/* =========================
Speak – Structured Outputs (page-scoped)
– Same layout pattern as Voice Agents page
– CSS minimo: si basa su token globali + classi btn-*
========================= */
.sp-structured-outputs{
–sp-text: var(–bodyText, #0f172a);
–sp-muted: var(–bodyMuted, #475569);
–sp-light: var(–bodyLight, #64748b);
–sp-border: var(–border, #e5e7eb);
–sp-soft: var(–soft, #f8fafc);
–sp-shadow: var(–shadowMd, 0 10px 30px rgba(0,0,0,.06));
–sp-radius: 14px;
–sp-focus: 0 0 0 3px rgba(37, 99, 235, .22);
color: var(–sp-text);
font-family: var(–fontBody, system-ui, -apple-system, BlinkMacSystemFont, “Segoe UI”, Roboto, Arial, sans-serif);
}
.sp-structured-outputs *{ box-sizing:border-box; }
.sp-structured-outputs section{ padding: clamp(2.75rem, 5.5vw, 4.75rem) 1.25rem; }
.sp-structured-outputs .sp-container{ max-width: 1180px; margin: 0 auto; }
.sp-structured-outputs .sp-kicker{
font-size:.85rem; font-weight:650; color:var(–sp-muted);
letter-spacing:.05em; text-transform:uppercase; margin:0 0 .6rem;
}
.sp-structured-outputs h1{
font-family: var(–fontHeading, inherit);
font-size: clamp(2.05rem, 4.2vw, 3.05rem);
line-height: 1.06;
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letter-spacing: -0.02em;
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.sp-structured-outputs h2{
font-family: var(–fontHeading, inherit);
font-size: clamp(1.55rem, 2.6vw, 2.05rem);
line-height: 1.15;
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letter-spacing: -0.01em;
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.sp-structured-outputs .sp-lead{
font-size: 1.1rem;
color: var(–sp-muted);
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margin: 0;
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.sp-structured-outputs a{ color: inherit; }
.sp-structured-outputs a:not(.elementor-button):not(.elementor-button-link):not([role=”button”]){
text-decoration: underline;
text-underline-offset: 3px;
}
.sp-structured-outputs a.elementor-button,
.sp-structured-outputs a.elementor-button:hover{ text-decoration:none !important; }
/* Hero */
.sp-structured-outputs .sp-hero{ background:#fff; border-bottom:1px solid var(–sp-border); }
.sp-structured-outputs .sp-hero-grid{
display:grid;
grid-template-columns: 1.1fr .9fr;
gap: 1.75rem;
align-items:start;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-structured-outputs .sp-hero-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-cta-row{
display:flex; flex-wrap:wrap; gap:.75rem;
margin-top: 1.35rem; align-items:center;
}
.sp-structured-outputs .sp-trial{
margin-top:.85rem; color:var(–sp-muted);
font-size:.9rem; line-height:1.45;
}
.sp-structured-outputs .sp-trial b{ color:var(–sp-text); font-weight:650; }
.sp-structured-outputs .sp-hero-side{
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
background: var(–sp-soft);
padding: 1.15rem 1.15rem 1.25rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-hero-side h3{
margin:0 0 .65rem;
font-size:1rem; font-weight:700; letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-mini-list{
margin:0; padding-left: 1.1rem;
color:var(–sp-muted); line-height:1.55; font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-mini-list li{ margin:.25rem 0; }
.sp-structured-outputs .sp-pills{ display:flex; flex-wrap:wrap; gap:.5rem; margin-top:1rem; }
.sp-structured-outputs .sp-pill{
display:inline-flex; align-items:center; gap:.45rem;
padding:.35rem .75rem; border-radius:999px;
border:1px solid var(–sp-border); background:#fff;
font-size:.82rem; color:var(–sp-muted); white-space:nowrap;
}
/* Code snippet */
.sp-structured-outputs .sp-code{
background:#0b1220; color:#e5e7eb;
border-radius:14px; padding:14px; overflow:auto;
font-size:13px; line-height:1.55;
border:1px solid rgba(255,255,255,.08);
margin-top: .9rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-code code{ color:inherit; }
.sp-structured-outputs .sp-code__row{
display:flex; align-items:center; justify-content:space-between;
gap:10px; margin:0 0 10px 0;
}
.sp-structured-outputs .sp-code__label{
