AI Prompt Engineering für Social-Media-Texte

Wie man AI-Modelle gezielt trainiert, um hochwertige Social-Media-Texte zu generieren

KI hier, KI dort: Auch im Social-Media-Bereich ist Künstliche Intelligenz das Thema der Stunde. Tatsächlich eröffnen Tools wie ChatGPT neue Möglichkeiten, zum Beispiel bei der Content-Erstellung.

Doch viele Marketer:innen haben inzwischen eine wichtige Erfahrung gemacht: Selbst eine ausgefeilte KI-Software ist keine eierlegende Wollmilchsau, die auf Knopfdruck die perfekte Instagram-Caption liefert. Vielmehr ist das, was vorne reingeht, entscheidend für das, was hinten rauskommt.

Anders ausgedrückt, kommt es auf das Prompt Engineering an. Darunter versteht man die Kunst, Texteingaben für ein AI-Modell so zu gestalten, dass dieses ein möglichst gutes Ergebnis liefert.

Hier befassen wir uns damit, was Prompt Engineering ausmacht und wie du damit hochwertige Social-Media-Texte erstellst.

Einsatzmöglichkeiten von AI-Modellen im Social Media Marketing

AI-Modelle lassen sich für viele Zwecke im Social Media Marketing verwenden, zum Beispiel für

• die Ideenfindung,
• die Erstellung von Inhalten, angefangen bei Texten bis zu Bildern und Videos,
• die Segmentierung von Zielgruppen,
• Trendprognosen,
• Sentiment-Analysen oder
• den Kund:innendienst.

Speziell für die Texterstellung bringen KI-generierte Texte das Potenzial mit, traditionelle Verfahren grundlegend zu verändern. Sie ermöglichen es Marken, zielgerichtete Botschaften in einer Geschwindigkeit zu generieren, mit der kein Mensch mithalten kann.

Aber die Vorteile gehen über reine Geschwindigkeit und Effizienz hinaus.

Einer der größten Vorteile von KI-Modellen in der Texterstellung – und nicht nur hier – ist ihre Fähigkeit, eine enorme Menge an Daten zu analysieren und daraus abzuleiten, welche Art von Inhalten am besten bei einer Zielgruppe ankommt. Dies führt zu individuell zugeschnittenen, relevanten und ansprechenden Texten, die das Engagement fördern.

Mittlerweile haben Marketer:innen die Auswahl aus einer wachsenden Zahl von AI-Tools, die auf die Texterstellung spezialisiert sind. Beispiele dafür sind Jasper.ai oder das deutschsprachige Neuroflash. Tools zum Social Media Management wie Swat.io haben eigene AI-Tools für die Content-Erstellung integriert.

Egal wofür sich Marketer:innen entscheiden, gute Prompts spielen immer eine Schlüsselrolle.

Schritt für Schritt: Prompt Engineering im Social Media Marketing

Eine bewährte Vorgehensweise im Prompt Engineering besteht aus drei Schritten:

#1 AI-Modell auswählen

Am Anfang von Prompt Engineering steht die Auswahl des richtigen Werkzeugs, in unserem Fall eines Tools für die Texterstellung. Am besten testest du vorab unterschiedliche Software für deine Zwecke. Vergleiche, welche Templates dir ein Tool zur Verfügung stellt, wie bedienungsfreundlich es ist und wie gut die ersten Ergebnisse ausfallen, speziell in deutscher Sprache. Denn viele AI-Tools liefern in Englisch (derzeit noch) wesentlich bessere Ergebnisse.

#2 Prompt erstellen

Manchmal reicht eine simple Frage – zum Beispiel, wenn du wissen willst, wer die Ilias geschrieben hat oder wie die Hauptstadt von Kenia heißt.

Willst du ein AI-Modell dazu motivieren, guten Content zu erstellen, brauchst du mehr. Die folgenden Elemente spielen eine Schlüsselrolle im Prompt Engineering:

• Rolle: Gib der KI eine Rolle. Beginne deinen Prompt zum Beispiel so: „Du bist ein:e Social Media Manager:in mit 10 Jahren Erfahrung in der Content-Erstellung.“. Oder: „Du bist ein:e erfahrene:r Marketing Manager:in und arbeitest für ein junges, dynamisches Unternehmen, das sich auf den Vertrieb von Yoga-Zubehör spezialisiert hat.“
• Thema: Beschreibe so präzise wie möglich das Thema des gewünschten Textes. Soll die AI einen Blogartikel anteasern, ein Event ankündigen oder eine Umfrage starten? Welche inhaltlichen Aspekte sollten in dem Post auftauchen?
• Format: Handelt es sich um einen LinkedIn-Post oder eine Instagram-Caption, eine Event-Ankündigung oder eine Produktvorstellung?
• Zielgruppe: Mache deutlich, wen der Post erreichen beziehungsweise begeistern soll, zum Beispiel „Frauen zwischen 18 und 35 Jahren, die sich für Nachhaltigkeit, Yoga und einen aktiven Lifestyle interessieren“.
• Erwartungshaltung: Was soll der Text erreichen? Soll er User:innen dazu bringen, auf einen Link zu klicken, sich für eine Veranstaltung anzumelden oder einen Kommentar zu hinterlassen?
• Tonalität: Beschreibe die gewünschte Tonalität, zum Beispiel „locker“, „humorvoll“ oder „professionell“. Gib an, ob User:innen per Du oder Sie angesprochen werden sollen.

