KI beherrschen: Der Leitfaden für Marketer zum Prompt Engineering

Mehr als 57 % der Werbetreibenden vertrauen inzwischen auf KI für Aufgaben wie Anzeigeninvestitionen und -optimierung - im letzten Jahr waren es nur 33 %. Der Wandel vollzieht sich schnell. Die Teams probieren nicht mehr nur aus, sondern setzen generative Tools für Inhalte, Medien und Messungen ein. Aktuelle Daten aus dem Marketing AI Institute's 2024 State of Marketing AI Report zeigen ebenfalls, dass eine große Mehrheit der Marketer KI bereits in die zentralen Planungs-, Aktivierungs- und Messabläufe integriert hat.

Aber wenn du den KI-Schalter umlegst, heißt das noch lange nicht, dass alles sofort funktioniert.

Es ist eine Sache, der KI zu vertrauen. Eine andere ist es, sie nützlich zu machen.

Diese Kluft zwischen KI-Optimismus und KI-Leistung? Das ist der Punkt, an dem die meisten Vermarkter im Moment sitzen. Die Werkzeuge sind vorhanden. Der Ehrgeiz ist da. Aber das Muskelgedächtnis? Noch nicht. Und obwohl KI eine Mischung aus verschiedenen Fähigkeiten erfordert - Datenkompetenz, Workflow-Integration, kreative Erweiterung - ist die erste Fähigkeit, die im Alltag tatsächlich genutzt wird, das Prompting.

Wenn du nicht gut fragen kannst, wirst du nichts bekommen, was sich lohnt.

Und wir sehen dies bereits in der Praxis. In dem Maße, in dem Marketingspezialisten entscheidungsunterstützende Tools wie Celeste AIeinsetzen Skai Skaiserkenntnisorientierter Agent, der dabei helfen soll, Leistungsveränderungen zu diagnostizieren und Kampagnenerfahrungen aufzuzeigen - lernen sie schnell, dass selbst die intelligentesten Systeme immer noch auf klare Anweisungen angewiesen sind. Prompting ist nicht nur hilfreich. Sie ist notwendig.

In diesem Beitrag geht es darum, diesen Teil gut zu meistern.

Marketer, die die KI-gestützten Marketingfunktionen von Skainutzen, können gut strukturierte Aufforderungen in wiederholbare Arbeitsabläufe statt in einmalige Experimente verwandeln und so Teams bei der Skalierung von Entscheidungshilfen über Kanäle, Teams und Märkte hinweg unterstützen.

Was ist Prompt Engineering und warum ist es wichtig?

• Für moderne Marketingfachleute geht es beim Prompt Engineering weniger darum, "technisch zu sprechen", sondern vielmehr darum, deine Gedanken so deutlich zu machen, dass ein KI-System ihnen folgen kann.
• Prompt Engineering verwandelt vage KI-Fragen in gezielte, umsetzbare Erkenntnisse.

Wenn Vermarkter die Zielgruppe, das Ziel, die Einschränkungen und die Erfolgsmetriken innerhalb eines Prompts klar definieren, geben sie der KI den Kontext, den sie braucht, um über generische Empfehlungen hinauszugehen und eine markensichere, kanalbewusste Anleitung zu geben, der in realen Planungs-, Aktivierungs- und Messworkflows vertraut werden kann

Prompt Engineering ist keine neue technische Spezialität. Es geht einfach darum, klare, spezifische und strukturierte Anweisungen zu schreiben, damit KI nützliche, genaue und relevante Ergebnisse produzieren kann. Klingt eigentlich ganz einfach. Aber jeder, der es schon einmal versucht hat, kann dir sagen: Es ist eine Kunst.

