dei database illustrata nel presente dcument. La navigazine da PC è rilevata direttamente, csì cme è rilevata direttamente la navigazine da apparat mbile per i panelisti facenti parte del panel SS e, laddve i panelisti del panel Audiweb PC nn faccian parte del panel SS, la navigazine da apparat mbile è mdellata tramite il prcess di fusine. I pesi del campine Audiweb PC rimangn identici dat che il campine nn subisce alcuna variazine. La pplazine rappresentata è cstituita dagli individui A18-74, che navigan tramite PC, Andrid/iPhne smartphne, Andrid/iOS tablet nel perid P30D. Nn viene attribuita alcuna navigazine da apparat mbile alla pplazine A2-17. La navigazine da apparat mbile stimata tramite il prcess di fusin nn sarà generalmente identica a quella stimata nel panel EMM per due ragini: il prcess di fusine, csì cme qualsiasi mdell statistic di stima, nn può riprdurre esattamente i cmprtamenti dnati sui panelisti riceventi; in secnd lug il calcl dei pesi avviene diversamente nei due campini. Nel campine EMM i pesi sn, infatti, calclati sugli universi Mbile. Ciò significa che anche in iptesi teriche di un panel cmpletamente single surce, i due panel frnirann stime differenti a causa del divers Sistema di pesatura. 5.6 Il perid di rilevazine La rilevazine è cntinuativa. Per gni individu appartenente al panel viene rilevata senza interruzine la ttalità della navigazine effettuata, dal su mment di inseriment nel panel e relativa validazine sin al mment della sua cancellazine dal panel stess. L elabrazine e aggregazine delle infrmazini racclte avviene alle scadenze temprali già definite per Audiweb View e Audiweb Database RL. 5.7 Indirizz Web di pubblicazine della metdlgia 33

34 6. AudiwebDatabase RL 6.1 La cstruzine di Audiweb Database RL Il principale risultat al quale si arriva cn i dati racclti dal panel PC e Mbile è il mettere a dispsizine degli utilizzatri (pianificatri, cncessinarie ed editri) una base di dati, Audiweb Database RL, che pssa essere elabrata cn gli appsiti sftware di Analisi delle Audience e di Valutazine dei Piani, csì cme ggi già fatt per gli altri mezzi (radi, stampa, tv). Tale base di dati deve essere a livell individuale (respndent level), ciè cntenere, per i singli individui del campine rappresentativ degli utenti del mezz, i dati descrittivi dell individu in termini scidemgrafici e di cnsum del mezz stess. A differenza dell Audiweb Full Database, l Audiweb Database RL cmprende sl siti e ggetti pianificabili di Prperties iscritte ad Audiweb. I dati scidemgrafici e il livell di infrmazini a base singli individui sn necessari per permettere analisi e valutazini di piani su target definiti liberamente dagli utenti. La descrizine del cnsum del mezz da parte dei singli individui sarà rappresentat cme descritt in Allegat Nte Infrmative B e si riferirà a ciascun dei siti/canali per le Prperty iscritte ad Audiweb e sarà invece descritt cn la denminazine Altr per tutti i siti/canali delle prperty nn iscritte ad Audiweb. La cstruzine di Audiweb Database RL avviene secnd la prcedura delineata nei paragrafi successivi. Scp di tale prcedura è assegnare a ciascun degli individui del panel la glbalità della sua navigazine in Internet sia da PC Hme che da PCWrk (prcedura di Fusine Hme Wrk ) sia da accessi da PC Altri Lughi (prcedura di Estensine) sia da Device Mbili (Smartphne e Tablet rilevate secnd quant descritt nell specific paragraf 5 ) tramite la prcedura di Fusine Pc- Mbile anche essa già descritta nell' appsit paragraf 5.6 Viene pi aggiunta in Audiweb Database RL tramite la prcedura di Clnazine la navigazine da PC effettuata da altri individui, tra i 2 e i 74 anni di età più i maggiri di 74 anni se vivn in famiglie cn almen un cmpnente fin a 74 anni, esclusivamente in Altri Lughi (Internet cafè, cmputer cndivisi in università, scule, altre istituzini, case di amici e parenti etc). Tali individui utilizzanti Internet su cmputer esclusivamente al di furi dell ambiente Hme e Wrk nn sn rappresentati in Audiweb Panel e perciò inizialmente nn sn neppure rappresentati in Audiweb Database RL. La prcedura di Clnazine permette di aggiungere tale tiplgia di individui ad Audiweb Database RL che diviene csì rappresentativ di tutta la navigazine effettuata in Italia in Internet tramite cmputer e device Mbili dalla pplazine Italiana 2-74 anni ( cn le limitazini per la parte Mbile descritte nel paragraf 5, es limitatamente alla sla pplazine e relativamente ai sli sistemi perativi IOS e Andrid ) Da Audiweb Census sn ricavabili, per i siti ggett di navigazine, infrmazini censuarie e nn campinarie sul cnsum del mezz Internet, espress cme pagine viste e cme temp ttale (depurand Audiweb Census delle cmpnenti nn rappresentate da Audiweb Database RL, ciè la navigazine da terminali mbili e la navigazine effettuata al di furi del territri italian). Ciò premess, cn la prcedura di Cnvergenza si verifica che per alcuni dei principali indicatri derivati da Audiweb Census sussista una cerenza cn l analga stima derivata da Audiweb Database RL. 34

