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KI-Prompting

Das 5-Bausteine-Framework für Prompts, die zuverlässig liefern — statt Glückstreffer. Mit Copy-Paste-Vorlagen für den Marketing-Alltag.

// Das lernst du

Die meisten „die KI kann das nicht"-Momente sind in Wahrheit Prompt-Probleme. Das Modell ist selten das Problem — der Prompt liefert ihm zu wenig, um konsistent gut zu antworten. Dieses Tutorial gibt dir ein wiederholbares Gerüst, mit dem du aus Glückstreffern verlässliche Ergebnisse machst.

Baustein 1 — Rolle

Gib dem Modell eine klare Rolle. „Du bist ein erfahrener B2B-Performance-Marketer" verengt den Antwortraum sofort und hebt Ton, Vokabular und Annahmen auf das richtige Level. Ohne Rolle antwortet die KI generisch — der Durchschnitt aus allem.

Das ist der erste und billigste Hebel. Die anderen vier Bausteine — und die drei fertigen Vorlagen — gibt's in der Vollversion:

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Die Bausteine 2–5 plus 3 Copy-Paste-Prompt-Vorlagen. Einmal eintragen, sofort freigeschaltet — und du bekommst neue Tutorials zuerst. Kein Spam.

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// Freigeschaltet — viel Erfolg beim Umsetzen.

Baustein 2 — Kontext

Alles, was die KI nicht raten können soll: Zielgruppe, Produkt, Tonalität, bisherige Versuche. Kontext ist der Unterschied zwischen „schreib einen LinkedIn-Post" und einem Post, der nach dir klingt.

Baustein 3 — Aufgabe

Ein klarer, einzelner Auftrag mit Verb: „Schreibe", „Analysiere", „Vergleiche". Mehrere Aufgaben in einem Prompt verwässern das Ergebnis — splitte sie.

Baustein 4 — Format

Sag genau, wie das Ergebnis aussehen soll: Länge, Struktur, Tabelle, Bullet-Liste, Tonfall. „Max. 120 Wörter, 3 Bullets, kein Buzzword" schlägt jede vage Bitte.

Baustein 5 — Constraints

Die „Don'ts". Genau hier holst du Marken-Konsistenz raus: „Keine Floskeln wie 'in der heutigen schnelllebigen Welt', kein Ausrufezeichen, britisches Englisch."

Vorlage 1 — Content

Rolle: Du bist ein B2B-Content-Stratege für Fintech.
Kontext: Zielgruppe = Marketing-Direktoren, Ton = nüchtern-operator.
Aufgabe: Schreibe einen LinkedIn-Post zu [THEMA].
Format: max. 140 Wörter, Hook in Zeile 1, 1 konkretes Beispiel.
Constraints: keine Buzzwords, kein Hashtag-Spam, kein Ausrufezeichen.

Vorlage 2 — Analyse

Rolle: Du bist ein skeptischer Performance-Analyst.
Kontext: Hier sind die Kampagnen-Daten: [DATEN].
Aufgabe: Finde die 3 wichtigsten Erkenntnisse + 1 Risiko.
Format: Tabelle (Erkenntnis | Beleg | Maßnahme).
Constraints: nur was die Daten hergeben, keine Spekulation.

Vorlage 3 — Repurposing

Rolle: Du bist ein Multi-Channel-Editor.
Kontext: Quelltext = [ARTIKEL].
Aufgabe: Mach daraus 1 LinkedIn-Post, 3 X-Posts, 1 Newsletter-Teaser.
Format: pro Kanal klar getrennt, jeweils mit eigenem Hook.
Constraints: keine 1:1-Wiederholung, Kernaussage beibehalten.

Der Quality-Check

Bevor du ein Ergebnis nutzt: Hätte ein guter Freelancer mit diesem Briefing dasselbe geliefert? Wenn nein, fehlt meist Kontext oder Constraints — die zwei Bausteine, die am häufigsten vergessen werden.

Mehr zur Orchestrierung vieler Prompts/Agents: Wie ich 184 AI Agents mit Claude installiert habe.