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SEO e Web Analytics: la catena del valore dell‘analisi dei dati

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SEO e Web Analytics: la catena del valore dell‘analisi dei dati

Fabio Piccigallo
SEO e Web Analytics: la catena del valore dell‘analisi dei dati

L'importanza di una strategia di misurazione dei dati per valutare un'azione SEO

Il rapporto tra SEO e web analytics è oggi un rapporto strano, così come quello che intercorre in generale tra il web marketing e la scienza della misurazione dei risultati.

Quando dico “strano” intendo dire che qualsiasi consulente SEO e qualsiasi marketing manager in azienda concorderanno sul fatto che quella della misurazione dei dati sia una fase cruciale di qualsiasi attività SEO. Poi però, quando andiamo alla pratica, scopriamo che almeno nel 90% dei casi all’attività di ottimizzazione dei siti sui motori di ricerca segue una raccolta del tutto casuale di dati a volte sporchi, quasi mai fondati su un modello di analisi coerente e sviluppato attorno al modello di business del cliente.

Insomma, il più delle volte si vende come web analytics per la SEO la collezione indifferenziata di catture di schermate di Google Analytics, magari con qualche curva di crescita in cui “sono evidenti” i risultati dell’azione del consulente.

Fare web analytics per la SEO, così come per qualsiasi altra attività di marketing, dal content marketing al digital advertising, richiede invece una catena del valore specifica, al cui centro ci sono soprattutto un modello di analisi dei dati utile a interpretare i processi, e un modello di reportistica adeguato a rendere conto di questi processi a partire da una rigorosa base scientifica.

SEO e web analytics: un rapporto complicato

Il rapporto tra SEO e analitica web è probabilmente di quelli che potremmo definire dinamici, complicati, probabilmente a volte conflittuali, di sicuro sinergici.

Da un lato, la web analytics, che si è evoluta moltissimo negli ultimi anni, passando da una mera disamina delle hits (le “visualizzazioni di pagina”, essenzialmente: How Idiots Track Success, per dirla come K. D. Paine) che riguardavano un sito web in un determinato periodo, a diventare, nel tempo, disciplina complessa, nonché vero e proprio driver della comprensione e dell’ottimizzazione di ogni ecosistema di marketing che abbia al suo centro un sito web e un percorso di conversione.

Dall’altro, la SEO ha subito in parte la stessa evoluzione: disciplina autonoma un tempo, fatta almeno in parte di trucchetti più o meno furbi per “ingannare” il motore di ricerca, è diventata oggi un vero e proprio studio dell’integrazione di un sito web all’interno del proprio mercato di riferimento, con analisi delle intenzionalità degli utenti e una comprensione evoluta dei processi di marketing in cui il posizionamento in SERP andrà ad integrarsi in modo più o meno performante.

Se tutto questo è vero, allora sarà vero anche che ogni attività SEO, vista con l’occhio del marketing manager e con quello del marketing analyst, dovrà necessariamente essere valutata, nel contesto dell’analisi, all’interno del suo ecosistema di marketing, e dovrà soprattutto essere analizzata a partire da un processo di analisi complesso, del quale vorrei provare qui a formalizzare le diverse tappe.

Il ruolo dell'Analista: identificare e formalizzare la domanda online

Dal punto di vista dell’analista di marketing, il fulcro di ogni attività SEO dovrebbe essere quello di intercettare correttamente la domanda espressa dall’utenza tramite la ricerca online. Questo passaggio è fondamentale, poiché il terreno dell’analisi SEO sarà esattamente quello dell’efficacia di ogni sito web di intercettare la domanda online. Il ruolo dell’analista non si limiterà allora pedissequamente a osservare l’evoluzione delle chiavi di ricerca identificate dal SEO specialist nel corso della sua analisi preliminare, ma proprio quello di mantenere uno sguardo critico su queste scelte, allo scopo di verificarne efficienza economica ed efficacia nell’intercettare l’utenza più pronta alla conversione.

