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Etica e Intelligenza Artificiale: L’equilibrio nel marketing

illustrazione che mostra icone di diverse funzioni IA

L’intelligenza artificiale è ormai parte integrante della nostra vita quotidiana e alla portata di tutti. Per una piccola impresa, questa facilità d’uso dell’IA rappresenta una risorsa incredibile, soprattutto nel terreno fertile del marketing, dove permette di fare molto anche con risorse limitate e un team ridotto.

Punti chiave:

  • Normative: AI Act della Commissione Europea e raccomandazioni UNESCO forniscono il quadro legale e di principi etici che coinvolgono privacy dei dati, equità, trasparenza, affidabilità e responsabilità.
  • Considerazioni per marketing etico con l’IA: Scegliere strumenti conformi alle regole; essere trasparenti con gli utenti; mantenere supervisione umana; rispettare i dati privati; produrre contenuti non discriminatori e non ingannevoli.
  • Best practice per l’adozione etica dell’IA: Mappare gli usi presenti e futuri; coinvolgere i team chiave; definire i principi etici d’uso; comunicare l’impegno internamente ed esternamente.
  • Suggerimenti pratici dai casi studio: Supervisionare l’output IA; raccogliere dati responsabilmente; etichettarli e proteggerli; monitorare bias ed evitare manipolazioni; fare audit di equità; chiarire il funzionamento; mantenere il coinvolgimento umano; aggiornare contenuti; usare tool di verifica del plagio; usare modelli RAG per garantire risposte corrette.

Probabilmente la stai già usando, o stai almeno pensando a come integrarla nella tua strategia per proporre suggerimenti di prodotto più azzeccati, per creare contenuti iper-personalizzati o per inserire un assistente virtuale nel tuo sito. 

O forse sei uno dei molti che sollevano preoccupazioni etiche concrete. Cosa significa l’uso dell’intelligenza artificiale per la privacy? Per la creatività? Per la trasparenza e l’equità? Per l’ambiente?

In questo articolo affronteremo la questione da due prospettive: filosofica e pratica. Analizzeremo le implicazioni etiche più rilevanti, i requisiti legali europei definiti dall’AI Act e mostreremo come usare strumenti AI come chatbot, ChatGPT, algoritmi di targeting e analisi dati in modo responsabile, chiaro e applicabile alla vita quotidiana della tua azienda, senza ricorrere a termini tecnici o complicati.

L’obiettivo è fornirti un quadro concreto per integrare l’IA in modo etico nel marketing, proteggendo clienti e brand, senza sacrificare l’efficienza e la creatività.

Cosa sono le integrazioni AI nel marketing?

Quando si parla di integrazione di intelligenza artificiale nel marketing, si abbraccia un insieme vastissimo di applicazioni, dalla stesura di testi email più incisivi alla capacità di anticipare chi è più propenso a completare un acquisto. Il tutto con una velocità e una scalabilità che fino a pochi anni fa erano fuori portata per qualunque team, soprattutto per le piccole imprese. 

Oggi questi strumenti possono automatizzare, analizzare, personalizzare, generare contenuti (scritti, immagini, video, audio) e prevedere comportamenti. Le attività di marketing che possono essere trasformate da queste tecnologie includono:

  • Il targeting delle campagne
  • La produzione di contenuti
  • La definizione di strategie SEO e l’ottimizzazione in sé
  • La pianificazione editoriale
  • La segmentazione del pubblico
  • La gestione delle campagne pubblicitarie
  • La creazione di reportistica avanzata
  • L’ottimizzazione continua del funnel di marketing

In pratica, tutto ciò che richiede analisi rapide, iterazioni frequenti e una personalizzazione che un team umano, da solo, non riuscirebbe a mantenere con la stessa efficienza. Un piccolo consiglio: se vuoi capire come sfruttare ancora meglio queste potenzialità nel marketing, intanto che leggi questo articolo puoi scaricare il nostro manuale gratuito sui prompt ChatGPT.

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Qual è il ruolo dell’etica nell’intelligenza artificiale?

L’etica dell’intelligenza artificiale è un campo relativamente nuovo e multidisciplinare che studia come massimizzare gli effetti positivi dell’IA riducendo al minimo rischi e conseguenze negative, prevenendo discriminazioni e garantendo trasparenza. 

Negli ultimi anni, con la crescente integrazione dell’IA artificiale nel lavoro, l’interesse per questioni di etica e intelligenza artificiale è cresciuto esponenzialmente, dapprima nelle comunità di ricerca e data science, poi a livello globale. Mentre qualche tempo fa la questione si poteva considerare puramente filosofica, adesso tocca qualsiasi azienda che utilizzi tecnologie AI, infatti sono state introdotte normative e leggi specifiche per assicurare un uso responsabile dell’intelligenza artificiale.

Nel 2021 l’UNESCO ha pubblicato una serie di raccomandazioni rivolte soprattutto a Stati e istituzioni, da usare come guida nello sviluppo di leggi e strategie sull’intelligenza artificiale. A queste, nel 2024 si è affiancato l’AI Act della Commissione Europea, un regolamento con forza vincolante che stabilisce obblighi precisi e sanzioni in caso di non conformità. Integrare i principi etici significa quindi non solo rispettare la legge, ma anche proteggere la reputazione della tua azienda e rafforzare la fiducia dei clienti.

Principali questioni etiche legate all’IA
Privacy e responsabilità dei datiAssicurarsi che i dati raccolti siano trattati correttamente e che le decisioni automatiche siano tracciabili. Ad esempio, un sistema di email marketing dovrebbe registrare chi ha autorizzato il trattamento dei dati oltre a chi ha interagito con i contenuti.
EquitàEvitare discriminazioni nei confronti di utenti o segmenti di mercato. Un algoritmo di targeting non dovrebbe favorire un gruppo rispetto a un altro.
Fruibilità delle informazioniPoter comprendere come l’IA prende decisioni.
RobustezzaAssicurarsi che i sistemi AI siano affidabili e resistenti a errori o attacchi per proteggere i dati raccolti.
Trasparenza Informare chiaramente quando un contenuto o una decisione proviene da un’IA.
Sostenibilità ambientaleIl consumo energetico e di acqua degli utilizzi dell’intelligenza artificiale.
InclusioneProgettare sistemi accessibili a tutti, evitando di escludere utenti per ragioni culturali, etniche, economiche, fisiche, di genere o orientamento.
Arbitrio moraleValutare gli impatti delle decisioni automatiche e decidere quando è necessario l’intervento umano.
Allineamento ai valoriGarantire che l’IA rispetti principi aziendali e sociali.
ResponsabilitàSapere chi è responsabile in caso di errore o danno.
FiduciaCostruire relazioni solide con clienti e utenti attraverso pratiche corrette.
Uso improprio della tecnologiaPrevenire manipolazioni o applicazioni scorrette, come spam invasivo o profilazioni aggressive.

Alcuni problemi di etica come la sostenibilità ambientale, non interessano tanto il livello individuale quanto quello dei provider: ogni singola query di un modello come ChatGPT consuma acqua e energia, ma si tratta di quantità irrisorie rispetto al consumo necessario per addestrare i modelli IA. In questi casi, la responsabilità ricade sui provider e sulle compagnie che gestiscono i data center.

Tuttavia, esistono molte azioni concrete che puoi implementare subito a livello tua attività per usare l’IA in modo etico. Nel prossimo paragrafo vedremo i principi di base e i regolamenti dell’etica AI applicabili al marketing, seguiti da scenari pratici su come implementarli nel tuo lavoro quotidiano.

Principi e linee guida per fare marketing in modo etico con l’IA

Dal punto di vista normativo, l’AI Act della Commissione Europea adotta un approccio basato sul rischio. I sistemi di IA sono classificati in quattro categorie (rischio inaccettabile, alto, limitato e minimo) stabilendo obblighi o divieti diversi a seconda della gravità. 

Il regolamento si applica non solo a chi sviluppa tecnologie di intelligenza artificiale, ma anche a chi utilizza strumenti di terze parti come chatbot, generatori di contenuti o piattaforme di marketing con capacità AI (che in questo caso saresti tu).

Ovviamente, per chi sviluppa le tecnologie IA le linee guida sono molto più severe, mentre chi si limita semplicemente all’uso di applicazioni IA ha oneri più leggeri, ma comunque concreti. Per il marketing e le PMI in particolare, la maggior parte dei sistemi rientra in rischio limitato (chatbot, AI generative, personalizzazione) o rischio minimo (strumenti di produttività). Gli obblighi principali sono:

grafica riassuntiva dei 4 punti del paragrafo seguente su come fare marketing etico con l'IA
  • Scegliere provider conformi: se si utilizzano strumenti ad alto rischio (ad esempio piattaforme di targeting avanzato che profilano utenti sulla base di dati sensibili), occorre rivolgersi a fornitori già conformi all’AI Act.
  • Trasparenza: informare sempre l’utente quando interagisce con un chatbot e identificare chiaramente i contenuti generati da intelligenza artificiale, evitando che vengano scambiati per comunicazioni umane.
  • Supervisione umana: le decisioni critiche che impattano le persone (come offerte altamente personalizzate basate su segmentazione sensibile, messaggi automatici a clienti vulnerabili, promozioni legate a comportamenti di acquisto particolarmente sensibili o dati psicografici) non devono essere affidate unicamente all’IA. L’intervento umano è ciò che trasforma l’intelligenza artificiale in uno strumento di supporto e non in un sostituto del giudizio, della creatività o dell’esperienza professionale.
  • Uso responsabile: include il rispetto della privacy (conformità a GDPR e altre normative regionali ma anche la limitata esposizione dei dati privati ​​quando si utilizzano strumenti di IA esterni), l’equità e la non discriminazione (evitare contenuti discriminatori, stereotipi o riproduzione di bias dovuti a dati di addestramento a loro volta biased) e la tutela dell’autonomia dell’utente (impedire la diffusione di contenuti imprecisi, ingannevoli o manipolatori).

Questi principi costituiscono le fondamenta per un marketing basato su intelligenza artificiale responsabile e sostenibile, indispensabile per costruire un brand affidabile e duraturo, capace di guadagnare fiducia e consolidare la reputazione sul lungo termine.

Come integrare le considerazioni etiche dell’IA nel marketing

Stabilire un quadro etico aziendale per l’uso dell’intelligenza artificiale può sembrare un compito complesso, ma in realtà si tratta di fissare regole chiare e assicurarsi che tutti i membri dell’attività ne siano consapevoli. Ecco i passaggi fondamentali:

  • Mappa gli usi dell’IA nel business: individua dove già utilizzi l’intelligenza artificiale, anche in modo informale, e dove prevedi di implementarla in futuro. Capire casi d’uso specifici (customer service, analisi dati, automazione marketing) è il primo passo per identificare rischi etici potenziali.
  • Coinvolgi tutti i team: crea un piccolo gruppo con competenze diverse, includendo IT, HR, legale o compliance (se presente) e management. Così avrai una visione completa e bilanciata dei rischi e delle opportunità.
  • Definisci i principi etici non negoziabili per l’azienda: scegli, sulla base delle linee guida generali e dei valori del brand, i principi più rilevanti che diventeranno il punto di riferimento per ogni decisione legata all’IA.
  • Comunica l’impegno internamente ed esternamente: spiega ai dipendenti perché l’etica è importante e come influenzerà il loro lavoro. Comunica inoltre ai clienti e ai partner l’approccio responsabile adottato, rafforzando fiducia e reputazione.

