Manuale pratico per chi inizia
Qualche giorno fa un corsista iscritto a un corso 1:1 personalizzato su Google Analytics, mi ha detto “grazie, mi hai aperto un mondo”.
In realtà con queste parole il mondo lo ha aperto lui a me.
Perché i dati non sono solo numeri. Se impari a leggerli e a interpretarli, puoi trasformarli in storie e quelle storie possono diventare vere e proprie strategie di marketing.
In effetti, durante i nostri corsi di Digital Marketing, sono in molti a iniziare a sbadigliare quando apriamo una schermata di Google Analytics o di Matomo, ma poi succede la magia.
Anche i più avversi ai numeri si rendono contro che è proprio grazie ai numeri che nascono le idee migliori.
Per questo ho pensato di stilare una guida base per imparare a leggere i dati di Google Analytics 4, la piattaforma più utilizzata per monitorare l’andamento di un sito web.
“I dati non sono solo numeri. Se impari a leggerli e a interpretarli, puoi trasformarli in storie e quelle storie possono diventare vere e proprie strategie di marketing.”
Cosa significa davvero “leggere i dati di Google Analytics”
Prima ancora di parlare di report, grafici o metriche, dobbiamo fermarci su una parola che sembra banale ma non lo è: leggere.
Molte persone usano Google Analytics, ma pochissime leggono davvero i dati. Usare GA4 significa saper entrare nella piattaforma, cliccare sui menu, aprire i report.
Leggere i dati di Google Analytics significa capire cosa quei numeri stanno raccontando sul comportamento delle persone ed è una differenza enorme.
Se ti limiti a guardare i numeri, Google Analytics diventa confuso, freddo, distante, se invece inizi a leggerli come segnali, come tracce lasciate dagli utenti, allora improvvisamente tutto acquista senso.
Un numero non è mai solo un numero, è sempre il risultato di una scelta: qualcuno ha cliccato, ha letto, ha abbandonato, ha comprato, ha cambiato idea.
Il primo grande errore di chi inizia con Google Analytics
Il primo errore, quasi universale, è questo: cercare subito le risposte.
Chi inizia con GA4 spesso vuole sapere:
- “Il sito va bene?”
- “Sto crescendo?”
- “Le campagne funzionano?”
Il problema è che Google Analytics non risponde a domande vaghe. Risponde solo a domande ben poste.
Se entri in GA4 senza una domanda precisa, ti perderai. Non perché i dati siano difficili, ma perché stai chiedendo troppo e male.
Leggere i dati di Google Analytics significa imparare a fare una cosa prima di tutte le altre: fare le domande giuste.
Google Analytics non serve a controllare, ma a capire
C’è un’altra convinzione da smontare subito: Google Analytics non è uno strumento di controllo. Non serve a “tenere sotto controllo” il sito, né a rassicurarti che tutto va bene.
Serve a mettere in discussione quello che stai facendo.
Quando leggi correttamente i dati, spesso scopri che:
- un canale che pensavi forte è debole
- una pagina che ami non funziona
- un contenuto che davi per scontato è quello che converte di più
Ed è normale. Google Analytics non è lì per farti sentire bravo, ma per farti capire meglio.
Metriche e dimensioni: il punto in cui o capisci tutto o ti perdi
Arriviamo ora al vero fondamento dell’analisi dei dati.
Se questo passaggio non è chiaro, tutto il resto del manuale perderà efficacia.
Le metriche: i numeri che attirano l’attenzione
Le metriche sono la prima cosa che noti in Google Analytics. Utenti, sessioni, visualizzazioni, conversioni, entrate. Sono numeri, e i numeri danno una sensazione di precisione e oggettività.
Il problema è che le metriche da sole non spiegano nulla.
Dire “ho avuto 12.000 sessioni questo mese” non ti dice:
- se quelle persone erano interessate
- se hanno fatto qualcosa
- se il traffico era utile o sprecato
Le metriche rispondono solo a una domanda: quanto.
