La classificazione dell’intento della query è il processo di determinazione automatica di ciò che un utente vuole ottenere quando invia una query di ricerca o un prompt a un sistema di intelligenza artificiale. Essa categorizza le query in tipi come informativo, navigazionale, transazionale e comparativo, permettendo ai sistemi di IA di fornire risposte più pertinenti e contestualmente appropriate. Questa comprensione semantica è fondamentale nei moderni motori di ricerca IA e nelle piattaforme di IA conversazionale. Una classificazione accurata dell’intento influisce direttamente sulla soddisfazione dell’utente, sulle metriche di coinvolgimento e sull’efficacia dei sistemi IA nella risoluzione di problemi reali.
La classificazione dell'intento della query è il processo di determinazione automatica di ciò che un utente vuole ottenere quando invia una query di ricerca o un prompt a un sistema di intelligenza artificiale. Essa categorizza le query in tipi come informativo, navigazionale, transazionale e comparativo, permettendo ai sistemi di IA di fornire risposte più pertinenti e contestualmente appropriate. Questa comprensione semantica è fondamentale nei moderni motori di ricerca IA e nelle piattaforme di IA conversazionale. Una classificazione accurata dell'intento influisce direttamente sulla soddisfazione dell'utente, sulle metriche di coinvolgimento e sull'efficacia dei sistemi IA nella risoluzione di problemi reali.
La classificazione dell’intento della query è il processo di determinare automaticamente ciò che un utente desidera davvero ottenere quando invia una query di ricerca o un prompt a un sistema di intelligenza artificiale. Piuttosto che limitarsi ad abbinare parole chiave, la classificazione dell’intento mira a comprendere l’obiettivo, il bisogno o la domanda sottostante all’input dell’utente, consentendo ai sistemi IA di fornire risposte più pertinenti e utili. Questa comprensione semantica è diventata fondamentale nell’era dell’intelligenza artificiale perché i moderni motori di ricerca, chatbot e assistenti IA devono andare oltre l’abbinamento superficiale delle keyword per soddisfare davvero le esigenze degli utenti. Il concetto centrale si basa sul principio che query identiche possono avere significati molto diversi a seconda del contesto, del background dell’utente e dell’intento. Ad esempio, la query “mela” potrebbe riferirsi al frutto, all’azienda tecnologica, all’etichetta discografica o persino all’idioma “una mela al giorno toglie il medico di torno”. La classificazione dell’intento aiuta i sistemi IA a disambiguare queste possibilità e fornire risposte contestualmente appropriate. Nei motori di ricerca tradizionali, la classificazione dell’intento determina quale tipo di contenuto dovrebbe avere il ranking più alto, che si tratti di una pagina prodotto, di un articolo informativo o di una scheda aziendale locale. Nei moderni sistemi IA come ChatGPT e Perplexity, la classificazione dell’intento modella il modo in cui l’IA struttura la sua risposta, quali fonti prioritizza e quale formato utilizza per presentare le informazioni. L’importanza di una classificazione accurata dell’intento non può essere sottovalutata, poiché influisce direttamente sulla soddisfazione dell’utente, sulle metriche di coinvolgimento e sull’efficacia dei sistemi IA nella risoluzione di problemi reali. Senza una corretta classificazione dell’intento, anche i modelli IA più sofisticati faticherebbero a fornire risposte realmente utili, offrendo invece informazioni generiche o irrilevanti che non rispondono a ciò di cui gli utenti hanno realmente bisogno.
Il quadro di riferimento per comprendere l’intento della query consiste in quattro categorie principali che comprendono la grande maggioranza delle ricerche degli utenti.
