Café Lumen riprende il controllo della sua immagine nelle IA
Come un torrefattore svizzero fittizio ha misurato la sua presenza in ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity e Mistral, poi monitorato i progressi mese dopo mese.
Caso fittizio costruito a partire da dati di esempio, per illustrare l'approccio Periscop. Nessun dato cliente reale.
Una marca nota ai suoi clienti, invisibile alle IA
Café Lumen vende caffè specialty nella Svizzera romanda. La clientela la trovava facilmente sul web, ma nessuno sapeva cosa rispondessero gli assistenti IA alla domanda «quale torrefattore scegliere in Svizzera?». Eppure sempre più acquirenti pongono proprio questa domanda a un'IA prima di cercare su Google.
Misurare l'invisibile, senza passarci le giornate
Testare a mano ogni IA, ogni settimana, su decine di domande non era sostenibile. Serviva una misurazione regolare, comparabile nel tempo e leggibile senza essere esperti.
Una misurazione strutturata, ripetuta ogni mese
Periscop ha monitorato la marca sui cinque principali assistenti, partendo da una serie di domande rappresentative del percorso d'acquisto.
5 assistenti interrogati: ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Mistral.
Domande d'acquisto reali, poste in modo identico a ogni ciclo per restare comparabili.
Monitoraggio mensile: tasso di menzione, share of voice e tono delle risposte.
Una fotografia chiara a colpo d'occhio
Già dal primo rapporto, Café Lumen disponeva di un riferimento quantificato e di una base per monitorare i progressi. I dati qui sotto provengono dall'esempio.
Decisioni guidate dai dati
Invece di indovinare, la marca ora sa dove viene citata, dove no e su quali domande lavorare per prime. Il monitoraggio mensile trasforma un'intuizione in una tendenza misurabile, e ogni azione di contenuto può essere verificata al ciclo successivo.
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