Okay, direi che direi che possiamo iniziare.

Quindi partiamo con partiamo con questo webinar in cui vi mostrerò fondamentalmente um un calendario editoriale se o con l i i col, col diciamo con l'utilizzo delle i i con l'utilizzo delle i i e di alcune automazioni, alcuni script che vanno a ottimizzare ulteriormente.

Innanzitutto mi presento brevemente app sono Luca op, sono un consulente SEO e sono appassionato fondamentalmente di psicologia, marketing, viaggi e soprattutto tecnologia, tecnologia che vado poi a a utilizzare in larga scala in questo in questo web, quindi col mondo.

Dal momento in cui è si sono avvicinati così tanto questi strumenti e i i i la prima cosa che ho fatto è immergermi completamente in questo mondo al fine di um appunto imparare e trovare casi d'uso che si adattano chiaramente al mio lavoro, anche a quello di altri professionisti nel mondo digitale, al fine di ottimizzare il rendimento, ad esempio di contenuti e di altre tipologie di casi d'uso.

Quindi cosa vedremo? Vedremo la configurazione di l l M su fogli google di L L m.

Per chi non lo sapesse, sono i quindi son tutti i modelli di generazione linguistica del testo, quindi per esempio c c PT, cloude o qualunque altro sistema voi voi utilizzate.

Vedremo poi la c come come appunto ho creato un calendario editoriale e l'ho adattato al all'uso delle i i.

Vedremo poi come automatizzare la parte di creazione di contenuti o parte dei contenuti.

Vedremo poi il monitoraggio del rendimento di questi contenuti.

Quindi questo questo modello è un modello ideale da utilizzare ad operare giorno per giorno e quindi di avere ci permette di avere una mappa nel nel corso del tempo di quello che è la situazione nostra o dei nostri clienti.

Um dello stato dei contenuti può essere non possono essere contenuti in un blog possono essere dei prodotti in e-commerce possono essere, ad esempio i contenuti che noi pubblichiamo su vari social o altro e infine vedremo l'ottimizzazione basata sui dati.

Cioè una volta che abbiamo tutti i dati, capire come effettivamente possiamo trarne un reale beneficio.

Partiamo da quello che è il problema, quello che è il problema e quindi il il motivo per cui è nato questo questo web era questo caso d'uso um fondamentalmente per vari clienti che gestisco, a cui gestisco la l'attività l'attività seo um il problema più grande era chiaramente la la gestione manuale dei contenuti, cioè il dover avere delle persone, quindi delle risorse che si occupassero giorno per giorno, di studiare quello che è un un topico, un argomento per poi andare a andare a crearne un contenuto.

Ad esempio un articolo di blog.

Chiaramente la gestione manuale richiede tante risorse in termini umani e con l'uso delle i i possiamo automatizza completamente, o quantomeno in parte, il secondo problema è il tempo sprecato in attività ripetitive le i i ci aiuta moltissimo in questo, cioè avere una persona che per otto ore al giorno si dedichi a fare la stessa identica attività.

Quando questa attività può essere con dei um con diciamo dei modelli di comprensione replicata in modo abbastanza semplice con la i i eh chiaramente ci ci permette di di semplificare questo questo processo di automatizzato.

Il terzo problema era la difficoltà nel monitoraggio del rendimento dei contenuti nel momento in cui, ad esempio, abbiamo un blog suprema di avere un e-commerce con con annesso un blog.

Um e quindi pubblichiamo nel corso del tempo, magari due tre articoli a settimana.

Quello che accade è che nel corso, magari di uno due tre anni eh si, ci troviamo ad avere magari duecento articoli e di conseguenza è difficile monitorare quello che è il rendimento di questi articoli quando sono stati pubblicati, se vanno aggiornati e quando vanno aggiornati e di conseguenza questo eh, diciamo questo modello che ho creato va a risolvere anche questo problema.

Qual è la soluzione? Appunto un calendario editoriale automatizzato che integra dei sistemi di intelligenza artificiale generativa.

Quindi ad esempio l'uso di di c PT di gemina, cloud o simili.

E poi il monitoraggio e il rendimento dei contenuti.

Perché appunto, nel corso del tempo il rischio è quello di andare a creare, creare, creare contenuti e trovarsi in una situazione in cui questi, con magari contenuti creati due tre anni fa non stanno più rendendo e non ci accorgiamo che magari sarebbero da aggiornare e di conseguenza, um non andiamo a sfruttare appieno il il potenziale di questi contenuti.

Quali sono le applicazioni pratiche di questo di questo caso? D'uso chiaramente per o meglio, quali sono le figure che posso trarre beneficio da questo da questo caso d'uso sicuramente i SEO.

Quindi chi come me è un consulente seo e quindi si ritrova ad avere in gestione, magari per un cliente, tanti contenuti e non ha una gestione eh veramente controllata di quelli che sono i contenuti.

Perché magari un un un articolo di blog è stato scritto anni fa e non c'è non non è stato, non è stato mappato, non è stato monitorato.

Altri articoli sono stati scritti recentemente.

Poi magari ci sono diversi articoli diversi copywriter che scrivono questi articoli e quindi si trovano in una situazione in cui non c'è controllo un'altra figura che potrebbe trarre beneficio da da questo webinar o quantomeno dall'approccio utilizzato.

All'interno di questo webinar è un advertisers.

Perché? Perché monitorando ad esempio il rendimento dei contenuti, possiamo anche monitorare um, possiamo anche monitorare la la tendenza di di degli interessi degli utenti e di conseguenza, sulla base di queste tendenze, andare poi a sviluppare degli annunci pubblicitari.

Quindi anche un advertiser può trarre beneficio da questo.

Da questo strumento poi abbiamo i copywriter, chiaramente tutte le persone, tutte le figure che si occupano della scrittura, della stesura di un articolo.

Tutta questa um um questo webinar si concentrerà proprio sul sull'a automatizzare gran parte del del del processo che porta poi alla creazione di un contenuto, ma molto spesso almeno il consiglio che do io personalmente è quello di scriverlo e poi far scrivere a una persona il contenuto, cioè preparare il tutto affinché il contenuto sia um sia strutturato e pronto a essere scritto e poi scriverlo manualmente.

Perché vado a consigliare questo che potrà sembrare un po' paradossale, perché chiaramente se noi ci um utilizziamo uno strumento di un l l m.

Come appunto C G PT o simili per scrivere completamente un contenuto il rischio è vado a scrivere qualcosa che già esiste.

Quindi non stiamo dando nessun valore aggiunto rispetto a contenuti già esistenti e di conseguenza, chiaramente, dal punto di vista del posizionamento organico del posizionamento su Google sarà più difficile posizionarsi.

Perché chiaramente, se non stiamo portando un valore aggiunto rispetto alla concorrenza, è difficile che uno selezionerà noi come primi risultati.

Infine, potrebbe essere utile, ad esempio, a ecommerce manager, quindi e-commerce manager che, come dicevamo prima, nel caso del Seo possono non avere il controllo di quelli che sono i contenuti o ancora peggio, possono avere il controllo di quello che è il rendimento, ad esempio dei prodotti dell'e-commerce e quindi anche anche in questo caso chiaramente l'e-commerce è in genere abituato a inserire prodotti sul sul proprio negozio, magari decine di prodotti a settimana, e poi si ritrova magari dopo tre, quattro cinque anni, ad avere migliaia e migliaia di prodotti e di questi prodotti molto spesso nessuno nessuno li guarda.

Magari nessuno li raggiunge né da Google né tramite annunci pubblicitari, né tramite altre modalità e di conseguenza questi prodotti sono inutili.

All'interno dell'e-commerce perché non fanno vendite, non fanno visite.

Veniamo al primo step configurazione delle p i.

Ora ci concentreremo sulla parte più teorica la la la piccola base teorica che è necessaria al fine di utilizzare questo strumento e di utilizzare questo approccio in generale.

Quindi, innanzitutto che cos'è un e PIL e p a è un'interfaccia di comunicazione che semplifica l'interazione tra diverse applicazioni e consente lo scambio di dati.

Ve lo faccio vedere con um um innanzitutto vedendo quella che è la differenza tra un sistema chat un'interfaccia via chat come Chad b t appunto cloude gemina o chi chi più ne ha più ne metta e l'uso v p i.

Allora via chat chiaramente abbiamo una configurazione semplice, cioè il c PT è semplicissimo utilizzare basta registrarsi, anzi neanche più registrarsi ora basta aprirlo e digitare ed è fatta.

Quindi può utilizzarlo di fatto chiunque ha un costo fisso, quindi se scegliamo chiaramente di utilizzare la versione pro, quindi la versione a pagamento um ha un costo fisso mensile intorno ai venti dollari.

Adesso non mi ricordo esattamente di quant'è.

Comunque abbiamo quel fisso, indipendentemente da quanto utilizziamo, ha un livello di personalizzazione bassa, perché chiaramente è vero, noi possiamo creare i nostri g PT, possiamo adesso anche inserire progetti e tanto altro.

Tuttavia non possiamo adattarlo completamente al nostro progetto, anche perché, per quanto possa utilizzare c G PT la propria memoria, la memoria.

