Oggi si inviano 376 miliardi di email al giorno. La maggior parte non viene letta. Quelle che funzionano hanno una cosa in comune: sembrano scritte per una persona, non pescate da una libreria di modelli e sparate su una lista.

L’IA può aiutarti a scrivere email che non sembrano scritte dall’IA, ma il divario tra un risultato generico e qualcosa di utile è più grande di quanto la maggior parte delle persone immagini. Il prompt è tutto. Dai al modello istruzioni vaghe e ottieni riempitivi che sembrano spam aziendale, quello che fa cercare il link per disiscriversi prima ancora di finire la prima frase.

Questi modelli sono strutturati per chiudere quel divario. Impongono specificità, contesto e vincoli in ogni richiesta, perché è questo che produce un testo che vale la pena usare.

Perché la maggior parte delle email scritte dall’IA fallisce

C’è un fumetto che gira e cattura l’assurdità alla perfezione. In una vignetta l’IA trasforma un singolo punto elenco in una lunga email che qualcuno può fingere di aver scritto. Nell’altra l’IA riassume quella lunga email in un singolo punto elenco che qualcuno può fingere di aver letto.

Come l’ha messa un commentatore su Hacker News: “sender: writes summarized prompt / llm: emits excessively lengthy and polite prose / smtp: transports lengthy prose / llm: summarizes lengthy prose to bullet points / recipient: reads summary / what a wonderful waste of energy.”

Il problema non è la tecnologia. È come la gente la usa. Prompt vaghi producono email vaghe. Niente contesto sul lettore, niente specificità sull’obiettivo, nessun vincolo su lunghezza o tono. Il modello riempie il vuoto con riempitivi: convenevoli, frasi ridondanti, l’equivalente linguistico delle calorie vuote.

Secondo una ricerca di Mailchimp, i tassi di apertura delle email si aggirano in media intorno al 21%. Questo significa che circa 4 email su 5 non vengono aperte. L’oggetto ha forse due secondi per meritarsi un clic. Il corpo ha forse dieci secondi per meritarsi una lettura. Ogni parola conta.

Oggetti che fanno aprire davvero

È sugli oggetti che la maggior parte dei tentativi di email con IA crolla. Il modello tende a opzioni sicure e noiose, perché è quello che prevedono gli schemi statistici. “Una domanda veloce” o “Ricapitolando” o “Informazioni importanti all’interno”. Generico. Dimenticabile. Da cancellare.

La soluzione è imporre varietà e vincoli nel prompt. Non chiedere degli oggetti. Chiedi tipi specifici di oggetti con limiti precisi di caratteri e agganci psicologici espliciti.

Genera 10 oggetti email per [descrivi il contenuto della tua email].

Contesto:
- Tipo di email: [newsletter, promozione, annuncio, transazionale]
- Messaggio principale: [una frase che descrive il punto chiave]
- Chi la riceve: [descrivi il tuo pubblico in modo specifico]
- Azione desiderata: [aperture, clic, risposte, acquisti]
- Voce: [urgente, curiosa, amichevole, professionale, giocosa]

Vincoli:
- 3 orientati al beneficio (cosa ottengono)
- 3 guidati dalla curiosità (crea intrigo senza clickbait)
- 2 in forma di domanda (coinvolge direttamente)
- 2 diretti/chiari (dicono esattamente cos’è)

Tutti gli oggetti sotto i 50 caratteri. Niente parole tipiche dello spam. Niente falsa urgenza. Niente TUTTO IN MAIUSCOLO.

Perché funziona: non stai chiedendo “oggetti buoni”. Stai definendo cosa significa buono per questa email specifica. I vincoli forzano varietà. Il limite di caratteri forza brevità. Gli elementi vietati impediscono al modello di ricorrere a trucchi economici.

Un utente di Hacker News ha centrato perché questo conta: “tl;dr: AI is looking to convey words. A good author is looking to efficiently convey information.” Prompt che danno priorità all’informazione, non al numero di parole, producono risultati migliori.

Varianti per test A/B

Una volta che hai un vincitore, testalo. Ecco come generare varianti strutturate per i test:

Mi servono oggetti per un test A/B per questa email: [descrivi il contenuto]

Pubblico: [chi sono]
Miglior risultato attuale: [il tuo oggetto attuale]
Stiamo testando: [aperture, clic, metrica specifica]

Genera 4 coppie per il test:

Coppia 1 - Beneficio vs. Curiosità
Coppia 2 - Corto (sotto i 30 caratteri) vs. Descrittivo (40-50 caratteri)
Coppia 3 - Domanda vs. Affermazione
Coppia 4 - Con token di personalizzazione vs. Senza

Per ogni coppia, spiega cosa rivelerà il test.

