Prompt di analisi social: dai dati dei post ai prossimi passi

Prepara una tabella di post che l’IA possa davvero confrontare

Hai un mese di post e una domanda: cosa vale la pena riprovare? Inizia con 10–30 post recenti di una piattaforma. È un primo gruppo gestibile, non un minimo statistico. Includi anche quelli con poche reazioni. Una tabella di soli successi può spiegare solo cosa hanno in comune i successi.

Esporta il rapporto disponibile nelle analisi o copia i campi accessibili in un foglio. In YouTube Studio apri Analytics, scegli Advanced Mode o See more, imposta rapporto e date e usa Export current view. Studio è in aggiornamento, quindi l’interfaccia può variare. Anche su Instagram e TikTok puoi preparare la stessa tabella dalle analisi disponibili, senza presumere un pulsante di esportazione universale.

Guida YouTube: modalità avanzata ed esportazione dei rapporti ↗

Usa una riga per post e conserva i nomi esatti delle metriche della piattaforma. Aggiungi brevemente argomento, formato, apertura e durata se mancano. OpenAI raccomanda nomi di colonna chiari e un record per riga. Fogli di calcolo e tabelle testuali facilitano la verifica dei numeri esatti rispetto agli screenshot.

Guida OpenAI: analisi dei dati con ChatGPT ↗

All’intervallo di date manca un dettaglio

Un rapporto di ottobre può mescolare post del 1° e del 28 ottobre, che hanno avuto tempi diversi per accumulare risultati. Registra le date del rapporto e la finestra di ogni post, per esempio i primi sette giorni completi. È un esempio, non una regola della piattaforma. Se hai solo totali cumulativi, indicalo e confronta con cautela post di età simile. Dividere le visualizzazioni per i giorni non è, da solo, una correzione equa.

Segnala separatamente promozione a pagamento e collaborazioni. Separa piattaforme e definizioni di visualizzazione incompatibili. Uno Short YouTube e un carosello Instagram possono rispondere a domande diverse anche sullo stesso argomento.

Scorri in orizzontale per leggere tutte le colonne.

post_id,platform,published_at,report_start,report_end,measurement_window,topic,format,hook,duration_seconds,paid,collaboration,views_metric,reach,likes,comments,shares,saves,avg_watch_seconds,retention_metric,post_attributed_follows

Sostituisci views_metric con il nome della metrica nel rapporto. Elimina le colonne che non puoi fornire o lasciale null spiegandone il motivo. Un vuoto non significa che nessuno ha salvato il post.

Copia quattro prompt per la revisione settimanale

Eseguili in ordine nella stessa conversazione o riallega la tabella verificata quando apri una nuova chat. Sostituisci le parentesi quadre con obiettivo e dati. Se l’assistente non può calcolare, usa il foglio per le operazioni e chiedi di interpretare i risultati verificati.

1. Controlla i dati prima di analizzare i risultati

Questo primo controllo individua problemi che potrebbero far sembrare troppo certe le raccomandazioni successive. Chiedi un rapporto sulla qualità dei dati prima dei consigli sui contenuti.

Aiutami a esaminare i dati dei miei post sui social media. Lavora esclusivamente sulla tabella allegata o incollata.

DATI DI INPUT
Piattaforma e contesto dell'account: [platform, niche, audience]
Obiettivo: [one goal, such as more saves per account reached]
Date del report e fuso orario: [start, end, timezone]
Finestra di misurazione per post: [for example, first 7 complete days; or lifetime totals with capture date]
Definizioni delle metriche e unità: [paste the report's definitions]
Tabella dei post: [paste or attach]

Fornisci prima un report sulla qualità dei dati, non consigli sui contenuti:
- Conferma le righe lette, gli ID univoci dei post, le date incluse ed eventuali righe non lette.
- Elenca gli ID duplicati, i campi mancanti, le unità incoerenti, i valori impossibili e i denominatori pari a zero. Non eliminare o correggere righe senza segnalarlo.
- Considera null o i campi vuoti come dati non disponibili, non come zero. Conserva gli zeri riportati.
- Separa piattaforme, formati, finestre di misurazione, post a pagamento e collaborazioni quando il confronto lo richiede.
- Distingui i nuovi follower attribuiti a un post dalla variazione dei follower dell'intero account.
- Spiega quali confronti sono possibili e quali richiedono dati migliori.