In realtà il contesto dopo un po' viene perso all'interno di una chat.

Se ad esempio manteniamo una chat aperta per settimane o mesi, il contesto, la memoria, il progetto a cui sto facendo riferimento viene man mano perso, quindi vengono perse delle informazioni e di conseguenza non è più così personalizzato.

Infine è un livello di scalabilità bassa.

Perché? Perché va benissimo finché lo utilizziamo, magari su un piccolo progetto.

Supponiamo però di voler utilizzare g PT per analizzare cento duecento, cinquecento mille PD f magari mille schede prodotto mille articoli.

Chiaramente non possiamo utilizzarlo perché c'è un limite all'interno del della chat, un limite proprio di lunghezza e di conseguenza, um, capite che è molto è molto poco produttivo dover inserire manualmente, ad esempio con in copia e incolla tutti i PD f tutti tutte le nostre schede prodotto tutti i nostri articoli uno per uno, aprendo ogni volta una nuova chat.

Capite che è un'attività dispendiosa di tempo, che poi non va realmente a ottimizzare, a efficientare quello che è il processo di analisi, quindi non è in realtà scalabile.

Vediamo invece l'uso v p i.

Cioè l'uso sempre di c g PT o simili v i p i.

Innanzitutto abbiamo un livello di configurazione complessa, quello effettivamente c'è da dire, anche se in realtà vedremo in questo in questo webinar come si può semplificare utilizzandolo direttamente, ad esempio all'interno di fogli di Google con una formula quindi esiste già uno, quindi non dovrete mettere mano al codice.

Ha un costo variabile, il che può essere un pro e un contro allo stesso tempo, nel senso che le richieste P a in genere richiedono al massimo pochi centesimi, a meno che non stiamo sottoponendo una richiesta um con una quantità di testo enorme quindi in genere richiede pochissimi centesimi ogni richiesta e di conseguenza il costo è variabile.

Può costare poco, può costare molto a diciamo a in funzione di quello che è la nostra necessità e la quantità di dati che sottoponiamo.

Se dobbiamo analizzare mille articoli, chiaramente avrà un costo abbastanza elevato.

Se dobbiamo analizzarne cento, magari in un mese il costo sarà molto più basso di quello che costerebbe magari i venti, i venti dollari al mese di c c PT poi ha un livello di personalizzazione elevata.

Perché? Eh, perché noi possiamo andare a personalizzare non solo aspetti relativi a al quindi mantenere sempre la stessa memoria, ma possiamo addirittura allenare questo.

Questo strumento non è qualcosa che vedremo in questo webinar, però abbiamo un livello di personalizzazione altissima e infine c'è un livello di scalo a vita alta.

Perché? Perché possiamo in modo semplice replicare.

Ad esempio, come vedremo tra poco con fogli Google possiamo andare a replicare la stessa formula su tantissime celle.

Supponiamo di avere un foglio google con mille um non so, mille schede prodotto, mille articoli o qualunque altra cosa noi vogliamo possiamo con un click fondamentalmente una volta realizzata la formula far sì che l'ottimizzazione che vogliamo applicare l'analisi che vogliamo effettuare o quant'altro venga applicata automaticamente a tutte le mille le righe.

Chiaramente questa operazione all'interno di C c PT richiederebbe diverse forse ore di tempo in cui manualmente noi dovremmo andare a copiare e incollare ogni singola riga, oppure col incollarle um diciamo massivamente magari un centinaio insieme per poi essere soggetti a quelli che sono i limiti d'uso della chat.

Vediamo allora come funziona la r T SPA in modo piuttosto semplice.

Allora partiamo da quello che è questa, diciamo questa.

Questa è l'unica parte teorica fondamentale per comprendere un po' come funziona un t S p i e anche per efficientare quello che può essere poi il costo di utilizzo dell p i.

Una richiesta p i in linea generale funziona partendo da un, da un, da un computer, da un client può essere il nostro computer.

Il nostro computer effettua una richiesta h t d p, quindi effettua una richiesta che può essere in vari in vari formati.

Non so se avete qualcuno di voi sicuramente ha già sentito jas on o x m l.

Sono formati con cui mandiamo la richiesta e la richiesta può essere fondamentalmente di quattro tipologie queste sono le più comuni.

Abbiamo una richiesta di tipo gat, cioè gat, ovvero prendi delle informazioni, cioè io mando una richiesta per avere ottenere delle informazioni una richiesta di tipo post, quindi invio delle informazioni all'interno, ad esempio di un server, di un sito o di qualunque altra cosa vogliamo.

Può essere una richiesta di tipo put, cioè aggiorna delle informazioni già esistenti o può essere una richiesta di tipo date, quindi elimina delle risorse.

Ad esempio.

Quindi fondamentalmente sono queste le quattro tipologie di richieste e p i più frequenti.

Una volta fatto questo passa appunto all' p i e l e p i invia l'informazione al server che la elabora, poi la restituisce.

Quindi viene inviata un'informazione dal dal p c tramite una una richiesta p i e viene restituita una risposta.

Ve lo semplifico molto facendo un'analogia immaginiamo di essere al ristorante, quindi il p c siamo noi siamo noi persone di fare una richiesta.

H T T p.

Ovvero di fare una richiesta di di ordine al cameriere.

Il cameriere è l p i quindi noi siamo al ristorante, facciamo chiediamo un ordine, ordiniamo un piatto l'e p a è il cameriere che va in cucina in cucina viene elaborata la la nostra richiesta, quindi viene preparato il piatto.

Il cameriere torna e ce lo riporta, quindi è molto è molto semplice l p a.

Fondamentalmente un intermediario.

Vediamo nel contesto ora chiaramente l'ho l'ho semplificato molto però nel contesto d'uso che andremo a vedere.

Quindi dei modelli linguistici.

Due aspetti fondamentali per l'utilizzo delle p i il primo è sono i talken e il secondo sono i modelli disponibili.

Allora i talken che cosa sono? Fondamentalmente è la metrica per misurare il quantitativo di risorse che andremo a utilizzare per una richiesta s p i.

Perché chiaramente le richie s p i sono sono a consumo, quindi noi pagheremo a consumo si si tratta di pochissimi centesimi a volte decimi, centesimi o centesimi centesimi e di conseguenza si utilizza questa metrica i token c'è ad esempio uno strumento che ce se cercate in google, scrivete token eser c'è proprio lo strumento di c il g PT che di open i che mette a disposizione per calcolare avere un'idea di quanti token possa essere una richiesta, ma mediamente per la lingua italiana perché poi in realtà differisce da lingua a lingua corrisponde in genere a cinque caratteri, quindi un taken sono cinque caratteri, poi open e i così come cloud, così come J m i.

Hanno dei costi basati su un milione di token.

Ad esempio, può costare pochi dollari ogni milione di taken.

Quindi capite che il la spesa in genere è molto, molto bassa.

Il totale di questi talken non è la richiesta che facciamo, ma è la somma della richiesta più la risposta.

Cioè vi faccio un esempio.

Se noi chiediamo a a c c PT o simili v p i.

Quanto fa due più due il quanto fa due più due Supponiamo che siano dieci taken la risposta, ovvero due più due fa quattro la risposta che otteniamo v p i da um ope i si somma alla nostra richie- alla nostra richiesta.

Quindi il totale di Ken per ciascuna richiesta è l'input.

Quindi quello che noi andiamo a chiedere più l'output, ovvero ciò che riceviamo di risposta.

Questo è fondamentale per capire anche farsi un'idea di quella che è eventualmente la spesa modelli disponibili.

Questo è fondamentale perché eh, perché v p i.

Abbiamo tra le varie personalizzazioni che accennavo prima, la possibilità di andare a utilizzare modelli linguistici differenti.

Chiaramente, come molti di voi credo sapranno, vedete quanto c'è il G PT e simili stanno sviluppando modelli ormai di di mese in mese, se non di settimana in settimana, e di conseguenza i modelli linguistici possiamo andare a utilizzare sono i più più svariati.

Abbiamo la possibilità di utilizzare modelli più economici per richieste più semplici.

Se dobbiamo chiedere quanto fa due più due, è molto probabile che g PT possa farlo con un modello anche vecchio, ma anche di un anno o due anni, perché tanto è una richiesta semplice.

Se invece dobbiamo fare una richiesta la cui risposta vogliamo che sia molto precisa che tenga in considerazione molti aspetti, allora magari dovremmo utilizzare un modello, un po' più recente come g PT quattro o g PT quattro a mini.

Diciamo che a seconda delle tipologie di Richie di richiesta che noi vogliamo andare a effettuare e della quantità di dati che il sistema dovrà andare a elaborare, scegliamo il modello più adatto.

Vi faccio un esempio di modelli disponibili per quanto riguarda Open i, quindi la, la società che ha sviluppato c a G.

PT i più frequenti i più i più recenti sono g PT quattro o g PT quattro mini sono appunto modelli linguistici.

Per quanto riguarda Google, il sistema google i i esiste gemina i uno punto cinque flash gemina uno punto cinque pro.

