Come ho costruito in pochi giorni una dashboard pubblica con i dati del mio profilo Instagram, senza conoscere tutti gli strumenti necessari e mettendo al primo posto trasparenza, sicurezza e rispetto delle policy.
A un certo punto il mio profilo Instagram è esploso. Un reel, da solo, è arrivato a quasi 6 milioni di visualizzazioni.
Bello, certo. Ma dopo aver guardato il contatore con una certa soddisfazione, è arrivata la curiosità professionale: che cosa stava succedendo davvero? Quali contenuti stavano funzionando? Quante persone iniziavano a seguirmi? E quanto era rappresentativo quel video rispetto a tutto il resto?
Lavorando da anni con SEO, advertising e analisi dei dati, fermarmi al numero più appariscente non mi bastava.
Nel frattempo erano arrivate anche richieste e proposte di collaborazione da alcune aziende. A quel punto ho deciso che volevo qualcosa di più degli screenshot degli insight.
Volevo una pagina pubblica, comprensibile e aggiornata. Un posto in cui chi fosse interessato a collaborare con me potesse consultare i numeri del profilo.
Se vuoi vedere subito dove sono arrivato, puoi consultare la dashboard pubblica del mio profilo Instagram. Qui sotto ti racconto come l’ho costruita insieme a ChatGPT, tra tentativi, errori e parecchie verifiche.
C’era un piccolo dettaglio: non conoscevo tutti gli strumenti necessari per costruirla.
Così ho coinvolto ChatGPT.
Agli sponsor volevo mostrare numeri, non fuffa
Una dashboard è una pagina che raccoglie dati, indicatori e grafici. Nel mio caso doveva servire prima di tutto a capire meglio il profilo, ma anche a presentarlo in modo trasparente.
Avrei potuto preparare una bella presentazione, mettere in evidenza il reel da quasi 6 milioni di visualizzazioni e lasciare il resto sullo sfondo.
Non era quello che volevo.
Le aziende dovevano poter leggere numeri veri e aggiornati, buoni o cattivi che fossero. Non soltanto quelli più comodi da mostrare.
Se un contenuto funziona molto bene, è giusto valorizzarlo. Se altri ottengono risultati più modesti, fanno parte dello stesso profilo. Un picco di visibilità non è una promessa che il prossimo contenuto farà gli stessi numeri.
Per me onestà ed etica vengono prima di una collaborazione. Preferisco che un’azienda scelga di lavorare con me sapendo che cosa sta valutando, piuttosto che convincerla con una selezione particolarmente fortunata di screenshot.
La pagina pubblica nasce anche da questo: rendere i dati consultabili senza doverli chiedere ogni volta a me.
Non conoscevo tutti gli strumenti necessari
Non partivo da zero sul digitale. Partivo, però, da una conoscenza incompleta delle tecnologie necessarie per questo progetto.
Supabase, query SQL, raccolta automatizzata dei dati, collegamenti alle API di Meta: non erano tutti strumenti che padroneggiavo al livello richiesto per mettere insieme un sistema funzionante.
Sapevo quale problema volevo risolvere. Non sapevo ancora come costruire tutti i pezzi della soluzione e farli comunicare tra loro.
È una differenza importante.
La richiesta a ChatGPT non era semplicemente “fammi un grafico”. Volevo raccogliere i dati del mio profilo Instagram, conservarli, organizzarli e mostrarli in una pagina pubblica utile anche a potenziali sponsor.
L’AI mi ha aiutato a trasformare questa esigenza in un progetto tecnico, spiegandomi quali componenti servivano e accompagnandomi nella loro configurazione.
Poi ha scritto codice, preparato query e aiutato a interpretare gli errori.
Ma a una condizione.
Un passaggio alla volta. Davvero
Se c’è una parte di questo esperimento che merita di essere sottolineata, è il metodo.
Ho imposto a ChatGPT di procedere un passaggio alla volta.
Non volevo una risposta chilometrica con dodici operazioni da eseguire e la speranza che alla fine funzionasse tutto. Volevo capire che cosa stavo facendo, provarlo e controllare il risultato prima di continuare.
Il percorso era questo: istruzione, esecuzione, verifica. Solo dopo si passava al punto successivo.
