Come addestrare un chatbot AI sulla knowledge base di WordPress: caso studio reale

Trasforma il tuo sito WordPress in un assistente AI che risponde

Avevamo un problema. Il nostro tema WordPress Listeo ha 130 articoli di documentazione e i clienti continuavano ad aprire ticket di supporto con domande a cui era già stata data risposta nella documentazione. Suona familiare?

Che tu stia gestendo un’azienda SaaS con una base di conoscenza WordPress, un negozio WooCommerce con FAQ sui prodotti, un sito in abbonamento con un help center o che stia vendendo prodotti digitali con guide di configurazione, probabilmente hai vissuto la stessa situazione. La tua documentazione contiene le risposte. Gli utenti semplicemente non riescono (o non vogliono) trovarle.

Così abbiamo addestrato un chatbot AI sulla nostra knowledge base WordPress per gestire automaticamente il supporto clienti. Dopo 30 giorni: 482 conversazioni, 4.670 messaggi e un calo significativo dei ticket di supporto ripetitivi.

Questo caso di studio mostra come abbiamo configurato un assistente AI basato su RAG per la documentazione WordPress, quali domande ha gestito e come puoi fare lo stesso per qualsiasi knowledge base basata su WordPress.

Abbiamo utilizzato AI Chat & Search Pro, il nostro chatbot sviluppato da zero pensando agli utenti WordPress. Funziona su qualsiasi sito WordPress.

Perché Avevamo Bisogno di un Assistente AI per la Nostra Documentazione WordPress

Listeo è un tema WordPress per directory e marketplace ricco di funzionalità: sistemi di prenotazione, gateway di pagamento, campi personalizzati, integrazione con Elementor, supporto per Dokan. Abbiamo documentato tutto in 130 articoli della knowledge base.

Ma i clienti non cercano nella documentazione. Vogliono risposte immediata. È qui che entra in gioco un chatbot della knowledge base basato sull’AI.

Ma ecco il punto: i clienti non leggono la documentazione. O, più precisamente, non vogliono cercare nella documentazione. Vogliono risposte subito.

Questo non è esclusivo dei temi WordPress. Se esegui:

• Un prodotto SaaS con documentazione basata su WordPress
• Un negozio WooCommerce con FAQ sui prodotti e politiche di spedizione
• Un corso online o un sito in abbonamento con guide pratiche
• Una azienda software che utilizza WordPress per il tuo help center
• Qualsiasi attività di servizi con una sezione FAQ in WordPress

…probabilmente ti stai confrontando con lo stesso problema. La documentazione esiste. Nessuno la legge. 😅

Vuoi provarlo tu stesso? Provalo nella nostra documentazione qui →

Prima del chatbot, il nostro tipico flusso di supporto era così:

1. Il cliente ha una domanda
2. Il cliente forse prova a usare la barra di ricerca (forse)
3. Il cliente non trova subito la risposta
4. Il cliente apre un ticket di supporto
5. Rispondiamo con un link all'articolo della documentazione che risponde alla loro domanda
6. Ripeti 50 volte a settimana

In pratica facevamo da motori di ricerca umani. Non è un buon utilizzo del tempo di nessuno.

Il processo di configurazione in 10 minuti

Ecco la parte che ci ha sorpreso di più: configurare il chatbot ha richiesto circa 10 minuti. Non ore. Non giorni. Dieci minuti. Ecco una rapida panoramica, ma se hai bisogno puoi consultare la guida completa passo passo qui:

Abbiamo utilizzato il nostro plugin AI Chat & Search Pro (sì, usiamo noi stessi i nostri prodotti), ma il processo è simile per qualsiasi chatbot WordPress basato su RAG:

Passaggio 1: Installa il plugin e aggiungi una chiave API

Scarica AI Chat & Search →

Abbiamo scelto il modello Gemini 3 Flash – è veloce e offre una comprensione del contesto eccellente a basso costo. Puoi anche usare GPT se preferisci. La configurazione della chiave API richiede circa 1 minuto.

Passaggio 2: Seleziona i contenuti su cui effettuare il training

AI Chat & Search gestisce i custom post type, quindi se il tuo sito web/base di conoscenza utilizza CPT, nessun problema.

AI Chat & Search handles custom post types, so if your website/knowledge base use CPT – no problems.

Passaggio 3: fai clic su “Avvia training”

Il plugin ha elaborato tutti i 130 articoli in meno di 5 minuti. Ha creato gli embedding per ogni contenuto, archiviando tutto nel database MySQL locale.

