Come AIO innova il modo in cui velocizzi il tuo sito

Nove aziende leader su dieci investono nell’intelligenza artificiale.

Sebbene ciò dimostri il fascino dell’intelligenza artificiale, in realtà solo il 35% delle aziende utilizza l’intelligenza artificiale nelle proprie operazioni.

Perché questo grande divario, allora?

Le aziende si affidano all’intelligenza artificiale (AI) ormai da anni, principalmente tramite costose piattaforme di livello aziendale per sicurezza, risorse umane, contabilità e personalizzazione (nell’e-commerce).

Ma è solo negli ultimi anni che l’intelligenza artificiale è diventata soluzioni di massa (e gratuite) che le PMI sfruttano quotidianamente. Pensa alla creazione di contenuti, all'ottimizzazione SEO e delle immagini, alle sezioni FAQ, allo sviluppo di landing page, all'automazione della posta elettronica e alla generazione di video... tutto finalizzato a migliorare l'esperienza dell'utente durante l'intero percorso del cliente.

Paradossalmente, ciò che sembra essere in ritardo nel boom dell’intelligenza artificiale è la velocità del sito.

Beh, non più.

A partire dal 2024, l'ottimizzazione della velocità basata sull'intelligenza artificiale è ufficialmente sul mercato ed è tempo di esplorare le tue opzioni. Ma prima…

In che modo la velocità del sito influisce sull'esperienza dell'utente?

Per le aziende online oggi la posta in gioco è molto alta. Soprattutto se il caricamento del tuo sito web richiede più di 3 secondi.

Le ramificazioni di un caricamento della pagina più lungo di 0,1 s si vedono durante l'intero percorso dell'acquirente:

• 8,6% di pagine visualizzate in meno in una sessione
• Diminuzione del 5,2% nel coinvolgimento dei clienti
• 8,4% di conversioni in meno
• 3,7 punti percentuali in meno nel posizionamento nella Ricerca Google

E quando si tratta di essere più veloci e migliori, nessuno lo fa come Google.

Nel 2019, il team Chromium ha introdotto il primo sistema standardizzato per misurare l'esperienza utente: Core Web Vitals.

I Core Web Vitals di Google sono un insieme di tre parametri di prestazione: Largest Contentful Paint (LCP), Interaction to Next Paint (INP) e Cumulative Layout Shift (CLS), utilizzati dagli imprenditori per analizzare il modo in cui gli utenti sperimentano i loro siti web.

Nel 2024, Google elabora 6,9 miliardi di query di ricerca giornaliere utilizzando tecnologie di intelligenza artificiale globali. La società ha recentemente rilasciato miglioramenti sostanziali alla sua API Speculation Rules, che consente ai proprietari dei siti di utilizzare l’intelligenza artificiale predittiva per precaricare intere pagine in background prima ancora che gli utenti facciano clic su un collegamento.

Quindi, l'inizio di esperienze di navigazione quasi istantanee.

Per cogliere l’entità dei recenti progressi, dai una rapida occhiata a dove si trova ora il settore dell’ottimizzazione della velocità del sito.

Approcci tradizionali all'ottimizzazione della velocità del sito

In qualità di proprietario di un sito web, puoi attualmente sfruttare potenti tecnologie di ottimizzazione, come:

Ottimizzazione delle immagini

Questo metodo prevede la riduzione della dimensione del file delle immagini utilizzate su un sito Web preservandone la qualità visiva. Gli strumenti e i plug-in di ottimizzazione delle immagini utilizzano algoritmi di compressione per rimuovere i dati ridondanti dalle immagini senza comprometterne l'aspetto. Altre tecniche includono il ridimensionamento e la selezione del formato file appropriato (JPEG, PNG, GIF) in base al contenuto dell'immagine.

Minimizzazione

La minimizzazione comporta la rimozione dei caratteri non necessari dai file di codice (HTML, CSS, JavaScript), come spazi bianchi, commenti e interruzioni di riga, riducendo la dimensione del file. Questo processo aiuta a semplificare la consegna del codice e a migliorare i tempi di caricamento.

Memorizzazione nella cache

La memorizzazione nella cache archivia copie di pagine Web, immagini e altri contenuti statici su un server o sul dispositivo dell'utente, consentendo un recupero e una distribuzione più rapidi dei contenuti nelle visite successive. Ciò riduce la necessità di richieste ripetute al server, con conseguenti tempi di caricamento più rapidi. Le tecnologie utilizzate includono il caching del browser, il caching lato server (ad esempio Redis, Memcached) e Content Delivery Network (CDN).

Reti per la distribuzione di contenuti (CDN)

I CDN distribuiscono il contenuto del sito Web su più server situati in diverse posizioni geografiche. Quando un utente richiede un contenuto, la CDN lo consegna dal server a lui più vicino, riducendo la latenza e migliorando i tempi di caricamento. Questo approccio sfrutta le tecniche di memorizzazione nella cache e di ottimizzazione della rete per migliorare le prestazioni. Le tecnologie utilizzate includono le infrastrutture dei fornitori di CDN e i meccanismi di edge caching.

