La logica di generazione

La qualità dell'analisi GeoSnap dipende dalla qualità e dalla copertura delle domande generate. Il sistema utilizza un approccio strutturato che simula il modo in cui utenti reali interagiscono con le AI.

GeoSnap non utilizza keyword statiche. Il sistema genera domande conversazionali complete, formulate come le porrebbe un utente reale a ChatGPT, Gemini o Perplexity. Questo approccio riflette il modo in cui le persone usano effettivamente le AI: con domande in linguaggio naturale, non con stringhe di ricerca.

I tre livelli di intent

Informational intent

Domande orientate alla conoscenza e all'educazione. L'utente vuole capire, imparare, approfondire. Esempi tipici:

• "Cos'è [categoria del tuo prodotto]?"

• "Come funziona [tecnologia/approccio del tuo settore]?"

• "Quali sono i vantaggi di [soluzione]?"

Queste domande misurano se il tuo brand viene associato a contenuti autorevoli nel tuo ambito.

Commercial intent

Domande di valutazione, confronto e selezione. L'utente sta considerando diverse opzioni. Esempi tipici:

• "Quali sono i migliori [prodotto/servizio] per [use case]?"

• "Confronto tra [soluzione A] e [soluzione B]"

• "[Categoria]: quale scegliere nel 2025?"

Queste domande misurano se il tuo brand appare nelle raccomandazioni AI quando un utente sta decidendo.

Transactional intent

Domande con intenzione d'acquisto, iscrizione o azione diretta. Esempi tipici:

• "Quanto costa [prodotto/servizio]?"

• "Come acquistare/iscriversi a [soluzione]?"

• "Alternative a [competitor] con prezzo inferiore?"

Queste domande misurano se il tuo brand è presente nel momento decisionale.

Copertura e varietà

GeoSnap genera centinaia di varianti per ciascun intent, variando formulazione, angolazione e specificità. Questo garantisce che i risultati non dipendano da una singola formulazione ma rappresentino un quadro statisticamente affidabile.

La varietà è importante perché gli LLM sono sensibili alla formulazione: la stessa domanda posta in modo leggermente diverso può produrre risposte completamente diverse. Coprire molte varianti riduce il rumore e produce dati più robusti.

Aggiornamento delle domande

Le domande vengono aggiornate nel tempo per riflettere l'evoluzione del mercato, i cambiamenti nel linguaggio degli utenti e le nuove tendenze nel tuo settore. Questo garantisce che l'analisi rimanga rilevante e accurata.