Le Radar, un outil pour analyser l’audience des radios en streaming

Anthony Gourraud
7 min readJan 30, 2021

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“Le Radar” permet de connaître précisément les chiffres d’audience d’une radio diffusée en ligne.

En bref :

  • Alors que l’ACPM donne des récapitulatifs mensuels avec ses “Classements de la diffusion digitale des Radios et Web Radios”, l’outil Radar de la société Daily D’Initiés propose des résultats avec une précision à la minute.
  • Indicateurs proposés : Sessions (lectures), Durées d’écoute, Parts de marché. Les visualisations sont paramétrables par flux, localisation (France ou Monde), période, et créneau horaire. L’interface proposera prochainement de filtrer ou non les écoutes de moins de 30 secondes.
  • Cependant, certaines informations comme le nombre d’auditeurs ou l’origine des lectures ne sont malheureusement pas accessibles.
Lien direct d’écoute : https://www.vocast.fr/desondes/s3e8

Cet article est aussi disponible à l’écoute en podcast dans Des Ondes Vocast.
Nadège Verdurmen-Batisse, directrice des ventes et du marketing de Daily D’Initiés, donne tous les détails à connaître sur Le Radar dans l’épisode publié le 1er février 2021.

Initialement, une expertise sur la mesure TV

Daily D’Initiés propose aux médias différentes solutions pour scruter leurs audiences. Cette start-up française fournit des tableaux de bord interactifs et complets qui facilitent l’analyse métier. La société, fondée en 2014, compte 6 collaborateurs.
À sa création, l’entreprise s’est concentrée sur les audiences TV. Les audiences TV mesurées par Médiamétrie (études Médiamat), mises à jour tous les matins, sont proposées au sein d’un outil nommé “Le Daily”. Une autre solution de Daily D’Initiés agrège les données IP TV issues des box SFR, et offre ainsi aux utilisateurs de l’outil SFR Analytics les chiffres d’audience de chacune des chaînes. L’ensemble des téléspectateurs passant par une box SFR ne constitue pas un échantillon représentatif de la totalité des visionnages, mais cela permet d’avoir un aperçu des audiences en temps réel.

Une déclinaison pour les radios, à partir des données traitées par l’ACPM

Tout éditeur de radios en ligne adhérant à l’ACPM peut demander à avoir accès au Radar, à partir de 25 € HT/mois. Avec cet outil, les logs des serveurs de streaming sont traités et mis en forme selon différentes vues, différentes grilles d’analyse. Alors que l’ACPM ne donne qu’un récapitulatif chaque mois du nombre total de sessions actives par flux (en plus des sommes et moyennes de durées d’écoute), le Radar permet d’avoir bien plus de détails.
Les développements de la solution ont débuté fin 2019, pour une commercialisation officiellement lancée à l’été 2020.
Les éditeurs de radios diffusées en IP peuvent se servir du Radar pour identifier les moments de forte écoute en ligne, et voir dans le temps l’évolution des cases horaires.
Le gros intérêt du Radar, c’est qu’il fournit une information fraîche : les résultats sont disponibles à J+5. Et ce délai est lié à une limite du côté de l’ACPM ; l’outil pourrait fonctionner en temps réel comme avec SFR Analytics.
Pour le moment, Le Radar n’est accessible qu’aux stations adhérentes à l’ACPM, afin de mutualiser le traitement des données de flux. Mais une logique ad hoc peut se mettre en place avec n’importe quel éditeur, selon les besoins et les systèmes de diffusion adoptés.

Aperçu — Indicateurs et tableaux de bord proposés

Les visualisations peuvent être paramétrées pour un flux, ou bien un ensemble de radios. L’utilisateur est libre de choisir la période d’analyse, c’est-à-dire de sélectionner une date de début et une date de fin. Il est aussi libre de choisir des créneaux horaires spécifiques, de 6 h à 9 h par exemple.

Tableau de bord récapitulatif, répartitions des écoutes par appareils et localisation, classement et progression selon l’indicateur sélectionné
Exemple d’évolution du nombre d’écoutes pour chaque minute d’un jour donné. Comparatif entre 6 radios

Sept indicateurs sont proposés :

  • “Le nombre de sessions cumulées”, qui représente le nombre total d’écoutes
  • “Le nombre de sessions par jour”, c’est-à-dire le nombre total d’écoutes au cours d’une journée moyenne d’une période donnée
  • “Le nombre de sessions moyennes”, qui donne le nombre moyen d’écoutes sur une tranche horaire donnée
  • “La durée d’écoute totale”, le nombre d’heures cumulées de toutes les écoutes
  • “La durée d’écoute par jour”, soit le nombre d’heures cumulées de toutes les écoutes sur une journée moyenne d’une période donnée
  • ”La durée d’écoute moyenne par session”, autrement dit le temps moyen de chaque lecture
  • La part de marché, exprimée en pourcentage, qui représente la part du volume d’écoute. La part de marché dépend du nombre d’écoutes et de leurs durées. Cet indicateur est basé sur l’ensemble des radios certifiées ACPM, il varie donc dans le temps.
Les 7 indicateurs proposés dans Le Radar, et leurs icônes associés

L’interface du Radar ressemble beaucoup à celle du Daily et de SFR Analytics, du moins sur l’aspect global. Les principales différences sont liées aux indicateurs car les mesures sont différentes. Pour la TV, il est question d’audience moyenne, de nombre de téléspectateurs, de GRP, de résultat par cible sur la base des audiences Médiamétrie.

La question du partage des données

  • Soit l’éditeur souhaite disposer uniquement de ses résultats et auquel cas la visualisation ne concerne que ses données.
  • Soit l’éditeur accepte d’entrer dans un système partagé, ce qui signifie qu’il voit ses données et celles des autres radios qui font partie de ce système partagé.

