La maggior parte dei video IA fallisce per gli stessi motivi noiosi. Il soggetto si deforma a metà clip. La camera fa cose che nessuno ha chiesto. Il prodotto cambia colore tra il secondo due e quattro. L’output è tecnicamente “un video” e praticamente inutilizzabile.
Dopo aver analizzato decine di migliaia di veri prompt per video IA — quelli che hanno prodotto clip che le persone hanno davvero pubblicato e quelli che hanno prodotto spazzatura che è stata cancellata — emerge un pattern. I prompt migliori non sono più lunghi o poetici. Sono più strutturati. Dicono al modello cosa cambia, come si comporta la camera, cosa deve restare bloccato e cosa si rifiutano di accettare.
Questo è il compendio pratico al nostro report sui dati riguardo a cosa rivelano 40.000 prompt per video IA su ciò che la gente crea. Quel post copre cosa generano i creator. Questo copre come i bravi li scrivono. Cinque pattern, ciascuno con una versione debole, una forte e il perché la differenza conta.
Risultati chiave
- Parti da soggetto + azione + un chiaro cambiamento nel tempo — descrizioni statiche producono clip statiche e senza vita.
- Specifica la camera come se stessi dirigendo un DP: dimensione dell’inquadratura, lente e una singola mossa deliberata.
- Blocca i token di continuità (volto, prodotto, colore, logo) così sopravvivono all’intera clip invece di deragliare.
- Abbina inquadratura e ritmo alla piattaforma e alla durata prima di generare, non dopo.
- Restringi con negativi e una specifica d’output chiara così il modello sa cosa evitare, non solo cosa tentare.
Pattern 1: Parti da soggetto, azione e cambiamento nel tempo
Il video è movimento. La singola differenza più grande tra i prompt che producono riprese vive e quelli che producono uno slow zoom su una fotografia è se hai descritto qualcosa che accade.
I prompt deboli descrivono una scena. Quelli forti descrivono una scena che cambia.
Debole: Una tazza di caffè su un tavolo di legno in un bar.
Forte: Una tazza di caffè fumante su un tavolo di legno in un bar; il vapore si arriccia verso l’alto e scivola a sinistra mentre la luce del mattino lentamente si intensifica sulla superficie per 5 secondi.
La versione debole dà al modello un’immagine fissa e lo costringe a inventare il movimento — di solito un pigro push-in o un tremolio ambientale. Quella forte nomina il soggetto (tazza di caffè), l’azione (il vapore si arriccia e scivola) e il cambiamento nel tempo (la luce che aumenta lungo la clip). Il modello ora ha uno stato iniziale e uno finale tra cui interpolare, che è esattamente ciò per cui un modello video è costruito.
La correzione è meccanica. Per ogni prompt, chiediti: qual è l’unica cosa che è diversa alla fine di questa clip rispetto all’inizio? Se non sai rispondere, otterrai una cartolina in movimento. Incorpora quel cambiamento nella frase. Anche uno piccolo — una testa che si gira, una porta che si apre, la nebbia che entra — dà al modello un compito lungo la timeline.
Pattern 2: Dirigi la camera come un direttore della fotografia
Se non specifichi la camera, il modello la sceglie per te — e la sceglie male, predefinendo un dolly-in generico o un ondeggiamento a mano libera che urla “IA”. I migliori prompt trattano la camera come una scelta creativa deliberata, non un ripensamento.
Ti servono tre cose: dimensione dell’inquadratura (wide, medium, close-up), lente o sensazione di framing (35mm, grandangolo, profondità di campo ridotta) e una sola mossa (lento push-in, orbit, static lock-off). Una sola mossa. Non tre.
Debole: Un’auto che percorre una strada costiera, cinematografico.
Forte: Ripresa wide in tracking di una cabriolet d’epoca su un’autostrada costiera, girata con una lente 35mm a profondità di campo ridotta; la camera affianca l’auto alla stessa velocità, golden hour.
“Cinematografico” è un desiderio, non un’istruzione. La versione forte dice al modello il framing (wide in tracking), il carattere ottico (35mm, profondità di campo ridotta) e una singola mossa coerente (affiancare a velocità corrispondente). Quella coerenza è ciò che appare professionale. Istruzioni di camera in conflitto — “orbita mentre zoommi e fai pan” — sono dove i modelli crollano e producono quell’aspetto ondeggiante e instabile.