Non tutti gli strumenti o scenari di uso dell’IA comportano gli stessi rischi o sollevano le stesse questioni etiche. Per rendere queste indicazioni davvero operative, le analizziamo caso per caso, valutando i benefici, i rischi e i punti ciechi etici di ciascun utilizzo. In questo modo l’etica non resta un concetto astratto, ma diventa concreta e direttamente applicabile alle attività di marketing quotidiane.

Caso studio 1: Creazione di contenuti e IA generativa

Gli strumenti di intelligenza artificiale generativa come ChatGPT, Jasper o DALL·E sono ormai parte integrante di ogni kit di marketing. Si usano più comunemente per le descrizioni di prodotto, per gli articoli dei blog e per le campagne pubblicitarie.

screenshot del generatore di testo IA integrato allo Strumento di Email Marketing di SiteGround

Rischi principali

  • Trasparenza: i lettori potrebbero dare per scontato che il contenuto sia stato creato da un umano, compromettendo fiducia e credibilità, soprattutto in ambito informativo, educativo, di thought leadership o di customer support.
  • Sicurezza delle informazioni: inserire dati sensibili in piattaforme pubbliche può esporre la tua azienda e i clienti a rischi di privacy o di utilizzo improprio.
  • Plagio e originalità: i contenuti generati possono replicare troppo da vicino materiale esistente, rischiando problemi di copyright o mancanza di attribuzione.
  • Autenticità del brand: senza supervisione umana, i contenuti possono risultare privi di sfumature, emotività o coerenza con il tono del brand.

Suggerimenti pratici

  • Etichetta chiaramente i contenuti generati dall’intelligenza artificiale quando appropriato.
  • Limita l’uso di dati sensibili in strumenti non sicuri: tratta l’IA come un collaboratore esterno, con regole e limiti precisi.
  • Formula prompt precisi per ottenere output personalizzati, poi rielabora per renderli veramente originali.
  • Mantieni sempre il controllo umano: l’intelligenza artificiale è uno strumento creativo, non un sostituto del pensiero e della prospettiva umana.
  • Usa tool di verifica del plagio e strumenti di editing per garantire qualità e originalità.

💡Consiglio💡
Con la crescente diffusione dei contenuti basati sull’intelligenza artificiale su blog, landing page e risorse di campagna, è importante assicurarsi che continuino ad emergere nei risultati di ricerca. È qui che entra in gioco l’ottimizzazione per la nuova SEO e per i motori generativi (GEO) come ChatGPT, Perplexity e le AI Overview ​​di Google. 

Caso studio 2: Analisi predittiva

L’analisi predittiva basata sull’IA permette di identificare trend, segmentare clienti e prevedere comportamenti, dal rischio di abbandono alla probabilità di acquisto.

Rischi principali

  • Privacy dei dati: i modelli predittivi utilizzano grandi quantità di dati comportamentali e demografici, spesso raccolti passivamente. Se i clienti non sono consapevoli o non hanno dato consenso esplicito, si rischiano violazioni di normative sulla privacy.
  • Bias: dati di training che riflettono disuguaglianze reali possono far sì che il modello riproduca discriminazioni. Ad esempio, un algoritmo che identifica come target ideale per corsi o servizi professionali solo gli uomini, ignorando le donne, basandosi su bias scorretti.
  • Over-targeting: prevedere comportamenti non significa manipolare i clienti. Il targeting eccessivamente personalizzato può risultare invasivo o sfruttare vulnerabilità emotive, ad esempio mirare a utenti durante sessioni notturne per stimolare acquisti impulsivi.

Suggerimenti pratici

  • Chiarisci il consenso: assicurati che i dati siano raccolti eticamente e in modo trasparente. Aggiorna le privacy policy per riflettere l’uso effettivo dei dati.
  • Fai test di equità: esegui audit regolari dei modelli per individuare risultati discriminatori e correggi dataset o algoritmi se necessario.
  • Sii cosciente della pressione che crei: usa i modelli per aiutare i clienti a trovare ciò di cui hanno bisogno, non per creare urgenza artificiale o spinte all’acquisto.
  • Fai revisioni cross-funzionali: coinvolgi considerazioni legali, di compliance ed etica, soprattutto nei casi sensibili, per assicurarti che gli strumenti predittivi siano coerenti con i valori e le responsabilità aziendali.

Caso studio 3: Personalizzazione

A tutti piacciono i buoni consigli, come la scelta di un prodotto perfetto o una pubblicità che sembra fatta apposta per te. Ma c’è una linea sottile tra utile e invasivo.

Rischi principali

  • Manipolazione: guidare un cliente verso un prodotto è utile, ma spingerlo a spendere di più o cliccare rapidamente, sfruttando trigger emotivi, diventa sfruttamento.
  • Equità: gli algoritmi determinano chi vede cosa, ma possono favorire certi gruppi demografici o rinforzare stereotipi (es. di genere) e contribuire ad un’esperienza spiacevole.
  • Trasparenza dei dati: gli utenti devono sapere come e perché vedono determinati contenuti. Se l’algoritmo sembra sapere troppo senza consenso, si generano preoccupazioni sulla privacy.

Suggerimenti pratici

  • Guida senza forzare: usa la personalizzazione per suggerire, non per imporre. Ad esempio, “Ecco cosa potrebbe piacerti” è meglio di “Compra subito o perdi l’offerta”.
  • Fai audit di equità: verifica chi riceve certe raccomandazioni e chi no, testando diversi profili per assicurarti che il motore non sia discriminatorio.
  • Spiega il funzionamento: un semplice messaggio “Ti consigliamo questo in base alle tue ultime visualizzazioni” aumenta trasparenza e fiducia, riducendo la sensazione di invasività.

Caso studio 4: Chatbot e assistenti virtuali

I Chatbot e gli assistenti virtuali basati sull’intelligenza artificiale sono ormai onnipresenti, rispondono a FAQ, aiutano a tracciare ordini e guidano decisioni d’acquisto. Sono efficienti, disponibili 24h e capaci di gestire un numero sorprendente di richieste senza intervento umano.

screenshot dell'assistente IA di SiteGround

Rischi principali

  • Disclosure: gli utenti spesso presumono di parlare con una persona. Se il bot non è chiaramente identificato come IA, può creare frustrazione e sfiducia, soprattutto in conversazioni sensibili.
  • Accuratezza: i bot riflettono la qualità dei dati e delle regole con cui sono stati addestrati. Risposte incomplete, obsolete o errate possono avere conseguenze reali sulle decisioni dei clienti
  • Mancanza di empatia: i bot non hanno emozioni, ma vengono usati in situazioni delicate come reclami o problemi con prodotti. Le risposte troppo “robotiche” risultano fredde e le risposte eccessivamente umane da parte di un bot possono apparire manipolative e inquietanti e minare la fiducia e le vendite future.

Suggerimenti pratici

  • Fai chiarezza fin dall’inizio: imposta i chatbot per aprire ogni interazione con “Ciao! Sono un assistente IA, qui per aiutarti” in modo da gestire le aspettative e costruire fiducia.
  • Stabilisci limiti intelligenti: fai in modo che i chatbot riconoscano quando passare la conversazione a un umano, soprattutto in questioni complesse, delicate o emotive.
  • Forma i bot attentamente: usa modelli RAG per garantire risposte coerenti con policy e aggiornare regolarmente contenuti e inventario.
  • Trova l’equilibrio nell’intelligenza emotiva: imposta i chatbot per delle risposte che mostrano comprensione (usa messaggi come “Quello che ti è successo è frustrante…”) ma senza passare oltre e indurre gli utenti a credere che stiano parlando con una persona. In caso un utente mostri forte frustrazione, trasferisci sempre a un operatore umano.

Caso studio 5: Algoritmi di targeting pubblicitario

Il targeting pubblicitario basato sull’IA è ciò che rende gli annunci sorprendentemente pertinenti: lo sconto per le scarpe che stavi giusto per acquistare l’altro giorno, l’ad per quella friggitrice ad aria che hai googlato solo una volta, la pubblicità per quel volo a cui hai solo pensato l’altro giorno mentre aspettavi dal dentista. Questo tipo di targeting è potente ed efficiente, ma la precisione può generare dubbi su privacy, equità e consapevolezza degli utenti.

Rischi principali

  • Sorveglianza: il comportamento tracciato su siti, app e dispositivi può sembrare stalking digitale. Quando le persone si sentono osservate anziché comprese, la fiducia diminuisce.
  • Bias algoritmico: i modelli apprendono da dati che riflettono disuguaglianze reali. Questo può far sì che certe categorie vengano escluse, stereotipate o manipolate, ad esempio un targeting aggressivo di utenti finanziariamente vulnerabili per offerte di credito che spingono all’indebitamento.
  • Trasparenza: molti utenti non sanno perché vedono un annuncio, quali dati sono stati utilizzati o come controllare il targeting. Processi opachi aumentano la percezione di manipolazione.

Suggerimenti pratici

  • Raccogli i dati responsabilmente: limita i dati raccolti al minimo necessario, informa chiaramente gli utenti e offri controllo reale sulle preferenze di tracking e targeting.
  • Fai audit periodici: monitora chi raggiunge le campagne e chi viene escluso, correggendo eventuali bias o limitazioni involontarie.
  • Implementa strumenti di trasparenza: dai agli utenti modi chiari per comprendere e gestire la loro esperienza pubblicitaria, come link “Perché sto vedendo questo?” o impostazioni personalizzate.
  • Bilancia la rilevanza con il rispetto: targeting intelligente significa fornire valore, non solo visibilità, evitando sensazioni invasive.

Etica e intelligenza artificiale: La direzione futura del marketing

L’intelligenza artificiale non sparirà e di conseguenza nemmeno le implicazioni etiche che porta con sé. Nel marketing, abbiamo l’opportunità di definire come l’IA si manifesta nelle interazioni con le persone reali e quanta fiducia riesce a costruire o perdere nel processo. Questo ci richiede di porci domande, promuovere trasparenza e integrare l’etica fin dal principio in ogni progetto.

In SiteGround, l’IA è una parte integrante delle nostre soluzioni, con un approccio consapevole e responsabile:

  • Sicurezza web: AI Antibot blocca milioni di attacchi brute-force prima che raggiungano i siti dei clienti.
  • Registrazione domini: strumenti IA suggeriscono nomi di dominio rilevanti, memorabili e coerenti con il brand.
  • Creazione di contenuti e campagne: il Website Builder e lo Strumento di Email Marketing offrono strumenti di intelligenza artificiale integrati per produrre contenuti chiari, curati e pronti all’uso.

Ma l’efficienza non basta, infatti ci assicuriamo sempre che l’uso dell’IA sia etico e trasparente, rispettando principi fondamentali di privacy, equità e fiducia, affinché ogni interazione e decisione automatizzata sia sicura, supervisionata e allineata ai nostri valori.

