Chiunque abbia provato a usare un tool AI per lavoro almeno una volta ha vissuto questa scena: scrivi una richiesta, ottieni una risposta generica che non ti serve, riscrivi, ottieni qualcosa di appena migliore, provi ancora. Dopo dieci minuti potresti aver fatto da solo il testo che volevi.
Il problema, quasi sempre, non è lo strumento. È il prompt.
Il prompt engineering è la pratica di costruire istruzioni precise per i modelli di linguaggio. Non è roba da sviluppatori: è una competenza comunicativa, e chi lavora in marketing ha già la metà del bagaglio necessario. Sa cosa vuole ottenere, conosce il pubblico, ha un obiettivo. Quello che spesso manca è capire come tradurre tutto questo in un’istruzione che l’AI possa seguire davvero.
Cosa si intende per prompt engineering
Un prompt è qualsiasi testo che dai in input a un modello AI. Può essere una domanda, una richiesta, un brief, un insieme di regole. Il modo in cui lo costruisci determina la qualità dell’output in misura molto maggiore di quanto pensi.
I modelli come ChatGPT, Claude e Gemini non “capiscono” nel senso umano del termine: generano testo basandosi su pattern statistici. Più il tuo prompt è specifico, contestualizzato e strutturato, più i pattern che il modello attiva sono quelli giusti per il tuo caso.
Un prompt engineering esempio pratico: se scrivi “scrivimi un post LinkedIn”, ottieni qualcosa di neutro e presentabile. Se scrivi “scrivimi un post LinkedIn di 150 parole rivolto a responsabili marketing di PMI manifatturiere, tono diretto e concreto, sul tema della lead generation con Google Ads, con un dato numerico nel primo paragrafo e una domanda finale che inviti ai commenti”, ottieni qualcosa di usabile.
La differenza non è nella lunghezza del prompt. È nella qualità delle informazioni che gli dai.
La struttura di un prompt efficace
Ogni buon prompt per uso marketing contiene, in misura variabile, questi elementi:
- Ruolo. Di’ al modello chi deve essere. “Agisci come un copywriter B2B specializzato in SaaS” è più efficace di “scrivi un testo”. Il ruolo orienta il registro, il lessico, le assunzioni di partenza.
- Contesto. Cosa sta succedendo, chi è il destinatario, quale problema si sta risolvendo. Senza contesto il modello lavora nel vuoto. Con il contesto sbagliato, peggio ancora.
- Compito. Cosa deve produrre esattamente: un testo, uno schema, una lista, una revisione. Essere precisi sul formato aiuta.
- Vincoli. Lunghezza, tono, keyword da includere o escludere, cose da non dire. I vincoli non limitano l’AI: la guidano verso il risultato che ti serve.
- Esempio. Se ne hai uno, mettilo. Mostrare il tipo di output che vuoi è più efficace di descriverlo a parole.
Come funziona su ChatGPT, Claude e Gemini
I tre modelli principali reagiscono in modo leggermente diverso alle istruzioni AI marketing. Conoscere queste differenze ti fa risparmiare tempo.
Prompt ChatGPT marketing
GPT-4 risponde bene a prompt strutturati con separatori chiari (trattini, blocchi distinti). Tende a essere prolisso: se vuoi risposte concise, dillo esplicitamente. È molto efficace quando gli assegni un ruolo specifico all’inizio della conversazione tramite il messaggio di sistema.
Prompt Claude
Anthropic ha addestrato Claude con un approccio diverso alla sicurezza e all’interpretazione delle istruzioni. Claude è particolarmente bravo a seguire istruzioni complesse e sfumate, a ragionare su testi lunghi e a rispettare vincoli di stile. Se lavori su documenti o brief articolati, Claude gestisce il contesto in modo solido. Il suo limite: a volte è più cauto del necessario, e puoi aggirarlo specificando chiaramente lo scopo professionale dell’output.
