Verstehen, wie Nutzer-Prompts KI-Antworten beeinflussen – was bedeutet das für Markenpräsenz?

Michael, du sprichst etwas Grundlegendes an. Die Prompt-Struktur beeinflusst das KI-Ergebnis erheblich.

Die Hauptkategorien der Prompt-Muster:

Warum unterschiedliche Prompts = unterschiedliche Empfehlungen:

KI-Systeme interpretieren die Intention anhand der Prompt-Struktur. „Bestes CRM für kleine Unternehmen“ löst andere Trainingsassoziationen aus als „CRM für Startups mit kleinen Vertriebsteams“.

Letzteres ist spezifischer, daher:

• Sucht die KI nach Quellen, die genau dieses Szenario adressieren
• Filtert nach Lösungen, die für dieses Segment vermarktet werden
• Blendet eventuell Enterprise-Optionen aus

Content-Strategie für Prompt-Muster:

Das Prinzip der Inhalts-Prompt-Angleichung:

Die Struktur Ihrer Inhalte sollte die gängigen Prompt-Strukturen widerspiegeln.

Beispiele:

Prompt-Muster: „Bestes X für Y“ Zu erstellender Inhalt: „Beste [Produktkategorie] für [Anwendungsfall/Persona]: Guide 2026“

Prompt-Muster: „X vs Y“ Zu erstellender Inhalt: „[Ihr Produkt] vs [Wettbewerber]: Vollständiger Vergleich“

Prompt-Muster: „Wie [Ergebnis erreichen]“ Zu erstellender Inhalt: „Wie [Ergebnis] mit [Ihrem Produkt]: Schritt-für-Schritt-Anleitung“

Warum das funktioniert:

Die KI sucht nach Inhalten, die die Anfrage direkt beantworten. Inhalte, die der Abfragestruktur entsprechen, werden wahrscheinlicher zitiert.

Unser Ansatz:

Für jedes Produkt/Service erstellen wir Inhalte zu den Top 3 Prompt-Mustern in unserer Kategorie. So stellen wir sicher, dass wir zitierbare Inhalte haben, egal wie Nutzer fragen.

Perspektive Nutzer-Suchverhalten:

Wie Nutzer KI-Abfragen tatsächlich formulieren:

Menschen fragen KIs anders als sie bei Google suchen. KI-Abfragen sind:

• Gesprächsorientierter
• Länger (im Schnitt über 20 Wörter vs. 3–4 bei Google)
• Kontextreicher
• Oft mit Einschränkungen („unter 50 €“, „für Anfänger“, „ohne Programmierung“)

Typische Muster in Gesprächsanfragen:

1. „Ich suche ein[e] [Kategorie], das [Einschränkung]“
2. „Was ist das beste [Produkt], wenn ich [Situation]“
3. „Kannst du ein [Produkt] für [Anwendungsfall] empfehlen?“
4. „Ich brauche etwas, das [Fähigkeit] aber auch [Einschränkung]“

Implikation für Inhalte:

Ihre Inhalte sollten spezifische Einschränkungen und Situationen adressieren, nicht nur generische Eigenschaften. Wenn Nutzer Einschränkungen formulieren, sucht die KI nach Inhalten, die diese adressieren.

„Beste Projektmanagement-Software“ ≠ „Beste Projektmanagement-Software für kreative Remote-Teams unter 20 Personen“

Die zweite Anfrage benötigt Inhalte, die speziell auf Remote, kreativ, kleines Team eingehen.

Technische Perspektive zur Prompt-Interpretation:

Wie KI Prompts analysiert:

1. Intent-Klassifikation – Was für eine Anfrage ist das?
2. Entity-Extraktion – Welche Produkte/Kategorien werden genannt?
3. Einschränkungen erkennen – Welche Anforderungen werden genannt?
4. Impliziter Kontext – Was wird vorausgesetzt aber nicht formuliert?

Warum Formulierungen das Ergebnis verändern:

„Bestes CRM für kleine Unternehmen“ → Entities: CRM, kleine Unternehmen „CRM für Startups mit kleinen Vertriebsteams“ → Entities: CRM, Startups, kleine Vertriebsteams

Die zweite Anfrage hat spezifischere Entities. Die KI sucht Quellen, die alle Entities adressieren.

Für Marketer:

Erstellen Sie Inhalte, die gängige Entity-Kombinationen explizit behandeln:

• Ihr Produkt + Anwendungsfall
• Ihr Produkt + Persona
• Ihr Produkt + Einschränkung (Budget, Größe, Branche)
• Ihr Produkt + Problem

Jede Kombination ist ein potenzieller Treffer für einen Nutzer-Prompt.

Prompt-Analyse aus Wettbewerbssicht:

Herausfinden, bei welchen Prompts Wettbewerber genannt werden:

1. Systematisch Prompt-Varianten testen
2. Notieren, bei welchen Prompts welche Wettbewerber erscheinen
3. Lücken identifizieren – Prompts, bei denen Sie erscheinen sollten, aber nicht tun

Was wir für einen Kunden herausgefunden haben:

Die Erkenntnis:

Sie dominierten ihren stärksten Use Case, waren aber für andere unsichtbar. Wir haben gezielt Inhalte für die Lücken erstellt.

Innerhalb von 3 Monaten erschienen sie für zuvor unsichtbare Prompt-Muster.