Se sei a capo di una piccola o media impresa che vuole sfruttare l’intelligenza artificiale nel marketing senza rinunciare alla sicurezza, all’affidabilità e alla gestione responsabile dei dati, scegliere un hosting provider e servizi web esperti come SiteGround significa affidarsi a chi sa bilanciare tecnologia all’avanguardia e principi etici, accompagnandoti in ogni fase del tuo percorso digitale.

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RAG: Che cos’è e come può aiutare la tua attività

illustrazione di due bolle comunicanti che rappresentano rispettivamente un archivio d'informazioni e una conversazione con un chatbot alimentato da tecnologia RAG

L’intelligenza artificiale avanza a una velocità vertiginosa. Ogni giorno spuntano nuovi strumenti, nuove sigle, nuove promesse e può sembrare che, in realtà, molte di loro siano solo modi arzigogolati per reinventare le stesse cose, come quando ogni modello di telefono ha un nuovo tipo di caricatore e sei costretto a buttare quello vecchio che ancora funziona perfettamente. 

Tra queste nuove tecnologie però, una sta iniziando a distinguersi per la sua concretezza: la Retrieval-Augmented Generation, o RAG. Se ne hai sentito parlare e ti sei chiesto “ma cosa accidenti è? Che ci faccio?”, allora questa guida fa per te. Che tu sia un freelancer, gestisca una piccola agenzia o impresa in crescita, la RAG può aiutarti a creare sistemi di supporto clienti più intelligenti, contenuti migliori e dare al tuo team accesso immediato ai dati aziendali senza scrivere una riga di codice.

Chiariamo subito: se ti immagini già un assistente virtuale che ti risponde con frasi vaghe o ti manda in loop infinito di consigli generici, la RAG risolve proprio questo problema. Combina la potenza dell’IA con l’accuratezza dei dati reali della tua azienda, offrendo risposte utili, precise e coerenti con il tuo brand. Vediamo come funziona, passo dopo passo, e perché può davvero fare la differenza per il tuo business.

Punti chiave:

  • Definizione: La RAG (Retrieval-Augmented Generation) è una tecnologia IA che combina il recupero di informazioni dalle tue fonti aziendali con la generazione di risposte naturali e precise, evitando risposte generiche o poco accurate.
  • Benefici: Risposte rapide e accurate con ridotti errori e attriti, tono naturale coerente con il brand, accesso immediato alla conoscenza interna, aumento della produttività e ottimizzazione delle risorse, semplificazione dell’onboarding dei nuovi membri del team.
  • Applicazioni pratiche per le PMI: Supporto clienti, Knowledge Base interna per il team, supporto a marketing e contenuti in modo rapido e allineato al brand.
  • Implementazione senza competenze tecniche: Tramite piattaforme RAG no-code, integrazione con chatbot esistenti.
  • Implementazione per personalizzazioni avanzate: Soluzioni open-source.

Cosa è la RAG (retrieval augmented generation)?

La Retrieval Augmented Generation, nota come RAG, è una tecnica avanzata di intelligenza artificiale che possiamo tradurre all’italiano come “Generazione supportata dal recupero dati”. Ma generazione di cosa? Di supporto, di risposte, come un chatbot. E di quali dati? Recuperati da dove? I dati sono i tuoi manuali aziendali, la tua Knowledge Base, le tue procedure standard, le politiche interne, le norme di utilizzo, il database dei clienti, insomma, qualsiasi fonte di dati che tu decida di fornire.

La RAG unisce quindi due capacità: 

  • Il recupero di informazioni da una fonte selezionata in maniera affidabile e indipendente, grazie al Machine Learning
  • La generazione di una risposta naturale basata su quei contenuti, grazie al Natural Language Processing (NLP)

La maggior parte degli strumenti più noti, come ChatGPT o Claude, sono modelli generativi. Funzionano analizzando milioni di esempi presenti online per produrre testi coerenti. Ma questi modelli hanno un limite che probabilmente hai già incontrato, ovvero che non conoscono il tuo business. 

Conoscono ciò che è pubblico. Le tue procedure interne, le specifiche dei tuoi prodotti o i dettagli delle richieste dei clienti non fanno parte dei loro dati di addestramento. Il risultato è che quando ti rivolgi a ChatGPT con una domanda specifica riguardo, per esempio, le tue regole di rimborso, spesso gli output possono apparire generici o, nei casi peggiori, imprecisi. La RAG interviene proprio su questo punto critico.

Invece di basarsi soltanto sulle informazioni che il modello si ricorda, cioè i dati di addestramento, i sistemi RAG recuperano in tempo reale le informazioni più pertinenti dalla tua documentazione, di solito dal sito o dalla base dati interna. L’IA utilizza poi quei contenuti per costruire una risposta accurata, verificabile e coerente con la realtà della tua azienda.

Puoi immaginare la RAG come un’assistente che consulta la sezione rilevante del manuale aziendale prima di darti qualsiasi risposta. Così, quando un utente chiede “Qual è la politica di reso per gli ordini internazionali?”, l’IA non improvviserà, ma individuerà il documento corretto e restituirà una spiegazione precisa.

In sostanza, i sistemi RAG trasformano l’intelligenza artificiale in uno strumento finalmente capace di rispondere con la stessa affidabilità di un manuale operativo.

Vantaggi della RAG

La Retrieval-Augmented Generation porta i vantaggi dell’intelligenza artificiale direttamente al tuo business, ma senza i tipici svantaggi dei modelli generativi tradizionali. Grazie alla RAG, puoi avere:

  • Output rapidi e precisi: l’IA non si limita ad approssimare (o peggio, inventare) le risposte, ma attinge alle tue fonti interne, garantendo informazioni esatte, aggiornate e rilevanti.
  • Interazioni che suonano umane: le risposte mantengono un tono naturale e coerente con il tuo brand, evitando frustrazione per output rigidi o generici.
  • Accesso a conoscenza specifica del tuo business: policy, procedure, documentazione interna e dati dei clienti vengono trasformati in risposte utili, evitando errori, fraintendimenti e risposte “circolari” che non chiariscono i dubbi.
  • Velocità e produttività: il team può ottenere rapidamente le informazioni necessarie, riducendo tempi di ricerca e ridondanze.
  • Onboarding semplificato: i nuovi membri del team accedono subito a dati centralizzati e risposte affidabili, accorciando la curva di apprendimento.
  • Nessuna necessità di un reparto tecnico dedicato: grazie alle piattaforme RAG no-code, anche le PMI senza competenze informatiche avanzate possono implementare e gestire l’IA in modo efficace.

In sintesi, la RAG combina la potenza dell’IA generativa con la precisione di un motore di ricerca interno, offrendo un vantaggio immediato in termini di efficienza, accuratezza e qualità del supporto clienti e dei processi interni.

Come funziona la RAG nelle IA?

Per capire davvero come lavora la retrieval augmented generation, è utile pensare a un meccanismo in due passaggi che opera in modo rigoroso.

diagramma che illustra il funzionamento della RAG, come spiegato nei paragrafi seguenti

Fase 1: Recupero informazioni

Il sistema cerca innanzitutto i contenuti più pertinenti alla domanda dell’utente. Per farlo utilizza una ricerca avanzata che scorre la Knowledge Base (cioè l’archivio centrale di informazioni, la base di conoscenza) già indicizzata, che può essere una sezione dedicata del tuo sito, la documentazione di supporto, i manuali dei prodotti o un wiki aziendale. Sul nostro sito, per esempio, abbiamo la Knowledge Base di SiteGround, che aggiorniamo con istruzioni e indicazioni riguardo tutte le difficoltà che si possono incontrare nel gestire un sito, dominio o servizio email.

A differenza di una ricerca tradizionale, la RAG non si limita a confrontare parole identiche. Usa la ricerca semantica, cioè un metodo che interpreta il significato della domanda e lo mette in relazione con testi che esprimono lo stesso concetto, anche se formulati in modo diverso.

Se per esempio un cliente cerca “scarpe comode per correre” su un ecommerce, una piattaforma che usa la ricerca semantica potrebbe mostrare modelli etichettati come “running leggeri” o “calzature sportive traspiranti”. Le parole cambiano, ma l’intenzione no, e il sistema lo riconosce.

Fase 2: Generazione della risposta

Una volta recuperate le informazioni pertinenti, entra in gioco un LLM, come GPT o Claude, che legge quei contenuti e costruisce una risposta chiara e naturale.

L’IA non si limita a ricopiare parola per parola ciò che ha trovato. Rielabora le informazioni e le presenta con un tono colloquiale e disponibile, semplificando una procedura complessa senza risentirne in accuratezza.

Se riprendiamo la domanda di prima, “Qual è la politica di reso per gli ordini internazionali?”, una risposta puramente basata su un documento potrebbe essere “Consultare la sezione 3.2 della politica di reso disponibile sul sito.” Una risposta generata tramite retrieval augmented generation, invece, potrebbe essere: “Per gli ordini internazionali hai 30 giorni di tempo per effettuare un reso. Ti ricordiamo soltanto che le spese di spedizione del reso restano a tuo carico.”

In pratica ritrovi la precisione di una ricerca ben eseguita, ma con la chiarezza di una risposta umana.

Esempi di utilizzo della RAG per imprese

Se sei arrivato fino a qui potresti star pensando “Tutto molto interessante, ma in che modo  concreto mi aiuta questa tecnologia? Dove sta il vantaggio reale per una piccola impresa?”. La domanda è più che legittima, soprattutto per chi gestisce un team ridotto e non ha il tempo di stare dietro a tutte le nuove tecnologie.

La buona notizia è che la retrieval augmented generation non è riservata ai colossi del digitale. Al contrario, offre il massimo proprio a chi deve ottimizzare risorse, ridurre tempi morti e migliorare la qualità delle informazioni senza doversi impastare con infrastrutture complesse.

Esploriamo tre applicazioni particolarmente efficaci che possono affrontare i problemi quotidiani che piccole imprese, agenzie e liberi professionisti conoscono fin troppo bene.

1. Supporto clienti senza imprecisioni

A quanti non è successo di richiedere assistenza tramite un chatbot e ricevere risposte generiche, frasi stereotipate, informazioni imprecise o, ancor peggio, totalmente inesistenti? Il più delle volte il risultato è che dopo diversi tentativi ci si ritrova a chiedere in ginocchio di aprire un ticket con un agente umano. Con la RAG, invece, puoi creare un assistente realmente utile al tuo business, anziché uno step aggiuntivo che ti porta solo clienti frustrati.

Mettendo a disposizione dell’IA i tuoi contenuti più rilevanti – FAQ, policy, guide ai prodotti, modelli di email usati dal tuo team – puoi lasciare che i tuoi clienti pongano domande in modo naturale, come farebbero con un operatore umano. La RAG a quel punto recupera la fonte corretta e genera una risposta coerente con il tuo tono aziendale.

Il vantaggio è immediato: meno ticket ripetitivi, risposte più rapide e utenti più soddisfatti, senza aumentare il personale di supporto. È probabile che sia necessario riorganizzare la documentazione interna per renderla più completa e fruibile possibile, ma una volta fatto questo, gran parte del lavoro scorrerà con fluidità sorprendente.