La questione della personalizzazione è reale. Una raccolta di ricerche da varie fonti di settore mostra che oggetti personalizzati possono aumentare i tassi di apertura del 26%. Ma personalizzazione senza pertinenza è peggio di nessuna personalizzazione. Mettere il nome nell’oggetto di un’email chiaramente prodotta in massa rende solo più evidente l’automazione.

Modelli per newsletter che non sembrano lettere standard

Le newsletter costruiscono relazione. Funzionano quando chi legge sente che c’è una persona dall’altra parte. Falliscono quando sembrano una scaricata di contenuti con un logo appiccicato sopra.

La sfida con le newsletter generate dall’IA è la voce. La maggior parte delle uscite sembra un ufficio comunicazione: liscia, professionale, totalmente dimenticabile. Come ha notato un commentatore su Hacker News: “That distinct feeling when reading AI is as if someone who wrote it was compelled to write more words.”

Ecco un modello che combatte quella tendenza:

Scrivi una newsletter per [nome dell’azienda/pubblicazione].

Contesto di voce:
- Le nostre newsletter suonano così: [descrivi come scrivi davvero]
- Non diciamo mai cose tipo: [elenca frasi che non sei tu]
- Esempio della nostra voce: [incolla una o due frasi di una email precedente]

Contenuti di questa settimana:
- Storia principale: [cos’è e perché importa a chi legge]
- Elementi secondari: [elenca 2-3 cose]
- CTA principale: [cosa vuoi che facciano più di tutto]
- Ganci tempestivi: [attualità, stagionalità, notizie di settore]

Struttura:
- Opzioni per l’oggetto (5 angolazioni diverse)
- Gancio di apertura (2-3 frasi che tirano dentro)
- Sezione principale (massimo 150-200 parole)
- Elementi secondari (50-75 parole ciascuno)
- Chiusura con CTA
- P.S. opzionale

Conteggio parole totale sotto [il tuo obiettivo]. Deve essere scansionabile. Paragrafi brevi. Stacchi chiari tra le sezioni.

La sezione sul contesto di voce è fondamentale. Senza esempi di come scrivi davvero, il modello andrà in automatico su come “di solito” suonano le newsletter. Quella non è la tua voce. È la voce di tutti. E la voce di tutti è la voce di nessuno.

Riutilizzo dei contenuti

Hai un post del blog o un contenuto social che deve diventare materiale da newsletter? I prompt di trasformazione funzionano meglio dei prompt di generazione, perché dai al modello qualcosa di concreto su cui lavorare.

Trasforma questo contenuto in una sezione di newsletter:

Originale:
[incolla l’estratto del post, un contenuto social o qualunque cosa tu stia riutilizzando]

Contesto newsletter:
- Pubblico: [chi legge la tua newsletter]
- Sezione in cui va: [articolo principale, consiglio rapido, ecc.]
- Limite di parole: [quanto deve essere lunga questa sezione]
- CTA che deve seguire: [che azione vuoi]

Riscrivi per email:
- Paragrafi brevi (chi legge email scorre)
- Punto chiave chiaro (un punto principale)
- Transizione alla CTA (ponte naturale verso l’azione)

Mantieni il valore centrale. Cambia il formato.

Sequenze drip che costruiscono invece di assillare

Le sequenze di benvenuto sono il punto in cui la maggior parte dell’automazione email va storta. Le aziende impostano una serie che ha senso dal loro punto di vista: presentare il prodotto, mostrare funzionalità, chiedere la vendita. Ma le relazioni non funzionano così.

Secondo una ricerca sull’email marketing, campagne email segmentate correttamente possono generare fino al 760% di ricavi in più rispetto a invii generici a tappeto. La segmentazione conta. Ma conta anche il ritmo. Una sequenza che spinge alla conversione in ogni email non costruisce fiducia. La erode.

Crea una sequenza di benvenuto di [numero] email per nuovi [iscritti/clienti/utenti in prova].