font-size:12px; letter-spacing:.02em;
text-transform:uppercase; opacity:.9; font-weight:700;
}
.sp-structured-outputs .sp-copybtn{
background:rgba(255,255,255,.08);
border:1px solid rgba(255,255,255,.14);
color:#fff; border-radius:12px;
padding:8px 10px; cursor:pointer;
font-weight:700; font-size:12px;
}
.sp-structured-outputs .sp-copybtn:hover{ background:rgba(255,255,255,.12); }
/* Sections */
.sp-structured-outputs .sp-section-alt{
background: var(–sp-soft);
border-top:1px solid var(–sp-border);
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
/* Trust */
.sp-structured-outputs .sp-trust{
padding-top: clamp(1.8rem, 3vw, 2.5rem);
padding-bottom: clamp(1.8rem, 3vw, 2.5rem);
background:#fff;
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
.sp-structured-outputs .sp-trust-pill{
display:inline-block;
background: var(–sp-soft);
border:1px solid var(–sp-border);
padding:.35rem .75rem;
border-radius:999px;
font-size:.85rem;
color:var(–sp-muted);
}
.sp-structured-outputs .sp-trust-pill b{ color:var(–sp-text); font-weight:700; }
.sp-structured-outputs .sp-logo-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(6, minmax(0, 1fr));
gap: 1rem;
align-items:center;
margin-top: 1.15rem;
}
@media (max-width: 1020px){
.sp-structured-outputs .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(4, minmax(0, 1fr)); }
}
@media (max-width: 560px){
.sp-structured-outputs .sp-logo-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0, 1fr)); }
}
.sp-structured-outputs .sp-logo{
display:flex; align-items:center; justify-content:center;
padding:.6rem .5rem; border-radius: 12px;
border:1px solid transparent;
}
.sp-structured-outputs .sp-logo img{
max-height:42px; width:auto;
filter: grayscale(1); opacity:.78;
transition: all .18s ease;
}
.sp-structured-outputs .sp-logo:hover{
border-color: var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
}
.sp-structured-outputs .sp-logo:hover img{ filter:none; opacity:1; }
.sp-structured-outputs .sp-metrics{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(4, minmax(0,1fr));
gap: 1rem;
margin-top: 1.25rem;
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@media (max-width: 980px){
.sp-structured-outputs .sp-metrics{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
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.sp-structured-outputs .sp-metric{
background:#fff;
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.05rem 1.1rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-metric b{
display:block;
font-size:1.15rem;
letter-spacing:-0.01em;
margin-bottom:.25rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-metric span{
color:var(–sp-muted);
font-size:.9rem;
line-height:1.35;
display:block;
}
/* Cards */
.sp-structured-outputs .sp-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(3, minmax(0, 1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-structured-outputs .sp-grid{ grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr)); }
}
@media (max-width: 620px){
.sp-structured-outputs .sp-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-card{
background:#fff;
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.25rem 1.25rem 1.15rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
display:flex;
flex-direction:column;
min-height: 190px;
}
.sp-structured-outputs .sp-ic{
width:38px; height:38px;
border-radius:12px;
border:1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
display:flex;
align-items:center;
justify-content:center;
margin-bottom:.9rem;
flex:0 0 auto;
}
.sp-structured-outputs .sp-ic svg{
width:20px; height:20px;
stroke: var(–sp-muted);
fill:none;
stroke-width:2;
stroke-linecap:round;
stroke-linejoin:round;
}
.sp-structured-outputs .sp-card h3{
margin:0 0 .55rem;
font-size:1.02rem;
line-height:1.25;
letter-spacing:-0.01em;
min-height:2.6em;
}
.sp-structured-outputs .sp-card p{
margin:0;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
min-height:4.9em;
}
.sp-structured-outputs .sp-card-foot{
margin-top:.9rem;
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