Se sei nuovo al linguaggio della camera, la nostra guida su come scrivere prompt per video IA scompone il vocabolario. Scorciatoia: immagina di consegnare a un operatore una riga d’istruzione che eseguirà esattamente e nulla di più. Sii così specifico.
Pattern 3: Blocca i tuoi token di continuità
Questo è il pattern che separa gli hobbisti da chi produce riprese utilizzabili. I modelli video IA deragliano. In pochi secondi, un volto si ri-renderizza in un’altra persona, un logo rosso vira all’arancione, un prodotto guadagna un pulsante che non aveva. I token di continuità sono le frasi specifiche e ripetibili con cui blocchi quegli elementi.
Un token di continuità è una breve descrizione distintiva a cui ti attieni e che riusi alla lettera — per l’identità del soggetto, il prodotto, la palette colori e qualsiasi branding.
Debole: Una donna con una giacca rossa cammina in città, poi la vediamo più da vicino.
Forte: Una donna con capelli neri ricci alle spalle e una giacca di pelle cremisi brillante cammina in una città illuminata al neon; stessa giacca cremisi e stessa acconciatura mantenute coerenti per tutta la clip.
“Una donna con una giacca rossa” è un invito al modello a reinventarla. “Capelli neri ricci alle spalle e una giacca di pelle cremisi brillante”, ripetuti e dichiarati esplicitamente come consistenti, danno al modello un’ancora. Quando generi più clip per un progetto, copia quegli esatti token in ogni prompt — non parafrasarli. La parafrasi è come la personaggia nella terza inquadratura smette di assomigliare a quella nella prima.
Per i lavori di brand è non negoziabile. Blocca il nome colore equivalente esatto all’hex, il posizionamento del logo e la caratteristica distintiva del prodotto in ogni singolo prompt. Se la tua piattaforma supporta un riferimento immagine o il text-to-video con un frame iniziale, usalo — ma rafforzalo con token testuali bloccati, perché è la descrizione a portare l’identità attraverso il movimento, non solo nel primo frame.
Pattern 4: Abbina l’inquadratura alla piattaforma e alla durata
Un prompt perfetto per un hero da 12 secondi su YouTube è sbagliato per un hook da 4 secondi su TikTok, e la differenza non è solo l’aspect ratio. I migliori prompt sono progettati a ritroso dal luogo in cui il video vivrà.
Tre decisioni si prendono prima di scrivere una parola: aspect ratio (9:16 verticale per i feed, 16:9 per YouTube e landing page), durata (e quindi quanto può davvero accadere) e ritmo (un unico beat calmo per un loop corto, un arco chiaro per una clip più lunga).
Debole: Un montaggio energico di un prodotto fitness con tanti tagli rapidi e testo, per i social.
Forte: 9:16 verticale, singola ripresa continua di 5 secondi: una runner allaccia sneakers arancione brillante e scatta fuori campo a sinistra, ritmo veloce e incisivo, progettato come hook per TikTok con l’azione che atterra nei primi 2 secondi.
Chiedere “tanti tagli rapidi” dentro una singola generazione breve è chiedere un pasticcio — la maggior parte dei modelli produce una sola ripresa continua per generazione, quindi la richiesta contrasta con lo strumento. La versione forte rispetta il formato: verticale, una ripresa, un’azione progettata per colpire nei primi due secondi dove la piattaforma lo richiede. Spesso otterrai un risultato migliore generando più clip pulite a singola ripresa con questa specifica e montandole insieme, piuttosto che cercare di stipare un edit in un unico prompt.
La durata determina anche quanto cambiamento puoi chiedere. In quattro secondi, atterra un’azione chiara. In dodici, puoi orchestrare un piccolo arco. Chiedere una storia in tre atti in quattro secondi impasta tutto.
