Das KI Marketing
Prompt Pack.
Keine Copy-Paste-Sammlung. Sondern ein tiefes Verständnis dafür, warum bestimmte Prompt-Strukturen im Marketing funktionieren – und andere nicht. Für Fortgeschrittene, die Ergebnisse wollen, keine Templates.
Funktioniert mit ChatGPT, Claude, Gemini & allen LLMs
Warum 90% aller Marketing-Prompts
mittelmäßigen Output liefern.
Die meisten Marketer prompten, wie sie googeln: ein Satz, vage Absicht, keine Struktur. Das Ergebnis ist generischer Content, den man auf jeder zweiten Website findet. Der Unterschied zwischen einem 08/15-Prompt und einem Prompt, der konvertiert, liegt nicht in der Länge – sondern in der kognitiven Architektur dahinter.
Typischer Prompt
Warum das scheitert: Kein Kontext, keine Zielgruppe, kein Ziel, kein Stil, keine Constraints. Das Modell hat keinen Rahmen und füllt die Lücken mit statistisch wahrscheinlichstem – also generischstem – Output.
Engineered Prompt
Warum das funktioniert: Rolle, Zielgruppe, Länge, Tonalität, Struktur und Negativ-Constraints. Das Modell operiert in einem eng definierten Lösungsraum und liefert gezielten Output.
Die Anatomie eines
High-Performance Prompts.
Jeder Prompt in diesem Pack folgt einer spezifischen 7-Schichten-Architektur. Verstehe diese Bausteine – und du kannst jeden Prompt selbst bauen, anpassen und skalieren.
Rollen-Priming
„Du bist ein ...“ aktiviert domänenspezifisches Wissen im Modell. Ein „erfahrener Performance-Marketing-Manager“ generiert anderen Output als ein „kreativer Texter“ – selbst bei identischem Thema. Das Rollen-Priming kalibriert Vokabular, Denktiefe und Perspektive.
Zielgruppen-Kontext
Wer liest den Output? Ein CMO braucht strategische Frameworks, ein Junior-Marketer braucht Schritt-für-Schritt-Anleitungen. Ohne Zielgruppendefinition schreibt das Modell für „alle“ – also für niemanden. Je präziser die Persona, desto relevanter der Output.
Output-Spezifikation
Format, Länge und Struktur explizit definieren. „Schreibe einen Blogpost“ ist zu vage. „1.200 Wörter, 5 Abschnitte mit H2-Überschriften, jeder Abschnitt max. 250 Wörter“ gibt dem Modell einen Blueprint, den es präzise ausfüllen kann.
Tonalitäts-Anker
Adjektive allein reichen nicht. „Schreibe professionell“ ist zu interpretierbar. Besser: „Ton wie McKinsey-Slide – datengetrieben, keine Adjektiv-Ketten, jeder Satz liefert Information.“ Referenz-Anker geben dem Modell einen Kompass für Stilentscheidungen.
Negativ-Constraints
Was das Modell nicht tun soll, ist oft wichtiger als was es tun soll. „Keine Floskeln wie ‘in der heutigen schnelllebigen Welt’. Kein generisches Intro. Keine Bullet-Points ohne Kontext.“ Negativ-Constraints eliminieren die wahrscheinlichsten (= generischsten) Muster.
Denkstruktur-Vorgabe
„Denke erst nach, dann schreibe“ – Chain-of-Thought für Marketing. Statt direkt Content zu generieren, das Modell zuerst eine Strategie, Outline oder Zielgruppen-Analyse erstellen lassen. Mehrstufiges Denken produziert kohärenteren, strategischeren Output.
Iterations-Hook
Der entscheidende Unterschied zwischen Amateuren und Profis: Ein einzelner Prompt liefert selten den besten Output. Baue Feedback-Loops ein. „Generiere zuerst 3 Varianten der Headline. Bewerte jede nach Klickwahrscheinlichkeit (1–10) mit Begründung. Optimiere dann die beste.“ Dieser Self-Reflection-Mechanismus nutzt die analytischen Fähigkeiten des Modells, um seinen eigenen Output zu verbessern – ohne dass du manuell iterieren musst.
Content, der positioniert –
nicht nur existiert.
Content Marketing ist kein Volumenspiel mehr. Wer 2026 mit KI-generiertem 08/15-Content die SERPs fluten will, hat das Spiel nicht verstanden. Diese Prompts produzieren Content, der Autorität aufbaut, Vertrauen schafft und konvertiert – weil die Prompt-Architektur auf Marketing-Psychologie basiert, nicht auf Word-Count.
Thought-Leadership Blogpost
Aufgabe: Erstelle einen Thought-Leadership-Blogpost zum Thema: [Thema].
Bevor du schreibst, erstelle eine interne Strategie-Notiz:
– Welche konträre Position kann ich vertreten, die durch Daten stützbar ist?