Da poco è uscito anche il gemina due punto zero flash per quanto riguarda un tropic che è la società che ha sviluppato cloude per chi lo conosce esiste ad esempio cloude tre punto cinque sonnet e cloude tre punto cinque iq, quindi sono due modelli differenti.

Il tre punto cinque sonnet è il più recente e quindi, a seconda di quanto abbiamo, di quanto abbiamo anche di budget diciamo per queste richieste quantità che dobbiamo analizzare, scegliamo il modello più opportuno.

In genere in linea generale, a meno che non si non si sottopone subito massimamente centinaia di migliaia di righe um di richieste a a questi modelli linguistici in genere si utilizza il modello più recente, anche perché i costi sono veramente irrisori.

Al riguardo vi lascio uno strumento che è la la guida fondamentalmente all'uso del del alla configurazione p i di questi l l m, quindi di fondamentalmente di g PT quindi i modelli di open i di di antropico, quindi di clo e di Google i i, quindi la guida la configurazione di questi strumenti.

È possibile poi chiaramente creare una copia in modo tale che ve lo faccio vedere molto rapidamente.

Eccola qui è una guida che ho realizzato appunto, per non per non parlare troppo all'interno del webinar di questi aspetti tecnici.

Quindi c'è una guida che potete vedere per configurare partendo da zero le A P i.

Sui vari sui tre principali strumenti linguistici di generazione del testo.

Okay, torniamo Okay, torniamo qui e ora vediamo quello che è uno strumento che ho realizzato personalmente per implementare una volta richieste le P i questi modelli linguistici all'interno di un foglio Google di un semplice foglio Google che è chiaramente uno strumento che si può, um che si presta a vari a vari a vari casi d'uso.

Quindi ad esempio al dove possiamo importare dei, come dicevo prima dei prodotti da un e-commerce possiamo importare centinaia di migliaia, decine di migliaia di righe um di qualsiasi tipologia di contenuto e analizzarla in modo massivo.

Okay, quindi andiamo a vederlo qui nel nostro temete che tra poco andremo ad analizzare.

E partiamo proprio da questo, dalla configurazione di un l l M.

Come vedete, in questo caso sono stati presi di riferimento i tre principali sistemi di generazione del testo, quindi l'open i Google I e antropica che sono al momento i tre più popolari.

Poi esistono anche per Plex e altri.

Però, insomma, abbiamo preso i tre principali di riferimento e quelli, a mio parere, più idonei a queste tipologie di analisi, a queste tipologie di attività.

E in questo caso, um, quello che ho fatto è realizzare una formula molto semplice con la quale possiamo andare a integrare una richiesta e p i senza utilizzare appunto codice, come dicevo prima, all'interno di un foglio Google.

Quindi eh possiamo ad esempio importare un C S B di migliaia e migliaia di righe e far sì che con una formula possiamo analizzare fare una richiesta sulla base delle informazioni presenti nelle righe.

Ora comunque lo vediamo molto semplicemente.

Allora, qui abbiamo, um questo documento.

Ora faccio un po' di zoom.

Okay, facciamo così.

In questo documento, molto semplicemente abbiamo tre colonne con um um tre campi in cui dobbiamo andare a inserire la chiave p i.

Quindi la chiave assegnata al nostro account per l'utilizzo di questo strumento.

V p i quello appunto per per configurarlo lo potete trovare all'interno del del documento di spiegazione.

Ora ve lo faccio vedere molto semplicemente con open i magari qualcuno di voi sicuramente l'avrà già utilizzato all'interno di ope i basta cercare e p i su google open i e p i atterreremo su questa pagina facciamo l'iscrizione se non l'abbiamo già fatta e poi arriveremo in questa pagina qui sotto la voce project a p i.

Kes.

E qui potremo creare e generare la nostra chiave.

P i chiave.

Chiaramente la chiave p i.

È una risorsa um privata.

Quindi non condividetela con nessuno in quanto è la risorsa che a consumo vi andrà a scalare del credito.

Ora ne creiamo una nuova.

Facciamo create new secret e la chiamiamo RN.

Benissimo.

Facciamo secret che vi verrà data questa chiave privata che io potrò copiare una sola volta.

Nel senso che una volta copiata, questa chiave non mi non mi verrà più mostrata.

Eventualmente dovrò cancellarla e crearne una nuova.

Quindi ora io l'ho copiata.

La inserisco all'interno del mio foglio Google in questo campo.

Eccola qui.

E ora il nostro strumento è pronto, nel senso che abbia la possibilità con l'esempio come vedete sottostante di utilizzare qualsiasi modello linguistico di Open i all'interno del nostro foglio Google.

Quindi vedete ad esempio questo esempio Facciamo un esempio qui sotto, quindi facciamo uguale l l m ci comparirà La nostra formula chiaramente è una formula che di base voi non avete all'interno del di un foglio qualunque perché è una formula personalizzata che potrete avere solamente copiando cre- creando una copia di questo temete che condivideremo a fine A fine webinar, quindi si seleziona la formula dell' l M e come vedete la formula è composta da fondamentalmente cinque cinque elementi.

Il primo è l' l l M che ci che abbiamo scelto di utilizzare qui sotto troviate i tre principali jamin cloud e c PT noi in questo caso vogliamo utilizzare g PT benissimo, poi selezioniamo il modello che vogliamo utilizzare per quanto riguarda i modelli, anche qui è tutto specificato all'interno di questo documento.

Qua ci sono tutti i modelli disponibili.

Per quanto riguarda i ci sono i modelli chiaramente cambiano, come dicevo prima settimanalmente e di conseguenza noi andiamo a prendere il più recente in questo caso che è g PT quattro o quindi copriamo questo codice del modello, lo inseriamo qui g PD quattro perfetto.

Ora dobbiamo inserire la chiave p i la chiave p i non la inseriamo direttamente nella formula, ma selezioniamo semplicemente la cella corrispondente, poi inseriamo la lunghezza dell'output qui.

Quello che ho pensato di fare è dal momento in cui noi dobbiamo dichiarare sin da subito quanti taken indicativamente vogliamo utilizzare al massimo all'interno di questa richiesta ho messo delle lunghezze preimpostate per non farvi inserire dei numeri, ma nuovamente di conseguenza in questo caso mettiamo una richi- una una quantità di talken media okay e come prot inseriamo quello che è effettivamente il nostro la nostra richiesta ora la lascio vuoto.

Vi faccio vedere una cosa se noi inseriamo ad esempio qua mhm non lo so una formula due più due quello che possiamo fare qui è chiedergli, anzi scriviamo direttamente il pronto, anzi facciamo così torniamo qui e le chiediamo quanto fa.

Chiudiamo le virgolette, mettiamo la e commerciale per aggiungere una nuova cella a questa formula.

Selezioniamo questa cella e chiudiamo le virgolette, cioè cosa le stia chiedendo quanto fa due più due però il due più due non lo stiamo inserendo manualmente e questo è un aspetto molto importante perché appunto noi utilizzeremo questo strumento principalmente per elaborare dati in modo massivo.

Quindi i dati presenti all'interno di altre celle.

Quindi facciamo invio.

Okay, adesso abbiamo abbiamo forse messo delle parentesi di troppo? Vediamo quanto fa due più due.

Facciamo così, Sì, okay.

Vediamo Cosa? No, sta sta realizzando più più parentesi.

Allora chiudiamo queste.

Okay.

Okay.

Adesso sta caricando e ci darà il risultato.

Eccolo qua.

Due più due fa quattro.

Benissimo.

Quindi quello quello che è successo è che si è collegato B P I a Opera I.

Ha fatto una richiesta al modello G PT quattro A, quindi l'ultimo modello esistente e ha elaborato la richiesta che le abbia fatto molto.

Semplicemente.

Le abbiamo chiesto quanto fa il contenuto di una formula il contenuto di una cella.

Se noi adesso, ad esempio, cambiassimo il contenuto di questa cella, cambierebbe poi la richiesta.

Quindi mettiamo un altro calcolo.

Dieci più cinque.

Okay.

Vedete, la la formula rielabora la richiesta e ci darà il risultato di dieci più cinque.

Fa quindici.

Benissimo.

Questo è un esempio che è molto, molto banale.

Ma per farvi capire il fatto che questo è uno strumento che ci permette questa integrazione ci permette di adattarci al contenuto dei dati all'interno di un foglio Google.

Quindi, ad esempio l'impo- possiamo importare quello che vogliamo e far analizzare massimamente riga per riga.

Ora, chiaramente questa formula non ci interessa realmente.

Quindi la la andiamo a eliminare e torniamo a um, torniamo a noi.

Vediamo ora, una volta compresa questo l'utilizzo di questa formula, vediamo come applicarla, cioè un caso d'uso di applicazione.

Vi faccio vedere chiaramente quello che è un ca-, un esempio di caso d'uso, cioè quello della realizzazione di un calendario editoriale.

Ma chiaramente questa formula si presta a tantissimi casi, come dicevo prima, quindi vediamo la struttura del calendario editoriale.

Torniamo sul nostro foglio Google All'interno, del quale abbiamo il nostro foglio qui sottostante chiamato calendario editoriale.

Okay, ora faccio ancora okay a un po' di zoom Perfetto.

