Se lavori nel marketing e usi LLM ogni giorno, prima o poi ti capita questa scena: chiedi un’email di nurturing “professionale ma calda” e ti arriva un testo che suona o troppo brochure anni 2000 o troppo confidenziale, oppure (peggio) correttissimo ma senza mordente. A quel punto fai ciò che fanno tutti, riscrivi il prompt, aggiungi due righe, togli una frase, riprovi. Funziona, ma non scala. Quando i deliverable diventano dieci varianti di annunci, tre landing, due sequenze email e una pagina di FAQ, la strategia “prompt a intuito” comincia a costare tempo e coerenza di brand.
Il Directional Stimulus Prompting (DSP) è interessante proprio perché sposta il problema ed invece di “scrivere un prompt perfetto” ogni volta, impari a inserire segnali direzionali piccoli ma espliciti (parole chiave, vincoli, preferenze di focus, guardrail) che rendono più stabile l’output e più controllabile il processo. In altre parole, smetti di chiedere “fammi una cosa bella” e inizi a dire al modello cosa è “bello” nel tuo contesto, con un linguaggio operativo.
DSP accademico
DSP nasce come framework di ricerca, un modello “policy” più piccolo che genera, per ogni input, uno stimolo direzionale da inserire nel prompt dell’LLM “black box”.L’LLM resta congelato, non lo addestri. Addestri invece la policy a produrre hint utili (indizi testuali). Nel paper “Guiding Large Language Models via Directional Stimulus Prompting”, gli autori mostrano miglioramenti consistenti su più task, e citano un caso che è diventato il meme tecnico della faccenda, con appena 80 dialoghi la loro procedura aumenta la performance di ChatGPT del 41,4% (in termini relativi) in un task di dialogo task-oriented.
DSP in pratica
Quando si parla di hint utili, nella pratica significa che progetti il prompt come se stessi scrivendo una mini specifica. Nel marketing, i segnali più utili tendono a cadere in quattro famiglie.
- La prima famiglia è lessicale: keyword obbligatorie e keyword proibite. È banale, ma funziona perché costringe il modello ad allinearsi al vocabolario del brand e al linguaggio della categoria. La keyword obbligatoria non è solo “metti questa parola”, è “ancora il testo a un frame”. Se obblighi “riduzione attrito”, “proof”, “time-to-value”, stai dicendo al modello quale narrativa adottare.
- La seconda famiglia è strutturale: forma, lunghezza, ritmo, architettura del messaggio. “Due paragrafi corti, poi una riga di CTA, niente elenchi” cambia la musica. “Descrivi un problema, poi meccanismo, poi prova, poi CTA” è una pipeline retorica. Qui il DSP diventa quasi un template, ma con gradi di libertà.
- La terza famiglia è di focus: cosa analizzare, cosa ignorare, dove mettere l’energia. In marketing è decisivo. Se chiedi “scrivi un post su X”, il modello ti descrive X. Se dici “non descrivere X, descrivi l’obiezione più comune e smontala”, ottieni un asset che vende. Il focus è il più potente tra i segnali, perché guida l’allocazione di attenzione interna del modello.
- La quarta famiglia è di guardrail: limiti, compliance, promesse consentite, promesse vietate, “non nominare competitor”, “non usare claim assoluti”, “non fare promesse di risultati garantiti”. Questo è DSP puro, perché riduce il rischio di uscite indesiderate senza dover riscrivere tutto.
Per vedere come si applica, conviene lavorare su prompt “a strati”, come se fosse un pacchetto.
Prompt a livelli
L’errore comune è costruire un prompt come un blocco unico, più aggiungi cose, più diventa fragile. Un approccio DSP più solido è pensare a livelli concettuali, anche se poi li scrivi in un testo continuo. Un livello definisce il contesto (cosa stiamo facendo e per chi), un livello definisce le invarianti (brand voice e guardrail), un livello definisce l’obiettivo (cosa deve succedere dopo la lettura), un livello definisce i vincoli (forma, lunghezza), un livello definisce gli stimoli direzionali (keyword, focus, priorità), un livello definisce la verifica (check finale, auto-critica).
DSP per B2B
Scrivi un’email di nurturing per un SaaS di forecast finanziario.
Target: CFO e Finance Manager in aziende 200–2000 dipendenti.
Obiettivo: portare al click su una demo (non vendita diretta).
Tono: sobrio, competente, niente hype, niente superlativi.
Focus: apri con un problema concreto (previsioni che saltano per variabili non controllate), poi spiega un meccanismo (scenario planning + alert), poi una prova (esempio numerico breve), poi CTA.
Vincoli: 140–170 parole, 2 paragrafi + riga finale di CTA. Non usare elenchi puntati.
Keyword obbligatorie: prevedibilità, scenario, margine.
Keyword vietate: rivoluzionario, garantito, magia.
