Was ist Prompt Engineering?
Ein Prompt ist die Eingabe, die Sie einem KI-Sprachmodell übergeben: eine Frage, eine Anweisung, ein zu bearbeitender Text oder eine Kombination daraus. Prompt Engineering beschreibt, wie Sie diese Eingaben formulieren und strukturieren, damit das Modell die Aufgabe richtig versteht und ein brauchbares Ergebnis liefert. Das Sprachmodell selbst wird dabei nicht verändert. Verändert wird nur die Art, wie Sie mit ihm kommunizieren.
Als Prompt Engineer werden Personen bezeichnet, die Prompts systematisch entwerfen, testen und verbessern. Mehr dazu lesen Sie in unserem Blogartikel zum Berufsbild. In der Praxis ist Prompt Engineering aber keine reine Spezialistenaufgabe: Wer im Marketing regelmäßig mit ChatGPT, Claude oder Gemini arbeitet, profitiert direkt von gut aufgebauten Prompts.
Warum Prompt Engineering wichtig ist
Sprachmodelle erzeugen ihre Antworten auf Basis der Informationen im Prompt und ihres Trainingswissens. Fehlen Angaben zu Zielgruppe, Zweck oder Umfang, füllt das Modell diese Lücken mit eigenen Annahmen. Das Ergebnis wirkt dann oft allgemein, trifft den gewünschten Ton nicht oder verfehlt die eigentliche Aufgabe. Ein durchdachter Prompt verringert diesen Spielraum und macht Ergebnisse besser planbar und leichter vergleichbar.
Wichtig: Auch ein guter Prompt garantiert keine fehlerfreien Antworten. Sprachmodelle können Fakten falsch wiedergeben oder Inhalte erfinden. Texte, die Sie veröffentlichen möchten, sollten Sie deshalb immer fachlich prüfen.
Die wichtigsten Techniken im Prompt Engineering
Rolle und Kontext festlegen
Geben Sie dem Modell den nötigen Hintergrund: Für wen ist das Ergebnis gedacht, in welchem Unternehmen oder Umfeld wird es eingesetzt und welches Vorwissen hat die Zielgruppe? Eine Rollenangabe wie „Du bist eine erfahrene SEO-Redakteurin“ kann zusätzlich helfen, Tonalität und Fachtiefe zu steuern.
Die Aufgabe klar beschreiben
Formulieren Sie konkret, was das Modell tun soll, und vermeiden Sie mehrdeutige Anweisungen. Ein unklarer Prompt wie „Schreib etwas über Laufschuhe“ lässt viel offen. Genauer ist: „Schreibe eine Einleitung mit etwa 80 Wörtern für eine Kategorieseite zu Laufschuhen für Einsteiger.“ Je genauer Ziel, Umfang und Einschränkungen benannt sind, desto besser passt das Ergebnis.
Beispiele mitgeben (Few-Shot-Prompting)
Zeigen Sie dem Modell ein oder mehrere Beispiele für das gewünschte Ergebnis. Dieses Vorgehen wird Few-Shot-Prompting genannt. Beispiele vermitteln Stil, Aufbau und Detailgrad oft zuverlässiger als eine lange Beschreibung.
Das Ausgabeformat vorgeben
Legen Sie fest, in welcher Form Sie die Antwort benötigen, zum Beispiel als Tabelle, als Liste mit höchstens fünf Punkten, als Fließtext mit Zwischenüberschriften oder mit einer bestimmten Zeichenzahl. So lassen sich die Ergebnisse direkt weiterverwenden.
Schrittweise vorgehen
Komplexe Aufgaben gelingen besser, wenn Sie sie in Teilschritte zerlegen. Bei Modellen ohne eigenes Reasoning kann zusätzlich die Bitte helfen, Schritt für Schritt vorzugehen. Reasoning-Modelle arbeiten intern bereits schrittweise, laut OpenAI ist diese Anweisung bei ihnen unnötig. Sie können eine Aufgabe auch auf mehrere aufeinanderfolgende Prompts verteilen, etwa erst eine Gliederung erstellen lassen und danach die einzelnen Abschnitte.
Iterieren und verbessern
Der erste Prompt ist selten der beste. Prüfen Sie das Ergebnis, ergänzen Sie fehlende Informationen, präzisieren Sie Ihre Anweisungen und testen Sie erneut. Bewährte Prompts können Sie als Vorlage speichern und im Team wiederverwenden.
Prompt Engineering im Marketing
Im Online-Marketing lassen sich KI-Sprachmodelle für viele wiederkehrende Aufgaben einsetzen. Gut aufgebaute Prompts sorgen dafür, dass die Ergebnisse zur Marke, zur Zielgruppe und zum jeweiligen Kanal passen:
- SEO: Ideen für Themencluster, Entwürfe für Title-Tags und Meta Descriptions, Gliederungen für Ratgebertexte oder Hilfe beim Strukturieren von Keyword-Listen in der Suchmaschinenoptimierung.
- SEA: Varianten für Anzeigentitel und Anzeigentexte, die Sie anschließend auf Zeichenlimits und Werberichtlinien prüfen, sowie Ideen für auszuschließende Keywords in SEA-Kampagnen.
- Content: Briefings, Textentwürfe, Varianten eines Textes für verschiedene Kanäle oder Zusammenfassungen längerer Inhalte im Content-Marketing.
In allen Fällen gilt: Die KI liefert Entwürfe und Vorschläge. Fachliche Prüfung, Markenstimme und die endgültige Entscheidung bleiben bei Ihnen.