Nur 13% der Marketingteams fühlen sich mit den nötigen Fähigkeiten ausgestattet, um KI-Tools effektiv einzusetzen. Andererseits geben 96 % der Marketingfachleute an, dass sie generative KI einsetzen oder planen, sie innerhalb von 18 Monaten einzuführen. Zwischen Einführung und Wirkung klafft eine große Lücke - und diese Lücke hängt oft damit zusammen, wie die KI eingesetzt wird. Wie die McKinsey-Umfrage 2024 Global Survey on AI ergab, nutzen etwa zwei Drittel der Unternehmen regelmäßig generative KI, aber den größten Leistungszuwachs haben diejenigen, die strukturierte Abfragen und klare Entscheidungsabläufe in ihre täglichen Abläufe einbauen.

Was das Prompting besonders knifflig macht, ist, dass es sich nicht wie ein technisches Problem anfühlt. Es fühlt sich wie ein Kommunikationsproblem an. Und genau das ist es auch.

Gut gemacht, spart Prompting Zeit, schärft den Fokus und hilft Teams, schneller zu besseren Ergebnissen zu kommen. Schlecht gemacht, führt es zu vagen Analysen, wiedergekäuten Antworten oder - noch schlimmer - zu falschen Schlussfolgerungen. Und das ist nicht nur ein Ärgernis. Es ist ein echtes Risiko.

Wie wirst du also besser?

Lass uns zwei bewährte Ansätze durchgehen, die helfen.

Wie hilft die TRIM-Methode Vermarktern, bessere KI-Aufforderungen zu strukturieren?

• Die TRIM-Methode gibt Marketern eine einfache Checkliste an die Hand, mit der sie sicherstellen können, dass jede KI-Anfrage in einer klaren Aufgabe, einem reichhaltigen Kontext, einer eindeutigen Absicht und messbaren Schwellenwerten verankert ist.
• TRIM verwandelt Geschwätz in klare, entscheidungsreife Schriftsätze.

Die TRIM-Methode zwingt dich, zu benennen, was du tust, wo du suchst, warum es wichtig ist und wie "gut" aussieht. So verwandelt die TRIM-Methode beiläufige Fragen in strukturierte Aufforderungen, die KI-Tools zuverlässig ausführen können - und auf die Marketer/innen auf Kanal-, Kampagnen- oder Portfolioebene vertrauensvoll reagieren können.

Seien wir ehrlich: Wenn Marketer/innen zum ersten Mal KI einsetzen, klingen die meisten Aufforderungen so, als würden sie Smalltalk mit einem intelligenten Praktikanten führen.

"Kannst du mir einen Einblick in meine Kampagnen geben?"
"Was ist mit den gesponserten Produkten los?"
"Hilf mir herauszufinden, was ich als nächstes tun soll."

Diese Art von Aufforderungen könnten funktionieren, wenn du Glück hast. Aber sie sind nicht klar. Sie sind nicht strukturiert. Und in den meisten Fällen liefern sie einen Haufen vage relevanter Informationen, die sich wie ein wiedergekäutes Armaturenbrett anhören.

Und genau das ist es, was die Kunden von Skai entdecken, wenn sie Tools wie Celeste ausprobieren. Es wurde entwickelt, um Marketingfachleute bei einem der schwierigsten und überladensten Teile ihrer Arbeit zu unterstützen: der Entscheidungsfindung. Kampagnendiagnosen, Leistungsuntersuchungen, Insight-Workflows - das sind die Dinge, in denen es wirklich gut ist. 

Aber auch mit einem speziell entwickelten System wie Celeste lassen sich großartige Ergebnisse nicht "einfach so" erzielen. Sie entstehen, wenn die KI mit Klarheit und Absicht gesteuert wird. Deshalb standardisieren viele leistungsstarke Teams wiederverwendbare Eingabeaufforderungsvorlagen für Diagnose, Planung und Berichtswesen und orientieren sich dabei an Best Practices, die in Leitfäden wie dem Harvard Business Review 2024 über den täglichen Einsatz von KI im Marketing beschrieben werden.

