Prompt Engineering
Prompt Engineering bezeichnet die systematische Formulierung von Anweisungen an KI-Sprachmodelle, um präzise Ergebnisse zu erhalten. Die Qualität des Prompts bestimmt direkt die Qualität des Outputs – schlechte Anweisungen führen zu schlechten Ergebnissen, egal wie leistungsfähig das Modell ist.
Prompt-Techniken: Zero-Shot (direkter Auftrag ohne Beispiele), Few-Shot (Auftrag mit 2 bis 5 Beispielen), Chain-of-Thought (KI denkt schrittweise, verbessert Genauigkeit), Role Prompting (KI wird eine Rolle zugewiesen), System Prompt (daürhafte Verhaltensanweisung). Jede Technik hat Vor- und Nachteile je nach Aufgabe. Im Marketing-Alltag entscheidend für: Texterstellung (Anzeigentexte, Blog-Artikel, E-Mail-Betreffzeilen), Analyse (Keyword-Recherche, Wettbewerbsanalyse, Reporting), Strukturierung (Briefings, Strategie-Dokumente), Automatisierung (wiederholbare Prompts in Workflows). Wer dieselbe Aufgabe täglich ausführt, sollte den besten Prompt dokumentieren und als Template verwenden. Häufige Fehler: Zu vage ('Schreib mir einen Text') statt spezifisch ('3 Headline-Varianten für Google-Search-Anzeige, Zielgruppe B2B-Einkäuferin, max. 30 Zeichen, Fokus Zeitersparnis'). Kein Format angeben. Fehlenden Kontext nicht mitliefern. Bei SOLIT nutzen wir dokumentierte Prompt-Templates für wiederkehrende Aufgaben – von Anzeigentext-Varianten bis zu Wettbewerbs-Briefings. Die besten Prompts sind klar, spezifisch, kontextreich und formatvorgegeben.
Praxisbeispiel
So läuft das konkret bei uns
Für RSA-Anzeigentexte haben wir einen Prompt-Template entwickelt, der Zielgruppe, USPs, Zeichenbeschränkung und Tonalität vorgibt. Der Output ist in 80 Prozent der Fälle direkt verwendbar.
Wir bauen Systeme die skalieren
Speziell für dieses Thema sind wir gut aufgestellt
Eür Team arbeitet mit KI-Tools, aber die Ergebnisse sind inkonsistent? Oft liegt es am Prompt, nicht am Modell. Wir zeigen, wie strukturiertes Prompt Engineering den Workflow verbessert.
