I titoli hanno un peso ridicolo. Un lettore impiega forse due secondi per decidere se cliccare, scorrere oltre o chiudere la scheda. Tutto il resto che hai scritto dipende da quelle poche parole in cima, e questo significa che sbagliarle ti costa l’intero pezzo.

L’approccio tradizionale era scrivere cinque o dieci varianti, scegliere quella che sembrava migliore e sperare nel meglio. Forse testavi due versioni una contro l’altra se avevi abbastanza traffico. Il più delle volte andavi a istinto, perché fare test seri richiede un tempo che nessuno ha.

L’IA ha cambiato la convenienza del gioco. Generare 50 varianti di titolo oggi richiede meno tempo di quanto ne richiedesse prima scriverne una a mano. La domanda non è se l’IA può produrre titoli. È ovvio che può. La domanda è se quei titoli performano davvero, e quando invece fanno cilecca.

Il vantaggio del volume

Un copywriter di Copyhackers lo ha detto senza giri di parole: “The goal is to find a few diamonds in the rough and turn them into bling-bling copy.” Questa cornice cattura cosa ti dà davvero la generazione di titoli con l’IA. Non lavoro finito. Materia grezza, in quantità.

La loro raccomandazione: genera lotti di circa 50 titoli alla volta. Lotti più piccoli hanno poca varietà. Lotti più grandi producono ripetizioni che ti rubano tempo di revisione. Cinquanta ti dà abbastanza opzioni per trovarne tre o quattro da rifinire, cioè più di quanto produca la maggior parte delle sessioni di brainstorming umane.

La procedura non assomiglia per niente al copywriting tradizionale. Invece di fissare una pagina bianca aspettando la frase perfetta, generi decine di varianti, segni quelle che ti accendono qualcosa, poi combini elementi di opzioni diverse in qualcosa di migliore di qualunque singolo output.

Chiedi titoli che partano dai problemi del tuo pubblico. Poi chiedi varianti che aprano con i benefici. Poi formati a domanda, poi formati in affermazione, poi quelli con numeri specifici. Ogni angolazione produce materiale diverso, e le cose interessanti spesso emergono dalla combinazione di approcci che, da soli, non ti verrebbero mai in mente.

Una tecnica sottile: quando gli output dell’IA si incastrano in schemi ripetitivi (tipo finire sempre su domande sì/no), dai un riscontro preciso sul perché non funzionano e chiedi di riscriverli. Il secondo giro di solito rompe lo schema e tira fuori opzioni più fresche.

Le differenze di piattaforma contano più di quanto pensi

Un titolo che spacca su LinkedIn può fare un buco nell’acqua su Twitter. Uno che funziona come oggetto di un’email può sembrare completamente sbagliato come titolo di un post. L’IA può generare varianti per ogni contesto, ma solo se specifichi cosa ti serve.

Già i vincoli di lunghezza creano giochi diversi. Twitter premia compressione e urgenza. LinkedIn permette una cornice più professionale, con spazio per pensieri completi. I titoli dei blog devono funzionare sia nei risultati di ricerca (dove scatta il troncamento) sia sulla pagina. Gli oggetti delle email hanno il problema dell’anteprima su mobile, dove sulla maggior parte dei telefoni si vedono solo i primi 30–40 caratteri.

Dai al tuo strumento di IA i vincoli della piattaforma in modo esplicito. Non limitarti a chiedere “titoli.” Chiedi “Titoli per Twitter sotto i 70 caratteri che creino urgenza” oppure “Titoli per LinkedIn che costruiscano autorevolezza senza sembrare troppo commerciali.” La specificità produce materiale di partenza molto migliore.

La questione del tono è ancora più profonda della lunghezza. Ciò che su Instagram passa per entusiasmo, in un’email B2B suona poco professionale. Un linguaggio informale che crea connessione sui social media, in contesti più formali crea dubbi. Gli strumenti di IA non “capiscono” automaticamente quale registro ti serve, se non glielo dici.

Considera questo: lo stesso messaggio di base può diventare “Perché la maggior parte dei team marketing sbaglia qui” su LinkedIn, “probabilmente stai facendo questo errore (ci sono passato anch’io)” su Twitter, e “Analisi degli errori di attribuzione marketing: nuova ricerca” su un blog tecnico. Stessa intuizione. Confezioni completamente diverse. L’IA genera tutte e tre le varianti senza fatica. Sapere quale va dove richiede giudizio umano sul tuo pubblico specifico.

