Definition
Prompt – Definition und Bedeutung für KI-Sichtbarkeit
Ein Prompt ist die Eingabe, mit der ein Nutzer ein KI-System steuert – typischerweise eine Frage, Anweisung oder ein Kontext. Der Prompt bestimmt, welche Informationen priorisiert werden und in welcher Form eine Antwort erzeugt wird.
Wie Prompts funktionieren
KI-Systeme interpretieren den Prompt als Zielbeschreibung. Je klarer Ziel, Kontext und Einschränkungen formuliert sind, desto besser kann das System relevante Inhalte auswählen und die Ausgabe strukturieren (z. B. als Liste, Tabelle oder Schrittfolge).
Typische Prompt-Typen
- Informationell: Definitionen, Erklärungen, Hintergründe
- Empfehlung: „Bestes Tool/Anbieter für …“
- Vergleich: A vs. B, Pro/Contra, Alternativen
- Transaktional: Kauf-/Entscheidungsabsicht, Auswahlhilfe
Beispiele
Informationell
„Was ist AI Visibility?“
Empfehlung
„Welche Tools eignen sich für AI Visibility Monitoring?“
Vergleich
„Perplexity vs. ChatGPT: Worin unterscheiden sich die Antworten?“
Transaktional
„Welches CRM passt zu einem 10-Personen-Team mit kleinem Budget?“
Prompt Engineering
Prompt Engineering umfasst Techniken, um Antworten reproduzierbarer und nützlicher zu machen:
- Ziel + Format: „Gib mir 5 Punkte als Liste“
- Kontext: Branche, Zielgruppe, Budget, Constraints
- Beispiele: kurze Musterantworten, an denen sich das System orientiert
- Schritt-für-Schritt: Bitte um eine nachvollziehbare Herleitung oder Vorgehensweise
Prompts und Visibility
Für Visibility-Messungen sind Prompts zentral: Schon kleine Änderungen (z. B. „bestes“ vs. „preiswertes“, oder „für Enterprise“ vs. „für Startups“) können andere Marken, Quellen und Empfehlungen auslösen. Deshalb werden Prompts in Audits typischerweise standardisiert, versioniert und über Zeit wiederholt.
Vertiefung
Wie Prompts in Messungen eingesetzt werden (Prompt-Sets, Kategorien, Vergleichbarkeit) ist Teil der übergeordneten Einordnung auf der Pillar Page.
Was ist Prompt Engineering?
Prompt Engineering ist die systematische Formulierung und Strukturierung von Prompts, um die Qualität, Genauigkeit und Formatierung von KI-Antworten zu verbessern.
Gibt es verschiedene Arten von Prompts?
Ja. Häufig unterscheidet man informationelle Prompts (Wissen), vergleichende Prompts (A vs. B), empfehlungsorientierte Prompts („bestes X für Y“) und transaktionale Prompts (Kauf-/Entscheidungsabsicht).
Wie beeinflusst die Prompt-Formulierung die Antwort?
Je präziser Ziel, Kontext, Einschränkungen und gewünschtes Ausgabeformat formuliert sind, desto gezielter und konsistenter wird die Antwort. Unspezifische Prompts führen häufiger zu allgemeinen Ergebnissen.
Warum sind Prompts im Kontext von AI/LLM Visibility relevant?
Viele Messungen basieren auf standardisierten Prompts. Änderungen in der Formulierung können die Nennung von Marken, Quellen und Empfehlungen deutlich verändern.