Prompt Engineering

Cos'è il Prompt Engineering

Il prompt engineering è il mestiere di scrivere istruzioni che un modello di linguaggio (LLM) esegua al primo colpo. In pratica: imparare a chiedere le cose per bene a ChatGPT, Claude e Gemini, invece di sperare che indovinino cosa avevi in testa.

Ai corsi faccio sempre la stessa prova. Chiedo a tutti di scrivere «un post per il mio negozio»: escono venti post identici e inservibili. Poi aggiungiamo tre righe, chi è il cliente tipo, cosa vendiamo questa settimana, in che tono parliamo, e gli stessi venti post diventano venti cose diverse e utilizzabili. Il modello non ha cambiato idea: ha finalmente avuto qualcosa da dire.

«Il modello legge la tua richiesta, non la tua testa. Se la richiesta è vaga, l'output vago è responsabilità di chi l'ha scritta.»

Tecniche Principali di Prompting

Le tecniche qui sotto sono quattro più una, e vanno pensate come attrezzi diversi nella stessa cassetta: si scelgono in base a quanto è definito il compito e a quanto ragionamento serve. Conoscerle è quello che ti fa smettere di andare a tentativi.

Zero-Shot Prompting

La più semplice: dai l'istruzione e basta, senza esempi. Va benissimo per i compiti che sai già descrivere in una riga, tipo riformulare un testo o buttare giù un'idea, perché il modello si appoggia a quello che ha già visto in addestramento.

Esempio: "Scrivi un oggetto email per promuovere uno sconto del 20% sulla collezione estiva di un e-commerce di moda."

Few-Shot Prompting

Prima della richiesta vera metti uno o due esempi del risultato che vuoi. È la tecnica che rende meglio quando ti serve un formato preciso o un tono tuo: gli esempi mostrano lo schema da ripetere e togliono l'ambiguità. Due o tre esempi scelti bene bastano; venti lo confondono.

Esempio: "Ecco due esempi di meta description efficaci: [esempio 1], [esempio 2]. Ora scrivi una meta description per la pagina 'Servizi SEO per e-commerce'."

Chain-of-Thought (CoT)

Chiedi al modello di ragionare a passi prima di rispondere. Serve quando dentro il compito c'è un giudizio: valutare una strategia, sciogliere un problema fatto di più pezzi. Vedere i passaggi ti fa anche capire dove ha sbagliato, invece di ricevere una sentenza da prendere o lasciare.

Esempio: «Analizza questa landing page passo per passo: prima identifica il target, poi valuta la proposta di valore, quindi analizza la CTA e infine suggerisci 3 miglioramenti specifici.»

Role Prompting

Assegni un ruolo e cambia la prospettiva della risposta. Nel marketing è quello che tiene fermo il tono di voce: se dici chi deve parlare, con quale esperienza e da che punto di vista, il registro si stabilizza. Attenzione a una cosa: «agisci come il miglior copywriter del mondo» è aria. Un ruolo che serve è specifico, tipo «copywriter di email B2B nel software».

Esempio: "Agisci come un copywriter senior specializzato in email marketing B2B con 15 anni di esperienza nel settore SaaS."

Tree-of-Thought (ToT)

L'evoluzione del chain-of-thought: il modello apre più strade di ragionamento in parallelo e poi tiene la migliore. Ha senso sulle decisioni, tipo scegliere fra tre impostazioni di campagna. Sui compiti di tutti i giorni aggiunge soltanto attesa.

Uno schema per non ripartire da zero

Quando un prompt funziona, il problema dopo è ripeterlo. Uno schema fisso evita di dimenticare i pezzi e ti costruisce una libreria che puoi passare ai colleghi. Quello che uso ai corsi si chiama CRISP:

Prompt Engineering per il Marketing

Nel marketing il prompt buono nasce da quello che sai tu: chi è il pubblico, in che punto del percorso si trova, cosa deve fare dopo aver letto. Se quelle tre cose non entrano nel prompt, esce un contenuto che potrebbe essere di chiunque. Le aree dove lo uso di più:

• Copywriting: generazione di headline, body copy, CTA e testi per landing page ottimizzati per la conversione.
• SEO: creazione di contenuti ottimizzati per i motori di ricerca, meta description e analisi delle keyword, approfondisci nella guida AI e SEO.
• Social Media: produzione di post, caption e piani editoriali personalizzati per ogni piattaforma.
• Email Marketing: scrittura di sequenze email, oggetti A/B test e contenuti personalizzati per segmenti specifici.
• Analisi: leggere i dati di marketing, mettere insieme un report, capire cosa stanno dicendo i numeri; ne parlo in AI Analytics.

Il contesto è tutto il lavoro: brand, target, tono di voce, obiettivo di quella singola comunicazione. Se ti sembra troppo da riscrivere ogni volta, scrivilo una volta sola e tienilo in un file da incollare in cima. È il primo trucco che passo ai corsi, e fa risparmiare più tempo di qualsiasi tecnica.

Dove si sbaglia

Gli errori li vedo cadere sempre negli stessi cinque punti, anche in chi fa marketing da anni:

1. Prompt troppo vaghi: "Scrivi qualcosa sul marketing" non produrrà mai un buon risultato. Sii specifico su argomento, formato, tono e lunghezza.
2. Assenza di contesto: non fornire informazioni su brand, target e obiettivi porta a contenuti generici e inutilizzabili.
3. Aspettative irrealistiche: l'AI non conosce il tuo business quanto te. Devi guidarla con informazioni precise.
4. Non iterare: il primo output raramente è perfetto. Il prompt engineering è un processo iterativo di raffinamento.
5. Ignorare le limitazioni: ogni modello LLM ha punti di forza e debolezze. Scegli lo strumento giusto per il compito.

Quello che direi a un collega

Quello che direi a un collega che inizia domani:

• Sii specifico e strutturato: usa elenchi puntati per le istruzioni complesse e specifica il formato dell'output desiderato.
• Fornisci esempi: sui compiti creativi il few-shot batte lo zero-shot quasi sempre.
• Itera e raffina: parti da un prompt base, valuta l'output e affina progressivamente le istruzioni.
• Salva i prompt migliori: crea una libreria di prompt testati per i task ricorrenti del tuo team.
• Testa su più modelli: lo stesso prompt può produrre risultati molto diversi su ChatGPT, Claude o Gemini.
• Usa i delimitatori: separa le diverse parti del prompt con delimitatori chiari (---, ###, ecc.) per migliorare la comprensione.

Esempi Pratici per il Marketing

Due template che uso davvero. Sostituisci quello che sta tra parentesi quadre e adattali al tuo tono di voce: se li lasci così come sono, si sente.

Il prompt engineering si impara facendo, in mezz'ora di prove sul tuo lavoro vero. Prendi un compito che ti torna addosso ogni settimana, scrivi il prompt come si deve una volta sola, poi riusalo: è lì che il tempo torna indietro. Se ti interessa il quadro intero, ho scritto anche di AI nel marketing.