Generative KI – Bessere Inhalte durch Prompting
Prompting – Effizient und gezielt Inhalte generieren
Generative KI-Systeme wie beispielsweise ChatGPT, Gemini, Claude, Dall-E oder Midjourney erlauben Nutzer:innen, mit Computersystemen in natürlicher, geschriebener Sprache zu kommunizieren und ihnen Anweisungen zu geben. In den Infoblättern „Kreativität auf Knopfdruck – Generative KI im Handel“ [1] und „ChatGPT – Die nächste Generation von Dialog-KI“ [2] erläutern wir die Grundlagen von großen Sprachmodellen (sog. Large Language Models, LLMs), die die Basis solcher KI-Systeme bilden, und zeigen deren Potenzial im Handel auf. Doch was steckt hinter dem Thema Prompting – also dem Eingeben von spezifischen Anweisungen oder Fragen –, um die Leistungsfähigkeit dieser Technologie im Handelskontext weiter zu optimieren? Ein präzise formulierter Prompt beeinflusst nicht nur die Relevanz, sondern auch die Qualität der generierten Ergebnisse.
Diese Fokusseite erläutert, Anleitungen zu geben, um durch effektives Prompting beispielsweise Produktbeschreibungen und Werbetexte, aber auch Grafiken und Bilder zu erstellen. Dabei werden verschiedene Techniken anhand von Anfragen und Antworten an und von ChatGPT bzw. Dall-E behandelt. Die vorgestellten Techniken können aber auch weitestgehend auf andere generative KI-Systeme angewandt werden.
Olivias Outdoor Welt
Generative KI-Systeme sind äußerst flexible Werkzeuge, deren Potenzial weit über das hinausgeht, was in einem einzigen Artikel abgedeckt werden kann. Um aber dennoch konkrete Prompting-Techniken kennenzulernen, versetzen wir uns in die Lage von Olivia Messner, der Geschäftsführerin von ‘Olivias Outdoor Welt‘. Ihr Laden ist bekannt für eine breite Auswahl an Outdoor-Ausrüstung, Bekleidung und Zubehör. Kund:innen schätzen die persönliche Beratung und die hochwertigen Produkte. Nun möchte Olivia ihre Reichweite erweitern und auch online ihre Produkte vertreiben und bewerben. Dabei will sie auf moderne Technologien wie ChatGPT setzen, um Unterstützung bei der Erstellung von Marketingtexten und Produktbeschreibungen zu erhalten.
Durch das Beispiel eines stationären Outdoor-Geschäfts zeigen wir praxisnah, wie man generative KI-System in verschiedenen Situationen einsetzen kann – von der Erstellung von Produktbeschreibungen über Marketingtexte bis hin zur Generierung von Bildern. Trotz des konkreten Szenarios können die vorgestellten Prompting-Techniken aber auch auf andere Domänen angewandt werden.
Dialog KI – ein virtueller Gesprächspartner
ChatGPT, Gemini oder Claude werden als Dialog-KI (engl.: conversational AI) bezeichnet. Wer schon einmal mit einem solchen KI-System interagiert hat, versteht auch warum: Man gewinnt den Eindruck, dass auf der anderen Seite ein Mensch sitzen könnte, der Fragen beantwortet und Arbeitsaufträge bearbeitet. So sollte man auch mit diesen KI-Systemen kommunizieren. Am einfachsten fällt dies, wenn man sich vorstellt, mit einem Team-Mitglied zu chatten. Im Gegensatz zu klassischen Suchmaschinenanfragen, die aus wenigen Schlüsselwörtern bestehen, sollten ganze Sätze und klare Anfragen an das KI-System gestellt werden. Wie bei einer echten Person, kann es sein, dass das System manche Intentionen falsch versteht, sei es, weil die Anfrage missverständlich formuliert war, oder weil der Kontext zur Unterhaltung fehlt oder unvollständig beschrieben wurde.
Hier bieten Dialog-KI-Systeme die Möglichkeit, weitere Anfragen basierend auf dem aktuellen Gesprächsverlauf zu stellen, die zum Beispiel Änderungswünsche oder weitere, inhaltliche Hinweise liefern. Das KI-System bezieht sich mit seiner Antwort hierbei nicht nur auf die letzte Anfrage, sondern auch auf den vorherigen Konversationsverlauf.
