In sintesi: gli unici esperimenti randomizzati pubblicati sulla velocità sono di Bing e Google. Rallentando deliberatamente una quota di utenti, Bing ha misurato che ogni 100 ms di miglioramento valgono +0,6% di ricavi (Kohavi et al., KDD, 2013). Il report più citato in assoluto, "Milliseconds Make Millions" di Deloitte, riporta +8,4% di conversioni retail per 0,1 s guadagnati, ma è costruito su una regressione su dati osservazionali di 37 brand e usa esso stesso la parola "correlazione" (Deloitte Digital, 2020). Google definisce la velocità un segnale che riguarda "una piccola percentuale di query" e i Core Web Vitals "non fattori giganteschi" nel ranking.
Sulla velocità dei siti esiste una quantità di numeri sproporzionata rispetto alla quantità di prove. La differenza tra le due cose si vede applicando una domanda sola a ogni studio citato: qualcuno ha rallentato deliberatamente un gruppo di utenti e confrontato il risultato con un gruppo di controllo, oppure ha soltanto osservato che i siti veloci convertono meglio.
Gli unici esperimenti che dimostrano una causa
Nel 2013 il team di sperimentazione di Microsoft ha pubblicato un risultato ottenuto rallentando artificialmente il 10% degli utenti di Bing di 100 millisecondi. La conclusione, riportata in Online Controlled Experiments at Large Scale, è che ogni 100 ms di miglioramento vale circa lo 0,6% dei ricavi (Kohavi et al., 2013). Gli autori la traducono in modo memorabile: un ingegnere che migliora la performance del server di 10 ms si ripaga lo stipendio.
Un secondo esperimento, presentato da Microsoft e Google insieme alla conferenza Velocity nel 2009, ha iniettato ritardi più consistenti. Su Bing, due secondi di rallentamento hanno prodotto meno 1,8% di query per utente e meno 4,3% di ricavi per utente. Su Google Search, un ritardo di 400 ms ha ridotto le ricerche per utente dello 0,59% (Schurman e Brutlag, 2009).
Il dettaglio che quasi nessuno cita di quell'esperimento è il più interessante: dopo aver rimosso il ritardo, l'effetto negativo persisteva a meno 0,21%. Le persone rallentate avevano ridotto l'uso del servizio e non tornavano subito ai livelli precedenti. Se il risultato regge, la lentezza costa qualcosa anche dopo essere stata risolta, il che cambia il modo di valutare un intervento tecnico rimandato per anni.
Il report più citato parla di correlazione
"Milliseconds Make Millions" di Deloitte Digital, commissionato da Google, è la fonte dietro quasi ogni affermazione sul rapporto tra velocità e fatturato. Riporta che 0,1 secondi di miglioramento si associano a +8,4% di conversioni e +9,2% di valore medio dell'ordine nel retail, a +10,1% di conversioni nel travel, e a +20,6% di progressione verso la pagina contatti nella lead generation (Deloitte Digital, 2020).
Leggendo la metodologia nel documento originale il quadro cambia. Si tratta di 37 brand e circa 30 milioni di sessioni osservate per quattro settimane, analizzate con una regressione logaritmica su dati osservazionali. Non c'è randomizzazione e non c'è gruppo di controllo. La velocità è misurata con Lighthouse, cioè in laboratorio, e incrociata con gli analytics dei brand. I brand sono stati reclutati e selezionati, settanta contattati e trentasette qualificati.
Il punto rilevante è che il report stesso usa ripetutamente la parola "correlation". A trasformarlo in un rapporto di causa sono state la stampa di settore e le presentazioni commerciali. Ci sono anche risultati poco citati che vanno nella direzione opposta, come il bounce rate desktop aumentato del 3,4% nella lead generation e le conversioni del segmento lusso in calo dello 0,2%. Chi cita solo i numeri favorevoli dello stesso studio sta selezionando, e conviene saperlo prima di costruirci sopra un preventivo.
| Fonte | Disegno | Cosa dimostra |
|---|---|---|
| Bing slowdown, 2013 | Esperimento randomizzato | Rapporto causale, su un motore di ricerca |
| Bing e Google, 2009 | Iniezione di latenza controllata | Rapporto causale, con effetto persistente dopo la rimozione |
| Vodafone Italia, 2021 | Test A/B su landing page | Indizio forte, ma la variante cambiava più elementi insieme |
| Deloitte, 2020 | Regressione su dati osservazionali | Associazione, non causa. Dichiarato dal report stesso |
| Akamai, 2017 | Osservazionale, metodologia non pubblicata | Associazione, da vendor di CDN |
Il caso italiano con un disegno sperimentale
Un'eccezione utile arriva da Vodafone Italia, che nel 2021 ha condotto un vero test A/B su una landing page: la variante con un LCP migliore del 31% sul campo ha prodotto +8% di vendite, +15% di lead-to-visit rate e +11% di cart-to-visit rate (web.dev, 2021).