Testare cosa risuona davvero

Generare varianti è il passo uno. Capire quali funzionano è dove il test conta.

I test A/B tradizionali hanno limiti reali quando si parla di titoli. Serve significatività statistica, e questo richiede un traffico che la maggior parte delle campagne non ha. Puoi testare poche varianti per volta. E l’apprendimento resta chiuso dentro quel test, senza informare automaticamente le decisioni future.

Gli strumenti di test basati su IA funzionano in modo diverso. Invece di esperimenti separati, apprendono da dati aggregati di performance su tutta la loro base utenti. Il tuo test non è solo il tuo pubblico. Sono schemi osservati in milioni di contesti simili. I test di HubSpot hanno rilevato che gli strumenti di IA si sono dimostrati “user-friendly, quick, and helpful” nel generare più opzioni e nell’identificare quali schemi tendono a performare meglio per casi d’uso specifici.

L’implicazione pratica: puoi fare ipotesi informate su cosa potrebbe funzionare prima di spendere budget nei test, poi usare veri A/B test per validare le tue migliori opzioni assistite dall’IA l’una contro l’altra, invece di testare tutto da zero.

Alcuni schemi che compaiono con costanza nelle analisi dell’IA sui titoli ad alte performance: la specificità batte la vaghezza (numeri, nomi, dettagli concreti), i “vuoti di curiosità” funzionano ma devono mantenere la promessa (niente manipolazioni), le domande superano le affermazioni per l’engagement ma le affermazioni spesso spingono ad azioni più chiare, e mettere le parole importanti all’inizio conta perché il troncamento è reale.

Detto questo, sono appunto schemi. Descrivono ciò che funziona in media su grandi insiemi di dati: meglio che tirare a caso, ma non garantiscono nulla per il tuo pubblico specifico.

Quando i titoli con l’IA sembrano generici

Ecco la parte scomoda. I titoli generati dall’IA possono sembrare titoli generati dall’IA. Non sempre. Ma abbastanza spesso da contare.

Su Hacker News, un commentatore di nome Hizonner ha riassunto lo scetticismo in modo brutale: “So human-written corporate slop is being replaced by AI-written corporate slop.” Fa male perché c’è del vero. Un’IA addestrata su copy medio produce copy medio. Può eseguire formule alla perfezione, e mancare comunque ciò che rende un titolo memorabile.

Il problema non è la capacità. È il dato di addestramento. L’IA impara schemi da ciò che esiste, e ciò che esiste include enormi quantità di titoli mediocri. Se le dai istruzioni per “scrivi titoli coinvolgenti”, produrrà ciò che in media assomiglia a titoli “coinvolgenti”, cioè esattamente quello che producono anche tutti gli altri che usano strumenti simili con prompt simili.

Il problema dei titoli generici si amplifica nei mercati affollati. Se tutti usano strumenti di IA simili con prompt simili, gli output convergono verso schemi simili. Ti ritrovi con una differenziazione per caso, non per progetto. Il titolo tecnicamente spunta tutte le caselle, ma non riesce a distinguersi dai dodici titoli simili che il tuo lettore ha visto quel giorno.

Un altro commentatore nello stesso thread, jillesvangurp, ha fatto una distinzione che vale la pena notare: “Large companies still need experienced copy editors in charge of their documentation.” L’implicazione è che l’IA gestisce bene il copywriting “da commodity”, mentre il lavoro che richiede davvero giudizio e voce resta territorio umano. Titoli che devono essere solo funzionali? L’IA li consegna. Titoli che devono essere inconfondibilmente tuoi? Quello richiede più della sola generazione.

Cosa aggiunge il giudizio umano

Il miglior uso degli strumenti di IA per i titoli non è la sostituzione. È l’espansione delle opzioni, che poi il giudizio umano filtra.

Una copywriter professionista di Brand New Copy l’ha messa giù chiaramente: “Given the same brief, I’m confident that I’d come up with more nuanced, and generally more effective headlines. However, I couldn’t do it in the 3 seconds it took ChatGPT.” La valutazione onesta riconosce entrambe le realtà. L’output umano tende a picchi più alti. L’output dell’IA offre più materia grezza, più in fretta.

La sintesi che funziona: usa l’IA per generare un’ampiezza che a mano non raggiungeresti, poi applica giudizio umano per individuare le opzioni che vale la pena portare avanti. L’IA fa emergere combinazioni a cui non avresti mai pensato. Tu riconosci quali di quelle combinazioni sono davvero adatte al tuo pubblico, al tuo brand e ai tuoi obiettivi strategici.