Produktmarketing-Perspektive auf Prompts:

Die Verbindung zwischen Positionierung und Prompt:

Ihre Produktpositionierung bestimmt, bei welchen Prompts Sie erscheinen.

Wenn Sie sich positionieren als: „Enterprise-CRM für große Vertriebsteams“ Werden Sie erscheinen bei: „CRM für Enterprise“, „CRM für große Teams“ Sie werden nicht erscheinen bei: „CRM für Startups“, „günstiges CRM“

Das Dilemma:

Breite Positionierung = Sie erscheinen bei mehr Prompts, aber weniger spezifisch Enge Positionierung = Sie erscheinen bei weniger Prompts, dominieren diese jedoch

Unsere Strategie:

Wir haben eine Hauptpositionierung (eng, spezifisch) und erstellen Inhalte für benachbarte Prompt-Muster, die wir zusätzlich abdecken wollen.

Kern-Positionierung: „CRM für Agenturen“ Erweiterte Inhalte: „CRM für Marketing-Teams“, „CRM für Dienstleistungsunternehmen“

So decken wir Prompts außerhalb unserer Kernpositionierung ab, ohne die Marke zu verwässern.

Monitoring-Perspektive zur Prompt-Sichtbarkeit:

So verfolgen Sie die Performance von Prompt-Mustern:

1. Prompt-Kategorien definieren, die für Ihr Business relevant sind
2. Testlisten mit Prompts für jede Kategorie erstellen
3. Sichtbarkeit über Prompt-Varianten hinweg tracken
4. Muster erkennen, wo Sie erscheinen und wo nicht

Unser Monitoring-Ansatz:

Wir tracken die Sichtbarkeit bei:

• 50 „Best-of“-Prompts
• 30 Vergleichs-Prompts
• 40 Problemlösungs-Prompts
• 20 Empfehlungs-Prompts

Das wöchentliche Monitoring zeigt:

• Welche Muster wir dominieren
• Bei welchen wir unsichtbar sind
• Wie sich die Sichtbarkeit im Zeitverlauf verändert

Tools wie Am I Cited automatisieren das. Sie können Prompt-Varianten anlegen und Nennungen automatisch tracken.

Praktische Optimierung für Prompt-Muster:

Quick Wins für Prompt-Abdeckung:

1. FAQ-Abschnitte hinzufügen mit Fragen, die Prompts entsprechen

   • „Ist [Produkt] gut für [Anwendungsfall]?“ → Passt zu Validierungs-Prompts

2. Vergleichsseiten erstellen für jeden großen Wettbewerber

   • „[Sie] vs [Wettbewerber]“ → Passt zu Vergleichs-Prompts

3. Landingpages für Anwendungsfälle je Persona

   • „[Produkt] für [Persona]“ → Passt zu Best-of-Prompts

4. How-to-Inhalte für die Probleme, die Sie lösen

   • „Wie [Problem lösen]“ → Passt zu Problemlösungs-Prompts

Minimale Prompt-Abdeckung:

Mindestens sollten Sie Inhalte haben für:

• Best-of-Abfragen (Kategorie-Landingpage)
• Top 3 Wettbewerbsvergleiche
• Top 3 Anwendungsfälle/Personas
• Top 5 Probleme, die Sie lösen

So sind die häufigsten Prompt-Muster abgedeckt.

Dieser Thread hat mein Verständnis von KI-Sichtbarkeit grundlegend verändert. Zentrale Erkenntnisse:

Prompt-Muster bestimmen Sichtbarkeit: Unterschiedliche Abfragestrukturen lösen unterschiedliche Quellen und Empfehlungen aus. Wir müssen für Muster optimieren, nicht nur für Themen.

Die wichtigsten Muster-Kategorien:

1. Best-of (25 %) – Präsenz in autoritativen Listen nötig
2. Problemlösend (35 %) – How-to-Content nötig
3. Empfehlend (20 %) – Use-Case-Content nötig
4. Vergleichend (15 %) – Vergleichsseiten nötig
5. Validierend (5 %) – Bewertungen/Testimonials nötig

Content-Strategie: Erstellen Sie Inhalte, die Prompt-Strukturen spiegeln:

• „[Produkt] vs [Wettbewerber]“ für vergleichende Prompts
• „Beste [Kategorie] für [Anwendungsfall]“ für Best-of-Prompts
• „Wie [Ergebnis] mit [Produkt]“ für Problemlösungs-Prompts

Monitoring-Ansatz:

• Relevante Prompt-Varianten definieren
• Sichtbarkeit über Muster hinweg tracken
• Lücken erkennen und gezielt Inhalte erstellen
• Veränderungen über die Zeit beobachten

Unser Aktionsplan:

1. Häufige Prompt-Muster in unserer Kategorie identifizieren
2. Content-Abdeckung nach Mustern prüfen
3. Inhalte für noch nicht abgedeckte, wertvolle Muster erstellen
4. Monitoring für promptbasierte Sichtbarkeit einrichten
5. Iterativ auf Basis der Daten optimieren

Die Verbindung zwischen Positionierung und Prompt ist entscheidend. Unsere Positionierung bestimmt, bei welchen Prompts wir natürlich erscheinen. Inhalte erweitern unsere Reichweite auf benachbarte Prompts.

Danke an alle für die erkenntnisreichen Beiträge!