Puoi anche configurare la RAG per l’uso interno, così da permettere al tuo team di ottenere risposte precise durante una live chat o una chiamata, senza doversi interrompere per cercare un documento in archivio.

2. Base dati interna per il tuo team

Quando colleghi la RAG alla tua Knowledge Base, questa tecnologia diventa un vero assistente operativo per il team. Cercare informazioni precise diventa molto più facile. Invece di dover scavare nei drive condivisi, nelle caselle email e nei thread di Slack o di dover chiedere chiarimenti a cinque colleghi diversi, ogni membro del tuo team può rivolgere le proprie domande ad un chatbot RAG e ricevere subito i dati giusti.

Vediamo alcuni casi d’uso pratici:

  • Onboarding e formazione: i nuovi membri possono porre domande e ottenere risposte tratte dai manuali interni o dalle procedure operative standard.
  • Esecuzione delle task: recupero immediato di istruzioni passo passo per attività interne, come l’invio di una fattura o l’aggiornamento di un profilo cliente.
  • Supporto in tempo reale durante meeting e call: se serve un dato, un link o un riferimento a un documento durante un incontro, la RAG lo trova senza rallentare la conversazione.

In pratica, crei un sistema di “ricerca intelligente” per i tuoi contenuti aziendali, un archivio interno che si apre sempre sulla pagina e sul paragrafo di cui hai bisogno.

3. Marketing e contenuti

Per molte piccole imprese, non importa che si tratti di B2B o B2C, stare al passo con il marketing e i contenuti è un compito apparentemente senza fine né riposo: articoli per il blog, aggiornamenti sui prodotti, email marketing, schede tecniche, social media marketing. Se poi il team è ridotto, ogni nuova campagna può sembrare gigantesca.

Con un sistema RAG, gran parte di questo lavoro diventa molto più gestibile. L’IA attinge alle informazioni che hai già prodotto, le interpreta e le rielabora in modo coerente con il tuo brand, senza inventarsi nulla. Per esempio, immagina di poter usare la RAG per:

  • Creare le scalette dei prossimi articoli partendo dai tuoi report passati
  • Scrivere descrizioni dei prodotti basandoti sulle schede tecniche
  • Personalizzare una campagna email sfruttando la cronologia degli acquisti dei clienti

Se hai un PDF dettagliato con tutte le caratteristiche dei prodotti, l’assistente RAG può leggerlo e aiutarti a produrre:

  • Un titolo per una landing page che metta subito in evidenza i tuoi punti di forza;
  • Una descrizione sintetica per il tuo ecommerce;
  • Una risposta immediata per il chatbot quando i clienti chiedono: “Qual è la differenza tra il piano base e quello premium?”

Come si fa ad usare la RAG senza abilità tecniche?

Come accennato in precedenza, uno dei vantaggi più sorprendenti della RAG è che non richiede un reparto tecnico dedicato. Oggi puoi integrarla nel tuo business anche se non hai mai scritto una riga di codice. Vediamo insieme tre modi immediati per iniziare a usarla.

1. Usa una piattaforma RAG no-code

Negli ultimi mesi sono nate diverse soluzioni che permettono di caricare i tuoi contenuti e ottenere un assistente RAG nel giro di pochi minuti. Strumenti come Chatbase, Twilio AI Assistants, Heyday (di Hootsuite) o Notion AI (gli ultimi due attualmente non disponibili in italiano) gestiscono in autonomia tutto ciò che avviene dietro le quinte, ovvero l’indicizzazione dei documenti, l’embedding, il recupero delle informazioni e la generazione delle risposte.

In pratica, quando carichi i tuoi contenuti (FAQ, PDF, testi del sito, documentazione interna), la piattaforma li divide in sezioni, interpreta il contesto grazie all’IA e li trasforma in una base dati interrogabile. Quando qualcuno pone una domanda, il sistema recupera il passaggio pertinente e genera una risposta chiara e coerente.

Non serve sapere come funziona un database vettoriale né come si addestra un modello linguistico. Bastano tre passaggi:

  • Caricare i contenuti (o inserire gli URL, a seconda della piattaforma)
  • Indicare il tipo di domande a cui dovrà rispondere l’assistente
  • Scegliere dove verrà utilizzato: sul sito, in un widget di chat, dentro il CRM o negli strumenti che usi ogni giorno

È il modo più semplice per introdurre la RAG nel tuo flusso di lavoro quotidiano e il risultato è un assistente IA addestrato direttamente sulla tua azienda, senza alcun intervento tecnico.

2. Aggiungi la RAG al chatbot del tuo sito

Se utilizzi già strumenti di live chat come Zendesk, Intercom, Drift, Crisp (queste ultime due non disponibili in italiano), potresti avere già metà del lavoro fatto. Molte piattaforme stanno introducendo integrazioni basate su IA che permettono di collegare al chatbot una knowledge base personalizzata, o addirittura un’intera cartella di documentazione di supporto.

Questo è prezioso per una piccola-media impresa perché:

  • Non devi stravolgere la tua infrastruttura di supporto.
  • Il chatbot migliora man mano che la tua knowledge base cresce.
  • Le risposte diventano più accurate, coerenti e allineate al tuo tono di brand, perché derivano da ciò che hai realmente scritto tu, non da informazioni generiche prese dalla rete.

Immagina un visitatore che arriva sulla tua pagina prezzi e chiede se esistano sconti per agenzie che gestiscono più clienti. Se un chatbot tradizionale potrebbe cavarsela con un vago “Ti metto in contatto con un operatore”, un chatbot potenziato dalla RAG, invece, potrebbe rispondere “Sì, offriamo tariffe scontate per i pacchetti dedicati alle agenzie a partire da 10 account cliente. Puoi trovare maggiori dettagli nella pagina reseller o richiedere qui un preventivo personalizzato.”

Una risposta diretta riduce gli attriti, accorcia i tempi di vendita e libera il tuo team dalle domande ricorrenti.

🆘 Suggerimento utile
Alcune piattaforme consentono di addestrare i bot su una combinazione di articoli, vecchie conversazioni con i clienti e pagine del tuo help center. In questo modo il chatbot diventa una vera estensione del tuo team, non un semplice filtro.

Per una piccola impresa o un’agenzia con un sito e una live chat, integrare la RAG ti permette di offrire ai visitatori un’esperienza di supporto self-service di alta qualità, senza dover presidiare la chat a tutte le ore.

3. Usa l’open-source

Se desideri avere massimo controllo, personalizzazioni profonde o creare qualcosa di completamente su misura per la tua azienda, puoi esplorare l’ecosistema open-source della RAG. Questa strada ti permette di costruire una soluzione che si adatti perfettamente ai tuoi flussi di lavoro, alla voce del tuo brand o alle esigenze di privacy.

Il compromesso è che servono competenze tecniche per intraprendere questa strada. Avrai bisogno di uno sviluppatore o di un freelancer esperto di IA per configurare tutto correttamente, dato che la complessità tecnica è elevata.

Ecco la panoramica dei principali componenti di un sistema RAG personalizzato:

Framework per costruire il sistema:

  • LangChain: un framework modulare che facilita l’integrazione degli LLM (come GPT-4 o Claude) con strumenti, API e fonti dati personalizzate. È ideale per creare flussi complessi che includono recupero dati, sintesi e generazione di risposte successive.
  • LlamaIndex: progettato per connettere un modello linguistico di grandi dimensioni a dati esterni (PDF, pagine Notion, Google Docs), concentrandosi sulla fase di ingestione e recupero dei documenti.

Database vettoriali (dove risiedono i tuoi dati):

  • Strumenti come Qdrant, Pinecone e Weaviate memorizzano le rappresentazioni dei documenti in formato AI-friendly e consentono ricerche di similarità ultra-rapide. Questa è la parte del retrieval della RAG.

Per esempio, un’agenzia digitale può costruire un assistente RAG interno che estrae dati da tutti i brief dei clienti, deck strategici e report di performance delle campagne pubblicitarie. A questo punto si può chiedere all’assistente digitale “Quali sono state le varianti di annunci Facebook più performanti per il brand skincare X nell’ultimo trimestre?”. L’assistente recupera i dati pertinenti e li riassume in linguaggio naturale.

Perché scegliere un sistema personalizzato?

  • Puoi collegarti a strumenti di nicchia o sistemi legacy.
  • Puoi applicare filtri avanzati (ad esempio: cercare solo dati di un cliente o di un intervallo di date specifico).
  • Hai pieno controllo sulla sicurezza e privacy dei dati.
  • Puoi integrare l’assistente in dashboard interne, CRM o applicazioni aziendali.

Attenzione: Dovrai gestire hosting, aggiornamenti e fine-tuning da solo o tramite un partner tecnico. I costi variano in base all’infrastruttura e all’utilizzo.

🆘 Suggerimento utile
Molte aziende iniziano con una piattaforma RAG no-code (come Chatbase o Twilio), vedono un ritorno chiaro sull’investimento e solo dopo decidono di sviluppare una soluzione personalizzata per scalare o integrare l’IA più profondamente nei processi aziendali.

Per un’agenzia o un’azienda in crescita con sviluppatori interni o un partner tecnico, questa strada offre un vantaggio strategico notevole: miglior supporto, accesso rapido alle conoscenze e persino prodotti basati su IA per i clienti. Tuttavia, come detto, richiede competenze tecniche specifiche.

Come iniziare ad usare la RAG

1. Identifica i casi di uso della RAG per il tuo business

Prima di implementare la Retrieval-Augmented Generation (RAG), è fondamentale individuare un caso d’uso chiaro e ad alto impatto. Concentrati sulle aree in cui clienti o membri del team hanno bisogno di informazioni specifiche e contestualizzate. 

Pensa alle richieste più comuni che il tuo team di supporto riceve o a ciò che i team interni cercano spesso nei drive condivisi, per esempio specifiche dei prodotti, FAQ per l’onboarding dei nuovi clienti o informazioni complesse nella documentazione dei processi aziendali.

2. Raccogli contenuti rilevanti per la RAG

I sistemi RAG si basano su dati non strutturati di alta qualità per generare risposte pertinenti e coerenti. Inizia raccogliendo documenti interni, trascrizioni del servizio clienti, procedure operative standard (standard operating procedures o SOP, in inglese) e articoli di help desk.

L’obiettivo è costruire una Knowledge Base centralizzata da cui il sistema RAG possa recuperare le informazioni. Può includere:

  • Articoli del centro assistenza
  • Wiki interni o SOP
  • Documentazione di prodotti o servizi
  • Post del blog, guide, o anche template di email di supporto

Per migliorare la qualità del recupero, puoi pre-processare i dati con tecniche di elaborazione del linguaggio naturale come chunking, tokenizzazione e riconoscimento delle entità.

⚠️Importante ⚠️
 Assicurati che i contenuti che fornisci al modello RAG siano veritieri e aggiornati. Altrimenti, le risposte generate dall’IA rischiano di essere inaccurate o fuorvianti.