Ottimizzazione lato server

L'ottimizzazione lato server implica l'ottimizzazione delle configurazioni del server, dei database e dell'esecuzione del codice per migliorare le prestazioni del sito web. Ciò include tecniche come la memorizzazione nella cache lato server, l'indicizzazione del database, l'ottimizzazione del codice e la riduzione dei tempi di risposta del server. Le tecnologie utilizzate includono software server (ad esempio Apache, NGINX), sistemi di gestione di database (ad esempio MySQL, PostgreSQL) e strumenti di ottimizzazione a livello di server.

Caricamento lento

Il caricamento lento ritarda il caricamento di contenuti non essenziali (ad esempio, immagini, video) finché l'utente non scorre fino alla parte della pagina in cui è necessario. Ciò aiuta a dare priorità al caricamento dei contenuti critici per primi, migliorando i tempi di caricamento iniziale della pagina e le prestazioni percepite. Le tecnologie utilizzate includono librerie JavaScript e API del browser.

Nel complesso, le tradizionali tecniche di ottimizzazione della velocità del sito mirano a fornire pagine Web a caricamento rapido per migliorare l'esperienza dell'utente, aumentare il coinvolgimento e migliorare i tassi di conversione aziendale.

Tuttavia, spesso richiedono un intervento manuale e una manutenzione continua per garantire prestazioni ottimali.

È qui che entra in gioco AIO , pioniere verso un'ottimizzazione delle prestazioni più intuitiva e basata sul comportamento dell'utente.

Cos'è esattamente AIO?

L'ottimizzazione dell'intelligenza artificiale, nota anche come AIO, è un nuovo approccio all'ottimizzazione dei siti Web che sfrutta la tecnologia AI per migliorare l'esperienza utente, i risultati aziendali e la velocità complessiva di caricamento della pagina.

Si tratta di un progresso nel mondo della velocità dei siti e dell'ottimizzazione delle prestazioni, poiché consente ai proprietari dei siti di offrire esperienze di navigazione quasi istantanee ai propri visitatori.

Panoramica rapida Sito Web AIO Technologies

Attualmente esistono diverse tecnologie AI utilizzate per ottimizzare i siti Web:

• Deep Learning: integrato nei siti Web per sistemi di raccomandazione, generazione di contenuti personalizzati e riconoscimento di immagini, il deep learning analizza le preferenze degli utenti per alimentare i motori di raccomandazione. Migliora il coinvolgimento personalizzando i contenuti e abilita funzionalità come la ricerca visiva, migliorando l'esperienza dell'utente.

• Natural Language Processing (NLP): migliorando le interazioni degli utenti, la PNL dota i siti web di chatbot, analisi del sentiment e traduzione linguistica. I chatbot si impegnano in conversazioni in linguaggio naturale, l'analisi del sentiment misura il sentiment del feedback e la traduzione linguistica si rivolge a un pubblico globale.

• Visione artificiale: integrata per la ricerca visiva, il riconoscimento delle immagini e la realtà aumentata, la visione artificiale migliora la precisione della ricerca e automatizza il tagging delle immagini. Offre inoltre esperienze coinvolgenti attraverso la realtà aumentata, migliorando il coinvolgimento degli utenti.

• Apprendimento per rinforzo: adattando dinamicamente i layout del sito web, i consigli sui contenuti e le offerte promozionali in base alle interazioni dell'utente, l'apprendimento per rinforzo ottimizza la soddisfazione degli utenti e le conversioni. Ad esempio, perfeziona le campagne di email marketing per un migliore coinvolgimento.

• Analisi predittiva: prevedendo il comportamento degli utenti, prevedendo le tendenze e ottimizzando gli sforzi di marketing, l'analisi predittiva personalizza i contenuti e ottimizza le canalizzazioni di conversione. Ciò determina tassi di coinvolgimento e conversione più elevati soddisfacendo le preferenze dell’utente.

• Analisi comportamentale: identificando contenuti ad alte prestazioni, percorsi di navigazione e consigli sui prodotti, l'analisi comportamentale informa i test A/B e l'ottimizzazione degli elementi di progettazione. Consente inoltre campagne di marketing mirate segmentando gli utenti in base alle preferenze e ai comportamenti.

5 modi per utilizzare l'intelligenza artificiale nell'ottimizzazione della velocità del sito

Attualmente, i proprietari dei siti possono utilizzare diverse tecnologie di intelligenza artificiale sviluppate per migliorare l’esperienza dell’utente e i tassi di conversione ripensando i tradizionali processi di ottimizzazione della velocità del sito:

1. Caricamento predittivo

L’intelligenza artificiale può anticipare le azioni degli utenti analizzando le interazioni passate, consentendole di precaricare pagine o risorse prima ancora che gli utenti facciano clic su di essi. Ciò significa meno tempi di attesa e un'esperienza di navigazione più fluida per i tuoi visitatori.

Comprendendo i modelli di utilizzo, l'intelligenza artificiale può decidere quali elementi caricare in anticipo, risparmiando agli utenti inutili ritardi. Questa tecnica ha un impatto positivo sui parametri prestazionali come Largest Contentful Paint (LCP) e Time to Interactive (TTI).

