Programmazione lineare su Slate Analytics

La programmazione lineare su Slate Analytics è un’esperienza di analisi a livello di programma che offre ai partner di Prime Video Channel e FAST (Free Ad-Supported Streaming Television) informazioni dettagliate sui programmi esatti e sugli eventi dal vivo che i clienti vedono sulle loro stazioni lineari. In precedenza, i partner avevano accesso solo ai dati a livello di stazione: Linear Programming li suddivide a livello di singolo programma, consentendo decisioni basate sui dati in materia di pianificazione del programma, acquisizione di contenuti e marketing.

1. Granularità a livello di programma: scopri esattamente quali programmi i clienti guardano sulle tue stazioni lineari, non solo le metriche aggregate delle stazioni.
2. Ottimizzazione della programmazione: identifica gli orari di maggior affluenza e i programmi con le migliori prestazioni per ottimizzare la programmazione dei contenuti e i tempi di messa in onda della stazione.
3. Informazioni sull’acquisizione dei contenuti: scopri quali generi e formati di programmi generano il maggior coinvolgimento per prendere decisioni informate in materia di licenze e acquisizione dei contenuti.
4. Marketing intelligence: scopri i tuoi programmi più performanti per creare campagne di marketing e materiali promozionali mirati.
5. Distribuzione rapida dei dati: accedi ai dati a livello di programma con oltre il 95% di dati a livello di programma a meno di 24 ore dal momento in cui viene effettuato lo streaming.
6. Precisione dei dati: percentuale di corrispondenza superiore al 95% a livello di stazione. Ore totali di visualizzazione calcolate tramite l’API e la dashboard dei set di dati di riproduzione, garantendo la massima affidabilità nei report. La variazione restante del 5% rientra nell’intervallo previsto a causa della pianificazione del programma che corrisponde alla qualità dei dati. Consulta le domande frequenti.

Sono disponibili tre metodi di accesso per i dati di programmazione lineare. I partner devono utilizzare il metodo più adatto al loro flusso di lavoro:

Prerequisiti

• Canale Prime Video attivo o partnership FAST (in arrivo nel terzo trimestre 2026)
• Accesso a Slate Analytics (contattate il vostro CAM se non siete ancora registrati)
• La stazione lineare deve essere attiva su Prime Video

Accesso al pannello di controllo lineare

1. Accedi a Slate (https://slate.amazon.com)
2. Vai a Insights e poi a Analytics dalla navigazione principale
3. Seleziona la dashboard Linear
4. Usa i filtri globali per selezionare la stazione, l’intervallo di date e il territorio

Guida per l’utente per la prima volta
Quando visiti per la prima volta Linear Dashboard, ti verrà presentata una guida dettagliata e un video dimostrativo che illustra:

• Come navigare nella dashboard
• Come utilizzare i filtri e le funzioni di interattività
• Come interpretare le schede metriche e le visualizzazioni
• Come approfondire i dettagli a livello di programma

Schede metriche
La dashboard lineare mostra quattro schede metriche nella parte superiore della pagina:

Visualizzazioni
La dashboard include le seguenti visualizzazioni:

Interattività e filtri I
partner possono interagire con la dashboard utilizzando i seguenti controlli:

• Filtro del programma: seleziona il nome di un programma dal grafico o dalla tabella di dati dei primi 10 per filtrare l’intera dashboard in base ai dati storici di quel programma
• Filtri globali: applica filtri sull’intera dashboard per: Intervallo di date, nome del Canale, Nome della stazione, Territorio, Giorno della settimana (ad es. lunedì, martedì, mercoledì, giovedì, venerdì, sabato, domenica)

Controlli generali del dashboard
I seguenti controlli e indicatori sono comuni a tutte le dashboard di Slate Analytics, inclusa la dashboard lineare.

