Marrison Assistant è un assistente AI nativo per WordPress che analizza contenuti, prodotti e dati strutturati del sito per rispondere agli utenti in modo contestuale, orientandoli tra informazioni, servizi e catalogo WooCommerce. Disponibile anche in white-label.
Marrison Assistant nasce da una domanda semplice: un assistente AI integrato in un sito può essere realmente utile se non conosce ciò che contiene?
Il progetto supera il modello del chatbot basato su un prompt generico costruendo automaticamente una knowledge base a partire dal sito WordPress. Pagine, articoli, prodotti WooCommerce, Custom Post Types, tassonomie e altri contenuti strutturati vengono analizzati e resi disponibili all’assistente come contesto. readme
L’obiettivo è permettere all’utente di interrogare il sito attraverso una conversazione, ottenendo informazioni pertinenti, riferimenti ai contenuti realmente disponibili e, nel caso di un ecommerce, supporto nella ricerca e nel confronto dei prodotti.
Marrison Assistant combina scansione dei contenuti, retrieval contestuale, logiche deterministiche e modelli AI.
Il plugin analizza WordPress e costruisce una base di conoscenza aggiornata. Quando arriva una domanda, ne identifica il contesto e recupera soltanto le informazioni pertinenti prima di coinvolgere il modello AI. readme
Su WooCommerce il sistema va oltre la ricerca testuale: struttura informazioni come prezzo, benefici, formato, ingredienti, possibili alternative e caratteristiche del prodotto. Per richieste frequenti — confronto, prezzo, alternativa più economica o consiglio in base a un’esigenza — può utilizzare direttamente i dati locali, riducendo chiamate AI, latenza e consumo di token. readme
L’AI rimane disponibile quando serve comprensione più ampia, mentre le informazioni che possono essere determinate con certezza vengono recuperate direttamente dal sito.
Il plugin è disponibile anche in White-Label, con le informazioni della tua azienda.
Analizza pagine, articoli, prodotti, tassonomie e Custom Post Types per costruire automaticamente il contesto utilizzato dall'assistente.
Utilizza retrieval e AI per collegare ogni domanda alle informazioni realmente presenti nel sito, evitando riferimenti generici o contenuti non pertinenti.
Comprende esigenze, caratteristiche e budget per suggerire prodotti pertinenti, confrontare alternative e mostrare direttamente card e informazioni del catalogo.
Il confronto strutturato e i planner locali sono effettivamente parte del sistema attuale.
Risponde utilizzando i dati del sito su pagamenti, spedizioni, resi e, quando l'utente è autenticato, può distinguere le richieste pubbliche dalle informazioni private relative agli ordini. readme
Un sistema di routing distingue informazioni, prodotti, ordini e altre tipologie di richiesta, utilizzando risposte locali e deterministiche quando i dati disponibili rendono superflua una chiamata AI.
Può utilizzare direttamente diversi provider e modelli AI oppure affidarsi all'infrastruttura Marrison Commander come fallback, senza vincolare il progetto a un singolo servizio.
Marrison Assistant non parte da un prompt generico. Analizza i contenuti WordPress e costruisce automaticamente la propria base di conoscenza includendo pagine, articoli, prodotti, Custom Post Types, tassonomie e relativi dati.
Quando l'utente pone una domanda, il sistema recupera il contesto pertinente e lo utilizza per costruire la risposta, mantenendo separato il contesto stabile del sito dalle informazioni necessarie alla singola conversazione. readme
La scansione può inoltre essere aggiornata automaticamente quando i contenuti cambiano, evitando di rigenerare inutilmente la configurazione quando la knowledge base è rimasta invariata.
Su WooCommerce la conversazione può trasformarsi in uno strumento di esplorazione del catalogo.
Marrison Assistant struttura i dati dei prodotti per comprenderne prezzo, fascia, caratteristiche, benefici, formato, ingredienti, alternative e altre informazioni utilizzabili durante la conversazione.
Può così rispondere a richieste come “qual è il più economico?”, confrontare più prodotti o cercare un'alternativa coerente con l'esigenza e il budget dell'utente, mostrando direttamente prodotti e CTA nella chat. Quando i dati del catalogo sono sufficienti, queste operazioni possono essere eseguite localmente senza una nuova chiamata al modello AI.
Uno degli sviluppi centrali del progetto è stato separare ciò che richiede realmente comprensione generativa da ciò che può essere determinato direttamente dai dati del sito.
Informazioni come metodi di pagamento, confronti tra prodotti o alcune richieste sul catalogo possono essere elaborate localmente. Il modello AI interviene quando è necessario interpretare richieste più complesse o costruire una risposta a partire dal contesto recuperato.
Questo approccio rende l'assistente più prevedibile nei casi in cui esiste una risposta certa e, allo stesso tempo, riduce latenza e consumo di token.
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Data Ultimo Aggiornamento: 06/11/25
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