Was ist Prompt Engineering für KI-Suche – Kompletter Leitfaden
Erfahren Sie, was Prompt Engineering ist, wie es mit KI-Suchmaschinen wie ChatGPT und Perplexity funktioniert, und entdecken Sie wichtige Techniken, um Ihre KI-...
9 Min. Lesezeit
MA
ModernMarketer_Amy
Growth Marketing Manager
·
January 6, 2026
Ich habe über Skill-Entwicklung für die Optimierung von KI-Suchen nachgedacht und frage mich, wie wichtig Prompt Engineering ist.
Die Überlegung:
- Nutzer geben Prompts in ChatGPT/Perplexity ein
- Diese Prompts bestimmen, welche Inhalte angezeigt werden
- Prompts verstehen = Nutzerverhalten verstehen
Meine Fragen:
- Sollten Marketer Prompt Engineering lernen?
- Wie unterscheiden sich KI-Prompts von Such-Keywords?
- Gibt es „Prompt Research“ wie Keyword Research?
- Welche Fähigkeiten sind für die KI-Suchoptimierung am wichtigsten?
Ich versuche herauszufinden, wo ich meine Lernzeit investieren sollte.
9 comments
9 Kommentare
AA
AISkills_Advisor
Expert
AI Skills Consultant
·
January 6, 2026Gute Frage. Ich unterscheide zwischen verschiedenen Arten von Prompt-Wissen:
Prompt Engineering (technisch):
- Komplexe Prompts für KI-Ausgaben entwerfen
- System-Prompts, Chain-of-Thought usw.
- Vor allem für KI-Anwendungsentwicklung
Prompt-Verständnis (Marketing):
- Wie Nutzer KI-Fragen natürlich stellen
- Anfragemuster und Intention
- Was die KI dazu bringt, Quellen zu zitieren
Was Marketer wirklich brauchen:
Sie brauchen PROMPT-VERSTÄNDNIS, kein tiefgehendes PROMPT ENGINEERING.
Wichtige Unterschiede zwischen KI-Anfragen und Such-Keywords:
| Traditionelle Suche | KI-Anfragen |
|---|---|
| “best crm software” | “Was ist das beste CRM für ein 50-Personen-B2B-Unternehmen mit Salesforce-Integration?” |
| 2-4 Wörter | 10-30 Wörter |
| Stichwortfragmente | Vollständige Fragen |
| Mehrere Suchen | Einzelne, umfassende Anfrage |
| Intention wird erschlossen | Intention explizit |
Die Fähigkeit, die man entwickeln sollte:
Konversationelle Anfragemuster verstehen, nicht technische Prompt-Erstellung.
MA
ModernMarketer_Amy
OP
·
January 6, 2026
Replying to AISkills_Advisor
Wie entwickle ich diese „Prompt-Verständnis“-Fähigkeit? Gibt es etwas Vergleichbares wie Keyword-Recherche für Prompts?
AA
AISkills_Advisor
Expert
·
January 6, 2026
Replying to ModernMarketer_Amy
So entwickeln Sie Prompt-Verständnis:
1. Manuelles Testen (essentiell)
- Verbringen Sie 30 Min/Woche damit, KI-Fragen in Ihrem Bereich zu stellen
- Notieren Sie, welche Fragen nützliche Antworten auslösen
- Verfolgen Sie, welche Quellen zitiert werden
2. Echte Anfragen überwachen
- Tools wie Am I Cited zeigen, bei welchen Prompts Ihre Marke erwähnt wird
- Analysieren Sie Muster in auslösenden Anfragen
3. Mit Kunden sprechen
- Fragen Sie, wie sie KI für Recherchen nutzen
- Welche Fragen stellen sie?
- Wo stehen sie in ihrer Journey, wenn sie fragen?
4. Wettbewerber-Zitate analysieren
- Welche Prompts lösen Wettbewerber-Erwähnungen aus?
- Warum werden diese zitiert, Sie aber nicht?
Das „Prompt Research“-Pendant:
Es gibt noch keinen Keyword-Planer für Prompts. Aber Sie können:
- Kundenservice-Fragen analysieren (natürliche Sprachmuster)
- Forendiskussionen studieren (wie Leute Probleme formulieren)
- Erfolgreiche KI-Zitate überprüfen (Anfragen rückwärts ableiten)
Die wichtigste Erkenntnis:
KI-Anfragen ähneln mehr Kundengesprächen als Such-Keywords. Kundenfragen verstehen = KI-Prompts verstehen.
