La tua puntata del podcast è pronta. Sessanta minuti di conversazione, montati e rifiniti. Ora ti servono le note dell’episodio.

È qui che la maggior parte dei podcaster si schianta contro un muro. Devi riascoltare tutto da capo, annotare le marche temporali e tirare fuori citazioni, scrivere un riassunto che catturi davvero ciò di cui avete parlato. Per una puntata di 45 minuti, le note dell’episodio diventano facilmente altri 90 minuti fino a due ore di lavoro concentrato che non c’entrano nulla con la creazione di contenuti.

Gli strumenti di IA ribaltano l’equazione. Dai il tuo audio a un servizio di trascrizione, consegna la trascrizione a un LLM, e ottieni note dell’episodio in pochi minuti. Il punto è che anche pochi minuti di testo generato dall’IA richiedono comunque la tua attenzione, perché la macchina non sa cosa contava nella tua conversazione.

Il problema del podcast invisibile

Google non può ascoltare il tuo audio. Nemmeno nessun altro motore di ricerca. La tua puntata brillante sul marketing per startup o sulle tecniche per il lievito madre o qualsiasi cosa tu tratti potrebbe anche non esistere per chi cerca quei temi.

Le note dell’episodio risolvono questo. Trasformano l’audio in testo che i motori di ricerca possono scansionare, indicizzare e servire a chi cerca esattamente ciò di cui avete parlato.

Ma i vantaggi vanno oltre la SEO.

“Deaf and hard of hearing people want access to podcasts,” writes accessibility advocate Meryl Evans. “We want to be able to have the same opportunities as hearing people, to learn and grow, to be entertained, to be inspired.”

Quando Evans ha intervistato ascoltatori di podcast sui blocchi legati all’accessibilità, il 74,5% ha detto di aver abbandonato programmi perché non riusciva ad accedere ai contenuti. Trascrizioni e note dell’episodio non sono solo un “di più”. È così che interi pubblici vivono il tuo lavoro.

Poi c’è il lato pratico. Quando qualcuno vuole condividere quell’intuizione al minuto 37 della tua puntata, marche temporali e riassunti gliela fanno trovare. Senza, quel momento è di fatto perso. Nessuno si scorre 45 minuti di audio per andarselo a cacciare.

Cosa richiedono davvero le note dell’episodio fatte a mano

Il processo tradizionale assomiglia più o meno a questo. Riascolti la puntata, spesso mentre fai altro e quindi ti perdi dei pezzi, prendendo appunti sui momenti chiave. Scrivi le marche temporali per le sezioni che ti ricordi essere state buone. Butti giù un riassunto che catturi la puntata senza spoilerare tutto. Tiri fuori i passaggi più citabili. Scrivi una descrizione SEO. Magari scrivi post social per promuoverla.

Per chi pubblica ogni settimana, questo flusso di lavoro si mangia 4-8 ore al mese in compiti amministrativi che sembrano non finire mai.

La podcaster solista Katie Harbath ha descritto la realtà economica in una recente analisi del flusso di lavoro: “I used to spend $100 per episode on editing. That’s not nothing, especially when you’re funding your podcast out of pocket.”

Cento dollari a puntata diventano una montagna in fretta quando pubblichi ogni settimana. E il montaggio è solo un pezzo del puzzle produttivo.

Come l’IA cambia i conti

Il nuovo flusso ha meno passaggi e richiede una frazione del tempo.

Primo: trascrizione. Carichi il file audio su uno strumento come Descript, Otter, o uno dei tanti servizi basati su Whisper. Una puntata di 45 minuti viene trascritta in 2-3 minuti. Il costo è di pochi centesimi al minuto, non dollari. L’accuratezza in genere si aggira intorno al 95-98% a seconda della qualità audio, del rumore di fondo e di quanto chiaramente parlano tutti.

Jason Snell, che fa podcast da oltre un decennio, ha testato Whisper contro metodi di trascrizione più vecchi e ha scoperto che era “staggeringly better” di tutto ciò che aveva provato prima. Per le call degli analisti finanziari di Apple, piene di terminologia specialistica, “almost all of them were rendered correctly by Whisper.”

Secondo: generazione. Prendi quella trascrizione e chiedi a un’IA di creare le note dell’episodio. Il prompt può essere semplice: riassumi questo, identifica sezioni per argomento con marche temporali, tira fuori i passaggi più citabili.

Terzo: revisione. Leggi cosa ha prodotto l’IA e sistemi le parti che ha sbagliato. Questo è il passaggio che non puoi saltare.

