Metodologia · Modello
Resonance Twin Model
Le persona classiche sono storie senza dati. Il Resonance Twin Model trasforma ogni persona in un modello quantificato che si può misurare, confrontare e ancorare nel Knowledge Graph.
Cosa non funziona nel concetto classico di persona
Una foto, un nome, qualche hobby — e poi un blocco vuoto intitolato 'obiettivi e pain point'. Persona così non aiutano, perché non sono né misurabili né operative. I sistemi AI non possono referenziarle, gli audit non possono verificarle, le pipeline non possono ottimizzarsi su di esse.
Due sistemi radar per ogni persona
Ogni Resonance Twin ha due visualizzazioni radar: una bussola dei valori con 12 assi (status, sicurezza, sostenibilità, ricerca di esperienze e così via) e un profilo GEO con 6 assi (comportamento di ricerca, affinità AI, velocità decisionale, fabbisogno di prove, sensibilità al prezzo, propensione alla raccomandazione).
Persona che i sistemi AI possono comprendere
Poiché ogni Resonance Twin è un dato strutturato, può essere integrato nel Knowledge Graph. Gli answer engine AI riconoscono la persona, mappano i prompt di ricerca corrispondenti e possono raccomandare i moduli di contenuto adatti.
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