Quando qualcosa non era chiaro, mi fermavo. Quando il risultato non corrispondeva a quello previsto, riportavo l’errore. Quando una spiegazione mi sembrava troppo sicura o incompleta, chiedevo di verificarla.
E sì, ho ripreso e incalzato ChatGPT diverse volte.
Non mi sono limitato a rispondere sempre “OK”. Ho contestato passaggi, chiesto chiarimenti e insistito perché non venissero date per scontate cose che andavano controllate.
Diciamo che non sono stato il cliente più accomodante della chat.
Ma stavo lavorando con il mio account, i miei dati e una pagina destinata a essere pubblica. Un “dovrebbe funzionare” non mi bastava.
Fidarsi della prima risposta senza verificarla è proprio uno degli errori più comuni di chi inizia a usare l’AI: in questo progetto volevo evitarlo a ogni passaggio.
Prima del risultato venivano sicurezza e regole
Un altro requisito era chiaro fin dall’inizio: volevo utilizzare i canali ufficiali e mettere il rispetto delle policy al centro del progetto.
Non mi interessava ottenere qualche dato in più attraverso scorciatoie opache. Chiedevo verifiche rispetto alle regole di Meta e degli altri strumenti coinvolti, comprese le modalità di trasferimento, conservazione e pubblicazione delle informazioni.
Il fatto di voler mostrare statistiche aggregate, senza identificare i singoli utenti, non era per me un motivo per abbassare l’attenzione.
È la stessa attenzione che racconto nella guida su come anonimizzare i dati prima di usarli su ChatGPT: prima di condividere informazioni con l’AI, bisogna chiedersi quali siano davvero necessarie.
Ho insistito su autorizzazioni, credenziali, accessi e distinzione tra ciò che poteva essere pubblico e ciò che doveva restare riservato.
La dashboard doveva essere pubblica. Le chiavi necessarie a far funzionare il sistema, evidentemente, no.
Questo non significa che una rassicurazione dell’AI equivalga a una certificazione di conformità. Significa che sicurezza e rispetto delle regole erano requisiti da verificare durante il lavoro, non argomenti da affrontare alla fine, quando ormai tutto era online.
Che cosa abbiamo costruito, in parole semplici
Il sistema mette insieme informazioni provenienti dalle API ufficiali di Instagram e dalle esportazioni di Meta Business Suite.
Nel progetto, le due fonti hanno ruoli complementari: le API alimentano la raccolta dei dati disponibili attraverso il collegamento al profilo; le esportazioni aiutano a integrare lo storico dei contenuti.
Supabase è diventato il punto in cui conservare e organizzare questi dati. Le query, cioè le istruzioni usate per interrogare il database, permettono di selezionarli e prepararli per la visualizzazione.
La pagina web è la parte visibile: quella in cui i dati diventano indicatori, classifiche e informazioni sull’audience.
Non è necessario conoscere ogni dettaglio tecnico per capire il risultato. Dietro la pagina ci sono raccolta, archiviazione ed elaborazione; davanti ci sono informazioni che una persona deve riuscire a leggere e interpretare.
ChatGPT mi ha aiutato a costruire questo collegamento, traducendo concetti che non padroneggiavo in operazioni concrete.
No, non ha funzionato tutto al primo tentativo
Il titolo potrebbe far pensare a un esperimento riuscito al primo colpo: scrivi la richiesta, aspetti qualche secondo e compare la piattaforma perfetta.
Non è andata così.
Ci sono stati errori nelle richieste dei dati, metriche non disponibili per alcuni tipi di contenuto, configurazioni da correggere e risultati da ricontrollare.
Un caso concreto riguardava il tentativo di ottenere determinate metriche dei Reel: le richieste restituivano errori, quindi non bastava riutilizzare lo stesso elenco di indicatori per qualsiasi contenuto.
In altri momenti il problema era capire che cosa rappresentasse davvero un numero.
Una pagina può essere bella e contenere dati letti male. Per esempio, sommare la copertura dei singoli contenuti non permette di sapere quante persone distinte abbiano visto l’intero profilo: la stessa persona potrebbe averne visualizzati diversi.
Per questo non volevo soltanto numeri grandi. Volevo numeri spiegati.
L’AI è stata utile anche qui: nell’interpretare i messaggi di errore, rivedere le istruzioni e proporre correzioni. Il suo valore non è stato non sbagliare mai, ma aiutarmi a proseguire attraverso problemi che da solo avrei affrontato molto più lentamente.
