In questi ultimi mesi sono almeno una decina gli editori ed amici che mi dicono “Io vorrei capire perchè nielsen ce l’ha proprio con me e perchè mi dimezza gli utenti unici…”
Amici tranquillizzatevi, è una cosa normale che accade a tutti, non c’è un accanimento verso un solo sito. Ogni sistema in realtà prende dati diversi ed in maniera diversa e quindi è perfettamente normale che i risultati siano differenti.

Vorrei contribuire a chiarire la spinosa faccenda analizzando i vari sistemi e spiegando a mio avviso il motivo delle discrepanze. Prendo in considerazione: Nielsen, Analytics, Alexa, Log del webserver, Adserver.

1. Nielsen
E basato su un panel di 15.000 persone, scelto con un criterio rappresentativo della popolazione italiana, a cui viene installato un software di rilevazione che traccia la navigazione. La navigazione di questi 15.000 viene quindi memorizzata e rappresenta poi la navigazione dei 20 milioni di users italiani. E’ un sistema molto preciso perchè riesce a nettare in maniera perfetta gli utenti unici intesi come % di share sul totale dei navigatori. E’ buono per comparare e per i trend. E’ un sistema meno preciso sul calcolo di pagine viste e su numeri assoluti, ed ovviamente piu i siti sono piccoli e piu diventa men preciso.

Per esempio: essendo il panel di 15.000 utenti, ogni 10 utenti nielsen valgono circa 15.000 utenti unici veri. E’ ovvio quindi che se Nielsen rileva per un sito un passaggio da 100.000 a 150.000 utenti unici in reatà nel suo panel si tratta di un aumento di 33 persone che navigano nel sito. Troppo poche per una reale valenza.

Ovvio quindi che sotto i 2-300k utenti unici il panel è meno affidabile e la percentuale di errore aumenta (a mio avviso oscilla almeno del 20%). Parliamo infatti di un pugno di persone. Sulle page views per le ragioni di cui sopra il sistema è ancora più approssimativo. Per questo le oscillazioni mensili di nielsen (anche +-30% su siti piccoli) non hanno valore e spesso non trovano riscontro su analytics o weblog.

2. Analytics
Come tutti sanno funziona mettendo un codice JS in ogni pagina. Tale codice manda i dati ai padroni di internet (ndr google) che registrano tutto e poi forniscono le statistiche. Il sistema spara anche dei cookie ai navigatori per tracciare gli utenti unici. E’ indubbiamente, insieme ai dati da webserver, uno dei sistemi piu precisi per calcolo di visite e di page views. Ma per gli utenti unici ?
Qui veniamo a spiegare la discrepanza che fa arrovellare i miei amici. Essendo il tracciamento degli utenti unici basato sui cookie si deve sapere che molti utenti :

- puliscono e cancellano i cookie
- ci sono browser che cancellano automaticamente i coockie
- ci sono utenti con i cookie bloccati

ComScore in questo articolo ci racconta come da uno studio negli USA almeno il 30% degli utenti nell’arco del mese cancellino i cookie. Cosa che comporta che i dati di analitics sono sovrastimati di almeno 2 volte.

Inoltre c’è da considerare altri questioni :

- utenti che hanno nel pc doppio browser
- utenti che hanno in casa doppio pc (fisso laptop)

E questo sovrastima sempre Analytics.

Infine c’è da considerare che Analytics da il dato di utenti che provengono da tutto il mondo mentre Nielsen ha un panel di utenti ESCLUSIVAMENTE italiani.

Tutte queste cose spiegano ampiamente perche il dato nielsen è la metà del dato di analytics. E la conclusione è che il dato buono (per gli utenti unici) almeno per i siti medio grandi è Nielsen.

3. Perche su Alexa tu sei il doppio di me ?
 Alexa si basa su una toolbar che ti installi e ti traccia la navigazione, i dati vengono inviati a e da loro elaborati servono per creare le statistiche. Il sistema potrebbe essere interessante se la toolbar fosse di massa e se ci fosse una ponderazione a posteriori. In Italia è poco diffusa, funziona solo su un browser e quindi è di per se poco affidabile, ma è interessante per i trend di lungo periodo dove, il suo dato ha un valore di trendline che spesso trova conferme con gli altri sistemi.

