KI-Technik
Prompt
Kurz gesagt: Ein Prompt ist die Eingabe, mit der ein Sprachmodell zu einer Ausgabe veranlasst wird; im GEO-Kontext ist er zugleich die Messfrage, an der sich KI-Sichtbarkeit ablesen lässt.
Definition: Prompt
Ein Prompt ist der Text, den ein Nutzer oder ein System einem Sprachmodell übergibt: eine Frage, eine Anweisung oder ein längerer Kontext mit Aufgabe. Zu unterscheiden sind der Systemprompt, mit dem ein Anbieter Rolle und Regeln festlegt und den Nutzer meist nicht sehen, und der Nutzerprompt, also die eigentliche Eingabe. Die Formulierung beeinflusst die Antwort erheblich: Dieselbe Sachfrage in zwei Varianten kann verschiedene Anbieter und verschiedene Quellen hervorbringen.
Die Einordnung
In der Anwendungsentwicklung hat sich Prompt Engineering als eigene Disziplin etabliert. Anthropic und OpenAI empfehlen in ihren Leitfäden, zuerst Erfolgskriterien festzulegen und Prompts gegen Tests zu prüfen, statt nach Gefühl umzuformulieren. OpenAI rät außerdem, Produktivanwendungen auf einen bestimmten Modellstand festzulegen, weil schon verschiedene Versionen innerhalb einer Modellfamilie unterschiedlich reagieren. Diese Disziplin lässt sich direkt auf die Messung von KI-Sichtbarkeit übertragen.
Für das Monitoring heißt das: Prompts werden wörtlich festgehalten und unverändert wiederverwendet. Wer zwischen zwei Messungen umformuliert, misst die Umformulierung. Ebenso wichtig ist die Dokumentation des Umfelds, also System, Modus mit oder ohne Websuche, Datum, Sprache und ob die Abfrage angemeldet oder anonym lief. Eine feste Sammlung solcher Prompts nennt man Prompt-Set, ihre wiederholte Abfrage Prompt-Monitoring.
Der häufigste Fehler liegt in der Auswahl. Viele Prompt-Sets bestehen aus umgebauten Keywords wie „GEO Agentur Stuttgart“. Menschen schreiben einer KI aber ganze Sätze mit Kontext: „Ich suche eine Agentur, die uns hilft, in ChatGPT als Anbieter für Industriearmaturen genannt zu werden. Worauf muss ich achten?“ Solche Prompts enthalten Einschränkungen, Zielgruppe und Absicht, und genau diese Details verändern die Antwort. Die besten Quellen für echte Formulierungen sind Vertriebsgespräche, Support-Tickets und Suchanfragen mit Fragecharakter aus der Search Console.
Ein zweiter Fehler betrifft die Zufälligkeit. Weil Modelle Antworten mit einem Zufallsanteil erzeugen, den die Temperatur mitbestimmt, liefert derselbe Prompt nicht immer dieselbe Antwort. Eine einzelne Abfrage ist deshalb nie ein Beleg, weder für Erfolg noch für Misserfolg. Aussagekräftig wird ein Prompt erst über mehrere Läufe und Zeitpunkte, ausgewertet als Nennungsrate. Wer das systematisch aufsetzen will, findet den Rahmen bei Prompt-Monitoring.
Praxisbeispiel
Ein Hersteller von Industriearmaturen testet zwei Prompts. „Armaturen Hersteller Deutschland“ liefert eine allgemeine Liste großer Konzerne. „Welcher deutsche Hersteller liefert Absperrklappen für Trinkwasseranlagen mit kurzer Lieferzeit?“ bringt dagegen spezialisierte Anbieter und Fachquellen hervor. Nur die zweite Formulierung entspricht dem, was Einkäufer tatsächlich fragen, und kommt deshalb ins Prompt-Set.
In der Praxis setzen wir das so um: Technik für KI-Sichtbarkeit: Crawler, Schema, llms.txt →
Häufige Fragen zu Prompt
Wie formuliere ich gute Mess-Prompts?
So, wie deine Kunden sprechen: ganze Sätze mit Kontext, Einschränkung und Absicht. Am besten übernimmst du Formulierungen wörtlich aus Vertriebsgesprächen, Support-Anfragen und den Fragen in der Search Console. Keyword-Ketten bilden kaum ab, was Menschen einer KI schreiben.
Beeinflusst die Sprache des Prompts das Ergebnis?
Ja, deutlich. Deutsche und englische Prompts zur selben Sache liefern oft andere Anbieter und andere Quellen, weil die Systeme in der jeweiligen Sprache suchen. Für den deutschen Markt gehören deshalb deutsche Prompts ins Set, gegebenenfalls ergänzt um englische für internationale Kunden.
Wie viele Varianten eines Prompts brauche ich?
Für eine Kernfrage zwei bis drei Formulierungen, die unterschiedliche Kundensituationen abbilden, etwa Einsteiger, Vergleichende und Kaufbereite. Mehr Varianten erhöhen die Abdeckung, aber auch den Aufwand. Wichtiger als die Menge ist, dass sie über alle Messungen gleich bleiben.
Was ist der Unterschied zwischen Systemprompt und Nutzerprompt?
Der Systemprompt legt der Anbieter oder Entwickler fest: Rolle, Regeln, Tonfall, oft auch, wie Quellen zitiert werden. Der Nutzerprompt ist die Frage selbst. Bei ChatGPT oder Perplexity kannst du nur den Nutzerprompt steuern, der Systemprompt bleibt verborgen.
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Quellen: OpenAI API Docs: Prompt engineering (Stand September 2026) · Anthropic Claude Docs: Prompt engineering overview (Stand September 2026)
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