Prompt-Permutationen: Wie Du mit einem sparsamen Prompt-Tracking-Budget ultraspezifische Use Cases bedienst
Im Content Performance Podcast haben Benjamin und Fabian über häufige Fehler beim Prompt-Tracking gesprochen. Da sind Klassiker dabei wie zum Beispiel:
- Brand und Non-Brand-Prompts über einen Kamm zu scheren, um dann einen überraschend erfreulichen Durchschnittswert an Erwähnungen zu erreichen.
- Oder Shorthead-SEO-Keywords wie “Storytelling” in das Tracking-Tool zu werfen, um dann bei diesem One-Shot-Experiment genau keinen spezifischen Kontext für Branche, Zielgruppe oder das Angebot mitgegeben zu haben.
- Nicht zu vergessen die ultragenerischen – top of the funnel – Wissensfragen, die jedes LLM halt aus dem FF beantworten kann, ohne im Internet nachschlagen oder eine spezifische Marke nennen zu müssen.
Wirklich toll fand ich aber den Abschnitt zu den sehr longtailigen, hyperspezifischen Prompts, die auf extrem spitze Anwendungsfälle gemünzt sind.
LLM-Chatbots sind Relevanz-Maschinen
Das tolle an Recherchen mit LLMs ist ja, dass Du alle Kriterien, die für Dich für eine Entscheidung wichtig sind, als Kontext mitgeben kannst. Dann bekommst Du (immer häufiger) nur noch Antworten, die für Dich wirklich relevant sind.
- Nichtraucher-Hotels mit Pool, französischem Frühstück, Fahrradverleih fußläufig an Reisezielen mit Bergen und Meer, die aus Hamburg per Direktflug in weniger als sechs Stunden erreichbar sind.
- Abwechslungsreiche tägliche Fitness-Routine für zwanzig Minuten inklusive Warmup und Dehnen, bei der ich täglich angeben kann, ob ich Gewichte und Geräte zur Verfügung habe oder mich im Staub des Hotelfußbodens wälze. Keine Sprünge. Vorsicht: Tennisarm.
Diese neue Art zu suchen, wollen wir natürlich bedienen. Wenn Du WD 40 anbietest, möchtest Du die Heimwerkerin, die eine verrostete Schraube lösen will, genauso erreichen wie den Acryl Artist, der mit dem Wundermittel Struktur auf die Leinwand bringt. Wenn Du Vaseline verkaufst,
🫣 …Oh, oh, Mutige lesen weiter… 🫣
möchtest Du das Produkt vermutlich als Lippenbalsam genauso positioniert wissen wie als Schutzfilm gegen Wundscheuern für Marathonläuferinnen.
Aber das gibt doch so niemand ein – oder genau eine Person einmal im Leben
Das stimmt. Wir laden ganz ausdrücklich dazu ein, Content für diese spezifischen Use Cases zu erstellen – für die eigene Website, für Social und auch für weitere Drittplattformen. Aber die Frage ist, wie wir den Erfolg solcher Investitionen im Prompt-Tracking überprüfen können, ohne tausende Varianten durchs Credit-Krematorium zu jagen.
Ein Kriterium pro Prompt
Fabian und Benjamin schlagen deshalb vor, pro Merkmal oder Kriterium einen Prompt aufzusetzen. Da LLMs im Erkennen semantischer Synonyme sehr gut sind, ist der Wortlaut nicht so wichtig. Wenn echte User dann mehrere Kriterien oder Merkmale kombinieren und Du es bei jedem einzelnen Aspekt ins Relevanz-Set geschafft hast, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass Du auch für den sehr spezifischen Kombinations-Edge-Case genannt wirst. Ob das auch für Deine Produkte oder Services funktioniert, musst Du natürlich testen!
Schau doch mal durch Dein Prompt-Set. Vielleicht gibt es da ja noch Möglichkeiten, mehr Aussage aus Deinen Credits zu holen. Keine Zeit oder Du stehst noch ganz am Anfang? Dann melde Dich und wir helfen Dir gerne dabei!