Vibe Coding e SEO - Strumenti, metodologie e casi pratici

Di cosa abbiamo parlato

Vibe Coding e SEO - Strumenti, metodologie e casi pratici

Introduzione al Vibe Coding

La presentazione introduce il concetto di “Vibe Coding” come approccio allo sviluppo software, specialmente in ambito SEO. Questo metodo si basa sull’utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale, come i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), per creare soluzioni a problemi concreti in modo più intuitivo e rapido.

Precauzioni e Strumenti Essenziali

Prima di addentrarsi negli aspetti pratici, vengono sottolineate alcune precauzioni fondamentali:

• Controllo di versione: Utilizzare git, preferibilmente con un repository remoto come GitHub.
• Sicurezza: Gestire le chiavi API come variabili d’ambiente per evitare la loro diffusione.
• Backup: Eseguire sempre un backup dei dati sensibili.
• Ambiente di test: Lavorare in una sandbox per evitare di compromettere i dati di produzione.
• Strumenti consigliati: Iniziare con un’interfaccia di chat come ChatGPT per il brainstorming e poi passare a un IDE (Integrated Development Environment) che integra gli LLM, come Cursor.

Casi Pratici di Vibe Coding per la SEO

La presentazione illustra diversi problemi SEO reali e come il Vibe Coding sia stato utilizzato per risolverli:

• Web Crawling Enhancer: Per analizzare un sito in un’area di sviluppo bloccata da robots.txt e meta tag “noindex”, è stato creato uno script con mitmproxy per simulare una scansione libera da vincoli, modificando le risposte del server in tempo reale.

• Analizzatore Sitemap XML: Per stimare il numero di categorie e prodotti (SKU) di un e-commerce senza dover scansionare l’intero sito, è stato sviluppato uno script per analizzare direttamente la sitemap.xml e estrarre le informazioni necessarie.

• Log Analyzer per Click Fraud Detection: Di fronte a migliaia di clic non validi su una campagna Google Ads provenienti da paesi fuori target, è stato creato uno script per analizzare i file di log, estrarre i clic sponsorizzati e isolare quelli provenienti da nazioni non italiane, al fine di richiedere un rimborso a Google.

• Research Assistant CLI: Partendo da uno script condiviso su LinkedIn per creare un motore di ricerca basato su IA, è stato migliorato per supportare uno stack tecnologico differente (oobabooga/text-generation-webui invece di Ollama).

Clusterizzazione e Misura con l’IA

Una sezione importante è dedicata alla valutazione della capacità di diversi modelli di IA di “clusterizzare” (raggruppare) le parole chiave come farebbe un esperto SEO.

• Problema: Creare un framework per testare e confrontare l’efficacia di vari modelli di IA nella clusterizzazione di keyword.
• Soluzione: È stato sviluppato un Jupiter Notebook su Google Colab che si appoggia a Openrouter per interrogare diversi modelli. I risultati sono stati poi visualizzati in una dashboard dinamica creata con chart.js.

Salvaguardare la Salute Mentale: Metodologia e Organizzazione

La presentazione si conclude con una serie di consigli pratici per mantenere un approccio sostenibile e organizzato, definito “Lo Zen e l’arte della manutenzione del vibe”:

• Dal Prompt al PRD (Product Requirements Document): Per evitare di perdere tempo e risorse, si consiglia di iniziare ogni progetto con un documento scritto che dettaglia lo scenario, gli obiettivi, le tecnologie da utilizzare e le risorse necessarie.

• Creare una “Memoria” Dinamica: Mantenere un documento che registri le soluzioni trovate e i problemi risolti per accelerare il lavoro futuro degli LLM ed evitare di ripetere gli stessi errori.

• LLM come un Collega: Fornire linee guida standard e tematiche (come “lo zen di python”) per “indirizzare” il comportamento dei modelli di IA e renderlo più prevedibile e coerente.

• Da Generalista a Specialista: Definire chiaramente come lo strumento di IA deve agire, dando priorità a determinate competenze per trasformarlo da un “tuttologo” a uno specialista. Viene suggerito l’utilizzo di cursorrules.org per trovare regole predefinite per vari scenari di sviluppo.

In sintesi, la presentazione promuove un approccio innovativo e pratico alla SEO, dove la programmazione assistita dall’intelligenza artificiale diventa uno strumento potente per automatizzare compiti, risolvere problemi complessi e sviluppare nuovi tool in modo efficiente.

Materiali e Risorse

• Slide della presentazione
• SearchFoundry