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System-Prompt (LLM/KI): Definition, Vorteile, Beispiele & Best Practices

Ein System-Prompt legt die “Spielregeln” fest, nach denen ein LLM (z. B. ChatGPT, Gemini oder Mistral AI) antworten soll – und sorgt für konsistente, sichere und gut automatisierbare Ergebnisse.

Warum ist der Begriff für dich wichtig?

Wenn du KI im Online-Marketing oder im Business-Alltag nutzt, willst du vor allem drei Dinge: verlässliche Qualität, gleichbleibenden Stil und weniger Nacharbeit. Genau daran scheitert es oft: mal ist der Ton zu werblich, mal fehlen Pflichtangaben, mal kommt das Ausgabeformat durcheinander.

Ein System-Prompt ist der Hebel, um KI-Ausgaben zu standardisieren – besonders wichtig, wenn du KI in Automatisierungen einbaust (z. B. Content-Pipelines, Lead-Scoring, Support-Antworten), wo ein konstantes Ausgabeformat entscheidend ist.

Definition

Was ist ein System-Prompt?

Ein System-Prompt ist eine übergeordnete Anweisung, die das Verhalten eines LLMs steuert: Rolle, Ton, Regeln, Grenzen, Format und Prioritäten. Er steht “oberhalb” deiner normalen Nutzeranfrage und soll Antworten berechenbarer machen.

Merksatz

Der System-Prompt ist das Regelwerk – der User-Prompt ist die konkrete Aufgabe.

Abgrenzung (kurz)

  • System-Prompt: Grundregeln (Ton, Stil, Format, Verbote, Qualitätskriterien).
  • User-Prompt: konkrete Anfrage („Schreibe mir 5 Headlines…“).
  • Hinweis: Je nach Tool/Produkt können die Begriffe leicht variieren (z. B. “Custom Instructions”, “Developer Message”).

Wie funktioniert ein System-Prompt?

Ein System-Prompt wird vom Modell als “höher priorisierte” Leitlinie interpretiert. Er beeinflusst, wie das Modell antwortet (z. B. Ton, Struktur, Ausgabeformat) und was es vermeiden soll (z. B. bestimmte Inhalte oder unklare Aussagen).

  • Priorität: System-Regeln sollen auch dann gelten, wenn der User-Prompt etwas anderes verlangt (Konflikte werden idealerweise zugunsten des System-Prompts gelöst).
  • Konsistenz: Wiederkehrende Aufgaben (z. B. “immer als Tabelle/JSON”) werden stabiler.
  • Token-Kosten: Sehr lange System-Prompts verbrauchen Token – das kann Kosten und Latenz erhöhen.

Vorteile: Was bringt dir das konkret?

  • Konstanter Markenstil: Tonalität, Wording, “Do/Don’t”-Regeln bleiben stabil.
  • Bessere Automatisierung: Fixes Ausgabeformat (z. B. JSON) ermöglicht Weiterverarbeitung ohne manuelle Korrektur.
  • Weniger Fehler: Pflichtfelder, Disclaimer, Quellenhinweise oder Formatregeln werden automatisch eingehalten.
  • Skalierung: Ein System-Prompt kann für viele Aufgaben wiederverwendet werden (z. B. Kampagnen, E-Mails, Landingpages).

Praxisbeispiele (konkret)

Beispiel 1: Online-Marketing – Anzeigenvarianten im Markenstil

Ziel: Du willst 10 Google-Ads-Varianten im gleichen Stil, mit klaren Grenzen (keine Superlative, keine falschen Versprechen) und fixem Format.

System-Prompt:

Du bist Performance-Marketer für ein B2B-SaaS.
Ton: klar, sachlich, keine Übertreibungen.
Verboten: “Nr. 1”, “garantiert”, “kostenlos” (falls nicht sicher).
Ausgabe: JSON-Array mit Feldern: headline, description, keyword_intent.

User-Prompt:

Erstelle 10 Varianten für "CRM für Handwerksbetriebe".
Fokus: Zeitersparnis, DSGVO.

Deine System-Prompts sind wichtig, damit jede Variante die Regeln einhält und du die Ausgabe direkt in deine Kampagnen-Workflows übernehmen kannst.

Beispiel 2: Online-Marketing – Content-Briefings mit Qualitätsstandard

Ziel: Jeder Blog-Entwurf folgt derselben Struktur und enthält immer eine FAQ und klare CTA.

System-Prompt:

Struktur: H1, kurze Einleitung, H2-Abschnitte, FAQ (3 Fragen), Fazit + CTA.
Regel: Keine erfundenen Zahlen/Studien; Unsicherheiten als Annahme markieren.
SEO: Primäres Keyword muss in H1 und erster Einleitungssatz vorkommen.

User-Prompt:

Schreibe ein Briefing zum Keyword "Marketing Automation für Solo-Selbstständige".

Beispiel 3: Software – Code-Review-Assistent mit festen Prüfkriterien

Ziel: Du willst konsistente Code-Reviews (z. B. Security, Performance, Lesbarkeit) ohne jedes Mal die Regeln neu zu erklären.

System-Prompt:

Du bist Senior-Reviewer für PHP/Laravel und Vue.
Prüfe: Sicherheitsrisiken, N+1 Queries, Validierung, Naming, Testbarkeit.
Ausgabeformat: Liste mit Severity (high/medium/low) + konkrete Fix-Vorschläge.
Regel: Wenn Kontext fehlt, stelle maximal 3 Rückfragen statt zu raten.

User-Prompt:

Review bitte diesen Controller und nenne die Top-5 Risiken.