Kontext bereitstellen
Generative KI-Systeme versuchen, zu beliebigen Anfragen eine plausible Antwort zu geben – auch dann, wenn die Anweisung nicht ganz eindeutig ist. Je nach Anforderung an den zu generierenden Inhalt ist es sinnvoll, nicht nur eine Ein-Satz-Anweisung zu stellen, sondern dem KI-System Kontext zu liefern. Im Falle von Olivias Outdoor Welt könnte eine Konversation damit beginnen, das Geschäft und die generelle Aufgabenstellung vorzustellen. Ein Prompt hierfür könnte zum Beispiel sein:
„Mein Name ist Olivia Messner und ich betreibe das Geschäft „Olivias Outdoor Welt“. Wir verkaufen eine breite Palette an Outdoor-Ausrüstung und -Bekleidung und sind bekannt für unsere persönliche Beratung und hochwertigen Produkte. Jetzt möchte ich unser Geschäft auch online ausbauen und benötige dafür Unterstützung bei der Erstellung von Marketingtexten, Produktbeschreibungen und Social-Media-Inhalten. Ich werde dir nun spezifische Anfragen stellen.“
Hiermit ist der Kontext für die folgende Konversation gesetzt, was es dem KI-System erleichtert, inhaltlich passende und relevante Antworten zu geben. Mit dem letzten Satz des Prompts wird verhindert, dass das KI-System vorab proaktiv Vorschläge zu konkreten Maßnahmen gibt. Neben diesem Inhalt könnte nun noch weiterer, genereller Kontext folgen, beispielsweise wie Kund:innen angesprochen werden sollen (du vs. Sie), welche Social Media-Kanäle bespielt werden sollen (X, Facebook, LinkedIn, …), welche Sprache genutzt werden soll (förmlich, persönlich, mitreißend) etc.
Best Practice: Stellen Sie öfter ähnliche Anfragen, können Sie sich ein persönliches „Prompting-Verzeichnis“ anlegen. Hier können Sie, zum Beispiel in einem Textdokument, Einführungs-Prompts wie den obigen abspeichern und in späteren Anfragen direkt aus dem Dokument kopieren und in das Eingabefeld des KI-Systems einfügen. Manche KI-Systeme haben solch ein Feature schon direkt eingebaut: ChatGPT ermöglicht es, Vorwissen zu den Nutzenden und Dialog-Präferenzen direkt in jede neue Konversation mit einzubeziehen (siehe Abbildung 1).
Rollenverteilungen
Die erste konkrete Aufgabe für das KI-System wird sein, einen kleinen Beitrag zu schreiben, der eine Rabattaktion für den nächsten Monat bewirbt. Dieser soll auf verschiedenen Plattformen für verschiedene Zielgruppen ausgespielt werden. Ein initialer Prompt hierfür könnte zum Beispiel wie folgt aussehen:
Ich benötige einen Werbetext für eine Rabattaktion nächsten Monat. Ich benötige mehrere Texte für verschiedene soziale Medien und Zielgruppen. Der Text soll bewerben, dass es für den ganzen Monat August 10% Rabatt auf offene Schuhe gibt. Ich sage dir nun, für welches Medium und welche Zielgruppe ein Text erstellt werden soll.
Der Prompt startet mit der generellen Aufgabenstellung – Sie teilen dem KI-System mit, welche Rolle es einnehmen soll, nämlich die eines Werbetexters. Gefolgt wird dies von dem zu kommunizierenden Inhalt und endet mit der Aufforderung zu warten, bis es weitere Anweisungen gibt.
Nun kann das so vorbereitete System mit der ersten Aufgabe angefragt werden:
🌲🏞️ Exklusive Rabattaktion für Wanderfreunde im August! 🏞️🌲
Liebe Wanderfreunde,
wir von Olivias Outdoor Welt haben eine tolle Nachricht für euch! Den ganzen August über bieten wir 10% Rabatt auf all unsere offenen Schuhe an. Perfekt für eure sommerlichen Wanderungen und Spaziergänge in der Natur. 🌞👟
Unsere Auswahl an offenen Schuhen ist nicht nur bequem, sondern auch bestens geeignet für lange Strecken und verschiedene Geländearten. Besucht uns im Laden und lasst euch persönlich beraten – wir helfen euch gerne, das perfekte Paar für eure nächsten Abenteuer zu finden.