– Was glaubt die Zielgruppe aktuell – und wo liegen sie falsch?
– Welche 1 Kernaussage soll der Leser mitnehmen?
Struktur:
1. Hook (max. 2 Sätze – konträr oder provokant, kein generisches Intro)
2. Status Quo aufbrechen (was die meisten falsch machen + warum)
3. Dein Framework / deine These (mit Begründung)
4. Evidence Layer (3 konkrete Datenpunkte, Beispiele oder Analogien)
5. Implementierungsimpuls (was der Leser JETZT tun kann)
6. Closing-Statement (kein „Zusammenfassend lässt sich sagen...“)
Constraints:
– 1.200–1.500 Wörter
– Kein Satz über 25 Wörter
– Keine Floskeln: „In der heutigen Zeit“, „Es ist kein Geheimnis“, „Immer mehr Unternehmen“
– Ton: Wie ein Keynote-Speaker, der Daten liebt – nicht wie ein Corporate-Blog
– Jeder Absatz muss eine eigenständige Erkenntnis liefern
Warum dieser Prompt so aufgebaut ist
Die interne Strategie-Notiz ist das Herzstück. Statt das Modell direkt schreiben zu lassen, erzwingst du einen Denkschritt davor. Das ist Chain-of-Thought für Content – das Modell muss erst eine Position entwickeln, bevor es formuliert. Das eliminiert den typischen „Alles-und-Nichts“-Output, bei dem jeder Absatz eine andere Richtung einschlägt.
Die konträre Position ist ein psychologischer Hebel: Content, der den Status Quo bestätigt, wird überscrollt. Content, der eine Annahme herausfordert, erzeugt kognitive Dissonanz – und die zwingt zum Weiterlesen. Du programmierst diesen Effekt direkt in die Prompt-Architektur ein.
Die Satzlängen-Begrenzung auf 25 Wörter ist kein stilistischer Tick. LLMs neigen zu verschachtelten Nebensatz-Konstruktionen, die Leser verlieren. Kurze Sätze = höhere Lesbarkeit = längere Verweildauer = bessere SEO-Signale. Der Constraint ist ein Performance-Hebel.
Content-Repurposing-System
Quell-Content:
[Füge hier deinen Blogpost, Podcast-Transkript oder Video-Script ein]
Aufgabe: Erstelle aus diesem Content 7 Formate für verschiedene Kanäle. Passe dabei nicht nur das Format an, sondern die Denkweise des jeweiligen Kanal-Publikums:
1. LinkedIn-Post (Hook + Story + Takeaway, max. 1.300 Zeichen, Zeilenumbrüche nach jedem Satz)
2. Twitter/X-Thread (8–12 Tweets, erster Tweet muss ohne Kontext funktionieren)
3. Newsletter-Teaser (max. 150 Wörter, Ziel: Klick auf Vollversion)
4. Instagram-Karussell-Script (10 Slides: Slide 1 = Hook, Slides 2–9 = Kernaussagen, Slide 10 = CTA)
5. YouTube-Short-Script (45–60 Sek., Hook in den ersten 3 Sek.)
6. Podcast-Talking-Points (5 Diskussionsfragen, die Tiefe erzeugen)
7. Sales-Enablement-Snippet (2–3 Sätze, die ein Vertriebler in einer E-Mail nutzen kann)
Wichtig: Jedes Format soll eigenständig funktionieren – kein Copy-Paste mit Format-Anpassung, sondern echte Kanal-native Aufbereitung. Der LinkedIn-Leser denkt anders als der Newsletter-Leser.
Warum dieser Prompt so aufgebaut ist
Die Denkweise des Kanal-Publikums – dieser Satz ist der entscheidende Modifier. Ohne ihn generiert das Modell den gleichen Content in 7 leicht unterschiedlichen Formaten. Mit ihm wird der Output tatsächlich kanal-nativ. LinkedIn-Nutzer wollen Thought Leadership und persönliche Insights. Twitter will komprimierte, teilbare Aussagen. Instagram braucht visuelle Denkstrukturen. Dieser eine Satz ändert die komplette Output-Strategie des Modells.
Die Format-Constraints pro Kanal sind keine Empfehlungen – sie sind algorithmische Optimierung. LinkedIn limitiert ab 1.300 Zeichen den „Mehr anzeigen“-Button. Twitter-Threads performen mit 8–12 Tweets am besten. YouTube Shorts unter 60 Sekunden bekommen mehr Impressions. Du baust Plattform-Logik direkt in den Prompt ein.
