Assistenti AI per il marketing: cosa esiste già, cosa va costruito su misura, come iniziare

In breve

Un assistente AI per il marketing segue le stesse tre vie che abbiamo visto per il reparto vendite: riusare le skill pubbliche già pronte (e per il marketing ce ne sono più che per qualsiasi altro reparto: video, grafica, strategia di lancio), crearne una su misura dove nessuna skill può conoscere la tua azienda (la voce e l'identità del brand), comporre una pipeline dove l'attività attraversa più sistemi (il loop analytics → SEO → miglioramento, con l'umano al centro). In più, il marketing ha un vincolo che gli altri reparti sentono meno: tratta dati di clienti e prospect, quindi in questo episodio aggiungiamo la cassetta degli attrezzi open source che gira in locale, per quando i dati non possono uscire dall'azienda.

Perché il marketing è il reparto dove l'AI rende di più

Il lavoro del marketing moderno è moltiplicazione di formati: un'idea diventa un articolo, l'articolo diventa un post LinkedIn, un carosello, una newsletter, un reel, una slide per il commerciale. Ogni passaggio è riscrittura, adattamento, impaginazione. È esattamente il tipo di lavoro ripetitivo e con output prevedibile che un assistente AI assorbe meglio, a una condizione: che conosca il tuo brand (ci arriviamo alla via 2).

Se non hai letto l'episodio sulle vendite, il concetto di fondo in una riga: un assistente AI è un'AI come Claude a cui hai dato il contesto della tua azienda e le tue procedure, codificate in skill (la guida su cosa sono le skill spiega il dettaglio tecnico). E per ogni attività la domanda giusta non è "l'AI può farlo?", ma quale via conviene: riusa, crea o componi.

Via 1: le skill pronte per video, grafica e strategia

Per il marketing la scelta di skill pubbliche è la più ricca in assoluto. Invece della lista piatta, conviene ragionare per formato.

Video (reel, explainer, materiale social). È l'area dove l'AI ha fatto il salto più recente, e lo diciamo per esperienza diretta: i video di Castaldo Solutions li produciamo così. Gli strumenti sono due:

• HyperFrames: framework open source (Apache 2.0, nessun costo per rendering) con cui l'AI scrive un video come scrive una pagina web: HTML in ingresso, MP4 in uscita. Animazioni, sottotitoli, voce narrante, musica. È nato proprio per essere usato dagli agenti AI, e con le skill giuste Claude produce motion graphics e video esplicativi completi.
• L'editing in conversazione: la seconda skill che usiamo permette di manipolare video esistenti parlando con l'AI: "taglia i primi 12 secondi", "aggiungi i sottotitoli", "sistema i colori". Per un marketer che oggi paga un montatore per ogni modifica minore, è un cambio di categoria.

Grafica (visual, caroselli, temi). Dal repository ufficiale Anthropic:

• canvas-design crea poster e visual statici con una vera filosofia di design, non clip art.
• theme-factory applica temi coerenti (colori, font) a slide, documenti e landing page.
• I caroselli LinkedIn li produciamo con lo stesso flusso delle infografiche che vedi in questa collana: l'AI genera la grafica come HTML e la esporta in immagine, ripetibile e sempre on-brand.

Testo e strategia (poche skill, di valore). Dalla raccolta marketingskills (~36.000 stelle su GitHub) che abbiamo già usato per le vendite, per il marketing le tre che valgono di più non sono quelle che scrivono, ma quelle che pensano:

• launch-strategy costruisce la strategia completa di lancio di un prodotto o una funzionalità: canali, sequenza, checklist. Molto più valore di un semplice copywriter.
• content-strategy decide cosa pubblicare e perché, prima di scrivere qualsiasi cosa.
• ai-seo ottimizza i contenuti per farsi citare da ChatGPT e Perplexity, il tema che abbiamo approfondito nella guida su come comparire nelle risposte di ChatGPT.

Via 2: la skill brand. Perché l'abbiamo costruita per noi stessi

Nell'episodio vendite il caso "su misura obbligato" era il preventivatore. Nel marketing è la voce e l'identità del brand, e qui raccontiamo la nostra: la skill che in casa chiamiamo castaldo-branding.

Dentro c'è tutto quello che rende riconoscibile il brand: tono di voce (dare del tu, diretto, mai corporate), font e colori, regole grafiche, i do's e i don'ts, esempi di testi approvati e bocciati. Il punto che sorprende chi la vede lavorare è che non migliora solo la scrittura: migliora il contesto di esecuzione. Qualsiasi cosa l'assistente produca (un articolo, un'infografica, un carosello, una email) nasce già calata nel brand, senza che nessuno debba ricordarglielo ogni volta. Sa già cosa si fa e cosa non si fa.

