Use Cases
Cosa diventa possibile concretamente con AI e GEO.
Due aree equivalenti, molte possibilità: dalla visibilità nei motori di ricerca generativi alla soluzione AI su misura nel lavoro quotidiano.
I seguenti esempi sono possibili casi d'uso. Non rappresentano progetti già realizzati con clienti. Finché non sarà possibile pubblicare casi reali, servono a scopo illustrativo.
Come è strutturato ogni use case
- 01Situazione di partenza
- 02Sfida
- 03Possibile soluzione AI
- 04Dati e sistemi necessari
- 05Valore di business atteso
- 06Possibili limiti o presupposti
GEO Use Cases
AI Visibility Monitoring
- Situazione di partenza
- Un'azienda non sa se e come compare nei motori di ricerca generativi.
- Sfida
- Senza misurazione la visibilità AI resta una scatola nera: opportunità e rischi non sono chiari.
- Possibile soluzione AI
- Monitoraggio continuativo di prompt rilevanti, citazioni del brand e fonti con Peec AI, interpretato da Midas Touch.
- Dati e sistemi
- Elenco di temi e prompt, concorrenti, contenuti del sito, accesso alla piattaforma di monitoraggio.
- Valore atteso
- Trasparenza sulla propria visibilità AI e una base per azioni mirate.
- Limiti e presupposti
- I risultati si sviluppano nel tempo; un'indicazione affidabile richiede più cicli di misurazione.
Analisi competitiva nei sistemi generativi
- Situazione di partenza
- Un'azienda sospetta che i concorrenti vengano consigliati più spesso nelle risposte AI.
- Sfida
- Senza analisi non è possibile comprendere i motivi per cui vengono citati i concorrenti.
- Possibile soluzione AI
- Analisi comparativa di share of voice, fonti utilizzate e approcci di contenuto dei concorrenti.
- Dati e sistemi
- Prompt definiti, elenco dei concorrenti, contenuti pubblicamente disponibili.
- Valore atteso
- Comprensione del motivo per cui certi fornitori vengono citati e spunti concreti per recuperare terreno.
- Limiti e presupposti
- I sistemi generativi sono dinamici; i risultati possono differire tra le piattaforme.
Strategia di contenuti GEO
- Situazione di partenza
- Il sito non risponde alle domande del target in forma leggibile dall'AI e citabile.
- Sfida
- I contenuti ci sono, ma non sono strutturati in modo che i sistemi generativi li utilizzino in modo affidabile.
- Possibile soluzione AI
- Analisi dei content gap, ottimizzazione di struttura ed entità e briefing di contenuto per nuovi materiali.
- Dati e sistemi
- Contenuti esistenti del sito, prompt rilevanti, aree tematiche chiave.
- Valore atteso
- Maggiore probabilità di essere considerati e citati nelle risposte AI rilevanti.
- Limiti e presupposti
- L'impatto si manifesta nel medio termine e in coordinamento con le attività SEO esistenti.
Analisi GEO internazionale
- Situazione di partenza
- Un'azienda è attiva in più Paesi e lingue.
- Sfida
- La visibilità AI varia a seconda di mercato, lingua e piattaforma.
- Possibile soluzione AI
- Analisi separate per mercato e lingua, con prompt e concorrenti specifici per mercato.
- Dati e sistemi
- Set di prompt specifici per mercato, concorrenti locali, contenuti multilingue.
- Valore atteso
- Una visione chiara di punti di forza e lacune per ciascun mercato, anziché una visione d'insieme forfettaria.
- Limiti e presupposti
- Ampiezza e impegno crescono con il numero di mercati e lingue (GEO Scale).
AI Use Cases
Assistente di conoscenza aziendale
- Situazione di partenza
- Il sapere è distribuito tra documenti, wiki e unità di rete ed è difficile da reperire.
- Sfida
- I collaboratori perdono tempo nella ricerca di informazioni e risposte.
- Possibile soluzione AI
- Un assistente AI interno che accede ai documenti e alle fonti di conoscenza autorizzati e risponde alle domande.
- Dati e sistemi
- Archivi documentali, wiki, sistema di autorizzazioni, ruoli di accesso definiti.
- Valore atteso
- Accesso più rapido al sapere aziendale e meno richieste di chiarimento nel team.
- Limiti e presupposti
- La qualità dipende dalla base dati; le autorizzazioni devono essere riprodotte correttamente.
AI Agent per le richieste dei clienti
- Situazione di partenza
- Le richieste dei clienti in arrivo vengono esaminate, classificate e smistate manualmente.
- Sfida
- Questo richiede tempo e comporta tempi di risposta disomogenei.
- Possibile soluzione AI
- Un AI Agent classifica le richieste, propone risposte e le inoltra al team competente.
- Dati e sistemi
- Richieste storiche, knowledge base, collegamento al sistema di ticketing o di posta.
- Valore atteso
- Gestione più rapida e coerente e alleggerimento del team di assistenza.
- Limiti e presupposti
- I casi sensibili dovrebbero comunque essere verificati da persone.
Preparazione automatizzata delle offerte
- Situazione di partenza
- Le offerte vengono assemblate manualmente da fonti diverse.
- Sfida
- La creazione è laboriosa e soggetta a errori.
- Possibile soluzione AI
- Un workflow che raccoglie le informazioni rilevanti, prepara un'offerta e la sottopone a verifica.
- Dati e sistemi
- Dati di prodotto/prezzo, CRM, modelli di offerta.
- Valore atteso
- Creazione più rapida delle offerte e più tempo per l'allineamento sui contenuti.
- Limiti e presupposti
- L'approvazione finale resta alle vendite; la qualità dei dati è determinante.
Verifica dei documenti supportata dall'AI
- Situazione di partenza
- I documenti devono essere verificati per completezza e in base a determinati criteri.
- Sfida
- La verifica manuale è monotona e richiede molto tempo.
- Possibile soluzione AI
- Un agent estrae le informazioni rilevanti, le verifica in base a criteri definiti e segnala le anomalie.
- Dati e sistemi
- Modelli di documento, criteri di verifica, eventuale collegamento a un DMS.
- Valore atteso
- Verifica coerente e focus del team sui casi eccezionali.
- Limiti e presupposti
- Per le verifiche a rilevanza legale resta necessario un controllo umano.
Research Agent per vendite e marketing
- Situazione di partenza
- La ricerca su account, temi e concorrenti assorbe molto tempo.
- Sfida
- Le informazioni sono disperse e vanno raccolte manualmente.
- Possibile soluzione AI
- Un agent fa ricerche, sintetizza e prepara i risultati in modo strutturato.
- Dati e sistemi
- Fonti pubbliche, note interne, informazioni del CRM.
- Valore atteso
- Migliore preparazione di appuntamenti e campagne con minore impegno.
- Limiti e presupposti
- I risultati dovrebbero essere verificati prima dell'utilizzo.
Content Quality Agent
- Situazione di partenza
- I contenuti vengono prodotti con qualità e tono di voce diversi.
- Sfida
- Una verifica coerente è difficile da garantire manualmente.
- Possibile soluzione AI
- Un agent verifica i contenuti in base a criteri definiti (tono, struttura, completezza) e fornisce indicazioni.
- Dati e sistemi
- Style guide, esempi, criteri di verifica.
- Valore atteso
- Qualità più uniforme e meno cicli di correzione.
- Limiti e presupposti
- La responsabilità editoriale resta al team.
Quale use case è adatto alla sua azienda?
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