C’è stata però una parte in cui ci ha azzeccato al primo colpo: la dashboard che vedete. L’ha realizzata interamente ChatGPT, dalla grafica al codice della pagina, organizzando dati, indicatori e sezioni.
A un certo punto mi ha consegnato il file index da pubblicare. Il senso del messaggio era: “Metti questo file online, la dashboard è pronta”. Ho seguito le indicazioni e mi sono trovato davanti la pagina già costruita, con un risultato che mi ha convinto subito.
È soprattutto a quel momento che si riferisce il titolo di questo articolo. Dietro c’erano stati tentativi, correzioni e verifiche. Ma quando siamo arrivati a dare una forma visibile a tutto quel lavoro, ChatGPT ha centrato il risultato al primo colpo.
Il risultato è una pagina pubblica, non uno screenshot fortunato
Oggi la dashboard è pubblica e non richiede un codice di accesso.
Aziende, potenziali sponsor e persone interessate possono consultare le informazioni sulle performance dei contenuti e sulla composizione dell’audience.
È anche uno strumento di lavoro per me: mi aiuta a osservare il profilo nel suo insieme, senza lasciare che un singolo contenuto virale diventi la spiegazione di tutto.
Una volta sistemata la configurazione, anche la gestione è diventata semplice. Il sistema è ormai praticamente ottimizzato: la raccolta tramite API procede automaticamente e, quando voglio integrare i dati delle esportazioni, mi bastano circa cinque minuti per esportare un CSV da Meta Business Suite e caricarlo nel sistema.
Il lavoro più impegnativo è stato costruirlo e metterlo a punto. Oggi aggiornarlo richiede un intervento minimo, senza dover ricominciare ogni volta da screenshot, tabelle e conteggi manuali. Era esattamente quello che cercavo: uno strumento utilizzabile nel tempo.
Pochi giorni, lavorandoci qualche ora al giorno
La parte che mi ha sorpreso maggiormente è stata il tempo.
Ho costruito il progetto in pochi giorni, dedicandogli alcune ore al giorno tra le altre attività. In parte lavorandoci, in parte “giocandoci”, con la curiosità di vedere fin dove sarei riuscito ad arrivare.
Senza AI, probabilmente, avrei impiegato un mese. È una mia stima, non un confronto misurato: avrei dovuto studiare gli strumenti, scegliere come collegarli, scrivere il codice e affrontare gli errori.
Ho sfruttato risorse gratuite per la realizzazione, ma “gratis” non significa assenza di qualsiasi costo. Il mio tempo conta, così come vanno distinti gli strumenti e i servizi già disponibili dagli eventuali acquisti fatti appositamente per il progetto.
Il vantaggio più evidente, per me, è stato ridurre la distanza tra l’idea e uno strumento funzionante.
Quindi ha fatto davvero tutto l’AI?
Il titolo è una provocazione. Una buona parte del lavoro tecnico l’ha fatta davvero: codice, query, spiegazioni, correzioni e supporto alle configurazioni.
Io ho portato l’obiettivo, la conoscenza del contesto e le domande. Ho deciso che cosa volevo mostrare, quali compromessi non accettare e quando una risposta richiedeva un controllo in più.
Non sono diventato improvvisamente uno sviluppatore esperto. Non considero il progetto immune da errori solo perché la pagina si apre e mostra dei grafici.
Ho imparato, però, che non è indispensabile conoscere già tutti gli strumenti per iniziare a costruire qualcosa di utile.
Non conoscevo tutti gli strumenti necessari, ma conoscevo bene il problema che volevo risolvere. Usando l’AI con metodo, controllando ogni passaggio e imponendo il rispetto delle policy come requisito, sono arrivato in pochi giorni a un risultato che da solo avrebbe richiesto probabilmente un mese.
Alla fine la parte più interessante non è che ChatGPT abbia scritto una query al posto mio.
È che una domanda — “come posso mostrare alle aziende i dati veri del mio profilo?” — sia diventata una pagina che quelle aziende possono effettivamente consultare.
E questa volta, per raccontare quello che ho fatto, non devo limitarmi a dire che funziona.
Puoi consultare la dashboard pubblica con i dati del mio profilo Instagram e vedere il risultato.