.sp-structured-outputs .sp-chip{
font-size:.82rem;
color:var(–sp-muted);
border:1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
border-radius:999px;
padding:.25rem .6rem;
}
/* Split cards */
.sp-structured-outputs .sp-split{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr));
gap: 1.15rem;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-structured-outputs .sp-split{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-split-card{
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
background:#fff;
padding: 1.2rem 1.2rem 1.1rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-split-card h3{
margin:0 0 .5rem;
font-size:1.08rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-split-card p{
margin:0 0 .9rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-split-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}
/* SEO */
.sp-structured-outputs .sp-seo{
background:#fff;
border-top:1px solid var(–sp-border);
border-bottom:1px solid var(–sp-border);
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-grid{
display:grid;
grid-template-columns: 1.05fr .95fr;
gap: 1.5rem;
align-items:start;
margin-top: 1.25rem;
}
@media (max-width: 980px){
.sp-structured-outputs .sp-seo-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-seo p{
color:var(–sp-muted);
line-height:1.7;
font-size:1rem;
margin:0 0 1rem;
max-width: 980px;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo h3{
margin: 1.25rem 0 .55rem;
font-size: 1.05rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card{
background: var(–sp-soft);
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.15rem 1.15rem 1.05rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card h3{
margin:0 0 .55rem;
font-size:1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card p{
margin:0 0 .85rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card ul{
margin:0;
padding-left: 1.1rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.6;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-seo-card li{ margin:.35rem 0; }
/* FAQ */
.sp-structured-outputs .sp-faq-wrap{
margin-top: 1.25rem;
background:#fff;
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
overflow:hidden;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-at-faq{ border-bottom:1px solid var(–sp-border); padding: 0 1.15rem; }
.sp-structured-outputs .sp-at-faq:last-child{ border-bottom:none; }
.sp-structured-outputs .sp-at-faq-q{
width:100%;
text-align:left;
padding: 1rem 0;
background:none;
border:none;
cursor:pointer;
font-weight:700;
display:flex;
align-items:center;
justify-content:space-between;
gap:1rem;
color:var(–sp-text);
font-size:.98rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-at-faq-q:focus{ outline:none; box-shadow: var(–sp-focus); border-radius:10px; }
.sp-structured-outputs .sp-at-faq-ic{
width:28px; height:28px;
border-radius:999px;
border:1px solid var(–sp-border);
background: var(–sp-soft);
display:flex;
align-items:center;
justify-content:center;
font-weight:800;
color:var(–sp-muted);
flex:0 0 auto;
}
.sp-structured-outputs .sp-at-faq-a{
padding: 0 0 1rem;
color: var(–sp-muted);
line-height: 1.6;
font-size: .95rem;
}
/* Final CTA */
.sp-structured-outputs .sp-final{ background:#fff; border-top:1px solid var(–sp-border); }
.sp-structured-outputs .sp-final-grid{
display:grid;
grid-template-columns: repeat(2, minmax(0,1fr));
gap: 1.25rem;
margin-top: 1.25rem;
text-align:left;
}
@media (max-width: 920px){
.sp-structured-outputs .sp-final-grid{ grid-template-columns: 1fr; }
}
.sp-structured-outputs .sp-panel{
background: var(–sp-soft);
border:1px solid var(–sp-border);
border-radius: var(–sp-radius);
padding: 1.25rem;
box-shadow: var(–sp-shadow);
}
.sp-structured-outputs .sp-panel h3{
margin:0 0 .5rem;
font-size:1.02rem;
letter-spacing:-0.01em;
}
.sp-structured-outputs .sp-panel p{
margin:0 0 .95rem;
color:var(–sp-muted);
line-height:1.55;
font-size:.95rem;
}
.sp-structured-outputs .sp-panel-actions{
display:flex;
gap:.75rem;
flex-wrap:wrap;
align-items:center;
}