Ein Beispiel für einen Prompt, der alle diese Elemente beinhaltet, ist folgender:

Du bist ein:e Social Media Manager:in mit 10 Jahren Erfahrung in der Content-Erstellung und arbeitest in einer Social Media Agentur. Verfasse 3 alternative Varianten eines überzeugenden LinkedIn-Posts, der sich an Social Media Manager:innen und Online Marketer:innen zwischen 20 und 50 Jahren richtet und den Auftritt deiner Agentur auf der DMEXCO 2023 ankündigt. Schreibe in einem locker-humorvollen Stil und sprich die Leser:innen mit Du an. Fordere dazu auf, die Seite www.beispielseite.de zu besuchen und sich näher über deinen Auftritt auf der DMEXCO zu informieren.

#3 Qualitätssicherung

Entscheidend im Umgang mit KI-Modellen ist die Kontrolle durch den Menschen. Dafür gibt es mindestens drei gute Gründe:

• KI-Modelle tätigen häufig Falschaussagen und vertreten diese sehr überzeugend. Seit dem Update auf GPT-4 tut dies ChatGPT einem Test von NewsGuard zufolge sogar häufiger als zuvor. Veröffentlichst du Posts der KI ungeprüft, besteht das Risiko, dass sich deine Organisation blamiert oder einen ausgewachsenen Shitstorm produziert.
• Texte guter KI-Software bewegen sich zwar auf einem hohen Level, was Grammatik und Rechtschreibung betrifft. Dennoch schleichen sich immer wieder Fehler ein.
• Erst durch menschliche Beiträge bekommen Social-Media-Auftritte einen individuellen Charakter, der zum Beispiel die Markenpersönlichkeit widerspiegelt.

Prüfe also alle von der KI erstellten Texte inhaltlich und sprachlich. Optimiere sie für die gewünschte Tonalität und achte auf den berühmten roten Faden. Schließlich willst du einen Social-Media-Auftritt, der nach deiner Organisation klingt und nicht nach einer Maschine.

Erfolgsfaktoren des Prompt Engineerings im Social Media Marketing

Vielleicht hast du schon die ersten Versuche mit AI-Prompts hinter dir. Die Ergebnisse waren nicht berauschend?

Kein Grund, den Kopf in den Sand zu stecken. Wie die meisten Fähigkeiten braucht auch Prompt Engineering Training.

Die folgenden Tipps helfen dir, bessere Ergebnisse zu erzielen.

• Sei spezifisch: Je präziser deine Prompts sind, desto eher entspricht das Ergebnis deinen Erwartungen. Willst du beispielsweise, dass das Modell in einem Link-Post einen Blogartikel anteasert, nenne zwei oder drei zentrale Aussagen aus dem Artikel, den der Post aufgreifen soll. Berücksichtige Elemente wie Hashtags oder Emojis.
• Gib Beispiele an: Eine gewünschte Tonalität lässt sich nur eingeschränkt mit Adjektiven wie „locker“, „professionell“ oder „humorvoll“ beschreiben. Klappt diese Methode für dich nicht, gib existierende Textpassagen als Beispiel ein. Bitte die Software, die Passage zu analysieren und einen Text im selben Stil zu verfassen.
• Lass mehrere Varianten erstellen: Lasse immer zwei, drei oder noch mehr Alternativen erstellen. So kannst du die beste aussuchen und optimieren.
• Gehe iterativ vor: Wahrscheinlich wird es dauern, bis das AI-Modell zuverlässig den Content produziert, den du dir wünschst. Teste verschiedene Herangehensweisen und verfeinere deine Prompts Stück für Stück. Halte fest, was funktioniert hat und was nicht. Wenn du deine Prozesse dokumentierst, fängst du nicht immer wieder von vorne an.

Gutes Prompt Engineering spart Ressourcen

AI-Modelle sind kein Zauberstab. Aber sie beschleunigen Prozesse und machen es dir leichter, regelmäßig Content zu erstellen, der deine Zielgruppe begeistert.

Voraussetzung dafür ist, dass du AI-Tools gezielt in deine Social-Media-Strategie integrierst. Überlege dir, wo du am meisten davon profitierst. Lege dir eine Prompt-Bibliothek an, auf die du und deine Kolleg:innen immer wieder zurückgreifen können. Trainiere AI-Modelle gründlich und achte darauf, dass Texte den Charakter deiner Marke widerspiegeln. Nutze die KI für Brainstorming-Prozesse und/oder als Ideengeber. Vielleicht lohnen sich auch Bild- und Videogeneratoren für deine Arbeit.

Wo auch immer du deine Schwerpunkte setzt, setze dich mit den Möglichkeiten und Grenzen von Künstlicher Intelligenz im Social Media Marketing auseinander. Denn eines ist sicher: Ihre Bedeutung wird in den nächsten Jahren steigen, wahrscheinlich sogar rasant. Wer sich früh mit Prompt Engineering auseinandersetzt, ist schon heute klar im Vorteil.