Va letto con una riserva. La variante ottimizzata cambiava anche altro, spostando il rendering di un widget da client a server e intervenendo su immagini e SVG, quindi attribuire l'intero effetto all'LCP è generoso. Non sono pubblicati né la dimensione campionaria né la significatività statistica, e il case study è pubblicato da Google, che ha interesse a promuovere i Core Web Vitals. Resta comunque l'unico caso con disegno sperimentale dichiarato su una proprietà commerciale italiana.
Quanto conta la velocità per il posizionamento
Meno di quanto si dica, secondo la fonte che decide. Google, annunciando lo Speed Update nel 2018, ha specificato che l'aggiornamento colpisce solo le pagine con l'esperienza più lenta e riguarda una piccola percentuale di query, aggiungendo che l'intento della ricerca resta un segnale molto forte e che una pagina lenta può posizionarsi bene se il contenuto è ottimo e pertinente.
Sui Core Web Vitals la posizione ufficiale è simile. Non costituiscono un sistema di ranking autonomo, sono segnali usati da più sistemi core, e portavoce di Google li hanno descritti come fattori non giganteschi. Chiunque pubblichi una percentuale precisa del peso della velocità nell'algoritmo la sta inventando, perché quel numero non è mai stato comunicato.
Cosa ne facciamo con clienti che non sono Bing
Il paradosso di questa letteratura si nota subito: gli esperimenti solidi vengono da proprietà con decine di milioni di utenti, e vengono citati a siti che quel traffico non lo vedranno mai. Una PMI non ha la potenza statistica per replicare l'esperimento che le viene mostrato come prova, quindi deve decidere senza poter misurare.
Noi trattiamo la velocità come igiene tecnica invece che come leva di conversione da quantificare in anticipo. Su Garden Sporting Center, centro sportivo da 38.000 metri quadri attivo dal 1984, abbiamo rifatto il sito su Deep CMS gestendo insieme migrazione SEO e ottimizzazione delle conversioni. In quel tipo di intervento la velocità arriva insieme allo stack, senza doverla comprare come voce separata, e questo evita la conversazione in cui si promette una percentuale di fatturato in cambio di mezzo secondo.
La regola pratica che seguiamo riguarda l'ordine delle priorità. Se un sito ha problemi seri di caricamento vanno risolti, perché la lentezza appartiene ai fattori che documentatamente danneggiano la credibilità percepita. Se un sito è già decente, spendere per portare l'LCP da 2,1 a 1,9 secondi rende meno che spendere sulla proposta, sull'offerta o sui contenuti.
Domande frequenti
Quanto aumenta le conversioni un sito più veloce
Non esiste un moltiplicatore affidabile. Gli unici esperimenti randomizzati riguardano motori di ricerca e danno effetti dell'ordine dello 0,6% di ricavi ogni 100 ms su Bing. Le percentuali molto più alte che circolano provengono da studi osservazionali che misurano associazioni, non cause.
I Core Web Vitals servono per il posizionamento
Sono segnali usati dai sistemi di ranking, non un sistema autonomo, e Google li ha descritti come fattori non decisivi. Restano utili per l'esperienza d'uso, che è una ragione sufficiente per curarli.
Conviene investire sulla velocità o sui contenuti
Dipende dal punto di partenza. Un sito con problemi gravi di caricamento va sistemato prima di ogni altra cosa. Un sito già ragionevolmente veloce ottiene di più migliorando offerta e contenuti che limando frazioni di secondo.
Il rallentamento fa danni anche dopo che è stato risolto
L'esperimento Google del 2009 ha rilevato un effetto negativo residuo dello 0,21% dopo la rimozione del ritardo introdotto. È un singolo risultato di sedici anni fa e va preso come indizio, ma suggerisce che gli utenti persi per lentezza non tornino immediatamente.
Fonti e riferimenti
- Kohavi, R. et al. (2013). Online Controlled Experiments at Large Scale. KDD '13, ACM.
- Schurman, E., Brutlag, J. (2009). Performance Related Changes and their User Impact. O'Reilly Velocity.
- Deloitte Digital (2020). Milliseconds Make Millions. Deloitte, commissionato da Google.
- web.dev (2021). Vodafone: A 31% improvement in LCP increased sales by 8%. Google.
- Google Search Central (2018). Using page speed in mobile search ranking. Google.
- Google Search Central. Understanding Google Page Experience. Google.
- Arapakis, I., Bai, X., Cambazoglu, B.B. (2014). Impact of Response Latency on User Behavior in Web Search. SIGIR '14, ACM.
- Akamai (2017). State of Online Retail Performance. Akamai.
PS. L'immagine di copertina è generata con l'AI.