Restituisci: problema | ID dei post interessati | conseguenza | correzione o domanda per me.
Chiedimi di risolvere i problemi rilevanti prima di procedere. Non inventare mai metriche mancanti e non affermare di aver collegato il mio account.

2. Trova schemi riconducibili ai singoli post

Uno schema utile poggia su un confronto visibile. Chiedi righe e dimensioni dei gruppi per distinguere un segnale ripetuto da un unico post eccezionale.

Usando la tabella verificata e le definizioni precedenti, confronta i post rispetto all'obiettivo che ho indicato.

REGOLE
Usa solo gruppi compatibili per piattaforma, formato e finestra di misurazione. Indica le righe escluse e il motivo. Non colmare i dati mancanti.
Specifica ogni numeratore, denominatore, unità e formula prima di calcolare un tasso. Se il denominatore è zero o manca, restituisci «non calcolabile».
Per ogni gruppo, riporta la numerosità del campione, la mediana e l'intervallo dei valori della metrica legata all'obiettivo. Mostra gli ID dei post sottostanti e i valori calcolati.
Mantieni i valori anomali nel primo risultato. Mostra anche come cambia il confronto escludendo la singola osservazione più alta, indicando chiaramente che si tratta di una verifica di sensibilità. Non eliminare un post solo perché ha ottenuto risultati scarsi.
Confronta argomenti o formati solo quando le righe disponibili lo consentono. Considera i gruppi con pochi post come spunti da verificare.

OUTPUT
Fino a 3 osservazioni, ciascuna con:
- gruppi confrontati, numerosità dei campioni, finestra e ID dei post
- numeri e calcolo a sostegno dell'osservazione
- altre spiegazioni plausibili o fattori confondenti
- una domanda da approfondire in seguito

Separa le osservazioni dalle ipotesi. Non attribuire una causa all'algoritmo, non indicare un orario ideale di pubblicazione, non dedurre dati nascosti sulla fidelizzazione del pubblico e non proclamare un vincitore garantito. Mostra il codice di calcolo, se lo hai usato.

3. Indaga un post particolarmente forte o debole

Un valore anomalo invita a esaminare il post e le sue circostanze. I numeri da soli non dicono se la differenza derivi dall’apertura, dall’argomento o dalla distribuzione.

Esamina il post [post_id] rispetto ai post comparabili nella tabella verificata.

Fornisci una breve nota diagnostica:
1. Indica cosa risulta insolito dal punto di vista numerico, specificando il gruppo di riferimento, la numerosità del campione, la definizione della metrica e la finestra.
2. Verifica se il tempo trascorso dalla pubblicazione, la promozione a pagamento, la collaborazione, il formato, la durata o i dati mancanti potrebbero spiegare la differenza.
3. Separa ciò che mostra la tabella dalle ipotesi che richiedono il contenuto effettivo o dati analitici privati.
4. Indicami quale specifico post, frase di apertura, timestamp, sorgente di traffico o campo di analisi esaminare successivamente e perché.
5. Suggerisci una sola modifica ai contenuti da testare, e soltanto se le prove disponibili sostengono un'ipotesi utile.

Non dedurre una curva di fidelizzazione del pubblico dal tempo medio di visualizzazione, non attribuire a un solo post i nuovi follower dell'intero account e non diagnosticare una restrizione a partire da poche visualizzazioni. Se il confronto non è valido, spiega cosa lo renderebbe utilizzabile.

4. Trasforma la revisione nei test della prossima settimana

Decidi cosa produrre la prossima settimana e quando controllare il risultato.

Trasforma le osservazioni precedenti sostenute dalle prove in un massimo di 3 test di contenuto realizzabili la prossima settimana.

DATI DI INPUT
Post che posso realizzare: [number and formats]
Limiti di produzione: [time, budget, footage]
Fatti e promessa al pubblico da preservare: [list]
Metrica e formula che userò: [one primary metric]
Finestra di misurazione e data di revisione: [window, date, timezone]

Per ogni test fornisci:
- l'osservazione da cui deriva e gli ID dei relativi post
- l'ipotesi, esplicitamente indicata come tale
- l'unica variabile da modificare
- il post di confronto o un insieme abbinato, mantenendo simili le condizioni importanti
- un brief concreto per il prossimo post: domanda del pubblico, apertura, risultato promesso, formato
- metrica principale, formula, finestra e una metrica di controllo
- una regola decisionale che scelgo prima di pubblicare, oltre a ciò che resterebbe inconcludente
- quali prove devo raccogliere e quando esaminarle

Non inventare risultati, benchmark, certezze o una soglia universale di miglioramento. Se ho troppo pochi post comparabili, suggerisci un piccolo gruppo esplorativo e spiega cosa può e non può indicarmi. Lascia a me la pubblicazione e le decisioni finali.