Le dimensioni: il contesto che rende i numeri leggibili
Le dimensioni, invece, sono ciò che trasforma un numero in informazione. In pratica sono il contesto.
Rispondono a domande come:
- da dove arrivano queste persone?
- che pagina stanno guardando?
- che dispositivo stanno usando?
- da quale campagna provengono?
Paese, sorgente, mezzo, pagina, dispositivo, campagna: sono tutte dimensioni.
Quando aggiungi una dimensione a una metrica, il dato smette di essere astratto.
“12.000 sessioni” non significa nulla.
“12.000 sessioni provenienti da Google Ads, con basso coinvolgimento” inizia a raccontare una storia.
Perché metriche e dimensioni non vanno mai separate
Uno degli errori più comuni di chi inizia a leggere Google Analytics è concentrarsi solo sulle metriche principali, ignorando completamente le dimensioni.
Una metrica senza dimensione è un numero isolato. Una dimensione senza metrica è solo un’etichetta. Solo insieme creano un’informazione utile.
Questo è il motivo per cui, durante i corsi, insisto sempre su una cosa: non guardare mai un numero senza chiederti “a cosa si riferisce?”
Lo schema mentale corretto per leggere qualsiasi dato
Da questo momento in poi, ogni volta che guardi un report in Google Analytics, dovresti applicare sempre lo stesso schema mentale, anche inconsciamente.
Prima il contesto, poi il numero, poi l’interpretazione. Il contesto è dato dalla dimensione.
Il numero è la metrica.
L’interpretazione nasce dal confronto tra dati. Se ti fermi al numero, stai facendo reportistica, se invece arrivi all’interpretazione stai iniziando a fare analisi.
Perché questa parte è la più importante del manuale
Tutto ciò che verrà dopo, acquisizione, coinvolgimento, monetizzazione, fidelizzazione, poggia su queste basi.
Se metriche e dimensioni non sono chiare, i report creano solo un’enorme confusione.
Se invece questo passaggio è solido, Google Analytics smette di fare paura.
Ed è qui che di solito, in aula, succede che le persone iniziano a capire cosa stanno guardando.
“Se ti fermi al numero, stai facendo reportistica. Se arrivi all’interpretazione, stai iniziando a fare analisi.”
Prima di entrare nei report: una cosa fondamentale da capire
Prima di aprire qualsiasi report in Google Analytics 4, c’è una cosa che devi chiarire a te stesso: i report non sono risposte, sono punti di partenza.
Molti utenti entrano in GA4 aspettandosi che un report dica loro se “va tutto bene” o “va tutto male”. Ma Google Analytics non funziona come un semaforo verde o rosso, funziona come una mappa.
Una mappa non ti dice dove andare, tTi mostra dove sei e cosa c’è intorno.
Leggere i report di Google Analytics significa quindi imparare a orientarsi, non cercare giudizi automatici.
L’ordine corretto: perché non devi mai partire dalla monetizzazione
Un errore molto comune è aprire GA4 e andare subito a guardare vendite, conversioni o entrate. È comprensibile, soprattutto se hai un e-commerce o un sito che genera lead.
Ma è anche uno dei modi migliori per leggere male i dati.
Se guardi la monetizzazione senza aver capito prima:
- da dove arrivano gli utenti
- che tipo di utenti stai portando
- cosa fanno sul sito
rischi di attribuire il problema al punto sbagliato.
Per questo motivo, la lettura dei report deve sempre seguire il ciclo di vita dell’utente: prima acquisizione, poi coinvolgimento, poi monetizzazione.
Acquisizione: come leggere da dove arrivano davvero le persone
La sezione di acquisizione è il punto di partenza di qualsiasi analisi sensata. Qui non stai ancora giudicando il sito, stai giudicando il traffico che porti.
Acquisizione utenti e acquisizione traffico: perché la differenza conta
Google Analytics 4 distingue tra due concetti che spesso vengono confusi.
