Serve un copywriter in azienda ai tempi di GPT

Risposta breve: dipende.
Risposta “da GPT”: “Ad oggi, un copywriter in azienda può fare la differenza.”
Grazie ChatGPT… questa risposta è utile quanto un annaffiatoio senza fondo.

Risposta seria: la questione non è semplice e, con le nuove tecnologie a disposizione, merita una riflessione reale.
Partiamo dai fondamentali: che cos’è davvero un copywriter?

Definizioni alla mano:
Secondo la Treccani, è “chi redige testi pubblicitari per giornali e altri mezzi di comunicazione di massa.”
Per la Merriam-Webster, “qualcuno il cui lavoro consiste nello scrivere i testi per le pubblicità.”
Definizioni secche, ma utili. Chi fa il copywriter, scrive copy.

I copy non sono altro che testi pensati per pubblicità, siti, giornali, social media: ogni forma di comunicazione che vuole ottenere un effetto.

Sembra tutto molto semplice e oggi, chiunque può “scrivere un testo” con due clic e un prompt. Il mestiere però richiede un livello diverso per competenze e risultati.

Il copywriter ai tempi di GPT

Tradizionalmente l’obiettivo di un copywriter era quello di scrivere testi per prodotti o aziende, in funzione del tono di voce, posizionamento, obiettivo e mezzo pubblicitario. È abbastanza evidente, però, che non si tratta di una scrittura narrativa naturale, ma più di un lavoro di creazione e ricerca dei termini corretti per rispettare i requisiti richiesti e aumentare le probabilità di raggiungere il risultato desiderato.

Prima dell’arrivo degli LLM, il copywriter doveva partire da un foglio bianco, ma oggi può benissimo chiedere a un’AI di scrivere il copy per lui, e l’AI fornirà una risposta, più o meno coerente.

E qui entra in gioco il copywriter di oggi.

La chiave sta nell’analisi della parola redigere: l’obiettivo rimane lo stesso, ciò che è cambiato è il modo in cui si ottiene il risultato. Oggi, il lavoro consiste maggiormente nella scelta, analisi, elaborazione e editing dei risultati che un’AI può fornire, ma la responsabilità della generazione del testo corretto rimane invariata.

Gli LLM e la realtà del mestiere

Faccio questo lavoro per professione, e proprio l’altra sera a cena mi sono trovato a parlarne con mio padre appassionato di teatro e letteratura.
Ha provato a usare gli LLM: i risultati, mi dice, non sono mai quelli che cerca. Arriva sempre al limite di token, o comunque la resa non lo soddisfa mai; finisce per tornare a scrivere “alla vecchia”, anche per semplici testi di presentazione informativi.

Sorpreso dalle sue difficoltà gli ho chiesto di spiegarmi come li usa.

Mi racconta che prende uno strumento gratuito, chiedendo nel primo prompt il risultato finale.
La differenza, a pensarci bene, è tutta qui.
Per me, lavorare con l’AI è routine, ma il processo è ben diverso:

• scelgo la piattaforma in base al risultato che mi serve (Claude per la formattazione, Gemini per slogan più “push”, ChatGPT per spunti e ragionamenti, Text Refiner per toni più umani e limature rapide),
• imposto sempre dei “progetti” dove specifico chi è il cliente, i valori, gli obiettivi, il tono di voce, il mio ruolo di supporto comunicazione,
• lavoro sempre con più prompt, mai aspettando tutto e subito.
• Editing e formattazione e scelta delle parole gergali sempre fatta “alla vecchia”

Col tempo, il mio lavoro si è spostato sempre più dalla scrittura pura a una vera attività di redazione, nel senso etimologico: scegliere, editare, adattare e garantire che il testo sia davvero in linea con le esigenze del cliente, e non solo “bello da leggere”.

Vale ancora la pena avere un copywriter (umano)?

La domanda iniziale resta: conviene avere una figura di questo tipo in azienda, o rivolgersi a un’agenzia specializzata?
La risposta, come sempre, dipende dal contesto, dal prodotto, dagli obiettivi e dal budget. Ma soprattutto da che uso si fa dell’AI.

