{"id":1606,"date":"2013-09-11T09:35:07","date_gmt":"2013-09-11T07:35:07","guid":{"rendered":"http:\/\/www.wmtools.com\/news\/?p=1606"},"modified":"2013-09-11T18:30:08","modified_gmt":"2013-09-11T16:30:08","slug":"in-che-modo-la-velocita-dei-siti-web-incide-effettivamente-sul-posizionamento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.wmtools.com\/news\/posizionamento-motori\/in-che-modo-la-velocita-dei-siti-web-incide-effettivamente-sul-posizionamento","title":{"rendered":"Posizionamento Vs. Velocit\u00e0 di caricamento di un sito web"},"content":{"rendered":"

\"posizionamento\"<\/a><\/p>\n

Google usa molteplici fattori per determinare come classificare i risultati dei motori di ricerca. Di norma questi fattori sono sia relativi ai contenuti della stessa pagina web (il testo, il suo URL, i titoli e le intestazioni, ecc.) sia all’autenticit\u00e0 del sito stesso (l’et\u00e0 del dominio, il numero e la qualit\u00e0 dei link in entrata, ecc.). Tuttavia, nel 2010, Google<\/strong> ha fatto qualcosa di molto diverso: ha annunciato che la velocit\u00e0 dei siti web avrebbe iniziato ad avere un impatto sul posizionamento<\/strong>. La velocit\u00e0 alla quale si visualizza il contenuto di un risultato di ricerca sarebbe quindi un fattore.<\/p>\n

Sfortunatamente l’esatta definizione di “velocit\u00e0 del sito” \u00e8 rimasta incerta e aperta alla riflessione. Il mistero si \u00e8 infittito ulteriormente quando Matt Cutts di Google ha annunciato che anche i siti mobile pi\u00f9 lenti presto sarebbero stati penalizzati nel posizionamento<\/strong>.<\/p>\n

Chiaramente Google agisce sempre pi\u00f9 su ci\u00f2 che \u00e8 ovvio in modo intuitivo: gli scarsi risultati di un sito ottimizzato sono frutto di una scarsa esperienza utente, e siti con scarsa esperienza utente meritano meno visibilit\u00e0 nei risultati di ricerca. Ma cosa misura Google<\/strong>? E ci\u00f2 che ruolo ha nel posizionamento sui motori di ricerca? Matt Peters, analista dati a Moz, ha chiesto a Zoompf\u00a0 http:\/\/zoompf.com\/<\/a> di aiutarlo a trovare delle risposte.<\/p>\n

Disclaimer<\/strong><\/h2>\n

Mentre Google \u00e8 stato volutamente poco chiaro su alcuni aspetti relativi all’impatto della velocit\u00e0 della pagina sul ranking di ricerca, \u00e8 stato molto chiaro nel dire che la pertinenza dei contenuti resta prioritaria<\/strong>. Quindi, in altre parole, mentre si pu\u00f2 dimostrare una correlazione (o mancanza di correlazione) tra particolari parametri legati alla velocit\u00e0 e il\u00a0 posizionamento, non si pu\u00f2 dimostrare con certezza un rapporto di causalit\u00e0, in quanto altri fattori, non misurabili, giocano un loro ruolo. Eppure, si pu\u00f2 verosimilmente ipotizzare che eventuali correlazioni scoperte rappresentano una “probabile influenza” sul posizionamento e sono quindi degne di considerazione.<\/p>\n

Metodologia<\/strong><\/h2>\n

Per iniziare la nostra ricerca, abbiamo lavorato con Matt per creare una lista di 2000 query a caso dal 2013 Ranking Factors study. Abbiamo selezionato un campione rappresentativo di query, alcune con un minimo di un termine di ricerca (“hdtv”), altre fino a cinque e cosi’ via. Per ogni query abbiamo quindi estratto le 50 URL col miglior ranking, mettendo insieme una lista di 100.000 pagine in tutto da valutare.<\/p>\n

In seguito abbiamo lanciato 30 piccole istanze su Amazon EC2 in un cloud del North Carolina, \u00a0usando per ognuna il tool Web Page Test http:\/\/www.webpagetest.org<\/a> in modalit\u00e0 \u201cprivate\u201d. Questo tool usa le stesse versioni del browser usate in genere dagli utenti e raccoglie pi\u00f9 di 40 diversi parametri relativi al caricamento di una pagina web. Il test \u00e8 stato effettuato con Chrome e per ogni pagina testata \u00e8 stata svuotata ogni volta la cache per garantire risultati coerenti.<\/p>\n

Riassumeremo i risultati di seguito, ma se vuoi puoi scaricare l’intero set di risultati da qui: http:\/\/zoompf.com\/search-ranking-factors<\/a><\/p>\n

Risultati<\/strong><\/h2>\n

Dopo aver rilevato pi\u00f9 di 40 diversi page metrics per ogni URL esaminato, la maggior parte non ha mostrato alcuna significativa influenza sul posizionamento<\/strong>.<\/p>\n