L’acquisizione utenti racconta come una persona ti ha scoperto per la prima volta mentre l’acquisizione traffico racconta da dove arriva ogni singola visita.
Questa distinzione è fondamentale perché risponde a due domande diverse:
- come le persone entrano per la prima volta nel tuo ecosistema
- come tornano, o da dove arrivano nelle visite successive
Se non fai questa distinzione, rischi di dare troppo credito (o troppa colpa) a un canale che in realtà sta solo intercettando utenti già acquisiti.
Come ragionare mentre guardi i dati di acquisizione
Quando osservi i report di acquisizione, la tentazione è guardare subito il numero di utenti o di sessioni.
La domanda giusta non è “quanti utenti arrivano da questo canale?”, ma: che tipo di utenti arrivano da questo canale?
Un canale che porta meno traffico ma:
- più sessioni con interazione
- più tempo sul sito
- più conversioni
è quasi sempre più prezioso di un canale che porta solo volume.
Leggere correttamente i dati di Google Analytics in questa fase significa iniziare a separare traffico utile e traffico rumoroso.
Quando un canale sembra funzionare ma in realtà non lo fa
Uno degli errori più comuni è guardare un canale che porta tante sessioni e pensare automaticamente che stia funzionando.
In realtà, molto spesso succede questo: il traffico arriva, guarda una pagina, se ne va. GA4 ti permette di vedere subito se questo sta accadendo, grazie alle metriche di coinvolgimento.
Se un canale porta tante sessioni ma pochissime sessioni con interazione, il problema non è Google Analytics: il problema è la coerenza tra promessa e contenuto.
Coinvolgimento: dove Google Analytics diventa onesto
La sezione di coinvolgimento è il momento in cui scopri se quello che stai facendo interessa davvero alle persone.
Perché il tasso di interazione è più importante di quanto pensi
Con GA4, Google ha cambiato prospettiva. Non si parla più di rimbalzo, ma di interazione.
Una sessione è considerata “coinvolta” se:
- dura almeno 10 secondi
- oppure include più pagine
- oppure genera un evento di valore
Come interpretare un basso coinvolgimento (senza colpevolizzare il traffico)
Quando vedi un coinvolgimento basso, la reazione istintiva è pensare che il traffico sia sbagliato.
Se le persone arrivano e se ne vanno, probabilmente:
- non trovano quello che si aspettavano
- non capiscono subito il valore
- non vengono guidate nel percorso
Leggere le statistiche di Google Analytics in questa sezione significa iniziare a fare una domanda diversa: il mio sito sta aiutando le persone a capire cosa fare?
Pagine e schermate: quando i contenuti parlano chiaro
Uno dei report più sottovalutati è quello delle pagine. Molti lo guardano solo per vedere quali pagine hanno più visualizzazioni.
In realtà, il vero valore è nel confronto:
- pagine molto viste ma poco coinvolgenti
- pagine poco viste ma molto coinvolgenti
Le prime spesso attirano traffico ma non mantengono promesse, le seconde spesso sono ottime, ma poco visibili.
Leggere i dati di Google Analytics qui significa capire dove intervenire prima: sui contenuti o sulla visibilità.
Monetizzazione: leggere il percorso, non solo il risultato
Arriviamo ora alla sezione che molti aspettano: la monetizzazione. Qui il rischio più grande è guardare solo il numero finale: entrate, conversioni, acquisti.
Ma il numero finale è solo l’ultima pagina della storia.
I funnel: perché le persone si fermano prima della fine
I report a imbuto mostrano il percorso che le persone fanno prima di convertire.
Ed è qui che Google Analytics diventa davvero utile.
Se vedi che:
- molti utenti visualizzano un prodotto
- pochi lo aggiungono al carrello
il problema potrebbe essere la modalità di aqcusito (il carrello) oppure il valore percepito.
Se invece:
- molti iniziano il checkout
- pochi completano l’acquisto
il problema è quasi sempre una frizione: costi inattesi, complessità, mancanza di fiducia.