Pattern 5: Restringi con negativi e una specifica d’output chiara
L’ultimo pattern è quello che quasi nessuno usa, ed è esattamente per questo che fa la differenza. Dire al modello cosa non vuoi è spesso più potente che aggiungere altro di ciò che vuoi. Abbinalo a una specifica d’output esplicita e smetti di lasciare al caso le decisioni poco glamour.
Due mosse: negativi (gli artefatti e i cliché che rifiuti — mani deformate, testo illeggibile, arti extra, sfarfallii, lo slow zoom indesiderato) e una specifica d’output (sensazione di frame rate, illuminazione, mood e aspect ratio dichiarati chiaramente in chiusura).
Debole: Uno chef impiatta un piatto in una cucina di ristorante.
Forte: Uno chef impiatta con precisione un piatto in una cucina di ristorante dall’atmosfera calda; medium shot, key light morbida da sinistra, ritmo calmo e deliberato, 16:9. Evitare: mani distorte, dita extra, utensili fluttuanti, testo on-screen, movimenti di camera rapidi.
La lista negativa fa un lavoro reale. Le mani sono dove i modelli video si imbarazzano, quindi nominare “mani distorte, dita extra” dice al modello di spendere sforzo lì. “Evitare testo on-screen” elimina le lettere senza senso che i modelli amano allucinare. E chiudere con la specifica d’output — dimensione dell’inquadratura, direzione della luce, ritmo, aspect ratio — significa che non stai sperando che il modello indovini la tua intenzione; l’hai dichiarata.
Tieni la lista dei negativi essenziale e pertinente. Dieci negativi generici diluiscono il segnale. Tre o quattro che mirano ai probabili punti deboli di questo prompt lo affinano. Modelli diversi hanno punti deboli diversi, quindi conviene sapere quale stai usando — la nostra mappa dei punti di forza dei modelli IA spiega dove ciascun modello eccelle e dove tende a rompersi.
Come combinare tutti e cinque in un unico prompt
Questi pattern non sono un menù — i migliori prompt li impilano tutti e cinque. Ecco l’ordine con cui cadono naturalmente:
- Soggetto + azione + cambiamento (“una chef impiatta un piatto; il vapore sale mentre posa la guarnizione finale”)
- Camera (“medium shot, 50mm, slow push-in”)
- Token di continuità (“stessa chef con giacca bianca doppiopetto per tutta la clip”)
- Specifica di piattaforma + durata (“16:9, 8 secondi, ritmo calmo”)
- Negativi + output (“key light calda da sinistra. Evitare: mani distorte, testo on-screen”)
Letto dall’alto verso il basso, è un’unica istruzione coerente che un modello può eseguire con fiducia. Ogni clausola risponde a una domanda a cui altrimenti il modello risponderebbe da solo — e “da solo” è dove nascono i cattivi video IA.
Non devi partire ogni volta da una pagina bianca. Una libreria di template di prompt copiabili ti offre scheletri comprovati per i tipi di ripresa più comuni; sostituisci il tuo soggetto e i tuoi token e stai già applicando tutti e cinque i pattern senza pensarci.
Il tuo prossimo passo
Scegli un prompt che hai scritto e che ha prodotto una clip deludente. Passalo attraverso i cinque pattern: Nomina un cambiamento nel tempo? Dirige una singola mossa di camera chiara? I tuoi token di continuità sono bloccati e ripetuti? È specificato per una piattaforma e una durata reali? Dice al modello cosa evitare?
Correggi le due risposte più deboli e rigenera. Quel singolo passaggio di editing è di solito la differenza tra una clip che elimini e una clip che pubblichi.
Quando sei pronto a mettere in pratica i pattern, apri text-to-video nell’app e scrivi il tuo primo prompt in modo strutturato — soggetto, camera, token, specifica, negativi. E se vuoi i dati dietro ciò che funziona davvero su larga scala, leggi l’analisi gemella su cosa rivelano 40.000 prompt per video IA. Tecnica più evidenza è come smetti di indovinare e inizi a dirigere.
Abbiamo analizzato oltre 40.000 prompt per video con IA
Tutti hanno un'opinione sui video con IA. I commentatori provano a prevederne il futuro. Twitter discute se “siano già abbastanza buoni”. Le miniature su YouTube urlano per l’ultimo aggiornamento di modello.