35 6.2 Fusine dei dati Hme e Wrk. La cmbinazine dei dati Hme e Wrk, rilevata cme già esplicitat su due diversi campini indipendenti, avviene attravers una prcedura di merging (fusine) delle due basi di dati. Cnsiderand gni individu del campine Hme (del quale perciò già si dispne della navigazine Hme rilevata dal meter) che abbia anche dichiarat di navigare in Internet da Wrk la prcedura di merging permette di attribuire all stess l attività di navigazine Wrk rilevata dal meter in un individu gemell rilevat nel campine Wrk. L individuazine del gemell sarà effettuata cn riferiment sia a variabili di tip scidemgrafic (sess, età etc) che a variabili relative alle abitudini di navigazine di ciascun individu nei due ambienti Hme e Wrk. A valle della prcedura di merging a ciascun individu sarann perciò attribuiti i dati di navigazine cmpleti, effettuati sia da Hme che da Wrk. Il meccanism di fusine ptrebbe cmprtare la necessità di integrare il questinari sttpst ai panelisti (attuali e futuri, sia reclutati in md prbabilistic che nline, sia nel panel wrk che in quell hme) cn dmande specifiche atte a raccgliere infrmazini indispensabili per pter prcedere ai prcessi di Fusine/Estensine/Clnazine. 6.3 Verifiche di cntrll sulla metdlgia di Fusine dei dati Hme e Wrk. Relativamente ad un sttinsieme di panelisti Wrk, Audiweb ptrà, previ cmune accrd cn NNR, prevedere l installazine del meter anche press il cmputer utilizzat dall stess individu press l abitazine (Hme). Tale insieme di panelisti, sui quali viene misurat l effettiv cnsum sia in Hme che in Wrk ptrà essere utilizzat cme benchmark sul quale verificare la cerenza della metdlgia applicata nella prcedura di Fusine. 6.4 Estensine alla navigazine ALNE, Altri Lughi (nn esclusiva). Per gni individu per il quale è già stata rilevata una navigazine in Hme e/ Wrk si verifica la sua eventuale navigazine anche da Altri Lughi (sempre tramite cmputer). Cnscend dalla Ricerca di Base la numersità e il prfil demgrafic degli individui che navigan da Altri Lughi ltre che da Hme Wrk viene cstruit un campine casuale di individui di Audiweb Database RL ai quali attribuire una navigazine da Altri Lughi. Identificati gli individui ad gnun di essi vengn aggiunte una serie di sessini da navigazine, analghe a quelle effettuate dall stess individu a Hme Wrk, in md da rappresentare crrettamente anche la frequenza di cnnessine da Altri Lughi cme rilevata dalla Ricerca di Base. 6.5 La navigazine ALE, Altri Lughi (esclusiva), rappresentazine per clnazine. Cnscend dalla Ricerca di Base la numersità e il prfil demgrafic degli individui che navigan esclusivamente da Altri Lughi viene cstruit un campine casuale di individui di Audiweb Database RL att a rappresentare la numersità e il prfil demgrafic di tale pplazine. Ogni individu di Audiweb Database RL selezinat viene perciò duplicat (clnat) e viene aggiunt ad Audiweb Database RL. 35

36 Per gni individu clnat ed aggiunt ad Audiweb Database RL a rappresentare la navigazine ALE vengn cnsiderate una serie di sessini da navigazine dell individu dal quale e stat clnat, in md da rappresentare crrettamente anche la frequenza di cnnessine esclusiva da Altri Lughi cme rilevata dalla Ricerca di Base. 6.6 Estensine di Audiweb Database RL al cmplement fra pplazine rappresentata da Audiweb Ricerca di Base e ptenziali navigatri rappresentati da Audiweb panel Audiweb Panel e la sua traspsizine riginale in Audiweb Database RL rappresentan la pplazine ptenzialmente navigatrice in Internet da Hme Wrk cme dettagliat nel paragraf 4.3.1, la clnazine ALE, paragraf 5.5, ha aggiunt in Audiweb Database RL anche gli individui cn navigazine esclusiva da altri lughi. Audiweb Ricerca di base è invece un campine rappresentativ della ttalità della pplazine italiana anni cn l estensine agli individui di età 2-10 anni e superire ai 74 anni appartenenti alla famiglia dell intervistat. Da Audiweb Ricerca di base è perciò pssibile cnscere la numersità e il prfil demgrafic della pplazine che nn è ptenzialmente navigatrice nè da Hme nè da Wrk nè da Altri lughi. 6.7 Attribuzine tramite Fusine dei dati di navigazine Mbile ai panelisti PC Per gni panelista del Panel Pc sn dispnibili anche le infrmazini relative alla sua navigazine su Device Mbili. Tali infrmazini sn dedtte tramite la prcedura di Fusine gia' descritta al paragraf 5.6. Le infrmazini relative alla sua navigazine su device "Mbile", anche se rilevate separatamente per Smartphnes e Tablet, sn aggregate nella sla vce Generic Mbile che rappresenta perciò il ttale della navigazine da device "Mbile" (Smartphne e/ Tablet). 6.8 Caratterizzazine degli individui di Audiweb Database RL Per gni individu inserit in Audiweb Database RL sarann dispnibili ltre alle infrmazini sulla navigazine effettuata nel mese sui siti iscritti ad Audiweb (secnd il frmat descritt nell'allegat Nte Infrmative B) anche le seguenti infrmazini descrittive : Sess Età in anni Prfessine Sclarità Area Gegrafica Eventuali altre infrmazini di prfilazine. 6.9 La cnvergenza fra i principali indicatri derivati da Audiweb Census e le analghe stime da Audiweb Database RL. La verifica di cnvergenza delle stime fra Audiweb Census e Audiweb Database RL e' effettuata sl cn riferiment agli elementi di tip a descritti nel punt 1.1 in quant Audiweb Census nn cntiene infrmazini relative agli elementi di tip b e c ed e' effettuata cn riferiment alla sla navigazine da PC. 36