Kommt vorbei und nutzt diese Gelegenheit, um eure Ausrüstung aufzufrischen. Wir freuen uns auf euren Besuch!
Herzliche Grüße,
Olivia Messner
Olivias Outdoor Welt
In der generierten Antwort finden sich der vorgegebene Kontext, aber auch neuer Inhalt, der thematisch zur Aufgabe passt, wie beispielsweise „sommerliche“ Wanderungen, da die Rabattaktion für den Sommermonat August gilt. Zudem wird der Kontext der „persönlichen Beratung“ mit einem auffordernden Satz aufgegriffen.
Best Practice: Wenn Sie mehrere ähnliche Aufgaben haben, wie zum Beispiel die Generierung von Werbetexten oder das Erstellen von Produktbeschreibungen, können Sie das KI-System auf diese Art von Aufgabe vorbereiten. Hierzu weisen Sie dem System durch einen entsprechenden Prompt eine Rolle zu: „Du bist jetzt ein [Experte für ein Thema] und [erstellst Produktbeschreibungen]“. Die Rolle des Systems wäre hier, Experte für ein Thema zu sein und die Aufgabe, die es erfüllen soll, ist, Produktbeschreibungen zu erstellen. Ist das System so vorbereitet, können im Anschluss beliebig viele Anfragen gestellt werden.
Iterative Inhaltsgenerierung
Mit dem Facebook-Post ist Olivia zufrieden. Nun soll ein Instagram-Post erstellt werden. Bei diesem soll neben einem ansprechenden Text auch ein Bild integriert werden. Hierzu wird folgende Anfrage an das System gestellt:
📣🌿 Sommer-Special bei Olivias Outdoor Welt! 🌿📣
Hey Abenteurer! 🌞👣
Den ganzen August über gibt es bei uns 10% Rabatt auf alle offenen Schuhe! Perfekt für eure Sommerhikes, Strandspaziergänge und Naturerkundungen. 🏖️🌳
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Schnapp dir dein neues Lieblingspaar und mach dich bereit für dein nächstes Abenteuer! Komm vorbei und lass dich beraten – wir haben genau das Richtige für dich!
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Wie im vorherigen Facebook-Post finden sich hier auch Inhalte, die sich direkt aus dem gegebenen Kontext und der Aufgabe ergeben, aber auch kanalspezifische Inhalte wie Tags.
🌞👟 Sommer-Rabatt bei Olivias Outdoor Welt! 👟🌞
Hey Abenteurer! Den ganzen August gibt’s 10% auf alle offenen Schuhe! Perfekt für deine Sommerhikes und Naturtrips. 🏖️🌿
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Hiermit ist Olivia zufrieden, möchte den Post aber noch durch ein Bild, das ins Auge springt, abrunden. Im Falle von beispielsweise ChatGPT hat sie in der kostenlosen Variante die Möglichkeit, direkt im Chatverlauf auch zwei Bilder generieren zu lassen (Stand: Oktober 2024). Dabei erzeugt ChatGPT aus den natürlichsprachlichen Eingaben im Hintergrund einen Prompt, den es an Dall-E übermittelt, das die eigentliche Bildgenerierung übernimmt. Nutzt Olivia ein anderes System wie Midjourney oder Stable Diffusion, hat sie zwei Möglichkeiten: entweder sie denkt sich selbst einen Prompt für das bildgenerierende KI-System aus oder Sie lässt sich auch diesen von einem textgenerierenden KI-System wie ChatGPT, Gemini, LLama & co. erzeugen.
Entscheidet Olivia sich dafür, in ihrer Konversation mit ChatGPT ein Bild zu generieren, so reicht hierfür eine einfache Aufforderung:
„Bitte generiere mir ein Bild zu dem Instagram-Post, das ins Auge springt“.