Hier kommt die TRIM-Methode ins Spiel. Sie hilft dabei, vage Abfragen in strukturierte Anfragen umzuwandeln, die tatsächlich dem entsprechen, was du erreichen willst.

Hier ist die Aufschlüsselung:

• Aufgabenorientiert. Was versuchst du zu erreichen? Analyse? Prioritäten setzen? Vorschläge? Sei explizit.
• RelevanterKontext. Gehe nicht davon aus, dass die KI weiß, was wichtig ist. Füge Markennamen, Datumsbereiche, Motortypen oder Dimensionen hinzu, die den Bereich eingrenzen.
• Absichtexplizit. Versuchst du, einen Rückgang zu untersuchen? Top-Performer markieren? Einen Plan für die nächsten Schritte aufstellen? Sag das.
• MessbareKriterien. Was ist die Schwelle für Maßnahmen? Ein Rückgang von 10%? Unterdurchschnittlicher ROAS? Share of Voice = 0? Sei konkret.

So sieht das aus:

✅ "Gib mir Kampagneneinblicke" ✅ "Fasse die Leistung von Sponsored Products in den letzten 30 Tagen nach Produktkategorie zusammen. Hebe Kampagnen hervor, deren ROAS um mehr als 15% im Vergleich zu den vorherigen 30 Tagen gesunken ist."

Jetzt kommen wir weiter. Diese Art von Klarheit ermöglicht es einem KI-Tool wie Celeste, relevante Dimensionen zu untersuchen, Vergleiche richtig zu formulieren und die Ergebnisse mit tatsächlichem Entscheidungswert zu strukturieren.

Und das ist nicht nur für dich hilfreich - es reduziert auch Halluzinationen und Mehrdeutigkeiten in den Antworten des Modells. Wie Grewal in demselben HBR-Artikel feststellt, ist eine der effektivsten Möglichkeiten, die Leistung generativer KI zu verbessern, die Verwendung strukturierter Eingabeaufforderungen und die Ergänzung der Modelle durch klar formulierte Anweisungen. Für Teams, die mit mehreren Publishern zusammenarbeiten, ist es einfacher, konsistente, kanalübergreifende Antworten aus der gleichen Quelle der Wahrheit zu ziehen, wenn sie TRIM-Prompts auf eine unternehmensweite Paid-Search-Plattform aufsetzen, anstatt isolierte Berichte zusammenzufügen.

TRIM in die Praxis umsetzen

Im Folgenden findest du drei Möglichkeiten, Prompts mit der TRIM-Methode zu verfeinern, und zwar anhand einiger beliebter Analysen, die Skai mit Celeste verwenden, die aber natürlich auch auf jedes andere Marketing-KI-Tool angewendet werden können: 

Tu dies: "Überprüfe die CTR-Trends für Amazon-Kampagnen in der Kategorie Vitamine in den letzten 30 Tagen. Hebe alle Kampagnen hervor, die von Woche zu Woche um mehr als 20 % gestiegen sind."
Nicht dies: "Was läuft im Moment am besten?"

Mach das: "Vergleiche den ROAS und die Ausgaben für meine fünf wichtigsten Walmart-Kampagnen mit dem Stichwort 'Back to School' im Vergleich zu den letzten 30 Tagen."
Nicht dies: "Wie schneiden die Walmart-Kampagnen ab?"

Tu dies: "Schau dir die CVR für gesponserte Produkte bei Amazon an. Nenne alles, was mehr als 10 % unter unserem Markendurchschnitt liegt."
Nicht dies: "Ist irgendetwas mit meiner Konversionsrate nicht in Ordnung?"

Unterm Strich: Wenn dein Ziel Präzision ist, gibt dir die TRIM-Methode eine Karte. Ohne sie kannst du nur hoffen, dass die KI die Lücken so ausfüllt, wie du es tun würdest - was sie nicht tut.

Wie hilft die Pyramiden-Methode Marketingfachleuten dabei, den KI-Prompt-Kontext Schicht für Schicht aufzubauen?

