ChatGPT Prompts optimiert: Passgenaue Templates, die wirklich helfen 

Als ChatGPT die Welt auf den Kopf stellte, begann das große Experimentieren. Was kann man damit tun? Was funktioniert? Was kann ich fordern? Es dauerte nicht lange, bis die ersten Cheat Sheets und Guides auftauchten, allesamt mit dem großen Versprechen »Das sind die einzigen ChatGPT Prompts, die du für dein Business brauchst!«

Nach einiger Zeit hat OpenAI einen Prompt Guide veröffentlicht, um seinen Usern zu zeigen, wie man vernünftig mit ChatGPT kommuniziert. Und wieder hat es nicht lange gedauert, bis auch hier zahlreiche Hilfestellungen das Internet geflutet haben. BAB, RISE, RTF, CARE: Hinter diesen Akronymen verbergen sich Templates, die auf Basis von OpenAIs Prompt Guide den Anweisungen an die KI Struktur verleihen.

In diesem Artikel analysieren wir einige der bekannteren Templates genauer, wenden sie auf konkrete Use Cases an und verbessern an der ein oder anderen Stelle. Der Vorteil für euch? Ihr könnt die spezifischen Prompts gleich für euer Business nutzen oder natürlich noch weiter auf eure Bedürfnisse anpassen.

Fertige Prompts oder doch lieber Templates?

Habt ihr schonmal fertige Prompts aus Cheat Sheets ausprobiert? Der Output lohnt die Mühe der Nachbearbeitung nicht. Denn bei den großen Tipps von » damals« fehlte es am Verständnis dafür, wie wertvoll eigentlich der Einsatz von klaren und präzisen Kontext-Informationen für ChatGPT und andere Sprachmodelle ist. Allerdings lohnt sich ein Blick auf solche Cheat Sheets für die Inspiration, was ihr mit generativer KI überhaupt machen könnt.

Das gleiche gilt für Templates.

Nur weil es sie gibt, heißt das nicht, dass ihr euch immer stur daran halten müsst. Sie dienen euch eher als Orientierungshilfe, um euren Prompt zu strukturieren. Denn mit einem strukturierten Prompt können auch ChatGPT und Co. deutlich mehr anfangen als mit einer Anweisung im Fließtext. Außerdem helfen sie euch dabei, euer Anliegen genauer zu beschreiben und die Feinheiten im Auftrag nachzuvollziehen.

RTF- Role, Task, Format: Schnelles Prompting mit Rollenzuweisung

Ein Klassiker für schnelle Aufgaben!

(Role:) Du bist ein Marketing Manager mit Spezialisierung auf Personalisierung.  (Task:) Erstelle mir aus der Überschrift „ChatGPT-Prompts für dein Business“ je  zwei Überschriften zu für vier verschiedene Zielgruppen.  (Format:) Gib alles in einer Tabelle aus.

Das RTF-Template ist schnell eingesetzt und beinhaltet zwei der wichtigsten Elemente in einem Prompt: Mit dem Vorgeben einer Rolle (Role) richtet ihr ChatGPT mit wenigen Worten effizient aus. Und das ist gar nicht mal so banal. Denn ohne diese Rollenvorgabe weiß ChatGPT nicht automatisch, in welchem Kontext er euren Auftrag behandeln soll.  

Die Aufgabe (Task), ist natürlich das Kernstück eines jeden Prompts, denn wie soll die KI sonst wissen, was sie für euch tun soll? 

Da ihr den Output in diesem Beispiel wahrscheinlich nicht durch Copy-Paste gleich komplett übernehmen werdet, ist das Format hier weniger relevant. Nützlich ist die Vorgabe allerdings, da sie euch hier einen schnellen Überblick über die generierten Zielgruppen und die zugehörigen Alternativüberschriften bietet. 

Für einen ersten Aufschlag sind die Ergebnisse annehmbar, aber stellt euch einmal folgendes vor: Ihr habt vor, das Thema Personalisierung in den nächsten Monaten groß anzugehen, habt eure Zielgruppen definiert, Personas erarbeitet und steht nun vor der Aufgabe, alle Überschriften auf eurer Website anzupassen. Da lohnt sich der zeitliche Aufwand, diesen Prompt zu optimieren. Es wird nicht lange dauern, bis die Zeit, die ihr zum Prompt Engineering gebraucht habt durch die Zeitersparnis wieder reingeholt wird. 

