Automazione no-code/low-code per SEO e Web Analytics

Le piattaforme no-code/low-code consentono oggi di superare in modo economico il trade-off tra automazione e competenze tecniche necessarie per l'implementazione. In questo intervento ho mostrato come utilizzare KNIME Analytics Platform per automatizzare alcune attività di SEO e Web Analytics tra le più comuni.

Transcript

1. Automazione no-code/low-code per SEO e Web Analytics Gianluca Campo @giancampo gianluca.campo@nucleusagency.com #wmf2022
2. SONO Head of SEO & Analytics @ Nucleus NON SONO • uno sviluppatore • uno statistico • un venditore della piattaforma che vedremo
3. Indice 1. Partiamo con un gioco 2. Strumenti di programmazione no-code 3. Introduzione a KNIME 4. Come funziona KNIME 5. Workflow per la SEO 6. Workflow per la Web Analytics 7. Dimentichiamo qualcosa?
4. Partiamo con un gioco
6. Mito #1: ci sono due tipi di persone al mondo Ci sono due tipi di persone: quelle che sanno programmare e quelle che non riescono. La realtà è che le persone che non sanno programmare si scoraggiano perché si paragonano subito alle persone che lo sanno fare. E' solo una questione di curva di apprendimento! https://blog.stephsmith.io/learning-to-code-apps/
7. Mito #2: quale linguaggio è il migliore? Meglio Python o JavaScript? E' importante cominciare da ciò che si preferisce o si ritiene più semplice da imparare. E' possibile che alcuni linguaggi facilitino alcuni passaggi ma il focus deve essere sulla partenza!
8. Mito #3: "non ci capisco nulla, non sono portato" Occorre distinguere tra sintassi e logica: la prima è quella da studiare e che non consente di essere subito autonomi. La logica è in genere più semplice da comprendere ed è il vero core della programmazione!
9. Mito #3: "non ci capisco nulla, non sono portato" Occorre distinguere tra sintassi e logica: la prima è quella da studiare e che non consente di essere subito autonomi. La logica è in genere più semplice da comprendere ed è il vero core della programmazione!
10. Mito #4: focalizzarsi sull'idea e non sull'esecuzione Meglio fare qualcosa che cercare la perfezione (e magari perdere più tempo). Una buona esecuzione vale più di una buona idea! Ideas Execution -1 = bad idea 1$ = no execution 1 = weak idea 1.000 $ = weak execution 5 = average idea 10.000 $ = average execution 10 = good idea 100.000 $ = good execution 15 = great idea 1.000.000 $ = great execution 20 = amazing idea 10.000.000 $ = amazing execution Derek Sivers, https://www.youtube.com/watch?v=QgaBvEO2LYY
11. Mito #4: focalizzarsi sull'idea e non sull'esecuzione Meglio fare qualcosa che cercare la perfezione (e magari perdere più tempo). Una buona esecuzione vale più di una buona idea! Ideas Execution -1 = bad idea 1$ = no execution 1 = weak idea 1.000 $ = weak execution 5 = average idea 10.000 $ = average execution 10 = good idea 100.000 $ = good execution 15 = great idea 1.000.000 $ = great execution 20 = amazing idea 10.000.000 $ = amazing execution Derek Sivers, https://www.youtube.com/watch?v=QgaBvEO2LYY = 20 $ = 10.000.000 $
12. Mito #5: "ho cominciato troppo tardi" Non è troppo tardi per cominciare a programmare. Meno dello 0,5% della popolazione mondiale riesce a programmare. Siamo dunque ancora alla prima fase della curva della diffusione dell'innovazione, non proprio tardi... Meno dello 0,5% di persone al mondo programmano https://sphweb.bumc.bu.edu/otlt/MPH-Modules/SB/BehavioralChangeTheories/BehavioralChangeTheories4.html
13. Mito #6: "non ho abbastanza tempo" Circa 1/3 delle nostre ore diurne sono spese sugli smartphone. Probabilmente molte di queste sono spese per lavoro, ma altre per puro intrattenimento. Cosa accadrebbe se convertissimo tutte le nostre ore di intrattenimento in ore di apprendimento? https://www.data.ai/en/go/state-of-mobile-2022/
16. Strumenti di programmazione no-code
18. Cosa sono le piattaforme di sviluppo no-code? 1. Le piattaforme di sviluppo no-code (o No-Code Development Platforms, NCDP) consentono anche a non programmatori di creare applicazioni mediante interfacce grafiche intuitive 2. NCDP e LCDP (Low-Code Development Platforms) possiedono lo stesso obiettivo: velocizzare il processo di sviluppo di un’applicazione 3. In particolare, le NCDP offrono in genere template che non richiedono alcuna conoscenza per costruire applicazioni 4. Queste piattaforme stanno crescendo in popolarità perché le aziende riescono così a superare la scarsa disponibilità di competenze di programmazione e la crescente mobilità dei lavoratori https://en.wikipedia.org/wiki/No-code_development_platform
19. Alcune piattaforme NCDP Airtable Appery.io Google AppSheet Betty Blocks Buildbox Bubble Creatio DronaHQ Studio FileMaker HyperCard IFTTT integromat monday.com Podio PWCT QuickBase, Inc. Salesforce lightning platform Shopify Silex website builder Unqork Webflow Wix.com WordPress Zapier