Entscheidet sie sich hingegen, auf andere KI-Systeme zu setzen und sich einen Prompt generieren zu lassen, so kann sie die Text-KI ebenfalls darum bitten: „Bitte generiere mir einen Prompt, mit dem ich ein Bild zu dem Instagram-Post erstellen kann, das ins Auge springt“. Trotz der vorherigen deutschen Kommunikation wird mit einem Prompt-Vorschlag auf Englisch geantwortet. Grund hierfür ist, dass zum Zeitpunkt des Blogbeitrags Systeme wie Dall-E, Midjourney und Stable Diffusion hauptsächlich auf einem englischen Datensatz trainiert wurden [1]. Das weiß das System und passt sich an.
„A vibrant outdoor scene showcasing a pair of stylish, open hiking shoes. The shoes are placed on a lush, green grassy area with a scenic background of a sunny summer day, featuring blue skies, a few fluffy clouds, and distant mountains or forest. The shoes should be modern and appealing, in earthy tones that blend well with the natural surroundings. Add a touch of adventure by including elements like a hiking backpack or a trail sign nearby. The image should be bright, eye-catching, and evoke a sense of summer adventure and outdoor fun.“
Grob übersetzt bedeutet das so viel wie:
Eine lebhafte Szene im Freien, die ein Paar stilvolle, offene Wanderschuhe zeigt. Die Schuhe stehen auf einer üppigen, grünen Wiese mit einem malerischen Hintergrund eines sonnigen Sommertages mit blauem Himmel, ein paar flauschigen Wolken und fernen Bergen oder Wäldern. Die Schuhe sollten modern und ansprechend sein, in erdigen Tönen, die gut mit der natürlichen Umgebung harmonieren. Fügen Sie einen Hauch von Abenteuer hinzu, indem Sie Elemente wie einen Wanderrucksack oder ein Wanderwegschild in der Nähe einbeziehen. Das Bild sollte hell und auffällig sein und ein Gefühl von Sommerabenteuer und Outdoor-Spaß vermitteln.
Vorsicht: Während der vorliegende Prompt eher ausschweifend formuliert ist, empfehlen andere Anbieter von KI-Systemen zur Bildgenerierung wie beispielsweise Midjourney eine kurze und prägnante Schreibweise für Prompts an ihr System. Hier empfiehlt es sich, grundsätzlich auszuprobieren oder Beispiele und Hinweise vom Anbieter nachzuschlagen, um ein Gefühl für das vorliegende KI-System der Wahl zu bekommen.
Olivia nutzt nun den englischen Prompt und gibt ihn in einem entsprechenden KI-System ein, um ein Bild zu erzeugen. Als Ergebnis wird folgendes Bild geliefert:
Optisch ist das Bild ansprechend, jedoch überraschen die knöchelhohen Wanderschuhe. Schaut man sich den Prompt genauer an, sieht man die Wörter „open hiking shoes“. Hier „interpretierte“ das KI-System „offene Schuhe“ des initialen Prompts, womit Olivia auf verschiedene offene Schuhe wie Trekkingsandalen oder Zehensandalen hinauswollte, als „offene Wanderschuhe“.
Je nach System kann sie nun einen Änderungswunsch stellen („Es sollen keine Wanderschuhe sein, sondern Sandalen“) oder muss ihren – entsprechend angepassten – Prompt neu eingeben:
Hiermit ist Olivia zufrieden und schickt den erstellten Post ab. Wichtig zu erwähnen ist, dass generative KI-Systeme zur Bilderzeugung aktuell nicht genau die Produkte, in diesem Fall Sandalen, in ein Bild integrieren können, die im Ladengeschäft vorhanden sind. Hierfür gibt es allerdings auch erste Ansätze wie Phot.AI [3] und Vmake AI [4].
Erklärung durch Beispiele: So verstehen KI-Systeme Ihre Anforderungen besser
Besteht schon eine konkrete Vorstellung, wie ein gewünschtes Ergebnis aussehen soll, ist ein weiterer effektiver Ansatz die Nutzung von Beispielen. Diese können dem KI-System klarmachen, welche Art von Inhalten erwartet wird. Dies ist besonders hilfreich, wenn spezifische Stilrichtungen, Formate oder Detailebenen gewünscht sind. Im Kontext von Olivias Outdoor Welt können Beispiele dazu beitragen, präzise und qualitativ hochwertige Texte zu generieren.