Questo è il nostro calendario editoriale che ora vi spiego allora chiaramente il calendario calendario editoriale in questo caso fa riferimento principalmente a un caso d'uso di un calendario per degli articoli di blog.

Quindi per un blog può essere un blog di un e-commerce.

Può essere un blog personale di un personal brand.

Può essere blog, un blog aziendale o qualsiasi altro caso.

Questo calendario l'ho strutturato in questo modo rispetto a quelle che sono le mie esigenze.

Chiaramente è una base che potete personalizzare ulteriormente.

Quindi cosa abbiamo nel calendario editoriale? Abbiamo per ogni riga lo stato dell'articolo.

Quindi lo Stato può essere da scrivere, da aggiornare, da revisionare, aggiornato se era già esistente, è stato aggiornato, pubblicato chiaramente.

Questo perché? Per vedere lo stato, cioè avere un controllo di quello che è lo stato dei degli articoli.

Perché in genere un calenda editoriale è uno strumento che viene utilizzato da più risorse, da più professionisti e di conseguenza è importante avere sotto controllo qual è lo stato degli articoli.

Poi i termini di ricerca di riferimento.

Tra poco ci arriviamo fondamentalmente qui andremo a inserire quelli che sono i termini.

Questo è un esempio i termini di ricerca relativi all'articolo che vogliamo andare a realizzare, cioè noi stiamo studiando un argomento, vogliamo creare un articolo rispetto all'argomento.

Facciamo una breve ricerca di quelli che sono i termini più cercati dagli utenti per, um per trovare una risposta alla loro, al loro bisogno, alla loro domanda e li inseriamo qui.

Perché? Perché dopo ci arriviamo e vediamo come li possiamo utilizzare.

Poi senza vedere adesso la formula che tra poco vi spiegherò abbiamo l u r l dell'articolo, quindi qui terremo traccia di tutti quelli che sono gli u r l dell'a- degli articoli pubblicati.

Avremo il titolo dell'articolo nella colonna c, poi avremo la struttura interna dell'articolo.

Questo è fondamentale, come dicevo prima, per poi dare il tutto a può essere un articolista, un copywriter, possiamo essere noi stessi che andiamo a scrivere.

L'articolo però è fondamentale perché un articolo chiaramente scrivere su un foglio bianco è molto più difficile che scrivere partendo da una base, una struttura, una struttura è un articolo che è già già divisa per intestazioni per um per paragrafi.

Poi abbiamo una data di pubblicazione.

Questo mi pare un evento fondamentale che spesso non vedo nei calendari editoriali ed è fondamentale perché chiaramente, come dicevo prima, nel momento in cui questo strumento si va a utilizzare in modo in modo costante nel tempo, eh chiaramente si arriva al punto dopo magari due, tre, quattro, cinque anni che un blog ha centinaia e centinaia di articoli, ma non si ha più traccia di quelli che sono stati scritti recentemente o o magari al al lancio del blog non si ha più idea di quali stanno rendendo.

Stanno avendo un rendimento organico non e quelli che non e di conseguenza la data di pubblicazione ci permette di capire se un articolo è vecchio, obsoleto, può essere obsoleto oppure no.

Infine, abbiamo quattro metriche.

In questo caso sono quattro metriche utili, come dicevo prima a al mio caso d'uso.

Ma si possono modificare e personalizzare che sono delle metriche, a mio parere utili per linee generali, per tener traccia del rendimento di ogni articolo.

Perché? Perché abbiamo le due metriche impressioni e click.

Quindi la quantità di volte in cui um l'articolo è apparso su Google e la quantità di volte in cui è stato cliccato degli ultimi dodici mesi.

Quindi cosa abbiamo? Se negli ultimi dodici mesi il nostro articolo è stato cliccato milleduecento volte chiaramente su base, eh? Su base mensile sarà stato cliccato cento volte.

Quindi in media negli ultimi dodici mesi, ogni mese in media è stato visto cento volte.

Stessa cosa supponiamo per i click.

Questo perché ci serve perché permette di abbattere un po' la stagionalità.

Perché se noi abbiamo ad esempio un blog che parla di vacanze estive vacanze estive in Italia, chiaramente le vacanze estive in Italia? Fondamentalmente si um um c'è interesse in tre quattro mesi l'anno e di conseguenza quello che accadrebbe è che, um magari negli ultimi tre mesi negli ultimi quattro cinque mesi ci sarebbe ci sarebbero tante impressioni, tanti click, ma se prendiamo i sei mesi precedenti quelli invernali, non ci sarebbe ricerca e quindi per abbattere un po' questa questi picchi stagionali andiamo a prendere la media mensile degli ultimi dodici mesi, quindi prendiamo gli ultimi dodici mesi che includono estate, inverno e tutte le altre stagioni e facciamo una media mensile così abbiamo un dato abbastanza normalizzato.

Poi chiaramente dipende molto da caso a caso e poi le al- le ultime due metriche che anche queste verranno recuperate automaticamente dopo vedremo come sono impressioni e click del mese scorso.

Quindi noi cosa faremo in questa all'interno di questo documento? Scaricheremo automaticamente questi dati e li compreremo con quelli degli con la media mensile degli ultimi dodici mesi.

Quindi se vediamo, ad esempio, che il mese scorso ora siamo a dicembre, il mese scorso novembre ha avuto una quantità di impressione click molto più bassa rispetto alla media dei dodici mesi precedenti.

Allora forse l'articolo um andrebbe aggiornato, magari andrebbe rivisto.

Andrebbe ottimizzato, va va va chiaramente valutato da caso a caso.

Però io ho inserito un sistema di formattazione condizionale che ci permette, con una regola di avere colorata la cella la rispettiva cella in funzione della comparazione con i dodici mesi precedenti.

In questo modo noi possiamo andare a vedere in modo semplice con i colori.

Se l'articolo sta avendo un buon rendimento rispetto ai dodici mesi precedenti oppure no, vi faccio vedere un caso molto semplice sotto son dei dati in questo caso inventati dopo comunque li li recupereremo in modo in modo automatico um e qui abbiamo la possibilità, come vedete di avere subito un l'evidenziazione di una cella che ci permette di capire che questo articolo effettivamente potrebbe essere da aggiornare ottimizzare perché non sta più avendo un rendimento che ha avuto nei dodici mesi precedenti.

Quindi ci si ci accende il campanello d'allarme poi chiaramente saremo noi a dover valutare se l'articolo è diventato obsoleto.

Effettivamente se è cambiato il mercato, se è cambiata la tipologia di ricerca e sulla base di questo fare delle valutazioni.

Ah, nel fare possibile okay articoli pubblicati in passato? Certo, assolutamente.

Allora una un'altra cosa che possiamo fare è chiaramente inserire articoli pubblicati in passato, cioè se noi questo sistema non l'abbiamo mai adottato finora, cioè non abbiamo mai mappato quelli che quelli che erano gli articoli del blog possono essere prodotti in e-commerce o altro.

Possiamo tranquillamente inserirli manualmente, cioè andare a importare tutti quelli che sono gli u r l.

Ci basterà solamente inserire gli u r l di tutti gli articoli per poi verificare quello che è il rendimento e tra poco arriveremo arriviamo al punto del dell'automa dell'automazione che ci permette di scaricare questi dati automaticamente e quindi tornando a queste metriche, come vedete si accende automaticamente si evidenzia automaticamente la cella per farci capire che effettivamente può esserci un un problema con questo articolo, perché non sta più rendendo come vedete il rispetto non sta più rendendo come rendeva nei dodici mesi precedenti.

Poi chiaramente, in funzione delle tipologie di sito web, della tipologia di articoli pubblicati, della tipologia di di argomenti trattati si può andare a personalizzare questo aspetto, cioè capire se valutare dodici i dodici mesi precedenti può aver senso oppure no e soprattutto anche il mese precedente.

Chiaramente in questo caso il mese precedente è soggetto a Black Friday, quindi i dati potrebbero essere, um, potrebbero essere sporchi, quindi potrebbero essere stati, um, diciamo, insomma, potrebbero essere molto più alti del previsto, perché chiaramente il Black Friday va a um va a ampliare, diciamo, quello che è il il il dato di riferimento.

Okay, benissimo.

Ora torniamo.

Abbiamo visto quella che è la struttura del calendario e passiamo a quella che è la parte di generazione di contenuti prima ancora di vedere come effettivamente recuperiamo questi dati automaticamente.

Allora la generazione di contenuti come la possiam fare, o meglio la generazione di parte di contenuti.

Poi possiamo sta a noi capire quanto effettivamente voglia personalizzare.

Vogliamo automatizzare questo processo, potenzialmente si può automatizzare tutto, anche la parte di generazione del del contenuto stesso.

Però, come dicevo prima, è un'operazione che sconsiglio e um possiam partire.

In questo caso ho messo cinque esempi, giusto per farvi vedere come si può applicare questo questo processo con prendendo dei casi di um um relativi alla palla, al mondo della palestra, al mondo del del del sollevamento pesi abbiamo dei termini di ricerca di riferimento che sono fondamentali perché dobbiamo avere una una base di partenza.