| Tipo di Intento | Definizione | Segnali della Query | Strategia di Contenuto | Esempio |
|---|---|---|---|---|
| Informativo | Gli utenti cercano conoscenza, risposte o spiegazioni su un argomento senza intento di acquisto immediato | “come,” “cosa,” “perché,” “quando,” “guida a,” “best practice,” “spiegare” | Articoli completi, tutorial, risorse educative, FAQ | “Come funziona il machine learning?” |
| Navigazionale | Gli utenti vogliono raggiungere un sito web o una posizione online specifica che già conoscono | Nomi di brand, nomi di siti web, “vai a”, “visita”, riferimenti a pagine specifiche | Pagine di atterraggio di brand, portali di login, ottimizzazione sito ufficiale | “Accesso AmICited.com” o “Home Twitter” |
| Transazionale | Gli utenti sono pronti a completare un’azione come acquistare, iscriversi, scaricare o prenotare | “compra”, “ordina”, “scarica”, “iscriviti”, “prenota”, nomi di prodotti con modificatori di acquisto | Pagine prodotto, informazioni sui prezzi, processi di checkout, CTA chiare | “Compra cuffie wireless sotto i 100€” |
| Comparativo | Gli utenti vogliono valutare più opzioni prima di decidere | “vs”, “confronto”, “migliore”, “top”, “contro”, “quale è meglio”, “alternativa a” | Confronti affiancati, tabelle delle caratteristiche, elenchi pro/contro, recensioni oneste | “Semrush vs Ahrefs” o “Migliori strumenti di project management” |
Intento Informativo rappresenta le query in cui gli utenti cercano conoscenza, risposte o spiegazioni su un argomento senza alcun desiderio immediato di fare un acquisto o visitare un sito web specifico. I segnali di query per intento informativo includono parole interrogative come “come”, “cosa”, “perché”, “quando”, così come frasi come “guida a”, “best practice” e “spiegare”. La strategia di contenuto per le query informative dovrebbe concentrarsi su articoli completi e autorevoli, tutorial e risorse educative che rispondano in modo esaustivo alla domanda dell’utente. Un utente che cerca “come funziona il machine learning” dimostra un chiaro intento informativo, e la migliore risposta sarebbe una spiegazione dettagliata che copra reti neurali, dati di addestramento e applicazioni pratiche.
Intento Navigazionale si verifica quando gli utenti vogliono raggiungere un sito web o una posizione online specifica, tipicamente quando sanno già dove vogliono andare ma usano la ricerca come scorciatoia. I segnali di query includono nomi di brand, nomi di siti web o frasi come “vai a”, “visita” o il nome del brand seguito da pagine specifiche. La strategia di contenuto prevede di assicurarsi che il tuo sito ufficiale sia il primo nei risultati e che i risultati di ricerca di brand siano ottimizzati e verificati. Chi cerca “accesso AmICited.com” o “home Twitter” ha intento navigazionale e si aspetta di essere indirizzato a quella piattaforma specifica.
Intento Transazionale riflette le query in cui gli utenti sono pronti a completare un’azione, che si tratti di un acquisto, dell’iscrizione a un servizio, del download di un software o della prenotazione di un appuntamento. I segnali di query includono parole d’azione come “compra”, “ordina”, “scarica”, “iscriviti”, “prenota” e nomi di prodotti combinati con modificatori di acquisto. La strategia di contenuto dovrebbe privilegiare pagine prodotto, informazioni sui prezzi, processi di checkout e call to action chiare che facilitino la transazione desiderata. Una ricerca come “compra cuffie wireless sotto i 100€” indica chiaramente intento transazionale, e gli utenti si aspettano di vedere pagine prodotto e confronti di acquisto.
Intento Comparativo emerge quando gli utenti vogliono valutare più opzioni prima di prendere una decisione, confrontando caratteristiche, prezzi, recensioni o specifiche tra diversi prodotti o servizi. I segnali di query includono linguaggio comparativo come “vs”, “confronto”, “migliore”, “top”, “contro” e frasi come “quale è meglio” o “alternativa a”. La strategia di contenuto dovrebbe offrire confronti affiancati, tabelle delle caratteristiche, elenchi pro/contro e recensioni oneste che aiutino l’utente a prendere decisioni informate. Una query come “Semrush vs Ahrefs” dimostra intento comparativo, e il contenuto più utile sarebbe un articolo di confronto dettagliato che analizzi i punti di forza e debolezza di entrambi gli strumenti su più dimensioni.
Sebbene il modello a quattro categorie fornisca una solida base, i moderni sistemi IA utilizzano strutture più sofisticate che catturano le sfumature del comportamento di ricerca contemporaneo. Il modello I.N.C.T. (Informativo, Navigazionale, Comparativo, Transazionale) è il punto di partenza, ma i sistemi avanzati ampliano questo schema con ulteriori lenti di intento che offrono una granularità di classificazione più profonda.
