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Logica di Simulazione dei prompt

Come GeoSnap simula il comportamento di un potenziale cliente che interagisce con le AI per prendere decisioni.

Il principio della simulazione

GeoSnap non si limita a chiedere alle AI "Conosci il brand X?". Simula il comportamento reale di un potenziale cliente che usa l'AI per informarsi, valutare opzioni e prendere decisioni d'acquisto.

Questo approccio è fondamentale perché il modo in cui una domanda viene formulata influenza profondamente la risposta dell'AI. Una domanda diretta sul brand produrrebbe un risultato artificiale, non rappresentativo dell'esperienza utente reale.

Come vengono costruiti i prompt

I prompt di GeoSnap sono progettati per replicare le query conversazionali che un utente reale porrebbe a un AI assistant. Il processo di costruzione segue queste fasi:

  • Analisi del contesto: dal sito web e dalla country, GeoSnap identifica il settore, l'offerta e il mercato

  • Mappatura delle domande: vengono generate varianti di domande per ogni livello di intent

  • Formulazione naturale: ogni prompt è scritto in linguaggio conversazionale, come lo porrebbe un utente

  • Diversificazione: le domande vengono variate in formulazione, specificità e angolazione

Perché non usiamo query tipo keyword

Le persone non parlano con le AI come parlerebbero con Google. Non digitano "migliore CRM PMI prezzo" ma chiedono "Qual è il miglior CRM per una piccola azienda con budget limitato?". GeoSnap replica questo comportamento conversazionale perché è quello che produce risposte realistiche.

Simulazione senza contesto pregresso

Ogni interrogazione di GeoSnap viene eseguita senza contesto di conversazione pregresso, simulando un utente che pone una domanda per la prima volta. Questo elimina il bias della personalizzazione e produce risultati che rappresentano l'esperienza dell'utente medio.

Volume e significatività statistica

Le risposte AI sono intrinsecamente variabili: la stessa domanda posta due volte può produrre risposte diverse. Per questo GeoSnap genera centinaia di domande e analizza i pattern aggregati. Il volume elevato garantisce significatività statistica e riduce il rumore, producendo metriche affidabili e actionable.