Cioè dobbiamo avere una base di informazioni necessarie poi a generare contenuti, perché se non non diamo contenuti all'intelligenza artificiale genererà fondamentalmente argomenti troppo generici.

Poi, chiaramente, possiamo chiedere consiglio su quali argomenti potremmo trattare e su quali termini di ricerca contengono questi, cioè riguardano questi argomenti per estrarre questi termini di ricerca.

È quello che ho fatto io, fondamentalmente gli ho detto guarda, um, questo via chat tranquillamente.

Gli ho detto guarda, dammi, um, dei dei gruppi di termini di ricerca relativi a questo argomento e mi ha fornito questi termini di ricerca.

Chiaramente questa analisi si può fare in forma molto più è molto più dettagliata utilizzando strumenti come se zoom sembra Ash, che sono strumenti di analisi proprio dei termini di ricerca delle parole chiave che gli utenti inseriscono all'interno di Google per appunto intercettare quelli che sono i loro bisogni.

Okay, Una volta fatto questo, una volta inseriti i termini di ricerca di riferimento, possiamo generare il nostro titolo, come con la formula che è inserita qui dentro.

Ora, chiaramente non ho solo l'uguale, perché altrimenti verrebbe eseguita, ma comunque andiamo a eseguirla mettendolo uguale.

La formula è molto semplice, ovvero se facciamo così, se il contenuto di e due che e due è la colonna che riguarda i termini di ricerca di riferimento.

Quindi se non ci sono termini di ricerca all'interno di questa di questa cella, allora non fare nulla, altrimenti esegui la formula l l m quindi esegui la formula che utilizzando il nostro G PT quattro o quindi il nostro modello linguistico l'ultimo uscito da di open i e utilizzando la chiave P I che abbiamo dato prima, um sulla base di diciamo sulla base di questi termini di ricerca, ovvero quelli contenuti nella cella i due genera il titolo per un articolo di blog, quindi proviamo a eseguirla.

Facciamo andiamo invio ora ci chiede se vogliamo fare completamente automatico.

Non ci interessa, Okay? Ci ha dato un titolo.

Come vedete, è stato velocissimo.

La c SPA è molto, molto veloce, spesso molto più veloce di di quella che è la risposta che otterremmo dall'interfaccia web, cioè dalla chat.

E la nostra risposta è guida completa l'allenamento della forza esercizi a casa, in palestra per aumentare la forza massimale resistente.

Benissimo.

Supponiamo che ci vada bene.

Chiaramente poi personalizzi ulteriormente il prot a seconda di come vogliamo, um, di quanto vogliamo personalizzarlo.

Possiamo dirgli magari stai al massimo entro le utilizza al massimo dieci parole oppure includi il nome del brand e possiamo inserire il nome del nostro brand e tanto altro.

Bene, una volta che abbiamo il titolo dell'articolo che ha generato appunto l i i e in questo caso possiamo farlo in modo in modo massivo, perché ci basta trascinare giù la formula.

Eccola qui.

Chiaramente si riadatta al contenuto di e due sarà e tre e quattro, eccetera.

Per Vediamo adesso cosa è successo? Dice Ah, no? Okay, devo fissare giustamente il questo non deve la la chiave P i deve fa riferimento sempre a A Il foglio configurazione della chiave a in a due.

Okay, diamo l'invio, trasciniamo giù la formula e come vedete ora in pochissimi secondi ci darà il titolo per ciascuno.

Eccole qua Di per ciascuno di questi di questi potenziali articoli che possiamo scrivere, come vedete, lo fa sempre sulla base dei termini di ricerca di riferimento.

Quindi abbiamo questi termini di ricerca e lui ci dà un titolo.

Vedete anche questo riguardo il cardio guida completa al cardio benefici, esercizi a casa, consigli, eccetera.

Abbiamo i nostri titoli benissimo, come vedete in pochissimi secondi.

Una volta che abbiamo il nostro titolo um gli possiamo far generare l' u r l.

Quindi anche qua aggiungiamo l'uguale alla formula per applicarla realmente al foglio.

Fissiamo questo e quindi diciamo generano un u r l per l'articolo con il titolo g due, quindi lo prende automaticamente dalla cella a fianco e diciamo segue attentamente queste attentamente queste indicazioni, ovvero l'u r l deve iniziare con h t t PS luca punto com in questo caso prendo di riferimento il mio sito web.

Rimuovi gli articoli, le proposizioni e le congiunzioni perché appunto dalle linee guida di google l'ideale è mantenere un u r l quanto più corto possibile.

Poi diciamo cerca di mantenerlo il più corto possibile senza però fargli perdere il suo significato.

Cioè si deve capire qual è il contenuto dell'articolo e infine dammi solo il risultato perché l'alternativa il rischio che lui ci dica guarda l'u r l per questo articolo è invece no, noi vogliamo solo il risultato.

Okay, prendiamo un invio, vediamo se ce lo genererà correttamente.

Eccolo qua.

Guarda l'articolo sarà luca punto com Slash guida meno allenamento, meno forza, meno esercizi casa ad esempio trasciniamo giù anche questo.

Come vedete adesso in pochi secondi otterremo tutti gli u r l ideali perfetto guida completa dimagri vedete che anche qua ha tolto l'articolo non ha messo guida completa al dimagrimento, ma ha tolto l'articolo guida completa, dimagrimento e tonificazione tolto arti- articolo e congiunzione.

Stessa cosa per gli articoli sottostanti, quindi ci ha preparato tutti i due r l benissimo.

Ora andiamo a elaborare informazioni un po' più articolate, quindi ad esempio la struttura dell'articolo.

Ora qua metto l'uguale e leggiamo la formula.

In questo caso gli chiediamo una una risposta lunga perché chiaramente sarà un po' più articolata sia in termini di informazioni che di di diamo per elaborarla, sia in termini di quello che dovrà darci come risposta e diciamo crea la struttura per l'articolo n g due.

Quindi questo titolo, tenendo in considerazione le seguenti ricerche degli utenti quelle presenti in due.

Quindi diciamo guarda hai questo titolo e questi termini di ricerca ora generami una struttura ideale e poi le diciamo ad esempio segui la lettera a queste indicazioni, ovvero la struttura deve essere divisa in titoli, quindi indica h uno, h, due, tre h quattro, eccetera.

Inserisci due domande iniziali in due h due differenti.

Quindi queste chiaramente sono son consigli dal punto di vista se o cioè l'ideale in termini di intestazioni per un articolo generico, poi chiaramente vanno adattate a a, alla al, alla tipologia di articolo che andremo a scrivere e diciamo.

Infine inserisci una sezione h due chiamata a domande frequenti che oggigiorno sono fondamentali ed elenca almeno cinque, cioè cinque domande frequenti relative a questi termini di ricerca e poi diciamo guarda utilizza i due trattini per l'h due tre trattini per l'h tre e via dicendo per avere una lettura, un po' più semplice del della struttura okay, facciamo invio, premiamo invio e vediamo cosa ci labora.

Ora in qualche secondo vedremo che ci darà la risposta con la struttura ideale per l'articolo.

Eccola qua ora espandiamo okay, questa è la nostra nostra struttura.

Guardate, abbiamo guida completa l'allenamento la forza, esercizi a casa eccetera.

Come posso allenare la forza muscolare a casa con h due? Quindi la la la seconda te intestazione principale dell'articolo poi come h tre che appunto sono appunto i tag h t m l relativi alle intestazioni.

Quindi immaginiamo come semplici titoli abbiamo attrezzature essenziale, esercizi base, pianificazione di una routine settimanale e altro.

Poi abbiamo quali sono gli esercizi migliori per aumentare la far la forza massima massimale, concetti fondamentali di forza massimale, esercizi per la forza, principi di sovraccarico, eccetera, eccetera.

Con una struttura guardate molto articolata e poi alla fine abbiamo le nostre domande frequenti.

Quindi domande frequenti Qual è la differenza tra forza massimale e forza resistente? È possibile aumentare la forza senza pesi, eccetera eccetera? Questo cosa ci permette di fare? Di um dare molto.

Vedo XXS che mi chiede domande frequenti in h tre.

Sì, indifferente.

Chiaramente questa è una è una struttura, una struttura base, poi chiaramente in funzione di quello che è il nostro modello di articolo lo andiamo a personalizzare a piacimento.

Chiaramente questo sono, diciamo linee guida base è l'ideale è andare a um a poi personalizzarlo a seconda del nostro in funzione del nostro blog, anche magari le tutte le le cause di esclusione, cioè magari quali argomenti non trattare, quali trattare, quali favorire in funzione di tutto quello che è il nostro stile del nostro piano editoriale.

Quindi abbiamo domande frequenti.

E poi qual è la differenza tra forza massimale e forza resistente? È possibile aumentare la forza senza pesi, eccetera eccetera.

Questi invece di numeri chiaramente possono essere degli h tre.

Ora questo non l'ha fatto, però, insomma abbiamo una struttura mhm direi più che completa che possiamo tranquillamente delegare a un copyright un articolista in modo tale che abbia già tutto pronto per scrivere l'articolo, quindi non debba andare a far lui tutta la fase di ricerca del contenuto, ricerca degli argomenti e altro.