Content-Audit & Gap-Analyse
Meine Content-Liste:
[Liste deiner Blog-Titel, Themen oder URLs]
Mein Business-Kontext:
– Branche: [Branche]
– Hauptprodukt: [Produkt/Service]
– ICP: [Ideal Customer Profile]
– Funnel-Ziel: [z.B. Demo-Buchungen, Newsletter-Anmeldungen]
Analysiere:
1. Welche Buyer-Journey-Phasen (Awareness / Consideration / Decision) sind überrepräsentiert? Welche unterrepräsentiert?
2. Welche Themen-Cluster fehlen komplett, die für mein ICP relevant wären?
3. Wo gibt es Kannibalisierung (mehrere Inhalte zum gleichen Keyword-Intent)?
4. Erstelle eine Prioritäts-Matrix: 10 Content-Ideen, sortiert nach Impact (Conversion-Potenzial) × Effort (Produktionsaufwand).
Output-Format: Tabelle mit Spalten: Thema | Buyer-Phase | Ziel-Keyword | Impact (1–10) | Effort (1–10) | Priorität
Warum dieser Prompt so aufgebaut ist
Der Business-Kontext ist kein optionales Extra – er ist der Algorithmus-Input. Ohne ICP und Funnel-Ziel kann das Modell keine Impact-Bewertung vornehmen. Es würde Content-Ideen nach Suchvolumen bewerten statt nach Conversion-Wahrscheinlichkeit. Ein Blogpost mit 50 monatlichen Suchen, der perfekt auf dein Decision-Stage-ICP passt, ist 10x wertvoller als ein Awareness-Artikel mit 10.000 Suchen.
Die Kannibalisierungs-Analyse ist ein SEO-Profi-Move, den die meisten Content-Teams ignorieren. Wenn drei deiner Blogposts auf den gleichen Keyword-Intent abzielen, konkurrieren sie gegeneinander in den SERPs. Das Modell identifiziert diese Overlap-Zonen und schlägt Konsolidierung oder Differenzierung vor.
Die Tabellen-Spezifikation im Output zwingt das Modell in eine strukturierte, vergleichbare Darstellung. Ohne diese Vorgabe bekommst du Fließtext, der schwer priorisierbar ist. Mit Tabelle bekommst du ein Action-Board, das du direkt in dein Projektmanagement übernehmen kannst.
Rankings, die bleiben –
nicht nur ranken.
SEO mit KI heißt nicht „lass ChatGPT 50 Blogartikel schreiben“. Es heißt: Keyword-Research auf Steroids, Topical Authority aufbauen und Content produzieren, der E-E-A-T-Signale sendet. Diese Prompts automatisieren die Analyse – nicht das Denken.
Topical Authority Map
Mein Kernthema: [z.B. „KI im E-Commerce“]
Mein Zielpublikum: [z.B. „E-Commerce-Manager in D-A-CH, 100k–10M Jahresumsatz“]
Aufgabe:
1. Definiere 5–7 Pillar-Themen, die das Kernthema vollständig abdecken.
2. Pro Pillar: Erstelle 8–12 Cluster-Artikel mit konkretem Keyword-Intent (informational / commercial / transactional).
3. Für jeden Cluster-Artikel: Schlage eine interne Verlinkungs-Strategie vor (welcher Artikel verlinkt wohin und mit welchem Ankertext).
4. Identifiziere 3 „Content Moats“ – Inhalte, die so tiefgehend oder datengetrieben sind, dass Wettbewerber sie nicht einfach kopieren können.
Output: Hierarchische Struktur: Pillar → Cluster → Keyword-Intent → Interner Link → Content-Moat-Markierung (ja/nein)
Wichtig: Denke nicht in einzelnen Keywords, sondern in semantischen Entitäten und Suchintentionen. Google bewertet Topical Coverage, nicht Keyword-Dichte.
Warum dieser Prompt so aufgebaut ist
Die Pillar-Cluster-Architektur ist kein Trend – sie ist das Grundgerüst, nach dem Google thematische Autorität bewertet. Ein einzelner Blogpost rankt selten gut allein. Ein Netzwerk aus 40+ inhaltlich verlinkten Artikeln, die alle auf ein Pillar-Stück verweisen, sendet massive Relevanz-Signale.
Content Moats sind ein Konzept aus der Wettbewerbsstrategie, angewandt auf SEO. Die Frage: Welchen Content kannst du erstellen, den ein Konkurrent nicht in 2 Stunden mit ChatGPT replizieren kann? Original-Daten, proprietäre Analysen, Experten-Interviews – der Prompt zwingt das Modell, diese Defensiv-Strategie mitzudenken.
Der Hinweis auf semantische Entitäten kalibriert das Modell weg von Keyword-Stuffing-Denken hin zu modernem Entity-SEO. Das ist der Unterschied zwischen „KI Tool E-Commerce“ als Keyword und dem Verständnis, dass Google die Beziehung zwischen Entitäten wie „maschinelles Lernen“, „Produktempfehlungen“ und „Conversion-Rate“ versteht.