Ma quasi nessuno parla di cosa le persone stiano davvero creando con questi strumenti, adesso.
Così abbiamo deciso di scoprirlo.
Abbiamo estratto dati da oltre 120.000 video generati con IA creati su Vivideo, classificato un campione di 40.000+ prompt usando GPT-4o-mini e analizzato i numeri. Ne emerge un ritratto sorprendentemente dettagliato di come persone reali — non influencer, non ricercatori, ma creatori e aziende di tutti i giorni — stanno usando i video con IA nel 2025.
Ecco tutto ciò che abbiamo scoperto.
Il dataset: come abbiamo ottenuto questi numeri
Mettiamo subito in chiaro la metodologia, così sai esattamente cosa stai guardando.
Il nostro dataset completo copre 120.000+ video generati tramite la piattaforma di Vivideo. Per l’analisi dettagliata dei prompt, abbiamo preso un campione stratificato di 915 prompt e li abbiamo fatti classificare da GPT-4o-mini in categorie di utilizzo. Le statistiche più ampie — uso dei modelli, formati, durate, lingue e tipi di input — provengono dal dataset completo.
Non abbiamo fatto cherry-picking. Non abbiamo filtrato gli output “impressionanti”. Sono dati grezzi e non filtrati, da utenti reali che fanno lavori reali (e sì, alcuni fanno video di compleanno per la mamma — ed è bellissimo).
Qualche avvertenza: la classificazione dei prompt da parte dell’intelligenza artificiale non è perfetta. Alcuni prompt sono ambigui. Un “video di prodotto con una persona che parla” può essere taggato come demo di prodotto o come video avatar. Abbiamo ottimizzato per l’intento più probabile e verificato a campione centinaia di classificazioni.
Detto ciò, tuffiamoci nei dati.
La visione d’insieme: testo‑in‑video vs immagine‑in‑video
La prima domanda è semplice: come iniziano le persone i loro video?
Scrivono un prompt da zero? Oppure caricano un’immagine e la portano in vita?
65,7% di tutti gli ordini è testo‑in‑video. 32,6% è immagine‑in‑video. Il restante ~1,7% usa altri metodi come la generazione di avatar.
Questo ci ha sorpreso. Ci aspettavamo una quota più alta per immagine‑in‑video — in fondo è “più facile”, visto che dai all’IA un punto di partenza visivo. Ma i dati dicono altro: due terzi degli utenti preferiscono descrivere a parole la loro visione e lasciare che l’IA costruisca i visual.
Perché? Alcune teorie:
- Barriera d’ingresso più bassa. Non devi avere o trovare l’immagine giusta. Scrivi cosa vuoi. Testo‑in‑video è la tela bianca definitiva.
- Maggiore controllo creativo. I prompt testuali ti permettono di specificare mood, movimenti di camera, luci e stile — aspetti più difficili da comunicare con un’immagine statica.
- Il “gap di immaginazione”. Molti utenti creano scene che non esistono ancora — mondi fantasy, concept di prodotto, sequenze narrative. Non puoi caricare una foto di qualcosa che non è stato costruito.
Detto questo, immagine‑in‑video ha un pubblico fedele. È particolarmente popolare per animazioni di prodotti e‑commerce, virtual tour immobiliari (partendo dalla foto della proprietà) e per dare vita alle opere artistiche.
Cosa creano davvero le persone (ripartizione per casi d’uso)
Questa è la sezione che ci entusiasmava di più. Quando abbiamo classificato tutti i 915 prompt del campione per caso d’uso, una categoria ha completamente dominato.
| Caso d’uso | Percentuale |
|---|---|
| Scene video generate con IA | 88,2% |
| Avatar / talking head | 7,1% |
| Animazione di immagini | 4,7% |
Fermati un attimo. Quasi 9 video con IA su 10 sono scene completamente generate — non una persona che parla in camera, non un effetto Ken Burns su una foto, ma scene visive complete evocate da descrizioni testuali.
Questa è la vera storia del video con IA nel 2025: le persone lo usano come motore di immaginazione visiva.