Ma abbiamo già una struttura pronta.

Come possiamo ulteriormente migliorare questa struttura chiaramente andando a includere più termini di ricerca di riferimento, quindi magari integrando già nei termini di ricerca di riferimento le domande frequenti, alcune delle domande frequenti, alcuni dei dubbi, delle obiezioni più frequenti, delle paure che posso può avere il pubblico rispetto a questo argomento.

L i i ci darà un risultato ancora migliore perché includerà tutte queste tutte queste risorse all'interno del nostro della nostra struttura ideale.

Se noi invece partiamo da una situazione in cui gli chiediamo guarda semplicemente creami la struttura di un articolo del sull'elemento della forza.

Eh sì, effettivamente avremo comunque una una buona struttura, ma non sarà basata su quello che veramente vorremmo trattare chiaramente il mio questo è un esempio molto semplice con solo cinque termini di ricerca.

Se noi facciamo prima una breve analisi che può durare anche solo due tre cinque minuti con zoom o strumenti simili.

Quindi ci informiamo un attimo su quelli che sono i termini di ricerca più frequenti che gli utenti digitano per arrivare al nostro contenuto ideale e li inseriamo qui.

Magari inseriamo una lista di cento centocinquanta termini di ricerca.

Poi chiaramente la struttura sarà ancora più precisa, sarà ancora migliore rispetto a quello che vogliamo effettivamente mostrare agli utenti, spiegare ora questo.

Abbassiamo un po' e vi faccio vedere come possiamo tranquillamente adattarlo okay e fare la stessa struttura su tutti gli altri articoli.

Quindi semplicemente trasciniamo giù la formula.

Adesso in pochi secondi avremo la struttura per cinque articoli.

Capite che fare questo via chat diventa un po' più complesso? Eh? Per principalmente per due motivi.

Il primo motivo è che chiaramente è un po' scomodo andare a fare copia incolla copia incolla di ciascuna riga titolo e questo l' r l e quest'altro.

I termini di ricerca di riferimento sono questi può essere scomodo il secondo.

Il secondo motivo è perché in alcuni casi sottoponiamo una quantità di di dati troppo elevata per essere lavorati dalla chat.

Perché supponiamo di avere centocinquanta termini di ricerca per ciascun articolo e lo stiamo facendo con cinque o dieci articoli diventerebbero migliaia di righe che deve elaborare più tutta la struttura che poi deve fornirci.

Per ciascuno sarebbero troppi dati e ci darebbe ci darebbe un errore, cioè il g PT ci direbbe guardi, hai superato il limite massimo della lunghezza di un di un e infine l'ultimo punto riguarda un aspetto molto fondamentale, cioè il fatto che i modelli linguistici i gli l l m lavorano molto meglio se i prot sono frammentati a riguardo c'è un um c'è un paper c'è un pe- c'è uno studio a riguardo che spiega come fondamentalmente questi modelli linguistici sono soggetti al ai nostri stessi cognitivi.

Cioè effettivamente se noi diciamo una persona okay, scrivi cento articoli riguardo questo argomento.

La persona magari dopo venti trenta articoli perde anche un po', cioè non ha più idee.

Se noi invece di di andiamo a dire per ogni articolo diciamo okay, fai un articolo riguardo a questo argomento, poi fa fa un altro riguardo a questo argomento fa un altro riguardo a questo argomento riusciamo ad arrivare a cento tranquillamente senza che lui poi magari perda perda le idee e di conseguenza dare dei più frammentati ci permette di avere un risultato molto migliore.

Poi alleghiamo anche questo a al diciamo a fine webinar alleghiamo anche questa risorsa, che è un per uno studio a riguardo che è molto interessante.

Okay, quindi in questo modo, come vedete abbiamo cinque strutture di articoli fatte in pochi secondi, eh di di articoli ideali sulla base di termini di ricerca che abbiamo dato noi di riferimento.

Ora ho fatto un esempio su cinque articoli possiamo fare la stessa identica cosa con centinaia e centinaia di righe.

Cioè, supponiamo che magari ci prendiamo una giornata, ci andiamo a studiare i termini di ricerca di riferimento per una cinquantina una centinaia di idee, di idee, di articolo li mettiamo dentro, qua facciamo così trasciniamo giù tutte le nostre formule e abbiamo tutte le strutture pronte da poi sottoporre magari a un articolista riguardo questi riguardo la scrittura di questi articoli.

La stessa cosa, ovviamente possiam farla con la scrittura di per sé dell'articolo, cioè partendo da questa base invece che partendo dal okay, scrivimi questo articolo partendo solo dal titolo, partendo dalla struttura noi possiamo far scrivere alla i i un articolo molto pertinente rispetto a quello che è emerso, cioè diciamo che scrivi un articolo seguendo tutte queste intestazioni così facendo chiaramente sappiamo che l' i i non potrà andare a generare contenuti che sono troppo fuori contesto perché gli abbiamo dato noi il contesto, gli abbiamo dato noi una struttura ideale.

Lui deve solo generarsi un paragrafo rispetto a ogni intestazione.

Però capite che già qua è personalizzato non è più una richiesta del tipo okay, scrivi un articolo su questo argomento e poi chissà cosa tira fuori.

Abbiamo già una struttura con le nostre indicazioni sulla base di questo possiam fare.

Adesso lo faccio nel campo data, però facciamolo qui potremmo fare l l m fa fare la nostra formula e dire okay sulla base di questo cioè della struttura dell'articolo creami completamente l'articolo anche qua dandogli delle indicazioni magari diciamo guarda cerca di stare entro entro un tot di di parole cerca di di di diamo indicazioni anche sul sullo stile da utilizzare, sul tono di voce e tanto altro e così facendo possiamo automatizzare anche centinaia di articoli, la creazione di centinaia di articoli con semplicemente una una formula e soprattutto replicare e scalare il processo in modo um in modo illimitato, fondamentalmente, cioè sono migliaia e migliaia di articoli.

Benissimo, abbiamo visto tutta la parte di torniamo di qui tutta la parte di generazione dei contenuti che chiaramente, come dicevo prima, si presta a tantissimi casi d'uso adesso l'ho visto l'abbiamo visto con degli articoli possiam farlo con dei titoli prodotti in e-commerce quindi diciamo guarda sulla base di questa descrizione prodotto di dammi il titolo ideale o al contrario sulla base di questo titolo generami una descrizione prodotto e via dicendo.

E ora veniamo al monitoraggio del rendimento dei contenuti.

Questo è uno step in più è qualcosa che io ho integrato perché per il mio caso d'uso è molto utile.

Però chiaramente questo dipende molto dalle esigenze che avete.

Um questo l'ho fatto utilizzando Google search console.

Per chi non lo sapesse, è lo strumento, diciamo il pannello di controllo di Google del nostro sito web, cioè come effettivamente gli utenti ci raggiungono tramite ricerche su Google.

Lo sto semplificando moltissimo e con l'utilizzo delle p i sempre delle p i di cerch console che in questo caso non sono a pagamento come quelle di openai simili, ma sono gratuite e le troviamo qui qua che potete trovare all'interno di GLE Cloud se avete già un account Google Cloud in genere viene utilizzato per configurare ad esempio le mappe sul sito web, quindi Google Maps sul sito web, oppure per configurare il recap.

Quindi è probabile che magari l'abbiate già usato per altri casi una volta una volta configurato l A P i di sole.

Quello che possiamo andare a fare all'interno di questo documento è andare su estensioni sct all'interno.

Troviamo uno script che ho sviluppato per scaricare automaticamente i dati da console e per farlo ci basta andare su impostazione progetto fare cambia progetto qui e inserire il codice.

Il numero progetto di Wal Cloud è il numero di progetto che possiamo trovare andando su panoramica.

Ora inserirò il mio okay e facendo imposta Progetto Ora vediamo Non puoi Okay, ora perché non sono non è il mio documento adesso Comunque esco lo lo lo faccio col col documento direttamente.

Comunque impostando il progetto, lui automaticamente andrà a recuperare tramite il codice che ho inserito, che è questo qui.

Tutte le informazioni da console Come fare a recuperare informazioni su console rispetto al nostro sito? Semplicemente dobbiamo andare a indicare nella voce nel foglio dominio il nostro sito di di riferimento.

Quindi supponiamo che questo sia il progetto di un nostro cliente nel dominio nel campo dominio.

Inseriamo il sito web, quindi il dominio del nostro cliente e andando qui sul calendario editoriale, possiamo estrarre queste informazioni possiam farlo in modo manualmente, facendo strumenti seri o in porta dati sul rendimento, e automaticamente li scaricherà da Google Set Console.

Oppure possiamo farlo in modo automatizzato.

Come andando in attivatori.

È quello che vi che vi consiglio di fare aggiunge Attivatore.

E noi qui possiamo fare che cosa? Semplicemente automatizzare proprio all'interno di script che è questo strumento di Google l'esecuzione di quello script.

Quindi cosa facciamo di diciamo? Quale funzione può eseguire la funzione del nostro caso è Get Search Console data.

Quindi ottieni i dati da Sert console.