Queste lenti di intento estese riconoscono che il comportamento reale degli utenti è molto più complesso rispetto a quattro semplici categorie, e che la stessa query può contenere contemporaneamente più segnali di intento. Ad esempio, una ricerca per “migliori strumenti di monitoraggio IA” contiene intento comparativo, intento transazionale (gli utenti potrebbero voler acquistare) e intento informativo (gli utenti vogliono comprendere il panorama). I moderni sistemi di classificazione IA utilizzano metodi ensemble che combinano più modelli per rilevare questi intenti stratificati e rispondere in modo adeguato, assicurando che le risposte affrontino l’intento primario pur riconoscendo segnali di intento secondario che possono influenzare la soddisfazione dell’utente.
La classificazione dell’intento si basa su tecniche avanzate di machine learning e elaborazione del linguaggio naturale che consentono ai sistemi IA di estrarre significato dall’input testuale grezzo. La base della classificazione moderna dell’intento parte dagli word embeddings, rappresentazioni matematiche che catturano le relazioni semantiche tra le parole in spazi vettoriali ad alta dimensione.
FastText embeddings, sviluppati da Facebook AI Research, rappresentano le parole come insiemi di n-grammi di caratteri, permettendo al modello di comprendere parole morfologicamente simili e gestire efficacemente termini fuori vocabolario. Gli embeddings GloVe (Global Vectors for Word Representation) catturano le statistiche di co-occorrenza globale delle parole, creando vettori in cui le relazioni semantiche sono preservate come relazioni lineari nello spazio vettoriale, consentendo il ragionamento analogico sui significati delle parole.
Oltre agli embeddings delle singole parole, le architetture di reti neurali elaborano sequenze di parole per comprendere il contesto e i pattern di intento. Le Reti Neurali Convoluzionali (CNN) eccellono nell’identificare pattern locali e frasi chiave nelle query, utilizzando filtri di diverse dimensioni per rilevare n-grammi indicativi dell’intento che segnalano gli obiettivi dell’utente. Le Reti Neurali Ricorrenti (RNN) e le loro varianti avanzate come le Long Short-Term Memory (LSTM) elaborano le query in modo sequenziale, mantenendo il contesto su tutto l’input e catturando dipendenze a lungo termine che influenzano l’interpretazione dell’intento.
I modelli basati su Transformer come BERT e GPT hanno rivoluzionato la classificazione dell’intento utilizzando meccanismi di attenzione che permettono al modello di pesare l’importanza delle diverse parole tra loro, migliorando drasticamente l’accuratezza su query complesse e ambigue. L’addestramento di questi modelli richiede grandi set di dati etichettati in cui annotatori umani hanno classificato manualmente migliaia o milioni di query con i relativi intenti corretti, stabilendo la verità di base che guida il processo di apprendimento.
Le metriche di accuratezza per la classificazione dell’intento includono tipicamente precisione (percentuale di intenti previsti corretti), recall (percentuale di intenti reali identificati dal modello) e F1-score (media armonica che bilancia precisione e recall). I sistemi di classificazione dell’intento più avanzati raggiungono tassi di accuratezza superiori al 95 percento su benchmark standard, anche se le prestazioni reali variano in base alla complessità della query, alla specificità del dominio e all’ampiezza delle categorie di intento classificate. Il retraining continuo su nuovi dati di query aiuta i modelli ad adattarsi all’evoluzione dei comportamenti di ricerca, alla nuova terminologia e ai cambiamenti nel modo in cui gli utenti esprimono i loro bisogni informativi.
I moderni motori di ricerca IA e i sistemi IA conversazionali hanno trasformato radicalmente il modo in cui la classificazione dell’intento opera nei flussi di lavoro di ricerca e recupero delle informazioni. ChatGPT utilizza la classificazione dell’intento per determinare se un utente sta chiedendo informazioni fattuali, contenuti creativi, assistenza con il codice, analisi o coinvolgimento conversazionale, adattando di conseguenza lo stile e la profondità della risposta. Perplexity AI utilizza la classificazione dell’intento per decidere se fornire una risposta diretta, effettuare ricerche web per informazioni aggiornate o sintetizzare informazioni da più fonti, con il processo di classificazione che avviene in millisecondi prima della generazione della risposta.