37 Dalla fnte censuaria utilizzata per Audiweb Census viene depurata, la navigazine da device mbili (PDA/cellulari), la navigazine dal di furi del territri italian ed eventuali altre tiplgie di navigazine nn rappresentate in Audiweb Database RL ( per es. cnsle gichi). Rispett ai dati utilizzati in Audiweb Census i valri da usare per la pnderazine Audiweb Database RL dvrann inltre essere resi cnfrmi alle mdalità di cnteggi del meter installat sui cmputer dei panelisti (per es. eliminazine del traffic derivante da aut-refresh). Tale attività di depurazine dvrà essere svlta applicand nei sistemi di Web Analytics riginatri dei dati censuari ulteriri filtri atti a nn cnteggiare nei dati censuari da usare per la pnderazine gli elementi di pagina vista nn rilevati dai meter installati in Audiweb Panel. Cnsiderand le metriche csì depurate di Pagine Viste in una situazine ideale dvrebbe esserci una quasi identità di risultati fra i valri ttenuti da Audiweb Census depurat e quelli ttenuti da Audiweb Panel. I dati di Audiweb Panel derivan ad gni md da stime campinarie, affette perciò da un errre statistic causat dalla dimensine ridtta del campine stess e da un errre residu di distrsine qualra le prcedure di pnderazine già applicate nn abbian crrett in md cmplet il prfil sci-demgrafic e di cnsum di internet del panel rispett all univers rappresentat. La dispnibilità di alcuni indicatri censuari (perciò nn affetti dagli errri spra illustrati) può essere perciò utilizzata cme ulteriri valri di Univers da impiegare nella prcedura di pnderazine del panel nde ribilanciare eventuali residui disallineamenti rispett all Univers rappresentat. Viene perciò effettuata un ulterire pnderazine aggiungend ai parametri già utilizzati anche alcuni indicatri di fnte censuaria. La pnderazine su base censuaria verrà effettuata utilizzand la metrica di pagine viste prveniente dall Audiweb Census in md da garantire l mgeneità rispett alla stessa metrica rilevata dal meter. In particlare verrann utilizzate sl misurazini che il meter è in grad rilevare e che trvan riscntr anche nella fnte censuaria. A titl di esempi nn verrann cnsiderate le pagine viste prdtte dall autrefresh. La nuva pnderazine permette di allineare il campine Audiweb Database RL (Hme+Wrk + Altri Lughi Prbabilistic+Online ) rispett ai seguenti parametri descrittivi dell Univers degli utilizzatri Internet 2-74 anni: sess/età/ area gegrafica/dimensine aziendale/settre mercelgic aziendale/classi di vlume di navigazine/classi di tiplgie dei siti visitati /pagine viste derivate da Audiweb Census. La pnderazine avviene utilizzand la metdlgia CALMAR di INSEE (Istitut Statistic Nazinale Francese ). CALMAR appartiene alla stessa classe di IPF (Iterative Prprtinal Fitting) gia utilizzat nella prima pnderazine applicata ad Audiweb Panel, ampliand però la gamma delle variabili di cntrll da quelle puramente categriche cme il sess da Ricerca di Base a variabili puramente quantitative cme il numer di pagine viste. Le principali metriche da Audiweb Census sn calclate secnd la seguente prcedura: Per gnun dei siti che aderiscn alla rilevazine censuaria effettuata mediante Tag Audiweb, viene calclat da Audiweb Census il valre ttale di pagine viste, depurandl delle cmpnenti nn rappresentate in Audiweb Database RL (navigazine da devices mbili, PDA/cellulari e al di furi del territri italian) e res cerente cn le mdalità di misurazine degli elementi pagine viste utilizzate dal meter (es. eliminazine del traffic derivante da autrefresh). 37

38 Per gni Categria del Catalg Audiweb per la quale sian dispnibili da AW Census almen 5 siti/canali secnd quant spra espst, viene calclat il valre ttale di pagine viste al nett del sit che presenta le peggiri discrepanze asslute (in più in men) fra i prpri valri da Audiweb Census e da Audiweb Database RL. I siti/canali rientranti in categrie per le quali nn viene raggiunt il numer minim di 5 siti sn raggruppati nella Categria residuale Altr e anche per essi viene calclat il valre ttale di pagine viste al nett del sit che presenta le peggiri discrepanze asslute (in più in men) fra i prpri valri da Audiweb Census e da Audiweb Database RL. I valri csì calclati di pagine viste per tutte le Categrie nelle quali è stat raggiunt il numer minim di 5 siti più la Categria residuale Altr sn inseriti nella prcedura CALMAR cme valri target, in parallel agli altri target fnte Ricerca di Base/Campini Prbabilistici già espsti. La prcedura CALMAR pndererà Audiweb Database RL in md che i risultati prdtti sian allineati cn tutti i valri target. Analga prcedura è svlta cnsiderand per l'insieme dei siti spra espsti i ttali pagine viste suddivisi fra sabat, dmenica e girni feriali. Analga prcedura è svlta cnsiderand per l'insieme dei siti spra espsti i ttali pagine viste suddivisi per fasce rarie della girnata, che sarann: 0-3, 3-6, 6-9, 9-12, 12-15, 15-18, 18-21, Analga prcedura viene inltre applicata alla cerenza fra Pagine Viste da Audiweb Census e Audiweb Database RL relativamente alle single Brand cn significativ numer di pagine viste e accettand una nn perfetta cincidenza ma una discrepanza cntenuta in un predefinit range. Il panel risultante dalle perazini di Data Fusin, Estensine/Clnazine ALNE e ALE viene ripnderat. Tale ripnderazine viene effettuata utilizzand le stesse variabili già impiegate per la pnderazine nell Audiweb Net View ltre a quelle relative al cnfrnt tra le pagine viste censuarie e quelle di fnte panel cme da paragraf 5.8. Qualra l indice di efficienza della secnda pnderazine dvesse diminuire in md eccessiv rispett all indice di efficienza della prima pnderazine si prcede all allentament delle variabili derivate dalle pagine viste fin a quand l efficienza risulti inferire in valre asslut di nn più del 15% del valre riginari. L'allentament avviene accettand una limitata divergenza fra i valri target impsti e i valri effettivamente ttenuti dalla pnderazine. In parallel in quest cas sarann attivate le perazini di verifica e manutenzine della cmpsizine del campine atte ad aumentare gli indicatri di efficienza Il perid di rilevazine Cntinuativ su base mensile Indirizz Web di pubblicazine della metdlgia 38

