Was ist Prompt Engineering?
Prompt Engineering ist die Kunst, Anweisungen für KI-Systeme so zu formulieren, dass sie optimale Ergebnisse liefern. Ein Prompt ist die Eingabe, die Sie einer KI geben – je präziser und strukturierter dieser Prompt, desto besser das Ergebnis.
Der Unterschied zwischen einem mittelmäßigen und einem exzellenten KI-Output liegt selten am Tool – sondern fast immer am Prompt. Prompt Engineering ist daher die wichtigste Kompetenz für alle, die KI im Content Marketing einsetzen.
Grundprinzipien für effektive Prompts
Kontext geben: Erklären Sie der KI, wer Sie sind, für wen Sie schreiben und in welchem Zusammenhang der Text steht. Je mehr relevanter Kontext, desto passender das Ergebnis.
Konkret sein: "Schreib einen Text über Marketing" liefert generische Ergebnisse. "Schreib einen 500-Wort-Blogartikel für B2B-Marketing-Manager über die Vorteile von Account-Based Marketing" ist präziser und liefert bessere Ergebnisse.
Format definieren: Sagen Sie der KI, wie das Ergebnis aussehen soll – Länge, Struktur, Tonalität, Zielgruppe. Wollen Sie Bullet Points oder Fließtext? Formell oder locker?
Beispiele mitgeben: Zeigen Sie der KI, wie ein gutes Ergebnis aussieht. Ein Beispieltext im gewünschten Stil verbessert die Ausgabe erheblich.
Iterieren: Der erste Prompt ist selten perfekt. Verfeinern Sie schrittweise, geben Sie Feedback, lassen Sie überarbeiten. Die besten Ergebnisse entstehen im Dialog.
Prompt-Beispiel: Vom schlechten zum guten Prompt
Schwacher Prompt:
"Schreib einen Blogartikel über KI im Marketing."
Starker Prompt:
"Du bist Content-Experte für B2B-Software-Unternehmen. Schreib einen Blogartikel (800 Wörter) für Marketing-Leiter in mittelständischen Unternehmen. Thema: Wie KI die Content-Produktion beschleunigt, ohne Qualität zu opfern. Tonalität: professionell, aber nicht steif. Struktur: Einleitung mit Problem, 3 konkrete Lösungsansätze mit Beispielen, Fazit mit Handlungsempfehlung. Vermeide Buzzwords wie ‚revolutionär' oder ‚Game-Changer'."
Der Unterschied: Der starke Prompt definiert Rolle, Zielgruppe, Länge, Struktur, Tonalität und Einschränkungen. Die KI hat damit alle Informationen, um einen passenden Text zu liefern.
Prompt Engineering vereinfacht
Mit NCA AI CMS brauchen Sie kein Prompt-Engineering-Studium: Das System ist so konzipiert, dass einfache Themeneingaben – auch per Sprache – zu strukturierten Fachartikeln führen.
Häufige Fragen zu Prompt Engineering
Die wichtigsten Fragen rund um effektives Prompting.
Warum liefert die KI unterschiedliche Ergebnisse bei gleichem Prompt?
KI-Modelle haben einen eingebauten Zufallsfaktor (Temperature), der für Variation sorgt. Das ist gewollt, um nicht immer identische Texte zu produzieren. Für konsistentere Ergebnisse können Sie in manchen Tools die Temperature reduzieren oder sehr präzise Anweisungen geben.
Wie lang sollte ein guter Prompt sein?
So lang wie nötig, so kurz wie möglich. Ein Prompt für einen einfachen Social-Media-Post kann zwei Sätze haben. Ein Prompt für einen komplexen Fachartikel braucht möglicherweise einen ganzen Absatz mit Kontext, Struktur und Beispielen. Qualität schlägt Kürze.
Was ist der Unterschied zwischen System-Prompt und User-Prompt?
Der System-Prompt definiert die grundlegende Rolle und Verhaltensregeln der KI (etwa: ‚Du bist ein Marketing-Experte für B2B-Software'). Der User-Prompt ist die konkrete Aufgabe (‚Schreib einen Blogartikel über...'). System-Prompts bleiben über mehrere Anfragen konstant.
Wie bekomme ich Texte, die nicht nach KI klingen?
Definieren Sie eine klare Markenstimme im Prompt. Geben Sie Beispieltexte mit. Fordern Sie konkrete Stilelemente (kurze Sätze, aktive Sprache, keine Floskeln). Und überarbeiten Sie den Output – die persönliche Note kommt oft erst durch menschliches Feintuning.
Kann ich Prompts für wiederkehrende Aufgaben speichern?
Ja, das ist sogar empfehlenswert. Erstellen Sie Prompt-Templates für häufige Content-Formate: Blogartikel, Social Posts, Newsletter. So sichern Sie konsistente Qualität und sparen Zeit. Viele KI-Tools bieten Custom Instructions oder Prompt-Bibliotheken.
Was sind Chain-of-Thought-Prompts?
Bei Chain-of-Thought-Prompting fordern Sie die KI auf, ihren Denkprozess schrittweise darzulegen. Das verbessert die Qualität bei komplexen Aufgaben wie Analysen oder Argumentationen. Beispiel: ‚Erkläre Schritt für Schritt, wie du zu diesem Schluss kommst.'
Wie gehe ich mit unbefriedigenden KI-Antworten um?
Geben Sie konkretes Feedback: ‚Der Text ist zu formell, mach ihn lockerer' oder ‚Ergänze konkrete Zahlenbeispiele'. Fragen Sie nach Alternativen. Oder reformulieren Sie den ursprünglichen Prompt mit mehr Kontext. Iteration ist normal und erwünscht.
Gibt es Prompt-Engineering-Zertifizierungen?
Es gibt verschiedene Online-Kurse und Zertifikate, aber keinen einheitlichen Standard. Wichtiger als Zertifikate ist Praxis: Experimentieren Sie mit verschiedenen Prompt-Techniken, dokumentieren Sie, was funktioniert, und bauen Sie sich eine eigene Prompt-Bibliothek auf.
Ihr Ansprechpartner für KI Content Marketing
Roland Golla ist nicht nur Gründer von Never Code Alone, sondern ein anerkannter IT-Spezialist mit über 20 Jahren Erfahrung in der Softwareentwicklung. Mit der Expertise aus über 300 erfolgreich abgeschlossenen Web-Projekten entwickelt er heute das NCA AI CMS – eine Lösung, die tiefgreifendes technisches Know-how mit modernster Künstlicher Intelligenz verbindet.
Als offizieller Cypress.IO Ambassador, Speaker auf internationalen Konferenzen und YouTube-Creator für führende Testing-Tools weiß er genau, worauf es bei digitaler Qualität ankommt. Sein Fokus: KI-Systeme (wie Claude 3 und Mistral AI), die nicht nur Texte generieren, sondern echte Geschäftsprozesse für lokale Dienstleister automatisieren und messbare Ergebnisse liefern.