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Salut,
Je commence à tester des workflows mêlant agents IA et automatisation pour la partie recherche de niches en affiliation. L'objectif est de réduire le temps passé sur l'analyse de marché avant de lancer un projet.
Pour l'instant, j'utilise principalement des outils de recherche assistée pour compiler des données sur des produits spécifiques, puis je traite ces données via un script pour identifier des écarts de contenu ou des tendances émergentes.
Le constat est assez nuancé. Si le gain de temps sur la collecte brute est indéniable, la pertinence des résultats reste très variable. L'IA a tendance à rester en surface et propose souvent des sujets déjà très concurrentiels. Sans un filtre humain assez rigoureux pour valider la demande réelle et la faisabilité, on finit par perdre parfois plus de temps en vérification qu'en recherche manuelle classique.
Est-ce que vous avez des méthodes pour affiner les résultats de l'IA à ce stade ? Je cherche à savoir si certains arrivent à automatiser une partie de la validation de la viabilité d'une niche, ou si le contrôle manuel reste l'étape indispensable.
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