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L’analisi SEO e di web marketing ci presenta quasi sempre lo stesso problema: abbiamo troppe metriche e non sappiamo quali contano davvero. Volume di ricerca, CPC, concorrenza, CTR, frequenza di rimbalzo, tempo sulla pagina, conversioni per fonte, posizione media — l’elenco si allunga a ogni nuovo tool che aggiungiamo al nostro stack.
Il problema non è la mancanza di dati: è che queste metriche sono spesso correlate tra loro (più impressioni portano più click, che portano più conversioni, che aumentano i costi). Quando le variabili si muovono insieme, gran parte dell’informazione che contengono è ridondante. L’Analisi delle Componenti Principali (PCA) è lo strumento che abbiamo per tagliare questa ridondanza: riduce un set di molte variabili correlate a poche componenti non correlate che catturano la maggior parte dell’informazione originale.
In termini più chiari e diretti: la PCA trova le “direzioni” in cui i nostri dati variano di più, e ci permette di proiettare tutto il resto su quelle poche dimensioni. È come guardare un oggetto tridimensionale dalla sua angolazione più informativa invece che da un punto casuale.
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