# Competenza agente Screener KOL > Automatizza lo screening dei KOL: pulisci gli elenchi CSV disordinati da Modash, Heepsy, ecc., arricchisci i dati mancanti, calcola i punteggi di salute e produci una shortlist classificata. Risparmia ore di verifica manuale. Inizia gratis in pochi secondi. - Canonical: https://nanoskill.ai/it/skills/kol-screener-agent-skill - Markdown: https://nanoskill.ai/it/skills/kol-screener-agent-skill.md - Author: jrr996shujin-png - Published: 2026-10-20T03:30:00.000Z - Updated: 2026-10-20T09:40:52.644Z - Language: it - Source type: github - Popularity signal: 7 ## Sources - https://github.com/jrr996shujin-png/kol-ops-suite/tree/main/skill-1-kol-screener ## Install ```shell npx skills add https://github.com/jrr996shujin-png/kol-ops-suite/tree/main/skill-1-kol-screener ``` ## About Lo screening dei KOL è un passaggio critico nel marketing degli influencer che trasforma esportazioni CSV grezze e disordinate da strumenti come Modash o Heepsy in una shortlist verificata e valutata. Che tu sia un marketer di marca che lancia una campagna o un'agenzia che gestisce più roster di creator, questa competenza elimina ore di pulizia manuale dei dati, arricchimento e valutazione. Trasforma automaticamente fogli di calcolo caotici in una classifica chiara e attuabile, così puoi concentrarti sull'outreach, non sull'inserimento dati. La competenza Screener KOL va oltre la semplice deduplicazione. Arricchisce il tuo elenco estraendo metadati pubblici del canale—numero di iscritti, tassi di engagement, attività recente e persino email di contatto dove disponibili—poi applica un algoritmo di punteggio di salute multifattoriale. Il punteggio pondera attività, engagement, coerenza delle visualizzazioni, autenticità dei follower e pertinenza della categoria, dandoti un punteggio affidabile da 0 a 100 per ogni influencer. Tutti i risultati vengono forniti in una cartella di lavoro Excel formattata con fogli codificati a colori per un processo decisionale immediato. Ideale per campaign manager, talent scout e team operativi delle agenzie, questa competenza si integra perfettamente nel tuo flusso di lavoro esistente. Carica un foglio di calcolo da qualsiasi importante strumento di scoperta KOL e in un solo passaggio ottieni una shortlist classificata, un elenco di rischi segnalati (come sospetti follower falsi o canali morti) e una copia preservata dei tuoi dati grezzi. Dopo lo screening, la competenza può passare direttamente alla fase successiva, come l'outreach automatizzato, rendendo la tua pipeline di influencer fluida dalla scoperta al primo contatto. ## Key features - **Punteggio di salute automatizzato**: Ogni KOL riceve un punteggio da 0 a 100 basato su attività, engagement, coerenza delle visualizzazioni e rapporto follower/visualizzazioni, così da individuare immediatamente i top performer e i rischi di frode. - **Arricchimento dei campi da dati pubblici**: Compila automaticamente i dati mancanti come paese, metriche di attività, visualizzazioni medie, tasso di engagement ed email scansionando le pagine dei canali, riducendo la ricerca manuale. - **Pulizia e standardizzazione dei dati**: Rimuove i duplicati, normalizza il conteggio dei follower (1,2M → 1.200.000), standardizza le etichette delle piattaforme e segnala le voci con informazioni critiche mancanti, il tutto con un unico caricamento. - **Report shortlist Excel formattato**: Produce una cartella di lavoro Excel con codice colore e tre fogli: una shortlist con punteggio ordinata per salute, un elenco di problemi segnalati e i dati grezzi originali come riferimento. ## Use cases - **Selezionare liste di KOL per campagne media**: I team di marketing caricano gli export grezzi degli influencer da Modash, Heepsy o CreatorIQ e ricevono una shortlist