User-Prompt: Was ist das, Unterschiede & Beispiele

Kurzfassung: User-Prompt in 30 Sekunden

Definition: Ein User-Prompt ist die konkrete Eingabe, die Du an ein LLM (z. B. ChatGPT) schickst – also Deine Frage oder Anweisung. Er entscheidet maßgeblich, wie hilfreich, präzise und nutzbar die Antwort der AI ist.

• Unterschied: System-Prompts setzen Grundregeln, Master-Prompts sind wiederverwendbare Vorlagen – der User-Prompt ist Dein aktueller Auftrag.
• Guter Prompt: Ziel + Kontext + Format + klare Kriterien (z. B. Länge, Struktur, Ton).
• Praxis: Je besser der User-Prompt, desto leichter lassen sich Inhalte und Aufgaben automatisieren.

Merksatz: Klarer User-Prompt rein – verwertbarer Output raus.

Warum der Begriff wichtig ist

Viele Teams nutzen AI/LLMs für Texte, Ideen, Auswertungen oder Automatisierung. In der Praxis hängt die Qualität der Ergebnisse oft weniger vom Tool ab, sondern davon, wie Du es anweist. Genau hier kommt der User-Prompt ins Spiel: Er ist die Anfrage, die Du (oder Deine Nutzer) tatsächlich eingeben.

Wenn Prompts zu vage sind („Mach mal einen Post“), wird die Antwort meist generisch. Wenn Prompts klar sind (Ziel, Format, Kontext), bekommst Du Ergebnisse, die Du direkt verwenden oder automatisiert weiterverarbeiten kannst.

Merksatz: Ein guter User-Prompt macht aus „AI rät“ ein „AI liefert“.

Definition

Ein User-Prompt ist die direkte Eingabe eines Nutzers an ein LLM/AI-System (Frage, Auftrag, Kontext, Daten), die bestimmt, was das Modell erzeugen soll und in welchem Rahmen.

Wie funktioniert ein User-Prompt in einem LLM?

Ein LLM verarbeitet Deine Eingabe als Teil eines „Kontexts“ (Konversation/Anfrage). Je nach System gibt es dabei oft mehrere Ebenen von Anweisungen:

• System-Ebene: Grundregeln (z. B. Ton, Sicherheit, Rolle).
• Master-/Template-Ebene: Wiederverwendbare Vorgaben in einer App (z. B. Markenstil, Formatvorgaben, feste Struktur).
• User-Prompt: Deine konkrete Aufgabe und Informationen für diese eine Anfrage.

Das Modell kombiniert diese Ebenen und erzeugt eine Antwort. Praktisch heißt das: Selbst ein guter System-/Master-Prompt kann durch einen unklaren User-Prompt verwässert werden.

Was macht einen guten User-Prompt aus?

Die 6 Bausteine (praxisnah)

• Ziel: Was soll am Ende herauskommen?
• Kontext: Für wen, wofür, in welcher Situation?
• Input-Daten: Fakten, Stichpunkte, Links/Infos, die verwendet werden sollen.
• Format: Struktur, Länge, Output-Form (z. B. Tabelle, JSON, Bulletpoints, HTML).
• Ton & Stil: z. B. „locker, aber seriös“, „Marketing-Anfänger“, „Du-Ansprache“.
• Qualitätskriterien: Was ist „gut“? (z. B. „keine Floskeln“, „3 Varianten“, „mit CTA“).

Mini-Checkliste (Best Practices)

• Schreibe konkret, nicht allgemein („für LinkedIn, 900–1.200 Zeichen, 1 Hook + 3 Bullets + CTA“).
• Gib Beispiele oder „Do/Don’t“ vor, wenn Stil wichtig ist.
• Nutze Rollen nur, wenn sie wirklich helfen („Du bist Performance-Marketer…“).
• Trenne Input und Aufgabe sauber (z. B. mit Überschriften).
• Fordere Rückfragen ein, wenn Infos fehlen („Wenn etwas unklar ist, stelle 2 Rückfragen.“).