3. Scegli uno strumento o piattaforma RAG

Se non sei sviluppatore, la scelta migliore è una piattaforma RAG no-code o low-code. Questi strumenti integrano spesso modelli linguistici di grandi dimensioni (anche conosciuti come large language models, o LLM) già addestrati e gestiscono automaticamente l’embedding dei documenti e le ricerche vettoriali, senza che tu debba mettere mano al codice.

Alcune opzioni pratiche:

  • ChatGPT Plus: puoi caricare i tuoi contenuti e usarlo come motore di recupero informazioni;
  • Template LangChain: framework flessibile per creare pipeline RAG con prompt engineering e ottimizzazione del retrieval;
  • OpenAI Assistants API: utile per integrare interfacce in linguaggio naturale negli strumenti aziendali;
  • Strumenti enterprise: piattaforme come Perplexity Pages, Arcwise o Glean combinano database vettoriali e ricerca semantica per scalare in modo efficiente.

Tutte queste soluzioni utilizzano vector embedding per codificare i documenti e la similarità semantica per abbinarli alle richieste degli utenti, rendendo sempre meno efficaci i tradizionali metodi basati su parole chiave.

4. Testala come utente

I test sono fondamentali. Inserisci domande reali, così come le farebbero gli utenti, comprese imperfezioni, errori di ortografia, pensieri incompleti o formulazioni vaghe.

Esempi di domande da testare:

  • Rimborso se spedisco in ritardo?
  • Come aggiusto la maniglia se si allenta?
  • Cosa rispondo se un cliente è insoddisfatto?

Usa i risultati per affinare i template dei prompt, migliorare l’indicizzazione dei dati e aggiungere documenti di supporto. I sistemi RAG funzionano meglio quando sono allineati all’intento degli utenti e riducono il rischio di “allucinazioni” dell’IA.

5. Prepara un piano B

Anche con sistemi IA solidi, i modelli generativi possono interpretare male casi limite o non conoscere contesti di nicchia. È sempre utile implementare una logica di fallback che instradi le risposte a bassa fiducia verso un operatore umano.

Buone pratiche:

  • Escalare le richieste ad alto rischio o sensibili al personale di supporto
  • Usare feedback loop per aggiornare gli embedding e migliorare il retrieval
  • Monitorare la precisione del modello per rilevare eventuali deragliamenti o degrado nel tempo.

Questo approccio ibrido (IA + supervisione umana) mantiene il sistema affidabile e accurato, soprattutto in contesti delicati.

La RAG è la scelta giusta per il tuo business?

Se la tua azienda si basa su conoscenza, supporto o contenuti (quindi quasi tutte le imprese), la RAG è uno degli strumenti IA più pratici che puoi adottare.

Anziché aspettare che un modello di IA “indovini” la risposta giusta, la RAG ti permette di fornirgli esattamente le informazioni necessarie, così ogni risposta sarà accurata, coerente con il tuo brand e realmente utile.

Per ricapitolare:

  • La RAG è più affidabile di un’IA di base perché recupera informazioni reali dalle tue fonti.
  • Funziona con i contenuti esistenti, senza bisogno di addestrare un modello da zero.
  • Fa risparmiare tempo a team e clienti, fornendo output più rapidi e precisi.
  • Non serve essere esperti tecnici, grazie agli strumenti e alle piattaforme RAG no-code.

Checklist rapida per capire se fa per te:

  • Hai un team di supporto o una sezione FAQ in crescita?
  • I tuoi collaboratori pongono spesso domande ripetitive?
  • Pubblicate guide, policy, case study o documentazione di prodotto?
  • Vuoi automatizzare o scalare la produzione di contenuti senza sacrificare la qualità?

Se hai risposto sì anche solo a una di queste domande, la RAG vale la pena di essere esplorata. Ma prima di integrare la RAG nei workflow di supporto, negli strumenti di contenuto o nei widget di chat, serve una solida base digitale. Che tu stia ospitando documenti di supporto, costruendo un sito brandizzato o semplicemente proteggendo un dominio per il tuo prossimo progetto AI-powered, SiteGround ti supporta.

Con hosting ultra‑veloce, un potente Website Builder e Strumenti di Email Marketing, rendiamo semplice lanciare, crescere e scalare la tua presenza online pronta per l’IA, indipendentemente dal livello di competenza tecnica. Scopri le nostre soluzioni di hosting e costruisci un business digitale pronto per le integrazioni IA.

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SEO e AI – Come far emergere il tuo sito nelle ricerche

illustrazione che rappresenta una barra di ricerca con una funzione AI incorporata

Con ogni nuovo cambiamento nell’ambito della tecnologia, la SEO cambia pelle. Negli ultimi anni, con l’arrivo dell’intelligenza artificiale, la nuova pelle è più vistosa e dissimile da ciò a cui siamo abituati. Così diversa, di fatto, che oggi si parla di Artificial Intelligence Optimization, Generative Engine Optimization, Answer Engine Optimization, e magari altre ancora. Questi però sono tutti nomi nuovi per descrivere le vesti assai diverse che porta ora la SEO.

Nonostante il cambio d’abito, l’obiettivo, resta lo stesso di sempre: far emergere i propri contenuti e connettersi con il proprio pubblico. Solo che adesso le “pagine dei risultati” non sono più un’unica destinazione. Le persone trovano informazioni su Google, ma anche nelle risposte generate da ChatGPT e nei riassunti delle AI Overviews. In altre parole, la ricerca non ha più luogo in un solo spazio, ma un insieme di spazi interconnessi dove il tuo brand deve saper farsi trovare.

Per riuscirci, servono tecniche diverse da quelle della SEO tradizionale, anche se conoscere le basi resta fondamentale. Le regole di SEO on-page, SEO off-page e SEO tecnica continuano a contare, ma oggi si intrecciano con nuove strategie che tengono conto di come l’AI interpreta, sintetizza e distribuisce le informazioni.

[41]

Come l’IA sta cambiando la SEO

Fino a qualche anno fa, la SEO era un gioco di pazienza e parole chiave. Si trattava di scegliere i termini giusti, inserirli nei punti strategici e sperare che Google e i lettori notassero il proprio sito tra una distesa di titoli e URL quasi identici. Poi la pagina dei risultati ha cominciato a popolarsi di box, con l’arrivo degli snippet, dei knowledge graph e dei rich results, con gli image packs e le risposte dirette. Con uno spazio per i siti sempre più ristretto, la corsa per conquistare un click si è fatta più affollata.

due screenshot di SERP diverse: la prima in vecchio stile, dove appaiono solo link a diverse pagine; la seconda con image pack, knowledge graph, anteprime video e highlight

Con l’arrivo dell’intelligenza artificiale le regole del gioco sono cambiate di nuovo. Scrivere contenuti è diventato più veloce per chiunque. Il risultato però è stato un oceano di testi tutti simili, spesso privi di vera sostanza. Google ha quindi reagito cercando di dare spazio a ciò che gli utenti cercano davvero: esperienze vissute e autentiche, opinioni concrete, risposte ricche di consigli veri. È per questo che sempre più risultati in prima pagina provengono da community come Reddit, Quora o forum di nicchia.

Ma ora, con l’integrazione dell’IA, la ricerca si è frammentata ancora di più. Gli utenti non si affidano più solo a Google, ma cercano su ChatGPT, sui social, oppure si affidano alle AI Overviews, cioè quei riassunti generati direttamente nella pagina dei risultati. La presenza online di un brand non si misura allora soltanto nella SERP, ma anche nella sua capacità di emergere nei contesti guidati dall’IA.

screenshot di una ricerca Google "cosa sono le AI Overview". La risposta è un'AI Overview che sintetizza le informazioni di altri siti.

In altre parole, la SEO non è più confinata a una pagina di risultati. È diventata un ecosistema distribuito tra motori di ricerca, assistenti AI e social. E chi vuole restare visibile dovrà imparare a farsi trovare in tutti questi luoghi, non solo tra le pagine suggerite nella SERP.

Nel resto dell’articolo vedremo esattamente in cosa consistono questi cambiamenti e quali sono le soluzioni da mettere in atto per rimanere rilevanti.

Cambiamento nella SEOSoluzione
La ricerca non è solo nelle SERP di Google→ Ottimizza per comparire nelle AI Overviews e nelle risposte di ChatGPT, sii presente sui social
L’IA premia i contenuti che vanno dritti al punto→ Dai priorità all’intento di ricerca, assicura una buona SEO tecnica, usa un linguaggio naturale
L’affidabilità è tutto→ Includi informazioni sugli autori, crea cluster di contenuti
SERP dinamica→ Tieni i contenuti aggiornati

1. La ricerca non è più solo Google

Come abbiamo appena detto, oggi “apparire online” non significa più soltanto essere visibili nelle SERP. La presenza digitale si misura anche in come un brand emerge nelle risposte generate dall’intelligenza artificiale, nelle AI Overviews e nelle conversazioni su ChatGPT. È un paesaggio frammentato, e per questo dobbiamo imparare quali sono i contenuti e i formati prediletti da ogni piattaforma.

schematizzazione della distribuzione delle ricerche spiegata nella lista puntata successiva
  • Le AI Overviews si attivano soprattutto con ricerche informative, cioè quelle che iniziano con “cosa”, “come”, “quando” o “perché”. Qui l’utente cerca risposte brevi e dirette o guide step-by-step. I motori generativi, infatti, sintetizzano le informazioni da una serie di siti ritenuti affidabili e generano un sunto. L’utente ottiene la risposta senza mai visitare alcun sito, generando le cosiddette zero-click searches.
  • ChatGPT e gli altri assistenti AI, invece, hanno un approccio più conversazionale. Rivolgendosi a questi assistenti, gli utenti tendono a formulare domande lunghe dal tono naturale, anziché solo parole chiave. Per un’attività, questo significa ripensare la scrittura dei propri contenuti in chiave dialogica, secondo le long-tail queries che riflettono un linguaggio umano.
  • Quando si tratta di query locali o transazionali, invece, vengono privilegiati i risultati classici, quindi la SEO locale e la SEO tradizionale rimangono centrali in questi ambiti. Se un utente cerca “negozio di hosting a Milano” o “miglior piano VPS per e-commerce”, Google tende a mostrare mappe, elenchi, e risultati Google Shopping.

Anche se parliamo di AI, dobbiamo fare un appunto sui social media, che già da anni influenzano la scoperta dei contenuti. Infatti, essere visibili sui social aumenta la credibilità di un brand agli occhi dei motori di ricerca e dei modelli generativi. Ed è proprio la credibilità che dobbiamo inseguire. 

I social hanno tutto un loro mondo e funzionamento, quindi ti consigliamo di leggere il nostro articolo riguardo il social media marketing se ne vuoi sapere di più. Per ora ci basti dire che ogni piattaforma ha il proprio pubblico, le proprie preferenze (Instagram e TikTok puntano sull’esplorazione, LinkedIn e YouTube all’insegnare e costruire fiducia) e i propri formati. Perciò sarai tu a dover scegliere dove farti presente a seconda delle user personas che vuoi raggiungere e del tuo modello di business. 

2. Contenuti che vanno dritti al punto

Fino a qualche tempo fa si potevano vedere in cima ai risultati articoli pieni di parole chiave, prolissi e un po’ vaghi. Oggi, un articolo ottimizzato per la SEO è un articolo distillato, che risponde con precisione alle domande degli utenti. Gli algoritmi AI, allenati su milioni di testi, sanno distinguere quando un testo offre valore reale e quando, invece, si limita a rigirare concetti già noti.