• Die Pyramiden-Methode erkennt an, dass großartige Aufforderungen aufgebaut und nicht einfach so dahingesagt werden - man fängt mit einem breiten Rahmen an und stapelt dann Zeitrahmen, Kennzahlen, Aufschlüsselungen und Schwellenwerte, bis die KI genau das Problem löst, das dir am Herzen liegt.
• Die Pyramide verwandelt offene Fragen in gezielte Untersuchungspfade.

Die Pyramiden-Methode hilft Marketingfachleuten dabei, KI so zu nutzen, wie sie es von Analysten gewohnt sind: um Muster zu erkennen, Ausreißer aufzudecken und Leistungsveränderungen so zu erklären, dass sie sich eindeutig auf Medien-, Kreativ- und Budgetentscheidungen übertragen lassen.

Das ist etwas, was Marketer intuitiv wissen, aber oft vergessen: Wie du fragst, ist genauso wichtig wie das, was du fragst.

Die meisten KI-Tools werden ihr Bestes tun, um auf eine allgemeine Anfrage zu antworten. Aber wenn sie nicht spezifisch sind, erhältst du Ergebnisse, die entweder zu offensichtlich oder zu chaotisch sind. Du bekommst eine Aufzählung von Durchschnittswerten oder einen ungefilterten Haufen von Datentrends, die dir vielleicht helfen, vielleicht aber auch nicht.

Die Pyramidenmethode hilft dir, das zu ändern.

Anstatt sofort die perfekte Frage zu stellen, ermutigt dich die Pyramide dazu, darauf aufzubauen: Du beginnst mit einer groben Idee und schichtest Details ein, die die KI zu einer sinnvollen Antwort führen. Die Pyramide eignet sich besonders gut für investigative Arbeit: um herauszufinden, was sich geändert hat, um Ausreißer zu verstehen und um herauszufinden, warum sich Dinge nicht mehr so verhalten, wie sie es gewohnt sind.

Das ist genau die Art von Arbeit, die Skai mit Celeste unterstützen will. Kampagnenmanager graben sich in Raster ein, entdecken Anomalien und fragen Dinge wie:

"Warum sind die ROAS im vierten Quartal gesunken, aber im Januar wieder angestiegen?"
"Warum sind die Werbeausgaben für dieses Produkt um 86% gesunken, obwohl niemand es angehalten hat?" "Warum sinkt die Konversionsrate, obwohl die Strategie nicht geändert wurde?"

Das sind keine hypothetischen Fragen - sie stammen direkt aus den Beispielen, die in den Celeste-Befähigungsschulungen genannt werden. Aber sie funktionieren nur deshalb so gut, weil sie auf der Pyramide aufgebaut sind.

Lass uns das mal aufschlüsseln:

1. Starte breit: "Zeige mir Leistungstrends"
2. Zeitrahmen hinzufügen: "Zeige mir Leistungstrends für die letzten 30 Tage"
3. Füge Schlüsselmetriken hinzu: "Zeige mir Umsatz- und ROAS-Trends für die letzten 30 Tage"
4. Aufschlüsselungen hinzufügen: "...aufgeschlüsselt nach Kampagne und Produktkategorie"
5. Füge Vergleiche und Schwellenwerte hinzu: "...und Kampagnen hervorheben, deren ROAS um mehr als 20% im Vergleich zu den vorangegangenen 30 Tagen gesunken ist"

Jede Ebene macht die Antwort gezielter und umsetzbarer. Diese Art der mehrstufigen Abfrage spiegelt wider, wie führende Unternehmen ihre Analyseprozesse "neu verdrahten", um den Wert von KI in großem Umfang zu nutzen, wie die McKinsey-Studie "2025 State of AI" zeigt, in der strukturierte, iterative Fragen zu den Kernfähigkeiten der Top-Performer gehören

Und das ist nicht nur Theorie. Wie die Harvard Business Review erklärt, haben Unternehmen wie Colgate-Palmolive diesen mehrschichtigen, anlassbezogenen Ansatz gewählt, um KI-Tools mit mehr Kontrolle zu steuern und fehleranfällige Ergebnisse zu reduzieren. Es funktioniert. Und es ist skalierbar.

