廣播收聽率是怎麼統計的?廣播收聽率4.0指标體系及調研方法，接下來我們就來聊聊關于廣播收聽率是怎麼統計的?以下内容大家不妨參考一二希望能幫到您!

廣播收聽率是怎麼統計的

廣播收聽率4.0指标體系及調研方法

（一）融合線上線下構建指标體系

廣播收聽率4.0指标體系，需要将廣播傳統收聽與線上收聽作為一個整體看待，在進一步提升傳統收聽率指标體系靈活度的同時，綜合統計廣播在線收聽各方面數據，并将線上線下的廣播用戶體量、活躍度、互動量等均納入指标體系，從而得出能夠全面展現融媒體語境下廣播收聽效果的高價值數據。

基于廣播媒體本地性強的鮮明特征，傳統的收聽率調查指标體系聚焦本地收聽市場，在指标體系設計上以收聽率、占有率、到達率等三大率為核心構建，力求充分體現限定日期地區内廣播收聽市場聽衆規模、收聽天數頻密程度、及收聽時間長短，描繪廣播收聽市場總台、頻率、節目等不同層面的競争格局，以及各類分析對象的受衆群分析。

圖6 廣播收聽率2.0/3.0指标體系

在此基礎之上，通過同時期截面數據對比，來體現同類型頻率、同時段播出節目在收聽市場上的表現差異；可以通過收聽率數據的多周期對比，在時間軸上直觀呈現分析對象聽衆規模、收聽時間資源、市場占有率等動态變化趨勢，對頻率、節目及主持人的日常工作效果及時發出預警信息；還可以輔之以聽衆收聽需求、對所聽内容的評價态度、後續收聽行為的傾向特征進行分析評價，結合收聽數據表現及動态變化趨勢，助力總台、頻率、節目、主持人等不同層面的品牌形象塑造。

将廣播節目聲音産品在線直播流、點播流數據納入到統計範圍内之後，就需要對廣播收聽率指标體系進行優化改進、打造收聽率4.0版本。分别對應于FM收聽率指标體系中的核心三大率指标，在線直播流和點播流收聽同樣可以從在線用戶規模、在線用戶活躍度、在線用戶收聽時長等不同角度來科學搭建分析用指标體系。基于這一思路，本文搭建如下收聽率4.0版本指标體系。在4.0版本收聽率指标體系中，用戶量、日活用戶量、收聽量及在線互動量組成核心指标。

（1）活躍用戶量——在特定時期内，由FM直播流、在線直播流、在線點播流貢獻的用戶量及共同組成的廣播聲音産品用戶量總和。該指标體現了廣播聲音産品的活躍用戶規模，并構成貢獻本期收聽點擊量的音頻消費群基礎。

（2）日活用戶量——在特定時期内，由FM直播流、在線直播流、在線點播流貢獻的日活用戶量及共同組成的廣播聲音産品日活用戶量總和。該指标體現了廣播聲音産品的日均活躍用戶量規模，結合用戶量規模可推算得出本期廣播聲音節目在當期的用戶收聽活躍度。

（3）收聽量——在特定時期内，由FM直播流、在線直播流、在線點播流貢獻的收聽量及共同組成的廣播聲音産品收聽量總和。該指标集中體現了廣播聲音産品對活躍用戶的收聽吸附能力。

（4）在線互動量——在特定時期内，由在線直播流、在線點播流貢獻的、在收聽直播、點播過程中産生的點贊、評論、轉發等互動量及共同組成的廣播聲音産品在線互動量總和。該指标集中體現了廣播聲音産品在線傳播過程中産生的交互效果。

圖7 廣播收聽率4.0指标體系

（二）廣播收聽率4.0需要解決的幾個重要問題

為實現上述升級優化後的廣播收聽率4.0數據科學性、合理性和實用性，需要重點考量并解決好如下幾個方面的問題:

（1）本地收聽和外地在線收聽的問題。現行的收聽率版本僅限本地收聽，具體又包括本地FM直播流收聽和本地在線收聽。而升級後的版本則會既包括本地收聽，又包括外地在線收聽，得出的收聽數據才是真正意義上的全渠道收聽數據的概念。顯然，針對特定廣播頻率在全國範圍内進行大範圍的收聽率調研，是可行性明顯偏低的方案。而選擇少部分城市地區、有限樣本量來進行針對全國收聽率水平的調研測算，其調查結果會因選擇調研城市地區的不同而會容易出現差異較大的調查結果，數據的穩定性不夠強，數據可信度偏低、可用性明顯偏弱。

（2）本地收聽和在線收聽的重複部分剔除問題。本地收聽率數據既包含FM收聽又包含本地線上收聽部分。在線雲收聽數據包含本地用戶和外地用戶兩個部分。兩者在本地線上收聽部分存在重複統計的問題，需要進行去重處理。而兩組數據調性又有明顯差異，前者是基于抽樣調查的估計結果，後者則是總體規模數據、且又難以區分本地用戶收聽和外地用戶收聽的份量占比。

（3）一次收聽（直播流收聽）和二次收聽（點播收聽）的問題。由FM/AM直播流和雲上直播流彙總而成的時時收聽量，可統稱為直播收聽率，或稱一次收聽率。而由廣播節目的延時收聽産生的收聽量即被稱為點播收聽率，或稱二次收聽率（這部分收聽量僅限于由獨立存在的、未經再加工的廣播節目源産生的點播收聽量），具體包括在限定日期内電台官方網站上的廣播節目源、電台官方APP端的廣播節目源、各音頻聚合平台APP的廣播節目源及官方微信公衆号、微信小程序、微博賬号、抖音号等的廣播節目源。現行的收聽率版本限定的是本地FM直播流收聽數據，升級後的版本還包了在線直播流收聽和廣播節目點播流收聽數據。這将為數據的技術實現帶來更大壓力。

