Quantifica i veri incrementi SEO, giustifica le riallocazioni di budget e sorpassa i competitor individuando i canali che generano un incremento delle conversioni statisticamente significativo.
L'Attribution Lift Index misura la percentuale di incremento in conversioni o ricavi generata da uno specifico canale o tattica rispetto a un gruppo di controllo, isolandone il reale impatto incrementale. I team SEO lo utilizzano in test di hold-out, geo-split o pre/post per confermare se un nuovo content hub, l’implementazione di schema markup o un’intensificazione della link building meritino ulteriore budget.
Attribution Lift Index (ALI) quantifica il valore incrementale di un canale o di una tattica confrontandone l’impatto su conversioni o ricavi con un gruppo di controllo statisticamente simile. Formula: (Conversioni Test − Conversioni Controllo) ÷ Conversioni Controllo × 100. A differenza dell’attribuzione multi-touch, l’ALI isola la causalità, rispondendo alla domanda: «Questa iniziativa ha davvero spostato l’ago della bilancia o quelle conversioni sarebbero avvenute comunque?». Per i SEO che lottano per ottenere ore di sviluppo o fondi per link-building, l’ALI diventa lo strato di credibilità che trasforma gli aneddoti in dati in grado di assicurarsi il budget.
Scegli un design di test che minimizzi la cross-pollination:
Finestre di Misurazione: Le iniziative di content richiedono solitamente 28–56 giorni; i cambiamenti di SEO tecnico si stabilizzano spesso in 7–14. Monitora:
Content Hub SaaS: 120 nuovi articoli mirati a query “how-to”. Geo-split su 60 regioni EMEA per sei settimane. ALI ha prodotto +18,6% di iscrizioni nette; approvato il budget per la localizzazione fase-2 (€180k).
Roll-out Schema Retail: Schema prodotto aggiunto al 40% del catalogo; controllo al 60%. Dopo 14 giorni le impression dei rich result di Google sono salite del 32%, ma l’ALI ha mostrato solo +4,2% di ricavo incrementale. La priorità è passata alla UX anziché a ulteriore ingegneria schema.
I test futuri devono considerare le risposte generate dall’AI che sottraggono clic. Abbina l’ALI a strumenti di tracciamento delle citazioni (Perplexity API, log di Retrieval di ChatGPT) per confrontare:
Un +5% di citazioni AI più +8% di ALI sulle conversioni branded indica che le tattiche GEO (es. embedding FAQ) meritano investimento.
Prevedi $4–8k in ore di analista per design, instrumentazione e modellazione causale di ogni test. Aggiungi $500–1.500 per il compute del data warehouse se esegui Prophet/CausalImpact settimanalmente. Per contenuti o sviluppo, vincola la spesa variabile a gate ALI pre-concordati (es. rilascia lo sprint successivo solo se il lift ≥8%). Considera i risultati ALI come opzioni rolling: ogni outcome positivo sblocca la tranche successiva di budget SEO o GEO proteggendo il downside.
Un ALI di 0,30 significa che il gruppo esposto ha convertito il 30% in più rispetto al gruppo di controllo non esposto, dopo aver normalizzato il comportamento di base. In altre parole, per ogni 100 conversioni di base che avresti ottenuto senza gli annunci, la campagna ha generato 30 conversioni aggiuntive attribuibili con certezza all’attività display.
Calcola innanzitutto il tasso di conversione di base: 2.400 / 80.000 = 3,0%. Tasso di conversione del gruppo di test: 3.120 / 80.000 = 3,9%. Attribution Lift Index = (3,9% − 3,0%) / 3,0% = 0,9% / 3,0% = 0,30. La keyword ha determinato un incremento del tasso di conversione del 30% rispetto a quanto sarebbe avvenuto in modo organico, indicando un valore incrementale significativo che giustifica ulteriori investimenti.
ALI misura l’incremento relativo, non il costo. Una campagna può aumentare le conversioni del 40% (ALI elevato) ma avere comunque un costo per conversione incrementale superiore al CPA consentito o al tuo margine. Abbina sempre ALI a metriche di costo incrementale—tipicamente iCPA (incremental cost per acquisition, costo incrementale per acquisizione) o ROI. Se l’iCPA supera il tuo target, l’incremento non è finanziariamente giustificato nonostante un ALI elevato.
Inizia con il canale Affiliazione, che mostra l’ALI più elevato (0,28) e quindi il maggior lift incrementale agli attuali livelli di spesa. Dopo aver riallocato il budget, imposta uno studio di lift continuo o un test geo-split per confermare che l’aumento di spesa non produca rendimenti decrescenti: un calo dell’ALI o un picco del CPA incrementale segnalerebbero saturazione.
✅ Better approach: Crea un gruppo di controllo randomizzato che non riceva alcuna esposizione dal canale di test, monitora i tassi di contaminazione e blocca le regole di targeting per l’intero periodo di test. Confronta solo le conversioni tra il pubblico esposto e il vero controllo per calcolare il lift.
✅ Better approach: Calcola in anticipo il minimo effetto rilevabile e la dimensione del campione, esegui il test finché gli intervalli di confidenza non si riducono a ±10 % o meno e pubblica il Lift Index con il relativo intervallo di confidenza. Metti in pausa le ottimizzazioni finché non viene raggiunta la significatività statistica.
✅ Better approach: Scomponi il calcolo per dimensioni chiave (nuovi vs. utenti di ritorno, area geografica, dispositivo, stadio del funnel). Rialloca la spesa verso i segmenti che evidenziano un lift incrementale positivo; taglia o riprogetta le creatività per i segmenti con lift nullo o negativo.
✅ Better approach: Combina l’Indice di Lift con il CPA o il ROAS incrementale. Calcola le «conversioni incrementali per dollaro incrementale» e imposta bid cap o soglie di budget in cui il lift marginale si allinea ai rapporti CAC/LTV target.
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