Com’è davvero quell’88,2%
Siamo andati più a fondo nell’88,2% per capire quali tipi di scene vengono generate. Le categorie si sovrappongono (un video promozionale può anche essere narrativo), ma questi sono i pattern principali che abbiamo osservato:
- Video promozionali — Aziende che creano ads, video di brand e contenuti di marketing. Dalla promo del ristorante locale ai lanci di prodotti SaaS.
- Contenuti educativi — Video esplicativi, tutorial e sequenze “come funziona”. Docenti, creator di corsi e formatori aziendali sono tra gli utenti esperti più attivi.
- Contenuti social — Clip brevi e incisive pensate per TikTok, Instagram Reels e YouTube Shorts. Spesso guidate dai trend e ottimizzate per fermare lo scroll.
- Storytelling e narrativa — Cortometraggi, concept per music video e sequenze narrative. Qui vivono i prompt più creativi — persone che costruiscono interi mondi in 4-12 secondi.
- Dimostrazioni di prodotto — Venditori e‑commerce che mostrano i prodotti in contesti lifestyle. “Mostra la mia sneaker indossata da un runner su un sentiero di montagna al tramonto”, e così via.
- Auguri e celebrazioni personali — Messaggi di compleanno, cartoline delle feste, sorprese per anniversari. Il video con IA come nuova cartolina Hallmark.
- Tour immobiliari — Virtual walkthrough delle proprietà, presentazioni dei quartieri e visualizzazioni architettoniche.
- Vetrine prodotto per e‑commerce — Beauty shot di prodotto, reveal in stile 360° e video contestuali lifestyle che elevano la percezione premium.
La categoria avatar/talking head (7,1%) è più piccola di quanto potresti aspettarti, vista tutta la buzz sugli avatar con IA. In parte perché la generazione di avatar è un caso d’uso specializzato — richiede un workflow diverso e interessa un pubblico più ristretto (soprattutto formazione aziendale e sales personalizzate).
L’animazione di immagini al 4,7% rappresenta chi carica una foto e aggiunge movimento — una scelta popolare per dare vita ad artwork, vecchie foto o immagini di prodotto.
La lingua dei video con IA: un fenomeno in 24 lingue
Questo ci ha davvero stupiti. Se pensavi che la creazione di video con IA fosse soprattutto un’attività anglofona, i dati dicono il contrario.
L’inglese vale solo 47,3% di tutti i prompt. Significa che più della metà dei prompt su Vivideo è scritta in lingue diverse dall’inglese.
Non è “un po’ internazionale”. È un fenomeno globale, con adozione significativa in ogni continente.
| Lingua | % dei prompt |
|---|---|
| English | 47,3% |
| Vietnamese | 23,1% |
| Arabic | 11,4% |
| Russian | 3,2% |
| Turkish | 2,7% |
| German | 2,2% |
| Ukrainian | 1,9% |
| Indonesian | 1,7% |
| Spanish | 1,3% |
| Dutch | 0,9% |
| Hebrew | 0,7% |
| Polish | 0,7% |
| Chinese | 0,6% |
| Portuguese | 0,6% |
| Swedish | 0,5% |
| Greek | 0,4% |
Alcune cose saltano agli occhi:
Il vietnamita al 23,1% è enorme. Quasi un quarto di tutti i prompt è in vietnamita. Riflette il boom dell’economia dei creator in Vietnam e l’adozione precoce di strumenti di intelligenza artificiale per la creazione di contenuti. I creator vietnamiti usano i video con IA per tutto, dai video di prodotto e‑commerce ai contenuti social su larga scala.
L’arabo all’11,4% rende la regione MENA uno dei mercati di video con IA più attivi. Considerando la rapida trasformazione digitale nel Golfo e i massicci investimenti in infrastrutture di IA, torna.
La long tail è reale. Oltre alle lingue top, c’è attività significativa in russo, turco, tedesco, ucraino, indonesiano e molte altre. Il video con IA non è un giocattolo della Silicon Valley — è uno strumento creativo globale.
Questo ha implicazioni enormi per chi costruisce in questo spazio: se il tuo generatore video AI funziona bene solo con prompt in inglese, stai ignorando più della metà dei tuoi potenziali utenti.
Preferenze di formato: proporzioni e durate
Il modo in cui le persone impostano i loro video dice molto su dove finiranno.
