Nome dell'autore: Achille Baudino

Perché le piattaforme ADV ottimizzano sui dati sbagliati

Perché le piattaforme ADV ottimizzano sui dati sbagliati

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.

Analisi dei dati di marketing su base dati strutturata per decisioni strategiche

La base dei dati di marketing: perché i report non bastano

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.

I segnali che indicano che i dati hanno perso affidabilità

I segnali che indicano che i dati hanno perso affidabilità

Quando i sistemi di misurazione producono dati apparentemente corretti ma sempre meno utili, il problema non è nei numeri ma nel segnale che li genera. Questo articolo aiuta a riconoscere i segnali che indicano una perdita di affidabilità del dato, prima che l’errore diventi economico o decisionale. Capire questi segnali consente di distinguere un problema di performance da un problema di misurazione.

Attribuzione frammentata il vero problema non sono i numeri

Attribuzione frammentata: il vero problema non sono i numeri

Quando i sistemi di misurazione non condividono più un segnale coerente, l’attribuzione perde valore operativo. Il problema non è stabilire quale piattaforma abbia “ragione”, ma riconoscere quando i dati non supportano più decisioni efficaci. In questi casi, il rischio maggiore non è l’errore analitico, ma la perdita di controllo decisionale.

Quando il tracking degrada, le campagne continuano a spendere male

Quando il tracking degrada, le campagne ADV continuano a spendere (male)

L’ottimizzazione delle campagne ADV dipende interamente dalla qualità dei segnali di conversione che le piattaforme ricevono. Quando il tracking degrada, questi segnali diventano incompleti o distorti, influenzando bidding, allocazione del budget e stabilità delle performance. Il risultato è uno spreco progressivo di investimento, spesso invisibile finché i numeri non peggiorano.

Dati strutturati e SEO

Perché i dati strutturati contano per la Local SEO

I dati strutturati rappresentano una delle tecnologie più importanti, e spesso sottovalutate, per migliorare la visibilità organica di un sito web. Non sono un trucco SEO, ma una base di linguaggio universale che permette a Google di capire meglio la tua realtà.

Analisi RFM: leve per la lead generation

Analisi RFM: da strumento per ecommerce a leva per la lead generation

Analizzare i dati è sempre il punto di partenza per la crescita del business. L’analisi RFM ci aiuta a segmentare i nostri clienti per ottimizzare le nostre azioni di marketing. Uno strumento nato per gli ecommerce, ma molto utile anche per la lead generation,

Collegare Google Ads e Google Analytics: come, perché, quali benefici si ottengono

GA4 e Google Ads: perché (e come) collegarli nel modo giusto

Molte proprietà GA4 non sono collegate a Google Ads: perché è un limite e cosa si perde.
Guida passo-passo al collegamento, setup consigliato (conversioni primarie in Ads, Enhanced Conversions, Consent Mode) e uso delle audience.
Vantaggi concreti: attribuzione pulita, Smart Bidding e remarketing migliori, report unificati.

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