Mar 07 2011

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Come l’intelligence sceglie le segnalazioni automatiche

autore: categoria: generale

Leggendo una presentazione di Leonardo Bellini m’è caduto l’occhio sulla spiegazione dell’algoritmo che determina cosa debba o non debba comparire quando guardate la sezione “avvisi automatici” del report Intelligence; in pratica come Google Analytics sceglie cosa mostrarvi in quegli avvisi.
La spiegazione la dà Brian Clifton nella seconda edizione del suo “Advanced Web Metrics with Google Analytics“, che è in coda per la lettura nella mia pila, ma per l’occasione l’ho aperto alla pagina giusta e cerco di spiegarlo a voi con parole semplici.

Tutto inizia con una curva che molti di voi avranno già visto, cioè la cosiddetta curva gaussiana:

Deviazione standard
[photo credit: wikipedia]

Il valore centrale (μ – mu) rappresenta il valore mediano della distribuzione, e il valore sigma ( σ ) indica invece la deviazione standard, cioè la distanza di un valore rispetto alla mediana della distribuzione. In una distribuzione normale come quella in figura il 68% circa dei valori è compreso nell’intervallo tra -1 e +1 sigma (valore blu scuro), mentre il 95% dei valori si trova entro + o – 2 sigma.

La barra “Livello di gravità per l’attivazione degli avvisi:” che regola la sensibilità ha dieci possibili valori, ma Brian ci dice che le regolazioni possono variare da 7-sigma (meno sensibile) a 1-sigma (più sensibile), probabilmente in modo proporzionale. Al valore massimo basta che un dato devii di un sigma dal valore mediano atteso per attivare un allarme, alla sensibilità minima deve invece esser fuori dai 7-sigma.

Tenendo presente che con 3-sigma si copre il 99% dei valori, posizionare lo slider come dice Brian, cioè poco più a sinistra di metà (appunto, circa 3-sigma), dovrebbe attivare solo alert per valori che almeno si raddoppiano o si dimezzano.

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4 Commenti

  1. Ciao Marco, hai fatto bene ad approfondire questo aspetto, credo abbastanza sconosciuto.. consiglio a tutti i cultori della Google Analyitics il libro di Brian Clifton.

  2. Proviamo a passare dalla lettura del grafico alla sua interpretazione con un esempio? In parole povere, si tratta di intervenire a livello dei parametri che fanno scattare i nostri avvisi?
    PS: questo post sulla curva gaussiana lo farei leggere a chi non vuol studiar una mazza perché “tanto lavorerà con Internet!” 🙂

  3. @Marco: non per allisciarti ma a me farebbe piacere leggere la tua guida per html.it
    Spero di leggerla presto.

  4. Danilo, la prova più pratica che puoi fare è quella di muovere lo slider della sensibilità e vedere come cambiano gli avvisi 🙂

    (e su html.it c’è già una mia guida su Google Analytics 😛 )

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