Identificare i segmenti di intenzionalità dell’utenza

Proprio a questo scopo, sarà essenziale, già in fase di analisi preliminare e di costruzione del modello di analitica, compiere un esercizio di identificazione dei modi in cui l’utenza giunge nelle diverse sezioni del sito (home page, blog, pagine di prodotto...) in funzione delle ricerche effettuate.

Individuare quantomeno comportamenti preminenti e associare loro una posizione teorica all’interno del customer journey, del percorso dell’utente lungo il funnel di conversione, consentirà di verificare l’efficienza dell’azione SEO, utilizzando le metriche fondamentali di analisi corrette per ogni segmento di utenti che visitano il sito web oggetto di analisi.

Identificare le Search personas

Il lavoro appena descritto ha anche un’altra importante funzione: quella di identificare le Search personas a partire proprio dalla descrizione dei segmenti, che andranno successivamente arricchiti dal punto di vista socio-demografico e comportamentale utilizzando le metriche di pubblico messe a disposizione da strumenti come Google Analytics.

Sviluppare un modello di analisi per la SEO

Una volta costruiti i segmenti comportamentali degli utenti e determinate le Search personas, sarà possibile sviluppare un modello di analisi in grado di seguire l’evoluzione di ogni segmento nel tempo, in funzione dello svilupparsi dell’azione SEO.

Parametri di questa evoluzione saranno ovviamente i KPI, o Key Performance Indicators. Si identifica con questo acronimo quella serie di metriche che siano correlate statisticamente con i processi di conversione identificati per ogni segmento, e per questo in grado di consentirci una lettura immediata dell’evoluzione dell’azione SEO in funzione proprio degli obiettivi ad essa assegnati.

Ho parlato non a caso di identificazione dei processi di conversione “per ogni segmento”, in quanto si deve considerare che ogni segmento di traffico, a seconda della posizione occupata all’interno del funnel di conversione, dovrà essere valutato in funzione delle proprie peculiarità e di obiettivi propri.

Inutile, insomma, analizzare i blog aziendali dal punto di vista delle vendite, tanto quanto sarà inutile verificare la crescita del numero di pagine visualizzate per sessione nel segmento più ready-to-buy. Il compito principale dello sviluppo del modello di analisi sarà quindi, accanto a quello di determinare correttamente il data model da utilizzare per la lettura dei dati di traffico, anche quello di attribuire correttamente gli obiettivi di conversione da monitorare più strettamente in ogni segmento di pubblico.

Collezionare e verificare i dati

Solo a questo punto, ultimate le fasi di analisi di processo e di costruzione dei segmenti di pubblico, sarà possibile iniziare a collezionare e verificare i dati. Appare evidente infatti che, in mancanza di una strategia di misurazione, non riusciremo a raccogliere dati che siano davvero utili ad una analisi in grado di comprendere l’evoluzione dell’azione di ottimizzazione dovuta al SEO specialist, isolandola correttamente dall’inevitabile rumore di fondo.

Sia chiaro: mostrare una curva di traffico che cresce non vuol dire valutare l’azione SEO. Dimostrare che la curva di traffico cresce grazie all’azione SEO, e dimostrare nel frattempo che a quella curva di traffico corrisponde un valore economico incrementale ben definito richiede ben altri strumenti di analisi statistica.

Come misurare l’efficacia dell’azione SEO? Creando reportistiche adeguate 

Mi è capitato di recente di ascoltare un SEO dichiarare che per un sito web aveva fatto aumentare di 10 volte il traffico e raddoppiare il fatturato. Mi sono immediatamente chiesto non solo come mai ci fosse una forbice così ampia tra le due grandezze, ma soprattutto come facesse a correlare i due risultati prendendo solamente dei dati aggregati. In generale, affermazioni del genere - suffragate solamente da una curva di crescita - se non sono supportate da una reportistica adeguata che dimostri l’efficacia dell’azione SEO lungo tutto il funnel, segmento per segmento, lasciano il tempo che trovano.