Beispiel 4: Software/Automatisierung – Datenextraktion als strikt gültiges JSON

Ziel: Rechnungsdaten aus Text extrahieren, die ein System direkt weiterverarbeitet.

System-Prompt:

Gib ausschließlich gültiges JSON zurück, ohne Zusatztext.
Schema: {invoice_number, date, vendor, total_gross, currency}.
Wenn ein Feld fehlt: null statt raten.

User-Prompt:

Extrahiere die Felder aus diesem Text: "..."

Häufige Missverständnisse und Fehler

  • „Der System-Prompt ersetzt gute User-Prompts“: Nein. Er setzt Leitplanken, aber die Aufgabe muss weiterhin klar formuliert sein.
  • Zu viel auf einmal: Ein riesiger System-Prompt wird teuer (Token), unübersichtlich und erzeugt widersprüchliche Regeln.
  • Widersprüche: „Sei ultra-kurz“ und gleichzeitig „erkläre alles ausführlich“ führt zu instabilen Ergebnissen.
  • Unklare Formate: „Gib mir JSON“ ohne Schema führt oft zu leicht abweichenden Strukturen (schlecht für Automatisierung).
  • System-Prompt als Fakten-Garantie: Regeln verbessern Konsistenz, aber sie machen das Modell nicht automatisch “wahrheitsfähig”.

Wie wirst du gut darin? (Best Practices)

  • Starte klein: Erst Ton + Format + 2–3 harte Regeln, dann iterativ ergänzen.
  • Schreibe Regeln testbar: „Ausgabe muss JSON mit Feldern X“ ist prüfbar; „Sei kreativ“ ist schwammig.
  • Definiere ein Ausgabeformat für Automatisierung: JSON/CSV/Tabelle + Schema + Umgang mit fehlenden Daten (null, “unknown”).
  • Baue Schutzgeländer ein: Was darf nicht passieren? (z. B. keine Heilsversprechen, keine erfundenen Zahlen).
  • Nutze Beispiele sparsam: 1–2 Mini-Beispiele können helfen, aber zu viele blähen auf.
  • Versioniere deinen Prompt: v1, v1.1, v2 – damit du nachvollziehen kannst, warum Ergebnisse besser/schlechter wurden.

Checkliste: System-Prompt in 60 Sekunden prüfen

  • Ist die Rolle klar (Marketing/Support/Dev/Analyst)?
  • Ist der Ton eindeutig (z. B. direkt, sachlich, du-Anrede)?
  • Gibt es harte Regeln (Do/Don’t), die wirklich wichtig sind?
  • Ist das Ausgabeformat fix (inkl. Schema und “null statt raten”)?
  • Sind Konflikte vermieden (keine widersprüchlichen Anforderungen)?
  • Ist der Prompt kurz genug, um Tokens zu sparen?
  • Gibt es eine Regel für Unsicherheit (nachfragen oder Annahme markieren)?

Kurzes Fazit + nächster Schritt

Ein System-Prompt macht KI-Ergebnisse planbarer: konsistenter Stil, weniger Fehler und deutlich bessere Automatisierung. Er ist besonders wertvoll, wenn du wiederkehrende Aufgaben hast oder Outputs maschinell weiterverarbeiten willst.

Nächster Schritt: Nimm eine deiner häufigsten KI-Aufgaben (z. B. Anzeigenvarianten oder Datenextraktion) und schreibe einen System-Prompt mit exakt drei Bausteinen: Rolle, 3 Regeln, Ausgabeformat. Teste ihn mit 5 echten Inputs und passe nur eine Sache pro Iteration an.

Weiterführende Begriffe

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Häufige Fragen

Was ist ein System-Prompt?

Ein System-Prompt ist eine übergeordnete Anweisung, die die „Spielregeln“ für ein LLM festlegt: Rolle, Ton, Regeln, Grenzen und Ausgabeformat. Er beeinflusst, wie das Modell antwortet – unabhängig von der einzelnen Nutzerfrage.

Welche Vorteile hat ein System-Prompt für mich im Marketing-Alltag?

Er sorgt für konstante Qualität und einheitlichen Markenstil (Wording, Ton, Struktur). Außerdem reduzieren klare Regeln typische Fehler wie zu werbliche Aussagen, fehlende Pflichtinfos oder wechselnde Formate – das spart Zeit in Content-, Ads- und E-Mail-Workflows.

Warum ist ein System-Prompt besonders wichtig für Automatisierung?

In Automatisierungen brauchst du verlässliche, maschinenlesbare Outputs. Mit einem System-Prompt kannst du z. B. ein fixes JSON-Schema erzwingen (inkl. Umgang mit fehlenden Daten wie null). Dadurch wird die Weiterverarbeitung in Tools und Pipelines stabiler und bricht weniger oft.

Wie werde ich gut darin, System-Prompts zu schreiben?

Arbeite iterativ: Starte mit Rolle, Ton und Ausgabeformat. Ergänze dann 3–5 harte Regeln (Do/Don’t), die wirklich wichtig sind. Teste mit echten Inputs und ändere pro Iteration nur eine Sache, damit du die Wirkung klar erkennst.

Welche häufigen Fehler sollte ich beim System-Prompt vermeiden?

  • Zu lang und zu komplex: kostet Tokens und wird widersprüchlich.
  • Unklare Formate: „Gib JSON“ ohne Schema führt zu Abweichungen.
  • Widersprüche: „super kurz“ und gleichzeitig „alles ausführlich“.
  • Fakten-Garantie erwarten: Regeln erhöhen Konsistenz, aber ersetzen keine Prüfung.