Chiudi con una CTA singola: “Prenota una demo da 15 minuti”.Questa cosa, nella vita reale, ti dà un output sorprendentemente più stabile rispetto a “scrivi un’email di vendita”. Non perché hai scritto tanto, ma perché hai eliminato ambiguità. Stai dicendo: “non massimizzare creatività, massimizza aderenza”.
DSP per annunci
Gli annunci (search e social) sono un banco di prova crudele. Hai poco spazio, devi essere specifico, e il modello tende a cadere su frasi tipo “Scopri di più”, “Semplifica il tuo lavoro”, “Ottimizza i processi”. Per tirarlo fuori dalla palude, il DSP migliore non è “scrivi meglio”, è “scrivi entro questi vincoli di differenziazione”.
Un modo efficace è usare stimoli direzionali come “angolo” e “antitesi” dove dichiari quale contrasto vuoi. Esempio: “non ‘più produttività’, ma ‘meno sorprese a fine trimestre’”. È un segnale di focus mascherato da brief creativo.
Genera 6 varianti di copy per un annuncio LinkedIn.
Prodotto: SaaS per forecast finanziario.
Angolo: non promettere crescita, prometti riduzione incertezza.
Antitesi da usare: “non più dashboard, più decisioni”.
Tono: asciutto, B2B, nessun emoji.
Vincoli: max 220 caratteri per variante. Ogni variante deve contenere una domanda o un dato numerico.
Keyword obbligatoria: prevedibilità.
Evita: “ottimizza”, “efficiente”, “rivoluzionario”.Qui stai inserendo un “programma” dentro al prompt perché la domanda o il dato numerico sono micro-regole che forzano pattern diversi. L’antitesi è una leva retorica che impedisce al modello di scivolare di default su slogan generici. Il risultato è spesso più “nerd” e più credibile.
DSP per landing page
Una landing non è un testo, è una sequenza di decisioni cognitive. Se chiedi a un LLM “scrivi una landing”, spesso ti restituisce un articolo. DSP significa specificare la mappa con hero, subhero, proof, obiezioni, FAQ, CTA ripetuta, microcopy. Il trucco è non trasformare la richiesta in un elenco infinito, ma dichiarare l’ordine delle sezioni e cosa deve succedere in ciascuna.
Scrivi il testo di una landing (solo copy, senza HTML) per un SaaS di forecast finanziario.
Audience: CFO, Finance Manager.
Struttura obbligatoria: Hero (headline + subheadline + CTA), Sezione “Perché ora” (3 frasi), Sezione “Come funziona” (4 frasi), Prova (2 mini-case con numeri), Obiezione principale + risposta, FAQ (3 domande con risposte di 2 frasi), Chiusura con CTA.
Stile: tecnico-pratico, niente aggettivi vaghi, frasi brevi, nessuna promessa garantita.
Focus: riduzione di sorprese su cashflow e margini.
Keyword da includere almeno una volta: scenario planning, margine, previsione rolling.
Non nominare competitor o “AI” come parola magica: se citi AI, deve essere funzionale e in una sola frase.Notare un dettaglio: “se citi AI, deve essere funzionale”. Questo è un guardrail che impedisce la deriva “AI-washing” e costringe a parlare di value.
DSP per contenuti editoriali
Quando scrivi contenuti (post, articoli, script), il rischio non è solo il tono, è la tesi. Il modello tende a “coprire tutto”, quindi produce testi larghi ma poco incisivi. DSP qui vuol dire trasformare “scrivi un post su X” in “difendi una tesi, anticipa l’obiezione, porta un esempio, chiudi con un take-away”.
In pratica, lo stimolo direzionale non è una keyword, è un asse argomentativo.
Scrivi un post (700–900 parole) destinato a marketer B2B.
Tema: perché le landing piene di feature vendono meno delle landing che vendono riduzione del rischio.
Tesi obbligatoria: “la chiarezza batte la completezza”.
Struttura: apertura con aneddoto reale (senza inventare dati aziendali), poi principio, poi 2 esempi (uno negativo, uno positivo), poi 1 obiezione forte e risposta, chiusura con 3 frasi finali pratiche.
Stile: tecnico, niente motivazionale.
Evita: “nel panorama”, “rivoluzionario”, “game changer”.Questa è una forma di DSP che assomiglia a un editor che ti dà la scaletta. E funziona perché obbliga il modello a scegliere un filo conduttore. La coerenza è il prodotto del vincolo.
DSP Debug
A volte applichi DSP e l’output resta mediocre. Nove volte su dieci, non è “il modello che non capisce”, è che hai dato segnali in conflitto o troppo vaghi.
Un conflitto classico può essere ad esempio quando chiedi “tono sobrio” e poi “headline punchy” e poi “massimo 8 parole” e poi “includi 4 keyword”. Stai imponendo un problema quasi impossibile. Il modello risolve come può: sacrifica sobrietà o sacrifica chiarezza. Se vuoi prevedibilità, devi anche rendere il problema solvibile.
