Chiedi a ChatGPT di scrivere un annuncio: gli spieghi cosa vendi, aggiungi un «per favore» e aspetti.
Arriva un testo ordinato, pieno di parole che potrebbero appartenere a qualsiasi azienda. Lo rileggi e scrivi: «Sii più preciso. Questo testo è troppo generico».
Da questa frustrazione nasce una domanda curiosa: trattare male ChatGPT lo fa rispondere meglio?
Un esperimento della Pennsylvania State University ha trovato un vantaggio per i prompt più scortesi. Per chi usa l’intelligenza artificiale nel marketing, vale la pena capire cosa sia stato misurato prima di trasformare il risultato in una nuova abitudine.
Lo studio: come cambia l’accuratezza con il tono del prompt
Om Dobariya e Akhil Kumar, della Pennsylvania State University, hanno pubblicato su arXiv il 6 ottobre 2025 il lavoro Mind Your Tone: Investigating How Prompt Politeness Affects LLM Accuracy. L’ateneo è diverso dalla University of Pennsylvania.
I ricercatori hanno sottoposto a GPT-4o 50 domande a scelta multipla di matematica, scienze e storia, riscritte in cinque toni: 250 prompt complessivi.
| Tono del prompt | Accuratezza media |
|---|---|
| Molto educato | 80,8% |
| Educato | 81,4% |
| Neutro | 82,2% |
| Scortese | 82,8% |
| Molto scortese | 84,8% |
Tra i due estremi ci sono 4 punti percentuali di differenza. Questi valori riguardano le risposte corrette ai quiz, anziché la qualità di annunci, articoli o strategie commerciali.
Fonte: studio originale su arXiv.
Quanto possiamo generalizzare il risultato?
Gli autori descrivono l’esperimento come preliminare. Il campione è piccolo e la valutazione riguarda principalmente GPT-4o. Inoltre, domande e risposte di riferimento sono state generate con Deep Research: un elemento metodologico da considerare.
Il lavoro documenta un effetto del tono in quel test; lascia aperta la spiegazione del fenomeno e la sua trasferibilità ad altri compiti.
Per un’azienda, quindi, resta da verificare se una certa formulazione migliori davvero il lavoro richiesto.
Cosa dice la ricerca su minacce e ricompense all’IA
Un’altra ricerca, pubblicata dai Wharton Generative AI Labs della University of Pennsylvania nell’agosto 2025, ha studiato minacce e ricompense nei prompt.
Su cinque modelli e due benchmark accademici, gli autori hanno rilevato effetti complessivi limitati e risultati imprevedibili sulle singole domande. La loro indicazione pratica è concentrarsi su istruzioni semplici e chiare.
I due esperimenti studiano interventi diversi: il primo varia la cortesia, il secondo aggiunge pressioni o incentivi. Vanno letti tenendo conto di questa differenza.
Fonte: report dei Wharton Generative AI Labs.
Come trattare male ChatGPT nel marketing
La mia indicazione operativa è partire da ciò che puoi controllare: il brief, i criteri di qualità e il feedback.
Quando scrivi «questo annuncio fa schifo», esprimi un giudizio. Quando scrivi «l’apertura è generica, il beneficio è astratto e la CTA chiede troppo impegno», indichi tre problemi su cui lavorare.
Questa è una proposta di metodo per il copywriting, distinta dai risultati dell’esperimento di Penn State.
Considera la differenza tra questi due prompt.
Richiesta generica:
Scrivi un annuncio convincente per il mio servizio di consulenza.
Richiesta con un brief:
Scrivi tre annunci Facebook per una consulenza dedicata a titolari di studi professionali. Il pubblico riceve contatti poco qualificati dalle campagne. L’obiettivo è prenotare una call conoscitiva. Usa un’apertura basata su una situazione concreta, un beneficio comprensibile e una CTA semplice. Massimo 100 parole per annuncio. Usa esclusivamente le informazioni dell’offerta che allego. Segnala separatamente i dati mancanti.
Nel secondo caso puoi valutare il risultato rispetto a un incarico preciso: pubblico, problema, obiettivo, formato e informazioni disponibili.
Un prompt per ottenere revisioni più utili
Puoi usare ChatGPT anche per esaminare una bozza prima di pubblicarla. Ti consiglio di chiedere una diagnosi del testo, seguita dalla riscrittura.
Ecco un prompt da copiare:
Analizza questo annuncio per [pubblico] che promuove [offerta]. L’azione richiesta è [CTA]. Individua le frasi generiche, le promesse prive di prove nel materiale fornito e i passaggi poco chiari. Per ogni problema, cita la frase e spiega come modificarla. Poi riscrivi l’annuncio entro [numero] parole, mantenendo i fatti verificabili e il tono [descrizione]. Elenca separatamente le informazioni da chiedere al cliente.
Questo processo rende il feedback controllabile. Puoi confrontare la diagnosi con la bozza, verificare le correzioni e decidere quali accettare.
Come capire se un prompt funziona meglio
Per testare i prompt nel tuo lavoro, scegli un piccolo gruppo di incarichi reali: annunci, email o sezioni di landing page.
Prepara due formulazioni e mantieni uguali modello, materiali e obiettivo. Genera più risposte per ciascuna versione, poi valuta i testi con gli stessi criteri:
- Correttezza delle informazioni.
- Aderenza al brief.
- Specificità del messaggio.
- Coerenza con la voce del brand.
- Quantità di modifiche necessarie prima dell’uso.
Una valutazione fatta senza vedere quale prompt abbia generato ogni testo può aiutarti a ridurre le preferenze iniziali.
Per gli annunci, aggiungi successivamente i dati della campagna. Una bozza che piace e una pubblicità che genera contatti qualificati rispondono a criteri diversi.
Dall’intelligenza artificiale a una comunicazione che porta clienti
Nel mio lavoro di copywriter a risposta diretta, parto dalle domande del cliente: cosa sta cercando, cosa lo frena e quali prove gli servono per scegliere.
È da queste informazioni che costruisco il brief per annunci, email e pagine di vendita. L’IA può entrare nel processo per sviluppare varianti e revisioni; la valutazione finale deve restare legata all’offerta e al pubblico.
La prossima volta che ChatGPT restituisce un testo generico, prova a dargli una correzione precisa: quale frase cambiare, per quale motivo e con quale obiettivo.
Vuoi rendere più efficaci i testi e le campagne della tua attività? Scrivimi su WhatsApp e parlami del tuo progetto.
