Esempi

Chiedi: "Ogni lunedì mattina, dimmi cosa è cambiato nei nostri 5 principali concorrenti la scorsa settimana."

Cosa è stato rilasciato:

• Un job programmato che viene eseguito ogni lunedì alle 9, senza supervisione
• Recupera parole chiave organiche nuove e rimosse, nuove pagine in classifica e qualsiasi backlink da domini rilevanti per ogni concorrente da Ahrefs
• Un passaggio LLM che riassume le parti interessanti in un linguaggio semplice e salta il rumore
• Un messaggio diretto su Slack con il riepilogo e un link a una pagina della Console con i dati completi

Tempo di spedizione: una sessione di chat, più un follow-up per aggiungere il filtro "interesting bits".

Prompt iniziale:

Creami un osservatore della concorrenza per il lunedì mattina. Ogni lunedì alle 9 per questi 5 domini [elenco], estrai le parole chiave organiche nuove e rimosse rispetto alla settimana scorsa, le nuove pagine posizionate e tutti i backlink da domini con DR ≥ 70. Riassumi con l'LLM le parti interessanti, salta il rumore. Mandami un messaggio su Slack con il riepilogo più un link a una pagina della Console che mostra tutti i delta.

Richiesta: "Costruiscimi uno strumento dove incollo un URL e mi restituisce un universo di parole chiave raggruppate. Link pubblico che posso condividere con i potenziali clienti."

Cosa è stato rilasciato:

• Una pagina Console dove incolli l'URL e scegli i filtri (volume, keyword difficulty)
• Un backend che estrae le parole chiave organiche principali da Site Explorer, espande ciascuna tramite i termini corrispondenti di Keywords Explorer, deduplica e raggruppa per argomento principale di Ahrefs
• Un passaggio LLM che nomina ogni cluster (2-4 parole, Title Case)
• Una visualizzazione grafica force-directed con nodi trascinabili, zoom con scroll, tooltip al passaggio del mouse e pill di legenda cliccabili per attivare/disattivare i cluster
• Un URL con token pubblico sul sito per condividerlo in sola lettura con chiunque

Tempo di lancio: una sessione di chat per la v1, alcuni turni di follow-up per perfezionare la visualizzazione.

Prompt iniziale:

Costruiscimi uno strumento per l'universo delle parole chiave. L'input è un URL. Estrai le prime N parole chiave organiche da Site Explorer, espandi ognuna con i termini corrispondenti di Keywords Explorer, deduplica, raggruppa per argomento principale, fai nominare ogni cluster dall'LLM in 2-4 parole. Visualizza come grafico a forza diretto e trascinabile con colori dei cluster e una legenda che attiva/disattiva i cluster. Renderizza nella Console per me; esponi un URL protetto da token sul sito pubblico così posso condividerlo con i prospect.

Chiedi: "Monitora il nostro brand nelle risposte dell'IA su ChatGPT, Claude, Perplexity e altri, e confrontalo con i tre concorrenti più vicini."

Cosa è arrivato:

• Una Dashboard della Console che estrae i dati di Brand Radar di Ahrefs per sei piattaforme di IA in parallelo
• Suddivisione per piattaforma della quota di voce, impressioni, menzioni e citazioni dell'IA per il nostro brand e fino a cinque concorrenti
• Una vista combinata sommata tra le piattaforme e una serie storica di 90 giorni per ogni metrica
• Confronto con un clic rispetto a un diverso set di concorrenti senza dover rieseguire tutto

Tempo di spedizione: una sessione di chat.

Prompt iniziale:

Creami una dashboard di visibilità dell'IA. Input: l'URL del mio brand e fino a 5 URL di concorrenti. Estrai le timeline panoramiche di Brand Radar per ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini, Copilot e Grok in parallelo. Per ogni piattaforma mostra share of voice, impression, menzioni, citazioni per ogni entità. Mostra anche una vista combinata tra le piattaforme (SoV in media, gli altri sommati) e una cronologia di 90 giorni per metrica. Memorizza nella cache i risultati per ogni esecuzione in modo da poter cambiare i concorrenti senza dover estrarre di nuovo i dati.

