Ein Prompt ist eine Eingabe, über die ein Nutzer mit einem KI-System wie ChatGPT, Gemini oder dem KI-Modus der Google-Suche interagiert. Der Prompt gibt dem System vor, welche Information gesucht, welche Aufgabe ausgeführt oder welche Frage beantwortet werden soll.
Prompts können sehr unterschiedlich aussehen. Eine kurze Frage wie „Wie funktioniert eine Wärmepumpe?“ ist ebenso ein Prompt wie eine detaillierte Arbeitsanweisung mit mehreren Absätzen. Ein Prompt kann neben Texten und ganzen Dokumenten je nach KI-System auch Bilder, Audio oder Dateien enthalten. Im Verlauf eines Dialogs können außerdem vorherige Nachrichten als Kontext für die nächste Anfrage berücksichtigt werden.
Genau darin liegt ein wesentlicher Unterschied zu klassischen Keywords. Eine Suchanfrage bei Google besteht häufig aus wenigen Begriffen wie „wärmepumpe kosten“. Ein Prompt kann denselben Informationsbedarf wesentlich genauer beschreiben:
Beide Eingaben beschäftigen sich mit demselben Thema. Der Prompt enthält jedoch deutlich mehr Kontext. Das KI-System kann Informationen über Gebäude, Ausgangssituation und gewünschte Antwort direkt berücksichtigen und auch weitere Nachfragen beantworten, während das Keyword bei der klassischen Suche dazu dient, eine passende Seite zu finden, die Informationen zum gesuchten Thema liefert.
Prompts sind also häufig wesentlich ausführlicher als klassische Suchanfragen formuliert. Du kannst Fragen stellen, Aufgaben beschreiben, Texte zur Analyse einfügen oder ein Gespräch mit der KI führen.
Was macht einen guten Prompt aus?
Ein guter Prompt gibt dem Sprachmodell genug relevanten Kontext und eine möglichst eindeutige Aufgabe. Je klarer das Modell erkennen kann, was der Nutzer erreichen möchte und welche Rahmenbedingungen gelten, desto eher entspricht die Antwort den Erwartungen. Lange Prompts sind dabei nicht automatisch besser als kurze.
Besonders hilfreich sind folgende Informationen:
- Aufgabe: Was soll das Modell genau tun? Zum Beispiel erklären, vergleichen, zusammenfassen oder bewerten.
- Kontext: Welche Hintergrundinformationen sind für die Antwort relevant? Bei der Wärmepumpe wären das etwa Gebäudetyp, Baujahr, Wohnfläche und vorhandene Heizung.
- Konkrete Anforderungen: Was soll berücksichtigt oder ausgeschlossen werden? Welche Kriterien sind wichtig?
- Format und Zielgruppe: Soll die Antwort beispielsweise kurz oder ausführlich, als Tabelle oder Fließtext, für Einsteiger oder Fachleute formuliert sein?
- Ausgangsmaterial: Texte, Daten, Dokumente oder andere Informationen, auf die sich die Antwort beziehen soll.
Wichtig: Selbst ein sehr guter Prompt garantiert keine korrekte Antwort. Sprachmodelle können Informationen falsch interpretieren, Wissenslücken haben oder falsche Aussagen erzeugen. Für faktische Fragen hilft es deshalb, relevante Quellen oder Ausgangsdaten bereitzustellen und bei aktuellen oder wichtigen Informationen ausdrücklich eine Quellenprüfung und konkrete Belege zu verlangen.
Prompts und Keywords unterscheiden sich grundlegend
Keywords abstrahieren einen Informationsbedarf auf wenige Suchbegriffe. Prompts können den Informationsbedarf dagegen ausführlich und in natürlicher Sprache ausdrücken.
Das verändert auch die SEO-Analyse. Für ein Keyword wie „wärmepumpe kosten“ lassen sich Suchvolumen, Rankings und Suchergebnisse vergleichsweise klar untersuchen. Rund um dasselbe Thema können Nutzer jedoch sehr viele unterschiedlich detaillierte Prompts formulieren. Sie unterscheiden sich durch persönliche Ausgangssituationen, Vorwissen, Detailfragen, Formulierungen und den vorherigen Gesprächsverlauf.
Ein einzelner Prompt lässt sich deshalb nicht ohne Weiteres wie ein einzelnes Keyword behandeln. Für die Analyse von Sichtbarkeit in KI-Systemen sind stattdessen wiederkehrende Themen, Fragen und Nutzerintentionen relevant.