Agenti AI Speak + Output strutturati

Trasforma le conversazioni disordinate in campi puliti e utilizzabili

Definisci le etichette che ti interessano e Speak le estrarrà automaticamente da ogni chiamata o riunione. Ottieni output strutturati e coerenti, come punteggio di qualificazione, requisiti chiave, obiezioni, passaggi successivi e altro ancora.

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Prova di 7 giorni include crediti (email personale) e altro ancora crediti (email di lavoro) di trascrizione e analisi AI.

Cosa puoi strutturare da una conversazione

Dati di contatto: nome, cognome, email, azienda
Vendite: punteggio di qualificazione, intento, obiezioni, budget, tempistica
Ricerca: temi, punti critici, citazioni chiave, sentimento, risultati
Operazioni: tipo di problema, priorità, trigger di escalation, risoluzione

Campi personalizzati
Estrazione automatica
coerente
Ricercabile
Esempio: configurazione di output strutturata

1) Crea un nuovo Output Strutturato (etichetta + prompt)
2) Scegli a quali conversazioni si applica (cartella / agente / flusso di lavoro)
3) Definisci il formato (valore singolo, elenco, breve paragrafo)
4) Esegui l’estrazione automaticamente sulle nuove chiamate
5) Esporta i risultati nel tuo CRM, foglio o dashboard

Suggerimento: rendi i prompt espliciti su cosa conta come “sconosciuto” e quando lasciare i campi vuoti.

Fidato da oltre 250.000 persone e team

Meno lavoro di routine
Smetti di rivedere le chiamate per i dettagli
Più coerenza
Stessi campi in ogni conversazione
Analisi migliore
Campi di tendenza nel tempo, su larga scala
Follow-up più rapido
Invia riepiloghi e passaggi successivi all'istante

Come funzionano gli output strutturati

Le conversazioni sono naturalmente non strutturate. Gli output strutturati consentono di definire ciò che conta, quindi di estrarlo automaticamente, in modo da poter cercare, filtrare, valutare e generare report su centinaia di chiamate.

Crea un'etichetta e un prompt

Scegli un nome di campo come "Punteggio di qualificazione" o "Punteggio critico principale" e scrivi un breve prompt che descriva esattamente cosa estrarre.

Vai a Parla
Vedi esempi

Speak lo estrae da ogni conversazione

Dopo la chiamata, Speak identifica il valore dalla trascrizione e restituisce un output strutturato e coerente che è possibile visualizzare ed esportare.

Integrazioni
Leggi le FAQ

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Documenti/API

Esempi popolari di output strutturati

Inizia con i campi comuni, quindi personalizzali in base al tuo flusso di lavoro. Puoi creare tutti gli output strutturati che desideri e personalizzare i prompt in base al team, al caso d'uso o alla cartella.

Riepilogo della chiamata

Genera un riepilogo breve e coerente per ogni conversazione, in modo che i colleghi possano intervenire senza dover ascoltare l'intera registrazione.

Supporto
Vendite

Punteggio di qualificazione

Assegna un punteggio semplice basato su idoneità, urgenza e prontezza. Perfetto per chiamate in entrata e screening di lead su larga scala.

Generazione di lead
Instradamento

Punto di dolore primario

Estrarre il problema principale dalle parole del cliente. Utile per la ricerca, il posizionamento e il miglioramento dei contenuti di onboarding.

Ricerca
Approfondimenti

Obiezioni e blocchi

Cattura le esitazioni (prezzo, sicurezza, tempistiche) in modo che le vendite possano dare seguito alle giuste garanzie e rimuovere rapidamente gli attriti.

Vendite
Seguito

Prossimi passi

Estrai impegni e azioni. Trasforma le conversazioni in un'e-mail di follow-up chiara o in un elenco di attività interne, senza bisogno di annotazioni manuali.

Operazioni
Esecuzione

Campi di contatto

Estrai automaticamente nome, cognome, e-mail, azienda, ruolo o regione, in modo che il tuo CRM rimanga pulito e il tuo team possa procedere più velocemente.