CB
ContentStrategist_Ben
Content Strategy Lead
·
January 6, 2026Content-Strategen-Perspektive auf Prompt-Muster:
So nutze ich Prompt-Verständnis:
Ich teste Prompts, bevor ich Inhalte erstelle. Mein Prozess:
Thema identifizieren – Wofür wollen wir ranken?
Prompt-Varianten testen
- “Was ist [Thema]?”
- “Wie funktioniert [Thema]?”
- “Was ist das beste [Thema] für [Anwendungsfall]?”
- “[Thema]-Optionen vergleichen”
KI-Antworten analysieren
- Welche Quellen werden zitiert?
- Was fehlt in den Antworten?
- Welche Fragen werden nicht gut beantwortet?
Inhalte für Lücken erstellen
- Fragen beantworten, die KI noch nicht gut abdeckt
- Tiefe bieten, wo KI oberflächlich bleibt
- Zitatwürdige Inhalte schaffen
Beispiel:
Getestet: „Was ist das beste Projektmanagement-Tool für Remote-Teams?“
Ergebnis: KI zitierte allgemeine Vergleichsseiten, aber es fehlte eine Analyse remote-spezifischer Funktionen.
Erstellt: Detaillierter Guide zu remote-spezifischen PM-Features mit Vergleichstabelle.
Resultat: Wird nun für Remote-Team-PM-Anfragen zitiert.
Der Prompt-Testing-Ansatz:
Nutzen Sie KI wie Ihre Kunden. Erstellen Sie Inhalte, die deren Fragen beantworten.
SP
SEOEvolution_Pat
·
January 5, 2026Die Entwicklung von Keywords zu Prompts:
Keyword-Recherche (klassische SEO):
- Suchvolumen-Daten
- Wettbewerbsmetriken
- Keyword-Schwierigkeitsgrade
- Monatliche Suchtrends
Prompt Research (KI-SEO):
- Anfragemuster-Analyse
- Analyse der Auslöser für Zitate
- Identifikation von Antwortlücken
- Mapping von konversationeller Intention
Was übertragbar ist:
- Nutzerintention verstehen
- Wettbewerbsanalyse
- Lückenidentifikation
- Content-Planung
Was neu ist:
- Konversationelle Anfragestruktur
- Mehrteilige Fragen
- Kontextabhängige Antworten
- Erfolg nach Zitaten gemessen
Mein Fazit:
Die FÄHIGKEITEN übertragen sich von der Keyword- zur Prompt-Recherche. Die TOOLS und Datenquellen sind andere.
Ein guter Keyword-Researcher kann mit Übung auch ein guter Prompt-Researcher werden.
DR
DataAnalyst_Ravi
·
January 5, 2026Datenperspektive auf KI-Anfragemuster:
Was wir aus der Analyse von 50.000 KI-Anfragen gelernt haben:
Verteilung der Anfragelänge:
- Durchschnittliche Google-Suche: 3,5 Wörter
- Durchschnittliche ChatGPT-Anfrage: 18 Wörter
- Durchschnittliche Perplexity-Anfrage: 23 Wörter
Muster der Anfragestruktur:
- 62 % sind vollständige Fragen (Wer/Was/Wie/Warum)
- 23 % sind Befehle (Erklären/Vergleichen/Auflisten)
- 15 % sind Keyword-Stil (Überbleibsel aus Google-Verhalten)
Intention-Komplexität:
- 48 % der KI-Anfragen enthalten mehrere Intentionen
- „Was ist X und wie nutze ich es für Y?“ = Definition + Anwendung
- Klassische Suche trennt dies, KI-Nutzer kombinieren es
Auswirkung auf Inhalte:
Erstellen Sie Inhalte, die:
- Komplette Fragen beantworten, nicht nur Themen
- Mehrere verbundene Intentionen abdecken
- Natürliche Sprachüberschriften passend zu Anfragemustern nutzen
CL
CustomerSuccess_Lead
Customer Success Manager
·
January 5, 2026Kundennahe Perspektive:
Was ich aus Gesprächen mit Kunden über ihre KI-Nutzung gelernt habe:
Kunden nutzen KI für:
- „Ich muss das schnell verstehen“ (Lernen)
- „Hilf mir beim Vergleichen von Optionen“ (Entscheiden)
- „Ich hänge fest, was soll ich tun?“ (Problemlösen)
- „Kannst du das meinem Chef erklären?“ (Kommunikation)
So formulieren sie Fragen:
Sie sprechen mit KI wie mit einem klugen Kollegen:
- „Ich versuche, [Produkt]-Integration mit Salesforce einzurichten, bekomme aber Fehler. Was soll ich prüfen?“
- „Mein Team schwankt zwischen [Produkt A] und [Produkt B]. Was sind die wichtigsten Unterschiede für ein Marketing-Team von 10 Leuten?“
Was das für Inhalte bedeutet:
Ihre Inhalte sollten wie Antworten auf Kollegenfragen klingen, nicht wie Marketingmaterial.