Ein konkretes Anwendungsszenario könnten Produktbeschreibungen in einem Onlineshop sein. Hierzu liegen bereits Produktdaten in tabellarischer Form vor. Um diese nun in ansprechende Produktbeschreibungen umzuwandeln, kann dem KI-System System zunächst ein Beispiel gezeigt werden:
„Ich brauche Produktbeschreibungen für meinen Onlineshop. Hier ist eine Produktbeschreibung, die mir gefällt: „Unsere Trekking-Sandalen sind leicht, langlebig und perfekt für lange Wanderungen. Sie bieten optimalen Halt und Komfort, egal auf welchem Terrain. Durch die flexiblen Riemen sind sie auf viele Fußformen anpassbar.“ Ich gebe dir nun eine Liste von Produkten und ihren Eigenschaften. Bitte schreibe für jedes Produkt eine Produktbeschreibung im gleichen Stil.“
Als erstes Produkt werden dem KI-System die Eigenschaften einer kurzen Hose für Frauen geben. Diese könnten zum Beispiel direkt vom Händler oder aus dem ERP-System kommen:
Unsere Frauen-Shorts sind die perfekte Wahl für Freizeitaktivitäten und Kletterabenteuer. Gefertigt aus einer hochwertigen Mischung von 98% Baumwolle und 2% Elasthan, bieten sie die optimale Kombination aus Komfort und Bewegungsfreiheit. Das stretchy Material sorgt dafür, dass die Shorts sich jeder Bewegung anpassen und dabei stets angenehm zu tragen sind.
Die Shorts verfügen über einen praktischen Front-RV und einen Knopfverschluss, wodurch sie leicht an- und auszuziehen sind. Mit einer Gesäßtasche und zwei Fronttaschen bieten sie ausreichend Platz für kleine Essentials. Der elastische Hüftbund sorgt für eine perfekte Passform und zusätzlichen Komfort.
Ein besonderes Extra ist die kleine Stickerei an der linken vorderen Tasche, die den Shorts einen einzigartigen und stilvollen Akzent verleiht. Ob beim Klettern oder bei entspannenden Freizeitaktivitäten – mit diesen Shorts bist du bestens ausgestattet.
Best Practice: Beispiele sind ein mächtiges Werkzeug, um von generativen KI-Systemen wie ChatGPT die gewünschten Ergebnisse zu erhalten. Wählen Sie relevante und klare Beispiele, die dem gewünschten Endergebnis möglichst nahekommen. Je genauer das Beispiel, desto besser kann das KI-System die Anforderungen verstehen. Hier kann es auch helfen, dem KI-System zu beschreiben, was Ihnen an einem Beispiel gut gefällt, um das KI-System zu unterstützen, die entscheidenden Elemente zu identifizieren. Zudem können sowohl positive als auch negative Beispiele helfen, um noch schneller zum gewünschten Ergebnis zu kommen. Wie bei den Kontext-Prompts können Sie sich auch hier eine Sammlung von bewährten Beispiel-Prompts anlegen, die Sie für ähnliche Anfragen immer wieder verwenden können.
Fazit und Ausblick
Generative KI-Systeme wie ChatGPT, Gemini, Claude, Dall-E oder Midjourney bieten vielfältige Möglichkeiten für die Erstellung von Inhalten im Handelskontext. Wie in den vorangegangenen Abschnitten erläutert, können diese Systeme durch präzises Prompting und die Bereitstellung von Kontext und Beispielen optimiert werden, um hochwertige und relevante Ergebnisse zu liefern.
Am Beispiel von Olivias Outdoor Welt haben wir gesehen, wie durch effektives Prompting Marketingtexte, Produktbeschreibungen und Social Media-Inhalte effizient erstellt werden können. Olivia nutzte klare Anweisungen, Kontext und Beispiele, um das KI-System auf ihre spezifischen Bedürfnisse abzustimmen. Dies führte zu überzeugenden Werbetexten und passenden Bildern, die ihre Onlinepräsenz in Zukunft stärken.
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