Beispiele für User-Prompts (konkret)

Beispiel 1: Marketing – LinkedIn-Post aus Stichpunkten

User-Prompt:

Erstelle einen LinkedIn-Post (Du-Ansprache) zum Thema „Prompts“. Zielgruppe: Marketing-Anfänger.
Struktur: Hook (1 Satz), 3 Bulletpoints, 1 kurzes Praxisbeispiel, CTA „Link in den Kommentaren“.
Vermeide Buzzwords. Max. 1.100 Zeichen.
Input: Wir nutzen LLMs für Content-Ideen, aber die Ergebnisse werden besser, wenn Ziel + Format klar sind.

Beispiel 2: Unterschiedliche Varianten für A/B-Testing

User-Prompt:

Schreibe 5 Varianten einer Meta-Description (max. 155 Zeichen) für eine Seite zum Begriff „User-Prompt“.
Jede Variante soll das Keyword „User-Prompt“ enthalten und einen anderen Nutzen betonen (Zeit sparen, bessere Qualität, Automatisierung, Beispiele, Unterschiede).

Beispiel 3 (Web/Software): Prompt für Automatisierung in einer Web-App

User-Prompt:

Du erhältst ein Produktobjekt als JSON. Erzeuge daraus eine SEO-Produktbeschreibung als HTML.
Regeln: H2 für Produktname, danach 2 Absätze, dann 5 Bulletpoints mit Vorteilen. Keine erfundenen Features.

JSON: {"name":"ErgoMouse X2","zielgruppe":"Büro","features":["kabellos","leise Klicks","USB-C"],"garantie":"2 Jahre"}

Dieses Muster wird häufig in Automatisierung genutzt (z. B. in Laravel/Vue, Node, Make/Zapier), um konsistente Texte aus Daten zu erzeugen.

Beispiel 4: Support-Antworten mit klaren Regeln

User-Prompt:

Formuliere eine freundliche Support-Antwort (Du) auf folgende Anfrage.
Regeln: 1) kurze Entschuldigung, 2) 3 konkrete Schritte, 3) Hinweis auf Rückfrage. Max. 120 Wörter.

Kundenanfrage: „Mein Login funktioniert seit gestern nicht mehr.“

Häufige Missverständnisse und Fehler

• „AI versteht schon, was ich meine.“ Ohne Kontext rät das Modell. Ergebnis: generische Antworten.
• Zu viele Ziele in einem Prompt. („Post + Newsletter + Landingpage + Ads“) Besser: aufteilen.
• Fehlende Inputs. Wenn Fakten fehlen, entstehen Lücken oder unpassende Annahmen.
• Kein Output-Format. Ohne Formatvorgaben wird der Output schwer weiterzuverwenden (z. B. für Automatisierung).
• Unklare Zielgruppe. „Schreib mal professionell“ ist nicht dasselbe wie „für Marketing-Anfänger“.

Abgrenzung zu ähnlichen Begriffen

• System-Prompt: Grundregeln und Leitplanken für das Modell (z. B. Ton, Sicherheitsregeln, Rolle). Nutzer ändern ihn meist nicht direkt.
• Master-Prompt: In der Praxis oft ein wiederverwendbares Prompt-Template innerhalb eines Workflows oder Tools (z. B. Markenstimme, feste Struktur, Qualitätskriterien). Der Begriff ist nicht überall standardisiert, wird aber häufig so genutzt.
• Prompt-Template: Vorlage mit Platzhaltern (z. B. {{Produktname}}), die in Automatisierung mit Daten befüllt wird.
• Prompt Engineering: Methoden/Prinzipien, um Prompts systematisch zu verbessern (Struktur, Beispiele, Tests).

Fazit

Ein User-Prompt ist Deine konkrete Anweisung an ein LLM. Je klarer Ziel, Kontext und Format sind, desto besser wird das Ergebnis – besonders in Marketing und Automatisierung.

Nächster Schritt

Nimm einen Prompt, den Du regelmäßig nutzt, und ergänze ihn um: Ziel, Zielgruppe, Format und Qualitätskriterien. Teste danach 2 Varianten und vergleiche, welche Output-Qualität stabiler ist.

Weiterführende Begriffe

• System-Prompt
• Master-Prompt
• Prompt-Template
• Prompt Engineering
• Tokens
• Context Window
• RAG (Retrieval-Augmented Generation)