Quando l’IA scansiona un testo, in sostanza, è alla ricerca di ciò che vogliono sapere anche le persone, delle risposte chiare, verificabili, utili. I contenuti che si distinguono sono quelli che:

  • Riportano informazioni concrete
  • Propongono un punto di vista originale, senza limitarsi a quello che già scrivono in centinaia. 
  • Entrano subito nel merito della questione, evitando preamboli superflui o senza sostanza. 

Il concetto chiave è quindi la densità informativa. Un articolo di mille parole può essere più incisivo di uno da diecimila, se ogni frase aggiunge qualcosa di utile e nuovo.

3. L’affidabilità è tutto

A causa della corrente sovrappopolazione delle SERP e del surplus di informazioni, per emergere nelle ricerche guidate e influenzate dall’intelligenza artificiale, è di capitale importanza dimostrare credibilità, affidabilità, autorevolezza, esperienza di prima mano e trasparenza.

Le pagine che guadagnano visibilità su Google e sui modelli AI oggi sono quelle che riflettono proprio questo, riportando:

  • Casi-studio e dati raccolti sul campo, 
  • Esperienze professionali e racconti di situazioni vissute,
  • Dettagli concreti come percentuali, date, testimonianze,
  • Citazioni di fonti e autori di competenza comprovabile.

4. La SERP diventa più dinamica

I motori di ricerca e le piattaforme AI aggiornano costantemente le loro valutazioni per allinearsi meglio all’intento reale dell’utente. Ciò significa che ciò che funziona oggi potrebbe perdere visibilità domani se non resta pertinente.

Algoritmi e modelli generativi cercano di capire cosa cerca l’utente, come cambia il suo modo di porre domande, quali dettagli diventano rilevanti e quali tendenze emergono nel tempo. I contenuti che si adattano a questi cambiamenti, aggiornando dati, esempi, insight e risposte pratiche, sono quelli che rimangono in vista. Restare visibili richiede dunque attenzione continua. 

Come emergere nelle SERP, nelle ricerche IA e nelle AI Overview

Abbiamo appena visto che la SEO sta vedendo enormi cambiamenti. Ne consegue che non ci basterà ottimizzare meta tag e parole chiave. Abbiamo bisogno di un approccio più sfaccettato per farci trovare nelle risposte generate dall’intelligenza artificiale, nelle AI Overviews e nelle SERP.

La buona notizia è che molte tecniche tradizionali restano fondamentali, soprattutto riguardo la SEO tecnica, ma andranno integrate a strategie specifiche per l’AI. In questa sezione vedremo appunto come bilanciare SEO tradizionale e nuove opportunità AI, attraverso azioni concrete che aiutano il tuo sito a restare rilevante in un ecosistema in continua evoluzione.

1. Crea cluster di argomenti

Uno dei modi più efficaci per segnalare ai motori di ricerca e ai modelli IA che il tuo sito è una fonte affidabile è mostrare profondità e coerenza tematica. Questo si dimostra costruendo un ecosistema di contenuti collegati: i cosiddetti cluster di argomenti, invece di articoli isolati.

Il punto di partenza è definire i pilastri del tuo settore, ossia i temi principali su cui vuoi posizionarti. Per ciascuno di essi, realizza una guida completa che funga da punto di riferimento. Attorno a queste guide, sviluppa articoli più specifici che esplorano i singoli aspetti del tema principale. Ogni contenuto secondario deve rimandare sia alla guida principale sia agli altri articoli correlati, creando così una rete logica e interconnessa.

visualizzazione dei cluster di argomenti in forma grafica. un contenuto portante al centro, con contenuti cluster tutto intorno, collegati da hyperlink

Questo sistema aiuta i motori di ricerca a comprendere la struttura del tuo sito e la tua competenza sull’argomento, e allo stesso tempo offre anche all’utente un’esperienza coerente e approfondita. Un sito ben organizzato in cluster trasmette il messaggio chiaro che sei un vero esperto nel tuo settore.

Nella pianificazione dei cluster, cerca di coprire contenuti per ogni fase del customer journey. Programma contenuti adatti alle ricerche iniziali di curiosità (fase di awareness) fino alle decisioni concrete di acquisto o di azione.

2. Dai priorità all’intento di ricerca, non alla lunghezza

Non è più la lunghezza di un articolo a determinare il suo successo, ma la capacità di rispondere con precisione alle domande esatte degli utenti. Allora i tuoi contenuti dovranno essere scritti per venire incontro a queste necessità: i primi paragrafi devono offrire risposte concise e dirette, ideali per essere citate dalle AI Overviews. Procedi così:

  1. Comprendi l’intento di ricerca per ogni argomento che tratti: l’utente cerca informazioni pratiche? Paragoni? Consigli specifici? Una lista? Istruzioni passo a passo? Come richiede queste informazioni esattamente?
  2. Struttura i titoli secondo le domande comuni che appaiono nei risultati
  3. Rispondi in termini semplici a queste domande nelle prime 40-60 parole, cercando di tenerti sulle 1-2 frasi. Dettagli, esempi o metafore verranno dopo.
  4. Inserisci una sezione FAQ alla fine, che raccolga le domande più frequenti.

Questo aiuta sia i lettori sia gli algoritmi a individuare rapidamente i contenuti rilevanti, aumentando la probabilità di comparire nelle Overview in cima alle SERP, ma anche di essere citati nelle risposte dei motori generativi.

3. Usa un linguaggio naturale

È da tempo ormai che riempire i contenuti di parole chiave non serve, anzi penalizza le pagine. Quello che invece dovrai fare per far capire contesto e significato dei tuoi contenuti alle AI è usare sinonimi e termini che fanno parte del campo semantico di riferimento. 

Questo è perché, grazie al Natural Language Processing (in italiano Elaborazione del linguaggio naturale), i modelli IA sono in grado di capire la relazione tra parole, concetti e atteggiamenti che emergono in un testo. 

Usando molti sinonimi, termini relazionati e parole dello stesso campo semantico, i tuoi contenuti risulteranno più naturali e ricchi di significato. Le IA saranno perfettamente in grado di capire la sostanza e la qualità di quello che stai comunicando, dandoti migliori possibilità di essere citato nelle risposte dei motori generativi – che, appunto, tendono ad essere anche loro più discorsive e naturali.

4. Fornisci informazioni riguardo gli autori

Per comunicare la massima autorevolezza e affidabilità, ogni articolo dovrebbe includere un author box che racconti chi ha scritto il testo: qualifiche, area di specializzazione, anni di esperienza, riconoscimenti, o addirittura interessi personali. Questo tipo di trasparenza umanizza il contenuto e dimostra che dietro a quelle righe c’è una persona con una voce e una competenza reale.

Aggiungi link ai profili professionali, come LinkedIn, per rendere la verifica immediata. Anche specificare eventuali inclinazioni personali o punti di vista può aumentare la fiducia. Un autore che ammette le proprie preferenze e punti ciechi comunica onestà.

screenshot di un author box direttamente da un articolo del blog di SiteGround

5. Struttura sito e post per l’indicizzazione

Un sito ben strutturato è più facilmente indicizzato dai motori di ricerca, più facilmente scansionabile dai crawler AI (e quindi considerato più affidabile dagli algoritmi IA) e più immediato per chi legge. 

Il tutto aumenta la probabilità di comparire come fonte autorevole su SERP e risposte AI. Ci è chiaro allora che la struttura del sito e dei singoli articoli, cioè la SEO tecnica, è fondamentale. Vediamone gli elementi chiave:

  • Velocità del sito: assicurati di avere un codice leggero, immagini compresse, caching attivo e solo plugin necessari. Se usi WordPress strumenti come il SiteGround Speed Optimizer possono fare la differenza, rendendo il tuo sito fino al 20% più veloce rispetto ad altri plugin simili.
  • Elimina le barriere: rimpiazza i link rotti, i contenuti duplicati o le risorse bloccate, rendi la navigazione rapida e intuitiva e sito mobile-friendly.
  • Schema markup corretto: usa i dati strutturati per segnalare il tipo di contenuto ai motori (i più comuni sono gli schema How-to, FAQ, Recipe, Review e Product).
  • Facilita l’AI crawling: Usando un hosting AI-friendly ti assicuri che il server sia accessibile ai crawler senza limitazioni. Attenzione ai contenuti in Java-Script, che potrebbero risultare nascosti ai crawler.
  • Heading e metadata appropriati: titoli coerenti e descrizioni ottimizzate migliorano la leggibilità sia per gli utenti sia per i motori di ricerca.

Per rendere i contenuti in sé facili da leggere e scansionare, sia per l’IA che per chi ti leggerà:

  • Utilizza paragrafi brevi, indicativamente di 2-4 frasi ciascuno.
  • Usa liste e tabelle nel testo per organizzare e schematizzare le informazioni. Occhio però, se le liste e le tabelle sono in formato di immagine, la lettura da parte dell’IA non è così immediata. 
  • Evidenzia i concetti chiave con grassetti e corsivi.

Seguendo queste dritte avrai un sito ben strutturato che facilita l’indicizzazione e trasmette professionalità e affidabilità.

6. Aggiorna i tuoi contenuti

I risultati delle ricerche e le risposte generate dall’AI cambiano di continuo, quindi la manutenzione dei contenuti è una pratica essenziale.

Monitora regolarmente le performance dei tuoi contenuti, verifica se le tue pagine mantengono il posizionamento nelle SERP e se continuano a comparire nelle AI summaries. Un calo di visibilità spesso indica che sono emerse fonti più aggiornate o rilevanti. Se così fosse, sarà arrivato il momento di rivedere e ottimizzare, aggiungendo nuovi dati, aggiornando gli esempi, integrando tendenze recenti o punti di vista più attuali.

Tenere d’occhio i social media può essere un ottimo termometro per capire dove si muove l’interesse degli utenti. Le discussioni più attive e le domande ricorrenti sono segnali preziosi di ciò che le persone vogliono sapere ora.

Cosa aspettarsi dal futuro della SEO

La SEO del futuro non si prospetta un terreno stabile, ma un equilibrio in continuo assestamento. L’intelligenza artificiale continuerà a cambiare il modo in cui le persone cercano informazioni, confrontano soluzioni e decidono di acquistare. Per le aziende, questo indica il bisogno di restare agili senza perdere di vista ciò che davvero conta, ovvero la fiducia degli utenti e la capacità di rispondere ai loro bisogni reali.

È facile lasciarsi tentare dalle mode del momento o temere le ricerche zero-click, sempre più frequenti con l’espansione delle AI Overviews e degli AI Agent. Ma non è la fine della SEO, è solo un nuovo modo di cercare. Gli utenti non smetteranno di informarsi, semplicemente lo faranno in ambienti più dinamici.

In questo scenario, la tecnologia che sostiene il tuo sito farà la differenza. Un hosting veloce, affidabile e ottimizzato per i crawler AI è il punto di partenza per garantire che i tuoi contenuti siano visibili, performanti e sempre accessibili.

