Come i dati ci aiutano nelle PR digitali

Individuare il target è sempre stato un aspetto fondamentale per le aziende, indipendentemente dalle loro dimensioni: che siano grandi gruppi o PMI, la capacità di individuarlo per le proprie attività è un fattore determinante.

La scelta del target è fondamentale soprattutto laddove sia necessario costruire una brand reputation partendo da zero, piuttosto che riposizionarla. I dati possono aiutarci a minimizzare l’aleatorietà dell’avvio delle operatività.

Laddove abbiamo già un sito possiamo ricorrere ai dati presenti su google analytics piuttosto che attraverso l’utilizzo di piattaforme SEO professionali. Il primo step operativo è prelevare i back-links ricostruendo le relazioni che questi hanno con i link a cui fanno riferimento. A seguire si elabora il tutto attraverso la social networking analysis.

PR digitali: costruire le relazioni

Il primo step operativo è, una volta prelevati i back-links, vedere dove puntino. Rispolverando la struttura architettonica del sito, è possibile aggregarli in base alle pagine pertinenti (appartenenti ad una specifica sezione del sito)in modo da ricostruirne la struttura architettonica.

Il secondo step operativo è strutturare le relazioni per analizzarle in termini di social networking analysis. Se utilizziamo Gephi sarà necessario costruire e caricare sia l’insieme dei nodi (siti) che compongono l’oggetto di analisi, che le relazioni (back-link) che i nodi instaurano tra loro.

PR digitali: la social networking analysis

Fatto questo è necessario settare tre indicatori fondamentali: Modularity Class , in-degree, out-degree.

Con il primo indicatore andremo a clusterizzare i nodi: potete scegliere se farlo attraverso le relazioni oppure definendo voi una particolare partizione. La clusterizzazione ci permette di avere un impatto visivo importante e capire velocemente quali siano i più numerosi rispetto ad altri. Questo rappresenta il pattern di partenza.

Definito il quadro, si andranno ad identificare le sezioni del nostro sito che ricevono maggiori link: questa informazione la otteniamo settando l’indicatore di in-degree. Con questo indicatore il pattern di partenza si arricchisce e si evidenziano i nodi che rappresentano gli hub dei cluster.

L’ultimo step operativo è individuare quale, tra i vari siti che generano i nostri back-link, siano quelli più permeabili: questo setting lo otteniamo con l’indicatore out-degree.

Se volete potete arricchire la vostra data-viz con l’indicatore della edge-weight: al forza con la quale i siti si connettono l’uno con l’altro.

Aspetto molto importante è identificare i cosiddetti “bridge”: siti che lincano sezioni differenti; questo ci permette di capire quali siano le tematiche affini che interessano.

Due sono i vantaggi che questa tecnica di analisi può fornire:

  • capire se sia migliorabile la SEO off page
  • avere un quadro di potenziali partner per migliorare la web reputation