SEO-Content-Briefing Generator
Ziel-Keyword: [Keyword]
Top-3 Wettbewerber-URLs für dieses Keyword:
[URL 1, URL 2, URL 3]
Erstelle ein vollständiges Content-Briefing:
1. SERP-Intent-Analyse: Was erwartet der Suchende? (Informational/Transactional/Navigational + spezifischer Kontext)
2. Content-Gap: Was behandeln alle 3 Wettbewerber – und was fehlt bei allen? Hier liegt deine Chance.
3. Headline-Vorschläge: 5 Optionen, die CTR optimiert sind (mit Power Words, Zahlen, Klammern)
4. Empfohlene H2-Struktur: Outline mit 6–10 Abschnitten, basierend auf Wettbewerber-Analyse + deiner Gap-Opportunity
5. Must-Include-Entitäten: Welche Begriffe, Konzepte und Fragen MUSS der Artikel behandeln, um thematische Vollständigkeit zu signalisieren?
6. Empfohlene Länge: Basierend auf Wettbewerber-Durchschnitt + Differenzierungspotenzial
7. Interne Verlinkungsziele: Welche bestehenden Seiten sollten verlinkt werden?
8. Featured-Snippet-Chance: Gibt es eine Möglichkeit, ein Snippet zu erobern? Wenn ja: Welches Format (Absatz, Liste, Tabelle)?
Warum dieser Prompt so aufgebaut ist
Die Wettbewerber-URLs als Input transformieren diesen Prompt von einer abstrakten Keyword-Recherche in eine konkrete Kampfstrategie. Das Modell analysiert, was bereits rankt – und findet die Lücken. Das ist der Unterschied zwischen „Schreib was über das Thema“ und „Schlag die Top 3 mit einem gezielten Differenzierungswinkel“.
Die Featured-Snippet-Analyse ist ein ROI-Maximierer. Position 0 bekommt bis zu 35% aller Klicks. Der Prompt zwingt das Modell, nicht nur an Rankings zu denken, sondern an SERP-Features – also die Darstellung IN den Suchergebnissen. Ein gut strukturierter FAQ-Absatz oder eine Definitionsbox im richtigen Format kann direkt ein Snippet erobern.
Posts, die Algorithmen
und Menschen lieben.
Social-Media-Algorithmen belohnen nicht „guten Content“ – sie belohnen Engagement-Muster. Kommentare wiegen schwerer als Likes, Saves schwerer als Shares. Diese Prompts sind so gebaut, dass sie psychologische Trigger und algorithmische Logik in die Content-Architektur einweben.
LinkedIn Authority Post System
Thema des Posts: [Thema]
Persönlicher Kontext: [Eigene Erfahrung, Anekdote oder Datenpunkt zu diesem Thema]
Erstelle 3 Post-Varianten in unterschiedlichen Frameworks:
Variante A – Konträr:
Hook: Starte mit einer Aussage, der 80% widersprechen würden.
Body: Erkläre, warum du diese Position hältst (mit persönlicher Erfahrung).
Payoff: Was der Leser daraus lernen kann.
CTA: Offene Frage, die Kommentare provoziert.
Variante B – Framework-Post:
Hook: „Ich habe X getestet / analysiert / gelernt. Hier sind Y Erkenntnisse:“
Body: Nummerierte Insights (5–7 Punkte), jeder Punkt max. 2 Zeilen.
Payoff: Zusammenfassender Takeaway.
CTA: „Speicher dir diesen Post“ (optimiert auf Saves).
Variante C – Story-Post:
Hook: In-Medias-Res-Start (mitten in der Handlung).
Body: Kurze Story mit Wendepunkt.
Payoff: Business-Lesson, die sich aus der Story ergibt.
CTA: „Hattest du eine ähnliche Erfahrung?“
Formatierung für alle 3:
– Max. 1.300 Zeichen pro Post
– Zeilenumbruch nach jedem Satz (LinkedIn-Formatierung)
– Kein Emoji-Spam (max. 2 pro Post)
– Erster Satz muss auch ohne „Mehr anzeigen“ funktionieren
Danach: Bewerte alle 3 Varianten auf einer Skala von 1–10 nach: Hook-Stärke, Kommentar-Wahrscheinlichkeit, Save-Wahrscheinlichkeit. Empfiehl die beste Variante mit Begründung.
Warum dieser Prompt so aufgebaut ist
Drei Frameworks statt einem Post – das ist keine Faulheit, sondern ein Selektionsmechanismus. Statt blind einen Post zu generieren und zu hoffen, erzeugst du drei fundierte Varianten mit unterschiedlichen psychologischen Hebeln. Konträre Posts maximieren Kommentare. Framework-Posts maximieren Saves. Story-Posts maximieren Shares. Du wählst basierend auf deinem aktuellen Ziel.
Die Self-Evaluation am Ende nutzt ein mächtiges Muster: das Modell als seinen eigenen Kritiker. Wenn du es bittest, seine eigenen Outputs zu bewerten, aktivierst du eine analytische Ebene, die beim reinen Generieren nicht aktiv ist. Das Ergebnis: Du bekommst nicht nur Content, sondern eine strategische Empfehlung inklusive Begründung.
