OpenAI Prompting Guide: Framework for Marketers

The guide OpenAI hadn't written yet

Fino a luglio 2026, le risorse ufficiali di OpenAI sul prompting erano frammentate. Esistevano documentazioni tecniche per sviluppatori, thread su Reddit e guide di terze parti. Mancava un riferimento chiaro per l’utente non tecnico. Quindi, la pubblicazione di questa guida colma un vuoto reale.

As reported by The Decoder, the document introduces four optional blocks: goal (objective), context (context), format (format) and Constraints (constraints). This is not a rigid formula. On the contrary, the blocks are used in free combination, according to the type of request.

Inoltre, per la prima volta, la guida copre sia ChatGPT che Codex in un unico framework. Questo segnala una volontà di semplificazione da parte di OpenAI. Il messaggio è chiaro: smettere di cercare la formula perfetta e iniziare a descrivere il risultato desiderato.

The four blocks: what they mean for marketing

Il framework OpenAI è volutamente minimalista. Tuttavia, applicato al contesto marketing, ciascun blocco ha un peso specifico. Di seguito una lettura operativa per chi gestisce contenuti, campagne e brief creativi.

Goal — l’obiettivo prima di tutto

The block goal risponde alla domanda: cosa deve produrre questo prompt? In marketing, la risposta cambia radicalmente a seconda del contesto. Un post LinkedIn per un brand B2B ha obiettivi diversi rispetto a una descrizione prodotto per e-commerce. Pertanto, dichiarare l’obiettivo in modo esplicito è il primo passo per ottenere output rilevanti.

Ad esempio: «Scrivi un post LinkedIn che generi interesse verso un webinar B2B sul tema ESG» è più efficace di «Scrivi un post LinkedIn sull’ESG». Il modello capisce il fine comunicativo e calibra tono, lunghezza e call to action di conseguenza.

Context — il contesto che fa la differenza

Il contesto è il blocco più sottovalutato. Infatti, i modelli linguistici non conoscono il brand, il settore o il pubblico di riferimento. Senza queste informazioni, producono output generici. Quindi, fornire contesto significa ridurre il gap tra ciò che il modello può produrre e ciò che serve davvero.

Per le attività di SEO copywriting oh yes digital marketing, il contesto utile include: settore di riferimento, tono del brand, pubblico target e fase del funnel. Anche due righe di contesto migliorano sensibilmente la pertinenza dell’output.

Format — struttura e lunghezza dell’output

The block format indica come deve essere organizzata la risposta. In ambito marketing, questo è particolarmente utile. Ad esempio, si può richiedere un output in forma di bullet list, una struttura con H2 e H3, un testo di 150 parole o una tabella comparativa.

Specifying the format reduces subsequent editing work. Furthermore, for those who work on LinkedIn campaign o Google Ads campaigns, indicare il numero di caratteri o il tipo di headline è già un vincolo di formato implicito.

Constraints — i vincoli che affinano il risultato

I vincoli delimitano ciò che il modello non deve fare. Questo blocco è spesso ignorato, ma è molto efficace. Tra i vincoli utili in marketing: evitare termini tecnici, non usare anglicismi non necessari, non superare una certa lunghezza, mantenere un tono formale.

In sintesi, i vincoli funzionano come un brief negativo. Definiscono i confini entro cui il modello deve operare. Dunque, sono particolarmente utili quando si lavora con brand con identità comunicativa precisa.

Three steps to apply it immediately in workflows

Il framework OpenAI è utile solo se integrato nei processi reali. Di seguito tre passaggi concreti per adottarlo senza stravolgere i flussi esistenti.