20. Alcune piattaforme NCDP Airtable Appery.io Google AppSheet Betty Blocks Buildbox Bubble Creatio DronaHQ Studio FileMaker HyperCard IFTTT integromat monday.com Podio PWCT QuickBase, Inc. Salesforce lightning platform Shopify Silex website builder Unqork Webflow Wix.com WordPress Zapier
21. AppSheet (categoria: app building)
22. Buildbox (categoria: game making)
23. Wordpress (categoria: website building)
24. Zapier (categoria: workflow automation)
25. Caratteristiche delle piattaforme no-code • Focalizzate sui verticali Le NCDP sono progettate con un focus su industry particolari in modo da accelerare la pubblicazione di applicazioni bypassando i classici vincoli dello sviluppo: tempo, soldi, carenza di capitale umano subito impiegabile per scopi molto precisi. • Facili da integrare Sfruttano spesso API, servizi web di ampia scala, dataset aperti, template già testati, per integrare rapidamente sistemi di business preesistenti. • Rivoluzionarie Stanno trasformando il ruolo di manager e dipartimenti IT: da controllo completo del ciclo di ricerca, sviluppo e approvazione di nuove applicazioni, a governance su linee di business che sviluppano applicazioni di nicchia adatte al proprio flusso di lavoro. https://en.wikipedia.org/wiki/No-code_development_platform
27. Il mercato globale • Valore di mercato di 16,1 mld di dollari nel 2021 • Forecast di 84,8 mld di dollari nel 2027 • Crescita media annua del +31,9% (CAGR, tasso annuo di crescita composto) https://www.spreadsheetweb.com/how-big-is-the-global-low-code-no-code-market-and-how-fast-is-it-growing/
28. I numeri delle NCDP 65% del fabbisogno totale di sviluppo applicazioni nel 2024 70% nuove applicazioni nelle aziende che sfrutteranno NCDP/LCDPs entro il 2025 https://research.aimultiple.com/low-code-statistics/ 75% grandi imprese che entro il 2024 useranno LCDPs per sviluppo IT e citizen development 60% nuove applicazioni aziendali che non vengono più sviluppate da reparti IT
29. Fattori di crescita e limiti all’espansione delle NCDP Fattori di crescita • Accessibilità. Nel 2018 si stima che oltre la metà delle app B2E (business-to-employee) sarebbero state create da business analyst che usano strumenti codeless. • Agilità. Sviluppo di applicazioni più rapido rispetto al classico sviluppo IT, grazie a template preimpostati che possano essere utilizzati rapidamente e per molteplici scopi. • Efficienza. Efficientamento del backlog di attività IT: i dipartimenti IT vengono scaricati di attività meno onerose per potersi concentrare sugli sviluppi più complessi. • Produttività. Crescita di produttività delle risorse umane, che possono introdurre applicazioni di business in modo rapido. • Ricchezza. Queste piattaforme stanno accrescendo il numero di funzionalità e integrazioni messe a disposizione, rendendo possibile lo sviluppo di applicazioni complesse. Limiti alla crescita • Rigidità. I template preimpostati è vero che semplificano il processo di creazione ma in alcuni casi non riescono a soddisfare le esigenze più sofisticate per via di chiari ma necessari limiti. • Sicurezza. Le applicazioni vengono create da risorse inesperte di sicurezza informatica e manca controllo sul prodotto realizzato. https://www.emergenresearch.com/industry-report/no-code-development-platforms-market
30. KNIME
31. KNIME Analytics Platform • KNIME Analytics Platform è una NCDP/LCDP (si definiscono anche Some-Code) per la data science, che usa la programmazione visuale per costruire sequenze di attività. • La piattaforma è basata su un’interfaccia drag & drop in cui si costruiscono pipeline di blocchi e ognuno di questi corrisponde ad un’attività precisa. • KNIME nasce per la data science dunque è trasversale a diversi ambiti per propria natura. • KNIME è nato nel 2006 nei laboratori dell’Università di Costanza: a questo deve il suo nome KN (Konstanz) IM (Information Miner) E. https://en.wikipedia.org/wiki/KNIME
32. Cosa vuol dire programmazione visuale La programmazione visuale consente a chiunque di creare le proprie applicazioni usando template e moduli su interfacce grafiche. Un po’ come si fa per insegnare la programmazione ai bambini…
33. Cosa ne pensa Gartner https://www.gartner.com/en/documents/3998753 Nel 2018 KNIME è stato confermato da Gartner – celebre società di consulenza IT– tra i leader delle piattaforme per data science e machine learning. Il famoso Quadrante Magico valuta due caratteristiche: • Abilità di esecuzione (customer experience, attenzione al prodotto, operations) • Completezza di visione strategica (consapevolezza dei trend di mercato, innovazione, posizionamento).