39 ALLEGATO Nte Infrmative A AUDIWEB PANEL PC : ESEMPLIFICAZIONE DELLE MODALITA DI CALCOLO DELLE NUMEROSITA CAMPIONARIE MINIME Cnsideriam gli Universi 2+ derivati dalla Ricerca di Base Risulta un Univers Hme di ( individui cn access a Internet da casa, di cui sl una parte attivi nel mese ) e un Univers Wrk di ( individui cn access a Internet dal lavr, di cui sl una parte attivi nel mese ). La smma dei due universi risulta perciò pari a al lrd per' delle duplicazini. Cnsiderand le seguenti regle riprtate in Audiweb_PANEL PC : La numersità del Panel PC che garantisce un minim adeguat livell di cnsistenza del campine ggett dell'indagine è di DMS cn l biettiv che la sua cmpnente prbabilistica sia di almen individui. E' su queste numersità del Panel PC che vengn applicati tutti i "Criteri di cntrll del Panel" previsti al paragraf Il campine verrà pi ripnderat, cme descritt al paragraf "4.3.3 Pnderazine del panel" al fine di rappresentare crrettamente la cmpsizine della pplazine. Il Panel PC, ad ggi, è cmpst da circa CP e DMS. Le dimensini incrementali rispett a quelle minime sn da ritenersi utili alla miglire rappresentatività del panel stess e nn sn quindi sttpste ai vincli di seguit indicati. Cme indicat al paragraf 4.3.2, cnsiderand i panel HOME_PROB e WORK_PROB sarà mensilmente tenut stt cntrll il criteri frnit dal csiddett fattre di priezine medi (cn riferiment alle numersità di utenti in internet, cme risultanti dalla Ricerca di Base, da rappresentare cn gni panelista). Qualra la differenza tra i fattri dei 2 panel fsse superire al 30%, si attuerà un intervent tes al riequilibri di dett parametr incrementand adeguatamente la numersità campinaria del campine che presenta il più alt valre del fattre di priezine medi. Analga perazine sarà effettuata cn riferiment ai campini HOME_ONLINE e WORK_ONLINE. Si arriva alle seguenti dimensini numeriche delle 4 cmpnenti di Audiweb PANEL PC CAMPIONI PROBABILISTICI, HOME_PROB e WORK_PROB Dimensine ideale: Ttale = individui, pes medi / = Numersità ideale HOME_PROB = / = Numersità ideale WORK_PROB = / = 742 Dimensine accettabile (iptizzand una minr dimensine di Wrk_prb rispett a quella ideale): 39

40 Numersità accettabile HOME_PROB = / = Numersità accettabile WORK_PROB = / = 595 In questa iptesi il pes di priezine Wrk risulta del 30% superire a quell Hme ( / = 1,30 ) CAMPIONI CON RECLUTAMENTO ONLINE, HOME_ONLINE e WORK_ONLINE Dimensine ideale: Ttale = individui, pes medi / = Numersità ideale HOME_ONLINE = / = Numersità ideale WORK_ ONLINE = / = Dimensine accettabile (iptizzand una minr dimensine di Wrk_nline rispett a quella ideale): Numersità accettabile HOME_ONLINE = / = Numersità accettabile WORK_ONLINE = / = In questa iptesi il pes di priezine Wrk risulta del 30% superire a quell Hme (3.690 / = 1,30) Il campine WORK PROB avrà perciò una dimensine ideale di 742 e minima accettabile di 595 casi. Il campine WORK ONLINE avrà perciò una dimensine ideale di e minima accettabile di casi. Il campine HOME PROB avrà perciò una dimensine ideale di casi. Il campine HOME ONLINE avrà perciò una dimensine ideale di casi. Qualra i campini WORK si discstin dalla dimensine ideale scendend sin ai valri della dimensine accettabile, i campini Hme dvrann cmpensare la numersità di casi mancanti al ttale di casi. Cnsiderand inltre la ulterire regla riprtata in Audiweb_PANEL PC Sarann inltre sttpsti a cntrll sistematic gli elementi di stratificazine del panel WORK_PROB, (sess / classi di età / area gegrafica / settre mercelgic e dimensine dell azienda) e del panel HOME_PROB (sess / classi di età / area gegrafica). Ciascun panel deve rispettare il mix di allcazine campinaria derivante da Audiweb Ricerca di Base rispett alle categrie delle variabili spra espste. Per la numersità campinaria di ciascuna categria e accettata una variabilità massima del 30 % rispett al valre teric desunt da Audiweb Ricerca di Base. Si hann inltre le seguenti restrizini. Se ad esempi la percentuale di Maschi nell Univers Hme fsse del 50%, il campine Hme_Prb dvrà avere una percentuale di maschi cmpresa fra il 65% e il 35%. Analghi limiti sarann impsti alle varie categrie delle altre variabili spra espste e ciè nel panel WORK_PROB, sess / classi di età / area gegrafica / settre mercelgic e dimensine dell azienda e nel panel HOME_PROB sess / classi di età / area gegrafica. 40

41 Qualra i valri degli Universi Rappresentati differisser in futur da quelli utilizzati nella presente esemplificazine, anche tutte le numersità campinarie dvrann essere adeguate alla nuva situazine. Si tenga presente che tutte le numersità riprtate si riferiscn al numer di casi DMS ciè al numer di panelisti utilizzabili nella prduzine dei dati del mese. Tutti i calcli di quest allegat sn riferiti alla numersità ttale del panel pari a DMS. 41

42 CAMPO ALLEGATO Nte Infrmative B STRUTTURA DI AW DATABASE RL ( V. 5.5 ) AW Database RL si cmpne delle seguenti strutture di dati che sarann rese dispnibili agli Utilizzatri cn cadenza mensile e cn riferiment alle navigazini effettuate nei singli mesi dell' ann. I dati sarann resi dispnibili cme files Ascii, prelevabili da un sit FTP. Per mese si intende il mese di calendari da 1 a 30/31. Il recrd di gni file si cmpne di campi separati da ;. I campi pssn essere di ti tip Numeric ( N ), Testuale ( T ), Data ( D ) DATI DEMOGRAFICI : AWDB_MMYY_DISTR_DEMOG.DAT ID VARIA BILE TIPO NOME DESCRIZIONE NOTE 1 N ID Cdice Panelista Link cn camp 1 di AWDB_MMYY_STDFMT_NA VI.DAT 2 N PESO Pes di pnderazine ed espansine 3 N SERVIZIO Camp di servizi Frmat XXXXX.XXX, 3 decimali (*) 4 1 N ETA Eta' in anni Variabile quantitativa 5 2 N SESSO Sess Variabile categrica 6 3 N EDUCAZIONE Livell di istruzine Variabile categrica 7 4 N CONDLAV Cndizine lavrativa Variabile categrica 8 5 N OCCUP Occupazine Variabile categrica 9 6 N SETTORE Settre aziendale Variabile categrica 10 7 N DIMENSIONE Dimensine aziendale Variabile categrica 11 8 N DIPARTIMENT O Dipartiment aziendale Variabile categrica 12 9 N INFLUENZA Influenza acquisti Variabile categrica N COMP_2_11 Numer cmpnenti 2-11 anni Variabile quantitativa N COMP_12_17 Numer cmpnenti anni Variabile quantitativa N COMP_TOT Numer cmpnenti famiglia Variabile quantitativa N REDDITO Reddit Variabile categrica N ATTIVO Individu navigatre in Internet nel mese N POTENZIALE Individu appartenente Univers Internet del mese Variabile categrica Variabile categrica N AREA Area gegrafica Variabile categrica N REGIONE Regine Variabile categrica N GRUPPI_PV Raggruppamenti Prvinciali Variabile categrica (*) La smmatria di PESO crrispnde al valre dell' univers rappresentat (**) Ulteriri variabili demgrafiche ptrann essere aggiunte in futur 42