CRM
Automazione

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Output strutturati: il livello mancante tra conversazioni e analisi

Chiamate e riunioni contengono le informazioni più preziose per la tua azienda, ma sono difficili da utilizzare su larga scala. Le note sono incoerenti, la revisione delle registrazioni richiede molto tempo e ogni team tiene traccia di dettagli diversi. Gli output strutturati risolvono questo problema trasformando le conversazioni non strutturate in un insieme coerente di campi che puoi cercare, filtrare e analizzare nel tempo.

Un output strutturato è un campo definito estratto da una conversazione. Può essere un semplice valore come "Nome", un punteggio come "Punteggio di qualificazione", un elenco come "Requisiti chiave" o un breve paragrafo come "Riepilogo chiamata". L'idea chiave è la coerenza: si definisce cosa deve essere acquisito e Speak produce lo stesso tipo di output per ogni conversazione.

Perché gli output strutturati sono importanti

La maggior parte delle organizzazioni tratta le conversazioni come eventi isolati. Una chiamata di vendita è utile sul momento, ma l'intuizione svanisce in un'e-mail di follow-up. Una chiamata di supporto risolve un problema, ma la causa principale non diventa mai un trend misurabile. Le interviste di ricerca contengono oro, ma gli spunti rimangono bloccati in una trascrizione. I risultati strutturati rendono le conversazioni confrontabili, così puoi vedere cosa sta succedendo nel corso delle settimane, dei mesi e dei team.

Output strutturati personalizzati per qualsiasi flusso di lavoro

Speak include output strutturati standard per casi d'uso comuni, ma la parte migliore è la personalizzazione. Puoi crearne uno tuo definendo un'etichetta e scrivendo un prompt. Ad esempio: "Estrarre l'obiettivo principale del chiamante in una frase" o "Restituire un punteggio di qualificazione da 1 a 5 con una breve motivazione". Questa flessibilità è adatta a vendite, ricerca, risorse umane, operazioni e qualsiasi flusso di lavoro in cui le conversazioni contengano dettagli critici.

Esempi: chiamate di vendita e qualificazione dei lead

Nelle vendite, gli output strutturati aiutano a catturare ciò che conta in modo coerente. Monitora budget, tempistiche, obiezioni, stato dei decisori e passaggi successivi. Utilizza un punteggio di qualificazione per instradare automaticamente i lead. Quando il tuo team esamina la pipeline, può visualizzare i segnali strutturati a colpo d'occhio, invece di basarsi su note incomplete.

Esempi: interviste di ricerca e analisi qualitativa

Nella ricerca, i risultati strutturati facilitano la scalabilità del lavoro qualitativo. È possibile estrarre temi, punti critici, risultati e citazioni chiave. Quindi analizzare questi campi attraverso numerose interviste. Questo aiuta i ricercatori a passare più rapidamente dalla conversazione grezza ai risultati, senza perdere le sfumature del linguaggio dei partecipanti.

Esempi: chiamate di supporto e miglioramento della qualità

I team di supporto possono strutturare il tipo di problema, la gravità, la causa principale e la risoluzione. Nel tempo, è possibile identificare i problemi ricorrenti e dare priorità alle correzioni del prodotto. Gli output strutturati aiutano inoltre i nuovi membri del team a crescere più rapidamente, poiché gli schemi diventano visibili senza dover ascoltare manualmente decine di chiamate.

Rendere affidabili gli output strutturati

Gli output meglio strutturati sono specifici. Definisci cosa conta come prova, cosa fare quando qualcosa è sconosciuto e quanto breve vuoi che sia la risposta. Ad esempio: "Restituisci 'Sconosciuto' se il chiamante non specifica una tempistica". Questo rende gli output più coerenti e affidabili.

Output strutturati per l'automazione

Gli output strutturati diventano ancora più preziosi quando vengono indirizzati ai sistemi a valle. Ad esempio, è possibile aggiornare automaticamente i campi CRM, inserire i requisiti chiave in un brief di progetto o creare una bozza di email di follow-up con i passaggi successivi e le obiezioni. Questo trasforma le conversazioni in azioni, senza bisogno di lavoro amministrativo manuale.

