Se negli ultimi mesi hai provato a farti aiutare dall’AI su LinkedIn, molto probabilmente le hai chiesto di scrivere un post. Se poi l’hai pubblicato così com’era, il report di Richard van der Blom, di cui ho parlato nell’articolo sull’algoritmo LinkedIn 2026, ha una cattiva notizia: i post generati interamente con l’AI perdono tra il 30 e il 40% di copertura (un numero da prendere con le pinze, ma la direzione è chiara).
Da settembre c’è un modo più sensato di usare Claude e ChatGPT. PostPickr, il tool che consigliamo da anni per programmare i post, ha lanciato il suo connettore MCP: un collegamento che permette a Claude e ChatGPT di entrare nel tuo account PostPickr e di leggerne i numeri.
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Cosa fa il connettore, partendo da un post fortunato
Qualche mese fa un mio post su «Il diavolo veste Prada», un po’ fuori dai temi di cui scrivo di solito, ha avuto circa dieci volte le visualizzazioni di un mio post tipico. In buona parte era tempismo, perché l’avevo pubblicato la mattina dopo l’arrivo del nuovo film nelle sale, più un po’ di fortuna.
Un risultato così fa piacere, ma insegna poco. La domanda utile è un’altra: nei post che vanno bene con regolarità, cosa c’è di ripetibile? Per rispondere servono i propri numeri, messi in fila su mesi di pubblicazioni.
Con il connettore di PostPickr questa domanda la puoi fare direttamente a Claude o a ChatGPT. Dietro c’è MCP (Model Context Protocol), lo standard con cui gli assistenti AI si collegano ai programmi esterni: l’assistente legge gli analytics del tuo account PostPickr come li leggeresti tu e, se glielo chiedi, può anche creare bozze, programmare post e modificare quelli in calendario.
Le domande che valgono di più
Il connettore lavora su molti canali, da Instagram a Google Business. Qui guardo solo LinkedIn, che è il nostro mestiere.
- Su quanti argomenti stai lavorando davvero: puoi chiedere a Claude o a ChatGPT di raggruppare per argomento i post dell’ultimo anno e di dirti quanti cluster, cioè gruppi di argomenti, stai presidiando e quali rendono di più. Un modo rapido per capire se ti stai concentrando su due o tre aree riconoscibili, come oggi premia l’algoritmo, o se ti stai disperdendo.
- Quando pubblicare: invece delle tabelle generiche, puoi chiedere di incrociare gli orari dei post pubblicati con PostPickr con l’engagement che hanno ottenuto. Il risultato dice cosa è successo, non cosa succederà, ma è un’indicazione molto più vicina al tuo pubblico.
- Chi ti segue: sulla pagina aziendale puoi chiedere, per esempio, quanta parte dei follower lavora nel tuo settore e quanti hanno un ruolo da decisore. Così vedi se stai parlando ai tuoi clienti ideali o soprattutto ai colleghi.
- Come va il tuo profilo: sui profili personali puoi confrontare un mese con l’altro guardando i risultati dei post pubblicati tramite PostPickr. Chiedi la mediana e non la media: la mediana è il risultato che sta a metà tra i tuoi post migliori e quelli peggiori, e a differenza della media non si lascia falsare da un solo post fortunato come il mio.
Esempio concreto di utilizzo multicanale
Per Inspire Day, l’evento che organizziamo, comunichiamo con due account: la pagina LinkedIn e la pagina Instagram. Con il connettore ho chiesto a Claude un’analisi comparata delle due basi follower, per capire chi ci segue su un canale e chi sull’altro. Oltre al confronto, Claude ne ha tirato fuori anche una presentazione molto immediata. È la stessa domanda su chi ti segue, solo allargata a più canali.
Quando hai capito cosa funziona, dalla stessa chat puoi anche passare ai fatti. Puoi spostare i post in coda negli orari migliori o diradarli, aggiungere un primo commento in automatico, magari per un link di approfondimento (una funzione di PostPickr che è davvero utile e molto apprezzata).
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Qui c’è un passaggio che secondo me dice molto di dove sta andando il lavoro. Lo stesso standard collega l’assistente anche ad altri strumenti, per esempio Notion o Google Drive (il mio preferito), spazi in cui molti tengono appunti e documenti di lavoro. Se li hai collegati puoi chiedergli di salvare l’analisi dei tuoi argomenti in una pagina o documento e, la volta dopo, di ripartire da lì. In pochi mesi ti ritrovi con un documento di metodo costruito sui tuoi numeri, non sulle sensazioni.
Nel lavoro su LinkedIn i pezzi sono spesso sparsi: gli analytics in un tool, la strategia in un documento, gli appunti delle call da un’altra parte ancora. Il collegamento tra queste cose finora l’ha sempre fatto una persona, a mano. Con MCP una parte di quel collegamento la può fare l’assistente, e con PostPickr chi lavora su LinkedIn ne ha il primo esempio concreto in Italia.
Quello che non conviene delegare: la voce
Il problema? Lo stesso assistente che legge i tuoi numeri sa anche scrivere, e la tentazione di affidargli tutto è forte. Può aiutarti a trovare lo spunto o a mettere in ordine le idee, ma il post che pubblichi deve suonare come te, anche perché chi ti legge ormai se ne accorge.
Ci sono poi cose che un assistente proprio non può fare per te. Le interazioni delle prime quattro ore dopo la pubblicazione, la cosiddetta Golden Window, pesano più delle altre, e rispondere ai commenti con tempismo fa parte del lavoro. Lo stesso vale per i commenti che lasci ogni giorno sotto i post dei tuoi contatti e dei possibili clienti: se entrano nel merito, costruiscono la tua impronta semantica, cioè i temi per cui l’algoritmo ti riconosce.
Chi vuole provarlo trova tutte le informazioni nella pagina di PostPickr dedicata a Claude e ChatGPT .
Conclusioni
Quanto va un post dipende prima di tutto dalla baseline del profilo, cioè da quello che hai costruito nel tempo con i tuoi contenuti, i tuoi commenti e gli argomenti su cui ti sei posizionato. Il singolo post, l’orario e il momento contano, ma partono da lì.
Il mio post fortunato è stato un’eccezione, e quel tempismo non si ripete a comando. È sulla baseline e sul posizionamento che questa analisi serve. Sapere quali argomenti rendono ti aiuta a scegliere di cosa parlare, e il documento di metodo che aggiorni mese dopo mese ti dice se stai costruendo un profilo riconoscibile o se cambi direzione a ogni post.
I commenti, le conversazioni e la scelta degli argomenti restano lavoro tuo. Ed è lì che conviene spendere il tempo che non passi più a spulciare gli analytics.
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