43 File descrittiv delle variabili demgrafiche : AWDB_MMYY_SampleDesc.dat CAMPO TIPO NOME DESCRIZIONE NOTE 1 T DOMANDA Test della dmanda Descrizine abbreviata rispett al test riginale del questinari 2 N ID VARIABILE Camp del file AWDB_MMYY_DISTR_ DEMOG.DAT 3 N ID_CAT Cdice categria blank se la variabile e' quantitativa 4 T LABEL_CAT Label della categria Esempi: Sess;2;1;Maschi Sess;2;2;Femmina 43

44 DATI DI NAVIGAZIONE : AWDB_MMYY_STDFMT_NAVI.DAT CAMPO TIPO NOME DESCRIZIONE NOTE 1 N ID Cdice Panelista Link cn camp 1 di AWDB_MMYY_DISTR_DEMOG.DAT 2 D DATA Data ( GGMMAA) 3 N PARENT Cdice Parent Link cn dizinari Parent 4 N BRAND Cdice Brand Link cn dizinari Brand 5 N CHANNEL Cdice Channel Link cn dizinari Channel 6 N IOBJ Cdice Object Link cn dizinari Object 7 N IAPP Cdice Internet Applicatin 8 N PV1 Pagine Viste Fascia 1 Fascia N TIME1 Temp Fascia 1 10 N PV2 Pagine Viste Fascia 2 Fascia N TIME2 Temp Fascia 2 12 N PV3 Pagine Viste Fascia 3 Fascia N TIME3 Temp Fascia 3 14 N PV4 Pagine Viste Fascia 4 Fascia N TIME4 Temp Fascia 4 16 N PV5 Pagine Viste Fascia 5 Fascia N TIME5 Temp Fascia 5 18 N PV6 Pagine Viste Fascia 6 Fascia N TIME6 Temp Fascia 6 20 N PV7 Pagine Viste Fascia 7 Fascia N TIME7 Temp Fascia 7 22 N PV8 Pagine Viste Fascia 8 Fascia N TIME8 Temp Fascia 8 Link cn dizinari Applicazini 24 N PIATTAFORMA Device utilizzat Link cn dizinari Piattafrme NOTA1 : qualra il recrd sia relativ da una Internet Applicatin ( presenza del cdice in Camp 7 = IAPP ) : la metrica Pagine Viste e' relativa nn al cnteggi di pagine HTML ( nn esistenti in una applicazine ) ma al cnteggi delle istanze di avvi della applicazine PC NOTA2 : qualra il recrd sia relativ ad un Object ( presenza del cdice in Camp 6 = IOBJ) : a) la metrica Pagine Viste e' relativa nn al cnteggi di pagine HTML ( nn esistenti in un Object ) ma al cnteggi delle istanze di avvi dell Object. b) la metrica Temp Fascia espne un valre di secndi GIA' cnsiderat nei recrd relativi a pagine HTML (IAPP=0/blank e IOBJ = 0/blank). Nel cstruire perci' eventuali valri di Ttale Temp Internet ( pagine + applicazini + bject anche sl pagine+bject ) il temp degli Object nn deve perci' essere smmat in quant gia' cnsiderat nel temp attribuit alla pagina nella quale e' stat visualizzat l' bject. Si tenga inltre presente che nn e' dett che un bject attribuit ad una brand/channel sia visualizzat in una pagina ( cntest ) relativ all stess brand/channel. L' eventuale visualizzazine dell' bject nell stess cntest di brand ptra' essere dedtta dalla tabella diz_bject_active_mmyy_distr.dat nel cas di presenza nella tabella di cdici di bject suddivisi fra bject nel cntest ( stessa brand dell' bject e della pagina nella quale si apre l' bject ) e bject furi cntest ( diversa brand dell' bject e della pagina nella quale si apre l' bject ) 44

45 DIZIONARI Dizinari Parent = diz_parent_active_mmyy_distr.dat CAMPO TIPO NOME DESCRIZIONE NOTE 1 N SERVIZIO 2 N IPAR Cdice Parent Link cn camp 3 di AWDB_MMYY_STDFMT_NAVI.DA T 3 T LAB_APP Label Parent Dizinari Brand = diz_brand_active_mmyy_distr.dat CAMPO TIPO NOME DESCRIZIONE NOTE 1 N SERVIZIO 2 N BRAND Cdice Brand Link cn camp 4 di AWDB_MMYY_STDFMT_NAVI.DA T 3 N CAT_ID Cdice Categria 4 N SUBCAT_ID Cdice Sttcategria 5 T LAB_BRAND Label Brand Dizinari Channel = diz_channel_active_mmyy_distr.dat CAMPO TIPO NOME DESCRIZIONE NOTE 1 N SERVIZIO 2 N CHANNEL Cdice Channel Link cn camp 5 di AWDB_MMYY_STDFMT_NAVI.DA T 3 N CAT_ID Cdice Categria 4 N SUBCAT_ID Cdice Sttcategria 5 T LAB_CHAN Label Channel Dizinari Applicazini = diz_applicatin_active_mmyy_distr.dat CAMPO TIPO NOME DESCRIZIONE NOTE 1 N SERVIZIO 2 N IAPP Cdice Applicazine Link cn camp 7 di AWDB_MMYY_STDFMT_NAVI.DA T 3 T LAB_APP Label Applicazine 45