Die 1.300-Zeichen-Grenze ist kein willkürlicher Wert. LinkedIn zeigt auf Desktop ca. 1.300 Zeichen vor dem „Mehr anzeigen“-Button. Alles darüber braucht einen Klick – und jeder zusätzliche Klick reduziert die Leserschaft. Posts, die komplett „über dem Fold“ sichtbar sind, performen im Durchschnitt 40% besser bei der Engagement-Rate.
Virale Hook-Maschine
Kontext: Ich poste auf [Plattform] zum Thema [Thema]. Meine Zielgruppe sind [Zielgruppe].
Aufgabe: Generiere 15 Hooks in 5 psychologischen Kategorien (je 3 Hooks pro Kategorie):
1. Curiosity Gap: Erzeugt eine Wissenslücke, die der Leser schließen will.
2. Pattern Interrupt: Bricht die Scroll-Erwartung mit einer unerwarteten Aussage.
3. Social Proof: Nutzt Zahlen, Ergebnisse oder Referenzen als Attention-Trigger.
4. Konträre Behauptung: Widerspricht dem Mainstream-Konsens der Branche.
5. Persönliche Verletzlichkeit: Zeigt echtes Scheitern oder eine unpopuläre Meinung.
Danach:
– Bewerte jeden Hook 1–10 nach Scroll-Stop-Wahrscheinlichkeit.
– Markiere die Top 3 gesamt.
– Für die Top 3: Schreibe jeweils die optimale zweite Zeile, die den Leser in den Post zieht.
Warum dieser Prompt so aufgebaut ist
Die psychologische Kategorisierung ist das Upgrade gegenüber „Gib mir 15 Hook-Ideen“. Ohne Kategorie-Vorgabe generiert das Modell 15 Variationen desselben Musters – meistens Curiosity Gaps, weil die statistisch am häufigsten in Trainingsdaten vorkommen. Die explizite Aufteilung erzwingt Diversität und gibt dir Hooks für verschiedene Content-Strategien.
Der zweite Satz nach dem Hook – das ist der vergessene Held. Jeder fokussiert sich auf den ersten Satz. Aber der zweite Satz entscheidet, ob jemand auf „Mehr anzeigen“ klickt oder weiterscrollt. Er muss die Spannung erhöhen, nicht auflösen. Der Prompt trainiert diesen Bridge-Mechanismus explizit.
E-Mails, die geöffnet,
gelesen und geklickt werden.
Die durchschnittliche E-Mail hat eine Öffnungsrate von 21% und eine Klickrate von 2,6%. Das heißt: 79% deiner Empfänger sehen deine Betreffzeile – und entscheiden sich dagegen. Diese Prompts optimieren jeden Layer des E-Mail-Funnels: Subject Line, Preview Text, Body Copy und CTA.
E-Mail-Sequence-Architect
Ziel der Sequence: [z.B. „Onboarding neuer Trial-User zu zahlenden Kunden“]
Länge: [z.B. „7 E-Mails über 14 Tage“]
Zielgruppe: [Persona-Details]
Haupteinwand: [Der größte Grund, warum sie NICHT kaufen/konvertieren]
Für jede E-Mail erstelle:
1. Strategischer Zweck: Warum existiert diese E-Mail? Welchen psychologischen Job erfüllt sie in der Sequence?
2. Timing: Tag + Uhrzeit + Begründung
3. Subject Line: 3 Varianten (Curiosity / Benefit / Urgency) + Empfehlung
4. Preview Text: Ergänzt die Subject Line, wiederholt sie nicht
5. Body Copy: Vollständiger Text (max. 200 Wörter)
6. CTA: Primärer Button-Text + Fallback-Text-Link
7. Psychologisches Prinzip: Welches Persuasion-Prinzip nutzt diese E-Mail? (Reciprocity, Scarcity, Authority, Social Proof, Commitment, Liking)
Wichtig: Jede E-Mail baut auf der vorherigen auf. Die Sequence ist eine Storyline, keine Sammlung von Einzelmails. Der Haupteinwand muss spätestens in E-Mail 4 direkt adressiert werden.
Warum dieser Prompt so aufgebaut ist
Der Haupteinwand als Input ist der wichtigste Parameter. Jede E-Mail-Sequence, die nicht aktiv gegen den größten Kaufwiderstand arbeitet, verschwendet Sends. Indem du den Einwand explizit nennst, baust du eine argumentative Dramaturgie auf: E-Mails 1–3 bauen Vertrauen auf, E-Mail 4 konfrontiert den Einwand direkt, E-Mails 5–7 liefern Social Proof und Urgency.