Libre à chacun de choisir la solution qui convient le mieux. Il y a aujourd’hui plutôt une préférence pour la logique d’exclusivité.

Des graphiques “augmentés” avec des métadonnées

Par défaut, Le Radar fournit tous les résultats selon des créneaux horaires fixes (5 h-6 h, 6 h-9 h, 9 h-12 h, etc.). Mais des métadonnées peuvent être associées aux données d’audience collectées, pour avoir au sein de l’interface le nom des émissions selon les créneaux horaires analysés. Le Radar permet ainsi de comparer les évolutions d’audience selon une grille de programmes. Il est alors possible d’évaluer la performance de chaque émission jour après jour, ou bien de comparer avec d’autres radios sur les mêmes créneaux horaires.

Comparaison des audiences des programmes d’une radio, pour chaque jour d’une semaine donnée
Détails des audiences pour une émission en particulier, sur un jour
Résultats d’audience sur le créneau 9 h- 12 h. Également possible d’avoir ce genre de vue pour une émission, pour une tranche horaire donnée.
Comparatif des résultats d’audience entre plusieurs radios, sur un créneau et une période donnée

S’il est possible de récupérer de façon automatique la grille des programmes (ex: via une interface comme l’Open API de Radio France), l’intégration au Radar peut se réaliser sans difficultés. L’utilisateur verra alors des résultats calculés sur la base de ces programmes.
L’intégration de tout autre type de données peut s’envisager : titres musicaux, spots publicitaires…
Il y a aussi la possibilité dans l’interface de réécouter une émission sur un jour et un créneau donné, avec l’évolution des résultats au cours de la lecture ! Cette fonctionnalité est disponible pour tout éditeur qui dispose d’un système de pige.

Évolution des KPIs au cours de l’écoute. Piges issues d’une offre proposée par Kantar

Quelques indicateurs manquent à l’appel…

D’où viennent les écoutes ? Quelle est la répartition des sources, des origines des lectures : TuneIn, site web de la radio, ... ?
Pour le moment, Le Radar ne peut pas donner ce type d’information. Tout simplement car les données en question (User-Agent, referer) ne sont pas disponibles dans les logs envoyés par l’ACPM.
Le nombre d’auditeurs n’est aussi pas proposé dans l’interface du Radar. Cet indicateur peut être défini selon différentes modélisations, par exemple avec une distinction par adresse IP. Mais l’information sur l’IP n’est pas traitée, “afin de s’assurer du bon respect du RGPD”, selon Daily D’Initiés. Des mécanismes d’anonymisation (par hash, ou autre) ne sont pas prévus.
En revanche, les équipes de Daily D’Initiés réfléchissent à l’intégration de données tierces des flux provenant de YouTube ou Deezer, entre autres.

Des chiffres vraiment représentatifs de l’écoute globale ?

L’écoute via les interfaces numériques ne représenterait qu’environ 15 % du volume total d’écoute de la radio selon Médiamétrie. Ainsi, les chiffres obtenus avec le Radar ne sont pas forcément représentatifs de l’ensemble des écoutes tous supports confondus. Le Radar n’analyse qu’une partie de la consommation radio, donc mécaniquement les résultats sont difficilement comparables avec Médiamétrie. Et les indicateurs sont différents.

Le Radar peut-il jouer un rôle dans la détection des “fraudes” ?

Les écoutes potentiellement truquées se repèrent notamment lorsqu’un flux présente :

  • Un nombre d’écoutes assez élevé mais constant dans le temps
  • Une durée moyenne d’écoute très basse
  • Un ratio faible entre le nombre d’adresses IP distinctes et le nombre de sessions totales
Exemple de comportements d’écoutes suspects : il y a quasiment toujours le même nombre de sessions pour chaque créneau de la journée, et peu d’IPs distinctes — Données de test, non représentatives des résultats actuellement accessibles et réels — Source image
Exemple de triche probable, au vu du faible nombre d’IPs comparé au nombre de sessions. De plus, la durée moyenne d’écoute par session est relativement basse, le trafic est constant dans le temps et la répartition des appareils est peu hétérogène — Données de test, non représentatives des résultats actuellement accessibles et réels — Source image

Mais le Radar ne permet aucun traitement sur les données reçues. C’est l’ACPM qui applique des règles certifiant les chiffres d’audience.
L’outil apporte plus de clarté sur les résultats obtenus, et peut surtout jouer un rôle dans l’amélioration de la qualité de la mesure. Les utilisateurs peuvent voir en un coup d’œil si les logs des streams remontés via leur CDN sont cohérents. Les problèmes techniques, invisibles sur de la donnée agrégée, sont facilement identifiables avec les courbes de consommation minute à minute. Un manque de données ou un problème de fuseau horaire se détectent donc très facilement, ce qui donne la possibilité de corriger les problèmes au plus tôt.

Bientôt une déclinaison pour la mesure d’audience des podcasts ?

L’ACPM certifie également les écoutes des podcasts. La mesure est beaucoup plus compliquée quand il s’agit de contenus délinéarisés, à la demande.
Les données traitées par l’ACPM sont très limitées car, pour le moment, seules les statistiques d’usage côté hébergeur sont récupérées. Sans les métriques du côté client (à obtenir via Apple Podcasts et Spotify principalement), il n’y a que très peu d’indicateurs exploitables. Mais l’intégration des données d’audience des podcasts traitées par l’ACPM est bien un des projets de Daily D’Initiés pour les mois à venir.

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Anthony Gourraud

DevRel @OKP4 — Blockchain engineer. Prev: Innovation media (radio/podcast) @Mediameeting & @DesOndesVocast