46 Dizinari Object = diz_bject_active_mmyy_distr.dat CAMPO TIPO NOME DESCRIZIONE NOTE 1 N SERVIZIO 2 N IOBJ Cdice Object Link cn camp 6 di AWDB_MMYY_STDFMT_NAVI.D AT 3 T LAB_OBJ Label Object I cdici IOBJ ptrann discriminare sia la tiplgia di Object ( Vide, etc ) sia il cntest nel quale l ' Object e' visualizzat ( stessa diversa brand fra Pagina nella quale e' visualizzat l' Object e l' Object stess,.. etc ) Dizinari Piattafrme = diz_piattafrme_active_mmyy_distr.dat CAMPO TIPO NOME DESCRIZIONE NOTE 1 N SERVIZIO 2 N IPIATT Cdice Piattafrma Link cn camp 24 di AWDB_MMYY_STDFMT_NAVI.D AT 3 T LAB_PIATT Label Piattafrma Le piattafrme attualmente previste sn 1 = PC, 2 = Tablet, 3 = Smartphne, 5 = Generic Mbile (Smartphne e/ Tablet) Dizinari Categrie = CategryNames_MMAA.csv CAMPO TIPO NOME DESCRIZIONE NOTE 1 N CAT_ID Cdice categria Link cn camp 3 di Dizinari Brand e Channel 2 N CAT_NAME Label categria Dizinari Sttcategrie = SubcategryNames_MMAA.csv CAMPO TIPO NOME DESCRIZIONE NOTE 1 N SUBCAT_ID Cdice sttcategria Link cn camp 4 di Dizinari Brand e Channel 2 N SUBCAT_NAME Label sttcategria 46

47 Dizinari Raggruppamenti (CRU ) = CRU_MMAA.csv CAMPO TIPO NOME DESCRIZIONE NOTE 1 T CRU_LABEL Nme del raggruppament 2 N CRU_ID Cdice del raggruppament 3 N BRAND Cdice Brand Se blank sl il Channel appartiene al raggruppament 4 T CHANNEL Cdice Channel Se blank tutta la Brand appartiene al raggruppament 5 T LAB_BRAND Label Brand Channel A secnda di quant specificat nei due campi precedenti 6 T LAB_CHAN Empty Vut 7 N CRU_CAT Cdice categria La CRU e' attribuita ad una categria sl se tutti gli elementi cmpnenti la CRU appartengn alla stessa catagria 8 N CRU_SUBCAT Cdice sttcategria La CRU e' attribuita ad una sttcategria sl se tutti gli elementi cmpnenti la CRU appartengn alla stessa sttcatagria 9 N PC 1= device PC = Si 0 = device PC = NO 10 N MOBI_WEB 1= device Mbile e Web = Si 0= device Mbile e Web = NO 11 N MOBI_APP 1= device Mbile e App= Si 0= device Mbile e App= NO Il prim recrd del file cntiene gli header delle clnne Alcuni esempi: Cnsiderare appartenentei alla CRU sl le navigazini Brand / Channel ( campi 3 e 4 ) che inltre sddisfan la caratteristica specificata ai campi 9,10,11 Se i campi 9,10,11 sn cdificati 1,0,0 sarann inserite nella CRU le sle navigazini de Brand / Channel (campi 3 / 4 ) relative al device PC ( Piattafrma = 1 in AWDB_MMYY_STDFMT_NAVI.DAT ) Se i campi 9,10,11 sn cdificati 0,1,0 sarann inserite nella CRU le sle navigazini de Brand / Channel (campi 3 / 4 ) relative alle piattafrme Mbili ( Piattafrma = 2 ppure 3 in AWDB_MMYY_STDFMT_NAVI.DAT ) per la sla parte Web ( camp 7, IAPP di AWDB_MMYY_STDFMT_NAVI.DAT a zer blank ) Se i campi 9,10,11 sn cdificati 0,0,1 sarann inserite nella CRU le sle navigazini de Brand / Channel (campi 3 / 4 ) relative alle piattafrme Mbili ( Piattafrma = 2 ppure 3 in AWDB_MMYY_STDFMT_NAVI.DAT ) per la sla parte App ( camp 7, IAPP di AWDB_MMYY_STDFMT_NAVI.DAT cn cdice divers da zer ) Se i campi 9,10,11 sn cdificati 0,1,1 sarann inserite nella CRU le sle navigazini de Brand / Channel (campi 3 / 4 ) relative alle piattafrme Mbili ( Piattafrma = 2 ppure 3 in AWDB_MMYY_STDFMT_NAVI.DAT ) indipendentemente dal valre del campp IAPP. 47

48 CAMPO Tavle Excel di cntrll = AWDB_MMAA_VALIDATE.xls Cntengn i ttali pagine / minuti per Brand / Channel / Parent / Applicazine sia pnderati e priettati ( valri di currency ) che nn pnderati ne' priettati. INTESTAZIONE COLONNA DESCRIZIONE 1 TIPO FILE STD fiss 2 LIVELLO BR per Brand, CH per Channel, PA per parent, AP per Applicatin 3 NOME Label ( Brand/Channel/Parent /App cme da camp precedente) 4 PAGINE_ESP(000) Numer ttale pagine viste nel mese espanse secnd il fattre di espansine ( camp 2 di AWDB_MMYY_DISTR_DEMOG.DAT) 5 MINUTI_ESP(000) Minuti ttale pagine di fruizine nel mese espanse secnd il fattre di espansine ( camp 2 di AWDB_MMYY_DISTR_DEMOG.DAT) 6 PAG Numer ttale pagine viste nel mese cme da smma dei recrd del file AWDB_MMYY_STDFMT_NAVI.DAT 7 MINUTI Minuti ttale pagine di fruizine nel mese cme da smma dei recrd del file AWDB_MMYY_STDFMT_NAVI.DAT CAMPO Tavle Excel = Audiweb_Web_Traffic_Reprt_MMAA.xls Il dcument, in frmat Excel, cntiene i seguenti campi INTESTAZIONE COLONNA DESCRIZIONE 1 MONTH Mese e ann di riferiment 2 PARENT Label Parent 3 BRAND Label Brand 4 CHANNEL Label Channel 5 RANK rdinament (decrescente) dei subdmains delle URL per utenti unici 6 ENTITY subdmain, pagine e applicazini cdificate all'intern di un determinat Parent, Brand e Channel. 7 BRAND ID Cdice Brand 8 CHANNEL ID Cdice Channel 48