Contesto della sequenza:
- Cosa ha attivato l’iscrizione: [contenuto-esca, acquisto, prova gratuita, ecc.]
- Cosa vogliono davvero: [perché si sono iscritti, a parole loro]
- Cosa vuoi alla fine: [acquisto, coinvolgimento, passaparola]
- Voce: [descrivi il tuo tono]

Per ogni email, fornisci:
- Tempistica rispetto all’iscrizione
- Oggetto
- Obiettivo di questa email specifica (non dell’intera sequenza)
- Messaggio principale in 1-2 frasi
- Scaletta dei contenuti
- CTA per questa email

Struttura suggerita:
- Email 1: Consegnare ciò per cui si sono iscritti + impostare le aspettative
- Email 2: Risultato rapido o valore immediato (niente vendita)
- Email 3: Storia o prova sociale (fargli vedere altri come loro)
- Email 4: Affrontare le domande che non hanno ancora fatto
- Email 5: CTA principale con un motivo chiaro per agire ora

Ogni email deve reggersi da sola. E devono anche costruire verso qualcosa.

Sequenze di riattivazione

Gli iscritti “morti” costano. L’igiene della lista conta. Ma la sequenza di riattivazione che la maggior parte delle aziende manda è sostanzialmente supplica: “Ci manchi! Torna da noi!”

Non funziona. Ecco cosa inviare invece:

Crea una sequenza di riattivazione per iscritti che non aprono un’email da [periodo].

Contesto:
- Per cosa si sono iscritti originariamente: [se noto]
- Cosa stanno ignorando: [quante email, che tipo]
- Ultima cosa con cui hanno interagito: [se lo sai]

Obiettivi:
- Primario: renderli di nuovo attivi
- Secondario: far disiscrivere gli inattivi (pulire la lista)

Sequenza di 3 email:

Email 1 (ricontatto):
- Tono: curioso, non disperato
- Chiedi se vogliono ancora sentirti
- Ricorda perché si sono iscritti (valore specifico)

Email 2 (valore):
- Offri qualcosa di davvero utile
- Mostra cosa si sono persi che potrebbe interessargli
- Una singola azione chiara per riattivarsi

Email 3 (addio):
- Avviso finale prima della rimozione
- Rendere facile restare
- Rendere dignitoso andare via

Intervallale di [X giorni]. Ogni email deve sembrare diversa dalla precedente.

L’email di addio conta più di quanto la maggior parte delle persone pensi. Qualcuno che se ne va esplicitamente è meglio di qualcuno che ignora tutto in silenzio. Peso morto in lista rovina la recapitabilità, falsifica le metriche e costa.

Email di campagna che convertono senza urlare

Lanci di prodotto, promozioni, inviti a eventi. Queste sono le email in cui le aziende dimenticano tutto ciò che sanno sulla buona comunicazione e iniziano a urlare.

SALDI ENORMI! AGISCI ORA! TEMPO LIMITATO! NON PERDERTI L’OCCASIONE!

Nessuno lo legge. Come ha osservato un commentatore su Hacker News: “When I see something written by AI I don’t read it. Its a waste of time.” Lo stesso vale per qualunque cosa che sembri un modello, e questo include la maggior parte delle email promozionali.

Scrivi un’email di lancio prodotto per [nome del prodotto].

Prodotto:
- Cos’è: [una frase]
- Funzionalità chiave: [elenca 3-5]
- Problema principale che risolve: [sii specifico]
- Prezzo/offerta: [prezzi, eventuale promo di lancio]
- Disponibilità: [quando, dove, eventuali limiti]

Pubblico:
- Chi la riceve: [descrivi in modo specifico]
- Relazione: [clienti esistenti, lead caldi, lista fredda]
- Cosa sanno già: [ne hanno già sentito parlare?]

Scrivi:
- 5 oggetti (angolazioni diverse, non variazioni della stessa)
- Testo di anteprima per ciascuno
- Corpo dell’email:
  - Gancio di apertura (perché dovrebbe importargli, non cos’è)
  - Introduzione del prodotto (cosa fa per loro)
  - 3-4 benefici (centrati sul cliente, non sulle funzionalità)
  - Prova sociale se disponibile
  - Dettagli dell’offerta
  - CTA (evidente e singola)
  - P.S. (urgenza o gancio secondario)

Tono: [descrivi come parli davvero ai clienti]
Lunghezza: sotto [X] parole.

L’istruzione sulle angolazioni dell’oggetto conta. La maggior parte dei prompt produce cinque variazioni della stessa idea. “Nuovo prodotto!” vs “Ti presentiamo il nostro nuovo prodotto” vs “Il nostro nuovo prodotto è qui.” Queste non sono angolazioni diverse. Sono parole diverse per la stessa angolazione.