Überarbeiteter Prompt: 

Du bist ein Marketing Manager mit Spezialisierung auf Personalisierung.  Erstelle mir aus der Überschrift „ChatGPT-Prompts für dein Business“  je  zwei Überschriften zu für vier verschiedene Zielgruppen.   Ziel der Überschriften: Bounce-Rate beim Besuch der Landingpage verhindern  Informationen zu den Zielgruppen:  [Zielgruppe 1]:  [Information über die Bedürfnisse der Zielgruppe]  [Information über die  Ziele der Zielgruppe]  [Informationen über das Engagement-Verhalten der Zielgruppe]  [Zielgruppe 2]  (…)    Gib alles in einer Tabelle aus.

BAB – Before, After, Bridge: ChatGPT-Prompts zum Brainstorming

Dieses Template ist vor allem nützlich, um durch zielorientiertes Brainstorming auf Ideen zu kommen. Was ihr dafür braucht ist euer Ausgangszustand (Before), einen Blick für das, was ihr erreichen wollt (After) und eine grobe Richtung, in die euer Brainstorming gehen soll (Bridge).

Ein Beispiel zum Thema Kundenbindung:

(Before:) Wir haben kaum Stammkunden bei unserem Onlineshop.  (After:) Mit einem Loyalty-Programm begeistern wir unsere Kunden und fördern das Wachstum einer Stammkundschaft.  (Bridge:) Entwickle innovative Ideen für ein Loyalty-Programm, die für eine langfristige Kundenbindung sorgen.

Mit diesem BAB-Prompt erhaltet ihr erste Ideen, hier zum Thema Loyalty-Programm, die ihr als Grundlage für einen Austausch im Team nutzen könnt. Mehr allerdings auch nicht, denn die Antworten sind bei einer solch allgemeinen Frage auch, wie es bei generativer KI üblich ist, generisch. Um das zu Ändern könnt ihr zwei Dinge tun:

1. Kontext einführen: Für welches Unternehmen oder mindestens für welche Branche sollen hier Ideen entwickelt werden? Auch kann es ein Unterschied zwischen B2B- und B2C-Unternehmen geben. Und natürlich ist auch hier jede Information über eure Zielgruppen Gold wert.
2. Halluzinationen reizen: Ja, wir wollen, dass ChatGPT aus seiner Komfortzone kommt. Warum? Die ersten Antworten, die ChatGPT von sich gibt, sind immer relativ ähnlich. Das liegt daran, dass das die wahrscheinlichsten Aussagen zur Aufgabenstellung sind. Wir wollen aber innovative Ideen und die verstecken sich zwischen den dem Generischen und dem Abstrusen. Was tun wir also in der Praxis? Wir verlangen von ChatGPT nicht nur innovative Ideen, sondern 100 innovative Ideen auf einmal!

Diese beiden Punkte betrachtend ergibt sich damit folgender verbesserter Prompt:

(Context:) Wir sind ein [B2B/B2C]-Unternehmen, spezialisiert auf [Branche]. Unsere Zielgruppe zeichnet sich aus durch  –[Information über die Bedürfnisse der Zielgruppe]  -[Information über die  Ziele der Zielgruppe]  –[Informationen über das Engagement-Verhalten der Zielgruppe]  (Before:) Wir haben kaum Stammkunden bei unserem Onlineshop.  (After:) Mit einem Loyalty-Programm begeistern wir unsere Kunden und fördern das Wachstum einer Stammkundschaft.  (Bridge:) Entwickle 100 innovative Ideen für ein Loyalty-Programm, die für eine langfristige Kundenbindung sorgen.

RISE – Role, Input, Steps, Expectations: Prompting für komplexe Aufgaben

Es wird komplexer, doch keine Sorge, es lohnt sich. Denn das RISE-Template lohnt sich besonders für komplexe Aufgaben, wie etwa die der Analyse und Interpretation von Informationen oder der Erstellung von Inhalten. Neben der Rolle braucht es hier den Input, mit dem die KI arbeiten soll, eine Auflistung der einzelnen Schritte, die bei der Arbeit mit dem Input notwendig sind (Steps) und eine klare Zielvorgabe an den Output (Expectations).