Non è un'idea nostra soltanto: Anthropic stessa mantiene nel repo ufficiale una skill brand-guidelines che applica il suo brand a qualsiasi output. Quella skill non puoi riusarla (è il brand di Anthropic, non il tuo), ma è il modello da imitare: il processo è lo stesso in quattro passi che abbiamo visto per il preventivatore, documentato nella guida su come creare una skill. Metti per iscritto l'identità (se hai già un brand book sei a metà strada), genera la skill, testala su contenuti reali, consegnala al team. Il risultato estremo di questo approccio lo abbiamo raccontato nel caso CL-AI-RA, il sistema che scrive contenuti in autonomia restando nel brand.

Via 3: il loop chiuso analytics → SEO → miglioramento

La pipeline che per il marketing vale di più non è lineare come quella del post-meeting dei venditori: è un ciclo che si ripete, e lo descriviamo con cognizione di causa perché è il modo in cui lavoriamo sul nostro stesso sito, con risultati misurabili trimestre su trimestre.

1. Si parte dai dati: Google Analytics e Search Console entrano in Claude (via script o connettori). Quali pagine ricevono impressioni ma non click? Quali query emergenti non stiamo coprendo?
2. L'AI analizza e propone: una classifica degli articoli da migliorare, con la diagnosi (title debole, contenuto datato, keyword mancante) e la stima dell'impatto.
3. L'umano orchestra: qui sta il punto che i racconti entusiasti dell'AI saltano sempre. Decidere quali direzioni inseguire, quali trend hanno senso per il posizionamento dell'azienda e quali no, resta una scelta di strategia. L'AI propone, il marketer decide.
4. L'AI attua: riscrive title e meta description, aggiorna i contenuti approvati, consolida i link interni.
5. Si rimisura al giro successivo, e il ciclo riparte.

La differenza rispetto al "facciamo SEO una tantum" è tutta nella parola loop: ogni giro parte dai numeri del giro precedente. E il costo marginale di un giro, con l'assistente che fa analisi e attuazione, è una frazione di quello di un audit tradizionale.

E se i dati non possono uscire? La cassetta degli attrezzi locale

Il marketing tratta liste email, dati di navigazione, registrazioni di interviste e focus group: dati personali, spesso di clienti. Ed è qui che questo episodio si distingue dai soliti elenchi di tool AI: esiste una generazione di strumenti open source che girano interamente sul tuo computer o sul tuo server, dove i dati non lasciano mai il perimetro aziendale.

• Ollama (~170.000 stelle su GitHub): fa girare modelli linguistici direttamente sul computer del marketer. Bozze, riscritture e analisi su dati di clienti senza che nulla vada su un cloud esterno.
• whisper.cpp: trascrizione vocale in locale. Interviste ai clienti, focus group, webinar: le voci dei tuoi clienti non vengono caricate su nessun servizio terzo.
• Matomo: l'alternativa open source a Google Analytics, con i dati sul tuo server. È tra i pochi strumenti di web analytics che l'autorità francese per la protezione dei dati (CNIL) ha approvato per l'uso senza banner di consenso, nella configurazione corretta.
• n8n in versione self-hosted: le automazioni marketing girano sul tuo server, con credenziali e dati in casa. Noi lo usiamo così sulla nostra infrastruttura, e nella guida n8n vs Zapier vs Make spieghiamo quando conviene.

La regola pratica che diamo ai clienti è semplice: locale dove ci sono dati personali, cloud dove c'è solo contenuto pubblico. I modelli locali sono meno potenti dei migliori modelli cloud, quindi non ha senso usarli per scrivere un post: ha senso usarli dove il vincolo è la riservatezza, non la qualità della prosa. E in ogni caso valgono le regole su cosa non caricare mai su un'AI.

Da dove iniziare: tre passi per il tuo marketing

1. Parti dalla via 2, non dalla via 1. Per il marketing l'ordine si inverte rispetto alle vendite: senza la skill brand, ogni output delle skill pronte sarà generico e da rifare. Prima l'identità, poi la produzione.
2. Scegli un formato e industrializzalo. Un solo flusso (per esempio: articolo → carosello → post) portato a regime vale più di dieci esperimenti. Le skill video e grafica della via 1 entrano qui.
3. Attiva il loop analytics quando hai volume. Il ciclo della via 3 rende quando c'è traffico da analizzare: se il sito è giovane, prima produci con le vie 1 e 2, poi misura e migliora.

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Questo è il secondo articolo della collana Assistenti AI per PMI, dopo quello dedicato ai venditori: il prossimo sarà sull'amministrazione.