Angolazioni diverse sono: orientato al beneficio, guidato dalla curiosità, consapevole del problema, prova sociale, annuncio diretto. Cinque email, cinque motivi per aprire.

Email transazionali a cui nessuno pensa

Conferme d’ordine, notifiche di spedizione, reimpostazioni password. Queste vengono aperte più di qualunque email di marketing tu invierai mai, perché la gente ha davvero bisogno dell’informazione.

La maggior parte delle aziende spreca completamente questa attenzione. Ecco la conferma del tuo ordine. Ecco il numero di tracciamento. Ciao.

Migliora questa email di conferma ordine:

Attuale:
[incolla ciò che stai inviando ora, o descrivilo]

Contesto d’acquisto:
- Cosa hanno comprato: [prodotto/servizio]
- Tipo di cliente: [prima volta, ricorrente, VIP]
- Opportunità post-acquisto: [vendita aggiuntiva, passaparola, recensione, comunità]

Riscrivi includendo:
- Info transazionali essenziali (numero ordine, articoli, consegna stimata)
- Prossimi passi dichiarati chiaramente
- Tempistiche attese
- Info di supporto (presenti ma non in evidenza)
- Un valore aggiunto che non spinge:
  - Suggerimenti per iniziare
  - Istruzioni di cura/uso
  - Invito alla comunità
  - Contenuti correlati

Mantieni le info transazionali chiare. Aggiungi calore. Non trasformarla in marketing.

Il vincolo dell’ultima riga è importante. Le email transazionali che diventano email di marketing perdono la fiducia che le rende efficaci. La gente apre le conferme d’ordine perché ne ha bisogno. Se quelle email iniziano a vendere, la gente inizia a ignorarle. Poi si perdono anche i problemi reali sugli ordini.

Il meta-prompt per generare email

Tutti questi modelli condividono una struttura. Prima il contesto. Poi i vincoli. Alla fine il formato.

La maggior parte delle persone scrive i prompt per email al contrario. Inizia con “Scrivi un’email su X” e si chiede perché il risultato è generico. Il modello non ha nulla su cui lavorare. Riempie il vuoto con medie.

Ecco lo schema:

Contesto: per chi è, cosa sa già, cosa vuole, a che punto è nella relazione con te?

Obiettivo: cosa deve ottenere questa email? Non "coinvolgere gli iscritti". Qualcosa di specifico. Far cliccare un link. Far rispondere con un feedback. Far completare un acquisto.

Vincoli: cosa NON deve fare questa email? Quali parole non devono comparire? Che lunghezza è accettabile? Quale tono è sbagliato?

Formato: quali sezioni devono esistere? Qual è la struttura? Come deve essere organizzata?

Esempi: com’è, per te, qualcosa di fatto bene? Cosa hai scritto prima che ha funzionato?

Dai al modello questa struttura e ottieni un testo che vale la pena rivedere. Salta la struttura e ottieni un testo che vale la pena cancellare.

Cosa non farà questo

Le email generate dall’IA funzionano per prime bozze, varianti e per sbloccarsi. Non funzionano per sostituire il giudizio su cosa inviare, quando inviarlo e a chi inviarlo.

I modelli qui producono materia prima. Tu la rendi buona. Tu conosci il tuo pubblico. Tu sai cosa ha funzionato prima. Tu sai come suona la tua voce. Il modello non sa nulla di tutto questo a meno che tu non glielo dica esplicitamente, e anche allora lavora sulla tua descrizione di quelle cose, non sulle cose stesse.

Come l’ha detto qualcuno in un thread su Hacker News sulle email scritte dall’IA: “If you’re sending me an email and you’re expecting that I’ll read it, you’re asking me to invest my time (presumably for your benefit). But, you’re unwilling to make the same investment with your time by using a tool to simulate a human connection.”

L’investimento è la revisione. È controllare che il testo rispecchi la tua voce. È rileggerlo come lo leggerebbe chi lo riceve e chiedersi: sembra scritto per me, o sembra generato addosso a me?

Questa domanda conta più di qualunque modello di prompt.

Quali schemi hai notato nelle email generate dall’IA che segnalano subito “non l’ha scritto un essere umano”? E quali prompt hai trovato che producono con costanza risultati che vale la pena usare?