Web Analytics: log file del web server oppure codice JavaScript da inserire nelle pagine Html?

Web Analytics: log file del web server oppure codice JavaScript da inserire nelle pagine Html?

Scelta: vantaggi e svantaggi

Gli strumenti per le statistiche dei siti rientrano in genere in una delle due seguenti categorie:

  • Log file dei web server
  • Codice JavaScript inserito nelle pagine html

Entrambi comportano vantaggi e svantaggi.

In genere, i log file dei web server contengono dati più ricchi di quelli disponibili con il tracciamento delle Statistiche dei Siti mediante codice JavaScript. Per aziende focalizzate sulla visibilità nei motori di ricerca, i log file dei web server permettono di sapere anche quali pagine sono state rilevate dai singoli spider dei motori di ricerca e quanto recentemente è avvenuta la visita.

  • Il codice di tracciamento mediante JavaScript non viene richiamato quando una pagina viene scaricata da un robot automatizzato. Chi propone i sistemi JavaScript segnala questo aspetto come vantaggioso – i sistemi tracciano solo l’attività umana. In realtà riteniamo che si tratti di una limitazione. I sistemi di analisi di log file dei server web migliori sono in grado di separare traffico di proveniente dagli esseri umani da quello non umano.
  • I sistemi JavaScript falliscono inoltre quando i programmatori Html si dimenticano di inserire il codice di rilevazione nelle pagine appena pubblicate. Nessun codice di rilevazione, nessun dato.
  • I sistemi JavaScript possono rallentare il caricamento delle pagine se il server di rilevazione si è «bloccato»; questo, ad esempio, è il caso accaduto al servizio gratuito di web analytics di Google.

Il codice JavaScript deve essere infine aggiunto ad ogni link per tracciare oggetti non-Html, come i documenti, i file pdf e le immagini, in modo che possano essere rilevati.

  • Chi propone i sistemi basati su JavaScript spesso sostiene che l’identificazione delle pagina è più precisa – il codice viene sempre eseguito quando un utente esamina una pagina. Implicita in questa affermazione è l’idea che la cache del web server possa evitare una chiamata al web server del sito, facendo sì che la visualizzazione della pagina non venga registrata nei file di log. Questo è un falso mito. Uno dei compiti della configurazione di sistemi di web analytics basata sui log file sta proprio nell’assicurare che le direttive cache per i web server siano impostate in modo corretto. Con le direttive cache è sufficiente imporre al browser degli utenti di controllare il server per verificare se la pagina è stata modificata – questa operazione comporta una registrazione di dati nel log file del web server precisa e con minimo carico supplementare sulla rete. Inoltre permette anche una più precisa rilevazione dell’esperienza di navigazione degli utenti.
  • Nel caso di quegli utenti che hanno disabilitato JavaScript (non tanti, a dire il vero), molti sistemi basati su JavaScript supportano anche un tag <noscript> che consente comunque di catturare qualche dato.

Ai Direttori di IT in genere piacciono i sistemi JavaScript perché i log file dei web server possono essere onerosi da gestire. I log infatti divengono molto grandi velocemente per siti molto trafficati. Alcune righe corrotte nel mezzo del file (di solito a causa di tentativi di malintenzionati che cercano di sfruttare le vulnerabilità del buffer Windows) possono bloccare i sistemi di analisi dei log file dei web server. Un amministratore di sistemi poco esperto spesso non ha l’esperienza necessaria con la riga di comando per trovare e rimuovere le linee corrotte. I sistemi di Web Analytics sono, per la loro natura, avidi di risorse e dunque candidati ideali per essere gestiti in outsourcing.

Allora, che cosa si può fare? Molte organizzazioni che hanno adottato una soluzione o un’altra di Web Analytics non sfruttano appieno questi strumenti per una carenza di personale opportunamente addestrato. Una mancanza di formazione porta anche ad una implementazione poco soddisfacente – che fornirà risultati poveri ed ingannevoli per la qualità dei dati. Così, la prima priorità dovrebbe essere che il personale interno possieda una formazione, anche basilare, in Web Analytics prima di impegnarsi in una soluzione o in un’altra.

In generale, gli strumenti open source sono più primitivi dei corrispondenti commerciali. Questi ultimi offrono report più intuitivi e aggiungono funzionalità come analisi dei flussi di click (Click strema analysis) e la navigazione per approfondimenti successivi (drill-down) dei dati. Talvolta gli strumenti free forniscono maggiori dettagli rispetto agli strumenti commerciali. Nel web marketing, comprese le attività d’ottimizzazione siti per i motori di ricerca, le informazioni sulle pagine di provenienza sono molto importanti. Alcuni strumenti sono limitati a fornire le informazioni di referrer solo a livello del dominio – AWStats, ad esempio, fornisce le informazioni di referrer URL a livello di pagina.

Per evitare incongruenze tra lo strumento scelto e le proprie necessità, un’azienda dovrebbe avere un minimo di conoscenza di Web Analytics prima di investire in una soluzione software. L’implementazione di uno strumento free, come AWStats (analisi di log file dei web server) e/o Google Analytics (Codice JavaScript nelle pagine), può essere un buon inizio. Abbiamo scritto un articolo in due parti Guida all’Analisi delle Statistiche di Siti Web con AWStats per O’Reilly. Le aziende possono anche prendere in considerazione di incaricare un consulente imparziale per aiutarle a scegliere la soluzione da adottare.

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A proposito di Sean Carlos

Sean Carlos aiuta le aziende nell'ottimizzare i loro risultati di business online. La sua carriera spazia dalla gestione di campagne di telemarketing e direct mailing presso un'organizzazione con più di 10.000 soci ad una significativa esperienza a livello mondiale maturata presso la Hewlett-Packard. Nei primi anni 90 Sean ha sviluppato un applicativo enterprise search, comprensivo di tutte le fasi, dall'indicizzazione alla ricerca dei testi, per il Los Angeles County Museum of Art. Dal 2000 al 2004 Sean è stato IT Manager del sito immobiliare CasaClick.it, parte del gruppo Pirelli. Sean è un docente ufficiale della Digital Analytics Association. È Chairman dello SMX Search and Social Media Conference, 13 & 14 novembre p.v. a Milano. Collabora inoltre con l'Università Bocconi. Nato a Providence, RI, USA, Sean Carlos si è laureato in Fisica. Parla inglese, italiano e tedesco.

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