Era ampiamente previsto che, per esempio, il numero di connessioni che un browser usa per caricare una pagina non avrebbe probabilmente avuto influenza sul posizionamento nei risultati di ricerca. Per esigenze di sintesi, in questa sezione ci limiteremo a mettere in evidenza i risultati particolarmente degni di nota.<\/p>\n

Tempo di caricamento della Pagina<\/strong><\/h2>\n

Quando si parla di\u00a0 “Tempo di caricamento della pagina di un sito web”, ci si riferisce o al documento o al rendering completo. Si considera\u00a0Tempo di caricamento documento<\/strong>, il tempo di caricamento di una pagina necessario prima di poter iniziare a cliccare o immettere dati. Tutti i contenuti potrebbero non esserci ancora ma si pu\u00f2 interagire con la pagina. Si considera Tempo di rendering completo<\/strong>, il tempo necessario a scaricare e visualizzare immagini, pubblicit\u00e0 e analytic trackers, cio\u00e8 tutto ci\u00f2 che vediamo caricare quando si fa lo scrolling della pagina.<\/p>\n

Dal momento in cui Google non \u00e8 stato chiaro sul concetto di tempo di caricamento, abbiamo deciso di esaminare sia gli effetti sul Posizionamento del tempo caricamento Documento sia quelli del Rendering completo. Tuttavia la nostra pi\u00f9 grande sorpresa \u00e8 arrivata dalla mancanza di correlazione con questi due parametri chiave<\/strong>. Ci aspettavamo, se non altro, che questi due parametri avrebbero avuto un chiaro impatto sul ranking di ricerca. Invece i nostri dati mostrano che non esiste una chiara correlazione tra documento o rendering completo con il ranking nei motori di ricerca, come potete vedere nel grafico:<\/p>\n

\"51f83dde741da6.63156343\"<\/a><\/p>\n

L’asse orizzontale misura la posizione di una pagina nei risultati di ricerca, mentre l’asse verticale rappresenta il tempo medio rilevato tra i 2000 diversi termini di ricerca usati nello studio. In altre parole, se inserisci tutti i 2000 termini di ricerca su google, uno per uno, e poi clicchi sul primo risultato per ciascuno, dovresti misurare il tempo di caricamento di ciascuna di queste pagine. Quindi ripeti la stessa operazione per il secondo, per il terzo risultato e cos\u00ec via fino al cinquantesimo.<\/p>\n

Da questo grafico ci si aspetterebbe una tendenza verso “l’alto e a destra” e le pagine ben posizionate nei motori dovrebbero avere un tempo di caricamento documento e rendering completo inferiore. Di sicuro il rendering della pagina \u00e8 legato alla soddisfazione utente<\/strong> e alla conversione vendite<\/strong> (come vedremo in seguito), ma sorprendentemente in questo caso non siamo riusciti a rilevare nessuna correlazione con il ranking.<\/p>\n

Time to first byte<\/strong><\/h2>\n

Non avendo riscontrato nessuna correlazione tra ranking di ricerca e ci\u00f2 che \u00e8 tradizionalmente considerato il “tempo di caricamento della pagina”, abbiamo ampliato la nostra ricerca al Time to first byte<\/strong> (TTFB). Questo parametro rileva quanto tempo impiega il browser per ricevere il primo byte di risposta da un server Web quando si richiede un particolare URL<\/strong>. In altre parole, questo paramentro racchiude la latenza di rete di una richiesta al server, la quantit\u00e0 di tempo che il server impiega per elaborare e generare una risposta, e la quantit\u00e0 di tempo impiegato per reinviare il primo byte di tale risposta dal server al browser. Il grafico di TTFB per ogni posizione di ranking \u00e8 la seguente:<\/p>\n

\"51f83ddf236916.23144183\"<\/a><\/p>\n

Il risultato relativo al TTFB \u00e8 stato sorprendente e una chiara correlazione<\/strong> \u00e8 stata individuata tra un posizionamento pi\u00f9 basso e l’aumento del TTFB<\/strong>. Siti che hanno un TTFB inferiore rispondono pi\u00f9 velocemente e hanno un miglior posizionamento nei risultati di ricerca rispetto a siti pi\u00f9 lenti ma con un TTFB pi\u00f9 elevato. Di tutti i dati che abbiamo raccolto, il parametro TTFB ha avuto l’effetto di correlazione pi\u00f9 forte, il che implica un’alta probabilit\u00e0 di un certo livello di influenza sul ranking di ricerca<\/strong>.<\/p>\n