Passaggio 4: Configura il prompt di sistema

Qui è dove indichi all’AI come comportarsi. Abbiamo aggiunto contesto su Listeo, terminologia comune e istruzioni come:

You are a helpful support assistant for Listeo WordPress theme.
Focus on answering questions about theme features, settings, and troubleshooting.
If you can't find the answer in the documentation, suggest the user contact support.

Questo è tutto. Il chatbot era online e rispondeva alle domande basandosi sui contenuti reali della documentazione.

Inoltre, abbiamo aggiunto questa semplice regola per il LLM per migliorare la corrispondenza semantica quando l’utente fa una richiesta in una lingua diversa dall’inglese:

CRITICAL RULE when searching:
- If user question is NOT in English → translate query to English before searching
- If user question IS in English → use as-is (add keywords if needed)

L'IA traduce la query per adattarla alla lingua della nostra KB, cerca nel database vettoriale, quindi risponde nella lingua originale dell’utente. Migliore similarità semantica, nessuna necessità di mantenere documenti tradotti.

Real Results: 30 Days of Data

Dopo una settimana avevamo dati solidi da analizzare. Ecco i numeri grezzi:

Metric	Value
Total conversations	482
Total messages exchanged	4670
Average messages per conversation	9.7
Simple questions resolved by AI	~80%
Complex questions resolved by AI	~30%
Documentation articles trained	130
Setup time	10 minutes
API cost for the week	~$5

Il tasso di risoluzione dell’80% per le domande semplici è stato il vero successo. Si trattava di domande per cui la risposta esisteva già nella nostra documentazione, ma gli utenti non riuscivano a trovarla (o non avevano voglia di cercarla). L’IA l’ha trovata per loro in pochi secondi.

Il 30% di tasso di risoluzione per le domande complesse è in linea con le nostre aspettative. Alcune richieste richiedono valutazione umana, l’accesso al sito del cliente, snippet di codice personalizzati o indagini su configurazioni specifiche del sito. L’IA ha identificato correttamente questi casi e ha suggerito di contattare il supporto.

Cosa hanno chiesto realmente gli utenti

Abbiamo categorizzato tutte le oltre 250 domande per capire con cosa gli utenti hanno difficoltà:

• Pagamenti e monetizzazione (più comune): configurazione PayPal, tempi di elaborazione dei pagamenti, commissioni, pacchetti di annunci a pagamento, impostazioni della valuta. Gli utenti vogliono sapere come vengono pagati e come la piattaforma genera entrate. L’IA li ha gestiti bene perché abbiamo una documentazione dettagliata per ogni scenario.
• Impostazioni e configurazione: domande del tipo “Come abilito X?” in cui esiste un interruttore che l’utente non riesce a trovare. Esempio classico: l’utente chiede come abilitare i filtri nella sidebar, la risposta è una sola casella di controllo nelle impostazioni. L’IA è diventata un motore di ricerca conversazionale che indica esattamente i percorsi di menu.
• Domande di integrazione: “Perché il Plugin A non funziona con il Plugin B?” Spiegare come due prodotti lavorano insieme. Le nostre domande su Dokan + Listeo spesso richiedevano passaggi di configurazione specifici che l’IA poteva recuperare dalla documentazione.
• Ricerca e Mappe: Come gli utenti trovano i contenuti sui siti directory. Domande sulle impostazioni predefinite della ricerca per raggio (50 km), problemi di centratura della mappa, comportamento dei filtri. Si è scoperto che spiegare le impostazioni predefinite era una risposta frequente dell’IA.
• Casi limite: Domande molto specifiche come “Come traduco in spagnolo i valori delle caselle di controllo dei campi personalizzati usando Loco Translate?” Nascosto in profondità nella documentazione, ma l’IA l’ha trovato all’istante.

Il modello comune in tutte le categorie è questo: gli utenti fanno domande a modo loro, senza usare la terminologia esatta presente nella tua documentazione. Qualcuno chiede “perché la mia mappa mostra New York” invece di cercare “posizione predefinita centro mappa”. La ricerca tradizionale qui fallisce. L’AI comprende l’intento.

Analisi dei dati

Il nostro Assistente AI offre analisi delle ricerche. Ogni query di ricerca effettuata dall’AI viene salvata. Questi dati possono essere esportati in formato CSV e analizzati più a fondo per individuare i punti deboli della tua knowledge base.

Gli schemi del “Momento Aha”

L’analisi di queste conversazioni ha rivelato qualcosa di importante: la maggior parte delle domande rientrava in schemi prevedibili. E questi schemi si applicano praticamente a qualsiasi knowledge base WordPress, non solo alla nostra.