Die Cialdini-Prinzipien pro E-Mail erzwingen, dass jede Mail einen anderen psychologischen Hebel nutzt. Ohne diese Vorgabe wiederholt das Modell denselben Ansatz in 7 Varianten – meistens Benefit-fokussiert. Mit Prinzip-Zuweisung bekommst du eine Sequence, die systematisch alle Entscheidungstreiber abdeckt.
Preview Text als eigener Parameter – die meisten Marketer ignorieren ihn. Aber in mobilen E-Mail-Clients sieht der Empfänger Subject + Preview als Einheit. Ein guter Preview Text kann die Öffnungsrate um 10–25% steigern. Der Prompt erzwingt, dass der Preview die Subject Line ergänzt statt wiederholt.
Subject-Line-Optimierer
E-Mail-Zweck: [z.B. „Webinar-Einladung zu KI im Marketing“]
Zielgruppe: [Persona]
Bisherige beste Subject Line (falls vorhanden): [Deine bisherige Top-Betreffzeile]
Generiere 20 Subject Lines in 4 Kategorien:
A. Curiosity-based (5x): Wissenslücke erzeugen, max. 45 Zeichen
B. Benefit-driven (5x): Konkretes Ergebnis versprechen, mit Zahlen
C. Fear of Missing Out (5x): Zeitdruck oder Exklusivität
D. Pattern Interrupt (5x): Bricht E-Mail-Inbox-Erwartungen (Frage, Statement, unerwarteter Kontext)
Danach:
– Bewerte jede Subject Line 1–10 nach geschätzter Öffnungsrate
– Schläge die 3 besten A/B-Test-Paare vor (immer eine aus unterschiedlichen Kategorien)
– Begründe: Welche Variable testest du mit jedem Paar?
Warum dieser Prompt so aufgebaut ist
A/B-Test-Paare aus unterschiedlichen Kategorien – das ist die wissenschaftliche Methode, die die meisten Marketer nicht anwenden. Wenn du zwei ähnliche Subject Lines testest, lernst du wenig. Wenn du Curiosity gegen FOMO testest, lernst du, welcher psychologische Hebel bei deiner Audience am besten funktioniert. Das Modell designed den Test so, dass jedes Paar eine spezifische Variable isoliert.
Die 45-Zeichen-Grenze ist kein Design-Choice, sondern mobile Realität. Auf einem iPhone sieht der Empfänger ca. 41–50 Zeichen der Betreffzeile. Alles darüber wird abgeschnitten – und dein stärkstes Wort steht vielleicht hinter „...“. Der Constraint zwingt das Modell zu prägnanten, front-loaded Subject Lines.
Ad Copy, die ROAS liefert –
nicht nur Impressions.
Performance Marketing ist Mathematik. Jedes Wort in deiner Ad hat einen messbaren Einfluss auf CTR, CPC und Conversion Rate. Diese Prompts behandeln Ad Copy nicht als kreative Übung, sondern als Conversion-Engineering – mit Variablen, die du systematisch testen kannst.
Multi-Plattform Ad Copy System
Produkt/Service: [Beschreibung]
Zielgruppe: [Persona mit Pain Points]
Kampagnenziel: [z.B. Lead-Gen, Purchases, App Installs]
Plattform: [Meta Ads / Google Search / Google Display / LinkedIn Ads]
Budget-Level: [Gibt Kontext für Aggressivität der Copy]
Erstelle für jedes der folgenden 5 Angles je 3 Ad-Varianten:
1. Pain-Agitation: Das Problem verstärken, bevor die Lösung kommt
2. Social Proof: Ergebnisse anderer als Beweis nutzen
3. Curiosity: Offene Schleife erzeugen, die nur der Klick schließt
4. Direct Benefit: Konkretes Ergebnis + Zeitrahmen versprechen
5. Us vs. Them: Positionierung gegen den Status Quo oder Wettbewerber
Pro Variante liefere:
– Primary Text (plattformspezifische Länge)
– Headline
– Description
– CTA-Button-Vorschlag
Danach: Erstelle eine 3×3 Test-Matrix: Die 3 besten Headlines × die 3 besten Primary Texts. Erkläre, welche Kombinationen du zuerst testen würdest und warum.
Warum dieser Prompt so aufgebaut ist
Die 5 Angles sind keine stilistischen Vorlieben – sie sind die fünf psychologischen Grundmechanismen, die in Paid Media nachweislich funktionieren. Jeder Angle spricht einen anderen Entscheidungstreiber an: Schmerzvermeidung (Pain), Herdentrieb (Social Proof), Neugier (Curiosity), Ergebnisorientierung (Benefit), Abgrenzung (Us vs. Them). Indem du alle 5 testest, findest du heraus, welcher Treiber bei deiner spezifischen Audience am stärksten ist – statt zu raten.
Die Test-Matrix am Ende transformiert kreativen Output in ein wissenschaftliches Experiment. Statt 15 Ads blind zu launchen, bekommst du eine strukturierte Testanleitung: Welche Headline × Primary Text-Kombination testest du zuerst, welche danach? Das spart Budget und liefert statistisch signifikante Erkenntnisse schneller.