34. Posizionamento rispetto ad altri strumenti di analisi dei dati https://www.apogeonline.com/articoli/quando-e-perche-scegliere-knime-andrea-de-mauro/
35. Input di dati e ETL (Extract, Transform, Load) La facilità di importare flussi di dati, trasformarli armonizzandoli con formati diversi e, infine, esportarli o caricarli su altri sistemi. I processi di ETL sono facili e immediati da impostare in KNIME. https://www.apogeonline.com/articoli/quando-e-perche-scegliere-knime-andrea-de-mauro/
36. Algoritmi di machine learning disponibili L’applicazione di algoritmi intelligenti è il cuore pulsante di una piattaforma analitica. KNIME include nella sua versione base oltre 200 algoritmi di machine learning configurabili con facilità anche dai non esperti. https://www.apogeonline.com/articoli/quando-e-perche-scegliere-knime-andrea-de-mauro/
37. Visualizzazione dei dati L’inesorabile conclusione di un lavoro di analisi dei dati è visualizzare l’informazione che essi contengono. Questo non è – almeno per il momento – un punto di forza di KNIME. https://www.apogeonline.com/articoli/quando-e-perche-scegliere-knime-andrea-de-mauro/
38. Usabilità della piattaforma L’interfaccia, i controlli e i comandi sono parte integrante dell’esperienza complessiva di un software. L’interfaccia di KNIME è intuitiva, semplice da navigare e visivamente attraente, What You See Is What You Get. https://www.apogeonline.com/articoli/quando-e-perche-scegliere-knime-andrea-de-mauro/
39. Collaborazione Nel lavoro di team è importante poter condividere con facilità dati, documenti, programmi, codice, risultati intermedi e altro con i propri colleghi. Per KNIME la collaborazione è un punto di forza: i lavori precedenti o parte di essi possono essere modularizzati, esportati. https://www.apogeonline.com/articoli/quando-e-perche-scegliere-knime-andrea-de-mauro/
40. Partecipazione della community Una community forte e presente può espandere oltre ogni limite le potenzialità di un software specialmente se questo non fa parte di un sistema chiuso. KNIME è un applicativo open source. Su circa 2,5 milioni di righe di codice, oltre mezzo milione è stato sviluppato dalla comunità che vi gravita intorno. https://www.apogeonline.com/articoli/quando-e-perche-scegliere-knime-andrea-de-mauro/