Ein Beispiel aus dem Bereich Data Driven Business:

(Role:) Du bist ein Datenanalyst mit Schwerpunkt auf Marketing-KPIs.  (Input:) Im Anhang findest du ein Whitepaper zum Thema KPIs im Digital Business. [Hinweis: Das Whitepaper muss in dem Fall als Datei bei ChatGPT angehangen werden.]   (Steps:) Setze nacheinander folgende Schritte um:  Nenne mir drei Ziele, die eine Social-Media-Kampagne verfolgen könnte.  Analysiere das Whitepaper und ordne jedem der drei Ziele passende KPIs aus dem Whitepaper zu.  Formuliere für jedes Ziel, basierend auf den zugeordneten KPIs eine Handlungsempfehlung zur Verbesserung des Wertes.  (Expectations:) Ich erwarte eine Liste an Handlungsempfehlungen, die sofort umsetzbar sind.

Dieses Beispiel ist allgemein gehalten und geht davon aus, dass ihr euch erst einmal inspirieren lassen wollt. Gegebenenfalls steht ihr aber vor einer konkreten Hürde, die es zu überwinden gilt. Dann könnt ihr das Template entsprechend anpassen und mit konkreten Informationen anreichern:

(Role:) Du bist ein Datenanalyst mit Schwerpunkt auf Marketing-KPIs.  (Input:) Die KPIs unserer Social-Media-Kampagne haben sich im Laufe der Zeit so entwickelt:  [Hier fügt ihr eure KPIs und die entsprechenden Werte dazu ein]  Unser Ziel ist [hier gebt ihr das Ziel eurer Social-Media-Kampagne ein].    (Steps:) Setze nacheinander folgende Schritte um:  1. Beschreibe, wie die genannten KPIs auf das Ziel einzahlen.  2. Beschreibe für jeden KPI die vergangene Entwicklung.  3. Leite aus diesen Beschreibungen mögliche Gründe für die Entwicklung ab.  4. Formuliere für jedes Ziel, basierend auf den zugeordneten KPIs eine Handlungsempfehlung zur Verbesserung des Wertes.  (Expectations:) Ich erwarte eine Liste an Handlungsempfehlungen, die sofort umsetzbar sind

Natürlich wollt ihr nicht all eure Unternehmensdaten in ChatGPT eingeben, um diese auswerten zu lassen. Dieser konkrete Prompt eignet sich allerdings wunderbar, wenn ihr bereits ein internes KI-System aufgesetzt und für eure Mitarbeitenden zur Verfügung gestellt habt.

CARE – Context, Action, Result, Example: ChatGPT Prompts für Wiederholendes

Ähnlich wie das RTF-Template eignet sich das CARE-Template ebenfalls besonders für repetitive Aufgaben. Hier ist jedoch der Aufwand beim Prompt Engineering initial höher, da ihr neben dem Kontext (Context), der Aufgabe (Action) und eurer Erwartungshaltung (Result) auch ein hochwertiges Beispielergebnis liefern müsst (Example).

Beispiele (One-Shot bei einzelnen Beispielen, Few-Shots bei mehreren Beispielen) helfen dem Sprachmodell unglaublich gut dabei, sich an feste Strukturen und Vorgehensweisen zu halten. Damit ist der Output kontrollierbarer und ihr müsst weniger Korrekturzeit einplanen. Mittelfristig profitiert ihr also von dem Aufwand, den ihr euch hier gemacht habt.

Das CARE-Template könnte zum Beispiel für das Erstellen von FAQs eingesetzt werden:

(Context:) Gegeben ist folgender Text: [Hier Text oder Link einfügen, der als Quelle genutzt werden soll].  (Action:) Formuliere fünf Fragen, die sich mit diesem Text beantworten lassen und beantworte diese sofort. Stelle alles in einer Tabelle dar.  (Result:) Alle Fragen sollen zu einem FAQ zusammengefasst werden, das die Kernelemente des Textes übersichtlich zusammenfasst.  (Beispiel:) »Orientiere dich bei der Formulierung und der Textlänge an folgendem Beispiel:    Frage: Wie unterscheidet sich das CARE-Template vom RTF-Template?    Antwort: Das CARE-Template, das für »Context, Action, Result, Example« steht, erfordert einen höheren initialen Aufwand beim Prompt Engineering als das RTF-Template, da es neben dem Kontext, der Aufgabe und dem erwarteten Ergebnis auch ein hochwertiges Beispielergebnis benötigt. Dadurch wird der Output kontrollierbarer und erfordert weniger Nachbearbeitung.    Frage: Warum ist das Hinzufügen von Kontext in einem Prompt wichtig?    Antwort: Das Hinzufügen von Kontext ist wichtig, da es dem Sprachmodell hilft, den Auftrag besser zu verstehen und relevanteren Output zu generieren. Ohne Kontext kann das Modell den spezifischen Rahmen und die Anforderungen der Aufgabe nicht richtig einschätzen, was zu weniger präzisen Ergebnissen führt.«

Prompting-Template selbst entwickeln: FLOW – Frame, Limit, Optimize, Win als Inspiration

ChatGPT benötigt konkrete Informationen von euch, es braucht aber keine konkreten Templates, um effektiv zu funktionieren. Vielmehr dienen euch die Templates als Orientierung, wie genau man einen Prompt so unmissverständlich formuliert, dass ihr mit dem Output auch etwas anfangen könnt.

Aus diesem Grund haben wir – abseits von den Templates, die schon seit Monaten im Internet herumgeistern – selbst einmal eins aufgestellt, um Herausforderungen von einer anderen Seite aus zu betrachten. Im FLOW-Template wird der relevante Kontext-Rahmen klar definiert (Frame), aktuelle Grenzen oder Beschränkungen werden benannt (Limit), ein Optimierungsauftrag wird gegeben (Optimize) und das Ziel von diesem wird klar benannt (Win).

Dieses Template wollen wir jetzt nutzen, um uns für diesen Artikel die passenden abschließenden Worte generieren zu lassen:

(Frame:) Gegeben ist dieser Handelskraft-Artikel.  (Limit:) Derzeit gibt es noch keine abschließenden Worte.  (Optimize:) Formuliere abschließende Worte im gleichen Schreibstil und verbinde diese mit einem CTA.  (Win:) Leser:innen des Blogs informieren sich auf der folgenden Seite zu den KI-Seminaren und -Schulungen von dotSource: https://www.dotsource.de/ki-seminar-generative-ki-fuer-entscheidende-und-fuehrungskraefte/

Und damit übergeben wir an ChatGPT mit dessen generierten Antwort:

Zusammenfassend lässt sich sagen: Die Wahl des richtigen Prompt-Templates kann den entscheidenden Unterschied machen, ob eure KI-basierten Projekte erfolgreich sind oder nicht. Jedes Template bietet spezifische Vorteile und kann, wenn richtig eingesetzt, maßgeblich dazu beitragen, eure Geschäftsprozesse zu optimieren. Allerdings bleibt es wichtig, diese Vorlagen flexibel zu nutzen und sie auf eure individuellen Bedürfnisse anzupassen.

Ihr möchtet tiefer in die Welt der generativen KI eintauchen und lernen, wie ihr diese Technologien gezielt für eure Unternehmensziele einsetzen könnt? Besucht unsere KI-Seminare und -Schulungen und lernt, wie ihr mit generativer KI euer Unternehmen vorantreibt. Bereit, den nächsten Schritt zu gehen? Wir freuen uns darauf, euch auf dieser spannenden Reise zu begleiten!

Ihr könnt aber auch direkt hier das Formular ausfüllen und euch einen Platz für eines der Seminare sichern.

Über den Autor

Philipp Jauernig-Biener hat in Jena willentlich Philosophie und versehentlich Latein studiert. Sein Weg führte ihn zu dotSource, wo er sich als AI Consultant verdient und Unternehmen zu den Einsatzmöglichkeiten künstlicher Intelligenz berät. Mit seinem Fokus auf generative KI instruiert er unter anderem Chatbots, verfasst Priming Prompts für repetitive Aufgaben und vermittelt KI-Kompetenz in Seminaren und Workshops. Auch im privaten Kontext nutzt er KI, unter anderem als Inspirations- und Austauschquelle für seine eigenen belletristischen Projekte.