另外，廣播新媒體已經告别單一的音頻産品内容，在微信公衆号、微博賬号、抖音号等新媒體平台上還制作有大量推文、短視頻、短音頻内容，承載了大量工作。作為對收聽率指标體系的必要補充，也應當将這些工作效果納入數據統計範圍。對于在各類移動互聯網平台上制作發布的内容顯然不再适宜用收聽的概念囊括，需代之以點擊閱讀量、閱讀貢獻率、轉評贊交互數量及最高閱讀量（爆款量）、最高轉發、評論、點贊數量、在看量等量化指标。

（三）多觸點立體化數據調查方法

無論是在廣播線性傳播時代，還是在傳播矩陣語境中，收聽數據、傳播效果數據均是廣播媒體制作的音頻、短音頻、文本、視頻内容作用于用戶群的效果體現。數據規模的大小、強度的強弱、份額的高低、動态的升降，從不同角度體現出廣播融媒體矩陣傳播效果及動态變化趨勢。廣播播音時長，自辦節目的數量及播音時長、發布量的多少及平台分布等信息均掌握在廣播運營主體端，而各類傳播效果數據的載體和産生者則均是用戶群。

在廣播融媒體語境下，收聽率調查的數據采集方式也需要做出順應廣播媒體變化趨勢的改變。一方面，從收聽數據信息覆蓋的廣度方面來看，僅在本地進行的抽樣調查，難以覆蓋不受地域限制的雲端傳播生态，除了本地收聽市場之外，還需要通過在線數據獲取手段采集到雲端收聽及點擊閱讀、交互類數據；另一方面，從收聽數據的精度要求角度看，矩陣式的分發渠道、更多元的數據需求，需要更多樣的細分數據組合，現行的樣本量規模足以滿足整體水平的體現，但無法滿足顆粒度更小的數據精度要求。收聽率調查設計方法在抽樣調查設計及數據采集方法方面均需要做出相應的調整。

為适應倍量級數據量增大，對收聽率數據及在線推送内容傳播數據的采集需要多種數據采集方式綜合運用。

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關于抽樣設計

（1）由單純的随機抽樣方式，調整為随機抽樣和配額抽樣相結合的方式。随機抽樣滿足了解市場基本面；針對特定調研需求，明确最低樣本量，通過最小配額樣本量原則予以滿足。需綜合考慮本地移動APP端收聽、車載收聽、居家收聽、固網寬帶端收聽應作為常規性收聽格局，在樣本設計時予以常規性滿足。對于音樂發燒友、寵物達人、自駕一族、購房一族、Z世代、白發經濟、大健康消費群體、本地廣播節目回聽族群等細分價值人群等，側重于通過配額樣本予以滿足。

（2）為适應抽樣設計的需要，需适度擴大抽樣樣本總量，以滿足顆粒度更小的數據分析要求。

（3）對于未明确的分析研究需要，則需要通過考察實際包含有效樣本量情況來衡量是否需要補充滿足要求的樣本。

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關于數據采集方法

（1）收聽測量儀對于本地收聽直播流的數據采集依然有效。

（2）問卷調查對于用戶、尤其是特定細分用戶群音頻收聽需求更為有效、可行。

（3）在線數據抓取技術是第三方獲取在線直播流及點播流數據的有效工具。考慮到各移動終端平台在底層數據邏輯、算法規則、數據呈現方式等方面的差異性，第三方仍需要尋求與各平台建立和保持長期密切合作。

（4）為滿足更為多樣的數據需要，在特定調研需求情況下，日記卡法作為數據采集的重要補充，将被重新啟動。

（四）統合生成全矩陣收聽率算法

在地FM/AM收聽市場的收聽數據是基于小樣本抽樣調查的估計結果，在線直播流的收聽數據則來自于全用戶群大數據，且兩者之間存在部分用戶群重合——本地雲端收聽用戶群。這一問題是阻礙FM/AM直播流數據和在線直播流數據彙總的關鍵所在。為解決這一問題，我們嘗試以下幾種思路：其一是在傳統全樣本收聽數據中剔除本地在線收聽的部分，之後再與在線直播流數據彙總，以實現全矩陣直播流收聽量數據；其二是在本地收聽數據采集中剔除本地在線收聽樣本，隻采集FM/AM收聽市場數據，同樣可以和在線直播流數據進行彙總，來實現全矩陣直播流收聽量；其三是将FM/AM收聽量和在線直播流收聽量進行加權處理，來得到綜合後的全矩陣直播流數據，基于這種思路進行的數據計算，一方面不同的收聽模式之下的收聽量的貢獻率配比無成功經驗可以遵循，另一方面在線直播流點擊量的更強波動性使得權重配比難以固定，可能每周、每月都會發生明顯變化，因此這一方法理論上說得通，但可行性明顯偏弱。

這裡需要明确的是，不同于早前手機端FM收聽的模式，現如今的手機端收聽，絕大多數情況均是在線音頻直播流數據，意即手機收聽貢獻的收聽量被界定為在線直播流的主要組成部分，當然也就不是FM/AM在地收聽端的收聽貢獻力量。由此來看，解決全矩陣直播流收聽總量的合理做法是：對于FM/AM收聽方式采用抽樣調查方法采集數據，并進行收聽量推算，對于移動端在線直播流收聽量采用數據抓取方式獲取實際總量數據，兩者合并生成全矩陣一次收聽量。

出品：賽立信融媒研究院

美編 | 王政賀

文案 | 劉婉婷

審核 | 曾婷婷

責編 | 李倩宇

監制 | 張月紅

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