I marketer dovrebbero imparare il prompt engineering per capire come gli utenti pongono domande all’IA?

Bella domanda. Permettimi di distinguere tra diversi tipi di conoscenza sui prompt:

Prompt engineering (tecnico):

• Formulazione di prompt complessi per output IA
• Prompt di sistema, chain-of-thought, ecc.
• Principalmente per sviluppo di applicazioni IA

Comprensione dei prompt (marketing):

• Come gli utenti pongono naturalmente domande all’IA
• Pattern delle query e intento
• Cosa porta l’IA a citare fonti

Cosa serve davvero ai marketer:

Serve la COMPRENSIONE DEI PROMPT, non un approfondito prompt ENGINEERING.

Differenze chiave tra query IA e parole chiave di ricerca:

La competenza da sviluppare:

Comprendere i pattern delle query conversazionali, non la scrittura tecnica dei prompt.

Prospettiva di un content strategist sui pattern dei prompt:

Come uso la comprensione dei prompt:

Testo i prompt prima di creare contenuti. Il mio processo:

1. Identifica l’argomento - Per cosa vogliamo posizionarci?

2. Testa variazioni di prompt

   • “Cos’è [argomento]?”
   • “Come funziona [argomento]?”
   • “Qual è il miglior [argomento] per [caso d’uso]?”
   • “Confronta le opzioni [argomento]”

3. Analizza le risposte IA

   • Quali fonti vengono citate?
   • Cosa manca nelle risposte?
   • A quali domande non vengono date buone risposte?

4. Crea contenuti per colmare i gap

   • Rispondi alle domande con cui l’IA fatica
   • Approfondisci dove l’IA resta superficiale
   • Crea contenuti degni di citazione

Esempio:

Test: “Qual è il miglior software di project management per team remoti?”

Risultato: L’IA cita siti di confronto generali ma manca un’analisi specifica sulle funzionalità per il lavoro da remoto.

Creato: Guida dettagliata sulle funzionalità PM per il lavoro remoto con tabella comparativa.

Risultato: Ora veniamo citati per le query PM dei team remoti.

L’approccio al test dei prompt:

Usa l’IA come farebbero i tuoi clienti. Crea contenuti che rispondano a ciò che chiedono.

L’evoluzione da parole chiave a prompt:

Ricerca parole chiave (SEO tradizionale):

• Dati sul volume di ricerca
• Metriche di concorrenza
• Difficoltà delle parole chiave
• Trend di ricerca mensili

Ricerca prompt (AI SEO):

• Analisi dei pattern delle query
• Analisi dei trigger delle citazioni
• Identificazione dei gap nelle risposte
• Mappatura dell’intento conversazionale

Cosa si trasferisce:

• Comprensione dell’intento utente
• Analisi della concorrenza
• Individuazione dei gap
• Pianificazione dei contenuti

Cosa è nuovo:

• Struttura conversazionale delle query
• Domande articolate
• Risposte dipendenti dal contesto
• Metriche di successo basate sulle citazioni

La mia opinione:

Le COMPETENZE si trasferiscono dalla ricerca keyword a quella sui prompt. Gli STRUMENTI e le fonti dati sono diversi.

Un buon ricercatore di parole chiave può diventare un buon ricercatore di prompt con la pratica.

Prospettiva dei dati sui pattern delle query IA:

Cosa abbiamo appreso dall’analisi di 50.000 query IA:

Distribuzione della lunghezza delle query:

• Ricerca media Google: 3,5 parole
• Query media ChatGPT: 18 parole
• Query media Perplexity: 23 parole

Pattern di struttura della query:

• 62% sono domande complete (Chi/Cosa/Come/Perché)
• 23% sono comandi (Spiega/Confronta/Elenca)
• 15% stile parole chiave (abitudine da Google)

Complessità dell’intento:

• 48% delle query IA contengono intenti multipli
• “Cos’è X e come lo uso per Y?” = definizione + applicazione
• La ricerca tradizionale le separa; gli utenti IA le combinano

Implicazioni per i contenuti:

Crea contenuti che:

• Rispondano a domande complete, non solo argomenti
• Affrontino intenti correlati multipli
• Usino intestazioni in linguaggio naturale che riflettano i pattern delle query

Prospettiva dal fronte clienti:

Cosa ho imparato parlando coi clienti sull’uso dell’IA:

I clienti usano l’IA per:

• “Devo capire velocemente questa cosa” (apprendimento)
• “Aiutami a confrontare le opzioni” (decisione)
• “Sono bloccato, cosa dovrei fare?” (problem solving)
• “Puoi spiegare questo al mio capo?” (comunicazione)

Come formulano le domande:

Parlano all’IA come a un collega esperto:

• “Sto cercando di integrare [prodotto] con Salesforce ma ricevo errori. Cosa dovrei controllare?”
• “Il mio team è indeciso tra [prodotto A] e [prodotto B]. Quali sono le differenze chiave per un team marketing di 10 persone?”

Cosa significa per i contenuti:

I tuoi contenuti dovrebbero sembrare risposte a domande da collega, non materiale di marketing.

Naturali, utili, specifici — come risponderebbe un compagno di lavoro esperto.

La traduzione delle competenze:

Se sei bravo nelle conversazioni con i clienti, sarai bravo nella comprensione dei prompt.

Query IA = Come i clienti pongono domande naturalmente.

Questa discussione ha chiarito quali competenze contano davvero.

I miei takeaways:

1. COMPRENSIONE DEI PROMPT > PROMPT ENGINEERING – Il marketing richiede conoscenza dei pattern delle query, non competenze tecniche IA

2. Le query IA sono conversazionali – Domande complete, più lunghe e specifiche rispetto alle parole chiave

3. I test sono essenziali – Dedica tempo a usare davvero l’IA come fanno i clienti

4. L’insight dal cliente si trasferisce – Capire le domande dei clienti = capire i prompt

5. I contenuti devono rispondere a domande naturali – Non keyword stuffing, ma risposte conversazionali e utili

Le competenze che svilupperò:

1. Test regolari delle query IA (30 min/settimana)
2. Analisi delle citazioni (quali prompt le attivano)
3. Analisi delle domande dai clienti (ticket di supporto, conversazioni)
4. Scrittura di contenuti conversazionali

Gli strumenti che userò:

• ChatGPT/Perplexity per i test manuali
• Am I Cited per il monitoraggio delle citazioni
• Dati supporto clienti per i pattern delle query

Il cambio di mentalità:

Smetti di pensare “parole chiave su cui posizionarsi.” Inizia a pensare “domande che i clienti pongono all’IA.”

Grazie a tutti per i consigli!