Come una revisione diventa un test di contenuto

Esempio costruito

Un creator di cucina casalinga vuole più salvataggi per account raggiunto. I quattro post sono organici, senza collaborazioni e sulla stessa piattaforma. Ogni riga copre i primi sette giorni completi dalla pubblicazione. Usa le cifre per controllare i calcoli, non come obiettivo di rendimento.

Scorri in orizzontale per leggere tutte le colonne.

C ha più salvataggi totali, ma B e D hanno un tasso maggiore. Per C: 80 ÷ 10,000 × 100 = 0.8%. I due post sulle sostituzioni raggiungono ciascuno 2.5%. È un argomento da esplorare per un obiettivo basato sui salvataggi. Restano da capire il motivo dei salvataggi e la risposta a un’altra sostituzione.

Puoi testare un altro Reel di sostituzioni con la stessa durata e presentazione del risultato, cambiando solo l’apertura: mostra il risultato prima della spiegazione. Confrontalo con B e D nei medesimi primi sette giorni. Usa salvataggi ÷ copertura come metrica principale e copertura come controllo, per non considerare automaticamente un successo un tasso alto con pochissima esposizione.

Prima di pubblicare, annota quale risultato giustificherebbe una ripetizione e quale richiederebbe un’altra prova. Se il post raggiunge pochi account, mantieni la conclusione esplorativa. Ripeti con un post confrontabile invece di proclamare una nuova strategia da una sola percentuale.

Per scegliere il denominatore, leggi la guida al tasso di salvataggio rispetto alle visualizzazioni.

Controlla la risposta prima di cambiare i contenuti

Controlla alcune righe alla base della raccomandazione più forte. Ricalcola un tasso e verifica dimensione del gruppo e finestra di osservazione. OpenAI consiglia di rivedere codice generato, risultati e ipotesi dell’analisi. Se il risultato sembra troppo perfetto, chiedi codice o tabella intermedia.

Guida OpenAI: analisi dei dati con ChatGPT ↗

Il tasso del calcolatore risponde a una domanda diversa dall’esempio sui salvataggi. Mantieni numeratore e denominatore nell’etichetta dei confronti. Non confrontare un tasso di salvataggio sulla copertura con un riferimento di coinvolgimento basato sui follower.

Quando la tabella solleva una domanda sul contenuto, apri il post. AI Video Analyzer di Kabo può fornire feedback con timestamp su TikTok, Reel o Short pubblici. Usalo per formulare un’ipotesi di montaggio; non fornisce il rapporto privato sulla fidelizzazione e non prova la causa di un cambiamento dei risultati.

Esamina il contenuto del video pubblico

Le osservazioni sugli orari richiedono la stessa cautela. Se tutti i tutorial sono usciti al mattino e tutti i montaggi di sera, la tabella non separa orario e formato. Confronta contenuti in condizioni simili prima di riorganizzare tutto il calendario. Perché lo stesso video ottiene visualizzazioni diverse

Conserva insieme tabella verificata, risposta usata e test scelto. La prossima settimana aggiungi righe con le stesse definizioni e finestre. La revisione è utile quando puoi confrontare una previsione con ciò che è accaduto, compresi risultati inconcludenti.

Fonti e metodo

Dettagli del prodotto e dell’esportazione verificati il 22 ottobre 2026. OpenAI documenta input strutturati, analisi con codice e controllo dei calcoli. YouTube spiega l’esportazione della vista Analytics attuale. Per altre piattaforme usa i rapporti accessibili. Prompt, consigli di confronto ed esempio di cucina sono materiale editoriale Kabo. I risultati dipendono dai dati e dal modello.

• Guida OpenAI: analisi dei dati con ChatGPT ↗
• Guida YouTube: modalità avanzata ed esportazione dei rapporti ↗