Leggere i dati di Google Analytics in questa fase significa capire esattamente dove intervenire.
Una cosa importante sugli abbandoni
Un abbandono è uninformazione importantissima. Ogni punto in cui le persone si fermano ti sta dicendo qualcosa.
Ignorare quel segnale significa continuare a perdere opportunità.
Perché acquisizione, coinvolgimento e monetizzazione vanno letti insieme
Queste sezioni ono profondamente collegate.
Un problema di monetizzazione spesso nasce dall’acquisizione. Un problema di coinvolgimento spesso nasce da una promessa sbagliata a monte.
Leggere davvero i report di Google Analytics significa mettere in relazione i dati, non guardarli a compartimenti stagni.
Perfetto.
Proseguiamo senza stringere, completando il manuale come va fatto.
Perché dopo la monetizzazione non hai ancora finito di leggere i dati
Molti pensano che il lavoro con Google Analytics finisca quando guardano vendite, conversioni o fatturato.
Inn realtà, quello è solo un punto del percorso, non la fine. Se ti fermi alla monetizzazione, stai guardando il risultato. Se vai oltre, inizi a capire la solidità del progetto.
La domanda da porti, a questo punto, non è più “quanto sto vendendo?”, ma: sto costruendo qualcosa che regge nel tempo o sto solo comprando risultati a breve termine?
Ed è qui che entrano in gioco fidelizzazione, analisi degli utenti ed esplorazioni.
Fidelizzazione: il dato che parla del futuro (non del presente)
La fidelizzazione è una delle sezioni meno spettacolari di Google Analytics 4, ed è proprio per questo che viene spesso ignorata.
Non ha grafici “wow”, non ha numeri enormi, non dà gratificazioni immediate.
Ma è una delle sezioni più importanti.
Acquisire nuovi utenti costa sempre più tempo, energie e budget. Se le persone arrivano sul tuo sito, fanno qualcosa e poi spariscono per sempre, stai lavorando in salita.
Leggere i dati di fidelizzazione significa capire se le persone tornano, se si ricordano di te, se trovano valore sufficiente per rientrare spontaneamente.
Come leggere la fidelizzazione senza farsi ingannare
Quando guardi i dati di fidelizzazione, il primo istinto è confrontare nuovi utenti e utenti di ritorno.
Un numero basso di utenti di ritorno non è sempre un problema, dipende dal tipo di progetto.
Un sito informativo, ad esempio, può avere molti nuovi utenti e pochi ritorni senza essere “sbagliato”. Il punto non è giudicare il numero in assoluto, ma capire se è coerente con l’obiettivo del sito.
Se hai un e-commerce, un servizio o un progetto editoriale che vive di relazione, una bassa fidelizzazione è un segnale importante.
Se invece intercetti bisogni “one shot”, va interpretata in modo diverso.
Ancora una volta, Google Analytics non dà giudizi: sei tu che devi contestualizzare.
Cosa ti dice davvero un utente che torna
Un utente che torna sul sito ti sta comunicando diverse cose, tutte preziose:
- si ricorda del tuo brand
- ha trovato valore in passato
- ritiene utile tornare da te invece che altrove
Questi segnali non compaiono in un singolo numero, ma emergono nel tempo.
Ed è per questo che la fidelizzazione va letta con pazienza, osservando trend e non singole giornate.
Gli utenti: ricordarsi che dietro i numeri ci sono persone
A questo punto del percorso, è fondamentale fermarsi su una cosa spesso dimenticata: i dati rappresentano persone reali.
Quando analizzi i report sugli utenti, non stai guardando statistiche astratte, stai osservando gruppi di individui con comportamenti, abitudini e strumenti diversi.
Dati demografici, geografici e tecnologici non servono per “fare profiling”, ma per capire meglio il contesto in cui le persone interagiscono con il tuo sito.
Perché i dati sugli utenti non vanno mai letti da soli
Dati come l’età, il paese o il dispositivo diventano utili solo quando li colleghi al comportamento.
