La qualità dell'output dell'intelligenza artificiale dipende dalla qualità dell'input.
Il prompt engineering è l'abilità di creare istruzioni che ottengano i migliori risultati possibili dai modelli di intelligenza artificiale. Un messaggio ben scritto può fare la differenza tra un testo generico e un contenuto eccezionale. Uno studio di Stanford del 2025 ha rilevato che lo stesso modello di intelligenza artificiale produce output che variano fino al 400% in termini di qualità a seconda della progettazione tempestiva. Investire in competenze tempestive migliora direttamente i risultati dell’intelligenza artificiale.
Ecco la nostra struttura per scrivere istruzioni che producano costantemente risultati eccellenti.
Sii specifico
Suggerimenti vaghi producono risultati vaghi. Invece di "scrivere di SEO", specifica formato, tono, pubblico, durata e punti chiave. Un prompt ben strutturato riduce le iterazioni del 50-70%. Esempio: "Scrivi un post di 1.000 parole sulla SEO tecnica per imprenditori non tecnici. Usa un tono colloquiale. Includi sezioni sulla scansione, Core Web Vitals e ottimizzazione mobile. Cita due fonti."
Fornire contesto
Fornisci il background dell'intelligenza artificiale: la tua attività, il tuo pubblico e i tuoi obiettivi. Includi linee guida sulla voce del brand. I prompt ricchi di contesto producono output che sembrano personalizzati piuttosto che generici. Esempio: "Siamo un'agenzia di sviluppo web a Istanbul al servizio di piccole imprese. Tono professionale ma amichevole. Spiega le PWA ai proprietari di ristoranti con conoscenze tecniche limitate."
Usa esempi
Mostra all'IA che aspetto ha il bello. Fornisci campioni del tuo stile, struttura o qualità preferiti. I modelli di intelligenza artificiale eccellono nell’imitare i modelli. Più esempi fornisci, più coerente sarà il risultato. Includi un collegamento a un post del blog esistente come riferimento di stile.
Iterare e perfezionare
Tratta i suggerimenti come bozze. Esaminare l'output, identificare i miglioramenti e modificare le istruzioni. Aspettatevi 3-5 iterazioni per richiesta complessa. Salva suggerimenti efficaci in una libreria organizzata per caso d'uso. In x13apps manteniamo una libreria di prompt condivisa alla quale tutto il nostro team contribuisce e da cui trae vantaggio.