41. Come funziona KNIME?
42. Installazione https://www.knime.com/downloads/download-knime
43. Il nodo: componente essenziale di KNIME - #1 https://docs.knime.com/latest/analytics_platform_workbench_guide/index.html#workflow-editor-nodes
44. Il nodo: componente essenziale di KNIME - #2
45. Il nodo: componente essenziale di KNIME - #3
46. Il workflow: una sequenza di nodi
47. Composizione della workbench
49. Leggere file comuni (Excel, testo, CSV ecc)
50. Non solo Excel: come connettere Google Sheets - #1
51. Non solo Excel: come connettere Google Sheets - #2
52. Workflow per la SEO
54. Andiamo alle impostazioni di KNIME 1 2
55. Procediamo all’installazione di Palladian, un’estensione di KNIME
56. Installiamo Palladian, adesso disponibile
57. Scarichiamo un workflow da NodePit e importiamolo in KNIME
58. Il secondo ramo del workflow è quello che ci interessa
60. Creiamo un progetto su Google Cloud Platform 1 2
61. Generiamo un client OAuth
62. Selezioniamo applicazione desktop e avanziamo
63. Recuperiamo Client ID e Client Secret
65. Inseriamo Client ID, Client Secret e autorizziamo l’accesso
66. Eseguiamo i passaggi necessari per la POST request alle API
67. Inseriamo l’indirizzo del sito di cui vogliamo i dati
68. Modifichiamo la riga 3, inserendo l’URL tra le virgolette
69. Configuriamo qui i dati che vogliamo scaricare
70. Configuriamo nel nodo il request body in formato JSON ?
71. Capire il request body di Google Search Console (Search Analytics) - #1 https://developers.google.com/webmaster-tools/v1/searchanalytics/query
72. Capire il request body di Google Search Console (Search Analytics) - #2 https://developers.google.com/webmaster-tools/v1/searchanalytics/query
73. Un semplice copia e incolla
74. Inviamo la richiesta ed elaboriamo il JSON di risposta
75. Tasto destro e visualizziamo la tabella finale
76. Tabella finale che possiamo esportare su Excel o Google Sheets
77. Altre attività SEO che possiamo fare con KNIME Categorizzazione di keyword per revisione architettura informativa String matching per piani di redirect automatici Clustering di schede prodotto per creazione categorie ecommerce Altre applicazioni di text mining e applicazione di TF-IDF, LDA Text generation per meta tag, anche con GPT-3
78. Workflow per la Web Analytics
79. Come estrarre informazioni da Google Tag Manager?
80. Andiamo alle impostazioni di Google Tag Manager
81. Esportiamo il JSON che contiene tutte le informazioni del container
82. Scarichiamo il workflow su KNIME Hub https://kni.me/w/ped1JbjH-YztQtPz
83. Ecco il workflow su KNIME https://kni.me/w/ped1JbjH-YztQtPz
84. Configuriamo il nodo JSON Reader https://kni.me/w/ped1JbjH-YztQtPz
85. Uno dei JSON Path che applichiamo https://kni.me/w/ped1JbjH-YztQtPz
86. Suddividiamo il risultato del JSON Path in righe diverse https://kni.me/w/ped1JbjH-YztQtPz
87. Scriviamo i risultati in un file Excel https://kni.me/w/ped1JbjH-YztQtPz
88. Un esempio del risultato in Excel https://kni.me/w/ped1JbjH-YztQtPz
89. Vediamo la relativa mappatura in un tag Universal Analytics su GTM https://kni.me/w/ped1JbjH-YztQtPz
90. Altre attività di Web Analytics che possiamo fare con KNIME Download ed elaborazione dati da Google Analytics (con nodi dedicati) Assessment configurazione da UI di GA4 (con i nodi Selenium) Analisi del sentiment di feedback polls raccolti con Hotjar Previsioni di churn con i moduli di machine learning Time series analysis e forecast
91. Dimentichiamo qualcosa?
92. Cos’altro può fare KNIME? Cicli for (detti loop) come qualsiasi linguaggio di programmazione, mediante nodi appositi Alcuni nodi consentono l’integrazione di Python e R così da estendere ulteriormente le potenzialità dello strumento Scheduling di attività come qualunque altra applicazione, ad es. con Windows Task Scheduler (Utilità di Pianificazione) Non dimentichiamo che è possibile utilizzare i 200+ algoritmi di machine learning disponibili!
93. Key takeways
94. Cosa abbiamo visto 1. La curva d’apprendimento per imparare un linguaggio di programmazione rimane ripida e non è detto che tutti vogliano scalarla 2. E’ possibile tuttavia produrre applicazioni di business in modo semplice mediante piattaforme NCDP/LCDP, il cui mercato è in rapida ascesa 3. KNIME Analytics Platform è uno strumento che consente di creare delle applicazioni sfruttando la programmazione visuale 4. Facilità d’integrazione, collaborazione, una community attiva e una folta schiera di algoritmi di ML rendono KNIME un prodotto molto stimato 5. In pochi click è possibile automatizzare task di SEO e Web Analytics ripetitivi e aggiungere valore alle attività quotidiane
95. Grazie!
96. recruitment@nucleusagency.it