Nome dell'autore: Achille Baudino

Excel e Google Sheets sono strumenti eccellenti per operazioni semplici, ma diventano rapidamente inadeguati quando si tratta di conservare e analizzare dati di marketing, SEO e analytics in modo affidabile. In questo articolo vediamo perché gli spreadsheet non sono progettati per gestire dati raw, automazioni e analisi riproducibili. E perché un data warehouse come BigQuery rappresenta un passaggio naturale, anche per realtà non enterprise.

BigQuery è la piattaforma ideale per gestire dati a livello evento e creare analisi avanzate oltre le limitazioni dei tool di analytics. In questo articolo esploriamo le best practice per progettare, organizzare e interrogare dataset raw con performance e costo sotto controllo. Affrontiamo schema design, partizionamento, ottimizzazione delle query e governance dei dati.

Le piattaforme di advertising prendono decisioni in base ai segnali che ricevono, ma non tutti i dati hanno lo stesso peso né lo stesso significato. In molti progetti la raccolta si concentra su grandi volumi informativi che introducono rumore invece di migliorare la qualità delle decisioni automatiche. Questo articolo analizza quali segnali sono realmente utili e perché distinguere tra dato disponibile e dato rilevante è fondamentale per evitare ottimizzazioni fuorvianti.

Il tracking server-side è una delle soluzioni più efficaci per migliorare la qualità dei dati inviati alle piattaforme ADV. In questa guida vediamo come implementarlo utilizzando Stape.io e perché può fare la differenza nella raccolta, attribuzione e ottimizzazione delle campagne pubblicitarie. Un approccio tecnico orientato a ridurre la perdita di dati e aumentare l’affidabilità dei segnali utilizzati dagli algoritmi ADV.

Le piattaforme di advertising prendono decisioni esclusivamente in base ai dati che ricevono. Quando il tracking si ferma a segnali superficiali, gli algoritmi imparano a ottimizzare per quantità e non per valore. Questo articolo analizza come una raccolta dati parziale distorca le decisioni automatiche e perché, senza informazioni sul valore reale delle conversioni, anche le performance apparentemente “buone” portano fuori strada.

Dashboard e report raccontano solo una versione semplificata dei dati di marketing. Quando mancano granularità, continuità e collegamenti tra eventi, utenti e canali, l’analisi diventa fragile anche se i numeri “tornano”. In questo articolo vediamo perché la vera differenza non sta nei tool, ma nella base dati, e perché BigQuery è il punto di svolta.