Um, quel questo non ci interessa per la versione seleziona l'origine dell'evento, diciamo vincolato a specifiche temporali, ovvero mettiamo un timer mensile facciamo ogni terzo giorno del mese perché comunque Google ci mette qualche giorno ogni tanto a elaborare i dati del di tutto il mese, Quindi così facendo gli stiamo dicendo guarda ogni mese, ogni terzo giorno del mese, Quindi il tre dicembre, tre di gennaio e via dicendo.

All'una di notte.

Sì, va bene.

Tra l'una e le due di notte esegui quello script salva.

E quindi cosa farà adesso? Beh, devo dare le autorizzazioni, non lo non lo non lo faccio in modo pratico in questo momento, anche perché poi è un po', è un po' lungo.

Ma quello che andrà a fare semplicemente ogni mese andrà a scaricare tutte queste informazioni.

Quindi impressioni medie click medie degli ultimi dodici mesi del mese scorso, di tutti gli articoli che abbiamo all'interno del documento.

Quindi chiaramente ora vediamo la situazione su cinque righe.

Quindi diciamo Beh, ma questo non ci interessa.

Però immaginate di avere questa situazione su centinaia e centinaia di articoli e in questo caso semplicemente ogni mese senza che noi ce ne preoccupiamo.

Ogni terzo giorno del mese recupera tutti i dati del mese precedente e quindi magari noi ci possiamo mettere una una task, una un'attività pianificata per ogni quinto giorno del mese in cui andiamo ad analizzare questi dati.

Quindi vediamo effettivamente se ci sono degli articoli che stanno perdendo posizionamento, che che non stanno più emergendo all'interno di Google e prendere delle azioni sulla base di questi dati.

Se vogliamo ulteriormente ottimizzare questa questo processo anche di analisi, possiamo farlo in modo semplice um semplicemente facendo file scarica um documento in formato C S V o x l S x.

Quindi scarichiamo tutto il nostro calendario editoriale con i dati sul rendimento degli articoli.

Questi qui e lo sottoponiamo ad esempio a cloude o lo sottoponiamo a C D c PT, quindi incolliamo il nostro file diciamo guarda, fammi un'analisi dettagliata sul rendimento di questi articoli e fammi capire quali sono gli articoli su cui magari devo metter mano perché stanno avendo un rendimento peggiore rispetto alla media degli ultimi dodici mesi.

Quindi abbia magari cinquecento articoli invece che andare ad analizzare la mano con la C C c PT cloud o quello che vogliamo in modo molto semplice.

Andiamo a avere un'analisi dettagliata su sul rendimento di questi articoli e questa analisi chiaramente possiamo poi sottoporla al cliente, valutarla noi e e via dicendo Okay, torniamo, torniamo qui.

Questo è il nostro um il nostro documento.

Il nostro calendario editoriale con a I e chiaramente sarà scaricabile a fine webinar.

Um sarà scaricabile in modo tale che potete riutilizzare questo template a vostro piacimento.

La cosa importante è che facciate file crea una copia, cioè quindi non utilizzate il documento in essere, su cui comunque non potete applicare modifiche, ma che create una vostra copia e potete, ad esempio creare una copia per ciascun cliente che avete o ciascun blog che gestite.

Oppure semplicemente potete replicare questo template e adattarlo alla vostra situazione.

Quindi abbiamo visto un calendario editoriale potete adattarlo a al vostro e-commerce e quindi, invece di mettere qui tutti gli u r l dei vostri articoli, metterete tutti gli r l dei dei vostri prodotti e potrete vedere il rendimento poi organico dei vari prodotti.

Nel corso del tempo potrete generare automaticamente i titoli, le descrizioni prodotto o qualsiasi altra cosa sulla base dei dati che date a disposizione.

Un altro consiglio che vi do che in realtà anche questo è automatizzabili, però non lo vediamo.

Non lo vediamo in questo caso, anzi, magari se qualcosa che può interessarvi fa fatecelo sapere nei commenti è la possibilità, ad esempio, di partendo sempre da console.

Ora vi mostro Okay, prendiamo il mio sito web pochissimo traffico, non vi faccio vedere dati direttamente di dei miei clienti.

Prendiamo ad esempio um andiamo sul rendimento pagine Vediamo quali sono le pagine che performance hanno avuto negli ultimi tre mesi.

Prendiamo ad esempio la pagina principale L'homepage, facciamo click e sotto la voce qui rivediamo tutti i termini di ricerca con cui gli utenti hanno raggiunto la mia pagina iniziale negli ultimi tre mesi.

In questo caso ne abbiamo pochissimi perché non è il mio.

Non è un sito orientato al al posizionamento organico per quanto potrà essere paradossale, perché non è non è di mio interesse.

E qui vediamo tutti i termini di ricerca cosa possiam fare esportarli adesso? Non non lo faccio perché non ci interessa esportarli e inserirli all'interno del mio calendario editoriale inserirli qui ora l'abbiamo messo su su questo caso immaginiamo di farlo su un e-commerce, quindi prendiamo un e-commerce la pagina un e-commerce e vediamo tutti i termini di ricerca con cui gli utenti magari nell'ultimo anno hanno raggiunto quella quella pagina vedete qua iniziano a essere iniziano a essere di più, però lo vediamo per tutti i prodotti e sulla base di questo noi inseriamo le informazioni qui sui termini di ricerca relativi a quel prodotto e possiamo andare a fare analisi, a chiedere okay sulla base di questi termini di ricerca di riferimento e sulla base del contenuto del del prodotto della scheda prodotto c'è qualche informazione che magari manca.

Cioè gli utenti stanno cercando qualcosa a cui io non sto dando risposta alla mia scheda prodotto o via dicendo.

Possiamo possiamo farla generare da zero e tanto altro.

Okay, torniamo sulla presentazione.

Quindi questo è il temete che potrete adoperare come come meglio credete, eh? Ci sono anche delle alternative, in realtà a questa alla funzione che ho creato io.

Il problema è che, um gran parte di esse, almeno fino a qualche settimana fa, tutte sono a pagamento.

Cioè, sono utilizzabili fino a un certo punto e poi diventano a pagamento.

Questa estensione invece che ho sviluppato è gratuita e resterà sempre gratuita e di conseguenza potete usarla all'interno dei fogli Google in modo molto comodo.

Perfetto.

Veniamo ora alla alla fase di domande, vediamo se ci sono domande.

Intanto inizio a recuperare quelle precedenti e se ne avete altre nel frattempo scrivetele pure in chat.

Allora vediamo un po'.

Recuperiamo le prime.

Okay, allora la prima di lag Discover, um poi ci dirai quale idea generativa preferisci in questo caso? Um, diciamo che è molto, dipende molto dalle attività che devo svolgere.

Sto utilizzando molto in questi ultimi giorni gemina, i due punto zero flash, che è una è un modello generativo um sperimentale è uscito da pochi giorni e sta performando veramente bene in quasi tutte le attività.

In linea generale, comunque utilizzo per quanto riguarda il codice, quindi um generazione di codice, ottimizzazione di codice, revisione di codici utilizzo cloude quindi cloud tre punto cinque sonnet per quanto riguarda um diciamo richieste più umanistiche, più um più semplici che non riguardano necessariamente il lavoro utilizzo c PT e per quanto riguarda tutte le altre attività, soprattutto attività legate al alle informazioni recenti, quindi al recupero di informazioni recenti di attualità magari utilizzo gemina i quindi quindi quello di google per plexiglas più volte non non non fa per me.

Per il momento però può essere può essere utile nell'attività di analisi dati e nell'attività di recupero di di fonti diciamo.

Poi sempre la discover chiede anche i social media manager possono beneficiare dell'utilizzo delle i per i cop? Assolutamente.

Perché anzi vi faccio vedere il caso che vi ho detto poco fa, cioè la possibilità di all'interno del documento, magari scaricare i dati a CH console o scaricare i dati.

Supponiamo che qua importiamo le recensioni.

Quindi noi supponiamo qua di voler importare tutte le recensioni di un prodotto e poi dover fare del dell'advertising su quel prodotto.

Quindi fare degli annunci o dei contenuti.

Quello che possiamo fare è utilizzando la formula di utilizziamo la formula l L M gli chiediamo guarda sulla base di tutte queste recensioni.

Sulla base di questi termini di ricerca e sulla base delle informazioni che sono presenti nella pagina prodotto, trovi tutte le obiezioni più frequenti, le paure che possono avere gli utenti prima dell'acquisto e tutte quelle informazioni utili preliminari all'acquisto e questo chiaramente l'intelligenza artificiale ti genererà le informazioni necessarie che tu potrai utilizzare all'interno, ad esempio di annunci pubblicitari e chiaramente puoi farlo anche con la chat.

Chiaramente però poi abbiamo la possibilità di farlo in modo massivo.

Quindi noi qua importiamo tutti gli u r l dei dei nostri prodotti di un e-commerce, ad esempio, e in modo massivo.

Facciamo estrarre ad esempio tutte le paure, tutte le obiezioni che poi noi andremo a a risolvere all'interno del nostro annuncio pubblicitario, ad esempio.

Okay, torniamo qui.