49 MODALITA' DI DISTRIBUZIONE DEI FILES SINO ALLA FASE TOTALE INTERNET E' prevista la distribuzine dei files in tre set distinti cn 3 scadenze temprali separate, ciascun set e' utilizzabile indipendentemente dagli altri in cmbinazine cn gli altri. A) relativ a pagine/applicazini PC rilevate su device PC ( cd. device = 1 ) B) relativ a bjects rilevate su device PC ( cd. device = 1 ) C) relativ a pagine/applicazini Mbile rilevate su device tablet e Smartphnes ( cd. device = 2, 3 ) Vedi nella successiva tabella quali sn i files presenti in ciascun dei set distribuiti. I 3 set A,B,C sn relativi all stess campine ( per diretta rilevazine A,B per fusine C ) perci' l' utilizzatre, cme stt spiegat, pu' facilmente integrare i tre set di files distribuiti per arrivare ad un unic set di files relativ all' insieme di A+B+C leggibile su gni singl individu del panel Audiweb NOME DEL FILE AWDB_MMYY_DISTR_DEMO G.DAT AWDB_MMYY_SampleDesc.d at AWDB_MMYY_STDFMT_NAVI.DAT diz_parent_active_mmyy_distr. dat DISTRIBU ZIONE A B C NOTE ( se nn diversamente specificat i files A,B,C sn uguali cme frmati ma differenti cme cntenuti ) PER INTEGRARE I DATA SET A,B,C SI SI SI A,B,C sn identici Usare sempre sl A SI SI SI A,B,C sn identici Usare sempre sl A SI SI SI Appendere i files B,C al file A SI SI SI A,B sn identici Appendere il file C al file A e deduplicare diz_brand_active_mmyy_distr. dat diz_channel_active_mmyy_dis tr.dat diz_applicatin_active_mmyy_ distr.dat diz_bject_active_mmyy_distr. dat SI SI SI A,B sn identici Appendere il file C al file A e deduplicare SI SI SI A,B sn identici Appendere il file C al file A e deduplicare SI _ Si Appendere il file C al file A e deduplicare _ SI _ Usare sempre sl B CategryNames_MMAA.csv SI SI SI A,B,C sn identici Usare sempre sl A SubcategryNames_MMAA.csv SI SI SI A,B,C sn identici Usare sempre sl A CRU_MMAA.csv SI SI SI A,B,C sn iden tici eventuali limitazini di applicabilta di gni CRU sn cntenute nel file stess Appendere i files B,C al file A e deduplicare AWDB_MMAA_VALIDATE.xls SI SI SI Validare separatamente i risultati dei set A,B,C cn riferiment ai relativi XLS. Audiweb_Web_Traffic_Reprt_ MMAA.xls SI Usare sl cn riferiment ad A, nn dispnibile per B,C, 49

50 ALLEGATO Nte Infrmative C Mdalità di utilizz dei dati censuari Il sistema Audiweb prevede l impieg dei dati da fnte Audiweb Census per due biettivi: Pubblicazine dei dati girnalieri relativi ai siti/canali dei publisher iscritti ad Audiweb che utilizzan la fnte censuaria.. Utilizz dei dati censuari dei publisher iscritti per la pnderazine del panel di individui utilizzat per la prduzine di Audiweb View e Audiweb Database RL. 1. Pubblicazine dati censuari girnalieri In Audiweb Reprt i dati censuari sn pubblicati, in mdalità autmatica cn frequenza girnaliera, alle re 10 del mattin seguente il girn di rilevazine. Le infrmazini riprtate sn relative ai publisher iscritti al reprt censuari, e in particlare alle seguenti metriche: Brwser unici Pagine viste Visite Temp medi per pagina (minuti e secndi) Durata visita (minuti e secndi) E cura del publisher evidenziare le pagine prdtte da un autrefresh inferire a 5 minuti (300 ) intrducend nel cdice della stessa pagina un appsita infrmazine (parametr) definita da Audiweb che ne permetta il ricnsciment. La struttura della pubblicazine prevede, ltre alle metriche suddette, le seguenti infrmazini: Aggregatre / Custm Prperty Parent Brand Channel Nte 2. Mdalità autmatica di pubblicazine dei dati girnalieri E stat predispst un fluss di dati che permette al sistema di ricezine di rilevare gli stessi e di inserirli nell interfaccia di pubblicazine Audiweb Reprt raggiungibile mediante il sit Audiweb ( 3. Dati censuari per la pnderazine del panel Il panel di individui utilizzat per prdurre Audiweb View e Audiweb Database RL viene pnderat sulla base dei pesi di ciascun dei prfili degli individui che hann access ad internet. Tali pesi vengn dedtti da Audiweb Ricerca di base. A valle della Data Fusin Hme & Wrk e della estensine e clnazine (ALNE & ALE) degli individui del panel si ttiene un prim utput di infrmazini di navigazine in un frmat del tip girn/fascia raria. Le fasce rarie previste sn 8 e ciè: 50