Schema 1: La query sull’“impostazione mancante”

L’utente chiede: “Come faccio a fare X?” Realtà: c’è un interruttore nelle impostazioni di Listeo Core che non riuscivano a trovare. Risposta dell’IA: “Vai su Bacheca → Listeo Core → [scheda specifica] → abilita [opzione]”

Questi sono stati i risultati più facili da ottenere. L’AI è diventata essenzialmente un motore di ricerca più conversazionale per le impostazioni.

Per altre attività: È lo stesso di “Dove posso cambiare il mio piano di abbonamento?” (SaaS), “Come posso tracciare il mio ordine?” (eCommerce) o “Come posso accedere ai materiali del mio corso?” (siti in abbonamento). Gli utenti non riescono a trovare ciò che hanno proprio davanti agli occhi.

Pattern 2: La query di “attrito d’integrazione”

L’utente chiede: “Perché [Plugin A] non funziona con [Plugin B]?” Realtà: i due prodotti hanno aspettative diverse o impostazioni in conflitto. Risposta dell’AI: spiega la configurazione specifica necessaria affinché entrambi i plugin funzionino insieme.

Le domande su Dokan + Listeo spesso rientravano in questa categoria.

Per altre attività: “Funziona con Zapier?” “Come posso collegarlo al mio strumento di email marketing?” “Esiste un’integrazione con WooCommerce?” Qualsiasi prodotto che preveda connessioni con servizi di terze parti riceve queste domande.

Pattern 3: La query del “caso limite molto specifico”

L’utente chiede: “Come traduco in spagnolo il valore ‘Yes’ della checkbox per i campi personalizzati?” Realtà: Questo è nascosto in profondità nella documentazione su Loco Translate. Risposta dell’IA: o trova l’articolo specifico oppure ammette che ha bisogno dell’aiuto di un umano.

Queste domande a coda lunga sono esattamente ciò in cui gli AI chatbot eccellono. Nessun essere umano vuole affrontare la stessa domanda ultra-specifica ripetutamente.

Per altre attività: “Qual è la politica di reso per gli articoli acquistati durante i saldi?” “Posso sospendere il mio abbonamento invece di annullarlo?” “Effettuate spedizioni verso caselle postali in Alaska?” Quelle domande strane e specifiche a cui la tua documentazione risponde tecnicamente, ma che nessuno riesce a trovare.

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Come Funziona Davvero il Sistema RAG

Per chi è curioso dell’aspetto tecnico, ecco cosa succede quando un utente fa una domanda:

1. L'utente digita una domanda come “Come imposto PayPal?”
2. L'IA crea un embedding di quella domanda (la converte in un vettore di numeri che ne rappresenta il significato)
3. La ricerca semantica viene eseguita su tutti i 130 articoli della documentazione, trovando i contenuti più pertinenti in base al significato, non solo alle parole chiave
4. L'IA riceve il contesto dagli articoli con la migliore corrispondenza
5. Il LLM genera una risposta utilizzando quel contesto, rispondendo in linguaggio naturale

Questo si chiama Retrieval-Augmented Generation (RAG). La differenza fondamentale rispetto ai chatbot di base è che l'AI legge davvero i tuoi contenuti prima di rispondere, invece di generare risposte allucinatorie.

Abbiamo realizzato un articolo approfondito in cui spieghiamo come funzionano i chatbot RAG passo dopo passo →

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Confronto tra chatbot AI e ricerca tradizionale nella knowledge base

Caratteristica	Traditional KB Search	AI Chatbot on Website
Query in linguaggio naturale	❌ Keywords only	✅ Full sentences
Understanding intent	❌ Exact match	✅ Semantic understanding
Multi-step questions	❌ One search at a time	✅ Conversation context
Finding buried answers	❌ Depends on user patience	✅ Searches entire KB
Handling “I don’t know what to call it”	❌ User must know terms	✅ Understands descriptions
Response personalization	❌ Static articles	✅ Tailored answers
24/7 availability	✅ Always accessible	✅ Always accessible

In sintesi: i chatbot basati sull’IA sono migliori nel trovare risposte a domande che gli utenti non riescono a formulare bene. La ricerca tradizionale è più economica, ma richiede che gli utenti sappiano già cosa stanno cercando.

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Ripartizione dei costi: quanto costa davvero

Let’s talk money. Here’s the real cost for our 7-day period. Plugin cost: $59 one-time (we used AI Chat & Search Pro). API costs for 560 messages: ~$1 (cost varies but each message sent to LLM contains ~3000 words from docs articles to provide AI context).

Sono circa $0,002 per messaggio. Per un mese con un traffico simile, spenderesti circa $8-10 in costi API.