Natürlich, hilfreich, spezifisch – so wie ein kompetenter Teamkollege antworten würde.
Skill-Übertragung:
Wer gut im Kundengespräch ist, wird auch Prompt-Verständnis beherrschen.
KI-Anfragen = Wie Kunden natürlicherweise Fragen stellen.
MA
ModernMarketer_Amy
OP
Growth Marketing Manager
·
January 5, 2026Diese Diskussion hat mir klar gemacht, welche Skills wirklich wichtig sind.
Meine Erkenntnisse:
Prompt-VERSTÄNDNIS > Prompt-ENGINEERING – Im Marketing zählt das Wissen über Anfragemuster, nicht technische KI-Skills
KI-Anfragen sind konversationell – Vollständige Fragen, länger, spezifischer als Keywords
Testen ist essentiell – Zeit investieren, KI wie Kunden zu nutzen
Kundenwissen übertragbar – Kundenfragen verstehen = Prompts verstehen
Inhalte sollten natürliche Fragen beantworten – Nicht keyword-gestopft, sondern hilfreich und konversationell
Daran will ich arbeiten:
- Regelmäßiges KI-Fragen-Testing (30 Min/Woche)
- Zitationsanalyse (welche Prompts führen zu Zitaten)
- Kundenfragen sammeln (Support-Tickets, Gespräche)
- Konversationelles Schreiben
Tools, die ich nutzen werde:
- ChatGPT/Perplexity für manuelles Testen
- Am I Cited für Zitations-Monitoring
- Kundensupport-Daten für Anfragemuster
Der Mindset-Shift:
Aufhören, in „Keywords zum Ranken“ zu denken. Anfangen, in „Fragen, die Kunden KI stellen“ zu denken.
Danke für die Tipps an alle!
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Frequently Asked Questions
Was ist Prompt Engineering für die KI-Suche?
Prompt Engineering ist die Praxis, effektive Anfragen zu formulieren, um gewünschte Ergebnisse von KI-Systemen zu erhalten. Für Marketer hilft das Verständnis von Prompt Engineering dabei, vorherzusagen, wie Nutzer KI-Fragen zu Produkten und Dienstleistungen stellen und ermöglicht eine bessere Optimierung von Inhalten.
Brauchen Marketer Prompt-Engineering-Kenntnisse?
Marketer benötigen kein fortgeschrittenes Prompt Engineering, aber ein Verständnis grundlegender KI-Anfragemuster ist hilfreich. Zu wissen, wie Nutzer Fragen an KI formulieren (konversationell, spezifisch, vergleichend), beeinflusst die Struktur von Inhalten und die Keyword-Strategie für KI-Sichtbarkeit.
Wie unterscheiden sich KI-Suchanfragen von Google-Anfragen?
KI-Anfragen sind in der Regel länger, konversationeller und spezifischer als traditionelle Suchanfragen. Nutzer stellen vollständige Fragen statt nur Stichwortfragmenten. Sie erwarten synthetisierte Antworten statt einer Linkliste.
Wie kann ich Nutzer-KI-Anfragemuster erlernen?
Testen Sie selbst Anfragen in ChatGPT, Perplexity und Google KI. Verwenden Sie KI-Monitoring-Tools, um zu sehen, bei welchen Prompts Ihre Marke erwähnt wird. Analysieren Sie Wettbewerber-Zitate, um auslösende Anfragen zu verstehen. Analysieren Sie Kundengespräche, um zu sehen, wie Fragen formuliert werden.
