Agente di monitoraggio dei social media

🤖 Spiega con l'intelligenza artificiale

L’Agente di monitoraggio dei social media è uno strumento vigile di brand intelligence progettato per supervisionare le conversazioni digitali 24 ore su 24, 7 giorni su 7. Automatizza il tracciamento delle menzioni del brand, analizza il sentiment pubblico e identifica le tendenze emergenti, assicurando che i team di marketing possano rispondere in modo proattivo sia alle opportunità che alle potenziali crisi di pubbliche relazioni senza dover monitorare i flussi manualmente.

Capacità e Caratteristiche¶

L’Agente di monitoraggio dei social media è ottimizzato per i seguenti compiti di monitoraggio:

• Tracciamento delle menzioni in tempo reale: Scansiona continuamente le piattaforme social (es. X/Twitter, LinkedIn, Reddit) per tag diretti, parole chiave o hashtag associati al brand.
• Analisi del sentiment: Valuta il tono dei commenti degli utenti (positivo, neutro, negativo) per misurare la salute generale del brand.
• Avvisi di crisi: Rileva picchi di sentiment negativo o parole chiave a “rischio” specifiche e attiva immediatamente notifiche al team di supporto o di PR.
• Identificazione delle tendenze: Aggrega temi ricorrenti nei feedback dei clienti per evidenziare richieste di prodotti o reclami comuni.

Guida all’integrazione¶

A differenza degli strumenti standard integrati via API, l’Agente di monitoraggio dei social media viene distribuito e gestito direttamente dai team di supporto e ingegneria di 4Geeks.

1. Richiedi l’accesso: Contatta il tuo account manager 4Geeks assegnato per richiedere l’Agente di monitoraggio dei social media.
2. Configurazione: Un membro dello staff di 4Geeks lavorerà con te per definire le parole chiave tracciate, le soglie di sentiment negativo e i destinatari degli avvisi.
3. Distribuzione: L’agente viene collegato ai tuoi flussi di social listening o alle pipeline di dati dai tecnici di 4Geeks per iniziare il monitoraggio attivo.

Scenari di workflow e consumo di token¶

I seguenti scenari illustrano come l’agente interagisce con gli utenti e stimano i costi associati in base al modello di token 4Geeks.

Scenario 1: Avviso di sentiment negativo (prevenzione delle crisi)¶

L’agente rileva un improvviso afflusso di commenti negativi riguardanti un’interruzione specifica del servizio. Filtra il rumore e invia un breve riepilogo dell’avviso al Community Manager.

sequenceDiagram
  autonumber
  actor User as Flusso Social
  participant Agent as Agente Monitoraggio
  participant Slack as Canale avvisi team

  User->>Agent: Afflusso di menzioni (Flusso dati)
  Note right of User: Input elaborato: ~400 parole

  Agent->>Agent: Analizza sentiment (Negativo)
  Agent->>Agent: Identifica causa principale (Servizio giù)

  Agent-->>Slack: Avviso alta priorità + Riepilogo
  Note left of Agent: Output: ~100 parole

Stima dei costi¶

• Dati di input: Un batch di ~20 commenti/tweet degli utenti elaborati per il contesto (~400 parole).
• Dati di output:
  • Intestazione avviso (Livello di gravità)
  • Riepilogo del problema
  • Citazioni di esempio
  • Totale output: ~100 parole.
• Volume totale: ~500 parole.
• Calcolo dei token: 500 parole ÷ 0,75 parole/token = ~666 token.
• Costo stimato: ~650 - 700 Token

Scenario 2: Rapporto settimanale sulla salute del marchio¶

Un Direttore Marketing richiede un riepilogo del coinvolgimento della settimana su una nuova campagna di lancio del prodotto per capire come il pubblico lo sta accogliendo.

sequenceDiagram
  autonumber
  actor Director as Direttore Marketing
  participant Agent as Agente Monitoraggio
  participant DB as Database sentiment

  Director->>Agent: Richiede rapporto settimanale "Campagna X"
  Note right of Director: Input: ~50 parole

  Agent->>DB: Recupera i post con maggiore coinvolgimento della settimana
  Agent->>Agent: Riepiloga temi e sentiment

  Agent-->>Director: Restituisce rapporto strutturato
  Note left of Agent: Output: ~600 parole

Stima dei costi¶

• Dati di input: Prompt dell’utente + Dati contestuali recuperati (Analisi dei primi 10 commenti/post) (~300 parole).
• Dati di output:
  • Riepilogo esecutivo
  • Suddivisione del sentiment (percentuale)
  • Primi 3 temi positivi/negativi
  • Totale output: ~600 parole.
• Volume totale: ~900 parole.
• Calcolo dei token: 900 parole ÷ 0,75 parole/token = ~1.200 token.
• Costo stimato: ~1.150 - 1.250 Token

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