Comprender la demanda real en torno a un tema desde el punto de vista de los usuarios de chatbots de IA y adaptarla específicamente a la propia gama de productos: el modelo recupera, a través del servidor SISTRIX MCP y con la herramienta ai_topicresearch, todos los temas relacionados con un término de búsqueda, los agrupa por contenido y filtra únicamente los grupos que tienen una relación real con los productos.
| Tempo impiegato | Tempo risparmiato | Difficoltà | Applicazione |
|---|---|---|---|
| 1-2 ore | 1-2 giorni di ricerca manuale | Media | Contenuto di prodotto e rilevanza del marchio |
Vantaggi
- Comprendere la domanda reale: mostra come gli utenti dei chatbot basati sull’IA parlano di un determinato argomento, compreso il volume di ricerca per argomento.
- Filtraggio mirato sul proprio assortimento: è possibile escludere in modo preciso gli argomenti privi di un reale riferimento al prodotto, come ad esempio servizi o trattamenti che il proprio marchio non offre affatto.
- Identificare la visibilità del marchio: mostra in quali cluster generici di prodotti il proprio marchio viene già citato come marchio leader.
- Libreria di prompt pronta all’uso: fornisce prompt adeguati per ogni argomento e per ogni modello di IA, direttamente utilizzabili per i briefing sui contenuti.
- Assegnare correttamente le priorità alle risorse redazionali: concentrarsi sui cluster con un reale riferimento al prodotto anziché sull’intero ambito tematico, spesso molto più ampio.
Prompt
„1. Richiama ai_topicresearch con view=overview per [Topic] per visualizzare il numero di argomenti e la distribuzione per fase del percorso/intento.
2. Recupera quindi view=list (con il limite adattato al numero di argomenti) per ottenere l’elenco grezzo di tutti gli argomenti con il volume di ricerca.
3. Raggruppa gli argomenti in base al contenuto e conserva solo quelli attinenti all’argomento principale.
4. Confronta i cluster con il proprio assortimento: quali cluster corrispondono ai prodotti che [marchio] vende effettivamente? Elimina sistematicamente tutto ciò che riguarda prodotti, trattamenti o servizi non offerti.
5. Approfondisci i 2-3 argomenti con il volume di ricerca più elevato per ciascun cluster rimanente utilizzando view=topic (topic_label), per ottenere la buyer persona, i driver emotivi, eventuali marchi citati e la libreria di prompt per ciascun modello di IA.”
Procedura
- Comprendere lo spazio tematico (Panoramica): ai_topicresearch(view: overview, keyword: [Tema]) mostra il numero totale dei temi e la loro distribuzione in base alla fase del percorso e all’intento. Ciò permette di capire a colpo d’occhio se gli utenti desiderano principalmente informarsi o effettuare direttamente un acquisto.
- Estrarre l’elenco degli argomenti e raggrupparli in cluster approssimativi: dall’elenco completo degli argomenti (vista: elenco) vengono creati dei cluster tematici. Gli argomenti che non hanno alcun riferimento al tema centrale vengono esclusi.
- Filtrare in base al proprio assortimento: i cluster che non hanno alcun riferimento ai prodotti o ai servizi effettivamente offerti vengono sistematicamente esclusi. Rimangono solo i cluster con un riferimento diretto al prodotto.
- Approfondire gli argomenti principali per ciascun cluster: per gli argomenti con il maggior volume di ricerca in ciascun cluster rimanente, view: topic fornisce la buyer persona, i fattori emotivi, eventuali marchi citati e la libreria completa di prompt per ciascun modello di IA (ChatGPT, AI Mode, Gemini, Copilot, Perplexity, AI Overviews). Se il risultato è soddisfacente, vale la pena continuare a generare prompt tramite il server SISTRIX MCP anche per gli altri cluster.
- Documentare i risultati: per una ricerca sui prompt, i fogli di calcolo sono lo strumento ideale. Tutti i cluster, gli argomenti e i prompt principali possono essere documentati in un foglio Excel con diverse schede, ad esempio “Panoramica degli argomenti”, “Riepilogo dei cluster” e “Prompt principali per ciascun cluster”, direttamente utilizzabili per i briefing sui contenuti.
Output / Risultato
Esempio in tempo reale: analisi filtrata sul tema “sopracciglia” (DE), personalizzata per un marchio che vende esclusivamente matite e sieri per sopracciglia (in questo caso: Benefit Cosmetics):
| Cluster | Contenuto di esempio | Volume di ricerca | Classificazione |
|---|---|---|---|
| 1. Forme e styling | Depilazione, threading, waxing (ceretta), mapping, tecniche fai-da-te | ~119.000 | Contenuto di base |
| 2. Prodotti e strumenti | Matita per sopracciglia, gel, pomata, forbicine | ~65.700 | Caso principale (matita) |
| 3. Crescita e principi attivi per la cura | Siero, olio di ricino, biotina, peptidi | ~39.800 | Caso principale (siero) |
| 4. Specifico Benefit | Gimme Brow, Brow Setter, matita per sopracciglia | ~1.050 | Corrispondenza diretta del marchio |
💡 Suggerimento: filtra in modo coerente in base all’effettivo assortimento, non solo in base al tema generale. I grandi blocchi tematici che, pur appartenendo al campo semantico, non sono supportati da un’offerta concreta, non sono rilevanti per la strategia dei contenuti: non farebbero altro che assorbire risorse e indebolire la propria focalizzazione.
Combinazioni e varianti
★ Combinazione: ricerca dei prompt dall’AI Check. Dopo aver effettuato la ricerca dei prompt relativi agli argomenti rilevanti e averli raggruppati in cluster, è possibile integrare anche la ricerca dei prompt basata sui propri set di prompt e su quelli della concorrenza, ricavati dall’AI Check, al fine di ottenere un quadro completo.
- Variante per altre linee di prodotti: l’approccio può essere applicato integralmente ad altre categorie di prodotti, utilizzando in ciascun caso un insieme di cluster specifico e su misura per l’assortimento.
- Variante “Concorrenza”: i nomi dei marchi riportati nella vista dettagliata dell’argomento possono essere approfonditi come benchmark della concorrenza in un caso d’uso separato.
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