Richiesta: "La maggior parte dei testi generati dall'IA vengono rifiutati dai nostri team legali e di brand perché non possono dimostrare da dove provengono le affermazioni. Creami una modalità bozza che fondi ogni affermazione e mostri la traccia della fonte."

Cosa è arrivato:

• Una pagina Console che prende un brief più le linee guida del brand e genera una bozza di copy con ogni affermazione numerata
• Un pannello laterale che, per ogni affermazione numerata, mostra la fonte, estratta da una "libreria di affermazioni del brand" mantenuta con fatti pre-approvati su Ahrefs (numeri di scala, affermazioni sulle capacità, prove dei clienti, confronti)
• Le affermazioni scadute vengono eliminate automaticamente (la libreria ha un expires_on per ogni affermazione)
• Esportazione Markdown con versione, origine e categoria in modo che i revisori legali/del brand possano verificare senza uscire dal documento

Tempo di implementazione: una sessione di chat per il generator; la libreria di claim del brand è stata inizializzata una volta e viene riutilizzata in ogni generator di Layer 3.

Prompt iniziale:

Creami un generatore di copy pronto per la revisione. Mantieni una libreria di dichiarazioni del brand come file di skill JSON (id, dichiarazione, URL di origine, categoria, expires_on). Il generatore accetta un brief + linee guida del brand, redige il copy e numera ogni dichiarazione fattuale. Il pannello laterale mostra l'origine di ogni dichiarazione, estratta dalla libreria. Elimina silenziosamente le dichiarazioni scadute. Esporta in markdown con versione, origine e categoria così il reparto legale può revisionare.

Richiesta: "Costruiscimi un generatore di battlecard dei concorrenti che estragga segnali reali, non solo opinioni in elenco puntato."

Cosa è stato rilasciato:

• Una pagina Console dove incolli un dominio concorrente
• Il backend estrae i delta di traffico e posizionamento di Ahrefs, esegue lo scraping della loro pagina dei prezzi, effettua uno snapshot della ricerca a pagamento e (se connesso) legge i recenti snippet delle chiamate Gong in cui il concorrente è stato menzionato
• L'LLM organizza l'output in: posizionamento, prezzi, punti di forza, punti deboli, obiezioni comuni e le risposte del tuo team
• Ogni sezione è modificabile in linea, esportabile in PDF o PowerPoint

Tempo di spedizione: una sessione di chat.

Prompt iniziale:

Creami un generatore di battlecard. Input: dominio del concorrente. Estrai traffico Ahrefs + delta di posizionamento (30/90 giorni), fai lo scraping della loro pagina dei prezzi, estrai parole chiave a pagamento + pagine a pagamento da Site Explorer e leggi gli ultimi 90 giorni di snippet di chiamate Gong che li menzionano. Organizza con l'LLM in posizionamento, prezzi, punti di forza, punti deboli, obiezioni comuni, nostre risposte. Ogni sezione è modificabile in linea. Esporta in PDF o PPTX.

Richiesta: "Scrivo post su LinkedIn con la mia voce. Aiutami a scrivere bozze di nuovi post che suonino come me, non come ChatGPT."

Cosa è stato rilasciato:

• Un file di skill con regole vocali e un archivio di post approvati in passato che l'agente legge a ogni generazione
• Un'app Console che redige nuovi post in quella voce, due varianti per generazione, ciascuna etichettata con il pattern che utilizza
• Una nota "perché funziona" su ogni variante in modo che l'output sia verificabile invece di basarsi su supposizioni
• Un pulsante "Aggiungi all'archivio" che aggiunge i post approvati alla skill, in modo che la voce si affini nel tempo

Tempo di spedizione: una sessione di chat, più 15 minuti la prima volta per popolare la banca con 5-10 dei tuoi migliori post precedenti.