Terza e ultima domanda stiamo parlando di calendario editoriale con e i, quindi prevalentemente cop, ma per i contenuti visual, allora per i contenuti visuali.

In realtà non ho ancora non ho ancora sperimentato, quindi non in questo non so, non so aiutarvi.

Ci sono comunque modelli di modelli utilizzabili, non linguistici, quindi eh, lo trovate sempre e comunque nella voce qui nei modelli disponibili.

Quindi ormai ne sta rilasciando.

Li sta rilasciando settimanalmente tra Sora e altri che sta rilasciando.

Sta rilasciando modelli, video, modelli per le immagini si può tranquillamente generare immagini v a p i e si possono generare più, um, più informazioni al di fuori del testo.

E questo strumento è principalmente adatto per la generazione di testo.

Non è non è.

Non è da escludere il fatto che un domani possa magari anche nelle prossime settimane possa evolverlo tra virgolette e andare a inserire anche la generazione di immagini.

Per il momento è, diciamo, è predisposto solamente per la generazione del testo.

Okay, vediamo se ce ne sono delle altre.

Okay.

Inna chiedeva.

Puoi mettere il link della guida l l m nella chat a fine webinar, comunque vedrete tutto, quindi tranquilli.

Poi si chiede l'analisi dei dati può essere elaborata anche per Report traffico venti credo sia intendesse venti, eccetera per i clienti? Assolutamente sì.

Assolutamente sì.

Allo stesso modo, anche qui, molto semplicemente, possiamo andare a esportare um il rendimento, ad esempio del traffico da gol, qualsiasi strumento noi vogliamo del nostro cliente, quindi prendiamo, andiamo nel gol del nostro cliente, esportiamo i dati in formato C S v x l s x o quello che vogliamo lo importiamo all'interno del nostro scusate all'interno del nostro foglio Google qui e poi utilizziamo la nostra formula per fargli elaborare informazioni sempre in modo massivo, perché anche in quel caso avremo tutta la lista di magari u r l che stanno avendo un rendimento migliore e sulla base di quello gli facciamo fare un'analisi gli diciamo guarda, questo ha avuto il rendimento di e gli diamo la cella con magari le visualizzazioni degli ultimi tre mesi.

E um e il contenuto di questo magari il contenuto di questo articolo è o di questo prodotto è x.

E allora, sulla base di questo analizza come potrebbe rendere di più, oppure analizza semplicemente i dati e aiutami a prendere delle delle decisioni delle A, degli ACB, delle delle azioni sulla base dei dati.

Quindi assolutamente sì, si presta molto anche in questo caso d'uso.

Anzi se poi ne avete altri casi d'uso che reputate interessanti ditecelo così pensiamo magari di realizzare dei dei webinar dedicati.

Poi emanuele mi chiede se l r l articolo eccolo qua.

Se lo era l'articolo generato dalla i i non mi piace, lo modifico per ottenere i dati google devo aggiungere una cartella guerra l'articolo l'incorrere allora la rileggo con calma.

Se lo era l'articolo generato dalla i i non mi piace.

Lo modifico per ottenere i dati google.

Devo aggiungere la cartella guerra l'articolo è l'incorrere? Sì, esattamente.

Allora il torniamo qua.

Lo spiego in modo un po' più chiaro per quanto riguarda il recupero dei dati da console che troviamo qui, cioè questi dati che verranno automaticamente recuperati con questa formula che noi possiamo automatizzare appunto come ho visto prima su base mensile si basano su questo.

U r l quindi va a scaricare i dati solo nel momento in cui trova una corrispondenza all'interno di questo di questa cella di questo u r l se l' u r l non esiste.

Semplicemente non otterremo i dati, cioè verrà verrà restituito zero, quindi per tutti gli u r l.

Che magari sono in stato da scrivere, ma è stato riempito il la cella u r l semplicemente vedremo zero zero zero zero però non si colorerà nulla, non si colorerà nessuna cella, quindi non ci andrà a accendere quel campanello d'allarme che dice okay, questo articolo è da revisionare, è da ottimizzare, quindi sostanzialmente tutto quello che va a recuperare lo recupera automaticamente da questa colonna dal contenuto di questa colonna.

Quindi noi stiamo parlando di articoli ma possiamo in questa colonna semplicemente incollare di non lo so i i cento prodotti più visitati e automaticamente si scaricherà i dati di questi cento prodotti è molto, molto flessibile in questo senso chiaramente tutta la struttura del documento è da adattare in funzione di quelle che sono le nostre esigenze.

Okay poi sempre emanuele chiede come risponde google agli articoli scritti con i a e cosa fare per non farsi penalizzare.

Bella bella domanda allora riguardo agli articoli scritti con i a io non sto trovando alcun alcun tipo di penalizzazione per il semplice fatto che sia scritto con la i i quello quello no e anche sentendo colleghi e vedendo casi di studio non è qualcosa che sembra essere riscontrabile, anche perché Google non sembra che non li tolleri.

La cosa che effettivamente può far sì che noi in corriamo in penalizzazioni è la produzione massiva di questi articoli.

Cioè adesso avete visto questo chiaramente è un caso d'uso in cui possiam massimamente produrre dei dei istruttori di articolo.

Ma se noi andassimo a produrre completamente l'articolo in questo modo e lo facessimo per magari inizialmente per dieci articoli, vediamo che iniziano ad avere un buon rendimento organico.

Allora diciamo che scaliamo, lo facciamo per mille articoli e lì inizia lì può iniziare a essere un problema perché perché non torna? Non c'è coerenza, eh? Chiaramente con la con la quantità di di articoli che stiamo pubblicando all'interno del nostro sito, soprattutto sul nuovo blog.

Quindi il consiglio che vi do è se volete utilizzarlo in modo scalabile, cercate comunque di avere una una quantità di articoli pubblicati in modo progressivo, cioè non passare da pubblicare un articolo a settimana a passare a pubblicarne cento a settimana, altrimenti può accendere il campanello di allarme di Google.

Perché stiamo sottoponendo all'indice di Google troppi r l rispetto a quanto inizialmente facevamo e quindi può far sì che potremmo incorrere in penalizzazioni, perché in quel caso è è produzione massiva di contenuti al fine un po' di manipolare i risultati di ricerca e quindi il consiglio che vi do appunto è utilizzate questo strumento, queste queste formule per arrivare fino alla struttura del contenuto e poi se potete realizzate voi personalmente, quindi semplificare tutto il processo di analisi dell'argomento.

Poi sempre Emanuele chiede ci sono tu le i i che consiglieresti per riconoscere articoli scritti dalle i a oppure per creare articoli qualitativi? Se o migliorare cioè quelli già esistenti, allora no, io ne ho provati diversi, um di di strumenti che dovrebbero riconoscere l'uso delle i, ma anche provando a scrivere testi personalmente in alcuni casi, cioè sbaglia spesso quindi non li reputo assolutamente affidabili.

Quindi in quel senso non non considero di fare affidamento su questi strumenti per quanto riguarda migliorare questi quelli già esistenti.

Um vi consiglio proprio questo caso d'uso, cioè quello di importare, di utilizzare uno strumento di questo tipo, un modello di questo tipo, poi personalizzate chiaramente a vostro piacimento per poi andare a a fare delle analisi su quello che su quelli che sono gli articoli già esistenti, cioè banalmente quello che io potrei fare è supponendo che questo sia un articolo esistente, io vado a scaricare tutto il contenuto dell'articolo.

Faccio anche un semplice copia e incolla lo inserisco in una relativa cella che magari è la cella chiamata contenuto articolo e a quel punto ha lo strumento faccio la formula l' l m le dico okay analizza quello che così okay le dico, analizza quello che è il contenuto della cella contenuto articolo, dico analizza e identifica se ci sono delle aree di miglioramento, magari dandogli ulteriori dati, cioè identifica ci sono aree di miglioramento rispetto a quelli che sono i termini di ricerca che gli utenti hanno utilizzato per raggiungerlo e quindi chiaramente più dati.

Noi andiamo a dare esposizione al all'intelligenza artificiale migliore sarà l'output, migliore sarà il risultato.

Quindi questo questo è per risponderti, emanuele, vediamo se ci sono altre domande, ma penso di no.

Okay xx chiedeva qua.

Per quanto riguarda per plex, come ho detto prima, è è un altro strumento che si può assolutamente adattare in questo caso lo strumento l'ho l'ho personalizzato per i tre principali l m ma si può tranquillamente.

Chiaramente bisognerebbe sviluppare il relativo codice, integrare anche eventualmente per Plex.

Io consiglio questi tre strumenti che sono sicuramente i più più efficaci al momento.

Poi, anche nel giro di qualche settimana tutto potrebbe cambiare benissimo.

Direi che ci siamo, se avete qualsiasi domanda o chiarimento a riguardo, potete contattarmi eventualmente su LinkedIn o scrivere direttamente all'interno dell'area presente nell'urna um adesso condivideremo tutti i collegamenti utili con le varie documentazioni in modo tale che possiate approfondire anche gli aspetti un po' più tecnici in cui per una questione di praticità qui non abbiamo il tempo di approfondire.

Quindi grazie a tutti per la partecipazione e buona giornata a presto!