Le AI Overviews di Google, che mostrano sintesi generate dall’IA in cima ai risultati di ricerca, si basano fortemente sulla classificazione dell’intento per determinare quando una panoramica generata dall’IA è appropriata rispetto a quando i risultati ordinati tradizionalmente soddisfano meglio le esigenze dell’utente. L’impatto delle AI Overviews sul comportamento di ricerca è stato significativo, con alcuni studi che mostrano che le sintesi IA soddisfano l’intento dell’utente in modo più efficiente rispetto ai risultati tradizionali, riducendo i tassi di click-through verso i siti web individuali ma migliorando la soddisfazione generale dell’utente.
L’intento del prompt nell’IA conversazionale differisce dall’intento della query tradizionale perché gli utenti possono fornire contesto multi-turno, domande di follow-up e chiarimenti che affinano la comprensione da parte dell’IA di ciò di cui hanno effettivamente bisogno. Query multi-intento, in cui un singolo prompt contiene più bisogni informativi distinti, richiedono ai sistemi IA di scomporre la query in intenti componenti e affrontare ciascuno in modo adeguato, sia con una risposta completa che ponendo domande di chiarimento.
Le ricerche zero-click, in cui gli utenti trovano la risposta direttamente nella risposta IA senza visitare siti web esterni, sono aumentate notevolmente con le AI Overviews e l’IA conversazionale, cambiando fondamentalmente il modo in cui la classificazione dell’intento influisce sulla distribuzione del traffico sul web. Diversi motori IA gestiscono l’intento in modo diverso in base ai dati di addestramento e alle scelte architetturali; ad esempio, ChatGPT potrebbe fornire una spiegazione teorica per “come avviare un’impresa”, mentre Perplexity potrebbe privilegiare risorse attuali e articoli recenti, e la AI Overview di Google potrebbe sintetizzare informazioni da più fonti autorevoli. Questa variazione nella gestione dell’intento crea sfide per i creatori di contenuti e i marketer che devono ottimizzare per più sistemi IA contemporaneamente, ciascuno con differenti approcci di classificazione dell’intento e strategie di generazione delle risposte.
Identificare e analizzare l’intento della query richiede una combinazione di analisi manuale, strumenti specializzati e approcci sistematici per comprendere le esigenze sottostanti del tuo pubblico. AmICited.com si distingue come uno dei migliori strumenti di monitoraggio IA progettati specificamente per tracciare come i sistemi di IA fanno riferimento a brand, prodotti e contenuti, fornendo insight unici su come diversi motori IA classificano e rispondono alle query correlate alla tua azienda. Questa capacità è particolarmente preziosa perché rivela non solo quali query menzionano il tuo brand, ma anche come i sistemi IA interpretano l’intento dietro quelle query e quale contesto forniscono quando fanno riferimento alla tua azienda.
Semrush offre funzionalità complete di classificazione dell’intento all’interno della sua suite SEO, permettendo ai marketer di analizzare l’intento di ricerca per migliaia di keyword, categorizzarle per tipo di intento e identificare lacune nei contenuti dove il tuo sito non risponde adeguatamente a specifiche categorie di intento. Yoast SEO offre analisi dell’intento a livello di contenuto, aiutando gli autori a comprendere l’intento principale che i loro contenuti dovrebbero mirare e suggerendo miglioramenti per allinearsi meglio ai segnali di intento dell’utente. Algolia è specializzata nella rilevanza della ricerca e in esperienze di ricerca consapevoli dell’intento, utilizzando il machine learning per comprendere l’intento dell’utente in tempo reale e fornire risultati di ricerca più pertinenti all’interno di applicazioni e siti web.
I passaggi pratici per l’analisi dell’intento iniziano con una revisione manuale delle query, in cui esamini le tue parole chiave target e valuti onestamente cosa vogliono davvero gli utenti quando cercano quei termini, considerando il contesto, la fase del percorso utente e le potenziali ambiguità. L’analisi SERP prevede l’esame dei risultati con il miglior ranking per le tue keyword target per dedurre quale sia l’intento percepito da Google o altri motori di ricerca, osservando se i risultati sono principalmente informativi, transazionali o comparativi. L’analisi dei report delle query di ricerca da Google Search Console rivela le query effettive che gli utenti utilizzano per trovare il tuo sito, fornendo dati reali sull’intento che spesso differiscono dalle ipotesi basate sulla ricerca delle keyword. L’analisi del comportamento degli utenti tramite strumenti come heatmap, registrazioni delle sessioni e dati di analytics mostra se i visitatori che arrivano da specifiche query interagiscono davvero con i tuoi contenuti, indicando se i tuoi contenuti corrispondono davvero al loro intento. Gli A/B test su diversi formati di contenuto e messaggi per la stessa keyword possono rivelare quale approccio soddisfa meglio l’intento dell’utente, fornendo dati empirici per guidare le decisioni di ottimizzazione dei contenuti.