Un’altra fonte di problemi è la gerarchia implicita. Se tu metti prima la parte “scrivi un testo creativo e sorprendente” e poi alla fine “non usare superlativi, frasi brevi, sobrio”, hai già indirizzato l’LLM. Con molti modelli, l’ordine nel prompt conta, i vincoli tardivi vengono spesso rispettati meno di quelli dichiarati vicino alla richiesta primaria. Non è una legge, ma è un pattern abbastanza frequente da trattarlo come euristica.
Poi c’è l’essere vaghi. “Tono professionale ma caldo” è una frase che sembra chiara finché non la misuri. Per un brand, “caldo” può essere “umano e diretto” (frasi brevi, verbi attivi, esempi concreti). Per un altro può essere “empatico” (frasi più morbide). Se vuoi usare DSP davvero, devi “compilare” i concetti nebulosi in segnali osservabili, lunghezza media della frase, presenza o assenza di domande, livello di tecnicismo, uso di metafore, uso di imperativi.
Un trucco pratico da nerd è inserire un mini-rubric di autocontrollo, senza trasformare il prompt in un questionario. Non chiedi al modello di “spiegare il ragionamento”, gli chiedi di verificare vincoli.
Dopo aver scritto il testo, fai un check finale interno:
- conta le parole e restami nel range richiesto
- verifica di aver incluso tutte le keyword obbligatorie
- verifica di non aver usato keyword vietate
Se qualche vincolo non è rispettato, riscrivi una sola volta e poi fornisci solo la versione finale.DSP “di sistema” per team
Se lavori in un team marketing, la parte davvero utile del DSP non è il prompt singolo ma è il “prompt kit”, come una libreria di stimoli direzionali riutilizzabili che tutti applicano. È qui che DSP diventa processo.
In pratica, crei tre asset interni: una scheda di voice & claim (parole preferite, parole vietate, promesse consentite), una scheda di formati (template per email, ads, landing, post), una scheda di priorità (cosa vendiamo davvero: outcome, rischio ridotto, tempo risparmiato, status, compliance). Poi, per ogni campagna, aggiungi un livello di “stimolo” specifico: angolo, obiezione dominante, prova disponibile.
È un modo elegante di fare “brand governance” senza trasformare l’LLM in un generatore di testi indistinguibili. Paradossalmente, più vincoli metti, più l’output può risultare “umano”, perché smette di parlare come un modello generico e comincia a parlare come il tuo brand.
Immagina di dover lanciare una sequenza email per portare traffico da un whitepaper a una demo. Se scrivi “crea una sequenza email”, ottieni cinque email tutte uguali, con variazioni cosmetiche. Se applichi DSP, dichiari la progressione cognitiva con curiosità, prova, obiezione, urgenza soft, ultima chiamata.
Crea una sequenza di 4 email (nurturing) per chi ha scaricato un whitepaper su “forecast in tempi incerti”.
Obiettivo: click a demo 15 minuti.
Vincoli globali (valgono per tutte):
Tono sobrio, tecnico, niente hype. Frasi brevi. No emoji.
Non usare elenchi puntati.
CTA unica: “Prenota una demo da 15 minuti”.
Non nominare competitor. Non promettere risultati garantiti.
Progressione obbligatoria:
Email 1: reframing (perché il problema non è il dato, è la variabilità).
Email 2: meccanismo (scenario planning + rolling forecast) con micro-esempio numerico.
Email 3: obiezione (tempo di implementazione / integrazione) e risposta concreta.
Email 4: urgenza soft (chiusura finestra calendario) senza pressione.
Stimoli direzionali:
Keyword da distribuire lungo la sequenza: prevedibilità, margine, cashflow, scenario.
Ogni email deve contenere una sola idea principale e una frase che anticipa la prossima email.
Lunghezza: 120–160 parole per email.
Oggetto: massimo 45 caratteri, non clickbait.
Firma: “(Nome), Team Finance Ops”.Se vuoi spingere ancora oltre, puoi anche automatizzare una versione light con un primo passaggio in cui un LLM “analizza” il brief e produce automaticamente la sezione di stimoli direzionali (keyword, obiezioni, guardrail), e un secondo passaggio in cui un LLM diverso produce l’asset. Non è il DSP del paper, ma è la stessa architettura mentale per separare “decidere la direzione” da “scrivere il testo”.
Se l’articolo ti è piaciuto restiamo in contatto su linkedin a: https://www.linkedin.com/in/andreatonin/
ConcettiChiave: #DirectionalStimulusPrompting #prompting #marketingB2B #keywordconstraints #guardrail #toneofvoice #copywriting #landingpage #ads #promptdesign
Nerd per passione e per professione da oltre 30 anni, lavoro nel mondo dell’innovazione tecnologica come CTO e consulente, progettando ecosistemi software complessi e scalabili. Parallelamente mi dedico alla formazione informatica, condividendo esperienze e buone pratiche maturate sul campo.
Scopri di più sulla mia attività di consulenza su lucedigitale.com Mi trovi anche su LinkedIn
By
