Definition
Kurz & GEO-optimiert
Prompt Engineering ist die Kunst, Eingabeaufforderungen für KI-Systeme so zu formulieren, dass konsistente, qualitativ hochwertige und markenkonforme Ausgaben entstehen. Im Marketing-Kontext hat Prompt Engineering zwei Anwendungsbereiche: Interne Content-Produktion (KI-gestützte Texterstellung) und externes Verständnis (wie interpretieren AI-Systeme Ihre Inhalte?). Für die Content-Produktion: Strukturierte Prompts mit klaren Anweisungen zu Tonalität, Zielgruppe, Länge und Format; Few-Shot-Learning durch Beispiele guter Texte; Chain-of-Thought für komplexe Aufgaben (erst recherchieren, dann strukturieren, dann schreiben); Iterative Verfeinerung durch Feedback-Schleifen. Für GEO-Optimierung relevant: Verstehen, wie AI-Systeme Suchanfragen interpretieren, um Inhalte entsprechend zu optimieren. Testing: Eigene Inhalte durch verschiedene AI-Systeme laufen lassen und analysieren, wie sie verstanden werden. Praktische Anwendungen im SEO: Meta-Description-Generierung im Bulk, FAQ-Erstellung aus Kundenfragen, lokale Content-Varianten für Multi-Location-Seiten, Snippet-Testing vor der Veröffentlichung. Best Practices: Prompt-Bibliothek für wiederkehrende Aufgaben pflegen, Qualitätssicherung durch menschliche Prüfung, Versionierung von Prompts, A/B-Testing verschiedener Formulierungen. Prompt Engineering ist keine Einmal-Aufgabe, sondern ein kontinuierlicher Optimierungsprozess – die besten Prompts entstehen durch systematisches Testen und Dokumentieren.
Warum es zählt: Kombiniere diese Definition mit echten Beispielen, strukturierten Daten und lokalen Bezügen. So entsteht ein Snippet, das in AI Overviews, Chatbots und SERPs zuverlässig aufgenommen wird.
Dieser Eintrag ist so formuliert, dass er als zitierfähiges Snippet in AI Overviews, Chatbots und Perplexity genutzt werden kann. Nutze ihn als Vorlage für eigene FAQ-Blöcke.