Quattro livelli di utilizzo degli LLM (con pro e contro veri)

Negli ultimi anni, ho visto (e testato) tutti i livelli di utilizzo delle AI generative in azienda per la creazione di testi.
Il quadro che ne ricavo è più o meno questo:

1. Prompt breve e senza contesto.
Chiunque può chiedere a un’AI un testo: risultato? Tutti possono farlo, ma il testo che esce è sempre mediocre, piatto, senza energia e senza identità.

2. Prompt dettagliato, con più fasi di editing.
Basta che una persona sappia esprimersi bene in italiano, conosca gli obiettivi aziendali e rielabori più volte la richiesta.
Il risultato migliora, ma resta spesso generico; può bastare per esigenze base, meno per testi che devono “portare a casa” davvero un messaggio.

3. Progetti strutturati, con istruzioni precise, editing multiplo e lavoro di sintesi umano.
È il sistema che uso di più. Si parte da un’idea già pensata, si scrive, si affina con vari prompt, e si conclude con una revisione finale personale.
Il risultato è di alto livello, personalizzato e professionale, senza il rischio del blocco da foglio bianco.
A volte, però, il flusso perde naturalezza: bisogna stare attenti a non “appiattire” tutto nell’omogeneità.

4. Progetto definito e AI solo per revisione finale.
Qui, l’AI viene usata solo per ripulire, sistemare, verificare che il testo pensato e scritto a monte sia in linea con gli standard richiesti oggi.
Il risultato? Un testo che mantiene tutta l’originalità dell’idea, ma con la sicurezza di una revisione tecnica.
Richiede tempo e competenza, ma a volte è la scelta giusta.

Non penso che il sistema migliore sia sempre necessariamente il quarto; a volte, per una comunicazione base e informativa è sufficiente scrivere le cose giuste, e gli AI sono bravi a organizzare e sintetizzare il materiale, per cui l’intervento umano serve solo all’editing finale.

Tuttavia, avere una persona che sa valutare quale sarà la soluzione migliore in base al tempo disponibile e agli obiettivi aziendali, come direbbe GPT, “fa la differenza”.

Competenze vere, non improvvisate

Qui entra in gioco un tema che spesso si sottovaluta.
Il copywriter deve saper fare ricerca: trovare dati utili e affidabili, distinguere fonti reali da chiacchiere, e capire in fretta chi è davvero il suo pubblico.
Deve ascoltare: un cliente può darti un brief perfetto o confuso, ma devi saper leggere tra le righe, capire le esigenze, tradurle in parole che funzionino.
Deve avere un occhio clinico sui dettagli, perché spesso sei tu il primo e unico correttore di te stesso; basta una svista per compromettere il lavoro.
La creatività è quella che permette di cambiare prospettiva, di scegliere un angolo nuovo e utile anche per gli stessi prodotti o servizi.
La tecnica e la SEO: conoscere le regole dei motori di ricerca, scegliere le parole giuste e rendere i testi “trovabili” dai motori di ricerca senza sacrificare chiarezza o senso.
Tutte queste competenze non si improvvisano, né si comprano con un tool o una licenza AI: sono la differenza tra una comunicazione che resta e una che si perde nel rumore.

Perché il copywriter serve ancora

Scrivere bene è un’abilità rende una comunicazione efficace, personalizzata, coerente e differenziante.

Un’azienda che vuole essere riconoscibile e coerente, oggi più che mai, ha bisogno di qualcuno che sappia riconoscere quando e quanto usare l’AI, quando serve il tocco umano, e che sappia integrare entrambi per ottenere il miglior risultato possibile.

Se vuoi che la tua comunicazione sia solida, professionale e “viva”, valuta sempre di avere una persona dedicata interna o in agenzia che faccia da filtro e garanzia.

La comunicazione è (ancora) la vera leva competitiva. E, per ora, non esiste prompt che possa sostituire completamente un buon copywriter.