51 A valle di tale utput si prcede ad effettuare una cmparazine, in termini di pagine viste, tra le infrmazini del prim database ttenut (nel frmat suddett) e le crrispndenti infrmazini dispnibili dalle fnti censuarie rilevate mediante Tag Audiweb Affinché il cnfrnt sia mgene è indispensabile che i reprt censuari sian allineati alla fnte panel (stesse pagine nei siti e canali) e che le pagine viste da fnte censuaria sian nettizzate rispett ad gni autrefresh, alle pagine prvenienti da accessi stranieri (ip stranieri), alle pagine prvenienti da utenti mbile,e agli ggetti nn rilevabili dal panel/meter. Anche in quest cas il publisher deve evidenziare le pagine in autrefresh (tutte) e quelle generate da ggetti nn rilevabili dal panel/meter indicandle al prvider censuari e inserend cdici specifici che ne permettn il ricnsciment. La scelta delle pagine viste cme metrica di cnfrnt tra panel e censuari nasce dal fatt che le altre metriche nn permettn un cnfrnt mgene per effett delle pagine nn in fcus. Infatti il panel nn rileva il temp spes quand la pagina di un sit è ff fcus (ad esempi quand si sta lavrand su applicativi lcali sul PC su altre pagine web mentre è ancra attiva in backgrund la pagina in ggett di rilevazine). Successivamente si prcederà ad utilizzare le aggregazini dispnibili, sulla base di categrie (vedi esempi successiv) di appartenenza. Il cnfrnt sarà quindi effettuat prendend il ttale delle pagine viste di ciascuna frazine temprale, ciè tip girn/fascia raria prvenienti dalle 2 fnti (panel e censuaria). Esempi: il raggruppament Autmtive > Autmtive Infrmatin è cstituit da: Virgili > Aut & Mtrbx Tiscali > Autmtive La Repubblica > La Repubblica Mtri Crriere della Sera > Autmbili.cm Le pagine viste di queste 4 cmpnenti vengn cnfrntate sulle 2 fnti e relativamente alla tiplgia girn feriale, ciè tutti i girni feriali del mese in sservazine e sulla fascia raria. Esempi: nel mese di febbrai 2008, per i girni feriali e per la fascia raria e per l aggregazine autmtive verrann smmate le pagine dei girni 1, dal 4 all 8, dall 11 al 15, dal 18 al 22 e dal 25 al 29. Tale smma si riferisce ai cntributi cmplessivi dei siti/canali spra evidenziati. Lat panel viene effettuata la stessa perazine (vviamente a valle dell espansine da panel già dispnibile) estraend, per gli stessi siti/canali le pagine viste smmate riferite alla tiplgia girn feriale/fascia raria ( ). Dal cnfrnt dei 2 valri emergerann differenze che sarann utilizzate cme elementi di input ad un sistema statistic di IPF (cn algrtim Calmar) il quale prdurrà i fattri di ulterire ripnderazine sui panelisti cn cnseguenti nuvi utput in termini di audience sui singli siti/canali e sui prfili. Esempi di aggregazini su categrie 51

52 Categry Autmtive Educatin & Careers Entertainment Entertainment Entertainment Entertainment Multi-categry Cmmerce News & Infrmatin News & Infrmatin News & Infrmatin Search Engines/Prtals & Cmmunities Search Engines/Prtals & Cmmunities Search Engines/Prtals & Cmmunities Telecm/Internet Services Travel Sub-categry Autmtive Infrmatin Career Develpment Bradcast Media Multi-categry Entertainment Sprts Vides/Mvies Classifieds/Auctins Current Events & Glbal News Directries/Lcal Guides Multi-categry News & Infrmatin General Interest Prtals & Cmmunities Member Cmmunities Search Multi-categry Travel Analga prcedura viene inltre applicata alla cerenza fra Pagine Viste da Audiweb Census rilevate mediante Tag Audiweb e Audiweb Database RL relativamente alle single Brand cn significativ numer di pagine viste e accettand una nn perfetta cincidenza ma una discrepanza cntenuta in un predefinit range. 52

53 ALLEGATO Nte Infrmative D Aggirnament delle regle di catalgazine dell fferta editriale Audiweb ha aggirnat il sistema di regle per la gestine del Catalg dell fferta editriale su Internet, strutturat per gerarchia di navigazine (Parent, Brand, Channel ) e rganizzat per categrie di cntenuti editriali e per macr-aggregazini. L aggirnament del sistema di catalgazine riflette la necessità di rappresentare in md ttalmente trasparente le cmpnenti di audience «rganiche» da quelle «aggregate» dve per audience rganiche si intendn quelle derivanti dal traffic realizzat su siti di prprietà del publisher iscritt mentre per aggregate si intendn quelle derivanti da accrdi di cessine del traffic. Gli accrdi sulla cessine del traffic sn state riginariamente gvernate da Nielsen per cnt di Audiweb mediante la sttscrizine di un dcument denminat T.A.L. (Traffic Letter Assignment). Elenc delle regle: 1) la TAL (Traffic Letter Assignement) diviene un dcument gestit Audiweb e nn in autnmia da Nielsen per tutti gli editri che pubblican sul nastr (Audiweb Database). Rimane invece nella sua frma attuale per altri siti presenti sl nel reprt mensile aggregat (Audiweb View); 2) le TAL in ambit «Audiweb Database» verrann gvernate direttamente da Audiweb, che si avvarrà di Nielsen per il sl servizi tecnic di gestine. Per dirimere i casi incerti prvvederà autnmamente il team di gestine della scietà: in cas di difficltà per ricrs di terzi, la questine sarà sttpsta al Cmitat Tecnic cn successiva ratifica cnsiliare; 3) il lg della «brand» dvrà essere riprtat chiaramente e cn evidenza nelle pagine dei siti «channel», in md che questi risultin cme Sezini Cmpnenti della «brand». E preferibile, anche se nn bbligatri, l utilizz dei sub-dmain; 4) gni brand di un publisher iscritt ad Audiweb deve essere bbligatriamente scmpsta in almen due «channel» la cui smma deve rappresentare almen il 90% della audience. Il canale «Altr» nn deve cmunque superare il 10% di unique audience; 5) qualra la «brand» aggreghi «channel» che si cnfigurin cme cmpnenti, vver siti autnmi frutt di cessini di traffic (TAL), la «brand» dvrà avere un nme/lg chiaramente differente da quell di gni «channel» che la cmpne ed gni «channel» deve avere un nme lg riprtat nelle pagine ricmprese; 6) tutte le cessini ggett di TAL dvrann cmparire in «channel» diversi e separati da quelli rganici ed essere evidenziate cme nn rganiche in tutta la reprtistica, che dvrà evidenziare, in una appsita nta, anche gli editri cnferenti, ssia: a. i siti in TAL sarann separati dai siti rganici, che manterrann il nme channel cme riginariamente cdificat; 53

54 b. il naming per tutti i raggruppamenti di TAL sarà: i. NOME BRAND + TAL + NOME CUSTOM(*) + SUB CAT (in cui è cdificat il channel attuale che l cntiene); ii. le TAL appartenenti a stt categrie mgenee sarann raggruppate dentr un stess channel. (*)La cmpilazine del camp Nme Custm da parte del publisher titlare del channel è facltativa. 54