pulita e ordinata pronta per l'outreach, riducendo di ore il tempo di verifica. - **Verificare e pulire i database influencer esistenti**: Le agenzie lo utilizzano per rivedere periodicamente i loro elenchi di influencer, individuando account inattivi, follower falsi e informazioni di contatto obsolete per mantenere sano il loro database. - **Creare shortlist di KOL specifiche per categoria**: I responsabili delle campagne specificano una categoria di brand (ad es. bellezza, tecnologia) e lo strumento valuta la pertinenza insieme all'engagement, aiutandoli a individuare gli influencer più adatti per campagne di nicchia. ## Result preview Visualizza un report di screening visivo su 8 KOL classificati per punteggio di salute, con duplicati rimossi, lacune segnalate e livelli di priorità per l'outreach. ![the demo of kol screener agent skill](https://file.nanoskill.ai/kol-screener-agent-skill-demo-1.png) ![the demo of kol screener agent skill](https://file.nanoskill.ai/kol-screener-agent-skill-demo-2.png) ![the demo of kol screener agent skill](https://file.nanoskill.ai/kol-screener-agent-skill-demo-3.png) ![the demo of kol screener agent skill](https://file.nanoskill.ai/kol-screener-agent-skill-demo-4.png) ## Result walkthrough ### Installa Aggiungi la competenza Screener KOL al tuo agente AI. ![the step of kol screener agent skill](https://file.nanoskill.ai/kol-screener-agent-skill-step-1.png) ### Carica il tuo elenco KOL Dai un CSV di influencer disordinato: la competenza rimuove i duplicati, normalizza i formati e riempie ciò che può. ![the step of kol screener agent skill](https://file.nanoskill.ai/kol-screener-agent-skill-step-2.png) ### Ottieni il tuo elenco pronto per il contatto Ricevi una shortlist valutata e classificata con livelli verde/giallo/rosso e lacune nei dati segnalate: salta ore di verifica manuale. ![the step of kol screener agent skill](https://file.nanoskill.ai/kol-screener-agent-skill-step-3.png) ## Skill definition # Skill 1: Selezionatore KOL Prende un'esportazione CSV grezza e disordinata dagli strumenti di scoperta KOL e la trasforma in una shortlist pulita, arricchita e con punteggio pronta per l'outreach. ## Quando usarlo - L'utente carica un CSV/Excel di nomi KOL o URL dei canali - L'utente dice «pulisci questa lista di influencer» o «fai lo screening di questi KOL» - L'utente vuole formattare o standardizzare un database di creatori ## Input Un file CSV o Excel con una combinazione di: nomi dei canali, URL, numero di follower, email, categorie, ecc. Aspettati dati disordinati — formati incoerenti, campi mancanti, duplicati. ## Processo ### Passaggio 1: Pulizia dei dati - Rimuovi le voci duplicate (corrispondenza per URL o nome del canale) - Standardizza i formati degli URL (assicurati URL completi, non handle parziali) - Normalizza il numero di follower/iscritti (converti "1.2M" → 1200000) - Contrassegna le righe con dati critici mancanti (nessun URL = impossibile procedere) - Rileva e standardizza le etichette delle piattaforme (YT, YouTube, youtube → YouTube) ### Passaggio 2: Arricchimento dei campi Per ogni KOL con un URL di canale valido, prova a raccogliere dati pubblicamente disponibili: | Campo | Fonte | Priorità | |-------|--------|----------| | Nome del canale | Da URL/pagina | Obbligatorio | | Piattaforma | Dal pattern dell'URL | Obbligatorio | | Numero di iscritti/follower | Pagina pubblica | Obbligatorio | | Paese/Regione | Info canale o lingua dei contenuti | Alta | | Categoria di contenuti | Dedotta dai titoli dei video recenti | Alta | | Visualizzazioni medie (ultimi 30 video) | Dati video pubblici | Alta | | Tasso di engagement medio | (mi piace+commenti)/visualizzazioni × 100% | Alta | | Data ultimo caricamento | Video più recente | Media | | Numero totale di video | Pagina