• Step 1 — Costruire un template di prompt per ogni use case ricorrente. Ogni team marketing ha attività ripetitive: post social, newsletter, brief creativi, descrizioni prodotto. Per ciascuna, vale la pena costruire un template che includa i quattro blocchi. Così si standardizza la qualità e si riduce il tempo di revisione.
• Step 2 — Iniziare dal goal, aggiungere i blocchi solo se necessario. La guida OpenAI è esplicita: i blocchi sono opzionali. Pertanto, non è necessario compilarli tutti ogni volta. Un prompt con solo goal e contesto può essere sufficiente per richieste semplici. La complessità si aggiunge progressivamente.
• Step 3 — Testare e iterare in modo sistematico. Il prompting è un processo iterativo. Quindi, tenere traccia dei prompt che funzionano — e di quelli che non funzionano — permette di costruire una knowledge base interna. Anche un semplice documento condiviso con esempi annotati ha un valore operativo elevato.

Metriche per valutare la qualità dei prompt in produzione

Misurare l’efficacia del prompting non è immediato. Tuttavia, esistono indicatori proxy utili per chi gestisce contenuti e campagne in modo strutturato.

Il primo è il editing rate: quante parole vengono modificate rispetto all’output originale del modello. Un tasso elevato indica prompt poco precisi. Inoltre, il tempo medio di revisione per tipologia di contenuto è un proxy della qualità del prompt iniziale.

Per chi utilizza AI in attività di SEO o artificial intelligence applied to marketing, un terzo indicatore è la coerenza stilistica dell’output rispetto alle linee guida del brand. Output coerenti richiedono meno intervento umano e riducono i costi di produzione.

Infine, per le campagne paid, si può correlare la qualità del prompt con il Quality Score degli annunci o con il CTR dei contenuti generati. Questo collegamento è ancora sperimentale, ma offre una direzione di analisi concreta.

Quello che la guida non dice — e che conta lo stesso

Il framework OpenAI è un punto di partenza, non un sistema completo. Esistono aspetti che la guida non affronta esplicitamente, ma che influenzano i risultati in modo significativo.

Il primo è la Model selection. GPT-4o e o3 rispondono in modo diverso agli stessi prompt. Pertanto, un template ottimizzato per un modello potrebbe non funzionare allo stesso modo su un altro. Questo è rilevante per chi gestisce workflow automatizzati o integra API nei propri strumenti.

Il secondo è il conversational context. In una sessione lunga, i modelli accumulano contesto. Di conseguenza, un prompt identico produce output diversi a seconda di cosa è stato detto in precedenza. Questo aspetto è critico per chi usa AI in sessioni di lavoro prolungate.

Il terzo — e forse il più importante — è la qualità dell’input umano. No framework can compensate for a superficial brief. As research by McKinsey sul potenziale economico dell’AI generativa, il valore reale si genera quando l’AI amplifica competenze umane già solide, non quando le sostituisce.

SHM Studio's Perspective: Standardize Before You Automate

We of SHM Studio lavoriamo con marketing manager e responsabili digital di PMI e aziende mid-market italiane. In questo contesto, la principale difficoltà non è tecnologica. È organizzativa.

Molti team adottano strumenti AI in modo non strutturato. Ogni persona usa prompt diversi per le stesse attività. Il risultato è output inconsistente e difficile da integrare nei processi editoriali. Pertanto, il valore del framework OpenAI non sta nella sua sofisticazione — che è volutamente bassa — ma nella sua funzione di standard minimo condiviso.

Before automating content production workflows or integrating AI Google Ads campaigns and in the processes of web development, è utile standardizzare il modo in cui il team formula le richieste ai modelli. Questo riduce la varianza degli output e facilita la misurazione dei risultati.

Per approfondire come integrare questi strumenti in una strategia digitale strutturata, il punto di partenza è una Conversation with our team. Furthermore, on the SHM Studio Blog We regularly publish analyses on AI applied to marketing, SEO, and digital campaigns.

As also highlighted by Harvard Business Review sull’uso dell’AI generativa come thought partner, il vantaggio competitivo non deriva dall’accesso agli strumenti — disponibili a tutti — ma dalla capacità di usarli con metodo. Il framework OpenAI è un primo passo in questa direzione.