Prompt iniziale:

Creami un generatore di post per LinkedIn. Leggi le regole di tono e una raccolta di post approvati in passato da un file skill. Per ogni brief, scrivi due varianti con il pattern che ognuna segue ("apertura controcorrente", "dati + reframe", ecc.) e una nota di una riga sul perché funziona. Aggiungi un pulsante "Aggiungi alla raccolta" che inserisce i post approvati nel file skill in modo che il tono si affini. Salva la cronologia delle esecuzioni.

Richiesta: "Abbiamo oltre 1.000 articoli sul blog; mantenerli aggiornati è più di un lavoro a tempo pieno. Crea una pipeline che prenda un URL, lo verifichi e proponga aggiornamenti che posso accettare o rifiutare modifica per modifica."

Cosa è arrivato:

• Un campo di input in cui incollare un URL pubblicato; la pipeline lo recupera ed estrae il contenuto della pagina
• Quattro fasi diagnostiche vengono eseguite in parallelo: ambito (aggiornamento leggero vs. riscrittura completa), verifica delle affermazioni (l'LLM segnala ogni statistica e affermazione datata, assegna un punteggio per l'obsolescenza, trova sostituzioni), controllo incrociato delle menzioni di Ahrefs (rispetto alle funzionalità rilasciate dalla pubblicazione), lacune tematiche (riesegue la SERP e fa emergere gli argomenti trattati dalle pagine attualmente in cima alla classifica che la tua non copre)
• Una fase di anteprima con un confronto affiancato tra l'articolo attuale e gli aggiornamenti proposti. Accetta o rifiuta ogni modifica singolarmente
• Esporta la versione accettata come markdown o shortcode di WordPress

Tempo di implementazione: qualche giorno di sviluppo + ottimizzazione, poi funziona per sempre.

Prompt di partenza:

Costruiscimi una pipeline di aggiornamento per articoli del blog. Input: un URL pubblicato. Recupera l'articolo. Esegui quattro fasi diagnostiche in parallelo: (1) Ambito, io imposto aggiornamento leggero vs. riscrittura completa; (2) Audit delle affermazioni, l'LLM estrae ogni statistica, riferimento a studi e affermazione datata e valuta ciascuna per obsolescenza con un suggerimento di sostituzione; (3) Menzioni Ahrefs, verifica incrociata con le funzionalità Ahrefs rilasciate dalla pubblicazione e suggerisci dove inserire quelle nuove; (4) Gap di argomenti, riesegui la SERP, individua gli argomenti che le pagine attualmente in cima alla classifica coprono e che la mia non copre. Fase finale: confronto affiancato tra l'articolo attuale e gli aggiornamenti proposti, con accetta/rifiuta per ogni modifica. Esporta la versione accettata come markdown o shortcode WordPress.

Richiesta: "Prendi l'URL di un concorrente e creami un brief per una campagna pubblicitaria a pagamento. Voglio temi, titoli, descrizioni e mockup PNG nel nostro stile di brand."

Cosa è arrivato:

• Una pagina Console che esegue lo scraping della pagina di destinazione, estrae le parole chiave a pagamento e le pagine a pagamento di Ahrefs e chiede a un LLM di identificare i temi della campagna
• Per ogni tema: copy per annunci di ricerca (con limiti di lunghezza rigidi applicati lato server in modo che Google non li rifiuti), copy per annunci social e creatività PNG renderizzate in quattro stili di sfondo utilizzando Pillow
• Le immagini pubblicitarie del brand di riferimento caricate in precedenza vengono descritte all'LLM in base al loro stile, in modo che il copy e le immagini generate rimangano coerenti con il brand

Tempo di consegna: una sessione di chat per la v1, due turni di follow-up per perfezionare gli stili del brand.

Prompt iniziale:

Creami un generatore di campagne pubblicitarie a pagamento. Input: un URL concorrente. Effettua lo scraping della pagina, estrai le loro parole chiave a pagamento e le pagine a pagamento da Ahrefs. L'LLM identifica 3-5 temi di campagna. Per ogni tema produci: titolo di ricerca (≤30 caratteri), descrizione (≤90 caratteri), titolo social (3-7 parole). Applica i limiti lato server. Genera creatività PNG in quattro stili di sfondo usando Pillow; parola accentata in arancione, il nostro wordmark. Fai riferimento alle mie immagini pubblicitarie del brand caricate in base al loro stile così le generazioni rimangono coerenti con il brand.