Prompt Gemini
Gemini ha accesso nativo al web e si integra con l’ecosistema Google (Docs, Drive, Workspace). Per chi lavora su contenuti che devono tenere conto dell’attualità o che nascono in ambienti Google, è un vantaggio concreto. Risponde bene a prompt con domande dirette e ha una gestione del contesto multimodale (testo, immagini e dati) più fluida degli altri.
Prompt engineering per use case specifici nel marketing
Copy per campagne paid
Il modello ha bisogno di: pubblico target, benefit principale, eventuali vincoli di caratteri (Google Ads: 30 caratteri per headline, 90 per description), tono, e qualcosa che lo differenzia dalla concorrenza. Se hai esempi di annunci che hanno funzionato in passato, allegali.
Un prompt funzionante potrebbe essere:
“Scrivi 5 headline per una campagna Google Ads rivolta a responsabili HR di aziende con 50-200 dipendenti, per un software di gestione delle presenze. Ogni headline max 30 caratteri. Tono professionale, senza tecnicismi. Focus sul risparmio di tempo.”
Contenuti per il blog
Per contenuti SEO, i prompt più utili includono la keyword primaria, le secondarie, la lunghezza, il pubblico e l’intento di ricerca. Puoi anche chiedere al modello di costruire prima la scaletta e approvarla, poi procedere sezione per sezione. Questo ti dà molto più controllo rispetto a chiedere l’articolo completo in un colpo solo. È la stessa logica di come scrivere prompt efficaci: spezzare il compito in passaggi produce output migliori.
Email marketing
Qui il contesto conta doppio: a che punto del funnel si trova il destinatario, qual è l’azione che vuoi che compia, cosa sa già del prodotto o del brand. Un prompt per una email di nurturing a un lead che ha scaricato un whitepaper è completamente diverso da quello per un’email di re-engagement dopo 90 giorni di inattività. Se stai costruendo flussi automatizzati, il prompt engineering si integra direttamente con la logica di email marketing automation: le AI nei workflow moderni generano varianti di copy condizionali in base ai comportamenti dell’utente.
Errori comuni e come evitarli
- Prompt troppo generici. “Scrivimi qualcosa sul nostro prodotto” non è un prompt, è un’abdicazione. Più sei vago, più l’output è generico.
- Mancanza di contesto sul destinatario. Il modello non sa a chi stai parlando. Se non glielo dici, inventa un destinatario medio che non esiste.
- Non iterare. Il primo output raramente è quello finale. Tratta il prompt engineering come un dialogo: prendi il risultato, individua cosa non va, aggiungi un’istruzione correttiva nel messaggio successivo. In tre-quattro passaggi arrivi dove vuoi.
- Chiedere troppo in un solo prompt. Se hai bisogno di un articolo completo con scaletta, intro, corpo e CTA, procedi a tappe. Un prompt per ogni sezione produce quasi sempre risultati migliori di un unico mega-prompt.
Il prompt come primo passo di una strategia più ampia
Il prompt engineering non è un trucco isolato. È il punto d’ingresso per usare l’AI come strumento di produzione vera, integrato nei processi di marketing. Come abbiamo già scritto in come ottimizzare i contenuti per AI, la qualità dell’input determina la qualità dell’output, e questo vale sia per i contenuti che produci sia per come vengono interpretati dai motori di ricerca generativi.
Chi lavora su SEO sa che la AI Overview di Google Italia sta cambiando le regole di visibilità organica: costruire contenuti con prompt ben strutturati ti permette di produrre testi che rispondono in modo più preciso alle domande che gli utenti fanno, e che i sistemi generativi scelgono come fonte.
Il tempo che investi a migliorare i tuoi prompt è tempo che si moltiplica su ogni contenuto che produci. Non è un’ottimizzazione marginale.
Se vuoi capire come integrare l’AI nei processi di marketing della tua azienda in modo concreto e misurabile, il team di Digital Runner è disponibile per una consulenza gratuita. Oppure continua a leggere il blog: trovi altri articoli su Soluzioni AI e sulle strategie più operative per il digital marketing nel 2026.