• Indicatore dell’ultimo aggiornamento: il tag «Ultimo aggiornamento» nella parte superiore della dashboard mostra quanto recentemente i dati sono stati aggiornati sulla pagina. I dati vengono in genere aggiornati 4-6 volte al giorno. Nota: se l’ora dell’ultimo aggiornamento supera le 24 ore, il team di Prime Video Slate sta lavorando per risolvere un problema. Controlla più tardi per i dati aggiornati.
• Raggruppamento delle date: i dati di visualizzazione sono raggruppati in base alla data in cui si è verificato l’evento di visualizzazione per il cliente, ancorati alla data locale del cliente. Ad esempio, se un cliente nel fuso orario PST guarda alle 23:00 del 1° gennaio, quella sessione di visualizzazione è ancorata al 1° gennaio. Se un cliente nel fuso orario EST guarda alle 02:00 del 2 gennaio, quella sessione è ancorata al 2 gennaio.
• Filtro Intervallo di date: il menu a discesa Intervallo di date consente di selezionare l’intervallo di date per tutti i dati visualizzati nella dashboard. Tutte le schede metriche, le visualizzazioni e le tabelle di dati si aggiornano per riflettere l’intervallo selezionato.
• Filtro canale/stazione: le stazioni sono raggruppate in un unico canale per facilitare l’analisi. Il menu a discesa Canale/Stazione consente di filtrare e selezionare più stazioni che si desidera visualizzare. Utilizzate questo controllo per restringere l’analisi a stazioni specifiche o confrontare le prestazioni tra più stazioni.

Come vengono raccolti i dati I dati di programmazione
lineare vengono derivati abbinando le pianificazioni dei programmi con i dati degli eventi in streaming.

Il processo funziona nel modo seguente:

1. Eventi in streaming: Prime Video acquisisce i dati del segmento di riproduzione ogni volta che un cliente guarda contenuti su una stazione lineare.
2. Corrispondenza del programma: gli eventi di streaming vengono confrontati con il programma della stazione per attribuire il tempo di visualizzazione a programmi specifici.
3. Arricchimento: i dati corrispondenti vengono arricchiti con metadati del programma (titolo, genere, orari di trasmissione) e metriche sul coinvolgimento dei clienti.
4. Aggregazione: i dati vengono aggregati a livello di programma e resi disponibili tramite dashboard, AI Assistant e API.

Freschezza dei dati

Precisione dei dati

Nota: poiché i dati a livello di programma derivano dalla corrispondenza della pianificazione, potrebbero esserci lievi discrepanze tra i totali a livello di programma e i totali riportati a livello di stazione. Si tratta di un comportamento previsto e non indica un problema di qualità dei dati.

Campi principali
I seguenti campi sono disponibili nella tabella di dati e nell’API di programmazione lineare.

Note sul calcolo delle metriche

Panoramica
L’Assistente AI di Slate Analytics è arricchito con conoscenze e dati per la programmazione lineare. I partner possono porre domande in linguaggio naturale sulle prestazioni delle loro stazioni lineari e ricevere risposte istantanee basate sui dati.

Di seguito sono
riportati alcuni esempi di domande che puoi porre all’Assistente AI sui tuoi dati di programmazione lineare:

• Quanti spettatori unici si sono sintonizzati sulla mia stazione lineare questa settimana, e come si confronta con la settimana scorsa?
• Quali sono le ore di massima visibilità per la mia stazione Linear e come variano in base al giorno della settimana?
• Quali programmi sulla mia stazione Linear hanno registrato la più alta visualizzazione simultanea media negli ultimi 30 giorni?
• Qual è il tempo di visualizzazione medio per sessione di spettatori sulla mia stazione Linear e qual è l’andamento nell’ultimo trimestre?
• Quali aree geografiche o mercati stanno generando il maggior numero di visualizzazioni per la mia stazione lineare?

Panoramica
I partner con accesso all’API possono recuperare la programmazione lineare a livello di cliente visualizzando i dati in modo programmatico tramite l’API Slate Datasets. Ciò consente l’integrazione con sistemi di BI interni, pipeline di reporting personalizzate e piattaforme di analisi aziendali.

Disponibilità dei dati delle API

Casi d’uso

• Creazione di report aziendali interni per il vostro business lineare
• Integrazione dei dati a livello di programma con i sistemi di pianificazione esistenti
• Creazione di dashboard e report personalizzati per gli stakeholder interni
• Combinazione di dati di programmazione lineare con altri dati aziendali per analisi interfunzionali

Obiettivi di Qualità dei Dati

Limitazioni note