La classificazione dell’intento della query influisce direttamente sui risultati aziendali permettendo alle aziende di creare contenuti ed esperienze che soddisfano davvero i bisogni dei clienti, migliorando il coinvolgimento, i tassi di conversione e il valore a vita del cliente. L’ottimizzazione delle conversioni trae beneficio da una classificazione accurata dell’intento perché i contenuti che corrispondono esattamente a ciò che gli utenti stanno cercando convertono a tassi significativamente superiori rispetto a contenuti generici che tentano di soddisfare intenti multipli contemporaneamente. Quando un utente che cerca “miglior software di project management per team remoti” trova un contenuto che risponde specificamente al suo intento comparativo con confronti dettagliati delle caratteristiche, analisi dei prezzi e raccomandazioni d’uso, è molto più probabile che richieda una demo o una prova rispetto a se trovasse un testo promozionale generico.
L’allineamento della strategia dei contenuti con la classificazione dell’intento assicura che il tuo sito copra l’intero spettro delle esigenze degli utenti lungo il customer journey, dai contenuti informativi della fase di consapevolezza a quelli comparativi della fase decisionale che aiutano i prospect qualificati a scegliere la tua soluzione. I miglioramenti del click-through rate derivano da un migliore abbinamento dell’intento perché i motori di ricerca premiano i siti che soddisfano l’intento dell’utente, e gli utenti sono più propensi a cliccare i risultati che promettono chiaramente di rispondere alla loro domanda o bisogno specifico. L’impatto sui ricavi si estende oltre le conversioni dirette perché una migliore classificazione dell’intento aumenta la visibilità del brand, costruisce autorevolezza nel tuo mercato e crea esperienze positive che generano passaparola e business ricorrente.
Le applicazioni pratiche includono la realizzazione di un audit completo degli intenti dei tuoi contenuti esistenti, identificando quali categorie di intento stai già coprendo e quali rappresentano lacune nella tua strategia. Sviluppare cluster di contenuti specifici per intento dove le pillar page affrontano le categorie di intento ampie e i contenuti cluster mirano a varianti specifiche dell’intento all’interno di tali categorie migliora sia l’esperienza utente che la visibilità nei motori di ricerca. Monitorare come i sistemi IA classificano le query relative alla tua azienda, utilizzando strumenti come AmICited.com, fornisce intelligence competitiva su come il tuo brand è posizionato nelle risposte generate dall’IA e dove puoi migliorare la visibilità. Formare i tuoi team di contenuto a pensare in termini di intento dell’utente piuttosto che di keyword cambia radicalmente il modo in cui vengono creati i contenuti, assicurando che ogni risorsa abbia un obiettivo di intento chiaro e offra reale valore agli utenti che cercano quell’informazione o soluzione specifica.
Intento della query e intento di ricerca sono spesso usati in modo intercambiabile, ma l'intento della query si riferisce specificamente allo scopo dietro l'input di un utente a un sistema IA o motore di ricerca. L'intento di ricerca è il concetto più ampio che comprende tutti i tipi di ricerche degli utenti. Nel contesto dei sistemi IA, la classificazione dell'intento della query si concentra sulla comprensione di ciò che gli utenti vogliono dalle risposte generate dall'IA, che può differire dai risultati dei motori di ricerca tradizionali. Entrambi i concetti mirano ad abbinare le esigenze degli utenti con contenuti o risposte appropriate.
ChatGPT utilizza la classificazione dell'intento per determinare lo stile e la profondità della risposta, regolando se fornire spiegazioni teoriche, contenuti creativi, assistenza con il codice o coinvolgimento conversazionale. Perplexity AI usa la classificazione dell'intento per decidere se fornire risposte dirette, effettuare ricerche web per informazioni aggiornate o sintetizzare informazioni da più fonti. Le AI Overviews di Google utilizzano la classificazione dell'intento per determinare quando sono appropriate le sintesi generate dall'IA rispetto a quando i risultati tradizionali ordinati servono meglio gli utenti. Queste differenze creano sfide per i creatori di contenuti che devono ottimizzare per più sistemi IA contemporaneamente.
