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.<\/p>\n
As reported by The Decoder<\/a>, the document introduces four optional blocks: goal<\/strong> (objective), context<\/strong> (context), format<\/strong> (format) and Constraints<\/strong> (constraints). This is not a rigid formula. On the contrary, the blocks are used in free combination, according to the type of request.<\/p>\n Inoltre, per la prima volta, la guida copre sia ChatGPT che Codex in un unico framework. Questo segnala una volont\u00e0 di semplificazione da parte di OpenAI. Il messaggio \u00e8 chiaro: smettere di cercare la formula perfetta e iniziare a descrivere il risultato desiderato.<\/p>\n Il framework OpenAI \u00e8 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.<\/p>\n The block goal<\/em> 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 \u00e8 il primo passo per ottenere output rilevanti.<\/p>\n Ad esempio: \u00abScrivi un post LinkedIn che generi interesse verso un webinar B2B sul tema ESG\u00bb \u00e8 pi\u00f9 efficace di \u00abScrivi un post LinkedIn sull’ESG\u00bb. Il modello capisce il fine comunicativo e calibra tono, lunghezza e call to action di conseguenza.<\/p>\n Il contesto \u00e8 il blocco pi\u00f9 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 ci\u00f2 che il modello pu\u00f2 produrre e ci\u00f2 che serve davvero.<\/p>\n Per le attivit\u00e0 di SEO copywriting<\/a> oh yes digital marketing<\/a>, 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.<\/p>\n The block format<\/em> indica come deve essere organizzata la risposta. In ambito marketing, questo \u00e8 particolarmente utile. Ad esempio, si pu\u00f2 richiedere un output in forma di bullet list, una struttura con H2 e H3, un testo di 150 parole o una tabella comparativa.<\/p>\n Specifying the format reduces subsequent editing work. Furthermore, for those who work on LinkedIn campaign<\/a> o Google Ads campaigns<\/a>, indicare il numero di caratteri o il tipo di headline \u00e8 gi\u00e0 un vincolo di formato implicito.<\/p>\n I vincoli delimitano ci\u00f2 che il modello non deve fare. Questo blocco \u00e8 spesso ignorato, ma \u00e8 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.<\/p>\n 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 identit\u00e0 comunicativa precisa.<\/p>\n Il framework OpenAI \u00e8 utile solo se integrato nei processi reali. Di seguito tre passaggi concreti per adottarlo senza stravolgere i flussi esistenti.<\/p>\n Misurare l’efficacia del prompting non \u00e8 immediato. Tuttavia, esistono indicatori proxy utili per chi gestisce contenuti e campagne in modo strutturato.<\/p>\n Il primo \u00e8 il editing rate<\/strong>: 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 \u00e8 un proxy della qualit\u00e0 del prompt iniziale.<\/p>\n Per chi utilizza AI in attivit\u00e0 di SEO<\/a> o artificial intelligence applied to marketing<\/a>, un terzo indicatore \u00e8 la coerenza stilistica dell’output rispetto alle linee guida del brand. Output coerenti richiedono meno intervento umano e riducono i costi di produzione.<\/p>\n Infine, per le campagne paid, si pu\u00f2 correlare la qualit\u00e0 del prompt con il Quality Score degli annunci o con il CTR dei contenuti generati. Questo collegamento \u00e8 ancora sperimentale, ma offre una direzione di analisi concreta.<\/p>\n Il framework OpenAI \u00e8 un punto di partenza, non un sistema completo. Esistono aspetti che la guida non affronta esplicitamente, ma che influenzano i risultati in modo significativo.<\/p>\n Il primo \u00e8 la Model selection<\/strong>. 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 \u00e8 rilevante per chi gestisce workflow automatizzati o integra API nei propri strumenti.<\/p>\n Il secondo \u00e8 il conversational context<\/strong>. In una sessione lunga, i modelli accumulano contesto. Di conseguenza, un prompt identico produce output diversi a seconda di cosa \u00e8 stato detto in precedenza. Questo aspetto \u00e8 critico per chi usa AI in sessioni di lavoro prolungate.