Dopo un mese di utilizzo di un side project personale come banco di prova SEO, avevo ottenuto 632 visitatori organici. Il numero era incoraggiante, ma la lezione più utile arrivò da un’altra cifra: il 15 ottobre il sito raggiunse un picco giornaliero di 83 visitatori, e una parte di quel picco non sembrava traffico umano.
Mi stavo preparando per una grande iniziativa SEO al lavoro e volevo esperienza pratica, non soltanto altra teoria. Il side project mi permetteva di fare modifiche, osservare i dati e anche sbagliare senza trasformare ogni osservazione in una decisione di produzione.
Questa distinzione è diventata presto fondamentale. Una metrica può muoversi insieme a una modifica senza dimostrare che quella modifica ne sia la causa. Un picco di traffico può sembrare crescita finché non si analizzano le fonti. E una registrazione di sessione può mostrare qualcosa di strano senza spiegare perché sia successo.
Cosa mi hanno detto davvero 632 visitatori organici
Il primo mese ha prodotto 632 visitatori organici. Questo è il risultato che posso confermare. Da quel numero, però, non posso dedurre di aver trovato una formula SEO ripetibile, che ogni modifica abbia migliorato il ranking o che il trend sarebbe continuato.
Per un progetto di apprendimento il valore era avere abbastanza traffico reale da ricerca da poter osservare. Potevo fare una modifica, controllare cosa si muoveva e formulare una domanda più precisa. Per me è stato molto più utile che trattare la SEO come una checklist in cui ogni “best practice” dovrebbe produrre automaticamente un miglioramento delle posizioni.
La modifica del font mi ha insegnato prudenza sulla causalità
Una cosa che mi ha sorpreso è stata una correlazione tra modifiche alla dimensione del font e metriche di performance. Sarebbe stato facile sintetizzarla come “anche piccoli dettagli UX possono influire sul ranking”. I miei dati non supportano una conclusione così forte.
Ciò che ho davvero osservato è questo: ho modificato la dimensione del font e in seguito alcune metriche si sono mosse. Non ho eseguito un esperimento controllato che isolasse quella modifica da tutte le altre, né ho prove che un motore di ricerca abbia cambiato il ranking a causa di quella specifica regola CSS. Il font può cambiare wrapping, layout e posizione degli elementi e quindi alcune misure di rendering o UX. Il meccanismo esatto nel mio caso resta però non dimostrato.
Una regola più prudente per esperimenti di questo tipo è: prima registrare l’osservazione, poi cercare la spiegazione. “La metrica X è cambiata dopo Y” è un dato. “Y ha causato X” resta un’ipotesi finché non ho abbastanza evidenze.
Il giorno da 83 visitatori sembrava migliore prima di aprire Webvisor
Il 15 ottobre il sito raggiunse il massimo giornaliero fino a quel momento: 83 visitatori. Non significa necessariamente 83 visitatori organici; era il picco totale della giornata che stavo analizzando. Scomponendo il traffico, una quota importante arrivava dalla Cina ed era classificata come traffico diretto.
È facile leggere “direct” come “qualcuno ha digitato il mio URL”. In Yandex Metrica può però indicare anche una visita in cui non è stato trasmesso il referrer, oltre ad altri casi. Yandex lo descrive nella documentazione sulle sorgenti di traffico. Quindi l’etichetta da sola non dice chi fosse il visitatore o come avesse davvero scoperto la pagina.
Ho quindi aperto Yandex Webvisor e guardato le sessioni sospette. La pagina sembrava essere stata visitata con CSS disattivato. In base al pattern osservato, ho stimato che circa 20 di quegli “utenti” fossero probabilmente bot.
CSS disattivato era un indizio, non una prova
Quella cifra resta una stima. Ci sono almeno due spiegazioni generali possibili.
- Le richieste erano davvero automatizzate. Uno scraper può scaricare l’HTML ignorando fogli di stile, immagini o altri asset inutili. Risparmiare banda è una motivazione plausibile, ma non l’ho confermata.
- Il replay poteva non riprodurre perfettamente la sessione originale. I sistemi di session replay ricostruiscono la pagina dai dati registrati. Yandex documenta casi in cui la registrazione può differire da ciò che il visitatore ha visto, compresi problemi CSS in riproduzione dopo modifiche ai fogli di stile.
Perciò “Webvisor mostrava la pagina senza CSS” è un’osservazione. “Il visitatore ha disabilitato CSS intenzionalmente” è un’interpretazione. “Quindi era un bot” è un’ulteriore inferenza. Il pattern rendeva plausibile l’ipotesi bot, ma una sola caratteristica del replay non basta per una classificazione sicura.
Cosa controllerei nei log
Per questo tipo di anomalia mi fiderei più dei log del server che del replay visuale. Confronterei User-Agent, IP o intervalli di rete, tempi e ripetitività delle richieste, asset richiesti, path, status code e referrer. Verificherei anche se il client ha scaricato soltanto HTML o anche CSS, JavaScript e immagini, e se lo stesso schema appare in dimensioni analytics come browser, supporto JavaScript, regione, durata della sessione e landing page.
Nessuno di questi segnali è perfetto da solo. Insieme possono sostenere o indebolire l’ipotesi bot molto meglio del semplice “il replay sembrava strano”.
La lezione più importante riguardava la misurazione, non il ranking
Ho iniziato il side project per fare esperienza pratica di SEO prima di un’iniziativa più grande al lavoro. Dopo un mese, il risultato utile non erano soltanto i 632 visitatori organici. Era anche capire quanto velocemente si possa costruire una storia convincente su dati incompleti.
Avrei potuto chiamare crescita il picco di 83 visitatori. Avrei potuto trasformare il cambiamento dopo la modifica del font in un “fattore di ranking”. Avrei potuto chiamare bot ogni sessione senza CSS. Tutte e tre le versioni sarebbero state più semplici. Nessuna sarebbe stata abbastanza dimostrabile.
Per esperimenti futuri, un flusso più prudente sarebbe separare le sorgenti di traffico, tenere un changelog, confrontare prima e dopo senza assumere causalità, analizzare le anomalie a livello di richieste HTTP e ricordare che anche gli strumenti di analytics hanno limiti propri.
Per me questa è stata finora la parte più preziosa dell’esperimento. La SEO mi ha dato traffico da studiare; la capacità più difficile è decidere cosa i dati dimostrano davvero.
Sto ancora analizzando i log, soprattutto il traffico diretto dalla Cina. Se troverò un pattern di richieste ripetibile, potrò dare una risposta molto più solida alla domanda iniziale: se quelle circa 20 visite fossero davvero bot e se evitare il CSS facesse parte del loro comportamento.