Proporzioni
| Proporzioni | Percentuale |
|---|---|
| 16:9 (orizzontale) | 52,8% |
| 9:16 (ritratto/verticale) | 43,7% |
| 1:1 (quadrato) | ~0% |
La divisione orizzontale‑verticale è sorprendentemente vicina — 52,8% contro 43,7% — e ci dice qualcosa di importante: la battaglia tra video orizzontali e verticali è praticamente un lancio della monetina.
L’orizzontale guida ancora, probabilmente spinto da YouTube, embed su siti, presentazioni e contenuti di marketing tradizionali. Ma il verticale è subito dietro, alimentato da TikTok, Instagram Reels e YouTube Shorts.
La vera sorpresa? Il video quadrato (1:1) è di fatto morto. A circa 0%, nessuno sta più creando video quadrati. Il vecchio formato quadrato di Instagram, un tempo default dei social, è stato completamente abbandonato nell’era del video con IA.
Durate video
| Durata | Percentuale |
|---|---|
| 12 secondi | 30,1% |
| 4 secondi | 29,2% |
| 8 secondi | 23,3% |
| 6 secondi | 6,6% |
Le preferenze sulla durata mostrano una netta divisione in due campi:
Campo 1: la squadra dei 12 secondi (30,1%). Questi utenti vogliono la durata massima disponibile. Creano contenuti narrativi, demo di prodotto e video promozionali dove ogni secondo in più conta. Dodici secondi bastano per raccontare una mini‑storia: setup, reveal, payoff.
Campo 2: la squadra dei 4 secondi (29,2%). Questi utenti cercano clip rapide e d’impatto — perfette come hook per i social, creatività pubblicitarie o per montare più clip in un edit più lungo. Quattro secondi sono sostanzialmente un momento visivo forte.
La via di mezzo degli 8 secondi (23,3%) cattura chi vuole più respiro dei 4 secondi ma non ha bisogno dei 12. La relativa impopolarità dei 6 secondi (6,6%) è interessante — sembra che si preferisca scegliere tra “corto” o “lungo” invece di spaccare la differenza.
La corsa dei modelli: Veo 3.1 stravince
Se c’è una metrica headline in tutta questa analisi, è probabilmente questa:
Veo 3.1 alimenta il 96,4% di tutta la generazione video su Vivideo.
Non è un refuso. Il modello Veo 3.1 di Google è la scelta schiacciante per la creazione di video con IA.
| Modello | % di utilizzo |
|---|---|
| Veo 3.1 | 96,4% |
| Sora 2 | 2,0% |
| HeyGen (Avatars) | 10,5% di tutti gli ordini |
Nota: la generazione di avatar con HeyGen è conteggiata separatamente perché ha una funzione diversa (avatar digitali vs generazione di scene). La sua quota del 10,5% si sovrappone alla categoria avatar nella nostra analisi dei casi d’uso.
Perché Veo 3.1 domina così? In base ai feedback degli utenti e ai nostri test:
- Qualità visiva. Veo 3.1 produce costantemente output più fotorealistici e coerenti.
- Aderenza al prompt. Segue con maggiore fedeltà prompt complessi — movimenti di camera, specifiche di illuminazione, direttive di stile.
- Velocità. I tempi di generazione sono competitivi e il rapporto qualità/velocità è best‑in‑class.
- Coerenza. Meno “artefatti strani da IA” — meno mani che si “sciolgono”, fisica impossibile e momenti da uncanny valley.
Sora 2 al 2,0% ha comunque i suoi fan, soprattutto per contenuti più artistici e stilizzati. Ma il mercato, almeno per ora, ha parlato: quando si vuole un video con IA affidabile e di alta qualità, si sceglie Veo 3.1.
Risultati sorprendenti
Ogni buona analisi dei dati fa emergere cose inattese. Ecco i pattern che ci hanno fatto strabuzzare gli occhi.
1. Il 9% di moderazione dei contenuti
Circa il 9% di tutti i prompt è stato segnalato dai sistemi di moderazione come contenuto adulto o inappropriato. È in realtà inferiore a quanto molti del settore si aspettavano — alcune stime per i generatori di immagini parlano di tentativi adult al 15‑20%.
