In Piano D siamo in prima linea nella riduzione dell’impatto ambientale del web. Se vogliamo raggiungere questo obiettivo, una delle fasi più importanti è la misurazione. In questo articolo vogliamo spiegare come noi calcoliamo l’impatto ambientale di un sito web, in particolare il consumo energetico, e come questa pratica sta evolvendo nel tempo.
Metodologia
Il metodo che utilizziamo è il Sustainable Web Design Model. I motivi che ci hanno portato a scegliere questo modello sono molteplici: è open source, utilizza metriche chiare e condivisibili con i nostri clienti, è parametrabile a seconda delle esigenze, è utilizzabile per il reporting, ecc.
Strumenti
Qualche anno fa abbiamo pubblicato sitigreen.it, strumento di calcolo che utilizza proprio questo modello. Questo tool nasce per diversi scopi:
- Sensibilizzare le aziende, i cittadini, le associazioni presenti nel territorio italiano circa l’impatto del web sull’ambiente
- Fornire una prima indicazione di quanto impatta una pagina web a chi effettua l’analisi
- Aiutarci nella redazione dei report di impatto ambientale dei siti web dei nostri clienti
Se analizziamo la homepage del nostro sito web www.piano-d.it, otteniamo circa 0,23g di CO2 per ogni visita.
Tuttavia questo strumento, come altri strumenti di valutazione dell’impatto ambientale dei siti web, non fornisce una risposta completa ed esaustiva alla domanda “quanto inquina la mia pagina web?”.
Vediamo di seguito il perchè.
Limiti degli strumenti di calcolo automatico
Uno dei parametri di cui gli strumenti di calcolo delle emissioni hanno bisogno è il peso della pagina. Questa informazione solitamente viene recuperata attraverso una scansione della pagina stessa. Nel caso di sitigreen.it viene utilizzato Google Pagespeed Insights.
Pagespeed restituisce il peso della pagina al momento del suo primo caricamento, cioè quando la pagina è “pronta” per la navigazione. Tuttavia questo dato è parziale, rispetto all’esperienza di navigazione vera e propria vissuta dall’utente.
Facciamo un esempio
Se carico la homepage del nostro sito (https://www.piano-d.it), al momento del suo primo caricamento pesa circa 1,04MB. Questo è il dato che viene utilizzato nel modello di calcolo per la variabile data transfer, cioè quanti Megabyte sono stati trasferiti in rete dal server al client.
Come si può vedere, il valore “Peso della pagina” è di 1.04MB
Se scorro la pagina fino alla fine però, scopro che il peso totale della pagina web è di 2,2MB.
Nel nostro caso, questo è legato al fatto che le immagini vengono caricate in lazyload, cioè vengono scaricate nel browser del visitatore solamente quando sono visibili all’utente stesso. Ciò significa che le immagini presenti dopo il primo caricamento verranno trasferite al client solo se deciderà di scorrere la pagina verso il basso. Tuttavia ci sono anche altre situazioni nelle quali è utile caricare i contenuti solo quando è veramente necessario, ad esempio attraverso Ajax.
Ne consegue che, se calcolassimo quanta CO2 viene emessa per una pagina che pesa 2,2MB il valore salirebbe a 0,49g di CO2 per visita.
Per questo motivo, per poter stimare in maniera più veritiera quanto inquina una pagina web è necessario utilizzare un approccio probabilistico.
L’approccio probabilistico
Sitigreen.it è uno strumento che ci aiuta molto durante le attività di reporting che svolgiamo per i nostri clienti, perchè fornisce il valore iniziale, al momento del primo caricamento della pagina web.
Questo dato va però considerato anche assieme all’impatto ambientale della pagina web al momento del suo completo caricamento, cioè quando scorro completamente fino a fondo pagina. Infine, il tutto va rapportato al numero di visite della pagina.
La domanda è: come correlare questi due dati?
Secondo noi, il modo migliore è inserire questi due dati all’interno di una distribuzione probabilistica di questo tipo:
Come si può vedere dall’illustrazione sopra, non conoscendo la distribuzione delle visite della pagina, possiamo ipotizzare che la metà dei visitatori si fermi all’inizio e l’altra metà vada fino alla fine.
Approfondiremo questo tema nel dettaglio nel nostro prossimo articolo.
Risultato
Utilizzando questo approccio e ipotizzando una distribuzione uniforme delle visite, abbiamo che la media tra il valore minimo di emissioni di CO2 e quello massimo risulta essere più veritiero rispetto al “semplice” utilizzo di sitigreen.it. In questo caso il valore è di 0,36g CO2 per visita (il 50% degli utenti ha un impatto pari al valore medio)
Come rendere ancora più preciso il risultato
Come abbiamo visto, abbiamo dato per assunto che la distribuzione delle visite fosse uniforme. Ma se non fosse così? E’ possibile capire quanti utenti si sono fermati all’inizio della pagina, quanti a metà e quanti sono arrivati fino a fondo pagina?
La risposta è sì. Con strumenti di tracciamento heatmap come ad esempio Hotjar, potremmo quantificare con maggiore precisione la distribuzione degli utenti. Questo permetterebbe di modulare il calcolo, evitando di utilizzare la media tra minimo e massimo di CO2, adattando questa operazione alla distribuzione reale.
What’s next
Come abbiamo visto, calcolare quanto inquina una pagina web può rivelarsi meno scontato del previsto. Se ci si vuole fermare al risultato prodotto dal nostro calcolatore automatico, è già un primo passo.
Ma se si vuole andare più a fondo, al momento gli altri passaggi vengono svolti manualmente dal nostro team di esperti in assessment energetico del web.
Nei prossimi anni vedremo uno sviluppo del mercato legato al monitoraggio del consumo energetico del web, e siamo convinti che queste operazioni possano essere automatizzate.
Resta ad ogni modo imprescindibile il supporto di esperti in materia di sostenibilità digitale, per poter valutare al meglio la situazione peculiare che ogni sito web porta con sè.
Se sei interessato a valutare in profondità (o in dettaglio) quanto inquina il tuo sito web, non esitare a contattarci!
Un ringraziamento particolare va a Pietro Jarre per averci suggerito questo approccio, frutto di anni di esperienza nell’analisi di impatto ambientale. Continueremo nei dettagli queste considerazioni sull’approccio probabilistico in un articolo di prossima pubblicazione.