Ho studiato come diverse formulazioni di prompt portano a menzioni di brand differenti nelle risposte dell’IA.
L’intuizione da cui sono partito: Ho chiesto a ChatGPT la “stessa domanda” in tre modi diversi:
Stessa categoria, raccomandazioni completamente diverse in base a come è stata posta la domanda.
Cosa significa per i marketer: Il prompt esatto dell’utente determina quali brand vengono menzionati. Ma come si può ottimizzare se non si può controllare come chiedono gli utenti?
Domande:
Michael, hai toccato un punto fondamentale. La struttura del prompt influenza in modo significativo l’output dell’IA.
Principali categorie di pattern di prompt:
| Pattern | Esempio | Comportamento IA |
|---|---|---|
| Comparativo | “X vs Y” | Cita contenuti di confronto, comparazioni strutturate |
| Best-of | “Miglior X per Y” | Cita siti di recensioni, liste autorevoli |
| Esplorativo | “Quali opzioni per X?” | Raccomandazioni ampie, più opzioni |
| Risoluzione problemi | “Come risolvere X” | Cita tutorial, contenuti di troubleshooting |
| Validazione | “X è valido per Y?” | Cita recensioni, esperienze utenti |
| Raccomandazione | “Cosa dovrei usare per X?” | Risposta personalizzata, considera vincoli |
Perché prompt diversi = raccomandazioni diverse:
I sistemi IA interpretano l’intento dalla struttura del prompt. “Miglior CRM per piccole imprese” attiva associazioni di training diverse rispetto a “CRM per startup con piccoli team di vendita”.
La seconda è più specifica, quindi l’IA:
Davvero utile. Quindi la chiave è capire quali pattern di prompt sono comuni nella nostra categoria e creare contenuti che li rispecchiano?
Ci sono dati su quanto spesso viene usato ciascun pattern?
Frequenza stimata dei pattern di prompt (software B2B):
| Pattern | Frequenza | Contenuto da creare |
|---|---|---|
| Risoluzione problemi | 35% | Guide how-to, tutorial |
| Best-of | 25% | Presenza in liste autorevoli |
| Raccomandazione | 20% | Contenuti specifici per casi d’uso |
| Comparativo | 15% | Pagine di confronto |
| Validazione | 5% | Recensioni, testimonianze |
Come scoprire i pattern della tua categoria:
Non puoi coprire ogni variazione di prompt, ma puoi coprire i pattern più frequenti.
Strategia di contenuto per i pattern di prompt:
Principio di allineamento contenuto-prompt:
La struttura dei tuoi contenuti dovrebbe rispecchiare le strutture di prompt più comuni.
Esempi:
Pattern prompt: “Miglior X per Y” Contenuto da creare: “I migliori [Categoria Prodotto] per [Caso d’Uso/Persona]: Guida 2026”
Pattern prompt: “X vs Y” Contenuto da creare: “[Tuo Prodotto] vs [Competitor]: Confronto completo”
Pattern prompt: “Come [ottenere risultato]” Contenuto da creare: “Come [Risultato] con [Tuo Prodotto]: Guida passo-passo”
Perché funziona:
L’IA cerca contenuti che rispondano direttamente alla query. I contenuti strutturati per rispecchiare il pattern della query hanno più probabilità di essere citati.
Il nostro approccio:
Per ogni prodotto/servizio, creiamo contenuti per i primi 3 pattern di prompt della nostra categoria. Così garantiamo contenuti citabili a prescindere da come l’utente formula la query.
Prospettiva sul comportamento di ricerca degli utenti:
Come gli utenti formulano realmente le query IA:
Le persone interrogano l’IA in modo diverso rispetto a Google. Le query IA sono:
Pattern comuni nelle query conversazionali:
Implicazione per i contenuti:
I tuoi contenuti devono rispondere a vincoli e situazioni specifiche, non solo a caratteristiche generiche. Quando gli utenti aggiungono vincoli, l’IA cerca contenuti che li affrontano.