Il problema dell’80%

L’IA non finisce il lavoro. Ti porta quasi fino in fondo.

“It feels like the transcripts are 75% of the way there, but still require a human to fix that last 25%,” wrote Justin Jackson after testing multiple AI podcast tools. “We’re not at the stage where we can have all of this on auto-pilot.”

Den Delimarsky, che ha costruito una procedura di trascrizione personalizzata per il suo podcast, l’ha detta ancora più diretta: “For now, it gets me 80% of the way there, and I consider that to be a good start.”

Quel 20-25% che resta conta più di quanto pensi. I nomi si deformano. “Sean” diventa “Shawn.” I nomi delle aziende escono senza senso. I termini tecnici vengono trascritti foneticamente e diventano incomprensibili. Al tuo ospite non farà piacere essere chiamato col nome sbagliato nelle tue note pubbliche.

L’IA si perde anche il contesto. Se hai fatto riferimento a una puntata precedente, l’IA non coglie il collegamento. Se un momento era divertente per il modo in cui qualcuno l’ha detto, nella trascrizione resta testo piatto. Se hai detto qualcosa in modo sarcastico che sulla carta suona sincero, le note potrebbero evidenziarlo come intuizione chiave quando tu preferiresti che sparisse.

Il risparmio di tempo arriva perché l’IA gestisce le parti noiose: riascoltare tutto, segnare le marche temporali, buttare giù riassunti. La qualità arriva perché tu gestisci le parti che richiedono capire cosa è successo davvero nella conversazione.

Opzioni di strumenti

Diversi strumenti si concentrano specificamente su questo flusso di lavoro.

Podsqueeze ha generato i risultati più utili nei test testa a testa, secondo la recensione di Transistor. Marche temporali, titoli, citazioni chiave e bozze di post. L’interfaccia mantiene tutto semplice.

Castmagic aveva le trascrizioni più accurate con un’ottima identificazione dei parlanti. L’esperienza d’uso sembrava curata. Ma a volte le trascrizioni attribuivano grossi blocchi di testo alla persona sbagliata, e questo manda in fumo il vantaggio se non te ne accorgi.

Descript era il più veloce nel produrre una trascrizione abbastanza accurata. Se già monti il podcast in Descript, aggiungere le note dell’episodio è naturale perché la trascrizione esiste già. Lo strumento può leggere la tua trascrizione e generare le note dell’episodio senza caricare nulla di nuovo.

Puoi anche usare strumenti di IA generalisti. Prendi la trascrizione da qualsiasi fonte, incollala in Claude o ChatGPT e chiedi le note dell’episodio. Lo strumento specifico conta meno dell’avere un flusso che userai davvero.

Prompt che funzionano

Per un riassunto, qualcosa tipo: “Ecco una trascrizione di un podcast. Scrivi un riassunto di 3 paragrafi che catturi l’argomento principale, le intuizioni chiave e chi trarrebbe beneficio dall’ascolto.”

Per le marche temporali: “Identifica i cambi di argomento in questa trascrizione. Per ogni sezione, indica l’argomento e la marca temporale nel formato [MM:SS].”

Per le citazioni: “Trova i 5 momenti più citabili di questa trascrizione. Cerca intuizioni che stiano in piedi da sole e che rappresentino il valore della puntata.”

Per la SEO: “Scrivi una descrizione della puntata sotto le 200 parole. Includi l’argomento principale, il nome dell’ospite e 2-3 parole chiave che le persone potrebbero cercare.”

Verity Sangan, che usa ChatGPT per le note dell’episodio su più podcast, ha notato che i risultati migliorano con la pratica: “I’ve used several times with gradually improving results.”

Il miglioramento arriva dal rifinire i prompt in base a ciò che l’IA sbaglia. Se continua a perdersi la tua intro, aggiungi istruzioni per saltare i primi due minuti. Se dà troppo peso alle digressioni, dille di restare sul filo dell’argomento principale.

Cosa intercetta il passaggio di revisione

L’IA fa errori che gli esseri umani notano subito.

La trascrizione potrebbe dire che il tuo ospite viene da “Acme Corporation” quando in realtà ha detto “AXA Corporation.” L’IA potrebbe segnare una battuta buttata lì come intuizione chiave. La marca temporale potrebbe essere sfasata di 30 secondi perché i marcatori della trascrizione non erano perfettamente allineati.

