METER / KİTLE ANALİTİĞİTemmuz 2026

ÖZEL RAPOR

Taşkent, 2026 Dünya Kupası’nda Özbekistan’ı Nerede İzledi

68 lokasyon ve yaklaşık 76 bin tahmini ziyaretin haritası: maç saati, lokasyon ve kitle profili şehir çapındaki bir etkinliğin markalar açısından değerini nasıl şekillendiriyor?

Kitle analizi talep edin
Ölç. Doğrula. Planla.

Toplam tahmini ziyaret

≈76,2bin
3maç zaman aralığı
68lokasyon
55,7%tek bir maçtan geldi

Özbekistan’ın Dünya Kupası’ndaki ilk katılımı, milli takımın her maçını şehir çapında ayrı bir medya etkinliğine dönüştürdü.

Yayınlar sırasında taraftarlar Taşkent genelindeki stadyumlarda, resmi taraftar alanlarında, parklarda, okullarda, restoranlarda ve barlarda bir araya geldi. METER, 68 lokasyonun çevresindeki anonimleştirilmiş coğrafi verileri analiz ederek üç maçın ölçek ve nitelik bakımından farklı ilgi zaman aralıkları yarattığını gösterdi.

Tahmini ziyaretler, tekil kişi sayısı değil, bir tahmindir.

№ 01İzleme coğrafyası

Taşkent milli takım maçlarını nerede izledi

Taşkent’te Özbekistan milli takımının maçlarının toplu izlendiği başlıca lokasyonların haritası
Taşkent’te Özbekistan milli takımının maçlarının toplu izlendiği başlıca lokasyonlar.

METER, başkentin farklı bölgelerindeki 68 toplu izleme lokasyonunu analiz etti. Örneklem; resmi şehir taraftar alanlarını, stadyumları, spor komplekslerini, parkları, okulları, restoranları ve barları kapsadı.

Bunyodkor Stadyumu’ndaki taraftar alanı en büyük çekim noktası oldu. Bununla birlikte kitle şehrin geneline yayıldı: insanlar evlerine yakın lokasyonları, büyük kamusal alanları veya maç izlemeyi diğer boş zaman aktiviteleriyle birleştirebildikleri mekanları tercih etti.

№ 02Şehir çapında üç senaryo

Üç maç, üç farklı ilgi zaman aralığı

METER her maçı uzun bir futbol şöleninin parçası olarak değil, ayrı bir ilgi dönemi olarak ele aldı.

Bu yaklaşım medya planlaması açısından önemlidir: turnuva ortalaması, kitleyle potansiyel temas hacmini belirleyen gerçek zirveleri ve düşüşleri gizler.

0118 Haziran

Özbekistan — Kolombiya

07:00 · Taşkent

23 630tahmini ziyaret
Toplam içindeki pay31,0%
0328 Haziran

Kongo DC — Özbekistan

04:30 · Taşkent

10 130tahmini ziyaret
Toplam içindeki pay13,3%

Tüm tahmini ziyaretlerin yarısından fazlası ikinci maçtan, Portekiz–Özbekistan karşılaşmasından geldi. Bu rakam, birinci ve üçüncü maçların toplamından daha yüksekti. En düşük katılım 04:30 zaman aralığında görülürken, en çok ve en az ziyaret edilen maçlar arasındaki fark dört katı aştı. Nedenleri kesin olarak ayrıştırmak mümkün değil; ancak reklamverenler açısından sonuç nettir: aynı etkinlik statüsü aynı ilgi hacmini yaratmaz.

№ 03İlginin yoğunlaşması

Şehir çapında erişim — ancak az sayıda lider lokasyon

57,1%en büyük beş lokasyonda
78,0%en büyük on lokasyonda
31,8%yalnızca Bunyodkor’dan
78,8%belediye taraftar alanlarında

Toplu izleme Taşkent’in geneline yayıldı; ancak kitlenin büyük bölümü sınırlı sayıdaki büyük lokasyonda yoğunlaştı. Belediye taraftar alanlarının ölçeği bu payı açıklasa da onları her durumda en iyi çözüm haline getirmez: büyük bir lokasyon erişim sağlarken, yerel bir mekan daha net bir tüketim bağlamı sunar.

GENİŞ ÖLÇEKLİ TEMAS

Büyük şehir lokasyonları

Büyük bir etkinlik kitlesine hızlı erişim.

BAĞLAMSAL TEMAS

Yerel mekanlar

Daha net bir tüketim bağlamıyla daha dar erişim.

№ 04Kitle profili

Maçları kim izlemeye geldi

Kitle ağırlıklı olarak erkekti, ancak yalnızca erkeklerden oluşmuyordu: %63,7 erkek ve %36,3 kadın. Kitlenin neredeyse yarısı 30–49 yaş aralığındaydı; ayrıca %25,8’i 18–29 yaş grubundaydı.

METER tahminine göre kitlenin %50,2’si orta gelir, %28,9’u düşük gelir ve %20,9’u yüksek gelir segmentindeydi.

63,7 / 36,3erkek / kadın, %
48,9%30–49 yaş
50,2%orta gelir segmenti

KİTLE İLGİ ALANLARI

Futbol bağlamı açıklar, tüketiciyi değil

En büyük spor dışı ilgi alanları alışveriş, yeme-içme ve günlük tüketim senaryolarıyla bağlantılıdır.

Spor
83,6%
Otomotiv
70,2%
Alışveriş
67,1%
Restoranlar
58,2%
İş dünyası
47,2%
Eğitim
33,1%
Aile ve ebeveynlik
27,7%
Sağlık
27,2%

İlgi kategorileri birbiriyle örtüşebilir; bu nedenle payların toplamı %100 değildir.

