La biblioteca di Statistica e SEO: i libri che consiglio (e perché)

C’è una domanda che torna, puntuale, ogni volta che pubblico un articolo di questo percorso: «ma per studiare queste cose, che libro consigli?». Finora ho risposto un pezzo alla volta, nella sezione “Per approfondire” che chiude ogni articolo. Qui faccio l’operazione inversa: raccolgo tutta la biblioteca in una pagina sola, con il motivo per cui ogni titolo si è guadagnato il posto.

Non è una classifica e non è un catalogo: sono i libri che uso davvero, quelli da cui provengono molti degli esempi e delle spiegazioni che trovate negli articoli. Pochi, scelti con un criterio semplice: ogni libro deve far fare un passo avanti concreto a chi lavora con i dati nella SEO e nel marketing, senza richiedere una laurea in matematica.

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Il Paradosso di Simpson nella SEO: quando i dati aggregati possono mentire

È l’ultimo giorno del mese. Stiamo preparando il report SEO per il cliente principale. Apriamo Google Search Console, impostiamo il confronto mese su mese e un brivido ci corre lungo la schiena: il CTR organico globale del sito è crollato dal 4,5% al 3,5%.

Prima di scrivere l’email con le cattive notizie e prepararci a giustificare il calo, facciamo la cosa giusta: disaggreghiamo i dati per capire dove stiamo perdendo colpi. Guardiamo le performance per dispositivo e scopriamo una cosa apparentemente impossibile:

  • Il CTR su Desktop è salito dal 5,0% al 5,5%.
  • Il CTR su Mobile è salito dal 2,0% al 2,5%.

Fissiamo lo schermo. Com’è matematicamente possibile che le performance siano migliorate ovunque, ma il totale generale sia crollato di un punto percentuale netto?

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Campionamento e Dimensione Campionaria: Quanti Dati Servono?

Nella vita di tutti i giorni, come nella web analytics, dobbiamo spesso prendere decisioni basate su informazioni incomplete. Quanti dati mi servono per capire se questa modifica alla landing page ha funzionato? Mille visite bastano? Diecimila sono troppe?

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Tracciare i moduli Elementor con Google Tag Manager

In un precedente post abbiamo visto in dettaglio come tracciare in Google Analytics via Google Tag Manager i moduli generati dal plugin CF7 in WordPress.

In questo post vedremo come ottenere il medesimo risultato con un altro strumento WordPress ad altissima diffusione: il visual builder Elementor.

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Analisi delle serie storiche e previsioni di serie temporali in R

Cosa si intende per serie storica, o serie temporale

Una serie storica consta dei valori osservati in un insieme di periodi ordinati sequenzialmente. Questo, per chi fa SEO, è già un elemento del massimo interesse.

I dati di traffico del nostro sito web, considerati lungo una sequenza temporale, sono infatti un esempio di serie storica.

L’analisi delle serie storiche è un insieme di metodi che ci consentono di ricavare schemi o statistiche significative dai dati con informazioni temporali.

In termini molto generali, possiamo dire che una serie temporale è una sequenza di variabili casuali indicizzate nel tempo.

Lo scopo dell’analisi di una serie storica può essere di tipo descrittivo (si pensi alla decomposizione della serie per rimuovere elementi di stagionalità o per evidenziare tendenze di fondo) oppure inferenziale, includendo in quest’ultimo la previsione dei valori per periodi di tempo futuri, ancora non occorsi (forecasting).

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