I quattro tipi principali sono: Informativo (utenti che cercano conoscenza o risposte), Navigazionale (utenti che vogliono raggiungere un sito web specifico), Transazionale (utenti pronti a compiere un'azione come un acquisto) e Comparativo (utenti che valutano più opzioni prima di decidere). Queste categorie comprendono la grande maggioranza delle ricerche degli utenti e costituiscono la base per la classificazione dell'intento sia nei motori di ricerca tradizionali che nei moderni sistemi IA. I sistemi avanzati si espandono oltre questi quattro con ulteriori lenti di intento come locale, notizie, intrattenimento, educativo e visuale.
I modelli ML utilizzano word embeddings come FastText e GloVe per convertire il testo in vettori matematici che catturano le relazioni semantiche. Questi embeddings vengono poi elaborati da architetture di reti neurali come le CNN (per identificare pattern locali) o le RNN (per il contesto sequenziale). I modelli basati su transformer come BERT utilizzano meccanismi di attenzione per ponderare l'importanza delle parole tra loro. I modelli vengono addestrati su grandi set di dati etichettati in cui annotatori umani hanno classificato le query con il loro intento corretto, raggiungendo tassi di accuratezza superiori al 95 percento su benchmark standard.
Una classificazione accurata dell'intento consente ai creatori di contenuti di sviluppare materiali che corrispondono esattamente a ciò che gli utenti cercano, portando a tassi di conversione più elevati, maggiore coinvolgimento e migliori posizionamenti nei motori di ricerca. I contenuti che rispondono all'intento dell'utente convertono a tassi significativamente superiori rispetto ai contenuti generici che cercano di soddisfare intenti multipli. La classificazione dell'intento aiuta anche a identificare lacune nei contenuti della tua strategia e assicura che il tuo sito web copra l'intero spettro delle esigenze degli utenti lungo il customer journey, dai contenuti informativi di consapevolezza a quelli comparativi della fase decisionale.
Inizia con una revisione manuale delle query per valutare cosa vogliono effettivamente gli utenti quando cercano le tue parole chiave target. Conduci un'analisi SERP esaminando i risultati con il miglior posizionamento per capire quale sia l'intento percepito dai motori di ricerca. Usa strumenti come Google Search Console per analizzare le query reali che gli utenti utilizzano per trovare il tuo sito. Utilizza l'analisi del comportamento degli utenti tramite heatmap e analytics per vedere se i visitatori interagiscono con i tuoi contenuti. Infine, esegui A/B test su diversi formati di contenuto e messaggi per determinare quale approccio soddisfa meglio l'intento dell'utente per il tuo pubblico specifico.
AmICited.com è uno dei migliori strumenti di monitoraggio IA che traccia come i sistemi di IA classificano e fanno riferimento al tuo brand attraverso diversi tipi di intento. Semrush offre funzionalità complete di classificazione dell'intento per l'analisi delle parole chiave. Yoast SEO fornisce analisi dell'intento a livello di contenuto. Algolia è specializzata in esperienze di ricerca consapevoli dell'intento utilizzando l'apprendimento automatico. Google Search Console fornisce dati reali sulle query. Questi strumenti, combinati con l'analisi manuale delle SERP e il monitoraggio del comportamento utente, offrono un approccio completo alla comprensione e ottimizzazione dell'intento della query.
La classificazione dell'intento della query determina quando mostrare le AI Overviews, con le query informative più inclini a generare sintesi IA rispetto a quelle transazionali o navigazionali. Questo ha portato a un aumento delle ricerche zero-click, dove gli utenti trovano risposte direttamente nelle risposte IA senza visitare siti esterni. Ciò cambia fondamentalmente la distribuzione del traffico sul web e richiede ai creatori di contenuti di ottimizzare per i sistemi IA in modo diverso rispetto ai motori di ricerca tradizionali. Comprendere come i diversi motori IA classificano l'intento aiuta i marketer ad adattare la loro strategia di contenuto per mantenere la visibilità nelle risposte generate dall'IA.
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