Die Pyramide in die Praxis umsetzen

Hier sind drei Beispiele, die zeigen, wie man die Pyramide erklimmt:

Tu dies: "Zeige Sponsored Products ROAS-Trends für die letzten 30 Tage für Amazon-Kampagnen in der Kategorie Schönheit. Kennzeichne alle Kampagnen, die im Vergleich zu den letzten 30 Tagen um mehr als 10% gesunken sind."
Nicht dies: "Was ist in der Kategorie Schönheit los?"

Tu dies: "Vergleiche CVR und Ausgaben für Walmart-Kampagnen mit dem Stichwort 'Holiday' zwischen November und Dezember. Hebe alles hervor, was stark gestiegen oder gesunken ist."
Nicht dies: "Hat sich irgendetwas an den Feiertagen geändert?"

Tu dies: "Fasse die Leistung meiner Markenkampagnen auf Amazon in den letzten 30 Tagen zusammen. Segmentiere nach Kampagnenzielen und nenne alle Kampagnen mit einer CVR unter 2 %."
Nicht dies: "Warum ist die Leistung gesunken?"

Unterm Strich: Die Pyramiden-Methode hilft dir, die KI in ein intelligenteres Gebiet zu führen - eine Ebene nach der anderen. Es geht nicht um Komplexität. Es geht darum, einen Kontext zu schaffen, der zu Klarheit führt. Und wenn diese Aufforderungen auf realen Werbe-Benchmarks und vierteljährlichen Trends beruhen, können Marketingspezialisten die KI bitten, ihre Leistung mit den Normen der jeweiligen Kategorie zu vergleichen, anstatt zu raten, wie "gut" in einem Vakuum aussieht.

Was sind die wichtigsten Erkenntnisse für Marketingfachleute, die besser im Prompt Engineering werden wollen?

• Die eigentliche Lektion für Marketer ist, dass Prompting keine Nebensächlichkeit ist - es ist die tägliche Schnittstelle zwischen deiner Strategie und deinen KI-Tools.
• Prompting ist ein Muskel, den du durch wiederholtes, bewusstes Üben aufbaust.

Durch die konsequente Anwendung von Frameworks wie TRIM und Pyramid, durch die Dokumentation dessen, was funktioniert, und durch den teamübergreifenden Austausch bewährter Prompt-Muster verwandeln Marketingspezialisten Ad-hoc-Experimente in eine dauerhafte Fähigkeit, die jede Kanalinvestition, jedes kreative Briefing und jede Post-Kampagnen-Analyse im Laufe der Zeit intelligenter macht.

Wenn es eine Wahrheit gibt, die sich aus dem Einsatz von Celeste - und jedem anderen KI-Tool, das versucht, über die allgemeine Ausgabe hinauszugehen - herauskristallisiert hat, dann ist es diese: Du kannst das Denken nicht auslagern. Du kannst es nur unterstützen.

Frameworks wie TRIM und Pyramid helfen dir nicht nur, bessere Antworten zu bekommen. Sie helfen dir, bessere Fragen zu stellen. Und das ist es, was die Vermarkter, die mit KI tatsächlich vorankommen, von denen unterscheidet, die noch im Testmodus feststecken.

Prompting ist keine Phase. Es ist eine grundlegende Fähigkeit. Und je eher du anfängst, sie gezielt einzusetzen, desto eher liefern dir Tools wie Celeste die Erkenntnisse, auf die du tatsächlich reagieren willst.

Denn die besten Aufforderungen klingen nicht nach Magie. Sie klingen wie eine Strategie.