№ 05Ticari senaryolar

Farklı kategoriler için bunun anlamı

01

Perakende ve pazaryerleri

Alışveriş ilgisi, maç günlerini yayın öncesinde, sırasında ve sonrasında perakendeciler, pazaryerleri ve teslimat hizmetleri için anlamlı hale getirir.

02

Restoranlar, teslimat ve FMCG

Toplu izleme; yiyecek, içecek ve birlikte geçirilen zaman için doğal bir bağlam yaratır. Restoranlara ilgi %58,2’ye ulaştı.

03

Bankalar, fintech ve ödeme hizmetleri

İlgili senaryolar; mekan içi ödemeler, teslimat, alışveriş, sadakat programları ve taraftarlara özel teklifleri kapsar.

04

Otomotiv markaları

Otomotiv, kitle ilgi alanları arasında ikinci sırada yer aldı. Hem kitle profili hem de temas bağlamı lokasyon türüne göre değişir.

05

Telekom ve dijital hizmetler

Bağlantı, mobil internet, içerik ve taraftar grupları içindeki iletişim, geleneksel erişimin ötesinde ürün senaryoları yaratır.

METER’IN YETKİNLİKLERİ

Geniş erişimden ölçülebilir bağlama

METER, en değerli temasın nerede, ne zaman ve hangi kategoriler için oluştuğunu belirlemek amacıyla şehir etkinlikleri ve mekanlarındaki kitleleri analiz eder.

  • tek tek lokasyonlardaki ziyaret hacmi
  • farklı zaman aralıklarında kitle değişimi
  • şehir bölgelerine göre insan yoğunluğu
  • cinsiyet ve yaşa göre kitle profili
  • gelir segmentlerine göre dağılım
  • gözlemlenen kitlenin ilgi alanları
  • lokasyon türleri arasındaki farklar
  • lokasyonların farklı marka kategorileri için potansiyel uygunluğu
METER YORUMU

“Büyük bir etkinlik tek başına aynı ilgi hacmini garanti etmez. Verilerimiz, bir maçın başka bir maçtan birkaç kat daha fazla kitle çekebildiğini; aynı şehirdeki farklı lokasyonların ise farklı temas senaryoları oluşturduğunu gösteriyor. Bu nedenle etkinlik odaklı reklam yerleşimleri belirli zaman, lokasyon ve kitle profili dikkate alınarak planlanmalıdır.”

Elena BelorusovaMETER Ürün Yöneticisi
№ 06Pratik sonuç

Bu, medya planlamasını nasıl değiştiriyor

01

Her maçı ayrı planlayın

İkinci maç tüm ziyaretlerin yarısından fazlasını oluşturdu; turnuva ortalaması bu farkı gizler.

02

Erişim ile uygunluğu ayırın

Büyük bir taraftar alanı ölçek sağlar, ancak her zaman markanın hedefleriyle en iyi eşleşen seçenek değildir.

03

Kitlenin gerçek ilgi alanlarını doğrulayın

Alışveriş ve restoran ilgisi, ticari potansiyelin futbol bağlamının ötesine geçtiğini gösteriyor.

04

Maç saatini hesaba katın

Sabah, akşam ve gece zaman aralıkları farklı davranış ve temas senaryoları yaratır.

05

Futbol görsellerinin ötesine geçin

Bir markanın ürün senaryosu, genel futbol görsellerinden daha etkili olabilir.

METODOLOJİ

METER, Özbekistan milli takımının üç maçı sırasında 68 toplu izleme lokasyonunun yaklaşık 100 metre yarıçapındaki anonimleştirilmiş coğrafi verileri analiz etti: 18 Haziran 07:00–09:00; 23 Haziran 22:00–24:00; 28 Haziran 04:30–06:30.

Kitle profili ve ilgi alanları toplu olarak hesaplandı. Ziyaretler tekil kişi sayısını ifade etmez ve turnike verilerine dayanmaz. İlgi kategorileri birbiriyle örtüşebilir ve yayın sırasında yapılan satın almaları veya diğer eylemleri doğrulamaz.

KAYNAKLAR
  1. FIFA: Özbekistan ilk kez Dünya Kupası’na katılmaya hak kazandı
  2. Yangi O‘zbekiston: Taşkent’teki maç izleme lokasyonları
  3. Ulusal İstatistik Komitesi: bölgesel nüfus

Ana veri seti: METER’ın anonimleştirilmiş coğrafi veri analizi ve Taşkent’teki 68 lokasyon için tahmini ziyaretler, 18–28 Haziran 2026.

SONUÇ

Üç maç, şehir çapında üç farklı ilgi zaman aralığı

En güçlü zaman aralığı tüm tahmini ziyaretlerin %55,7’sini oluşturdu. Kitle ağırlıklı olarak erkek ve yetişkindi; ancak en büyük spor dışı ilgi alanları alışveriş ve restoranlardı. Bir futbol etkinliği içinde kitle birden fazla kategori için anlamlı olmaya devam ederken, temasın değeri maçtan maça, zamandan zamana ve lokasyondan lokasyona değişir.

METER / KİTLE ANALİTİĞİ

Kategoriniz için hangi lokasyonların ve kitlelerin işe yaradığını bilmek ister misiniz?

METER, doğru lokasyonları, zamanlamayı ve reklam envanterini seçmek için şehir mekanlarındaki ziyaret hacmini, kitle profilini ve ilgi alanlarını analiz etmeye yardımcı olur.