Cosa significa? La creazione di video con IA tende a essere più professionale e orientata allo scopo rispetto alla generazione di immagini. Quando paghi per generare video (anziché giocare con uno strumento di immagini gratis), l’intento è più serio e i casi d’uso più business‑oriented.
2. L’effetto cartolina di compleanno
Gli auguri personali — compleanni, festività, anniversari — sono emersi molto più del previsto. Non sono i casi d’uso appariscenti dei reel dimostrativi di IA, ma rappresentano un’applicazione davvero toccante della tecnologia. Le persone creano messaggi video personalizzati che due anni fa sarebbero stati impossibili (o proibitivi).
3. La morte del video quadrato
L’abbiamo già detto, ma vale ripeterlo: il formato 1:1 è di fatto allo 0%. Il formato che ha dominato Instagram dal 2012 al 2019 è stato completamente abbandonato. Se il tuo strumento video fa ancora default sul quadrato, stai risolvendo un problema di ieri.
4. L’economia dei creator vietnamiti
Con il 23,1% di tutti i prompt, il vietnamita non è solo rappresentato — è la seconda lingua più popolare con un margine enorme, più del doppio dell’arabo al terzo posto all’11,4%. L’economia dei creator in Vietnam è chiaramente a un punto di svolta, e gli strumenti di video con intelligenza artificiale sono un acceleratore chiave.
5. Nessuno vuole video da 6 secondi
Con solo il 6,6% degli ordini, i 6 secondi sono la durata meno popolare. Gli utenti preferiscono nettamente o corto‑e‑punchy (4s) o più lungo (12s). La via di mezzo non risuona. Rispecchia i trend social: o hook veloce o mini‑narrazione, con poco spazio per l’in‑between.
Cosa significa per i creator
Hai visto i dati. Cosa dovresti davvero farci?
Che tu sia marketer, content creator, imprenditore o semplicemente curioso dei video con IA, ecco i takeaway azionabili:
1. Parti dal testo‑in‑video
Se non hai ancora provato i video con IA, testo‑in‑video è dove succede tutto. Due terzi degli utenti partono da qui, e per un buon motivo — non ti servono asset, solo idee. Descrivi cosa vuoi vedere e l’IA lo costruisce.
2. Pensa in 4s o 12s
Quando pianifichi i tuoi video, pensa in termini di colpi da 4 secondi o storie da 12. I dati mostrano che queste sono le durate che funzionano. Per hook social e creatività adv, vai di 4 secondi. Per demo prodotto, explainers e contenuti narrativi, usa tutti i 12.
3. Scegli l’orientamento con criterio
Non dare per scontato l’orizzontale. Se il contenuto va su TikTok, Reels o Shorts, usa il 9:16 verticale. Se va su YouTube, sul tuo sito o in presentazioni, 16:9. E dimentica il quadrato — il mercato è andato oltre.
4. Non sottovalutare i mercati non anglofoni
Se stai costruendo un business attorno ai video con IA, i dati mostrano una domanda enorme dai mercati di lingua vietnamita, araba, russa e turca. Non sono nicchie — parliamo di centinaia di milioni di potenziali spettatori.
5. Usa immagine‑in‑video per i contenuti di prodotto
Anche se testo‑in‑video domina in generale, immagine‑in‑video è l’asso nella manica per e‑commerce e marketing di prodotto. Carica la foto del tuo prodotto e aggiungi movimento, contesto e vita. È più veloce di un photoshoot e infinitamente più scalabile.
6. Veo 3.1 è la scelta sicura
Se ti chiedi quale modello usare, i dati sono chiari: il 96,4% degli utenti sceglie Veo 3.1. Offre il mix migliore di qualità, velocità e aderenza al prompt. Parti da lì e sperimenta alternative come Sora 2 per stili creativi specifici.
La sostanza: i video con IA non sono più una novità. Con oltre 120.000 video generati, prompt in 24+ lingue e casi d’uso che spaziano dalla cartolina di compleanno ai tour immobiliari, sono uno strumento creativo mainstream. La domanda non è se usarli — ma come usarli meglio degli altri.
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