Negli ultimi mesi ho confrontato strumenti diversi per la scoperta di prodotti e film, non solo per ottenere risultati, ma per avere opzioni realmente utili e valutabili. Oggi vorrei spiegare i problemi ricorrenti riscontrati nella product discovery, per cercare di aiutare chi, come me, si trova spesso a dover affrontare decine di ricerche per trovare un prodotto fisico o digitale perfetto.
Il problema della ricerca (in breve)
- Informazione dispersa e rumorosa: recensioni, blog, forum e schede prodotto sono noiose da leggere e spesso confondono
- Mancanza di contesto personale: mood per i film o interessi reali per i prodotti raramente sono segnali centrali, i motori di ricerca ti indirizzano solo su chi si è indicizzato meglio
- Localizzazione e disponibilità: spesso il “miglior prodotto” non è acquistabile nel proprio mercato
- Fiducia e trasparenza: nel caso delle AI spesso non è chiaro da dove provenga l’informazione (SEO spam vs opinioni verificate)
Soluzioni testate
1) Lumigo
Cosa funziona in Lumigo:
- Output strutturati e azionabili: schede semantiche con descrizione, recensioni, trailer e link diretti
- Filtri verticali e mood-aware: budget, use-case, runtime e mood per film migliorano la rilevanza
- Fonti selezionate e localizzazione: aggrega forum, recensioni verificate ed ecommerce, con attenzione al mercato locale
- Interfaccia semplice e in linea con altri strumenti AI
Quali sono i limiti della discovery:
- Copertura verticale e geografica in roll-out: alcune nicchie o mercati possono ancora essere parziali.
- Funzionalità avanzate (filtri, saved prefs) riservate ai piani a pagamento secondo le dichiarazioni dei fondatori (ma per il momento è in Beta e sembra essere totalmente utilizzabile)
2) Perplexity
Cosa funziona in Perplexity:
- Ottimo per risposte rapide e overview generali.
- Interfaccia semplice per domande veloci.
Quali sono i limiti della discovery:
- Fornisce spesso liste brevi e link, ma non schede comparabili e azionabili.
- Non è ottimizzato per mood cinematografico né per profilare interessi profondi sui prodotti.
- Spesso restituisce risultati “globali” senza curare disponibilità locale o filtri di prezzo.
3) ChatGPT
Cosa funziona in ChatGPT:
- È flessibile: con il prompt giusto può generare paragoni e consigli articolati.
- Utile per spiegazioni, decision trees e per trasformare criteri in checklists.
Quali sono i limiti della discovery:
- Non è nativamente connesso a un indice commerce verticale: tende a sintetizzare piuttosto che offrire link/availability verificati.
- Richiede prompt engineering per ottenere output strutturati e con call-to-action concreti.
- Senza layer di retrieval aggiornato perde freschezza e localizzazione.
Cosa fare se vuoi risultati utili
- Per ricerche veloci o overview → Perplexity / ChatGPT come primo step.
- Per decisioni d’acquisto o scoperta su misura → preferire motori verticali che restituiscano card strutturate e localizzate come Lumigo.
- Quando usi ChatGPT/Perplexity per discovery, esigi output strutturati (tabella: prezzo | link | rating | pros/cons) e verifica manualmente disponibilità locale.
Quindi in sostanza la discovery funziona quando l’engine combina: vertical knowledge, segnali reali utente (mood, storico), output strutturato e trasparenza delle fonti. Gli LLM generici sono formidabili ma senza dati verticali e output azionabili restano incompleti per la product & movies discovery.
E voi invece, che strumenti usate quotidianamente per scoprire film o scegliere prodotti?
by Objective_Law2034
2 comments
# La vera sfida dello scrivere manco un post su reddit senza AI.
# Un approccio che funziona: non usare l’AI.
Madonna che tristezza che mi mette sto post, pubblicità viscida della tua IA del cazzo (cosa proibita dal regolamento del sub che non sei manco capace di leggere) e tu che pensi seriamente che la gente sia attratta da un post simile
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