“Miglior software di project management” ≠ “Miglior project management per team creativi remoti sotto le 20 persone”
La seconda query richiede contenuti che parlano specificamente a team piccoli, creativi e remoti.
Prospettiva tecnica sull’interpretazione dei prompt:
Come l’IA analizza i prompt:
Perché la formulazione cambia i risultati:
“Miglior CRM per piccole imprese” → Entità: CRM, piccole imprese “CRM per startup con piccoli team di vendita” → Entità: CRM, startup, piccoli team di vendita
La seconda ha più entità specifiche. L’IA recupera fonti che trattano tutte le entità.
Per i marketer:
Crea contenuti che affrontino esplicitamente le combinazioni di entità più comuni:
Ogni combinazione è una potenziale corrispondenza per un prompt utente.
Prospettiva di analisi competitiva sui prompt:
Scopri quali prompt menzionano i competitor:
Cosa abbiamo trovato per un cliente:
| Tipo di prompt | Chi viene menzionato | Nostro cliente? |
|---|---|---|
| “Miglior [categoria]” | Top 3 leader di mercato | Sì (a volte) |
| “Miglior [categoria] per [caso d’uso 1]” | Leader + specialista | No |
| “Miglior [categoria] per [caso d’uso 2]” | Nostro cliente specificamente | Sì |
| “Alternativa a [competitor]” | Più opzioni | No |
L’insight:
Dominavano il loro caso d’uso più forte ma erano invisibili per altri. Abbiamo creato contenuti mirati per colmare le aree mancanti.
In 3 mesi, hanno iniziato ad apparire per pattern di prompt prima invisibili.
Prospettiva di product marketing sui prompt:
Il collegamento tra posizionamento e prompt:
Il posizionamento del tuo prodotto determina quali prompt corrispondi.
Se ti posizioni come: “CRM enterprise per grandi team di vendita” Apparirai per: “CRM per enterprise”, “CRM per grandi team” Non apparirai per: “CRM per startup”, “CRM economico”
Il dilemma:
Posizionamento ampio = corrispondi più prompt ma meno specificamente Posizionamento stretto = corrispondi meno prompt ma li domini
La nostra strategia:
Abbiamo un posizionamento primario (stretto, specifico) e creiamo contenuti per pattern di prompt adiacenti che vogliamo intercettare.
Posizionamento core: “CRM per agenzie” Contenuti estesi: “CRM per team marketing”, “CRM per aziende di servizi”
Così intercettiamo prompt oltre il posizionamento core senza diluire il brand.
Prospettiva di monitoraggio sulla visibilità dei prompt:
Come tracciare la performance dei pattern di prompt:
Il nostro approccio di monitoraggio:
Monitoriamo la visibilità su:
Il monitoraggio settimanale mostra:
Strumenti come Am I Cited aiutano ad automatizzare il tutto. Puoi impostare variazioni di prompt e tracciare le menzioni automaticamente.
Ottimizzazione pratica per i pattern di prompt:
Azioni rapide per copertura dei prompt:
Aggiungi sezioni FAQ con formati a domanda che rispecchiano i prompt
Crea pagine di confronto per ogni principale competitor
Landing page per caso d’uso per ogni persona
Contenuti how-to per i problemi che risolvi
La copertura minima dei prompt:
Al minimo, crea contenuti per:
Così copri i pattern di prompt più frequenti.
Questo thread ha cambiato radicalmente il mio modo di pensare alla visibilità IA. Punti chiave:
I pattern di prompt determinano la visibilità: Strutture di query diverse attivano fonti e raccomandazioni diverse. Dobbiamo ottimizzare per pattern, non solo per argomenti.
Le principali categorie di pattern:
Strategia di contenuto: Crea contenuti che rispecchiano le strutture dei prompt:
Approccio di monitoraggio:
Il nostro action plan:
Il collegamento tra posizionamento e prompt è fondamentale. Il nostro posizionamento determina i prompt che intercettiamo naturalmente. I contenuti estendono la nostra copertura a prompt adiacenti.
Grazie a tutti per gli insight supportati dalla ricerca.
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