Budget-Level als Input – ein Parameter, den 99% der Ad-Copy-Prompts ignorieren. Aber er verändert alles: Bei kleinem Budget brauchst du aggressive, polarisierende Copy, die schnell filtert. Bei großem Budget kannst du breiter testen und subtilere Angles fahren. Das Modell passt die Tonalität entsprechend an.
Landing Page Copy Generator
Produkt: [Produkt/Service]
Preis: [Preis]
Zielgruppe: [Persona]
Traffic-Quelle: [Woher kommen die Besucher? Google Ads / Social / Email?]
Top-3-Einwände:
1. [Einwand 1]
2. [Einwand 2]
3. [Einwand 3]
Erstelle die vollständige Landing Page Copy in dieser Reihenfolge:
1. Hero Section: Headline (max. 10 Wörter) + Subheadline (1 Satz, Benefit-fokussiert) + CTA-Button-Text
2. Problem Section: 3 Pain Points der Zielgruppe, emotional beschrieben
3. Solution Section: Dein Angebot als Lösung, ohne Feature-Dump. Fokus auf Transformation: Vorher → Nachher
4. Social Proof: 3 Testimonial-Templates (realistisch, nicht übertrieben)
5. Einwand-Crusher: Jeder der 3 Einwände wird direkt adressiert und entkräftet
6. Angebots-Stack: Was enthalten ist, mit wahrgenommenem Wert neben jedem Element
7. Garantie-Section: Risiko vom Käufer nehmen
8. Finaler CTA: Urgency + Klarheit + Benefit in einem Block
Constraints:
– Traffic-Quelle berücksichtigen: Google-Ads-Besucher kennen ihr Problem bereits (keine lange Problem-Sektion nötig). Social-Traffic braucht mehr Überzeugungsarbeit.
– Jede Section hat max. 80 Wörter
– Kein Marketing-Jargon („skalieren“, „gamechanger“, „revolutionieren“)
Warum dieser Prompt so aufgebaut ist
Die Traffic-Quelle als Input ist ein Conversion-Rate-Multiplikator, den die meisten Copy-Prompts komplett ignorieren. Ein Besucher von Google Ads hat aktiv nach einer Lösung gesucht – er ist im Solution-Modus. Ein Besucher von Instagram wurde unterbrochen – er ist im Discovery-Modus. Dieselbe Landing Page mit derselben Copy konvertiert bei diesen zwei Quellen völlig unterschiedlich. Der Prompt passt die Argumentationstiefe und den Urgency-Level automatisch an.
Die Einwände als expliziter Parameter machen den Unterschied zwischen einer „netten“ und einer konvertierenden Seite. Jede nicht adressierte Kaufhemmung ist ein Conversion-Killer. Der Prompt stellt sicher, dass die drei größten Widerstände direkt behandelt werden – nicht als Afterthought in einer FAQ, sondern als eigene, strategische Section.
Markenidentität, die
sich selbst trägt.
Brand-Prompts sind die Königsklasse – weil sie nicht einen einzelnen Output generieren, sondern Leitplanken für alle zukünftigen Outputs. Richtig aufgebaut, wird dein Brand-Prompt zum System-Prompt, der jedem weiteren Marketing-Prompt Konsistenz gibt.
Brand Voice Bible Generator
Marke: [Markenname]
Branche: [Branche]
Zielgruppe: [Primäre Audience]
Marken-Persönlichkeit in 3 Adjektiven: [z.B. „mutig, datengetrieben, nahbar“]
Marken, deren Ton wir bewundern: [2–3 Referenz-Marken]
Marken, deren Ton wir NICHT wollen: [2–3 Anti-Referenzen]
Erstelle eine Brand Voice Bible mit folgenden Kapiteln:
1. Voice-DNA: Die Essenz unserer Markenstimme in 3 Sätzen. Jeder Satz beschreibt eine Dimension: Was wir sagen (Inhalt), wie wir es sagen (Ton), und was wir dabei fühlen lassen (Emotion).
2. Tone Spectrum: Unsere Stimme auf 5 Achsen, jeweils mit Wert 1–10:
– Formell ←→ Casual
– Ernst ←→ Humorvoll
– Sachlich ←→ Emotional
– Kurz ←→ Erzählerisch
– Technisch ←→ Allgemeinverständlich
3. Do/Don't-Matrix: Tabelle mit 10 konkreten Regeln:
| Wir sagen | Wir sagen NICHT | Warum |
4. Vocabulary-Liste: 15 Power-Wörter, die unsere Marke definieren + 15 verbotene Wörter, die nie verwendet werden dürfen.