Alla crescita del traffico su chiavi di ricerca riguardanti un segmento dell’attività dovrà corrispondere una altrettanto rilevante crescita del fatturato (o comunque dei KPI prescelti) di quel segmento specifico.

Occorre sempre ricordare, in sintesi, che per ogni tesi che si intende dimostrare (o smentire) sarà necessario effettuare misurazioni specifiche, fondate su principi di ordine statistico. Ma fare questo tipo di misurazioni non basta. Altrettanto importante sarà elaborare una reportistica in grado di illustrare efficacemente i concetti che si intende esprimere e i KPI che si intende presentare.

In genere, gli strumenti di analitica - Google Analytics in primis - non aiutano sotto questo aspetto, perché presentano un layout di report estremamente standardizzato. Lavorare sulla personalizzazione dei layout dei nostri report e dei nostri grafici vuol dire non solo fornire un servizio di eccellenza al nostro cliente, ma anche poter vedere ciò che altrimenti rischierebbe di rimanere nascosto.

Analizzare, ottimizzare e prevedere gli sviluppi

Il nostro cliente, chiunque egli sia, 99 volte su 100 non ci chiederà analisi. Ci chiederà dati.

Il compito del marketing analyst tuttavia è quello di compiere anche il lavoro che il cliente non sa o non capisce di poter chiedere. Compito della web analytics infatti non è quello di fornire dati, ma quello di fornire analisi, proposte di ottimizzazione e previsione sugli sviluppi futuri dell’attività basate sui rilievi statistici effettuati.

Nel nostro paese, purtroppo, questo tipo di analisi è complicato dal fatto che prendere in mano un progetto vuol dire spesso avere a che fare con dati di partenza approssimativi e raccolti senza un criterio, e per questo non validi ai fini di un’analisi previsionale che in genere potrà avvenire solamente mesi dopo la fase di start-up, quando si potrà operare su una massa critica di dati sufficiente a determinare trend e flussi di comportamento.

Come si dimostra il valore economico della SEO

Lavorare nel modo descritto avrà come sicuro sviluppo la possibilità di dimostrare al cliente l’efficacia dell’azione SEO su basi scientifiche solide e rigorose, in cui si potrà dire con certezza quale sia stato il valore presente dell’azione SEO, quale il valore potenziale nel tempo e, infine, quale sia il ROI dell’attività svolta dall’agenzia o dal consulente SEO.

Un dato oggi imprescindibile, a mio parere, per valutare qualsiasi attività di marketing.

E tu quale criterio utilizzi per valutare l'efficacia delle azioni SEO che hai intrapreso?

Mi piacerebbe conoscere quello che è il tuo approccio ai dati. Puoi scrivermi nei commenti a questo post.

Fabio Piccigallo
Pro

Fa ottime domande e dà risposte brillanti.

Marketing Analyst and Business Development Manager presso l'agenzia OnMarketing. Oggi mi occupo soprattutto di Web Strategy e di SEA, lavorando costantemente con un focus sull'analisi statistica ed economica dei risultati delle attività dei miei clienti. Mi trovi su Linkedin.
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Commenti

2000
Giulia Bezzi
Guru

Un grande saggio del marketing digitale.

Sono orgogliosa di poter lavorare sempre accanto a te, è un motivo di crescita continua. Sei grandioso!
E da quando ci sei te, seppur bacchettata ogni tanto, mi sento al sicuro. Il mio lavoro è davvero far fare un salto, in termini di fatturato, all'azienda e quello che hai scritto alla fine mi è piaciuto un sacco: Lavorare nel modo descritto avrà come sicuro sviluppo la possibilità di dimostrare al cliente l’efficacia dell’azione SEO su basi scientifiche solide e rigorose, in cui si potrà dire con certezza quale sia stato il valore presente dell’azione SEO, quale il valore potenziale nel tempo e, infine, quale sia il ROI dell’attività svolta dall’agenzia o dal consulente SEO.

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