Quota di impressioni modellata

1. Definizione e contesto strategico

Model Impression Share (MIS) è la percentuale di tutte le impression organiche potenzialmente ottenibili dal tuo sito su un set di keyword definito se gli attuali ranking e i reali click-through rate (CTR) restassero invariati. La formula:

MIS = Σ (Impressionskw × CTRrank) / Σ Impressionskw

Convertendo i ranking in visibilità proiettata, il MIS trasforma la “posizione” — un vanity metric presa da sola — in una metrica di dimensionamento del mercato comprensibile ai responsabili del revenue. Un MIS del 28 % significa che stai lasciando sul tavolo il 72 % delle visualizzazioni disponibili (e quindi della pipeline) per quel cluster tematico.

2. Perché è importante per ROI e posizionamento competitivo

• Prioritizzazione. Le pagine con MIS basso ma buona velocità di crescita del ranking evidenziano ottimizzazioni quick-win capaci di sbloccare traffico rilevante.
• Forecasting. Portare il MIS dal 28 % al 40 % su un segmento da 500k impression si traduce in circa 60k visite incrementali — un numero che il finance può modellare nella pipeline.
• Competitive intelligence. Sovrapponi i ranking dei competitor sulla stessa curva CTR per quantificare la quota che stai cedendo, non solo l’aneddotico “ci superano nei risultati”.

3. Implementazione tecnica (intermedia)

• Fonti dati: lista di keyword (STAT, Semrush, Searchmetrics), volume di ricerca mensile (exact match), ranking attuale (SERP API giornaliera) e impression di Google Search Console per la calibrazione.
• Selezione della curva CTR: usa curve empiriche, non i log AOL obsoleti. Parti da una curva desktop/mobile ibrida derivata dai tuoi dati di Search Console; aggiorna trimestralmente man mano che il mix di feature SERP varia.
• Cadenza di calcolo: roll-up notturni per nicchie volatili; settimanale è sufficiente per la maggior parte dei set B2B. Archivia i risultati in BigQuery o Redshift per l’accesso del team BI.
• Segmentazione: tagga le keyword per intento, fase del funnel e presenza di feature SERP. Il MIS per keyword “commercial-intent, ricche di PAA” si comporta diversamente dai termini navigazionali brandizzati.
• Alerting: attiva alert Slack quando il MIS scende di oltre il 5 % week-over-week; di solito indica problemi di indicizzazione o cannibalizzazione da feature SERP.

4. Best practice e risultati misurabili

• Imposta un OKR di crescita MIS (es. +6 pp QoQ). Collegalo a sessioni attribuibili e revenue assistita nel tuo CRM.
• Modellazione di scenario: calcola il MIS potenziale in posizione 3, 2 e 1 per ogni keyword. Focalizza i refresh di contenuto dove il guadagno marginale di MIS per ora di lavoro >3 %.
• Integrazione con A/B test SEO: lancia esperimenti su title/meta nelle pagine che possono generare ≥10k impression aggiuntive per ogni punto percentuale di aumento MIS. Misura i risultati con SplitSignal o SearchPilot.

5. Case study e applicazioni enterprise

Vendor SaaS CRM (400k visite organiche mensili) ha identificato un cluster di 120 keyword di confronto con MIS del 12 %. Attività mirate di link acquisition e aggiornamenti schema hanno portato il ranking medio da 9,4 a 4,2 in otto settimane, alzando il MIS al 27 % e aggiungendo 48k visite (+386k $ di ARR influenzato).

Marketplace globale ha automatizzato dashboard MIS in 17 località. Un picco di feature SERP generate dall’AI ha fatto scendere il MIS giapponese dal 35 % al 24 %. Una rapida ristrutturazione dei contenuti FAQ ha recuperato 9 pp in un mese.

6. Integrazione con strategie GEO / AI-Search

I motori generativi citano i domini in base all’autorità tematica, non solo al ranking. Estendi il MIS alla Generative Impression Share fornendo a ChatGPT, Perplexity e Gemini la tua lista di keyword, registrando la frequenza delle citazioni e pesandola per il volume mensile di query. I primi test mostrano che un aumento di 1 pp nelle citazioni generative genera circa il 3 % di crescita della domanda di ricerca brandizzata entro due settimane.

7. Budget e risorse necessarie

• Tooling SaaS: SERP API e rank tracker (1k–2k $/mese per 50k keyword).
• Data warehouse & BI: stack Snowflake/Looker già in uso; costo incrementale trascurabile.
• Tempo analista: 0,3 FTE per mantenere gli script, interpretare le anomalie e aggiornare i team di contenuto.
• Raffinamento ML opzionale: 5k–10k $ one-off per costruire un modello che adatti dinamicamente le curve CTR in base alle feature SERP e al mix di device.

Per la maggior parte dei team mid-market, un investimento annuale di 25k $ nell’infrastruttura MIS genera regolarmente revenue incrementale a sei cifre, rendendolo una delle voci di budget SEO più facili da difendere nel prossimo ciclo di pianificazione.