Prompt Engineering – einfach erklärt

Kurzdefinition

Prompt Engineering beschreibt die gezielte Formulierung von Prompts, um aus einem LLM (Large Language Model) möglichst präzise, nützliche und reproduzierbare Antworten zu erhalten.

Warum ist Prompt Engineering wichtig?

Viele Nutzer sind enttäuscht von KI-Ergebnissen, obwohl das Modell leistungsfähig ist. Der häufigste Grund: unklare oder schlecht strukturierte Prompts.

Prompt Engineering ist wichtig, weil die Qualität der Ausgabe direkt von der Qualität deiner Eingabe abhängt – besonders bei Tools wie ChatGPT, Gemini oder Mistral AI.

Gerade bei der Automatisierung von Prozessen spielt Prompt Engineering eine zentrale Rolle. In automatisierten Workflows – etwa bei Content-Erstellung, Datenaufbereitung oder API-gestützten KI-Prozessen – sind konstante und vorhersehbare Ausgabeformate essenziell. Nur sauber strukturierte Prompts mit klaren Formatvorgaben stellen sicher, dass die KI zuverlässig wiederholbare Ergebnisse liefert, die maschinell weiterverarbeitet werden können.

Was ist Prompt Engineering genau?

Prompt Engineering ist keine Programmierung im klassischen Sinn, sondern das erstellen von klar definierten Anweisungen für LLMs (wie ChatGPT und Gemini).

Ein klar definierter Prompt besteht mindestens aus:

• klarer Zieldefinition
• logischer Struktur
• Kontextwissen
• präziser Sprache
• klar definierten Ausgabeformaten

Ein Prompt kann aus mehreren Bausteinen bestehen:

• Rolle (z. B. „Du bist Online-Marketing-Experte“)
• Ziel (z. B. „Erstelle eine Landingpage-Headline“)
• Kontext (Zielgruppe, Ton, Format)
• Constraints (Länge, Stil, Sprache)
• Ausgabeformat (z. B. JSON, Tabelle, Markdown, fest definierte Felder)

Gerade im Kontext von Automatisierung ist das Ausgabeformat ein entscheidender Bestandteil des Prompt Engineerings. Sobald KI-Ausgaben nicht nur gelesen, sondern von anderen Systemen weiterverarbeitet werden, müssen Struktur und Format stabil und vorhersehbar sein.

Typische Anforderungen an Ausgabeformate in automatisierten Prozessen sind:

• immer gleiche Feldnamen und Reihenfolge
• keine erklärenden Zusatztexte außerhalb des Formats
• maschinenlesbare Strukturen (z. B. JSON oder CSV)
• klare Trennung von Inhalt und Metadaten

Prompt Engineering stellt sicher, dass das KI-Modell diese Vorgaben einhält – und damit zuverlässig in Workflows, Skripten, No-Code-Tools oder API-basierten Automationen eingesetzt werden kann.

Wie funktioniert Prompt Engineering?

LLMs arbeiten tokenbasiert. Das Modell interpretiert deinen Prompt statistisch und sagt das wahrscheinlich nächste Token voraus.

Prompt Engineering nutzt dieses Verhalten gezielt aus:

• Mehr Kontext → weniger Interpretationsspielraum
• Klare Struktur → stabilere Ergebnisse
• Beispiele → bessere Nachahmung

Praxisnahe Beispiele

Beispiel 1: Online-Marketing

Schlechter Prompt:

„Schreib mir einen Werbetext für Facebook.“

Besserer Prompt:

Du bist Performance-Marketing-Experte.
Schreibe einen Facebook-Ad-Text für ein Online-Coaching zum Thema Prompt Engineering.
Zielgruppe: Selbstständige
Ton: direkt, sachlich
Maximal 80 Wörter.

Beispiel 2: SEO-Content

Erstelle eine SEO-optimierten Text für einen Blogartikel zum Thema Prompt Engineering.
Zielgruppe: Online-Marketer mit Anfängerwissen.
Berücksichtige W-Frage:
"Warum ist es wichtig für mich?"
"Wie werde ich gut darin?"
"Auf welche häufigen Fehler sollte ich achten?"

Häufige Fehler und Missverständnisse

• „Die KI ist schlecht“ – obwohl der Prompt unklar ist
• Zu kurze Prompts ohne Ziel oder Kontext
• Mehrere Aufgaben in einem Prompt ohne Struktur
• Keine Format- oder Qualitätsvorgaben
• Erwarten, dass ein einzelner Prompt perfekt ist

Best Practices für gutes Prompt Engineering

• Ziel klar definieren
• Rolle explizit vorgeben
• Kontext und Zielgruppe nennen
• Format, Länge und Ton festlegen
• Komplexe Aufgaben in Schritte aufteilen
• Iterativ verbessern statt einmal fragen

Fazit

Prompt Engineering ist eine zentrale Schlüsselkompetenz für die professionelle Nutzung von KI – insbesondere in Marketing, Automatisierung und Software-gestützten Prozessen.

Um langfristig bessere und verlässlichere Ergebnisse zu erzielen, sollten folgende Handlungsempfehlungen beachtet werden:

• Prompts immer mit einem klaren Ziel und definiertem Nutzungskontext formulieren
• Rollen, Zielgruppen und Tonalität explizit festlegen
• Ausgabeformate eindeutig vorgeben, insbesondere bei automatisierten Workflows
• Komplexe Aufgaben in strukturierte Teilschritte aufteilen
• Erprobte Prompt-Vorlagen für wiederkehrende Aufgaben entwickeln und dokumentieren
• Prompts regelmäßig testen, vergleichen und iterativ verbessern

Wer Prompt Engineering systematisch einsetzt, steigert nicht nur die Qualität der KI-Ergebnisse, sondern auch Effizienz, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit im täglichen Einsatz.

Mini-Glossar verwandter Begriffe

• Prompt: Eingabeanweisung an ein KI-Modell
• User-Prompt: Die konkrete Eingabe oder Anweisung, die ein Nutzer direkt an ein KI-Modell (z. B. ein LLM) stellt.
• LLM (Large Language Model): Ein Sprachmodell, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde
• Token: Kleinste Verarbeitungseinheit eines Modells
• System-Prompt: Vorgabe für Rollen & Regeln
• Few-Shot Prompting: Lernen anhand von Beispielen