Una piattaforma come SiteGround, che combina velocità, sicurezza e compatibilità con le nuove tecnologie di scansione IA, è una sella ben salda sul dorso di questi tempi galoppanti.

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Prompt per ChatGPT: Come scriverli + Esempi

C’è una ragione per cui molte persone restano deluse dalle risposte di ChatGPT. I testi risultano uniformi, gonfi di frasi generiche, a volte persino con errori o informazioni inventate. Questo tono inconfondibile “da macchina” nasce spesso dal modo in cui vengono poste le domande.

Troppo spesso i prompt sono brevi, vaghi, troppo simili a ricerche su Google. In queste condizioni, l’IA non ha gli strumenti per offrire contenuti ricchi e strutturati e riempie i vuoti con parole superflue.

Imparare a scrivere comandi efficaci significa dare all’IA una direzione chiara, metodo, istruzioni e contesto precisi. I prompt sono ciò che separa un risultato mediocre da uno realmente utile, creativo, affidabile. In altre parole: la qualità delle risposte dipende interamente dalla qualità delle domande. Questa guida mostra proprio come porre queste domande, i prompt.

[44]

Cosa sono i Prompt per ChatGPT?

I prompt per ChatGPT sono le istruzioni o le domande che fornisci all’IA per generare una risposta. In altre parole, un prompt è ciò che guida ChatGPT nella produzione dei contenuti, infatti il termine in inglese significa “stimolo” o “input”.

Saper scrivere prompt efficaci fa la differenza tra ricevere quelle risposte generiche chiaramente scritte dall’IA che non piacciono a nessuno e ottenere contenuti ben strutturati, approfonditi e affidabili, utilizzabili concretamente nel lavoro quotidiano. Per ottenere questo, un buon prompt deve definire le aspettative e fornire abbastanza dettagli perché l’IA comprenda il compito.

Come scrivere i prompt per ChatGPT

Molti si avvicinano a ChatGPT ponendo domande eccessivamente semplici, come se stessero facendo una ricerca su Google. Queste domande funzionano, certo, ma non sfruttano il vero potenziale dello strumento. Per ottenere risposte più accurate, complete e vicine alle tue esigenze, serve un metodo preciso.

Strumenti come ChatGPT, Claude o Gemini sono un traguardo straordinario della tecnologia, ma restano pur sempre quello: macchine. Sono in grado di analizzare dati, fare calcoli e categorizzare enormi quantità di dati in pochi secondi, ma non possiedono buon senso, né condividono automaticamente il nostro contesto culturale o professionale. Tutto ciò che per noi è ovvio potrebbe non esserlo per l’IA.

La regola più importante è quindi fornire all’IA quante più informazioni di contesto possibili. Indica chiaramente che tipo di risposta ti serve, a cosa ti serve, in che formato la vuoi, con quale stile deve essere scritta. Più dettagli fornisci, più il modello sarà in grado di produrre contenuti realmente utili e non vaghi.

schema riassuntivo dei passi necessari per scrivere un buon prompt su ChatGPT: 1 specifica un ruolo, 2 identifica lo scopo, 3 fornisci un contesto, 4 definisci un formato, 5 offri degli esempi, 6 richiedi tono e stile, 7 poni dei vincoli

1. Specifica un ruolo

Quando parli con un amico usi un linguaggio spontaneo, mentre in un colloquio di lavoro scegli parole e toni molto diversi. Perché? Perché il ruolo che ricopri in quei contesti non è lo stesso. Lo stesso principio vale con l’IA. Se vuoi ottenere risposte davvero pertinenti, devi indicare a ChatGPT quale ruolo assumere.

Assegnare un ruolo significa dare all’IA un punto di vista e un linguaggio precisi. Questo le permette di usare il tono, la terminologia e l’approccio giusto per la situazione. Ad esempio:

  • Sei un consulente fiscale. Spiega a un imprenditore quali sono i vantaggi di aprire una SRL.
  • Comportati da esperto di marketing. Scrivi tre headline persuasive per promuovere un nuovo servizio di ecommerce.
  • Immagina di essere un formatore aziendale. Illustra a un team le basi del project management.

Stabilendo un ruolo, otterrai testi più coerenti e contenuti di qualità più vicina alle tue esigenze.

screenshot che mostra due risposte di chatgpt alla stessa domanda "spiegami come funziona la fotosintesi". Nell'esempio dove viene aggiunto "sei un maestro delle elementari" al prompt, la risposta utilizza similitudini e un linguaggio non tecnico per spiegare il concetto.

In questo esempio, vediamo come porre esattamente la stessa domanda con l’unica aggiunta della specificazione del ruolo “Sei un maestro delle elementari”, cambi enormemente il tono, il lessico e l’impostazione della risposta.

2. Identifica lo scopo

Le idee che emergono in una sessione di brainstorming non hanno la stessa forma o profondità di quelle che inseriresti in una proposta ufficiale al tuo capo. È per questo che, quando scrivi un prompt per ChatGPT, devi chiarire subito qual è lo scopo della tua richiesta.

Vuoi solo soddisfare una curiosità personale? Ti serve un testo pronto da inserire in un’email a un cliente? Oppure hai bisogno di un confronto dettagliato tra dati o statistiche, che ti permetta di vedere le differenze in maniera chiara e ordinata? Ogni obiettivo richiede un approccio diverso, e se lasci che l’IA indovini da sola potresti non essere soddisfatto.

Per esempio:

  • Genera cinque possibili titoli per un articolo di blog su come acquistare domini.
  • Scrivi una bozza di email formale per proporre una collaborazione a un’agenzia di comunicazione.
  • Voglio capire le differenze tra i principali tipi di hosting, fai un confronto usando una tabella chiara.

Più sei preciso nello spiegare a cosa ti serve la risposta, più ChatGPT potrà darti contenuti immediatamente utilizzabili, senza che tu debba rielaborarli da zero.

screenshot che mostra la risposta di ChatGPT al prompt "sto cercando idee per il mio ecommerce di abbigliamento, e tu sei un consulente di marketing che deve suggerirmi strategie di upselling creative e originali"

In questo esempio, quello che cerchiamo non è un contenuto immediatamente utilizzabile, ma idee originali a cui ispirarsi, quindi l’output fornito è breve e schematico ma comunque adeguatamente sviluppato, grazie alle specificazioni fornite.

3. Fornisci un contesto

Il contesto è l’elemento cardine. Considera come contesto tutte le informazioni e i dettagli che possiedi già e che puoi trasmettere a ChatGPT perché costruisca una risposta davvero utile. 

Più contesto fornisci, più ChatGPT riesce a interpretare correttamente la tua richiesta e a produrre un output in linea con le tue aspettative. Senza contesto, il modello tende a “riempire i vuoti” con soluzioni generiche, che rischiano di essere lontane da quello che ti serve davvero, imprecise o incomplete.

screenshot che mostra un prompt dove viene fornito un contesto moderatamente dettagliato (tipo di business, progetto, specifiche prodotto, disponibilità) per poter avere il copy di un sms promozionale dettagliato

Come vedi, la differenza grazie al contesto, la risposta è precisa, coinvolgente e pronta per essere utilizzata. Un piccolo sforzo in più nella formulazione del prompt si traduce in un grande salto di qualità nell’output che ricevi.

4. Definisci il formato

Definire il formato in un prompt per ChatGPT significa indicare esplicitamente come vuoi che la risposta venga presentata: elenco puntato, tabella, checklist, paragrafo di 100 parole, CSV, ecc. Specificare il formato è un piccolo comando che può rendere una risposta immediatamente consultabile e utilizzabile.

Se hai mai ottenuto una risposta che conteneva tutte le informazioni che cercavi, ma difficile da leggere, sai perché questo passaggio è cruciale. Specificando il formato riduci la necessità di rielaborare il testo e puoi ottenere output pronti per l’uso.

Vediamo degli esempi pratici di prompting con delle specificazioni di formato.

  • Genera una checklist passo-passo per migliorare la sicurezza del mio sito.
  • Scrivi un’email di massimo 120 parole con tono professionale per informare i clienti della manutenzione programmata del sito.
  • Crea una lista in quattro punti che elenchi i benefici del tè verde.
screenshot che mostra un prompt che specifica il formato richiesto: "crea una tabella che riassuma le quattro città più grandi del mondo. la tabelle deve riportare popolazione, km2, e densità di popolazione"

Se hai dei bisogni specifici in quanto al formato, prenditi il tempo di pensarci su e fornisci un prompt preciso. Per esempio, se vuoi una tabella formattata in modo particolare:

  • Restituisci in formato CSV le 5 principali metriche di performance dei 10 siti che ti ho inviato. Per ogni metrica crea tre colonne: metrica, valore, commento breve. Usa le tre colonne successive per la prossima metrica, e così via. Ogni sito è dedicato ad una riga.

5. Offri degli esempi

Fornire esempi è uno dei modi più efficaci per aiutare ChatGPT a capire esattamente cosa vuoi ottenere. Gli esempi servono come modello: mostrano il tono, lo stile, il formato e il livello di dettaglio che desideri, soprattutto se non sei sicuro di essere stato completamente chiaro nel prompt o se non sai come spiegarti.

Ad esempio, se gestisci un Ecommerce e hai già scritto descrizioni prodotto di cui sei soddisfatto, puoi fornire una descrizione esistente come modello. Poi, indicando le caratteristiche del nuovo prodotto, chiedi a ChatGPT di produrre una descrizione simile e coerente con le altre.

screenshot che mostra un prompt per la descrizione di un prodotto. il prompt fornisce dettagli sul prodotto in se e poi un esempio di una descrizione simile.

Anche se non sei esperto nel formulare prompt, fornire esempi concreti aiuta ChatGPT a produrre risultati che richiedono poca o nessuna rielaborazione da parte tua, risparmiando tempo e garantendo uniformità nel contenuto.

6. Richiedi un tono e uno stile specifico

Il tono è fondamentale quando utilizzi ChatGPT per produrre testi destinati a essere pubblicati o letti da terzi. Specificarlo permette all’IA di modulare il linguaggio senza cambiare il contenuto essenziale: puoi mantenere le stesse informazioni, ma con un tono diverso a seconda del contesto.

Che tu stia scrivendo una proposta per un investitore, una newsletter informale per clienti o un post promozionale sui social, indicare il tono giusto ti aiuta a trasmettere la sensazione desiderata.

Ad esempio, puoi chiedere a ChatGPT di adottare uno stile:

  • Formale e professionale
  • Amichevole e colloquiale
  • Umoristico e leggero
  • Istituzionale o motivazionale
screenshot che mostra i due risultati diversi che si ottengono usando lo stesso prompt "scrivi un oggetto email per un invito all'apertura di un nuovo cinema" con l'unico cambiamento nell'aggiunta delle indicazioni per il tono

Come vediamo nell’esempio, anche con un testo brevissimo e nessun’altra specificazione, una piccola variazione nel tono può fare una grande differenza nella percezione del testo.

7. Poni dei vincoli

Inserire vincoli nei tuoi comandi per ChatGPT è un modo efficace per guidare l’IA verso risultati più precisi e pertinenti, evitando caratteristiche o aggiunte che richiederebbero correzioni o rielaborazioni.

