Google Analytics da riga di comando: generare un report

Per chi lavora prevalentemente da terminale – penso ad esempio agli amministratori di sistema, a chi preferisce un ambiente senza fronzoli e distrazioni, a chi vuole risparmiare memoria o semplicemente trova più appagante la “vecchia scuola” – può nascere se non l’esigenza almeno il desiderio di consultare i dati di Google Analytics senza ricorrere al browser.

Personalmente, trovo utile avere nella mia scatola degli attrezzi informatici uno script che mi consenta di avere i dati salienti di Analytics, quelli per me utili da monitorare quotidianamente, in breve tempo.

La procedura per realizzare l’obiettivo tramite python e l’API Google Analytics non è delle più immediate… però vale bene la mezz’oretta di tempo necessaria per la messa in opera.

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Un breve manifesto (personale) per l’attività SEO

L’esigenza che avverto, frutto di molti anni di attività nel settore, è quella di affermare l’importanza decisiva di un elementare rigore scientifico nell’analisi dei dati di traffico al fine di calibrare con accuratezza e non solo « a sentimento» (anche se i sentimenti sono importanti!) gli interventi SEO per i propri clienti.

Gli strumenti a disposizione del professionista SEO sono numerosissimi, eppure è innegabile che un senso di delusione risieda in noi. Troppe volte abbiamo a che fare con dati di apparente importanza strategica ma che risultano alla prova dei fatti fallaci, o imprecisi, puri specchietti per le allodole.

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Il test delle ipotesi: come stabilire se un risultato è dovuto al caso

Abbiamo due title tag in A/B test su una pagina prodotto. La variante A genera 127 clic su 4.000 impression (CTR 3,17%), la variante B 152 clic su 4.000 impression (CTR 3,80%). Una differenza di 25 clic in più. È un risultato reale o semplice rumore del campione?

Domande come questa — questa differenza è dovuta al caso? — nascono in continuazione in ogni attività basata su dati. Il test delle ipotesi è la procedura statistica che ci permette di rispondere con metodo, distinguendo i risultati dovuti a un fenomeno reale da quelli che sono soltanto effetto del caso.

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La distribuzione normale, lo z-score e la tabella z

Il concetto di distribuzione normale è uno degli elementi chiave nel campo delle ricerche statistiche. Molto spesso infatti i dati che raccogliamo mostrano delle caratteristiche tipiche, talmente tipiche da chiamare la distribuzione risultante semplicemente… “normale”.
In questo post vedremo le caratteristiche di questa distribuzione, oltre a sfiorare qualche altro concetto di notevole importanza come:

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Deviazione standard e CV: quando la media da sola inganna (casi pratici SEO)

Le misure di variabilità sono utilizzate per descrivere il grado di variabilità delle osservazioni rispetto ad un indice di tendenza centrale.

In altri termini, le misure di variabilità consentono di valutare la dispersione dei dati attorno ad un valore centrale, che può essere rappresentato ad esempio dalla media o dalla mediana. Esse forniscono informazioni preziose sulla distribuzione dei dati, permettendo di ottenere una migliore comprensione del fenomeno osservato.

Le tecniche per misurare la variabilità di insiemi di dati sono numerose.
Tra queste, le più note (e più utilizzate) sono:

Visualizzeremo graficamente i concetti acquisiti di tendenza centrale e dispersione ritornando a parlare di asimmetria e introducendo il concetto di curtosi.

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