2. Ottimizzazione automatizzata della distribuzione dei contenuti

Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale ridimensionano e comprimono automaticamente immagini e video di grandi dimensioni senza sacrificare la qualità. Alcune soluzioni avanzate possono regolare la risoluzione in base alle dimensioni dello schermo e alle condizioni della rete, garantendo una distribuzione multimediale ottimizzata a ogni utente. Ottimizzando i contenuti multimediali, questa tecnica migliora il tempo di caricamento della pagina, riduce il carico del server e aumenta il coinvolgimento degli utenti.

3. Monitoraggio delle prestazioni in tempo reale

Gli strumenti di intelligenza artificiale monitorano continuamente le prestazioni del sito Web, rilevando i problemi non appena si verificano. Analizzando i dati in tempo reale, l'intelligenza artificiale può apportare miglioramenti immediati come la regolazione delle impostazioni della cache, la riallocazione delle risorse e l'ottimizzazione della distribuzione dei contenuti in base al carico attuale e al comportamento degli utenti. Questa tecnica ha un impatto positivo sui parametri delle prestazioni come il tempo di risposta del server, il Time to First Byte (TTFB) e la disponibilità complessiva del sito web.

4. Ottimizzazione del codice

L'intelligenza artificiale analizza il codice del sito Web per identificare ed eliminare le ridondanze, ridurre le richieste HTTP e dare priorità alle risorse critiche per un caricamento più rapido. Ottimizzando la struttura del codice e le dipendenze, l'intelligenza artificiale garantisce un'esperienza del sito Web più efficiente. Questa tecnica ha un impatto positivo sui parametri prestazionali come il tempo di caricamento della pagina, il tempo di rendering e la reattività complessiva del sito web.

5. Caching sofisticato

L'intelligenza artificiale va oltre i tradizionali metodi di memorizzazione nella cache, prendendo decisioni intelligenti su quali contenuti memorizzare nella cache e per quanto tempo in base al comportamento dell'utente. Questo approccio di caching dinamico garantisce che gli utenti ricevano rapidamente i contenuti aggiornati, migliorando la loro esperienza di navigazione e garantendo un tasso di successo della cache costantemente elevato.

Velocizza il tuo sito con la navigazione AI di NitroPack

Navigation AI è uno strumento di ottimizzazione web potenziato dall'intelligenza artificiale che prevede e analizza il comportamento degli utenti per eseguire il rendering di intere pagine durante il percorso di navigazione prima ancora che facciano clic su un collegamento.

Questa tecnologia consente ai proprietari di siti su tutte le piattaforme di fornire esperienze di navigazione istantanee su desktop e dispositivi mobili, aumentando in definitiva il coinvolgimento dei clienti e aumentando i tassi di conversione.

L'intelligenza artificiale di navigazione funziona sfruttando l'API delle regole di speculazione per applicare innanzitutto le previsioni iniziali basate sull'intelligenza artificiale sul caricamento della pagina in base ai dati storici. Successivamente, analizza il comportamento dell'utente, regola le previsioni e indica all'API Speculation Rules di eseguire il prerendering (o precaricare) una pagina una volta che siamo sicuri di quale sarà l'azione successiva.

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Ecco i miglioramenti mostrati finora dall'intelligenza artificiale di navigazione:

• Le pagine web che utilizzano Navigation AI mostrano costantemente un tempo di caricamento di ~2,86 s VS 6,12 s senza Navigation AI.

• Le pagine prerenderizzate mostrano un miglioramento dell'85% in LCP (da 3,1 a 0,4 s) e un miglioramento dell'80% in CLS (da 0,3 a 0,06 s).

• Con Navigation AI, i parametri prestazionali dell'intero sito web migliorano in modo significativo: LCP del 15%, CLS dell'8% e TTFB del 26%

FAQ

Quante persone usano l'intelligenza artificiale?

Gli assistenti vocali basati sull’intelligenza artificiale sono utilizzati dal 97% degli utenti mobili e oltre 4 miliardi di dispositivi attualmente integrano questa tecnologia. Inoltre, il 40% delle persone utilizza quotidianamente la funzione di ricerca vocale.

Quale settore utilizza maggiormente l’intelligenza artificiale?

Si prevede che il mercato globale dell’intelligenza artificiale raggiungerà 1,85 trilioni di dollari entro il 2030. Attualmente, settori come i servizi professionali, la vendita al dettaglio, i servizi finanziari, la sanità e l’alta tecnologia sono i più rapidi nell’adottare l’intelligenza artificiale in vari aspetti delle loro operazioni aziendali.

Qual è la differenza tra intelligenza artificiale, machine learning e deep learning?

L’intelligenza artificiale è un ampio campo focalizzato sulla creazione di sistemi capaci di svolgere compiti simili a quelli umani. L’apprendimento automatico è un sottoinsieme dell’intelligenza artificiale in cui gli algoritmi apprendono dai dati per fare previsioni. Il deep learning è una forma specializzata di machine learning che utilizza le reti neurali per modellare modelli complessi nei dati.