Dimensione pagina<\/strong><\/h2>\n

Il risultato sorprendente \u00e8 dato qui dalla dimensione media in byte di ciascuna pagina web, in relazione alla posizione nei risultati di ricerca. Con “Dimensione pagina”, intendiamo tutti i byte che vengono scaricati per il rendering completo di una pagina <\/i>con tutte le immagini, gli annunci, third party widgets e font. Quando abbiamo rappresentato graficamente la dimensione media della pagina per ogni posizione nei risultati di ricerca abbiamo trovato una correlazione controintuitiva<\/strong> tra una minore dimensione della pagina e un peggiore page rank<\/strong>, con un calo anomalo nei primi 3 risultati.<\/p>\n

\"51f83ddfcf3b34.50138823\"<\/a><\/p>\n

Questo risultato in un primo momento ci ha confuso dato che in questo caso non avevamo previsto alcuna correlazione. Riflettendoci, per\u00f2, siamo giunti ad una conclusione: siti\u00a0 con un peggiore posizionamento spesso appartengono ad aziende pi\u00f9 piccole e con meno risorse e di conseguenza potrebbero avere meno contenuti e complessit\u00e0 nei loro siti. Cos\u00ec come aumenta il ranking, lo fa anche la complessit\u00e0,<\/i> con l’eccezione dei “big boys” (colossi, siti di grandi aziende) che hanno budget extra per ottimizzare al massimo le proprie offerte. Non abbiamo prove certe per supportare questa teoria ma \u00e8 verosimile, in base ai dati raccolti e alla nostra intuizione.<\/p>\n

Dimensione Immagine<\/strong><\/h2>\n

Dato il sorprendente risultato, abbiamo deciso di esaminare la dimensione media in byte di tutte le immagini caricate per ogni pagina, relative alla posizione nei risultati di ricerca. Ad eccezione di un picco nelle prime due posizioni, i risultati sono piatti e poco interessanti<\/strong> in tutti le posizioni a seguire.<\/p>\n

\"51f83de07cb994.29591864\"<\/a><\/p>\n

Anche se non ci aspettavamo un forte livello di correlazione ce ne aspettavamo quantomeno un certo livello dato che i siti con pi\u00f9\u00a0 immagini caricano pi\u00f9 lentamente. Dal momento in cui questo dato \u00e8 strettamente legato al tempo di rendering completo, pensiamo che il tempo di caricamento della pagina, probabilmente, non influenza il ranking di ricerca.<\/p>\n

Cosa significa?<\/strong><\/h2>\n

I nostri dati mostrano che non vi \u00e8 alcuna correlazione tra il “tempo di caricamento della pagina”<\/strong> (documento o rendering completo) e il posizionamento della pagina nei risultati di ricerca di Google<\/strong>. Questo \u00e8 vero non solo per le ricerche generiche (una o due parole chiave), ma anche per la “coda lunga”<\/strong> (4 o 5 parole chiave). Non abbiamo trovato siti web che caricano le pagine pi\u00f9 velocemente, posizionati meglio rispetto a quei siti web con tempi di caricamento della pagina pi\u00f9 lenti. Se il tempo di caricamento \u00e8 un fattore di posizionamento nei motori di ricerca, di certo si \u00e8 perso nel rumore degli altri fattori. Avevamo sperato di vedere qualche correlazione soprattutto per le query generiche o di una o due parole, ma cos\u00ec non \u00e8 stato.<\/p>\n

Tuttavia dai dati raccolti risulta che esiste una correlazione tra il TTFB inferiore e un migliore posizionamento nei motori di ricerca. Siti web con i server e l’infrastruttura di back-end che potrebbero mostrare rapidamente i contenuti web hanno avuto un ranking migliore rispetto a quelli pi\u00f9 lenti. Ci\u00f2 significa che, nonostante convenzionalmente si pensi altro, \u00e8 il back-end di un sito e non il front-end che influenza direttamente il posizionamento<\/strong> di un sito web nei motori di ricerca. La domanda \u00e8: perch\u00e9<\/strong>?<\/p>\n

Il TTFB<\/strong> \u00e8 probabilmente il parametro pi\u00f9 semplice e veloce da individuare<\/strong>. I vari crawler di Google saranno tutti in grado di rilevarlo. La rilevazione del documento o rendering completo richiede una navigazione completa. Inoltre i tempi di caricamento documento e rendering completo dipendono per lo pi\u00f9 dalle caratteristiche del browser che caricano la pagina come fanno col design, la struttura e il contenuto del sito web. L’utilizzo del TTFB per determinare la “performance” o la “velocit\u00e0” potrebbe forse essere spiegabile con l’aumento del tempo e gli sforzi necessari per acquisire tali dati da parte del crawler di Google. Abbiamo per\u00f2 il sospetto che il tempo di rendering della pagina sia anche un fattore di ranking a causa della notevole importanza dell’esperienza utente.<\/p>\n

Non solo \u00e8 TTFB facile da calcolare, ma \u00e8 anche un parametro adottabile per valutare le prestazioni di un intero sito. Il TTFB \u00e8 influenzato da tre fattori<\/strong>:<\/p>\n