<\/p>\n Il terzo \u2014 e forse il pi\u00f9 importante \u2014 \u00e8 la qualit\u00e0 dell’input umano<\/strong>. No framework can compensate for a superficial brief. As research by McKinsey sul potenziale economico dell’AI generativa<\/a>, il valore reale si genera quando l’AI amplifica competenze umane gi\u00e0 solide, non quando le sostituisce.<\/p>\n We of SHM Studio<\/a> lavoriamo con marketing manager e responsabili digital di PMI e aziende mid-market italiane. In questo contesto, la principale difficolt\u00e0 non \u00e8 tecnologica. \u00c8 organizzativa.<\/p>\n Molti team adottano strumenti AI in modo non strutturato. Ogni persona usa prompt diversi per le stesse attivit\u00e0. Il risultato \u00e8 output inconsistente e difficile da integrare nei processi editoriali. Pertanto, il valore del framework OpenAI non sta nella sua sofisticazione \u2014 che \u00e8 volutamente bassa \u2014 ma nella sua funzione di standard minimo condiviso.<\/p>\n Before automating content production workflows or integrating AI Google Ads campaigns<\/a> and in the processes of web development<\/a>, \u00e8 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.<\/p>\n Per approfondire come integrare questi strumenti in una strategia digitale strutturata, il punto di partenza \u00e8 una Conversation with our team<\/a>. Furthermore, on the SHM Studio Blog<\/a> We regularly publish analyses on AI applied to marketing, SEO, and digital campaigns.<\/p>\n As also highlighted by Harvard Business Review sull’uso dell’AI generativa come thought partner<\/a>, il vantaggio competitivo non deriva dall’accesso agli strumenti \u2014 disponibili a tutti \u2014 ma dalla capacit\u00e0 di usarli con metodo. Il framework OpenAI \u00e8 un primo passo in questa direzione.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" OpenAI has published a prompting guide for non-technical users. Four practical blocks to improve content creation and marketing campaigns.<\/p>","protected":false},"author":7,"featured_media":24560,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"tags":[],"news-category":[164],"class_list":["post-24564","news","type-news","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","news-category-marketing","entry"],"acf":{"tldr_content":" OpenAI ha rilasciato a luglio 2026 una guida ufficiale al prompting pensata per utenti non sviluppatori. Il framework \u00e8 semplice: quattro blocchi opzionali \u2014 obiettivo, contesto, formato e vincoli \u2014 da combinare liberamente. L'indicazione centrale \u00e8 descrivere il risultato atteso, non la procedura per ottenerlo. Inoltre, per la prima volta, la guida unifica Chat e Codex in un unico schema.<\/p> Per i marketing manager italiani, questa pubblicazione \u00e8 rilevante. Infatti, gran parte delle difficolt\u00e0 nell'uso quotidiano degli strumenti AI non dipende dalla tecnologia, ma dalla qualit\u00e0 delle istruzioni fornite. Prompt vaghi producono output generici. Pertanto, adottare un metodo strutturato \u2014 anche minimo \u2014 migliora sensibilmente i risultati in attivit\u00e0 come content creation, brief creativi e campagne digitali.<\/p> In questo articolo, noi di SHM Studio<\/a> analizziamo il framework OpenAI e proponiamo una lettura operativa per chi gestisce attivit\u00e0 di digital marketing<\/a> e produzione di contenuti. L'obiettivo \u00e8 trasformare una guida teorica in uno strumento concreto, applicabile da subito nei flussi di lavoro quotidiani.<\/p>"},"yoast_head":"\nThe four blocks: what they mean for marketing<\/h2>\n
Goal \u2014 l’obiettivo prima di tutto<\/h3>\n
Context \u2014 il contesto che fa la differenza<\/h3>\n
Format \u2014 struttura e lunghezza dell’output<\/h3>\n
Constraints \u2014 i vincoli che affinano il risultato<\/h3>\n
Three steps to apply it immediately in workflows<\/h2>\n
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Metriche per valutare la qualit\u00e0 dei prompt in produzione<\/h2>\n
Quello che la guida non dice \u2014 e che conta lo stesso<\/h2>\n
SHM Studio's Perspective: Standardize Before You Automate<\/h2>\n