5. Anwendungsbeispiele: Schreibe den gleichen Satz („Unser Produkt hilft dir, besser zu arbeiten“) in 5 Kontexten um:
– Website-Headline
– Instagram-Caption
– E-Mail-Betreff
– LinkedIn-Post-Intro
– Support-Nachricht
6. System-Prompt-Snippet: Formuliere einen kopierbaren System-Prompt (max. 200 Wörter), den ich in jedes zukünftige KI-Tool einfügen kann, damit der Output konsistent in unserer Brand Voice bleibt.
Warum dieser Prompt so aufgebaut ist
Anti-Referenzen sind genauso wichtig wie Vorbilder. Wenn du dem Modell nur sagst „wir wollen klingen wie Apple“, fehlt die Abgrenzung. Aber „wir wollen klingen wie Apple, NICHT wie ein Corporate-Versicherer“ gibt dem Modell ein Spannungsfeld, in dem es operiert. Negativ-Referenzen schärfen die Positionierung mehr als Positiv-Referenzen allein.
Das Tone Spectrum auf Achsen ist präziser als Adjektive. „Professionell“ kann alles bedeuten – von McKinsey-Präsentation bis LinkedIn-Post. Aber „Formell: 3/10, Humorvoll: 7/10, Technisch: 6/10“ ist eine exakte Kalibrierung, die auch ein KI-Modell konsistent interpretieren kann.
Der System-Prompt am Ende ist der Meta-Move. Du generierst nicht nur ein Brand-Dokument – du generierst einen kopierbaren Instruktionsblock, der ab sofort jede weitere Interaktion mit dem KI-Modell automatisch auf deine Marke kalibriert. Das ist der Unterschied zwischen „Prompts schreiben“ und „ein System bauen“.
Wettbewerber-Positionierungs-Analyse
Mein Unternehmen: [Name + Kurzpitch]
Meine Wettbewerber:
[Wettbewerber 1 + URL]
[Wettbewerber 2 + URL]
[Wettbewerber 3 + URL]
Analysiere und erstelle:
1. Messaging-Vergleich: Welche Hauptbotschaft kommuniziert jeder Wettbewerber auf seiner Homepage? Welches Value Proposition Framework nutzen sie (Feature-basiert / Benefit-basiert / Transformation-basiert)?
2. Positionierungs-Lücke: Welche Position im Markt ist NICHT besetzt? Welche Zielgruppen-Bedürfnisse werden von keinem Wettbewerber direkt adressiert?
3. Differenzierungs-Matrix:
| Dimension | Wir | Wettbewerber 1 | Wettbewerber 2 | Wettbewerber 3 | Unser Vorteil |
4. Messaging-Empfehlung: Basierend auf der Analyse – formuliere 3 alternative Positionierungsaussagen, die uns klar von allen Wettbewerbern abgrenzen. Jede nutzt einen anderen Differenzierungswinkel.
Wichtig: Analysiere die Wettbewerber neutral und faktenbasiert. Keine Abwertung, sondern strategische Einordnung. Das Ziel ist Differenzierung, nicht Diskreditierung.
Warum dieser Prompt so aufgebaut ist
Die Positionierungs-Lücke ist der strategischste Prompt-Output in diesem gesamten Pack. Die meisten Unternehmen positionieren sich relativ zu Wettbewerbern („besser als X“, „günstiger als Y“). Der Prompt zwingt das Modell stattdessen, die Leerräume im Markt zu identifizieren – unbesetzte Positionen, die du mit einer einzigartigen Kombination aus Zielgruppe, Benefit und Ton füllen kannst. Das ist Blue-Ocean-Denken, angewandt auf Messaging.
Die Framework-Klassifizierung (Feature / Benefit / Transformation) deckt auf, auf welcher Argumentationsebene deine Wettbewerber operieren. Wenn alle Feature-basiert kommunizieren („Wir haben X, Y, Z“), ist eine Transformation-basierte Positionierung („Von A nach B in C Wochen“) sofort differenzierend – weil sie eine andere psychologische Ebene anspricht.
Prompts verstanden.
Jetzt anwenden.
Dieses Pack ist kein Dokument zum Lesen – es ist ein Werkzeug zum Benutzen. Kopiere die Prompts, passe die Variablen an deinen Kontext an, und iteriere. Der erste Output ist nie der beste. Aber mit der richtigen Architektur ist er immer ein starker Startpunkt.
Sofort umsetzen – dein 3-Schritt-Plan:
Brand Voice Bible erstellen – Starte mit Prompt #12. Dieser Output wird zum System-Prompt für alle weiteren Prompts. Ohne einheitliche Stimme ist jeder Content ein Zufallstreffer.
Content-Audit durchführen – Nutze Prompt #3, um deine Ist-Situation zu analysieren. Du brauchst Klarheit über Lücken, bevor du Content produzierst.
Einen Kanal dominieren – Wähle deinen wichtigsten Kanal und arbeite die zugehörigen Prompts systematisch durch. Lieber ein Kanal perfekt als fünf mittelmäßig.