Ma l’errore su cui cadono molti è quello del tempo. Alexa misura il dato di reach giornaliero……e non mensile. Questo cambia radicalmente la cosa.

Facciamo un esempio usando due estremi :

Community XZY : è una community (es. un forum) che ha 10.000 iscritti che, ogni giorno e sempre gli stessi, tutti i giorni accedono al sito. Non ha traffico da motore di ricerca perchè il tutto è dietro login.

Sito ricette ABC : è database di ricette che non ha traffico proprio e che vive con il 95% del traffico da google ricevendo 5.000 utenti al giorno.

Cosa succede quindi? La community XZY su Alexa sarà esattamente il DOPPIO del sito ABC, con due linee orizzontali parallele su un dato mese.

Ma gli stessi siti avranno su Nielsen un trattamento completamente diverso: la community xyz avrà 10.000 utenti unici al mese mentre il sito di ricette rischia di avere su base mensile 100.000 utenti unici, ed essere quindi 10 volte piu grande

Anche un blog che ha molto traffico ma composto solo dagli abbonati ai feed (sempre gli stessi tutti i giorni) su Nielsen vedrà ridimensionata la sua audience.

Questi sono casi che estremizzano, ma che rendono bene l’idea: una cosa sono le visite una cosa i veri utenti unici, ed una cosa è il conteggio mensile e un’altra il conteggio giornaliero.

Infatti le community molto fidelizzate sono molto molto piu “alte” in alexa, dove invece su nielsen sono avvantaggiati i siti che hanno molto traffico da google (piu utenza diversa e variabilità). Questo spiega anche perche su Alexa Facebook supera Myspace mentre su Nielsen Myspace è ancora il doppio di F.

4. Weblog
I dati da weblog sono tra quelli piu certi, almeno per la erogazione delle pagine viste, e possono essere utilizzati anche per un calcolo approssimato delle visiste e unici (io uso ancora il vecchio webalizer).
Molti non li sanno però usare perchè non prestano attenzione a togliere dal calcolo pagine di servizio, applicativi, frame, e simili. Inoltre con molti sottodomini diventa molto complicato capire i dati netti.

5. ADserver
Il sistema di cui nessuno parla, e che alla fine è l’unico che conta ed il più interessante, è ovviamente quello che determina il guadagno. Ovvero l’adserver.

Alla fine il numero di ads serviti è quello che conta, insieme al numero di utenti unici (ma unici per davvero). Gli ads serviti sono la inventory, il tuo magazzino, quello che alla fine determina il tuo guadagno (moltiplicato per cpm).

I dati dell’adserver sono SEMPRE piu bassi delle pagine viste di analytics o weblog. Anche qua c’è una spiegazione. I tag dell’adserver sono posizionati quasi sempre in fondo alla pagina. C’è una percentuale consistente di pagine (almeno il 30%) che non finisce di caricarsi perche l’utente clicca su un link della pagina prima del caricamento del banner. Oppure l’utente stoppa il caricamento dal bottone del browser.

Conclusioni
Per le ragioni sopra esposte tutti i sistemi sono da usare, e tutti sono importanti nei contesti di riferimento.
Per un calcolo della % della audience è Nielsen il sistema migliore, cosi come per le teste uniche. Per i fini editoriali e controllo andamento traffico (visite, page views e trends) è analytics combinato con logserver il dato migliore.

Per avere delle comparazioni “a gratisse” e su lungo periodo alexa va benissimo ma va sa saputo usare, comparando siti similari e considerando che è un dato giornaliero.

Per le valutazioni di business come il valore di un sito, i ricavi futuri, sono i dati dell’adserver che contano mixati con le teste uniche.
Ovviamente viviamo in un paese ed in un mercato molto poco serio, e quindi molti operatori non usano i dati nel contesto di riferimento, ma usano a prescindere i dati con le cifre piu grosse. Ci sono esempi incredibili di siti che si presentano con 1,5 milioni di utenti unici quando ne hanno 100k scarsi. Il mercato e gli operatori sono molto immaturi e nel caos molti se ne approfittano.

Io nel mio lavoro (ma mi rendo conto di essere l’unico) dò sempre le cifre piu basse (nielsen) e sempre la media degli ultimi mesi e non il mese migliore. Forse sono un coglione?

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