Next Steps — azioni umane post-esecuzione piano tecnico

Checklist delle azioni del piano di diagnosi che non possono essere eseguite da un agent e richiedono tuo intervento manuale. Ordinate per tempo stimato e priorità. Data: 22 aprile 2026.

⚡ Immediate — COMPLETATE ✅

✅ Apple Podcasts claim (URL presente in author links)
✅ Amazon Music distribuzione (URL presente in author links)
✅ Spotify for Creators distribuzione extra piattaforme (Pocket Casts, Overcast, Castbox, Goodpods, iHeartRadio)
✅ YouTube Music distribuzione abilitata
✅ Podchaser registrato
✅ Fountain.fm registrato
✅ RSS feed esposto sul sito (jekyll-feed plugin attivato in _config.yml)
- Verifica dopo il prossimo deploy: visita risorseartificiali.com/feed.xml
✅ Thumbnail Puntata 49 generata con thumbnail-gen e caricata su YT Studio
✅ Pilot rilancio Maserati eseguito con interview-relaunch

🎯 Settimana 1 — COMPLETATA ✅

✅ Thumbnail Puntata 49 generata con thumbnail-gen e caricata su YT Studio
✅ “Test & compare” abilitato su YT Studio
✅ Puntata 49 pubblicata con layout episode e frontmatter completo (titolo hook-first, description keyword-rich, og_image, schema.org)
✅ Pilot rilancio Maserati eseguito con interview-relaunch
Dopo 7 giorni: leggi CTR Puntata 49, se sopra 4% consolida template, se sotto 3% rivedi
Dopo 7 giorni: leggi risultati rilancio Maserati (CTR vs 3,3% baseline, views cumulative)

🏗️ Settimana 2-4 — 1 giornata totale

⏳ Posticipato a bassa priorità

Setup Substack / Newsletter — posticipato, riesamina quando le metriche lo giustificheranno
Cover Spotify nuova — posticipata, la cover attuale è accettabile

Rilancio retroattivo (Azione #18)

🟢 Ora coperto da skill dedicata: invoca interview-relaunch v1.0 per ogni intervista da rilanciare. La skill orchestra tutto il flusso in ~15 min contro l’ora originaria, produce anche il reflection post LinkedIn host + Guest Re-Launch Kit con blocco “aged well/poorly” (output unici non disponibili prima).

Batch 1: Maserati — invoca interview-relaunch con URL YouTube originale + metriche attuali + path Jekyll post → segui i 10 passaggi → applica manualmente su YT Studio / Spotify Creators / Jekyll commit
Batch 2: Venturi — stesso flusso
Batch 3-5: altre 3 interviste in 3 settimane (Congedo, Zonca, Fusco, Re Ferrè, ecc.)
Invia Guest Re-Launch Kit al guest 7 giorni prima del rilancio (output file guest-relaunch-kit-ep[N].md generato dalla skill)
Pubblica reflection post LinkedIn il giorno del rilancio ore 14:00 Europe/Rome, sincronizzato col post del guest

🎨 Mese 2 — ongoing

✅ Riposizionamento nicchia — DECISO: Opzione A “AI Engineering in italiano”

Scelta fatta il 25 aprile 2026. La risposta alla domanda chiave è: Latent Space italiano, non Montemagno dell’AI.

✅ description: in _config.yml aggiornata con nuova tagline
✅ author.bio in _config.yml aggiornata
✅ Riscrivi bio Spotify (primi 100 char = hook + promessa nicchia)
✅ Riscrivi keywords + description YouTube channel
✅ Banner YouTube aggiornato con nuovo posizionamento
✅ Aggiorna descrizione Apple Podcasts (sync automatico da Spotify)
✅ Aggiorna descrizione Amazon Music (sync automatico da Spotify)
✅ Aggiorna tagline + overview LinkedIn company page

YouTube Home Tab & Playlist

✅ Nascoste sezioni vuote in Home Tab (live streams, posts, collaborations)
✅ Riordinate sezioni: For You → Playlists → Videos → Shorts
Creare 4-5 playlist tematiche coerenti con “AI Engineering in italiano” (es. “AI Agents & Tool Chain”, “LLM Deep Dive”, “Interviste”, “AI in Produzione”) — bassa priorità

Big guest booking (Azione #12)

Crea lista 10-20 nomi target (vedi Strategia #4 di improvements per framework)
1 outreach/settimana, booking ogni 4-8 settimane
Esempi nomi: Nello Cristianini, Paolo Perotta, Emilio Tamburini, ex-OpenAI/Google italiani

Ritmo Shorts/Clips

Definito nel calendario: 6 Shorts/mese + 6 Spotify Clips/mese
Produzione manuale con skill output specs, OR in futuro Strategia #10 (Shorts & Clips Generator Agent)

🔧 Mese 3+ — automazione (da `improvements-April22.md`)

In ordine di priorità per ROI:

Strategia #8: Guest Launch Kit Agent (12-16h setup) — automatizza clip, LinkedIn draft, quote image dal transcript
Strategia #1: Thumbnail Gen Agent completo (8-12h setup) — chiude il loop chiamata modello + applicazione testo automatica
Strategia #2: Weekly Analytics Digest (12-20h setup) — report settimanale automatico da YT Studio + Spotify Creators
Strategia #9: Retroactive Metadata Optimizer (12-18h setup) — sblocca rilancio batch via YouTube Data API
Strategia #10: Shorts & Clips Generator (8-12h setup v1) — estrae momenti forti dal transcript

📊 Monitoring metriche (ongoing)

Settimanalmente dopo l’esecuzione del piano, controlla:

Metrica	Baseline	Target 8 settimane
YouTube CTR	2,6%	4,5%
Spotify reached → interest	15,9%	25%
Avg % viewed long-form YT	16,2%	25%
Iscritti YouTube	268	500
Follower Spotify	baseline	2×
Iscritti newsletter Substack	0	200

Frequenza check: settimanale il martedì mattina (prima del post LinkedIn numerato).

🤖 Da valutare: /schedule agent per automatizzare il monitoring

Claude Code espone lo slash command /schedule (skill omonima) per creare agenti remoti su cron schedule o one-time. Da valutare come alternativa “leggera” alla Strategia #2 (Weekly Analytics Digest, 12-20h setup): /schedule non richiede sviluppo, basta scrivere il prompt dell’agent.

Use case candidati per /schedule (in ordine di ROI atteso):

Recurring weekly — martedì 09:00: triage metriche YT Studio + Spotify Creators per il post numerato. Output: tabella delta vs baseline, flag su metriche sotto target. Sostituisce parte del check manuale del martedì.
Recurring weekly — venerdì 17:00: scan T+7gg degli episodi pubblicati nelle ultime 4 settimane. Per ogni episodio: CTR YT, retention 50%, plays Spotify. Flag automatico se CTR < 3% (soglia per re-thumbnail via thumbnail-gen).
One-time T+7gg per ogni nuovo drop: verifica CTR end screen + cards YT (skill youtube-cross-link). Se Card N sotto soglia (CTR < 2%), suggerisce sostituzione con il prossimo top-15. Da agganciare al workflow podcast-promo come reminder post-publish.
One-time T+30gg per ogni nuovo drop: confronto engagement cumulato vs media ultimi 5 episodi. Se sotto media → suggerisce iterazione (re-thumbnail, re-titolo, oppure ulteriore push social).
Recurring monthly — primo lunedì del mese: report aggregato mensile (subscribers delta, top 3 episodi per CTR, top 3 per retention, hypothesis su cosa ha funzionato). Versione manualmente-generata della Strategia #2 finche’ non e’ implementata.
One-time T+14gg per ogni rilancio retroattivo (output di interview-relaunch): verifica delta CTR vs baseline pre-rilancio (es. Maserati 3,3% → ?). Conferma o smentisce l’efficacia del format rilancio.
Recurring weekly — domenica 18:00: scan Apple Podcasts URL per episodi recenti senza apple_episode_url nel frontmatter Jekyll, aggiunge URL via micro-commit (oggi e’ un task manuale post-drop).

Pro vs Strategia #2 completa:

Setup quasi zero (scrivere il prompt dell’agent, no codice da mantenere)
Sfrutta gia’ le skill esistenti (youtube-cross-link, interview-relaunch, podcast-transcript retrofit)
Iterazione veloce: se il prompt non rende, lo modifichi con /schedule update

Contro:

Richiede che lo scheduling sia attivo localmente o su un host (verificare requisiti runtime di Claude Code per /schedule)
Non sostituisce un dashboard vero e proprio: la Strategia #2 con grafici resta superiore per pattern recognition long-term
Costi token ricorrenti (un agent ogni martedì 52 settimane/anno ha un costo non trascurabile, da quotare prima)

Decisione da prendere: testare 1-2 use case sopra (es. “weekly Tuesday triage” + “T+7gg new drop check”) per 4 settimane. Se ROI positivo, espandere; altrimenti accelerare Strategia #2 nativa.

🧪 Verifica tecnica post-deploy

Dopo il primo deploy con i nuovi layout Jekyll:

Visita un post episodio (es. Puntata46) e controlla view-source:
- <meta property="og:description" non è vuoto
- <script type="application/ld+json"> contiene "@type":"PodcastEpisode" (per nuovi post con episode_number) o "@type":"WebPage" (per vecchi)
- Per post con spotify_episode_id: iframe Spotify renderizza
Visita /feed.xml → RSS valido con lista episodi
Visita /sitemap.xml → sitemap presente
Test share preview:
- https://www.linkedin.com/post-inspector/ → incolla URL episodio → verifica og:title + og:description + og:image
- https://developers.facebook.com/tools/debug/ → stesso test
Schema.org validator: https://validator.schema.org/ → incolla URL → deve validare PodcastEpisode senza errori
Lighthouse audit Chrome DevTools → SEO score ≥95

Se qualcosa non funziona, confronta il post con analisi-podcast/FRONTMATTER-CONVENTION.md e verifica i campi obbligatori.