gigik2a Test sezioni 8-10
8. Content complexity tiers (AI-friendly vs YMYL)
Non tutti i contenuti vanno prodotti con lo stesso mix AI/umano. Prima di iniziare un pezzo, classificarlo nel tier corretto e applicare il mix coerente. Sbagliare il tier (es. usare AI-heavy su contenuti YMYL) è la prima causa di disastri reputazionali e di responsabilità legale nel content marketing.
| Tier | Tipo contenuto | Rischio se sbagliato | Mix AI/Umano | Livello review |
|---|---|---|---|---|
| AI-heavy | Definizioni, glossari, how-to tecnici basic, comparazioni prodotto note, FAQ standard, descrizioni prodotto e-commerce | Basso (errore facilmente correggibile post-publish) | 70% AI + 30% umano | Review veloce (10 min) |
| Hybrid | Articoli informazionali di settore, case study anonimi, guide medio-lunghe, content di prodotto, comparazioni settoriali | Medio (errore crea imbarazzo ma recuperabile con correzione) | 50% AI + 50% umano | Review approfondita (30 min) |
| Human-first | Opinion piece, thought leadership, interviste, case study nominativi con cliente, position paper | Alto (errore danneggia rapporto con cliente o reputation brand) | 20% AI + 80% umano | Review + approvazione cliente |
| YMYL (Your Money Your Life) | Contenuti finanziari, legali, medici/salute, fiscali, previdenziali, sicurezza | Altissimo (errore = responsabilità legale, danno reale all'utente) | 0-10% AI solo per draft strutturale | Review + validazione esperto qualificato (avvocato, commercialista, medico) |
Regola inviolabile: non usare mai il mix AI-heavy su contenuti YMYL, anche sotto pressione di deadline. Meglio posticipare la pubblicazione di una settimana che pubblicare un contenuto YMYL non validato da specialista.
9. SOP validazione contenuti AI (obbligatoria pre-publish)
Ogni contenuto AI-assisted deve passare questo workflow prima di andare online. Nessuna eccezione, indipendentemente dal tier. Tempo medio stimato: 20-30 minuti per articolo 1500 parole.
Check 1 — Fact-checking (10-20 min)
- Ogni numero/statistica: verifica fonte primaria (ISTAT, Banca d'Italia, Eurostat, enti ufficiali di settore). Gli LLM inventano dati con sicurezza.
- Ogni data: verifica (LLM sbagliano spesso anni/mesi, soprattutto eventi post-training)
- Ogni nome proprio (persone, aziende, prodotti): verifica esistenza + grafia esatta
- Ogni citazione normativa: verifica articolo, comma e data di vigenza del testo
- Ogni URL esterno: verifica che esista, sia raggiungibile e pertinente
- Ogni affermazione quantitativa generica ("il 90% delle aziende", "la maggior parte degli utenti"): o ha fonte verificata, o va rimossa/riformulata
Check 2 — Originalità (5 min)
- Plagi check: Copyscape o Quillbot Plagiarism su porzioni sospette (frasi molto piatte o troppo tecniche)
- AI detector: GPTZero o Originality.ai su interezza — target di probabilità AI inferiore a 30%
- Marker AI linguistici assenti: "Certamente!", "In sintesi", "Speriamo che questo articolo", "È importante notare che", "Nel mondo odierno", "In conclusione" (specialmente come attacco o chiusura)
- Nessuna frase-preambolo inutile tipo "Procediamo ora ad analizzare..." o "Diamo uno sguardo a..."
Check 3 — Brand voice (5 min)
- Tono coerente con brand guide del cliente (verificare brief)
- Terminologia specifica del cliente rispettata (consultare glossario in Notion)
- Esempi italiani (non casi americani generici tradotti)
- Registro adeguato al target: "tu" vs "lei", formale vs informale, tecnico vs divulgativo
- Nessun jargon generico ("soluzioni innovative", "all'avanguardia", "sinergie", "ecosistema") a meno che non sia parte del tono esplicito del cliente
Check 4 — Validazione specialistica (obbligatorio se YMYL)
- Avvocato ha rivisto contenuti legali (firma scritta o email di approvazione)
- Commercialista ha rivisto contenuti fiscali
- Medico o farmacista ha rivisto contenuti sanitari
- Consulente finanziario qualificato ha rivisto contenuti di investimento
- Tecnico della sicurezza ha rivisto contenuti di safety
Firma umana (sempre)
Ogni articolo pubblicato deve avere:
- Firma autore reale (persona esistente, con profilo LinkedIn verificabile, non pseudonimo o AI-generated)
- Data ultima revisione umana visibile in pagina
- Disclaimer trasparente consigliato: "Contenuto redatto con ausilio di AI e revisionato da [nome autore]" — opzionale ma aumenta fiducia e riduce rischi normativi AI Act
Log di revisione
Tracciare in Notion (o tool equivalente) per ogni contenuto: chi ha fatto ciascun check, quando, durata. Serve per:
- Audit qualità mensile
- Individuare colli di bottiglia nel processo
- Evidenze di diligence in caso di contestazione
10. Prompt library per page-type
Libreria di prompt riutilizzabili per le tipologie di pagina più comuni in retainer PMI. Struttura standard: Contesto + Input + Struttura attesa + Vincoli di stile + Output format. Personalizzare con dati specifici cliente prima di eseguire. Conservare come template compilabili in Notion.
Landing page prodotto/servizio
Contesto: landing page per [servizio cliente] di [azienda cliente italiana, settore].