Se, ad esempio, noti che nelle risposte ricorrenti ChatGPT inserisce elementi indesiderati, come grassetti, emoji o ripetizioni, puoi semplicemente specificare di escluderli. Così il risultato sarà già allineato alle tue esigenze e pronto all’uso.

Alcuni tipi di vincoli comuni sono:

  • Limiti di lunghezza o numero di parole/caratteri
  • Restrizioni sul linguaggio o sullo stile (nessuna emoji, nessun grassetto, etc)
  • Regole specifiche per il contenuto (evitare certi termini, rispettare uno schema)
  • Vincoli per il formato (numero massimo di punti in un elenco, di righe in tabella, etc)
screenshot di un prompt di chatgpt con due vincoli, uno riguardo la lunghezza massima di 4 parole, l'altro riguardo il numero di soluzioni proposte, 8.

I vincoli servono quindi a ridurre al minimo gli scarti tra ciò che chiedi e ciò che ricevi. Quando li combini con ruolo, scopo, contesto, formato, esempi e tono, ottieni prompt completi che riducono al minimo gli scarti tra la tua richiesta iniziale e la risposta più coerente e affidabile che utilizzerai. Ricorda che dopo che avrai ottenuto una risposta soddisfacente, c’è sempre spazio per umanizzare i testi prodotti dall’IA.

Esempi di prompt per ChatGPT

Dopo aver visto i passaggi fondamentali per scrivere prompt efficaci, è utile osservare come queste strategie si traducono in esempi concreti. In questa sezione mostreremo alcune applicazioni pratiche di ChatGPT in diversi contesti aziendali: dalla gestione delle email al marketing, dalla creazione di contenuti al servizio clienti, fino all’organizzazione dei dati.

L’obiettivo è fornire ai piccoli e medi imprenditori italiani prompt riutilizzabili, già strutturati secondo le regole che abbiamo visto: ruolo, scopo, contesto, formato, esempi, tono e vincoli. Questi esempi ti permetteranno di capire subito cosa chiedere a ChatGPT per ottenere risultati pratici, rapidi e pronti all’uso nella tua attività quotidiana.

Prompt per email

Anche se tutti sanno quanto siano importanti l’email marketing, le newsletter e le mail promozionali, spesso manca l’ispirazione per i contenuti. Allora puoi usare prompt di ChatGPT anche per l’email marketing, generando idee mirate e coerenti con il tuo pubblico e i tuoi obiettivi aziendali.

Per ottenere risultati concreti, è fondamentale fornire all’IA tutte le informazioni necessarie sul tuo business: il target, il tipo di prodotto o servizio, lo stile della comunicazione e l’obiettivo della campagna. Come sempre, più il contesto è chiaro e dettagliato, più le risposte saranno utili.

screenshot di un prompt per email che richiede 10 idee per una newsletter

Puoi usare prompt altrettanto ben costruiti per ottenere un’infinità di cose, tra cui:

  • Elenchi di argomenti
  • Calendario email
  • Linee guida sul tono
  • Suggerimenti su come strutturare ogni newsletter
  • Suggerimenti e proposte specifiche su bozze, testo, oggetto, CTA delle mail

Il tutto mantenendo coerenza e rilevanza per il tuo pubblico.

Lo sapevi che lo Strumento di Email Marketing di SiteGround integra funzioni di IA che sono state impostate dai nostri sviluppatori proprio per scrivere testi email? Questo vuol dire che con pochissime indicazioni potrai già avere testi perfettamente ottimizzati per le tue campagne email, senza bisogno di ricorrere a ChatGPT.

Prompt per il marketing

Ogni aspetto del marketing può beneficiare dell’aiuto di ChatGPT. Che tu voglia aumentare il traffico sul sito, promuovere un nuovo prodotto o sviluppare campagne sui social, l’IA può guidarti con strategie personalizzate in base alle tue esigenze e risorse.

Per ottenere risultati davvero utili, il prompt deve includere tutti gli elementi essenziali: contesto, obiettivo, task specifico, eventuali vincoli (come budget o tempistiche) e, se vuoi, il formato preferito della risposta (ad esempio elenco puntato o tabella).

screenshot di un prompt che richiede un foglio di calcolo che riassuma 10 strategie di marketing digitale per un negozio di stoviglie in ceramica. ll prompt specifica contesto, ruolo, scopo, vincoli e formato.

Le possibilità d’uso sono pressoché illimitate. Per menzionarne alcune:

  • Definire la Unique Value Proposition,
  • Fare brainstorming per nuove strategie di marketing
  • Creare campagne pubblicitarie
  • Trovare nuove idee per i contenuti social
  • Creare calendari di pubblicazione email o social media, con date e orari ottimali

Prompt per il copy e i contenuti

Che si tratti di blog, copioni per video, CTA, pagine web o annunci pubblicitari, ChatGPT può diventare un alleato prezioso nella creazione di contenuti efficaci e coerenti con il tuo brand.

screenshot che mostra un prompt per avere una proposta di scaletta per un articolo. Il prompt specifica contesto, ruolo, scopo, vincoli, formato e tono.

Utilizzando questo approccio, puoi sviluppare piani editoriali efficaci, creare annunci mirati, scrivere articoli o avere stesure di copioni senza dover partire da zero ogni volta.

Prompt per il servizio clienti

ChatGPT può essere un prezioso supporto anche per il servizio clienti, soprattutto quando le domande richiedono conoscenze specifiche o dettagliate. Invece di dover studiare manuali, regolamenti o termini e condizioni prima di rispondere a ogni richiesta, puoi utilizzare l’IA per generare risposte precise e affidabili in pochi istanti.

Creando prompt chiari e dettagliati con fonti a cui attenersi, puoi guidare ChatGPT a fornire spiegazioni accurate su procedure, politiche aziendali o prodotti, consentendoti di rispondere con sicurezza, professionalità e tempistiche brevi. Questo approccio non sostituisce il personale umano, ma permette di risparmiare tempo, ridurre errori e garantire coerenza nelle risposte, anche per domande complesse o tecniche.

screenshot di un prompt utilizzato per il servizio clienti. il prompt chiede di riassumere le informazioni di articoli e manuali in una semplice spiegazione da passare ai clienti.

Prompt per organizzare dati

I prompt per ChatGPT non servono solo per scrivere testi: sono uno strumento prezioso anche per organizzare dati e analizzare statistiche. L’IA può aiutarti a creare calendari editoriali, elenchi di attività, tabelle di confronto o report statistici, rendendo più semplice gestire informazioni complesse senza perdere tempo.

Alcuni esempi pratici in cui puoi utilizzare ChatGPT:

  • Generare tabelle comparative tra prodotti, servizi o fornitori.
  • Organizzare e filtrare dati di vendita o metriche di performance.
  • Preparare checklist operative o piani budget dettagliati.

Errori da evitare quando scrivi prompt per Chat GPT

Come abbiamo dimostrato fino ad ora, anche se ChatGPT è uno strumento potente, qualità e precisione delle risposte dipendono in gran parte dal prompt che fornisci. Ci sono alcuni errori comuni che molti utenti fanno, spesso senza rendersene conto, e che possono compromettere la chiarezza, la completezza o l’utilità delle risposte. Evitarli è fondamentale se vuoi ottenere output accurati, immediatamente utilizzabili e affidabili.

Non dare per scontata l’accuratezza

Il primo errore è fidarsi dell’accuratezza di ChatGPT, anche quando non gli sono state date fonti da cui attingere. L’IA è uno strumento potente, ma non è infallibile. Può fornire informazioni imprecise o datate, soprattutto su argomenti di nicchia o settori in rapido cambiamento. 

Inoltre, tende a voler sempre dare una risposta, anche quando i dati reali non sono disponibili, riempiendo i vuoti con informazioni a volte poco affidabili. Per garantire la correttezza dei contenuti:

  • Se possibile, fornisci a ChatGPT le fonti originali. Ad esempio, invece di chiedere “qual è la value proposition dei miei competitors?”, puoi indicare il link al sito ufficiale e chiedere “sulla base di questi siti, qual è la value proposition di ognuno?”. Così l’IA attinge direttamente a dati verificabili, riducendo il rischio di errori.
  • Controlla sempre statistiche, date e dati critici prima di inserirli in presentazioni o report e confronta le informazioni con fonti aggiornate e attendibili
  • Quando è possibile, fornisci dei valori di riferimento. Per esempio, mettiamo che tu voglia misurare i risultati di una campagna email. Oltre ai file che contengono le tue statistiche, per avere i risultati migliori dovrai fornire anche un riferimento alle metriche di email marketing standard nel tuo settore.

Non dare per scontato che sappia come ottenere la risposta

Il secondo errore è non indicare quale metodo va seguito per elaborare le risposte. ChatGPT non può intuire il metodo o il processo che desideri venga seguito per arrivare a una risposta a meno che non lo indichi tu. Se c’è un approccio specifico da utilizzare, indicalo chiaramente nel prompt, soprattutto se consiste in più step.

Ad esempio, devi:

  • Fornire una procedura passo-passo per le operazioni matematiche/logiche?
  • Tradurre il contenuto in un’altra lingua e poi rielaborarlo?
  • Estrarre solo i dati numerici da fonti specifiche e fare un sunto?
  • Confrontare e riassumere due teorie opposte anziché la più conosciuta riguardo ad un argomento?

Se non comunichi questi dettagli, l’IA rischia di produrre risposte incomplete o generiche. Nel peggiore dei casi, non fornendo un metodo (e questo accade principalmente nei quesiti di logica) le risposte potrebbero essere incorrette o inventate. 

Non accontentarti della prima risposta

Nonostante tutti gli sforzi e le accortezze, la prima risposta di ChatGPT potrebbe non essere esattamente quello che cercavamo. Spesso l’output iniziale beneficia di raffinamenti e iterazioni. Se la risposta non è esattamente quello che cercavi, puoi modificare il prompt o fare domande di follow-up per migliorarla.

Ad esempio:

  • Se il tono è troppo formale, puoi chiedere: “Lascia il contenuto intatto, ma riscrivi con un tono più amichevole.”
  • Se manca profondità, prova: “Puoi sviluppare questa idea con esempi?”
  • Se non è abbastanza pratica, chiedi: “Per favore fornisci una lista di azioni successive.”

Puoi anche costruire sulle risposte già ottenute. Se l’IA fornisce un elenco puntato, puoi chiedere di trasformarlo in una tabella con ulteriori dettagli come costi o azioni specifiche.

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Conclusione

Scrivere prompt efficaci per ChatGPT sta diventando una competenza necessaria. Seguendo i suggerimenti giusti e evitando gli errori comuni, puoi sfruttare appieno il potenziale dell’IA per ottenere risposte accurate, creative e immediatamente utilizzabili.

Considera ChatGPT come un collaboratore: più lo guidi con prompt ben strutturati, più le risposte saranno in linea con le tue esigenze. Con questo approccio, l’IA realizza il suo potenziale e può supportarti concretamente nelle tue attività quotidiane, dall’email marketing alla gestione dei contenuti, dal servizio clienti all’analisi dei dati.

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