Output strutturati per conversazioni lunghe

Con l'aumentare della lunghezza delle chiamate, è più facile perdere di vista dettagli importanti. Gli output strutturati agiscono come un "livello di estrazione pulito" al termine di ogni conversazione, in modo che le informazioni chiave vengano sempre acquisite, anche quando la chiamata copre più argomenti.

Domande frequenti

Domande frequenti su output strutturati, campi personalizzati, formattazione e su come i team li utilizzano per vendite, ricerca e supporto.

Un output strutturato è un campo definito estratto da una conversazione, ad esempio un valore, un punteggio, un elenco o un breve riepilogo, che rimane coerente tra le chiamate.

Sì. Crea un'etichetta e scrivi un prompt per specificare cosa estrarre. Puoi personalizzare i campi per vendite, ricerca, supporto, risorse umane o qualsiasi altro flusso di lavoro.

Inizia con 5: riepilogo della chiamata, requisiti chiave, passaggi successivi, obiezioni o blocchi e un semplice punteggio di qualificazione (o gravità del problema per l'assistenza).

Siate espliciti sul formato e su cosa conta come prova. Definite cosa fare quando qualcosa è sconosciuto e mantenete i risultati brevi e limitati.

Sì. Poiché i campi sono coerenti, è possibile filtrare e analizzare modelli in più chiamate, ad esempio obiezioni comuni, problemi ricorrenti o temi principali.

Sì. Molti team collegano output strutturati a CRM, fogli di calcolo e dashboard interne, in modo che le informazioni sulle conversazioni vengano automaticamente inserite nei flussi di lavoro.
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Definisci i tuoi campi una volta – quindi estraili automaticamente

Crea output strutturati per il tuo flusso di lavoro, applicali alle conversazioni e analizza i risultati nel tempo. Non perdere più dettagli critici durante lunghe chiamate.

Avvia il self-service

Crea alcuni output strutturati, eseguili nelle chiamate recenti ed esporta i risultati nel tuo flusso di lavoro durante la prova.

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Come estrarre dati strutturati dall’audio con Speak AI

Speak AI’s structured output extraction lets you define a JSON schema and deploy an AI agent that extracts matching fields from any audio or video recording — turning unstructured voice data into clean, structured records your applications can consume directly.

Cosa consente l’estrazione di output strutturati

Custom JSON schema — define the fields you want to extract (contact name, intent, sentiment, action items, entities) and the agent extracts them from every transcript
Estrazione di contatti e entità — pull names, organizations, locations, and custom entity types from recorded conversations automatically
Estrazione di elementi d'azione dalla riunione — define an action item schema and extract tasks, owners, and deadlines from any meeting or call recording
Automazione della codifica dei sondaggi — define a coding schema for qualitative survey responses and apply it across the full respondent dataset
Integrazione CRM e database — structured output JSON feeds directly into your CRM, data warehouse, or internal tools without manual data entry

Domande frequenti sull’estrazione di output strutturati

Come estrarre dati strutturati da file audio con AI?

Definisci lo schema di output tramite l’API di Speak AI, invia file audio per la trascrizione e configura il passaggio di estrazione strutturata per l’esecuzione sulla trascrizione risultante. L’API restituisce un oggetto JSON che corrisponde al tuo schema per ogni registrazione. Documentazione completa su docs.speakai.co.

Quali dati può estrarre Speak AI dalle registrazioni audio come output strutturato?

Qualsiasi informazione presente nel contenuto parlato: named entity, sentiment score, action item, valori di campi personalizzati, classificazioni di argomenti e qualsiasi altro campo che definisci nello schema di estrazione. L’AI ragiona sulla trascrizione completa per popolare il tuo schema.

Posso utilizzare gli structured outputs di Speak AI per alimentare un CRM automaticamente?

Yes. A common pattern: Speak AI transcribes call recordings via API, runs structured extraction (contact name, intent, follow-up required), and the JSON output is written to your CRM via webhook — eliminating manual call logging for sales and customer success teams.

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