Target: [persona decision-maker + seniority + settore aziendale].
Awareness stage: solution-aware (cerca attivamente fornitori come noi).
Obiettivo: conversione a form "Richiedi demo" o "Parla con noi".
Struttura attesa:
- H1 con promessa di valore chiara (beneficio concreto, non feature di prodotto)
- Sotto-headline che specifica a chi è rivolto
- 3 bullet di beneficio (outcome numerici concreti, non aggettivi vuoti)
- Sezione "Come funziona" in 3 step
- Sezione "Risultati tipici" con 2-3 case study anonimi numerici
- FAQ (6-8 domande) derivate dalle obiezioni reali del cliente
- CTA finale duplicata (form alto + form basso)
Vincoli:
- Italiano diretto, seconda persona (tu se B2C, voi se B2B)
- No jargon vuoto ("soluzioni innovative", "all'avanguardia")
- Ogni claim supportato da numero o evidenza
- Max 800 parole totali
- Non inventare dati: usa placeholder [DATO DA VERIFICARE] se non forniti nel contesto
Articolo blog SEO informazionale (TOFU)
Contesto: articolo blog per [cliente], topic "[topic specifico]".
Target keyword: "[keyword]" (volume X/mese, KD Y, intent informazionale).
Target audience: [persona].
Awareness stage: problem-aware.
Funnel: TOFU.
Struttura:
- Hook di apertura (dato sorprendente o domanda provocatoria, max 2 righe)
- Definizione concetto in 40-60 parole (per citazione in AI Overview)
- 5-7 H2 che rispondono alle domande correlate (vedi "People Also Ask" per la keyword)
- Ogni H2: 150-300 parole, 1 esempio italiano concreto, 1 dato verificabile
- Sezione FAQ con schema FAQPage (5 domande pertinenti)
- Conclusione con CTA soft verso lead magnet o articolo correlato
Vincoli:
- Word count: [valore da brief]
- Keyword primaria: nei primi 100 parole + 1 H2 + meta description
- Integrare naturalmente 5 keyword secondarie (elencate di seguito)
- Nessun "In conclusione" — preferire sintesi in bullet
- Include 3-5 punti di internal link verso pagine pertinenti del cliente (indicare solo dove, il link lo inserisce l'editor)
- Tono diretto, seconda persona
Case study cliente
Contesto: case study per [cliente fornitore], protagonista [nome azienda cliente finale + settore + dimensione].
Obiettivo: credibilità + conversione.
Struttura STAR:
- Situation (3-4 righe): contesto, dimensione business, periodo storico
- Task (2-3 righe): sfida specifica affrontata, KPI di partenza misurabili
- Action (paragrafo medio): cosa abbiamo fatto, approccio, metodologia, tool/strumenti
- Result (bullet): 3-5 KPI before/after con numeri specifici e periodo di misurazione
Vincoli:
- Solo dati preventivamente approvati dal cliente protagonista (verificare PRIMA di scrivere)
- Citare strumenti e metodologie in modo factual, senza vantarsi
- Una quote diretta del cliente (min 1, max 2) da intervista reale
- CTA: "Vuoi risultati simili? [link demo o contatto]"
- Tono factual, no superlativi ("incredibile", "rivoluzionario", "game-changer")
- Nessun dato inventato: se mancano numeri specifici, chiedere prima o usare placeholder
Post LinkedIn (authority building)
Contesto: post LinkedIn pubblicato da [persona del team cliente, ruolo X].
Obiettivo: authority + engagement + conversione a DM.
Struttura Hook-Story-Offer:
- Hook (1 riga, line break dopo): dato, opinione controcorrente, domanda provocatoria
- Story (3-5 righe): esperienza specifica vissuta, errore comune osservato, insight pratico
- Tre insight principali (bullet o numerati)
- Offer/CTA (1-2 righe): invito a commentare, mandare DM, scaricare risorsa nei commenti
Vincoli:
- 200-300 parole totali
- Max 3 emoji, mai decorative (solo funzionali)
- Prima persona, esperienza vissuta (non teorica)
- Terminare con domanda aperta per stimolare commenti
- Nessun link esterno nel post (abbassa reach LinkedIn) — annunciare che il link è nei commenti
- Tono coerente con brand personal di [persona]: [indicare brand voice personale se definita]
Newsletter short (weekly o monthly)
Contesto: newsletter per [cliente], target [persona subscriber].
Obiettivo: nurturing + traffic al sito + top-of-mind.
Struttura:
- Subject line: 40-50 caratteri, curiosity-driven o benefit-driven (genera 3 varianti)
- Preheader: 80-100 caratteri, completa il subject senza ripeterlo
- Saluto personale (prima persona singolare del founder/autore)
- Hook: cosa renderà il lettore contento di aver aperto questa mail (1-2 righe)
- Corpo: 150-250 parole, UN solo tema, un insight pratico
- CTA singolo (massimo due): link all'articolo o risorsa correlata
- Firma personale
Vincoli:
- Tono conversazionale, come email da collega a collega
- Nessuna formattazione elaborata (la newsletter funziona meglio in testo quasi-plain)
- No emoji invadenti
- Max un link principale (più link = CTR disperso)
Ogni prompt va personalizzato con i dati specifici del cliente (brand voice, esempi, glossario) prima di essere eseguito su LLM. Salvare in Notion come template compilabili, versionati, assegnati per tipologia cliente.
Cross-skill references
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