pubblica | Media | | Email (se pubblica) | Pagina about del canale | Media | Se i dati non possono essere recuperati automaticamente, contrassegna la cella come `[MANUAL]` con evidenziazione gialla per l'utente da compilare. ### Passaggio 3: Punteggio di salute Calcola un punteggio di salute preliminare (0-100) per ogni KOL: | Metrica | Peso | Logica di punteggio | |--------|--------|---------------| | Attività | 20% | Ultimo caricamento entro 7 giorni = 100, 30 giorni = 70, 90 giorni = 30, 90+ giorni = 0 | | Tasso di engagement | 25% | Benchmark di piattaforma: TikTok >5% = 100, YouTube >3% = 100, IG >2% = 100 | | Coerenza delle visualizzazioni | 20% | Bassa deviazione standard nelle visualizzazioni = punteggio alto (performer stabile) | | Rapporto follower/visualizzazioni | 20% | Visualizzazioni/Follower > 30% = 100, 10-30% = 60, <10% = 20 (indicatore di follower falsi) | | Rilevanza dei contenuti | 15% | Quanto i contenuti recenti corrispondono alla categoria del brand (l'utente deve specificare la categoria) | ### Passaggio 4: Output Genera un file Excel formattato con: - **Foglio 1: Shortlist con punteggio** — Tutti i KOL ordinati per punteggio di salute decrescente, con codice colore (verde >70, giallo 40-70, rosso <40) - **Foglio 2: Problemi segnalati** — KOL con sospetti follower falsi, canali inattivi o dati critici mancanti - **Foglio 3: Dati grezzi** — Importazione originale preservata per riferimento ## Posizione di output Salva in: `campaign-workspace/01-screening/screened-shortlist.xlsx` ## Passaggio di consegna Dopo lo screening, chiedi all'utente: «La tua shortlist è pronta con [X] KOL valutati. Vuoi che proceda con l'outreach (Skill 2), oppure preferisci rivedere e filtrare prima?» ## FAQ ### Che cos'è lo screening dei KOL e perché mi serve? Lo screening dei KOL è il processo di verifica dei leader d'opinione chiave (influencer) attraverso la pulizia dei loro dati, il completamento delle informazioni mancanti e la valutazione delle loro prestazioni. Aiuta a separare rapidamente i partner di alto valore dagli account inattivi o fraudolenti prima di investire nell'outreach. ### Come fa questa skill a pulire la mia lista di influencer? Rimuove automaticamente i duplicati, normalizza il numero di follower, standardizza i formati degli URL e le etichette delle piattaforme ed evidenzia le righe con dati critici mancanti. Basta caricare un CSV e si ottiene un foglio di calcolo pulito. ### Quali dati possono essere arricchiti automaticamente? Per ogni KOL con un URL di canale pubblico valido, la skill tenta di recuperare: nome del canale, piattaforma, numero di iscritti, paese/regione, categoria di contenuti, visualizzazioni medie, tasso di engagement, data dell'ultimo caricamento, numero totale di video ed email (se pubblicamente disponibile). I campi non disponibili vengono contrassegnati per l'inserimento manuale. ### Come viene calcolato il punteggio di salute? Il punteggio (0-100) combina cinque metriche ponderate: recenza dell'attività (20%), tasso di engagement rispetto ai benchmark della piattaforma (25%), coerenza delle visualizzazioni (20%), rapporto follower/visualizzazioni (20%) e pertinenza dei contenuti con la categoria del brand (15%). I pesi si basano su priorità testate nel settore. ### Questa skill è gratuita? Sì, il KOL Screener è una skill open-source accessibile tramite npx skills add. Non è previsto alcun abbonamento a pagamento e puoi eseguirla utilizzando le tue chiavi API se è necessario l'arricchimento dei dati. ### Che output ricevo? Ricevi un file Excel con tre fogli: Shortlist con punteggio (tutti i KOL ordinati per salute, con codice colore verde-giallo-rosso), Problemi segnalati (account sospetti e record incompleti) e Dati grezzi (i tuoi dati originali importati preservati).