Cuối năm 2025, ngành quảng cáo truyền hình Mỹ một lần nữa chứng kiến căng thẳng leo thang giữa Nielsen – đơn vị đo lường khán giả lâu đời – và Video Advertising Bureau (VAB), tổ chức đại diện cho các nhà phát hành TV lớn. Tâm điểm tranh cãi xoay quanh Big Data + Panel, hệ tiền tệ đo lường mới được Nielsen triển khai nhằm kết hợp dữ liệu bảng mẫu truyền thống với dữ liệu lớn từ hàng chục triệu hộ gia đình.

Theo báo cáo do VAB công bố ngày 16/12/2025, hệ thống Big Data + Panel bị cho là “không ổn định, khó dự đoán và làm méo mó dữ liệu nhân khẩu học”, đặt ra rủi ro lớn cho thị trường mua bán quảng cáo truyền hình vốn phụ thuộc chặt chẽ vào độ chính xác của số liệu đo lường.

Big Data + Panel: Tham vọng chuẩn hóa mới của Nielsen

Big Data + Panel được Nielsen giới thiệu như lời giải cho bài toán đo lường trong kỷ nguyên truyền hình phân mảnh. Thay vì chỉ dựa vào panel truyền thống, hệ thống mới tích hợp dữ liệu từ set-top box cáp, vệ tinh và smart TV, bao phủ khoảng 45 triệu hộ gia đình tại Mỹ. Mô hình này đã được Media Rating Council (MRC) tái cấp chứng nhận vào đầu năm 2025, mở đường cho việc sử dụng trong các kỳ Upfront mua quảng cáo.

Về lý thuyết, Big Data + Panel hứa hẹn mang lại bức tranh toàn diện hơn về hành vi xem TV, đặc biệt trong bối cảnh streaming và CTV ngày càng phổ biến. Tuy nhiên, chính sự kết hợp phức tạp này lại trở thành điểm bị VAB chỉ trích.

VAB cáo buộc: Sai lệch lớn, đặc biệt ở nhóm nhân khẩu học chủ lực

Dựa trên phân tích 4 tuần dữ liệu từ 33 kênh truyền hình, VAB cho biết 45–58% tổng số giờ phát sóng có mức chênh lệch trên 20% giữa Big Data + Panel và phương pháp panel-only truyền thống. Đáng lo ngại hơn, nhiều khung giờ ghi nhận sai lệch trên 50%, đặc biệt ở các nhóm nhân khẩu học quan trọng như 18–34, 18–49 và 25–54 – những nhóm quyết định giá trị quảng cáo.

Theo VAB, nguyên nhân cốt lõi nằm ở Household Demographic Assessment Model (HDAM) – mô hình mà Nielsen dùng để suy luận nhân khẩu học từ dữ liệu hộ gia đình. CEO VAB Sean Cunningham gọi đây là một mô hình “đang làm lệch toàn bộ hệ thống” và cần “nỗ lực mang tính Herculean” để sửa chữa.

NFL – phép thử khắc nghiệt cho độ tin cậy dữ liệu

Một trong những luận điểm mạnh nhất của VAB là phân tích dữ liệu NFL, vốn được xem là “chuẩn vàng” về độ ổn định khán giả. NFL chiếm 48/50 chương trình có rating cao nhất trong giai đoạn nghiên cứu. Tuy nhiên, VAB phát hiện 16–40% số giờ phát sóng NFL có sai lệch hai chữ số giữa hai hệ đo lường, tương đương hàng trăm nghìn khán giả trong các nhóm demo quan trọng.

Điều này đặc biệt nhạy cảm với các nhà quảng cáo, khi thể thao trực tiếp – nhất là bóng bầu dục Mỹ – được xem là thành trì cuối cùng của lượng người xem quy mô lớn và theo thời gian thực.

Nielsen phản bác: “So sánh táo với cam”

Phía Nielsen nhanh chóng bác bỏ toàn bộ cáo buộc, gọi báo cáo của VAB là “nghiêm trọng sai lệch và bị thao túng”. Theo Nielsen, VAB đã kéo dữ liệu không chính xác, không tính đến yếu tố múi giờ khác nhau khi phát sóng NFL, và đưa ra các giả định kỹ thuật không phù hợp, dẫn đến việc “so sánh táo với cam”.

Nielsen cũng khẳng định HDAM không tạo ra khác biệt đáng kể giữa panel-only và Big Data + Panel, trích dẫn các tài liệu kỹ thuật đã công bố trước đó.

Hệ lụy cho thị trường quảng cáo truyền hình

Dù đúng sai vẫn đang được tranh luận, xung đột Nielsen – VAB phản ánh nỗi lo sâu xa của ngành quảng cáo: khi hệ thống đo lường trở nên quá phức tạp, niềm tin thị trường có nguy cơ bị xói mòn. Trong bối cảnh ngân sách quảng cáo ngày càng bị phân bổ giữa TV tuyến tính, CTV, streaming và digital, một “đồng tiền đo lường” thiếu ổn định có thể khiến nhà quảng cáo do dự hoặc chuyển dịch ngân sách nhanh hơn.

Với lịch sử từng bị rút chứng nhận MRC trong đại dịch, Nielsen hiểu rõ rủi ro uy tín. Ngược lại, VAB – đại diện cho các “ông lớn” như Disney, NBCUniversal hay Warner Bros. Discovery – cũng có lợi ích sống còn trong việc đảm bảo dữ liệu giao dịch phản ánh đúng giá trị nội dung.

Cuộc tranh cãi này nhiều khả năng chưa dừng lại, và có thể trở thành bước ngoặt định hình lại cách ngành truyền hình đo lường, giao dịch và định giá khán giả trong kỷ nguyên hậu tuyến tính.