Il giudizio umano aggiunge diverse cose che oggi l’IA gestisce male:

Coerenza del tono del brand nel tempo. L’IA genera titoli che funzionano in isolamento, ma possono stonare con tutto il resto che hai pubblicato. Gli esseri umani riconoscono quando un titolo tecnicamente efficace non “suona” come te.

Conoscenza del pubblico che non sta nei dati. Sai cose sui tuoi lettori che nessun dataset di addestramento cattura. Battute interne della tua comunità. Riferimenti a esperienze condivise. Il linguaggio che usa la tua gente, che non appare negli schemi generali.

Contesto strategico oltre il titolo immediato. Forse ti stai posizionando contro un concorrente specifico. Forse stai evitando deliberatamente certe parole per via di eventi recenti nel settore. Forse stai costruendo una narrativa più ampia su più contenuti. L’IA ottimizza ogni titolo singolarmente. Gli esseri umani vedono il quadro generale.

Valutazione del rischio che conta per la tua situazione. Alcuni titoli che nei test vanno bene spingono su confini che potresti non voler superare. L’IA non conosce la tolleranza al rischio del tuo brand. Non sa quali temi sono mine per il tuo pubblico specifico. Genera opzioni che performano bene in media, senza tenere conto degli scenari di rischio che per te potrebbero contare più del guadagno medio.

Come farlo funzionare nella pratica

La procedura pratica che produce buoni risultati con costanza:

Parti dalla chiarezza su cosa stai cercando di ottenere. Non solo “un titolo per questo articolo”, ma cosa deve fare quel titolo, nello specifico. Portare clic dai risultati di ricerca? Creare urgenza per un’offerta limitata? Stabilire autorevolezza con un contenuto di posizionamento? Obiettivi diversi producono criteri diversi per definire cosa conta come successo.

Genera per lotti, per angolazione. Problemi. Benefici. Domande. Provocazioni. Numeri. Prova sociale. Ogni angolazione produce materiale diverso, e generarle separatamente mantiene alta la varietà invece di far collassare tutto verso output simili.

Filtra senza pietà prima di editare. La maggior parte di ciò che l’IA genera non funzionerà. Va bene così. Cerchi quel 10% che accende qualcosa, non ti aspetti che ogni output sia utilizzabile. Passate veloci per individuare i candidati battono la valutazione attenta di tutto.

Combina e rifinisci invece di usare gli output così come sono. I titoli migliori spesso nascono prendendo l’apertura di una variazione, la struttura di un’altra e una scelta di parole di una terza, poi editando la combinazione in qualcosa che suona come se lo avessi scritto tu.

Testa tra loro le opzioni migliori se hai il traffico. L’IA restringe il campo da centinaia di possibilità a una manciata di candidati. I test A/B tradizionali convalidano quale di quei candidati performa davvero sul tuo pubblico specifico.

Crea un archivio di ciò che funziona. Col tempo noterai quali schemi generati dall’IA performano bene per il tuo pubblico, in particolare. Rimettere quegli schemi dentro i prompt futuri crea un volano: gli output migliorano in base ai tuoi dati di performance accumulati.

La valutazione onesta

Gli strumenti di IA per i titoli offrono valore reale. Tagliano il tempo di brainstorming da ore a minuti. Fanno emergere combinazioni a cui un singolo essere umano non arriverebbe. Ti danno punti di partenza abbastanza buoni da rifinire, invece di pagine bianche che richiedono tutto da zero.

Hanno anche limiti reali. Gli output tendono verso la media perché sono addestrati su lavoro medio. I titoli “funzionano” tecnicamente, ma mancano di quel qualcosa che rende i titoli davvero grandi memorabili. I guadagni di efficienza sono reali, ma non eliminano il bisogno di giudizio umano.

Le persone che ottengono più valore da questi strumenti non li trattano come sostituti del pensiero. Li trattano come acceleratori del pensiero. Genera più opzioni più in fretta, filtra con giudizio umano, rifinisci i vincitori con un mestiere che l’IA non possiede.

Il titolo che stai leggendo in cima a questo pezzo probabilmente è passato esattamente da quel processo. Uno strumento ha suggerito decine di variazioni. Un essere umano ha scelto questa. Se abbia funzionato su di te è una cosa che solo tu sai.