Sapere che molti utenti arrivano da mobile non serve a nulla se non sai:
- quanto restano
- cosa fanno
- se convertono
Leggere i dati di Google Analytics in questa sezione significa collegare chi sono gli utenti a come si comportano.
Solo così puoi prendere decisioni sensate su:
- struttura delle pagine
- contenuti
- priorità di sviluppo
- comunicazione
Tecnologia e dispositivi: dove spesso nascono i problemi invisibili
Una delle aree più sottovalutate riguarda tecnologia e dispositivi eppure, è qui che spesso si nascondono problemi importanti.
Un sito può funzionare benissimo su desktop e malissimo su mobile, una pagina può caricarsi velocemente su un browser e lentamente su un altro.
Se non guardi questi dati, potresti attribuire cali di performance a “cause misteriose”, quando in realtà il problema è puramente tecnico.
Le Esplorazioni: quando Google Analytics diventa uno strumento di analisi
Arriviamo ora a una delle parti più potenti e più fraintese di Google Analytics 4: le Esplorazioni.
Molti le aprono, le guardano per qualche secondo e poi le chiudono pensando che siano “troppo complicate”.
In realtà, le Esplorazioni non sono difficili: sono libere.
Dal “cosa è successo” al “perché è successo”
I report standard rispondono bene alla domanda: cosa è successo sul sito?
Le Esplorazioni servono a rispondere a un’altra domanda, molto più importante: perché è successo? Quando qualcosa non torna, un calo improvviso, un comportamento strano, una conversione che sparisce, è nelle Esplorazioni che trovi le risposte.
Perché ti permette di:
- incrociare più dimensioni
- isolare segmenti di utenti
- osservare comportamenti specifici
Come usare le Esplorazioni senza complicarti la vita
Il modo corretto di usare le Esplorazioni è partire da una sola domanda alla volta.
Ad esempio:
- perché gli utenti mobile convertono meno?
- perché una pagina ha perso coinvolgimento?
- perché un canale performa solo su certi dispositivi?
Se entri nelle Esplorazioni con una domanda chiara, il resto viene da sé.
Il passaggio finale: dalla lettura all’azione
Arrivati a questo punto, Google Analytics smette definitivamente di essere un esercizio teorico. Ogni dato che leggi dovrebbe portarti a una domanda pratica: cosa posso migliorare?
L’importante è che i dati inizino a guidare le tue decisioni, anche piccole. Un cambiamento alla volta, testato, osservato, corretto.
Come usare questo manuale nel tempo
Questo manuale non è pensato per essere letto una sola volta: è pensato per essere letto e riletto.
Ogni volta che:
- i dati non tornano
- qualcosa ti sembra confuso
- non sai da dove partire
torna alle basi.
Ricomincia dall’acquisizione, rileggi metriche e dimensioni.
La capacità di leggere i dati non nasce dalla velocità, ma dalla comprensione.
Quando Google Analytics inizia davvero a lavorare per te
Imparare come leggere i dati di Google Analytics non significa diventare analisti professionisti, significa smettere di andare a intuito e iniziare a prendere decisioni più consapevoli.
Quando inizi a leggere i numeri come segnali, Google Analytics 4 smette di essere intimidatorio e diventa uno strumento strategico.
Ed è lì che succede il vero cambiamento: i dati smettono di essere numeri e diventano scelte.
In sintesi
- Leggere GA4 significa interpretare i numeri come tracce del comportamento delle persone, non guardare metriche a caso.
- GA4 risponde a domande precise: senza una domanda chiara, ti perdi nei report.
- Metriche e dimensioni vanno sempre lette insieme: il numero senza contesto non racconta nulla.
- I report sono una mappa: acquisizione, coinvolgimento e monetizzazione vanno letti in sequenza e collegati tra loro.
- Fidelizzazione, utenti ed esplorazioni servono a capire la solidità del progetto e a passare dalla lettura all’azione.