Wie SISTRIX Prompts trotzdem messbar macht
Weil Prompts so vielfältig sind, muss die Analyse eine Ebene höher ansetzen. Die Prompt Research von SISTRIX bündelt ähnliche Nutzerfragen automatisch zu Themen (Topics) und macht sie so für die GEO-Analyse greifbar. Statt einzelne Formulierungen separat zu betrachten, siehst du auf einen Blick, welche Themen in der KI-Suche nachgefragt werden.
Entscheidend dabei: Jedes Topic hat ein eigenes Suchvolumen für die KI-Suche. Damit lässt sich die Nachfrage nach einem Thema beziffern und priorisieren, so wie du es aus der klassischen Keyword-Recherche kennst. Dazu kommen pro Topic die Nutzerintention, die Phase der Customer Journey und die Dialoglänge, also wie viele Nachfragen ein Thema im Gespräch mit der KI üblicherweise auslöst.
Welche Themen nachgefragt werden, ist die eine Hälfte. Die andere ist, ob deine Marke in den Antworten dazu überhaupt vorkommt. Genau dafür gibt es das Prompt Tracking: Du legst ein eigenes Prompt-Set an, zum Beispiel aus den Themen, die du über die Prompt Research gefunden hast, und SISTRIX ruft die Antworten aus ChatGPT, Perplexity und Google AI regelmäßig ab. So misst du laufend, wie sichtbar deine Marke in diesen Prompts ist, wie sich das über die Zeit verändert und wie deine Wettbewerber im selben Prompt-Umfeld abschneiden.
Korrigeire: In der Prompt Research siehst du, welche Themen deine Zielgruppe in der KI-Suche beschäftigen, inklusive geschätztem Suchvolumen und Nutzerintention. Mit einem Prompt-Monitoring-Projekt verfolgst du anschließend, wie sichtbar deine Marke dort ist. Teste SISTRIX jetzt 14 Tage kostenlos und miss die Sichtbarkeit deiner Marke für Prompts die wirklich zählen.
Häufige Fragen zu Prompts
Das englische Wort „Prompt“ lässt sich im Zusammenhang mit KI etwa mit „Eingabe“, „Anweisung“ oder „Aufforderung“ übersetzen. Gemeint sind die Informationen und Anweisungen, die ein Nutzer einem KI-System gibt, um eine bestimmte Aufgabe auszuführen oder eine Frage zu beantworten.
„Prompt Engineering“ bezeichnet die systematische Entwicklung und Optimierung von Prompts für Sprachmodelle und andere generative KI-Systeme. Dabei werden beispielsweise Anweisungen, Kontext, Beispiele und gewünschte Ausgabeformate gezielt kombiniert, um für bestimmte Aufgaben möglichst zuverlässige und reproduzierbare Ergebnisse zu erzielen.
Eine verbindliche Einteilung gibt es nicht, in der Praxis haben sich aber einige Muster etabliert. Beim Zero-Shot-Prompt bekommt das Modell nur die Aufgabe, ohne Beispiel. Beim Few-Shot-Prompt lieferst du einige Beispiele mit, an denen sich das Modell orientieren soll. Chain-of-Thought-Prompts fordern das Modell auf, seine Zwischenschritte offenzulegen. Mit einem Rollen-Prompt gibst du eine Perspektive vor, etwa die einer Fachredaktion. Ein System-Prompt legt dagegen übergeordnete Regeln fest, die für den gesamten Dialog gelten.
Ein Keyword fasst einen Informationsbedarf für eine klassische Suchmaschine häufig in wenigen Begriffen zusammen und dient dazu, passende Inhalte zu finden. Ein Prompt kann denselben Informationsbedarf ausführlicher beschreiben und Kontext, Anforderungen oder die individuelle Ausgangssituation des Nutzers enthalten. Das KI-System kann diese Informationen direkt bei der Erstellung seiner Antwort berücksichtigen.
Einzelne Prompts eignen sich nur bedingt zur Messung der Nachfrage, da Nutzer denselben Informationsbedarf auf sehr unterschiedliche Weise formulieren können. Für eine aussagekräftige Analyse können ähnliche Prompts deshalb nach Thema und Nutzerintention gruppiert werden. Die Prompt Research von SISTRIX fasst solche Nutzerfragen in Topics zusammen und ermittelt auf dieser Ebene unter anderem ein Suchvolumen für die KI-Suche. So lässt sich die Nachfrage nach einem Thema untersuchen, ohne jede einzelne Prompt-Formulierung separat betrachten zu müssen.
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