Confrontalo con le piattaforme di chatbot in abbonamento:

• Tidio: $29-99/month
• Intercom: $74+/month
• Zendesk: $55+/month

In un anno, il modello di pagamento una tantum fa risparmiare $500-1000+ alla maggior parte dei siti di piccole e medie dimensioni.

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Consigli avanzati per risultati migliori

Dopo averlo eseguito per una settimana, ecco cosa abbiamo imparato:

• Suggerimento 1: mantieni la tua documentazione aggiornata L’AI è valida solo quanto i contenuti su cui è stata addestrata. Documentazione obsoleta = risposte obsolete.
• Suggerimento 2: Usa il prompt di sistema come promemoria Le FAQ più comuni possono essere inserite direttamente nel prompt di sistema. L'AI può rispondere anche senza cercare nel database.
• Suggerimento 3: Crea un articolo FAQ dedicato Scrivi un articolo FAQ completo che copra le domande più comuni. L'IA lo troverà rapidamente.
• Suggerimento 4: rivedi settimanalmente le trascrizioni delle chat Osserva con quali domande l’AI ha difficoltà. Migliora la documentazione oppure aggiungi quelle risposte al prompt di sistema.
• Suggerimento 5: Imposta le aspettative Chiarisci agli utenti che stanno parlando con un'IA. La trasparenza genera fiducia.

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Domande frequenti

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Chi dovrebbe addestrare un chatbot sulla propria knowledge base di WordPress?

Il nostro case study si è concentrato su un tema WordPress, ma questo approccio funziona per qualsiasi sito WordPress con documentazione o contenuti FAQ. Ecco chi ne trae maggiore beneficio:

Proprietari di negozi WooCommerce

Hai già descrizioni dei prodotti, FAQ, politiche di spedizione e informazioni sui resi sul tuo sito. Addestra un chatbot su questi contenuti e i clienti otterranno risposte immediate a domande come “Spedite in Canada?” o “Che taglia dovrei ordinare?” senza dover aspettare l’intervento di una persona. P.S. Abbiamo realizzato un articolo di confronto sui chatbot per i proprietari di store WooCommerce

Aziende SaaS che utilizzano WordPress per la documentazione

Molte aziende di software ospitano la loro documentazione su WordPress (spesso con plugin come BetterDocs o Heroic Knowledge Base). Invece di cercare tra i risultati di ricerca, gli utenti pongono domande in modo naturale: “Come mi collego a Zapier?” oppure “Qual è il limite di richieste dell’API?”

Creatori di corsi online e siti in abbonamento

Gli studenti pongono continuamente le stesse domande: “Come accedo al Modulo 3?” “Dove si trovano i materiali bonus?” “Posso scaricare i video per la visione offline?” Se queste risposte esistono nei contenuti del tuo sito WordPress, un chatbot può occuparsene.

Aziende di servizi con pagine di FAQ

Studi legali, agenzie, consulenti, chiunque abbia un sito WordPress e domande frequenti. Invece di una pagina FAQ statica, i visitatori ottengono un assistente conversazionale che trova la risposta giusta.

Sviluppatori di plugin e temi (come noi)

Se vendi prodotti WordPress con documentazione, conosci già il peso dell’assistenza. Un chatbot addestrato diventa la tua prima linea di difesa contro le domande ripetitive.

Il filo conduttore: hai contenuti utili in WordPress che gli utenti faticano a trovare. Il chatbot rende quei contenuti accessibili.

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Il succo del discorso

Addestrare un chatbot AI sulla tua knowledge base di WordPress non è complicato. La nostra configurazione ha richiesto 10 minuti, è costata meno di 60$ per il primo mese (incluso il plugin) e ha risolto l’80% delle domande semplici sulla documentazione senza intervento umano.

L’idea chiave: gli utenti non vogliono cercare nella documentazione. Vogliono risposte. Un chatbot AI addestrato sui tuoi contenuti offre loro esattamente questo, con le loro stesse parole, disponibile 24/7.

Che tu stia gestendo un negozio WooCommerce, un sito di documentazione SaaS, una piattaforma in abbonamento o vendendo prodotti WordPress come noi, la logica è la stessa. La tua documentazione viene finalmente utilizzata. La tua coda di supporto si alleggerisce. I tuoi utenti ottengono risposte più rapide.

Se hai contenuti WordPress che rispondono alle domande dei clienti, hai già tutto ciò che ti serve per configurarlo.

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Pronto a provarlo tu stesso? Dai un’occhiata al nostro plugin AI Chat & Search Pro oppure leggi la guida completa all’installazione passo per passo.