“Always, always, always, double-check the end result,” advises Lower Street’s AI podcasting guide. “Proofread for fact-checking or even general typos. Make sure to have a human eye give it a review. They can often make mistakes.”

La revisione intercetta anche i problemi di tono. L’IA scrive con la sua voce, non con la tua. Se il tuo podcast è informale e scherzoso, probabilmente l’IA produrrà qualcosa che sembra un riassunto aziendale. Dovrai iniettare la tua personalità, aggiungere le tue frasi tipiche, farlo suonare come un’estensione della tua trasmissione invece di una descrizione generica.

Scegliere la profondità

Podcast diversi richiedono stili diversi di note dell’episodio.

Per alcuni, il minimo funziona. Titolo della puntata, un paragrafo di riassunto, bio dell’ospite, 3-5 marche temporali, link citati. Veloce da produrre. Fa il suo dovere.

Per i podcast che inseguono la SEO, ha senso il formato stile blog. Un articolo completo che espande i temi della puntata, player incorporato, trascrizione integrale, marche temporali dettagliate. Più lavoro, ma i motori di ricerca hanno più roba da indicizzare.

Per i podcast con marketing attivo, l’approccio completo: riassunti in più lunghezze, capitoli con marche temporali, momenti citabili con grafiche, post social per ogni piattaforma, testo per email. L’IA rende tutto questo fattibile. Generi tutti i contenuti da una trascrizione invece di rifare ogni pezzo da zero.

Il confronto dei tempi

Approccio manuale per una puntata di 45 minuti:

• Riascolto completo: 45-60 minuti
• Appunti durante: attività parallela
• Scrivere il riassunto: 15-20 minuti
• Creare le marche temporali: 20-30 minuti
• Estrarre citazioni: 15 minuti
• Scrivere la descrizione: 10 minuti
• Totale: circa 90-120 minuti

Approccio assistito dall’IA:

• Trascrizione: 2-3 minuti (automatizzata)
• Generare bozze: 5 minuti
• Revisionare e correggere: 10-15 minuti
• Totale: circa 15-20 minuti

È un’ora o più risparmiata per puntata. Chi pubblica ogni settimana risparmia 50+ ore all’anno solo sulle note dell’episodio.

“It’s nice, especially when you’re tired, to have a service that makes recommendations, which you can edit and tweak,” Jackson wrote. “It does make the publishing process faster.”

Le cose che vanno storte

Pubblicare senza revisione è l’errore più comune. L’IA sbaglia. Le marche temporali slittano. I nomi escono male. I punti chiave vengono persi. Il tuo ospite è un “Professor of Economics” e l’IA lo chiama un “Professional Economist.” Piccole cose che fanno sembrare che non stessi ascoltando.

Al secondo posto c’è l’eccesso di ingegnerizzazione. Non ti serve ogni contenuto possibile per ogni puntata. Parti da quello che userai davvero. Aggiungi altro man mano che il tuo flusso matura e impari cosa spinge il coinvolgimento.

Ignorare la qualità audio crea problemi a valle. Spazzatura dentro, spazzatura fuori. Se la registrazione ha rumore di fondo, voci che si sovrappongono, o parlato biascicato, l’accuratezza della trascrizione crolla e tutto ciò che costruisci su quella trascrizione eredita gli errori.

Oltre le note dell’episodio

Quando hai una trascrizione di qualità, il resto dei contenuti diventa semplice.

Trasforma il riassunto delle note dell’episodio in un post completo espandendo ogni sezione. Tira fuori spunti per la tua newsletter via email. Crea una settimana di post social dai migliori momenti di una puntata. Usa le marche temporali per capire quali clip funzionano per i video brevi.

La trascrizione è la materia prima. Le note dell’episodio sono un risultato. La stessa fonte alimenta tutto il resto.

La parte di cui nessuno parla

Gli strumenti di IA per il podcasting continuano a moltiplicarsi. Ogni mese escono nuove opzioni. Le funzioni si confondono: trascrizione, note dell’episodio, clip social, bozze di post.

Quello che conta davvero è se pubblichi puntate con costanza con le note dell’episodio allegate. Lo strumento specifico conta meno dell’avere un flusso a cui ti attieni.

L’80% che gestisce l’IA ti libera per concentrarti sul 20% che solo tu puoi fare: sapere cosa contava nella conversazione, cosa interessa al tuo pubblico, cosa rappresenta la tua trasmissione in modo accurato.

Questo è lo scambio. La noia si automatizza. Il giudizio resta tuo.