Richiesta: "Ogni lancio di prodotto richiede posizionamento, copy per la landing page, email, materiali di supporto alle vendite e uno script video. Creami un orchestratore che prenda un brief e produca tutto questo."

Cosa è stato rilasciato:

• Un hub della Console che prende un singolo brief del prodotto (campi di input per: cosa abbiamo lanciato, per chi è, il cambiamento che apporta, prove a supporto)
• L'orchestratore chiama quattro generatori di Layer 3 in sequenza: landing page, script video, email promozionale, one-pager di confronto
• Ogni generatore legge dalle stesse Skills di Layer 1 (tono di voce del brand, manuale di design, strategia di marketing) in modo che gli output siano coerenti tra le risorse
• Un controllo di coerenza tra le risorse alla fine (il titolo della landing page corrisponde all'oggetto dell'email, l'apertura del video corrisponde al posizionamento della pagina di confronto)
• L'intero pacchetto di contenuti è esportabile come markdown, con le risorse nell'ordine coerente: brief → landing page → script video → email → volantino

Tempo di rilascio: tre sessioni di chat: una per costruire ogni generatore di Layer 3, una per costruire l'orchestratore sopra.

Prompt iniziale:

Creami un orchestratore GTM. Input singolo di brief del prodotto (cosa è stato lanciato, per chi, cosa cambia, prova). La pipeline chiama quattro generatori di Layer 3 in sequenza: HTML della landing page, markdown dello script video, HTML dell'email promozionale, HTML del one-pager di confronto. Ognuno legge dalle stesse Skills di Layer 1 (tono di voce del brand, manuale di design, strategia di marketing). Dopo che tutti e quattro sono stati eseguiti, effettua un controllo di coerenza tra gli asset (titolo ↔ oggetto ↔ apertura video ↔ posizionamento del confronto). Output di un singolo pacchetto; l'ordine di esportazione è brief → landing → video → email → volantino.

Richiesta: "Costruiscimi una pipeline assistita in 11 fasi per articoli in formato lungo. Inserisco una parola chiave target, l'agente fa il lavoro, io modifico a ogni fase."

Cosa è stato rilasciato:

• Un'app Console in cui inserisci una parola chiave target (o chiedi all'agente di trovarne una tramite l'analisi content-gap integrata)
• 11 fasi vengono eseguite in sequenza come job in background che l'interfaccia interroga: ricerca di parole chiave, recupero SERP, snapshot dell'argomento di AI Content Helper, schema puntato con copertura obbligatoria degli argomenti, posizionamento delle menzioni di dati, bozza completa, rifinitura, formattazione shortcode WordPress, esportazione .docx
• Ogni fase mostra il suo output, ha una textarea "modifica" e una chat "perfeziona con feedback" che riesegue la fase con le tue note
• Modalità di modifica Vibe: chat diretta con l'LLM su schemi e bozze, senza copia-incolla
• Guide di stile personalizzate per profilo autore, addestrate su campioni di scrittura caricati
• Diagrammi di flusso brandizzati generati con lo stile del tuo brand

Tempo di implementazione: alcune sessioni di chat, poi aggiunte continue man mano che emergono le esigenze del team.

Prompt iniziale:

Costruiscimi una pipeline di articoli long-form assistiti. L'input atomico è una parola chiave target. Le fasi vengono eseguite in sequenza come job in background che l'interfaccia interroga: (1) ricerca di parole chiave tramite Ahrefs, (2) recupero SERP dei concorrenti, (3) snapshot dell'argomento con AI Content Helper, (4) schema puntato con copertura obbligatoria degli argomenti, (5) posizionamento delle menzioni di dati, (6) bozza completa, (7) rifinitura, (8) formattazione shortcode WordPress + esportazione .docx. Ogni fase mostra il suo output, ha una textarea "modifica" e una chat "perfeziona con feedback" che riesegue la fase con le mie note. La guida di stile proviene da un profilo vocale per autore.