La legge di Zipf e la distribuzione delle interazioni sul web

Se analizziamo i dati del nostro sito web o della nostra strategia SEO, noteremo una costante: una piccola quota di pagine genera la stragrande maggioranza del traffico, mentre migliaia di altri contenuti raccolgono solo le briciole. Non è un caso e non è un errore del nostro piano editoriale o della nostra strategia di prodotto. È la Legge di Zipf.

Che cos’è la Legge di Zipf?

Formulata dal linguista George Kingsley Zipf nel 1935, questa legge è stata scoperta analizzando la frequenza delle parole in una grande varietà di lingue. Zipf scoprì che la frequenza di una parola è inversamente proporzionale alla sua posizione nella classifica delle frequenze e tradusse questo andamento in una formula matematica:

 f(x) · r(x)  = K

In parole povere: la parola più comune in un testo apparirà il doppio delle volte rispetto alla seconda, il triplo rispetto alla terza, e così via. Matematicamente, questo crea una curva di distribuzione a “coda lunga” (Long Tail), dove pochi eventi dominano la scena e tutta la massa restante risulta marginale.

Dalla linguistica ai click: la polarizzazione dell’attenzione

La legge di Zipf accomuna una grande varietà di fenomeni: dalla frequenza delle parole nei Promessi Sposi alla dimensione dei crateri sulla luna, dalla posizione dei geni nel DNA e alle mosse di apertura nel gioco degli scacchi. E il web non fa eccezione:

1. Nella SERP di Google: il primo risultato riceve circa il 30-40% dei click. Il secondo ne riceve la metà, e la curva scende proporzionalmente alla posizione.
2. Sui Social Media: studi recenti (IDEAS/RePEc, 2022) confermano che su TikTok e Instagram la distribuzione di follower e like segue rigorosamente la legge di Zipf. L’attenzione non si spalma: si concentra.
3. Sui siti di e-commerce: il 10% dei prodotti di maggior successo raccolgono oltre il 70% delle vendite

Il meccanismo del “Rich-get-richer”

Perché la legge di Zipf è così resiliente? La risposta risiede nel Preferential Attachment (l’attaccamento preferenziale). Come hanno spiegato, in uno studio famoso, Barabási e Albert più una pagina è visibile, più riceve link; più riceve link, più Google la premia, rendendola ancora più visibile. È un circolo vizioso in cui chi è già in cima continua a crescere.

Strategia pratica: 4 azioni per trarre vantaggio dalla distribuzione zipfiana

Se la legge di Zipf ci dice che il traffico non sarà mai equamente distribuito, la nostra strategia non deve cercare l’equilibrio, ma cavalcare questa sproporzione.

1. Ottimizziamo meticolosamente le Top Pages: Individua su Search Console il 20% delle pagine che genera l’80% dei click. Aggiornale costantemente, migliora la loro velocità e ottimizza le call to action.
2. Usiamo l’Internal Linking: Sfrutta l’autorità delle pagine dominanti per spingere i contenuti nuovi. Inserisci link verso articoli di minore traffico all’interno dei tuoi post più letti.
3. Presidiamo la Coda Lunga (Long Tail): Nell’ottimizzazione SEO non lottare solo per le parole chiave più competitive. La somma di mille ricerche di nicchia può superare il volume di traffico di una singola keyword principale.
4. Occhio all’AI: Studi recenti (Nakaishi et al., 2024) evidenziano come i testi generati dall’AI hanno maggiore successo se rispettano la legge di Zipf. Un contenuto troppo piatto rischia di essere ignorato dagli algoritmi che tendono a privilegiare la distribuzione “zipfiana”.

Conclusione

Comprendere la Legge di Zipf significa accettare una verità incontestabile: l’interazione digitale si sviluppa con una distribuzione radicalmente polarizzata. L’attenzione umana è una risorsa fragile e scarsa che si concentra dove risiede già il successo. Il nostro obiettivo quindi non è avere le stesse visite su ogni pagina, ma assicurarci che le pagine in cima alla classifica siano ottimizzate per portare valore al business. La piramide di visibilità si costruisce partendo dalla vetta.

Per approfondire:

• Barabási, A. L., & Albert, R. (1999). Emergence of scaling in random networks. Science.
• Adamic, L. A., & Huberman, B. A. (2002). Zipf’s law and the Internet. Glottometrics.
• IDEAS/RePEc (2022). Zipf’s Law across social media platforms.
• Altmann, E. G., & Gerlach, M. (2023). Statistical laws in linguistics and digital communication. Springer Nature.
• Nakaishi, R., et al. (2024). Empirical Analysis of Zipf’s Law in Large Language Models. ACL Anthology.

Strumenti Utili

• ZipfExplorer: Tool online gratuito per caricare CSV con URL e frequenze click/visite. Genera grafici log-log per verificare e analizzare la distribuzione di Zipf sulle pagine web​
• Looker Studio: Esporta i dati delle pagine ordinate per visite, crea plot rank/frequenza logaritmici per visualizzare la curva Zipf e identificare i top performer